Find N3入網(wǎng)：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場的Find N3折疊屏目前已經(jīng)正式入網(wǎng)，型號為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
用友薪福社是用友集團旗下成員企業(yè)，成立于 2016 年。公司通過創(chuàng)新一體化的社會化共享用工云平臺及結(jié)算服務(wù)，幫助企業(yè)建立用工模式，基于技術(shù)及 AI 大模型實現(xiàn)最優(yōu)用工配置、社會化共享用工云平臺、投保與結(jié)算服務(wù)，提供企業(yè)用工全場景數(shù)智化解決方案。截至目前，用友薪福社的多元產(chǎn)品已累計服務(wù)超過 35000 家企業(yè)，解決了連鎖零售、互聯(lián)網(wǎng)、地產(chǎn)、游戲等行業(yè)的企業(yè)用工結(jié)算等問題，幫助企業(yè)實現(xiàn)降本增效目標，并已成為各行業(yè)頭部企業(yè)廣泛認可的合作伙伴。
近日，在“數(shù)智新質(zhì)?敏捷增長 ——2024 觀遠數(shù)據(jù)敏捷分析實踐巡展”北京站現(xiàn)場，用友薪福社 BI 項目負責人張世康帶來了以《企服領(lǐng)域內(nèi)部營銷數(shù)智化價值體現(xiàn)，用數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)》的精彩分享。張世康在分享中講到:“每一個企服從業(yè)者從來都不會懷疑數(shù)據(jù)的重要性。相比服務(wù)個人客戶的業(yè)務(wù)，我們在服務(wù)企業(yè)時，只有通過多維度的企業(yè)數(shù)據(jù)才能快速熟悉了解它們，這些數(shù)據(jù)越完整越真實，我們就能提供更高效流暢的服務(wù)”。
在隨后的分享中，張世康詳細向與會嘉賓們分享了用友薪福社的 BI 建設(shè)歷程與數(shù)據(jù)應(yīng)用成果，為更多企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)增長提供了參考范本。
“不求一步到位，但要足夠重視”
為什么要進行 BI 建設(shè)? 張世康在分享中講述了用友薪福社在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中遇到的三個關(guān)鍵難題:
面對這些困境，用友薪福社以“為業(yè)務(wù)增效，為技術(shù)減負，為決策提供支撐，為未來指明方向”為愿景，正式開啟了企業(yè) BI 建設(shè)。其愿景正與觀遠數(shù)據(jù)始終貫徹的“讓業(yè)務(wù)用起來”的理念互相契合，雙方攜手共同推動用友薪福社 BI 建設(shè)項目，以數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)，為企業(yè)業(yè)務(wù)決策提供可靠數(shù)據(jù)支撐。
張世康在分享中介紹了用友薪福社與觀遠數(shù)據(jù)攜手建設(shè) BI 的四個階段過程，以及每個階段的具體做法。
1、指標統(tǒng)一: 混亂中建立秩序
進行有效的 BI 分析的前提是數(shù)據(jù)指標的規(guī)范化，如果數(shù)據(jù)口徑不一致，將無法進行準確的數(shù)據(jù)分析。因此，用友薪福社的 BI 建設(shè)的第一步是構(gòu)建數(shù)據(jù)指標庫，統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析奠定基礎(chǔ)。
張世康在分享中講到:“指標的定義一定是清晰的、明確的，并能夠得到所有業(yè)務(wù)團隊一致認可和肯定的”。以此為核心，用友薪福社首先確立了“混亂中建立秩序”的目標，并通過四步確保了數(shù)據(jù)指標的統(tǒng)一和實用性:
?數(shù)據(jù)指標統(tǒng)一
基于業(yè)務(wù)分析和數(shù)據(jù)盤點，對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行拆解，梳理業(yè)務(wù)流程和管理要求，從而構(gòu)建一個標準的指標體系框架，進行初步的指標清單整理。而后進一步補充業(yè)務(wù)屬性、金融屬性以及相關(guān)維度，確保輸出的指標能夠解決實際問題和滿足業(yè)務(wù)需求。
?指標體系的實施與反饋
在指標體系的實施過程中，用友薪福社在業(yè)務(wù)團隊的反饋中發(fā)現(xiàn)，盡管其按照邏輯順序建立了一個看似完美的數(shù)據(jù)指標體系，但在實際應(yīng)用中，業(yè)務(wù)團隊并不完全認可這些指標，數(shù)據(jù)之間存在不一致，這導致用友薪福社開始了對指標體系的重新評估。
?快速迭代與閉環(huán)優(yōu)化
面對業(yè)務(wù)團隊的反饋，在迭代的過程中用友薪福社也意識到不能無限期地完善指標。因此其決定暫停這一過程，并專注于輸出最基本且與業(yè)績直接相關(guān)的指標。這至少能夠確保全公司有一個統(tǒng)一的指標基礎(chǔ)。隨著業(yè)務(wù)團隊在實際使用中的反饋，再反向更新指標清單，逐步完善，形成一個簡單的閉環(huán)，在這個過程中讓所有指標都逐步變成標準，得到所有業(yè)務(wù)團隊一致認可的數(shù)據(jù)。
?持續(xù)的標準化過程
經(jīng)過這個過程，用友薪福社對指標體系的建設(shè)有了新的認識。張世康在分享中講到:“我們認識到，數(shù)據(jù)指標的完全標準化是一個長期的過程。不求一步到位，但要足夠重視。我們建議在 BI 建設(shè)過程中，不必一開始就追求所有指標的完全標準化，而是應(yīng)該從一個具體場景開始，讓這個場景能夠順暢運轉(zhuǎn)，然后逐步完善指標庫，最終實現(xiàn)完全標準化”。
2、從頂層設(shè)計到基層探索
在數(shù)據(jù)指標規(guī)范化的基礎(chǔ)上，用友薪福社進一步對數(shù)據(jù)進行梳理，并制作了涵蓋業(yè)績分析、經(jīng)營分析、客戶分析等方面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析報表，提供對業(yè)務(wù)運營的初步洞察。
在這個過程中，用友薪福社面臨的一個關(guān)鍵問題是：BI 系統(tǒng)是應(yīng)該自上而下還是自下而上進行搭建? 張世康在分享中講到了用友薪福社的理念:“BI 的設(shè)計一定是自上而下的設(shè)計，但實施過程卻是自下而上的。既要滿足管理層訴求，也要關(guān)注到對一線的價值”。企業(yè)有兩種主要的 BI 應(yīng)用場景 —— 以查看數(shù)據(jù)為主的管理層需求，以及以用數(shù)據(jù)為主的一線員工需求。雖然 BI 項目的初衷往往是服務(wù)于管理層的決策，但僅僅滿足管理層是不夠的。BI 還需要能夠支持一線員工在日常運營中的決策，使他們能夠高效地完成工作。
張世康列舉了兩個面向一線員工運營決策的關(guān)鍵場景，進一步解釋采用從頂層設(shè)計到基層探索策略對解決實際運營問題，釋放 BI 價值的必要性:
?解決運營取不到數(shù)的場景
在以往的操作中，運營團隊需要四處搜集數(shù)據(jù)，分析問題并嘗試解釋原因。現(xiàn)在，通過 BI 直接輸出所需結(jié)果，解決了數(shù)據(jù)獲取難的問題。
?銷售 / 客成需要關(guān)注自己客戶的數(shù)據(jù)情況
銷售和運營團隊需要關(guān)注客戶的續(xù)約情況、服務(wù)質(zhì)量和潛在的流失風險，BI 能夠提供這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)，幫助他們作出更有針對性的決策。
BI 的價值不僅體現(xiàn)在管理層的決策支持上，同樣體現(xiàn)在它如何幫助一線員工提高工作效率和質(zhì)量上。通過“自上而下的設(shè)計，自下而上的搭建”的雙向建設(shè)策略，用友薪福社實現(xiàn)了 BI 的價值最大化，確保了從高層管理到基層員工都能從中獲益，進而實現(xiàn)了整個組織的協(xié)同和效率提升。
3、培訓與分享: 一場文化的變革
隨著標準化報表的生成，用友薪福社開始在全公司范圍內(nèi)推廣自助分析的概念，鼓勵業(yè)務(wù)團隊和運營團隊學習使用拖拉拽式操作的易用性 BI 工具，自行生成所需報表，以提高數(shù)據(jù)分析的自主性和效率。
張世康講到:“BI 不僅是技術(shù)工程，更是文化變革。BI 建設(shè)最終還是希望讓業(yè)務(wù)用起來，而不是全程讓技術(shù)提供相關(guān)報表。所以我們希望讓全部業(yè)務(wù)學會使用 BI, 通過拖拉拽式易用的觀遠 BI 滿足業(yè)務(wù)的日常需求”。
為了最終實現(xiàn)“讓業(yè)務(wù)用起來”，用友薪福社進行了一系列 BI 推廣動作。在一期 BI 看板輸出后，其發(fā)現(xiàn)盡管 BI 易于使用，但整體的使用效率卻很低，部分員工對新工具有抵觸心理。為了解決抵觸和低效率問題，用友薪福社選擇以直銷團隊作為突破口，深入了解他們的需求，并與運營部門合作，梳理數(shù)據(jù)需求，將直銷團隊所有日常場景所需要的數(shù)據(jù)全部通過 BI 輸出，滿足運營需求的同時賦能 BI 價值。并通過手把手的培訓和支持，確保直銷團隊能夠利用 BI 輸出所有必要的日常數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn) BI 在整個部門 100% 覆蓋，提升其價值。
而后，通過直銷團隊的成功案例，借助運營的季度匯報，展示 BI 應(yīng)用的價值，從而獲得高層和其他部門的認可。以自上而下的認可促使所有部門開始學習和采用 BI 工具。在這個過程中，管理層和領(lǐng)導層的數(shù)字意識逐步提升，形成了一種推動力，提高了員工的積極性，業(yè)務(wù)上下游協(xié)同也較之前更為迅速。
4、多場景聚焦
在前三個階段的基礎(chǔ)上，借助 BI 平臺用友薪福社致力開發(fā)能夠支持多場景的智能應(yīng)用，通過 BI 提供精準的建議和決策輔助，實現(xiàn)真正的賦能業(yè)務(wù)。
張世康在分享中列舉了兩個案例為更多企業(yè)的 BI 場景應(yīng)用提供參考:
?客戶流失預警
對于企服或者 ToB 企業(yè)來說，總會面臨著如何有效監(jiān)控和管理客戶續(xù)約。在沒有預警機制的情況下，往往要在客戶續(xù)約時才發(fā)現(xiàn)客戶已經(jīng)流失。為了解決這個問題，用友薪福社通過 BI 實施了一個“三步走”策略:
?第一步: 收集并分析客戶過去 180 天的行為數(shù)據(jù)，包括登錄次數(shù)、交易周期、交易金額和結(jié)算人次，以此為基礎(chǔ)建立風險評估模型。
?第二步: 通過分析這些數(shù)據(jù)，識別出可能導致客戶流失的關(guān)鍵變量。例如，如果一個客戶通常每月登錄系統(tǒng) 10 到 8 次，突然在某個月停止登錄和交易，這可能表明他們正在流失。
?第三步: 基于這些分析結(jié)果，定義高風險客戶群體，并向銷售和運營團隊發(fā)出預警，對應(yīng)地輸出運營策略，幫助銷售提供針對性服務(wù)，以降低客戶流失率。
?低報價特批決策
在簽單過程中，客戶要求了一個相對偏低的報價，銷售需要向上申請審批。對于決策者來說，通常只能根據(jù)個人經(jīng)驗和模糊的心理評估進行決策或者“閉眼批”。這種決策方式往往不夠精確。為了提供更加數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持，用友薪福社利用 BI 來提供報價決策的參考依據(jù)，主要從以下四個方面進行分析:
?同行業(yè)簽約價參考: 分析客戶所在行業(yè)的平均簽約價格，了解市場行情。
?同部門簽約價參考: 比較同一銷售部門內(nèi)的歷史簽約價格，評估當前報價是否符合部門標準。
?本銷售過往報價分析: 考察特定銷售人員過去的報價策略和成交情況，評估其報價是否合理。
?當前報價預期收益分析: 評估當前報價是否能達到預期的收益目標。
通過綜合這四個方面的數(shù)據(jù)分析，BI 能夠為決策者提供一個更加合理的建議價或參考價，不僅提高了決策的質(zhì)量，也提高了決策的效率。
BI 給企業(yè)帶來的價值
經(jīng)過四個階段的建設(shè)，BI 為用友薪福社帶來了可見價值。張世康在分享中從四個維度展現(xiàn)了 BI 的價值所在:
1、數(shù)據(jù)看得見
BI 的核心價值首先體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的可視化上。自 2023 年開始建設(shè)至今一年，用友薪福社已通過 BI 搭建 5000 + 卡片、250 + 頁面，月新增卡片 1000+。
2、數(shù)據(jù)用得上
BI 不僅僅是展示數(shù)據(jù)，更重要的是讓數(shù)據(jù)被有效使用。目前，用友薪福社內(nèi)部營銷團隊開通了 160 個 BI 賬號，月活躍用戶達到 110+, 月活躍率高達 70%。BI 數(shù)據(jù)應(yīng)用涉及業(yè)務(wù)各個場景，營銷數(shù)據(jù)覆蓋率 100%。
3、技術(shù)減負，業(yè)務(wù)提速
隨著 BI 的完善，技術(shù)團隊的負擔得到了顯著減輕。目前，移動端的所有數(shù)據(jù)看板都由數(shù)據(jù)分析團隊完成，技術(shù)團隊的介入率為 0%。這一成果得益于用友薪福社完善的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)分析團隊的高效工作。BI 應(yīng)用也極大地提高了業(yè)務(wù)流程的效率。過去，營銷團隊和運營團隊需要經(jīng)過繁瑣的流程才能獲取數(shù)據(jù)，現(xiàn)在他們可以通過 BI 快速自主地獲取所需數(shù)據(jù)，效率提升了 300% 以上。
4、場景化數(shù)據(jù)驅(qū)動，提升數(shù)據(jù)價值
BI 不僅僅提高了數(shù)據(jù)的可視化和實用性，更重要的是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動輔助決策。目前，用友薪福社已經(jīng)在客戶健康度分析、報價參考建議、客戶續(xù)約報告和行業(yè)簽約建議等場景中實現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持。用友薪福社也將繼續(xù)探索 BI 在更多業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用，通過數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)和管理層，進一步提升數(shù)據(jù)的價值。
在分享的最后，張世康也就目前市場熱議的 AI+BI 話題分享了自己的思考，他表示:“AI 與 BI 的結(jié)合是一個大工程。但對大部分企業(yè)來說，與其刻意追求全面智能化，著眼于當下企業(yè)環(huán)境，將一個個明確的具體場景通過少量人工 + BI 相結(jié)合的方式，反而更能快速體現(xiàn) BI 的價值”。
本文鏈接：http://m.www897cc.com/showinfo-26-96846-0.html觀遠 BI 助力用友薪福社以數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)，自助分析提效 300%
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