什么才是企业数字化转型真正的阻碍？

近年来，随着互联网、移动设备的普及、深入，数字经济比重逐渐提升（如下图所示），大数据产业也开始受媒体、舆论所追捧，并在国家未来的发展纲要上占据了重要的位置。

一时间，许多行业、企业开始寻求或进行数字化转型。以零售行业为代表，他们也慢慢注意到电商领域数字化带来的价值：从“人找货”变成“货找人”（即基于用户、商品等实体，依赖相关数据进行建模，在特定的场景下实现商品对用户的智能化推荐），在用户留存、付费等方面均取得了显著的成绩（部分效果数据如下图所示）。

作为数字化转型的参与者，我们应该意识一个准则：数字化转型不是为了“数字化转型”，而是为了数字化而转型。现阶段，企业的数字化转型主要分为两种模式：自建数据团队和第三方数据服务。

笔者有幸在上述两种模式的企业中都工作过，也切身体会到不同模式下遇到的问题。当全民追捧数字化转型时，也应该注意到数字化转型中的阻碍，本文笔者将结合“第三方数据服务”的工作实践，谈一谈传统零售行业在数字化转型中遇到的问题（以下内容均为个人想法，不特指某个企业或个体，请勿对号入座。如您有不同的想法，欢迎在下方留言互动）。

第一大阻碍：服务数字化转型的第三方数据公司

那位来自第三方数据公司的同学，请放下手里的板砖。笔者目前也从事于一家第三方数据公司，说到阻碍，并不是号召一些企业停止与第三方数据公司的合作，而是在笔者身处的第三方数据公司中，确实遇到了一些问题：

1. 不接地气的诊断报告

在说《诊断报告》前，我们先看目前第三方数据公司服务客户公司的基本流程（偏技术咨询公司的方式），如下图所示：

在项目调研阶段，第三方数据公司会给客户输出一份《诊断报告》（在短时间内经过调研及第三方公司预先给定的诊断项，输出给客户公司的评分报告，并给出初步的解决方案介绍，部分内容如下图所示），如果说问题从何时开始？那肯定就要从提供给客户《诊断报告》时开始的。

笔者所在的公司经常会标榜自己有头部电商经验，然后拿出核心创始团队前公司做的一套标准给客户公司打分，并列出优化方案，你还别说，很多客户公司都吃这一套。因为自己内部缺乏大数据基础的建设，所以他们在最初会不由的怀疑自己，放低自己的身段，这像极了一段不平等爱情的开始。

可当给客户交付结果时，客户终于在最后开始质疑起当初让他们接受的方案，这不禁让我想起了《三体》那句话：弱小和无知不是生存的障碍，傲慢才是。如果只指出问题，不给解决方案那就是耍流氓。

所以你要问怎样才是很好的服务方式？跟着客户下到一线，才能沉淀出各行业应用的最佳实践。若想服务好用户，首先要成为用户。这句 C 端产品中经常说的一句话，同样应该让每个做 B 端产品的朋友所铭记。

2. 权力的把控

这部分内容笔者在前面的文章曾提笔带过，其实第三方数据公司间的竞争很大，除了抢客户，还有抢员工，笔者在公司群经常在新人介绍的简介中看到：大家好，我叫***，之前来自**数据/咨询公司……

而第三方公司除了在日常宣传、员工手册中强调项目的保密性外，也在实际的团队管理中贯彻落实，这里就列出一些笔者现公司的一些限制举措：

KA （关键客户）客户的负责人全部由总部的人员担任，涉及到重要方向的会议身处客户公司的人员反而无法参加，只能在安排任务前才听到转译后的会议精神；

企业知识库内容匮乏，各团队间几乎没有人员、知识经验的互动；

团队周报、群组等信息隐藏化，非核心员工无法知晓公司的动向……

这波骚操作后，公司很多人员确实消息闭塞，甚至在离职后也不会给公司带来威胁。可最终的结果是“伤敌一千，自损八百”，其实，和身处客户公司处的员工在闲聊时或多或少了解到大家都表示自己缺乏参与感，没有主动权，就像一个工具人。

第二大阻碍：进行数字化转型的客户公司

1. 繁琐低效的流程

在服务某客户企业，我们按照互联网公司的工作方式调研业务时，就遭到当头一棒：我们被告知不得擅自接触业务团队，且调研业务团队时必须由客户公司的数据团队发起，或依赖于数据团队的调研内容直接设计。后来我们进入了比较漫长的过程：发出请求→等待→跟进→等待→跟进……你可别以为这样我们就可以偷懒了，事实上像第三方数据公司内的每个人要负责多个项目的多个任务。

繁琐低效的流程，还有落地开发阶段。在某公司项目中（签订项目的合作方式是我方提供设计，客户方负责开发）笔者主导的一款主题域分析的固化看板完成评审后，足足等了3个月都没有消息，甚至之前协助推动的业务同事都离职了这个看板的开发还是属于搁置状态。

最后就是在验收过程了，验收就代表着结项，结项就代表客户公司需要向第三方数据公司缴纳尾款。这时候那些着急让我方上线看板的客户伙伴们就不是那么积极了，印象最深的是最近某客户项目一期验收时，在通讯软件邀请客户公司的伙伴们参会基本上没有响应，甚至还要跑到客户现场的工位一天找好几次才能找到，有时候大半天的时间就在来回走动、语音电话、打字沟通中浪费了。

2. 追求表面的炫酷

在和某大型零售企业合作时，针对经营分析系统的想法，对方更多的是追求效果的炫酷，能够给他做一些数据大屏，放在企业大厅里以凸显自己的X格，如下图示例：

这里并不是批判大屏没有价值，在观测实时的汇总数据是有价值的，但进行数字化转型时我们更应该关注的是数据的价值。

从数据本身来说，数据的价值包括准确性、时效性、全面性。数据的准确性，“定义上”是口径清晰完整没有歧义的；“计算上”是生产稳定且结果符合标准的；涉及到预测类的数据标签还要关注其准召率（准确率、召回率）。数据的时效性，即数据生产的效率和及时性。数据的全面性，通俗一点就是能否包含进行探索性/统计性分析的数据（数量）。

从数据系统来说，数据的价值包括稳定性、高效性、教育性。系统的稳定性，能够展示较大的数据量，能够保证计算服务的稳定；系统的高效性，一方面是能够快速计算、加载数据，另一方面是能够快速的制作可视化图表或让业务快速定位问题与原因；系统的教育性，能够引导用户养成观察、分析数据的习惯，沉淀具有传承性的模型方法。

第三大阻碍：参与数字化转型的实践者

万物的终点即是起点，前面说完了第三方数据公司、客户公司，接下来就把内容留给数字化转型的参与者，这里也包括笔者自己。当我们看到企业数字化转型的阻碍时，也应该反思一下自己：第三方数据公司给客户公司的不接地气的方案，何尝不是那个令我们骄傲的功能牛X的设计？当觉得客户传统、无知时，又何尝不是因为我们夸大自己才引导客户走向了这个怪圈？

我们喜欢看一个人力挽狂澜的故事，却不相信集体管理下的个体能力，所以我们的习惯是：意识中洞悉明察，现实中却又装聋作哑。笔者此刻也要反思，当站在制高点去点评公司与客户时，那个自己觉得不好的设计却最终开发落地，又何尝不是自己想偷懒不去秉持那颗产品心呢？

当我们被功能点（多么吸引人的方案？）、时间点（何时交付落地？）、价值点（有多少人愿意买单？）笼罩时，会不自觉地只关注产品、项目，而忽视了我们最关键的核心点——用户。围绕着用户的核心场景是哪些？数据产品对应的用户画像分为哪几类？客户的共同痛点又是什么？至少在笔者所在公司目前没有一人可以回答出这几个问题，如果我们都不清楚，那最终落地的产品是服务用户还是“用户”呢？