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华为推崇备至的LTC,到底是个什么鬼?

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发表于 2018-12-8 17:04:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
华为推崇备至的LTC,到底是个什么鬼?-1.jpg

2016年,华为出版了《以客户为中心》一书,这本书里,大量篇幅提到了“LTC”这一理念,并以诸多案例阐述了华为这些年来是如何践行LTC理念的。一时间,创业者和独角兽们都开始关注到这一让华为都推崇备至的思想,甚至奉为经典。

也正是在2016年,牛透社曾采访了得一创新(L2C plat)创始人何革学。当时,何革学说自己在做一款——有别于我们过去所熟悉的大多数CRM的企业管理工具,他希望真正解决企业数据孤岛问题。

华为推崇备至的LTC,到底是个什么鬼?-2.jpg

L2Cplat 创始人 何革学

当时,我们的认知仅仅在:“这是一款all in one的产品”。但会不会太“大”了?他的L2C中包含了项目管理、日历、云笔记、知识管理、HR......,这当真是一款产品想要赋予用户的能力吗?他很坚定,要做一款智能平台型的SaaS。

前不久,老何再次和我们分享了他所理解的LTC,他理解的华为所践行的领先思想。

(本文内容由何革学口述,牛透社整理编辑,全文以何革学第一人称执笔。)

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数字化—企业运营管理的核心



谷歌前CEO施密特说:我们做研发时只注意三点“第一是信息,第二是连接,第三是计算能力。”

实际上,计算能力也是我们所追求的。我过去做模拟仿真的时候,计算机很贵,一台就几十万。这样高昂的费用,就源于我们对计算能力的追求。又比如:刚刚结束的“德扑人机大战”里,卡耐基梅隆大学开发的人工智能系统Libratus战胜四位德州扑克顶级选手,其背后就有极其强大的超级计算机的力量。背后的模型含有大量计算,用了上千个CPU,这也就是所谓的高性能计算HPC。

再将这样的思想运用到企业管理中,不论是做营销还是技术,不论是企业内部运营还是外部活动,都要进行数字化采集。并对所得结果进行可视化分析,然后做综合评估,最终为企业运营活动作出辅助决策。

我们可以清晰地感受到,在移动互联网时代,企业运营管理的核心是数字化,将企业运营数字化,基于大量描述企业运营的数字模型,通过云计算、人工智能对运营数据进行分析,给出运营指导。


建立多点接触的信息传递模型


关于沟通,我们时常提到信息传递损失。比如,我得到了一个消息,然后传给A,A传给B,B再传给C,这个信息经过三次传递就会造成一定程度的信息缺失。

事实上,对于一家企业的产品信息传递也存在同样的问题。当员工传递信息给客户时,假设员工自己理解了产品的80%,那么传递给客户的也是这80%。又假设客户也理解了员工所传达内容的80%,如果他再传达给自己的朋友,则对方获取的信息,又只是他所理解的80%。并且,这还是理想状态。如果信息传达所留存的内容有60%,其实都是还不错的情况,但到了用户决策端,他们或许只接收到了21.6%的信息,甚至黑白早已颠倒。

所以,我们要建立一个多点接触。用销售做全渠道客户关系的连接互动,建立“陆海空”一体化全面客户连接互动,全方位影响用户,其核心目的就是避免信息失真。我是一个决策者,如果我获得准确的信息就能做出准确的决策,如果得到的信息失真,那么,就会做出错误的选择。


LTC—从线索到现金


LTC是一种理念,严格来说,这个理念可能是在2008年IBM给华为做咨询的时候提出的。最早的时候,国内做LTC的只有两家公司,一个是华为,一个是中兴。

LTC是从线索到现金,坚持从客户中来到客户中去的理念。从获取需求开始,经过一系列的制作流程,最后给用户最好的东西。企业以敏捷的速度,给用户提供优质的产品和服务,最终促使用户买单,形成一个完整的闭环。


LTC要落到实处


要真正落地执行LTC思想,最大的问题就是知行合一。比如:一家公司运营了20年,花的经费超过上千万,有大量的销售人员,也会开展很多内部培训,但是也很可能面临最诸多工作难以落地的情况,甚至和真正落地之间还存在很大的鸿沟。

LTC是移动互联时代一个核心系统。不论在哪一领域中,我们最终都是以客户为中心的。不论是产品研发还是订单生产,都是基于用户需求实现的。换言之,我们一切工作的核心都是基于用户的。

LTC不是CRM,可划分为产品思想、定位、目标、覆盖部门、范围、数据价值。比如:万科的和其他房地产公司的房子。尽管都是房子,但他们可能截然不同。因为其设计思想不一样,导致了他的结构不一样,最终使得功能不一样。所以,LTC一开始不是专门要管理销售,而是提高企业业务整体效率。

LTC以业务为核心,打通业务数据流。正是基于此,我们可以实现计算驱动企业业务的自动运营。纯粹的数据并不能驱动业务的自动运营,原来企业数据都记在笔记本上,没有数字化。而LTC的第一步就是先把这些数据变成电子档录入系统,将业务数字化,有了数据再进行连接。

数据是企业的血液,只有血液顺畅流通,企业各部门才能流畅协作,企业才能正常运转起来。

这就是L2C为什么把很多数据在底层打通的根本原因,数据不通会给协作增加很大障碍。


企业交叉互联过程中,最难的是?


首先,举个例子:奥克斯有一家工厂产值100多亿,去年请一个华为的人做咨询,请外包公司做变革的方案。而它的运营管理部是研发部、生产部、销售部,三个独立的部门合在一起,沟通协作是一个很大的问题。研发、生产、采购没问题,但谁关注订单的业务?谁又能保证到下一个环节不发生问题?所以现在是业务流程变革,综合运营部和IT部合作,IT总监甚至变成了IT运维总监。

CIO的职责是将IT和业务深度融合,以跨部门的角度在公司层面看用户订单的运行问题。因为订单布局好之后,可能还会存在很多问题,CIO就需要站在公司层面,重构IT。我们时常听说,某家公司似乎每个部门都很好,每个环节都很流畅,但是订单交付时间很长,这正是CIO们需要去考虑解决的难题。


人工智能如何与业务进展进行匹配


第一,人工智能学习,是一个路径,需要海量的数据才能保证成功率。我们是以预测模型,核心是预测模型,你的预测模型的准确度、精准度,直接决定了你最后推荐工作的可靠度。

第二,机器深度学习,这不像阿尔法狗一样,依赖于大量数据。在2B领域中,这些工作更多是行业的知识模型建模,国外有很多公司只卖数据模型,什么意思?我有一个预测模型,你的数据跟我对接,你只买我的服务,我的模型帮你分析。

严格讲你是一个服务商,也不可能把客户的数据拉出来再分析,这也是非常违法,而且用户非常忌讳。什么时候签约,有什么条款,为什么签约,这是最核心的信息。

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老何的L2C plat


现在有很多SaaS都在推智能化产品,怎样理解这里所谓的“智能”?L2Cplat具有的最大特点是什么?

2015年还没有智能这个概念,基于我自己做了20年数据模型的模拟,很了解最终体现的智能是什么样的。美国现在有很多预测性的软件,甚至有算法已经做了12年,只是我们很难看到更深层次东西。

这里面涉及的核心就是一个行业的模型如何预测?这与行业的经济周期、行业的景气指数、产品的竞争力、目标客户等因素都有关系。不但如此,仅仅是对目标客户定义的维度就很多,真要算起来,恐怕有上千个纬度。没有这些纬度做支撑的时候,这个线索这是没有意义的。所以,我们要先把底层的基础架构搭起来。

目前,L2Cplat 的PC端对销售线索、销售机会做了一个预测模型,预测销售机会的质量和线索的质量,这背后,我们有一套涵盖销售管理、客户管理、制度管理、竞争管理等多个维度的管理思想,把将思路一一串起来。


引领企业业务进入LTC时代


我们要做的是——引领企业业务进入LTC时代,我相信,这将成为一家企业的核心。即使现在没有LTC,也有ERP,也有CRM,但是我们总会发现,它们都有很多问题存在。

现在的企业大都有ERP或是其他信息化系统,但它们比较单一,只有连接起来才能实现快速响应订单。为了达成这一目标,通常的做法是在现有的架构基础上打补丁,做API集成。当然,在这个过程中,还需要打通业务数据,,以支撑业务运营。

我曾在CRM领域趟过坑,我希望提供给用户的是足够智能的平台型SaaS。如此一来,这些纷繁复杂的集成,以及困难重重的数据打通都不再需要。这才能从根本上解决企业数据孤岛问题。

基于互联网架构,如何通过云端实现整个数据连接

在这个部分,其实还是需要把各项业务串起来,或许用户现在是在终端部署,如果他移到云端上呢?其业务如何串通是核心。

当然,我们如何获取线索,将线索变成机会,进而让机会变成合同,最终交付等等过程一直存在,这个主线不会被替代。

比如,目前系统之间主要是通过第三方打通,甚至很多时候还是靠开会、靠人的方式去解决,没有系统落地。L2Cplat的系统价值在于把你企业的业务主线串起来,以该主线连接其他的系统。能够实时读取ERP数据,但是不需要打开你的界面。比如:下定单,这时候,用户不需要进入ERP界面也可以看到这个计划,所有人面对的都是业务系统。

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如果要总结一下LTC的思想,我认为有两点很重要:

第一,LTC的核心思想,就是想为业务线打通业务运营,当然,研发这些方面可能少有涉及。

第二,在互联网时代,一定要以客户为中心,原来或许没有这个流程,但现在要变成一个主流程,原来没有PRM、没有产品图纸管理。随着时代的变革,企业逐渐需要管理数据,于是开始有了所谓的图纸管理,所谓的PDM,所谓的产品周期管理。这些名称都是随着需求而来的,LTC将会是所有企业的核心系统,会成为PLM、ERP、SCM等能力都兼备的综合系统。

点击阅读原文,下载高清云图!

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