產品、運營打架成常態，可能是企業患上“老化病”

一年之計在於春，年前定下的“明年計劃”還記得麽？作為企業及部門的管理者，新一年KPI的壓力你感受到了麽？今天推送的文章，主要闡述了精益企業運營管理的突破口就是通過引入數據分析來實現增收提效，適合企業的中高級管理經理們閱讀。

（全文2150字，預計閱讀時長約9分鐘。）

產品吐槽運營的需求無理，運營吐槽產品故意埋坑。背地裡嘮叨別的部門，你身邊可能也常常出現這種負面情緒。其實，我們所在的部門和崗位，基本決定了我要做事情和達成的目標。產品策劃，技術研發，運營管理，行銷推廣，在進度排期表上填坑打卡、擊鼓傳花式的工作模式，我們都已經習慣太久太久了。

可是，你知道麽？這種流水線式的企業管理和工作方式，已經誕生了200多年。基於工業化革命興起對大規模生產的需求，以控制成本、提高效率和增加盈利為目標的這種流程驅動的企業經營模式，也成為了今天還在沿用的科學管理理論的基礎。

企業老化病：流程驅動難以護航持續增長

今天的企業，在成本、效率方面的訴求依然存在，商業依然是以盈利為目的。所以，以流程驅動的企業運營模式，在今天依然有用。但是，老祖宗這套200多年的經驗，在面對21世紀數字時代的消費大眾時，還能夠運轉自如麽？

潮流更替的速度越來越快，大眾消費興趣萬化千變，依靠流水線模式研發運營的產品，更像是大批量規模化生產的廉價產品，只能滿足基本需求。要知道，流程模式之所以肇興，是因為市場對產品的需求源源不斷，產品供不應求，所以流水線的模式加速了效率提升。

時移世易，供需雙方地位的變化，我們應該看到，今天同類產品供給已經變得豐富多彩，可替代性的品類開發也層出不窮。在全球消費市場普遍增長乏力的今天，供大於求成為普遍事實。前面幾十年過快的市場規模增長，掩蓋了國內企業流程排期下的資源浪費。規模經濟越來越行不通了，在今天普遍面臨增長乏力的情況下，節省開支、減少浪費成為更多企業在發展過程中要考慮的問題。

另一方面，隨著大眾消費心理在不斷地變化，消費者個性化、定製化的需求無從滿足，這就會導致工廠產能過剩、貨物積壓；應用活躍度下降，用戶閱聽人逐漸流失。

所以企業經營的方向，也應該從單純的生產導向，改為給用戶閱聽人提供實實在在的價值為目標，即我們常說的“用戶導向”。誰能夠及時捕捉消費需求並盡快地滿足它，誰就能獲得商業上的成功。這樣，市場競爭就從對生產規模爭奪，轉向對運營時間的爭奪。

流程驅動模式經過幾百年的沿襲，不是不管用，而是速度跟不上。大家也常常聽到，在線上線下消費邊界逐步模糊的今天，消費用戶呈現出“千人千面”的特點。要想及時滿足用戶這些不斷變化的個性化需求，企業的運營驅動模式就需要“進化”，就需要在產品研發-行銷推廣的整個環節中，能隨時靈活地測試和調整研發和生產的策略。

大數據+小數據，數據智能驅動企業成長

無論是傳統製造業，還是互聯網公司，在經營發展過程中，都會積累大量的關於工程技術性的數據，積累用戶消費數據，這是我們現在所說的“小數據”。在更廣闊的的消費社會和數字時代重疊的大環境下，所有的用戶行為都能夠被“數據化”，而數據的背後又是心理、情緒和習慣等人性的二進製表達，大數據可以洞察廣闊人群的用戶畫像和行為偏好。

基於自身用戶和產品積累的“小數據”，與海量互聯網用戶行為的“大數據”，為商業想象的畫布留下了更大的空間。有了大、小數據的資源儲備，流程化企業的進化之路才能夠實施。

小數據vs大數據

大數據（Big Data）指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

小數據（Small Data）或稱個體資料，是指需要新的應用方式才能體現出具有高價值的、個體的、高效率的、個性化的信息資產。

流程驅動的進化，就是在企業中引入數據分析的環節。大的工作流程相對穩定，但通過以數據結果導向，以小項目、小團隊的結構建制，在專注提升某項業務數據指標和工作效率上，顯得更為靈活。就像我們聽過的美國陸軍遊騎兵，深入敵方擅長突擊，具備高度的機動靈活性。

數據是企業新的能源，在流程驅動的主動脈上，引入數據分析，通過數據驅動的工作方式，就像是密布全身的神經網絡，能夠快速反饋，及時響應及決策，不斷驗證和測試效果。數據是企業發展新的能源，特別是在互聯網高速發展的這二十年裡，基於線上線下我們都積累了豐富的數據資源。

無論是企業自身積累的“小數據”，還是通過各種渠道獲得線上線下“大數據”，企業源源不斷地積累數字用戶資產（2016年易觀首次提出），這些財富積累的最終的目的，都是為了提供企業經營和產品運營的決策依據，這也是企業運營效率得以提升的重要原因。建立在數據和技術驅動的理念之上的商業策略，可以保證決策的效率和準確性，這也是我們所說的“數據智能”的商業應用。

數據分析，企業智能驅動的攔路虎

進化之路的問題又出現了。企業積累了大量的數據，有數卻又不知道該如何運用；明確了數據運用的方向，數據處理的技術和分析能力又成了企業的短板。

數據分析能力，就成為掣肘企業在運營發展過程中，從流程驅動轉向數據驅動的第一道門檻。十九年行業數據分析經驗的易觀，在近年就推出了基於用戶分析的精益化運營平台。這種數據平台通過自主采集用戶屬性和行為數據，能夠幫助企業從不同維度來分析用戶。

現在，易觀方舟針對創新團隊和個人推出了免費的易觀方舟Agro。Argo是國內首款支持私有化部署、開放且免費，提供社區服務支持的用戶分析和精益運營產品。