科技化颠覆企业：新技术、自动化与数据库

科技是传统企业颠覆性转变的最好的催化剂。传统方式与使用科技的区别可以简单看作雇用人员和“雇用”技术的区别。

掌握了正确的工具，企业的产出和生产率会成倍地增长。然而，如果雇用更多的人员，生产率的增长只会与增聘人员的速度持平——其实是被限制在“每周额外的40个工作时”的水平上。
科技颠覆传统企业的一个范例就是书店业。书店业发展了几个世纪，现存最早的书店有将近三百年的历史。曾经，科技和书店之间似乎是风马牛不相及的。然而在1994年，杰夫•贝佐斯（Jeff Bezos）带着亚马逊横空出世。20年后，亚马逊的年收入已超2320亿美元，拥有超3亿用户。

若企业甚至行业对新技术还不熟悉，贸然转变会很棘手。

在移动应用和数据分析等技术支持下，传统企业可以改进运营模式，从而提高生产率，扩大规模，并稳固其市场地位。点击查看：企业如何加快数字化转型？| 4 个策略
然而，若企业甚至行业对新技术还不熟悉，贸然转变会很棘手。转变总是很难，尤其是在这过程中涉及利益相关人员太多，而企业数十年如一日地用单一模式运作的前提下。本文将阐明传统企业在吸纳新技术过程中的重大挑战，解释自动化对创建积极的用户体验的重要性，并以特纳广播公司为例，介绍传统企业产品完善数据库对实现各方人员访问数据的作用。

传统企业吸纳新技术过程中常见的问题

从零开始的企业，转变有风险

传统企业拥抱科技的过程中，会看到明显的实际收获，比如生产率提高，规模化经营运作良好，以及收入显著增加。许多的成功故事都表明，科技是传统企业成功的驱动力，例如全球最大流媒体音乐服务平台Spotify和房屋短租服务公司Airbnb都颠覆了各自行业的传统模式。尽管如此，要实现这样的转变是很难的。即使有财务和业绩增长的潜在好处，对从零开始的企业来说，转变仍然存在风险。采用颠覆性科技并不会立刻带来好处，好处也不代表转变成功。日复一日，甚至年复一年地把时间和资源投入到新的运作流程，工具，思维方式转变，甚至还有企业形象的重塑之上，才能成功转变，收获好处。
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人们通常没有改变的意愿甚至抗拒改变，这会非常限制企业发展。

传统企业在吸纳新技术过程中遇到的一个重大挑战就是要取得最高决策者的同意。美国联合技术公司（United Technologies）产品管理总监兼前特纳广播公司数据与分析总监Sene Sorrow指出：“变革会让很多人不安。人们通常没有意愿改变，而抗拒改变，这会非常限制企业发展。因此，需要强有力的领导来促进和引领转变，需要特别强大而有远见的领导者来促进变革。在我们的产品研发过程中，我们非常幸运，能在强大的领导者带领下收获良多。”
另一个挑战是要发现面前的机会。传统企业通常由拥有数十年经验的业内专家管理。Sene表示，这些专家与刚进入行业的年轻人形成鲜明对比，年青一代“拥有丰富的数据与分析背景，在数字化工具时代长大。”她补充到，“但精通数字化，并不代表年青一代就一定拥有业务所需的充足知识。专家与年青一代需要共同努力。我认为需要在合作的基础上发掘和促进发展。”
为了更大程度进行转变， Sene建议企业明确员工需要掌握的特殊专业技能，以更好完成工作。明确企业需要员工以什么样的思维模式工作，以及明确什么样的技能有助于培养这样的思维模式。
例如，若对企业员工来说，非常需要明白数据是如何应用到每个团队，从工程团队到营销团队和产品团队，那么企业就要进行关系数据库知识培训，或是确保每个人都了解结构化查询语言（SQL）。Sene称：“要学习SQL，需要真正了解数据库结构并形成可视化图像。这是非常重要的技能。我认为看见数据、形成可视化图像来展现数据之间的联系，能够让人们对自己在这之中的角色更加好奇，对其团队和研发的产品更加好奇，这促使人们去了解项目的后台运作，也能对他们提出新的考验，要求他们去适应产品性能的测试机制，以及在应对数据集合的情况下激发新的能力。”

自动化对企业改善用户体验的影响

完全依赖人工操作的企业，会受限于其员工的工作交付总量

自动化从许多方面颠覆了企业乃至行业，因为自动化让企业能在更短时间内用更少花销实现更大收获，从而领先于其他企业。完全依赖人工操作的企业，会受限于其员工的工作交付总量。没有自动化，企业扩大规模的唯一途径就是雇用更多员工。而有了自动化技术，企业唯一需要做的只是调整产品和工具体系来适应其需求。
谈到自动化，最有可能得到改进的就是用户体验。成功企业如亚马逊和Netflix专注于以自动化技术改善用户体验，从而颠覆各自的行业，获利不少。Sene指出：“亚马逊和Netflix都是很好的榜样，他们掌握了捕捉数据的方法，不仅懂得利用数据测算和优化产品性能，还能结合自动化技术给用户提供高度个性化的体验服务。这样的自动化运用能以数据丰富产品内容，并使之成为一个完整的循环，更好地服务于用户，也‘服务’于盈利。”
以Spotify为例，2015年，Spotify推出了Discover Weekly个性化播放列表功能。Discover Weekly通过算法，根据用户的播放记录，以其喜好为基准，为每位用户生成一个有30首推荐歌曲的播放列表。

spotify的discovery Weekly功能

为了给每一位用户定制独特的推荐列表，Spotify从其他用户20亿个播放列表中搜集数据。从这些列表数据能推测出音乐品味相似的歌曲类型，并利用这些信息生成特定的推荐列表。为了实现自动化，Spotify借助了一款音乐分析工具Echo Nest，对数十亿个数据点进行分析，最终生成给每个用户独特的列表，吸引用户每周准时“回归”Spotify，获取新的推荐歌曲。

特纳公司完善数据库以更好地管理数据

每个公司都有自己的数据。问题在于，谁用？通常，分析人员和数据学家会更多使用到这些数据。传统企业、传统行业的数据尤其难以访问，其团队通常看重直觉和现状判断，而不是量化的分析结果。

数据与团队脱节，会限制了数据为企业发展的贡献。

数据与团队脱节，会限制了数据为企业发展的贡献。使用数据对从营销部到工程部的所有部门都有一箩筐的益处，例如开展加快团队学习的实验，更积极主动地工作，以及改进产品性能。特纳公司的一些员工意识到，他们的数据对工作的益处不止于此，于是他们开始了提高其数据受访能力的研究。要得到决策者的认可并不容易，正如我们前面提到的，让人们同意进行转变就像打仗一样困难，但他们最终还是获批向全公司提供数据访问通道。
要从产品相关各方人员（不仅是数据专家）手中获取数据，Sene在特纳的产品使用了一个多层次的数据堆栈，充分利用一系列启动技术联合运作，为业务提供各项功能。这个数据堆栈由三部分组成，分别是Segment（API数据追踪平台）、Braze（客户管理与移动营销自动化平台）和Amplitude（网站和移动应用数据分析公司）。每个工具各司其职：

• Segment：从互不关联、相互独立的数据源中获取数据，并注入到不同的技术模块中。这使得数据能够与特纳投入的工具一起工作。
• Amplitude：特纳数据堆栈的关键部分。所有数据汇集于此，以便从中理解用户在应用程序中的行为趋势，并向团队（即使是非专家人员）提供访问所需数据的简单渠道。
• Braze：在其支持下，特纳的营销团队能够利用从Amplitude获取的分析结果，构建和试行以数据驱动的消息策略，改进电子邮件和推送通知的传播方式。

这对特纳影响很大。Sene称：“访问数据的渠道增加了，对我们来说意义重大。在过去，数据储存在磁盘的某个文件中，只有部分人能访问。研究团队会将他们认为重要的数据收集起来；碰撞试验数据只用于开发；客服数据只对客服团队开放。所有数据之间都是分离的。”
Sene 补充道：“借助Segment和Amplitude，我们很快意识到，我们可以构建、融合，并让更多人能够访问这些数据。我们因此能够从原本不适合我们产品的筒仓式集中化模式，转向一个范围更广的分散式数据堆栈，让更多人能够访问这些数据，从而反思‘我做的是对的吗’，‘我真的在做需要的产品吗’，‘怎样能让产品更好’。”
没过多久，特纳的员工就深切体会到了新近获得的数据所带来的好处。Sene称：“我们很快发现，我们能够从不同的方面受益与数据。例如，客服团队能够将内容发布模式应用到改进他们自己的工作之上，而从前这两个角色通常是相互隔离的。”

对大多数企业来说，数据是成功基石

改变很难，但值得

以科技颠覆传统企业的首要原因是，改变很难，但值得。将移动应用程序、数据分析工具和自动化工具引进传统企业，能够让企业在业务上取得比以往任何时候都要多的成果。
此外，科技会是领先于竞争对手的必胜武器。面对激烈的竞争，汉堡王就是拥抱科技的一个典型例子。近期其推出的“Burn That Ad”（烧了那个广告）活动大热，用户安装汉堡王的移动应用程序，（借助AR技术）在手机上“点燃”广告。
用户在程序上“烧”完了汉堡王任意一个竞争对手的广告，就能免费获得一个汉堡。“Burn That Ad”活动做了一个优秀示范，借助技术，识别满足其特定标准的用户，并使用自动化工具，部署个性化的信息传递，最终实现有价值又难忘的用户体验。
若仍然在是否吸纳新技术到企业运营之中的问题上摇摆不定，现在是时候行动了。越快构建强大的技术基础，公司的团队就能越快从中取得实效。

原作者：Tai Rattigen
原文链接：https://amplitude.com/blog/bringing-disruptive-tools-to-traditional-companies