一个车企数字化转型操盘手的倾囊分享

一个车企数字化转型操盘手的倾囊分享魔王神官和 撰文 / 潘水兰 编辑 / 涂彦平 设计 / 杜 凯 题图 / 张 萌 编者按 本文作者是一位长期在汽车企业管理岗位亲身探索并推动数据驱动决策实践的思考者。作者在集团内的合资、自主板块

魔王神官和

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撰文 / 潘水兰

编辑 / 涂彦平

设计 / 杜 凯

题图 / 张 萌

编者按

本文作者是一位长期在汽车企业管理岗位亲身探索并推动数据驱动决策实践的思考者。作者在集团内的合资、自主板块都有长期的管理经历。在这些多层级多维度的管理岗位工作中，作者积累了丰富的数据驱动决策的成功经验，并思考抽象背后的方法论与思维框架。

希望本文对企业数字化转型提供参考与启发。

数字化转型，对企业的影响是深远的，不仅在于数字化技术的应用，数字化人才的培养，还有适应于数字化转型的管理模式的变革。

企业数字化转型，为什么要变革管理模式

数字化时代，充分的互联互通和大量数据的产生，带来了全新的商业价值逻辑。企业从以自身经营小循环为主，过渡到以共享共生、强链接的大循环为主，面对的商业环境发生了根本性的变化。

从企业的外部环境来说，影响企业经营的因素从确定性走向不确定性；从之前小循环中企业单方面“求赢”，过渡到与强链接互为主体的“求价值”共存；受强链接的影响，企业经营的自主决策权逐渐下降。

从企业的内部运营来说，客户获取信息的渠道和信息量越来越多，主动选择权加大，迫使企业把客户思维提升到前所未有的高度；在大数据支撑下，企业内部运营的生态从小数据时代定性、事实管理，过渡到大数据时代定量、数据赋能管理；强链接互为主体，对企业的灵巧应变、价值趋同的能力要求越来越高。

所以说数字化不仅仅是一个技术和人才的命题，更是一个管理的命题。新常态下内外部环境带来的影响，贯穿于整个企业，从战略、组织一直到运营的各个环节，需要对企业进行全局优化，通过适配的管理模式作为载体，经过持久稳定的运行，将这些影响在企业落地、生根、发芽。

显然，现有的管理模式已经无法适应数字化转型的环境，企业亟待一种新的管理模式，用数字化的管理思维和方式来重塑企业价值，我们称之为数字化管理模式。

数字化管理模式的指南针

数字化管理模式下，数据管理是新的特征，与原有的业务管理一起组成双驾马车，齐头并进。

但随着数字化转型进入业务需求的深水区之后，业务与数据之间的因果关系引起了大家的困惑。阿里首先提出“一切业务数据化，一切数据业务化”的观点，这个观点仅说明了业务与数据之间的紧密度，却没有界定在企业经营中是业务驱动数据还是数据驱动业务。对于线上业务为主的互联网企业来说，从创建开始就是线上业务流即数据流，数据流即是线上业务流，因此便没有太多的困扰，但对于传统企业来说，业务链长、以线下业务为主的数字化转型是致命的痛点。先行的传统企业这几年通过大量的投入，把企业许多单场景业务实现了数字化，但忽然回头，从企业战略的角度来审视，这些场景产生的数据大多是碎片化的，无法为企业的战略目标实现赋能。

产生这一现象的原因是传统企业在数字化转型过程中忽略了：数字化的战略是为业务战略服务的，企业经营追求的是业务结果，数据只是表达业务结果的方式。数字化转型的目的，是谋求从数据的角度支持企业的业务分析和决策，寻求提升业绩的新突破口，这就是我们提出业务驱动数据是企业源动力的意义，它是传统企业数字化转型的指南针：想清楚业务对于数据的诉求，再去构建企业的数据，从业务需求出发，挖掘和运用数据，再回归到业务决策。

明确了这一路径，我们在此基础上进行的管理模式变革，才能真正意义上提升企业核心竞争力，促进业务战略的实现。

数字化管理模式

数字化管理模式将企业数字化战略目标实现和业务战略目标实现作为一个有机的整体，在企业级的高度上进行融合。对这两个战略目标实现的复杂过程进行抽象，构建了两个业务架构，一是“服务对象三要素模型”业务架构，定义了业务战略实现的内在逻辑及业务规划，二是“数字化业务架构”，承接“服务对象三要素模型”业务逻辑和规划，定义了数据赋能的内在逻辑和规划。

01

“服务对象三要素模型”业务架构

“服务对象三要素模型”业务架构，立足于传统企业“求价值”的生态环境，在商业层面，通过“自外而内”的视角洞察企业的价值流。在满足需求的经营理念指导下，通过“需求的识别”、“需求的满足”作为价值流的载体，对企业战略目标实现的管理方法进行抽象，构建标准化、结构化的模型，规划企业的业务能力。

业务架构由“三个服务对象的需求”、“二个方法”和“一个过程”组成。

三个服务对象的需求：“需求的识别”作为企业价值流承接外部环境的第一道关口，我们首先要弄清楚围绕企业的需求圈。企业作为一个独立的主体，满足企业服务对象的长期需求是生存和发展的根本，我们把企业的服务对象归纳为三个。

第一个服务对象是企业经营结果的主要买单人：企业市场的外部客户，包含强链接中的其他主体；第二个服务对象是企业直接和间接的决策人：董事会，政府及其他相关方；第三个服务对象是满足董事会和政府及其他相关方、外部客户需求实现的前提条件：内部客户（员工）。这三个服务对象的需求构成了企业经营的完整需求圈，他们与企业不断互动，通过需求交换，实现各自的价值。这是企业战略性思维，“服务对象三要素模型”业务架构把企业“雾里看花”满足需求的理念明朗化，并提升到战略高度，与价值流捆绑。

二个方法

战略描述的方法：战略描述是企业价值流的第二道关口。如果你了解BSC（平衡记分卡）对战略描述的概念并不陌生，战略描述就是选择一套通用的语言对企业战略内在属性和外在行为的具象化的表示方法。战略是一种宏观的陈述，单从字面上理解，让全员达成很好的共识并不容易，在无法透彻领会战略意图的前提下做执行，不仅带来沟通、行动上协调一致的困难，更难达到预期的结果。数字化管理模式中我们倡导：战略描述是战略执行的起点。

“服务对象三要素模型”业务架构，将企业三个服务对象的需求作为战略描述的三个维度，形成一套通用语言来完整的表述战略。这样的战略描述通过需求落地不仅将价值流与战略无缝衔接，同时在战略与战略执行之间架起了一座桥梁，让全员能够透彻、规范的领会战略意图，它具有以下的好处：企业的价值主张和服务对象的价值主张高度吻合；企业主观思想和客观行为保持统一。

价值贡献衡量法：价值贡献衡量法是埃森哲“价值管理”方法的运用，它是企业价值流的第三道关口，就是通过定义价值贡献引领企业的业务发展方向，激发企业的内生力。它共有两个衡量维度。

第一个维度，定义企业在强链接生态圈中为满足服务对象的需求所贡献的价值；第二个维度，定义企业内部各部门实现战略目标所需贡献的价值，在部门的价值贡献定义时，不仅要考虑承接行政业绩目标所要贡献的价值，还要考虑同一业务链上支持“内部客户”业绩目标所要贡献的价值。

在此，我们需要解释一下“内部客户”的概念。在矩阵式组织架构下，每个部门都只承担业务链上的某一环，只有同一链上的业务共同完成才能取得业绩。各部门通过业务的输入和输出，形成了部门间的固定服务需求和合作关系，一个部门业务的输出对象就是他的客户。这层隐形服务关系在公司战略管理过程中常常被忽略，各部门之间互相扯皮，推卸责任，还有高层最痛恨的“中层屁股”等现象都是因为这层服务关系没有被界定和规范清楚导致的。“服务对象三要素模型”业务架构把“内部客户”请出来，让这层隐形的服务关系显性化，并且将它们的需求纳入到价值流中统一管理。

一个过程：企业战略目标实现中的过程管理，是企业价值流管控的重要措施，它是价值流的第四道关口。过程管理是个技术活，需要方法和技巧，目前企业在过程管理中最痛苦的是：管的很细、很辛苦，但收效甚微。

战略目标实现的过程管理涉及企业的方方面面，若企业能面面俱到，那当然最好，但现实是企业的资源和精力都是有限的，目标的实现也是有期限的，所以这就要求我们抓重点，找到对战略目标实现最有价值或做出重要贡献的过程，即关键过程。

我们提出关键过程是驱动业绩实现的精益路径，就是引导企业把主要精力放在价值贡献最重要的过程上，开展经营活动。关键过程与企业的核心竞争力紧密关联，能为企业盈利做出最大的贡献，是最能体现企业经营价值的路径。

02

业务数字化

“服务对象三要素模型”业务架构通过对价值流的引入、定义和落地实施，完成了企业战略目标实现的业务能力规划，光有业务规划解决不了企业数字化转型的命题，业务能够数字化，价值能够被量化评价，战略目标实现能够采用数字化的管理手段，才是数字化转型的最终目标。为此，数字化管理模式通过数字化业务架构来突破传统企业数字化转型的瓶颈，共分为两步：一，关键过程结果的数字化，二，搭建数字化业务架构。

第一步：关键过程结果的数字化，“服务对象三要素模型”业务架构中阐述了关键过程在传统企业战略目标实现过程中的作用，如何对关键过程实施数字化管理，还需要从结果出发，对关键过程的作用进行量化和评价。主要有三个重要组成部分，关键过程结果的数字化、评价结果的数据汇集、结果量化的红利。

关键过程结果的数字化：对每一个关键过程管理的目的是为了得到我们所需要的结果，通过应用量化指标，对关键过程的结果进行量化表征，实现对过程的评价与监测，就完全能够实现对过程的数字化管理。

量化指标大家并不陌生，但很多企业困扰的是，所有的业务真的都可以用量化指标进行定义吗？在这个问题的回答上，我们首先要明确，是对业务开展的过程设置量化指标，还是结果？企业追求的是经营结果而不是过程，所以我们评价的是结果，通过对结果的监测和评价，从而不断推动过程的优化。同时，也因为结果是一个阶段性冻结的状态，更容易被量化，而过程不容易。

解开了业务量化的困惑，指标设置就很简单了。在行业内，对业务结果量化的指标很多，都可以借鉴，例如：车企的一次修复率，市场占有率等，只有极少的、复杂的业务结果需要通过数据模型和评分来进行转化，例如客户忠诚度和客户满意度。

评价结果的数据汇集：数字化管理模式中，关键过程结果的量化，与其评价结果的数据汇集是一对孪生兄弟，这就是量化指标测评公式的作用。测评公式的建立体现了某一业务过程开展的规则和数据产生的路径，它是关键过程数据汇集的灯塔，通过测评公式数据输入的要求汇集关键过程产生的元数据，就可以对过程的结果做到可监测、可评价。例如一次修复率定义，以月为单位，当月一次维修合格项目总数除以当月进站维修车辆报修项目总和再乘以100%。根据公式需要汇集的数据有：一次维修合格项目数和维修车辆报修项目数。

结果量化的红利：数字小乐高。关键过程的结果有了量化指标和指标值后，“关键过程-关键过程结果的量化指标-量化指标值”，三者共同组成了对一个过程定义、量化表征以及量化评价和监测的有机体，它们之间互相依存、互为作用。这个有机体通过数字化的方式呈现，根据业务需求可以自由拆解、组合，我们给它起个名字叫 数字小乐高。数字小乐高在企业数字化转型中的作用不可小看。

1，关键过程，随企业的管理方式和管理文化不同而不同，也随企业的战略需求和业绩需求变化而变化，是企业管理DNA的载体。与量化指标-量化指标值组合成数字小乐高，承载企业DNA的功能进一步升华，数字小乐高可以独自或组合形成企业DNA的序列；

2，数字小乐高既是业务数字化，也是业务标准化的小模型，不论战略和组织如何调整，都可以通过这个小模型的快速调整形成新的组合，并将变化锁定，在数字化时代的新环境下，表现出与环境相适应的迭代能力；

3，数字小乐高是搭建数字化业务架构的构建元素，是传统企业整体业务数字化规划和管理的顶梁柱。

第二步：搭建数字化业务架构，企业整体数字化能力的规划和实现，一直以来是企业数字化转型中高不可攀的山顶。数字化业务架构，继承了“服务对象三要素模型”业务架构定义的业务逻辑，采用“数字小乐高”作为构建元素，实现传统企业整体业务数字化的规划。它是数字化管理模式的最高立意点，也是企业实现数字化转型真正的转折点。下面我们简单介绍一下构建的方法。

图示是传统企业数字化业务架构局部展示图，从公司经营目标出发，遵循“服务对象三要素模型”的业务规划，确定公司级“数字小乐高”,再根据公司级“数字小乐高”中的关键过程确定部门级“数字小乐高”，同时部门级还需要补充“内部客户”定义的“数字小乐高”，从部门级到科室级的分解按照上述相同的原则。数字小乐高中的关键过程是连接纵向业务链和横向业务链的纽带，通过纵向和横向的链接构成了立体网状的数字化业务架构。它具有以下的优势：

1，企业的业务规划与数字规划融合在同一架构中，而且构建路径相同，实现了业务流与数据流的跨结构的统一。解开了传统企业数字化转型中的死穴：企业级业务与数据融合的问题。

2，业务数字化的整体规划，一是避免企业内数据系统重复建设，二是将现有俗称的企业前台、中台、后台的业务场景和数据融会贯通，解决了碎片化的数据无法赋能业务的困境；

3，“数字小乐高”是企业DNA的序列，以此为基础构建的业务架构，是企业DNA最高阶的呈现方式，也是最具差异化竞争力的know-how。

4，“数字小乐高”作为构建元素，使业务架构呈现易构建、易迭代的特色。如果把数字化业务架构做成实体或电子沙盘，企业管理层的办公室就可以成为战略指挥中心。

5，业务整体数字化后，就可以直观地用数字化的思维对战略的全过程进行精准的评价、实时监控与改进。

数字化业务架构在传统企业数字化转型顶层设计中的重要价值：数字化业务架构围绕战略目标实现，对企业的业务与数据做了全局性、系统性的规划，在传统企业数字化转型顶层设计中有着重要的价值。

为了应对技术带来的变革，传统企业在数字化转型方面投入不菲但收效不高，究其根本原因，大多是因为缺乏清晰的业务架构和数字化转型的顶层设计，在业务场景上打转转，积累了大量的数据，却无法让数据为企业发挥更好的作用。

有了数字化业务架构，传统企业数字化转型的顶层设计就变得简便了，基于数字化业务架构的顶层设计有三部分：数字化业务架构、数据处理层和IT技术层，它们各自承担的功能见图示。

在这个顶层设计中，数字化业务架构挑起了大梁，它完成了企业整体业务与数据逻辑的设计，实现了业务流与数据流跨结构的统一。从企业战略出发，在最高维度为传统企业量身打造的数字化转型顶层设计，它的价值在于：

1，锁定了数字化转型下，业务是驱动数据源动力的因果关系，建立了业务与数据之间既独立又融合的关系；

2，将业务层、数据层和IT技术层的职责分工进行了明确的界定，企业不会在业务问题、数据问题、和IT技术问题的区分上纠缠；

3，数据化业务架构，可以让技术方通过架构轻松解读业务流与数据流，沿着数字小乐高的关键路径去实现业务诉求，也摆脱了企业因业务诉求无法清晰阐述，对技术方的过于倚重的情形；

4，通过数据资产化，让传统企业有能力把数据视为转型发展、重塑企业价值，提升竞争优势和组织治理能力的重要战略资源。

数字化管理模式在汽车整车厂实践中的经验和体会

在整车厂的售后服务业务中，践行与强链接的经销商共同“求价值”生存的思想。从为客户创造最大价值角度思考数字小乐高，通过数字化的管理手段，实现主机厂售后服务和经销商各自的价值。“一次修复率”和“千台投诉率”，是售后服务中客户最大的价值主张，也是主机厂和经销商最难突破的业务瓶颈，通过实践：一次修复率达到99%以上、千台投诉率降到千分之零点一。

在售后服务的业务实践过程中，其中体会和感受颇多，我整理出以下六条供大家参考。

第一条 思路to C，落地to B。 在“服务对象三要素模型”中C端就是需求，是思考价值流规划、构建业务架构的立足点。但对传统企业来说，B端的业务复杂度高、资源投入多，B端的运营效率和质量直接决定了价值贡献的多少、战略达成的结果和资源投入的回报，所以在落地时必须考虑B端的业务操作上的整体性和灵活性，否则将会出现魂不附体的现象，反而加重了企业的负担。

第二条 战略上重视结果，战术上藐视结果。 虽然“服务对象三要素模型”业务架构和数字化业务架构，都在讲结果导向，但在操作中要以抓过程管理为重，结果是高质量过程管理的输出物。注重过程管理，才能真正看到价值流形成的内在规律，以及落地中存在的问题和改进方向，操作中重结果往往会带来过程管理的粗犷，简单的考核和轻易的定指标都将导致对价值流内在规律的错误解读。

第三条 内部“敏感关系”的处理。 企业人际关系的处理是最敏感的，尤其是横向业务合作之间的人际关系。通过将需求转化为数字小乐高，上下级、横向关系的业务需求被规范化，人盯人的现象转化为以事管人、以目标管人为主，冲突明显降低。在横向业务合作关系中通过这种转化虽然大大削弱了“中层的屁股”， 但只做到这一点还是不够的，指标达成的管理中，要做到心中有一个无形的风筝，看似放松状态的管理但指标这根线是牢牢牵住的。

第四条 数据必须高质量。 数字化的管理模式是一个完全基于数据基础上的管理和决策，数据如果有误，结果将出错。对设定的测评公式和指标一开始可以先从数据本身的质量、结果与业务过程的吻合性进行矫正，获取高质量的数据，直到稳定。

第五条 授权跟上。数字小乐高已充分简化了传统企业业务运作的复杂度，责权明确的情况下，各团队围绕目标开展工作可以自我自驱，所以管理的重点就可以转移到阶段性的评审和过程开展中的瓶颈支持，这也大大降低了管理层事务性工作处理的时间，有更多的精力思考战略和战术层面上的事。

第六条 贵在坚持。数字化业务架构引导传统企业管理模式的变革，是一种底层思维的改变，只有坚守住每一个可能放弃的念头，才能慢慢改变我们原有的习惯性思维。在实践中，我们还对原有的企业持续改进的方式进行了创新，开辟了适用数字化管理模式的“红点改进”。“红点改进”：计算指标值时，把未达到指标值要求的元数据称为红点数据，红点改进要求所有的红点数据都要实施改进。由于早期红点数据多，让团队很痛苦，通过数据分析，不仅改进的量大，而且分析繁琐、枯燥，还有改进推动困难，但这没有捷径，只能咬住，给予最大的支持，大约经过一年的时间才走顺。后来再回头看的时候，早期付出是非常值得的，因为大家的日常管理变得越来越容易。

总结

数字化管理模式，重点阐述了“服务对象三要素模型”业务架构、数字化业务架构，在企业战略目标实现、数字化转型顶层设计中的重要作用。对传统企业基于数据运用，重塑企业价值，实现战略目标开创了数字化的思维模式。

如果有些传统企业C端的战略单元较多，可以从每一个战略业务单元的业务架构中抽取共享的数字小乐高，组成业务中台，但大多数传统企业只有一到两个战略业务单元，C端的业务场景共性程度很高，业务架构的模式更适用。

新型的互联网企业虽然在数字化转型中占有先机，但如果有整体规划的业务架构，并汲取中台模式的优势，与业务架构融合，将如虎添翼。

我们经常看到，传统企业因没有正确方法，在数字化转型的道路上犹如盲人摸象，投入大量资源产生的数据却成为了沉没成本。希望数字化管理模式的运用，让笼罩在充分竞争格局下的传统企业，能抓住数字化转型的契机，通过有价值的数据资产，实现弯道超车。（本文作者潘水兰为数字化的业务架构创始人，“服务对象三要素模型”业务架构创始人。）