中国投资网 科技 以业务成功为核心——在数据团队构建“铁三角”的思考

以业务成功为核心——在数据团队构建“铁三角”的思考

在企业内部的数字化建设中,数据部门作为“内部乙方”,需要面对来自内部的各种客户。如何让我们的客户都满意,让业务价值最大化,是一件不容易的事。本文结合《华为铁三角工作法》与数据工作,与大家分享如何构建数据团队“铁三角”的思考。

在企业内部数字化建设中,数据团队作为“内部乙方”,面对“内部客户”,让内部客户满意、助力业务成功、创造显性化的价值,并不是一件容易的事儿。近期,笔者学习了《华为铁三角工作法》,结合数据工作,深觉有很多值得思考和借鉴之处,藉此和大家分享。

01 神奇力量的“铁三角” 是什么

“铁三角”,是华为发明的一套面向客户的组织模式;通过一个理念、一个流程和三个角色的有效配合,近年来帮助华为取得了巨大的业务增长和客户成功。

三个角色互相配合,形成合力,利益绑定,共同服务客户,实现最佳服务效果,实现在客户界面实现接口归一化。

在华为看来,一个团队,得以生存和不断壮大最核心的任务是什么?满足客户需求,为客户创造价值。一个团队,完成核心任务的核心力量是什么?客户经理+解决方案+交付实施三合一的组织和运营机制!

02 数据团队为什么需要借鉴铁三角?

可能有小伙伴说,我们做数据的,都是后台支持部门,做好数据开发、取数、报表、数据平台运维,或者写好分析报告发给业务和领导,就是大功告成,干嘛还要借鉴颇有狼性的销售铁三角?笔者认为,数据团队要想不做工具人,真正发挥数据价值和影响力,铁三角的理念恰恰需要学习!

首先,从理念意识上,数据团队通常缺乏“以客户为中心”的理念。大部分数据岗,不论是base在IT部门还是业务部门,大部分是支持部门的后台部门,KPI大多是完成了多少张表、出了多少报告、做了多少模型、洗了多少数据、平台稳定性等,数据团队很少对自己的“客户”进行主动沟通做深入了解,并把对客户的贡献量化作为绩效目标。

其次,从岗位分工上,数据岗位通常按专业线条分割。一种是按数据加工流程分,分数据采集岗、数据集成和开发岗、数据治理岗、算法岗、商分经分、数据产品岗等;一种是按业务线来分,一类贴业务线做需求、报表和分析支持,一类做平台、开发和数据产品。无论是哪一种,要么容易陷在“交付”的自嗨中不能自拔,要么缺乏统一的对外界面。

最后,从性格上,数据小伙伴通常比较低调、严谨和内敛,个人能力也比较强,觉得高效完成专业的、自上而下交代的队列任务就是万事大吉,往往缺乏“销售思维”和“团队配合意识”。

综上,数据团队常见三大不足——客户成功意识不足、客户关系管理能力不足、团结统一的解决方案能力不足。但恰恰这三大不足,都可以利用”铁三角“的理念和方法来补齐。

03 数据团队如何搭建“铁三角”

笔者认为,在企业数据化的支撑中,“铁三角化”的理想中数据团队,应该是这样一个组织:

1. 文化理念

数据团队把客户需求作为发展的动力,为业务部门提供赋能是团队生存的重要理由。数据团队很清晰自己的客户是谁、自己的客户如何分层分类、每类客户的特点是什么、服务优先级是什么、客户自身的KPI是什么。比如,数据团队在支持销售部门时,就要清晰知道销售团队今年/季/月的目标是什么、销售老大、销售经理、销售执行层分别的KPI是什么?

2. 组织体系

条件允许,数据团队也要配齐铁三角角色:

如果是大团队,可以逐步培养铁三角的专职人员。如果是小团队,可以考虑一人身兼数职:至少团队负责人,要把AR,SR的角色支撑起来,执行层人员建议从FR入手,时机成熟往AR和SR适当转变。

上述角色也对应了数据岗位更丰富的能力体系和成长体系。

3. 授权、考核、激励

数据铁三角要想运作起来,一方面要考虑授权,包括事权和人员调配权利。另一方面,要重新设计考核和激励。数据团队负责人,要考虑到三个角色拧成一股绳,在数据项目落地过程中,各有侧重但相互协同——有共同的KPI,如客户成功指标和满意度指标,同时又有差异化的考核要求。

至此,当业务部门有业务问题需要解决的时候,铁三角作为一个整体,去和业务部门对接,转化为定制的数据化方案并落地,并承担端到端的价值落地和价值闭环。更进一步的,甚至能帮助客户发现问题,实现高价值“数据需求”的引导。

做个总结。铁三角组织其实不神秘,是“以客户为中心”理念在客户界面的集中体现。核心是在组织上,通过设置客户负责人、方案负责人和交付负责人所形成的铁三角,在客户界面统一对接和统一运作。

对于数据团队而言,铁三角组织同样可以将团队能力最大限度地综合化,为业务成功承担端到端的责任,从而实现团队成长、团队效益的平衡,让数据部门从边缘走向核心,从被动走向主动。

你当前岗位和技能,适合铁三角的什么角色呢?你所在的数据部门,是否也有类似铁三角的角色分工呢?欢迎留言,或加入我们的圈子一起讨论。

作者:子曰

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