流程思维6---数据，流程与数据的互促优化

Q:数据和流程是什么关系？A: 数据取于流程、用于流程。流程与数据相互集成、互促优化。以下是对流程思维中数据、流程与数据的互促优化的详细分析。

流程思维6---数据，流程与数据的互促优化

• 思考源
  • Q:数据和流程是什么关系？ A: 数据取于流程、用于流程。流程与数据相互集成、互促优化。
  • 大数据是移动互联网时代一个非常火热的词，但仅有大数据无法满足人们的需求，人们真正需要的是通过数据带来的决策分析和行动改进。
  • 打个比方，数据如同食材，但人们真正需要的是一盘可口的饭菜。虽然冰箱里储存的食材已经琳琅满，但对于一个不善厨艺的人来说，其还是不知道该如何做菜；或者做菜的时候，才发现所需的食材还不够。所以对他来说，最有效的方式是先确定需要做什么菜，然后再去确定食材的选择或采购。
  • 想让大数据真正发挥作用，就要先了解不同企业的业务流程场景和决策分析需求，明确企业需要哪些数据支撑，再考虑应该如何采集这些数据。
• 基于流程的数据采集
  • 大数据的来源是多样的，企业可以从外部获取数据，如行业的宏观数据、相关媒体或网站的数据，也可以异业联盟，如卖母婴用品的企业可以与卖孕妇装的企业合作，获取客户数据。同时，企业还有内部数据，这些数据是随着企业经营和业务流程运转产生的，具体包括流程执行的数据，如客户服务响应的时间、订单生产到交付的时间、接待客户数量、流程表单上的业务数据（订单流程上记载的客户需求和购买信息）等。
  • 哈默流程管理的9大原则中提到"从信息来源地一次性地获取信息",即最有效的数据采集方式是在流程活动发生的时候，及时地储存需要的数据。
    • 对于企业来说，最重要的一类数据是对客户行为和个性化需求的洞察，只有深度洞悉客户的偏好和行动习惯，才有可能实现以客户为中心的个性化定制和精准营销。
    • 这一类大数据的采集最直接有效的方式，就是结合企业与客户的互动流程进行采集。 例如，我们以前通过购买环节的POS机可以知道某个门店在什么时间卖了什么衣服，但如果我们现在想要知道是什么人买了这件衣服，即想要精准的客户画像，就可以在顾客付款环节设置会员模式，采集客户的画像信息。
  • 在设计优化流程的时候，就要多考虑一个因素，即面向未来决策，确定需要采集和存储哪些数据。
    • 不要让数据采集工作变成一个业务流程外附加的工作，它是流程环节上一个必经的过程。
    • 数据采集过程要尽可能地减少数据提供者的负担，以避免数据提供者出现抵触心理。
• 案例分析
  • 图6-1是一个企业在展会中的流程和数据管理设计。
  • 作为企业营销推广和与客户互动最重要的一个渠道，传统的展会最终留下的信息可能只有参会人签到表和一沓名片。 然而，结合流程的数据采集和应用机制设计，可以让这个过程产生更多的价值。
    • 整个展会流程分为会前推广预约、入场签到、过程参观、游戏互动、会后传播五个阶段。
      • 在会前推广预约阶段，企业通过官网App、微信公众号和官网Minisite（活动网站）等各渠道提供便捷的报名入口，通过报名表收集客户注册信息、客户预约时间、客户兴趣点。
      • 在入场和参观环节，企业通过展品二维码、虚拟盖章等，采集客户的参观路径以及签到信息。
      • 整个过程的数据采集都尽可能地通过二维码等互联网手段便捷化。
      • 展会以游戏互动的方式让客户感兴趣，引导客户参与投票及发表评论，并以大屏滚动展示留言的形式全面提升客户参与的体验感。
      • 当客户的参观路径、参观体验、精选照片和留言等第一手信息数据都被有效采集后，展会组织方就可以将之用于参展人流引导、后续企划与传播。
• 流程数据采集过程中的4个关键点
  • 数据采集过程自动化。
    • 随着各种物联网传感器、视频识别技术和智能设备的应用，业务流程过程的数据采集可以实现自动化，这节省了数据采集过程所需的大量人力，并且保证了数据的真实性。
    • 所以基于应用场景和投入产出分析，未来可以更多地在流程过程中应用自动化数据采集技术。
  • 数据标准化／表单字段化。
    • 在人工采集并录入数据的过程中，要保证数据的标准化。
    • 我们建议流程的表单设计要使表单字段结构化、字段选项标准化。
    • 举个例子，我们要帮助某公司搭建客户信息共享平台，对客户的信息字段进行梳理时要将客户的信息分解为160多个字段，并对字段尽可能地设置标准化选项。
      • 比如，客户所在行业不能由销售人员录入，销售人员应在系统标准化选项中选择客户行业。这样，既减少了信息录入工作量，也保证了最终形成的数据标准化，便于后续的统计分析。
    • 在和客户的互动流程上，比如客户走访流程，相关业务人员在流程执行环节中不断完善客户的信息表单的同时，也要在后台进行集成共享，使不同职能部门可以按照不同维度进行统计分析，研发部门可以在系统中实时查看客户的产品需求信息和改讲建议，客户管理部门可以基于客户所在行业以及其增长性进行分析，形成新的客户价值模型，以制定更具前瞻性的客户服务策略。
  • 设置数据采集的激励机制。
    • 在数据采集的过程中，为了保证数据提供者的积极性，对内、外部人员可以采取不同的策略。
      • 对于外部的客户，可以采取上述展会流程，设置一些对应的激励手段，或者用一些具有趣味性的环节吸引更多的参与者；
      • 对于企业内部人员，可设置流程执行环节的考核，使数据的提供者同时成为数据的获益者，这样，数据的提供者可以及时地了解数据分析的结果，以优化工作。
  • 单一创建、多处引用。
    • 数据管理中强调"单一创建、多处引用"，也就是说要避免数据的重复采集，从信息来源地一次性采集数据后，要结构化地存储这些数据，后期再根据不同的管理要求对数据进行引用。
    • 很多集团型企业都存在总部各职能管理部门分头向各业务单位下发数据收集表的情况，下属业务单位因每月都要填很多格式的表单而叫苦不迭。
    • 其实，这些表单有很多重复的信息字段。
    • 这就是典型的信息收集脱离流程和重复采集的例子。
    • 通过构建统一的数据共享平台，将各流程和业务系统中的数据进行集成共享，就可以实现数据的多维分析应用。
• 基于数据的经营分析与流程改进
  • 管理学大师彼得·德鲁克（Peter Drucker）说："如果不能衡量，就无法管理。"基于执行业务流程的数据积累，我们就可以进一步开展经营分析和流程改进。
  • 案例分析
• 基于数据的智能化流程
  • 当我们获得了各种基础数据后，除了基于经营分析的改进，我们还可以将数据的智能化分析决策嵌入流程的执行环节，以实现智能化流程，这将成为未来的趋势。
  • 图6-3 展示了某海关如何通过大数据分析优化海关查验流程。
    • 传统模式依靠人工随机抽取或者行政命令形成的布控指令表对海关进出口货物进行抽检。在引入大数据分析模型后，海关内部通过对企业的信用数据积累，结合税务系统、征信系统等数据，可有效识别高风险货物特征，并用以此形成的基于大数据分析结果的布控指令表来指导进出口货物的查验，从而在流程查验环节，使低风险的进出口货物可以快速通关，使高风险的进出口货物得到重点查验，显著提升查获率。
  • 再举一些例子，比如基于客户的历史浏览记录形成客户画像，以此在营销推广的过程中进行进一步的客户自动化精准推送，还有无人超市的自动补货系统等，都是将数据的分析变成流程执行上的智能化决策，实现流程自适应优化。大数据的应用带来很多商业模式和流程价值链的创新，如很多设备制造商进行制造业服务化转型，即通过销售和服务流程再造，实现从卖产品到卖服务的转型。
• 思考一下，行动起来
  • 选择一个你熟悉的流程，分析在这个流程中：
    • 哪些环节可以通过数据分析进一步优化？
    • 哪些环节可以通过大数据和人工智能技术进一步自动化？
    • 在以上过程中需要哪些数据基础？
    • 如何实现数据的有效采集？