Kierunek strategiczny jest ważny, ale to wykonanie określa prawdziwych liderów. Bezbłędne wykonanie wymaga, aby firma zbudowała consensus wokół wyników biznesowych, które stanowią żądany rezultat określonego miksu strategii i skupiła zasoby oraz uwagę na możliwościach, które są istotne dla osiągnięcia tych wyników. Transformacja cyfrowa wymaga prawdziwego upodmiotowienia ludzi na linii fontu, analogicznie do roli właściciela produktu w metodologiach agile.
Cyfrowa transformacja wymaga bardzo intensywnej współpracy. Dotyczy to np. ulepszania doświadczenia klienta. Wymaga to podziału odpowiedzialności za interakcje z klientem między zespołami o różnych funkcjach biznesowych, takich jak marketing, sprzedaż, zarządzanie produktem i obsługa klienta. Cyfrowa transformacja nie jest możliwa bez wspólnej, uczciwej wizji przyszłości, co niekiedy oznacza rezygnację z umiejętności lub funkcji, które są automatyzowane lub zastępowane interakcjami ekosystemu biznesowego. Jednym z przykładów mogą być prace badawczo-rozwojowe.
Pierwsza część artykułu:
Transformację wprowadzać z konkretnym planem działania
Zbyt często widzimy sytuacje, w których cyfrowa transformacja jest inicjowana przez wizjonera z szeregów najwyższego kierownictwa, lub „cyfrowych powstańców” spośród kadry średniego szczebla, bez konkretnego planu działania i realistycznej wizji, która wyjaśnia pilną potrzebę i cel transformacji. Jest to najczęstsze źródło połowicznie racjonalnych, potencjalnie szkodliwych działań, takich jak kopiowanie nagłośnionych rozwiązań (np. omnichannel lub Big Data) bez zrozumienia, co to oznacza dla firmy.
Oprócz typowych zadań analitycznych polegających na podawaniu wskaźników KPI wiedza biznesowa i cyfrowy kapitał obejmują bogate zdolności analityczne, takie jak projektowanie, testowanie i realizacja modeli analitycznych prowadzących do ulepszonej heurystyki decyzyjnej i procesów, wprowadzanie inteligencji do procesów operacyjnych w postaci zautomatyzowanych procesów biznesowych, transakcji prowadzonych przez oprogramowanie. I wreszcie obejmuje ona możliwość pozyskiwania danych ze źródeł zewnętrznych.
W naszej praktyce konsultingowej mieliśmy do czynienia z koncepcją onmichannel w wielu różnych kontekstach. Dla firmy telekomunikacyjnej oznacza to umożliwienie sprzedaży dynamicznie powiązanych ofert usług telekomunikacyjnych i produktów innych podmiotów. Dla firmy sprzedaży detalicznej oznacza to optymalizację kosztów sprzedaży i procesów realizacji zamówień w poszczególnych kanałach. Dla organizacji logistycznej oznacza to poszerzenie działalności z rynku B2B na B2C. Jeżeli taka „transformacja” jest kierowana niespójnymi oczekiwaniami poszczególnych uczestników, zostaje często zredukowana do najniższego wspólnego mianownika: cyfrowy oznacza IT, dlatego „omnichannel” oznacza wprowadzenie jakichś nowych aplikacji lub funkcji. W ten sposób cyfrowa transformacja staje się oficjalnie kolejnym problemem IT.
Firmy z lepszą analityką mają lepszą dynamikę działania, dzięki czemu zbierają więcej danych, co z kolei wspomaga ich zdolności analityczne. Znakomity przykład takiej sytuacji można znaleźć w tysiącach przedsiębiorstw detalicznych obsługujących konsumentów w Internecie. Jaką przewagę na tym rynku mają jego wielcy uczestnicy, tacy jak Amazon lub Netflix? Mają m.in. znacznie więcej możliwości badania nowych koncepcji i wybierania najlepszych z nich.
Myślenie w kategoriach cyfrowych możliwości biznesowych pomaga w skupieniu się na sprawach, które należy zrobić, aby osiągnąć spodziewane wyniki biznesowe. Te „sprawy do zrobienia” pojawiają się jako zbiór praktyk biznesowych tworzących zestaw narzędzi do budowania działalności cyfrowych przedsiębiorstw. Nie wszystkie z nich są jednakowo ważne – dla danego miksu opcji strategicznych musi wystąpić proces wyboru i priorytetyzacji. Osiągnięcie wśród interesariuszy konstruktywnego konsensusu w sprawie priorytetów cyfrowych możliwości wymaga wspólnego wysiłku. Jest to krytyczny pierwszy etap i rzeczywisty akt przywództwa. Proponujemy przyjrzenie się tym możliwościom przez obiektywy trzech ważnych źródeł przewagi w cyfrowym biznesie. Nazywamy te obiektywy „domenami cyfrowej doskonałości”:
- Cyfrowe operacje
Są to umożliwione przez technologię procesy biznesowe, które realizują wybrane propozycje wartości i stanowią środek ich skutecznej i sprawnej monetyzacji. Dla detalisty istotne operacje obejmują handel wielokanałowy: elastyczne zarządzanie zamówieniami, sprzedaż i obsługę klienta w trybie omnichannel (z silnym składnikiem doświadczenia klienta), współpracę z partnerami logistycznymi i dystrybutorami produktów oraz marketing cyfrowy. Celem tej możliwości jest możliwie jak najwcześniejsze zaangażowanie klienta. - Elastyczność biznesowa
Obejmuje możliwości, które pozwalają firmie dostarczać nieprzerwany ciąg innowacji w obszarach istotnych dla strategii oraz w odpowiedzi na nieoczekiwane zmiany w środowisku biznesowym. U detalisty innowacje mają miejsce głównie na frontonie. W przypadku firmy telekomunikacyjnej – realizującej strategię uruchamiania ekosystemu – innowacje o krytycznym znaczeniu są oferowane partnerom biznesowym. Mogą one obejmować możliwości personalizacji usług na podstawie kontekstu wykorzystania lub elastycznych schematów rozliczeń. Dla platformy sieci społecznościowej ważne innowacje są związane z modelem biznesowym umożliwiającym monetyzację danych wygenerowanych przez ruch użytkowników i wykorzystanie różnych funkcji platformy (aplikacji, treści, wiadomości itp.). Działania konkurencji, zmiana nastrojów konsumentów lub zrealizowanie się ryzyka operacyjnego (np. masowe reklamacje związane z wadliwymi produktami lub usługami) może również wymagać wprowadzenia zmian w pakiecie produktów, procesach biznesowych i sojuszach rynkowych. - Wiedza biznesowa i cyfrowy kapitał
Są to możliwości o podstawowym znaczeniu dla osiągnięcia przewagi informacyjnej. Oprócz typowych zadań analitycznych polegających na podawaniu wskaźników KPI obejmują one bogate zdolności analityczne, takie jak projektowanie, testowanie i realizacja modeli analitycznych prowadzących do ulepszonej heurystyki decyzyjnej i procesów, wprowadzanie inteligencji do procesów operacyjnych w postaci zautomatyzowanych procesów biznesowych, transakcji prowadzonych przez oprogramowanie. I wreszcie obejmuje ona możliwość pozyskiwania danych z zewnętrznych źródeł i przekształcania informacji wewnętrznych, usług i procesów w zasoby algorytmiczne do zewnętrznej monetyzacji.
Jak zaprojektować skuteczny silniki innowacji
Dla każdego biznesu cyfrowego zwinność musi stać się sposobem na życie. W tej części skupimy się na jednym aspekcie zwinności — innowacji. Wiele dobrze zarządzanych firm z trudnością wprowadza płynnie działające silniki innowacji. W ich próbach dostrzegamy kilka typowych punktów niepowodzeń.
Pierwszym jest brak precyzyjnego zarządzania innowacją: oczekuje się, że innowacja będzie się działa sama, jako efekt uboczny zatrudniania kreatywnych osób. Tymczasem rzadko tak się dzieje. Kreatywne osoby podporządkowane nakazowo-regulacyjnemu stylowi zarządzania rzadko tworzą znaczące innowacje. Zarządzanie innowacją zaczyna się od zrozumienia, jakiego rodzaju innowacji wymaga nasza strategia. Czy jest to szybka innowacja w dziedzinie wartości, skierowana na doświadczenie klienta? Albo może innowacja ukierunkowana na osiągnięcie określonych celów związanych z wydajnością? Lub innowacja w modelu biznesowym ukierunkowana na zmianę strumieni przychodów przez monetyzację danych o klientach? Albo autentyczne prace badawczo rozwojowe, podczas których staramy się wynaleźć nowe materiały techniczne lub zbudować platformę sztucznej inteligencji, wspierającą zaawansowany handel prowadzony przez oprogramowanie? Znając odpowiedzi na te pytania możemy się przygotować na sprawną innowację.
Drugim punktem niepowodzenia jest zapominanie, że innowacja jest złożonym, całościowym procesem, obejmującym wiele funkcji organizacyjnych. Jest to szczególnie ważne w dziedzinie innowacji wartości. Wiele organizacji uważa, że elastyczność biznesowa jest odpowiednikiem wdrożenia Scrum jako oficjalnego standardu realizacji wszystkich projektów. Jeśli taki rodzaj „standaryzacji” miałby mieć sens – a często nie ma – to rozwiązałoby to tylko część problemu: szybką dostawę funkcji produktu. Pytanie, które pozostaje bez odpowiedzi, brzmi: „Czy tworzymy właściwe produkty?”.
Cyfrowa transformacja wymaga bardzo intensywnej współpracy. Dotyczy to np. ulepszania doświadczenia klienta. Wymaga to podziału odpowiedzialności za interakcje z klientem między zespołami o różnych funkcjach biznesowych, takich jak marketing, sprzedaż, zarządzanie produktem i obsługa klienta. Cyfrowa transformacja nie jest możliwa bez wspólnej, uczciwej wizji przyszłości.
Całościowy proces innowacji rozpoczyna się od koncepcji, które są przekładane na listę cech produktu do wykonania. Wydajność innowacji zależy od jakości początkowych koncepcji, a także od biegłości w przetwarzaniu listy za pomocą metodologii Scrum, XP lub innej wersji agile. Proponujemy, aby poniższe „silniki innowacji” były utrzymywane i synchronizowane w celu tworzenia wydajnego i skutecznego procesu innowacji.
Pierwszym jest dostarczanie koncepcji wysokiej jakości. Zespoły produktowe powinny konsolidować zrozumienie „podróży klienta” (customer journey), modeli klientów i rynków, aby systematycznie analizować plany funkcji produktów i definiować eksperymenty testujące nowe, obiecujące koncepcje produktów i możliwości biznesowe i modele biznesowe.
Drugim silnikiem jest ocena bazująca na eksperymencie. We wszystkich możliwych przypadkach nowe koncepcje powinny być oceniane za pomocą różnych prototypów. Ważną techniką prototypowania, która umożliwia uzyskanie dużej ilości danych jest „prototypowanie analityczne”. Dobrym przykładem z sektora finansowego jest tzw. testowanie wsteczne. Przykładem jest testowanie wpływu reguł przeciwdziałania oszustwom na proces sprzedaży polis ubezpieczeniowych. Podobne podejście można wykorzystać do weryfikacji koncepcji działań marketingowych online, których celem jest poprawa wskaźników pozyskiwania klientów w kanale sprzedaży.
Ostatnim silnikiem innowacji jest elastyczna dostawa. Koncepcja wysokiej jakości, oceniona na drodze eksperymentów, przekształcana jest w zbiór projektów cech produktów, procesów lub usług. Elastyczna dostawa wspiera też końcowy akt procesu innowacji — wdrożenie.
Jak zdobyć przewagę informacyjną
Dane to nowa ropa. Jest to jedna z pierwszych rzeczy, z których zdajemy sobie sprawę, wkraczając do cyfrowego świata. I rzeczywiście, odpowiednio dopracowane dane są kluczowym zasobem w tym środowisku. Odnoszące sukces cyfrowe przedsiębiorstwa działają na ogromnej liczbie klientów, partnerów, produktów i zdarzeń. Aby pomyślnie realizować którąkolwiek ze strategii opisanych w poprzednich częściach, musimy je prowadzić na podstawie analizy zebranych danych.
Co zatem stanowi o przewadze informacyjnej? Chodzi o to, że – podobnie, jak z ropą – kluczowym elementem przewagi konkurencyjnej jest dostęp do danych. Obserwujemy w praktyce, że możliwości analityki danych szybko stają się towarem. Firmy nie mogą już liczyć na zdystansowanie konkurencji tylko dzięki bardzo dobrym możliwościom analitycznym. Jednak nie oznacza to, że ta możliwość nie jest ważna. Wprost przeciwnie — bez doskonałości analitycznej firmy nie są w stanie w ogóle konkurować.
Firmy cyfrowe zwykle odnoszą ogromne korzyści ze skali działania, a Google, Facebook i LinkedIn są tego najlepszym przykładem. W takich środowiskach możemy obserwować pozytywne sprzężenie zwrotne między danymi i możliwościami analitycznymi. Firmy z lepszą analityką mają lepszą dynamikę działania, dzięki czemu zbierają więcej danych, co z kolei wspomaga ich zdolności analityczne. Znakomity przykład takiej sytuacji można znaleźć w tysiącach przedsiębiorstw detalicznych obsługujących konsumentów w Internecie. Jaką przewagę na tym rynku mają jego wielcy uczestnicy, tacy jak Amazon lub Netflix? Mają m.in. znacznie więcej możliwości badania nowych koncepcji i wybierania najlepszych z nich.
Na przykład jedną ze standardowych procedur stosowanych w eksperymentach są testy A/B. W tym podejściu dwie wersje określonego działania są porównywane w celu wybrania lepszego działania. Powiedzmy, że firma rozważa dwa różne sposoby (A i B) promowania produktu na swojej stronie. Przedstawia komunikat A jednej grupie klientów i komunikat B innej grupie. Następnie firma porównuje, który komunikat pozwolił pozyskać więcej klientów i wybiera go do dalszego stosowania. Prawie każda firma cyfrowa przeprowadza teraz testy A/B wspierające podejmowanie decyzji.
Różnica polega na tym, że ilość danych, które Netflix może zebrać w ciągu jednego dnia przez mniejszego gracza w branży rozrywki zbierana byłaby przez cały rok. To zdecydowanie za długo, aby wyciągnąć z nich jakieś pożyteczne wnioski. Amazon ustalił, że każde 100ms wydłużenia czasu ładowania strony obniża jej sprzedaż o 1%. Żadna mała firma nie zebrałaby – w rozsądnym czasie – dość danych, aby wykryć taką niewielką różnicę.
Celem odpowiedniej analizy danych jest generowanie stałego strumienia koncepcji małych i wielkich innowacji. Silniki innowacji mogą zapewnić funkcjonalność tych procesów, ale solidne koncepcje nie pojawiają się znikąd. W wyborze właściwych koncepcji może pomóc analityka danych. Istnieje jednak pewna przeszkoda, z którą często borykają się firmy aspirujące do cyfrowej transformacji. Bardzo często większość danych, które posiadają, to dane obserwacyjne (tzn. rejestrują, co ich klienci kupili lub zrobili). Niestety takie dane przeważnie mogą się przydać tylko do generatora hipotez, a firma musi zbierać dane eksperymentalne, aby je testować w praktyce. Wspomniane wcześniej testy A/B to jeden z modeli takiego eksperymentalnego zbierania danych.
Firmy wkraczające na drogę ciągłego eksperymentowania szybko stają wobec dylematu ‘eksploracja–eksploatacja’, który jest szczególnie widoczny w startupach lub tradycyjnych firmach, które jeszcze nie rozwinęły cyfrowych skrzydeł. Z drugiej strony chcą one prowadzić eksperymenty i zbierać dane w celu badania i dowiadywania się, co jest najlepsze. Z drugiej strony te eksperymenty mogą być kosztowne, ponieważ nie wszystkie nowe koncepcje są dobre, a firmy chciałyby eksploatować wiedzę, którą już posiadają. Optymalne rozwiązanie tego dylematu to złożony problem. Chociaż podstawowe metody stosowane w testach A/B zostały opracowane ponad 50 lat temu, jest to temat ciągle aktywnie badany w środowiskach akademickich. Firmy stosujące te nowe metody mogą uzyskać znaczną przewagę konkurencyjną.
Korzystając z analityki do wspierania podejmowania decyzji musimy pamiętać, że pojedyncza metoda nigdy nie będzie rozwiązaniem wszystkich problemów firmy. I tak np. testy A/B nie są zalecane do eksperymentowania z istotnymi zmianami w ofercie lub działaniach firmy. Przykładowo Google zastosował testy A/B do ustalenia, który odcień błękitu będzie najlepszy na jej logo, ale gdyby chciała całkowicie zmienić logo, takie podejście mogłoby nie przynieść dobrych wyników. Chodzi o to, że krótkoterminowe reakcje klientów, które zostałyby odzwierciedlone w testach A/B mogłyby nie odzwierciedlać ich zachowania w dłuższej perspektywie. W takich przypadkach użycie innej techniki badań rynkowych, np. grup fokusowych jest prawdopodobnie rozsądniejszym podejściem. Drugą kwestią jest to, że w większości metod analitycznych zakłada się, że niedawna przeszłość jest podobna do najbliższej przyszłości. W przypadku wystąpienia zmiany strukturalnej na rynku może się to po prostu nie sprawdzić. To spostrzeżenie również wskazuje, gdzie dane różnią się w sposób istotny od ropy naftowej jako zasobu — bardzo szybko tracą świeżość. Albo jesteśmy w stanie przeanalizować je i bardzo szybko i uczynić praktyczny użytek z wniosków, albo uzyskamy ładny obrazek przeszłości, który jest cenny tylko dla historyków.
Strategia przewagi informacyjnej w erze cyfrowej
Dlatego znana pętla OODA (Obserwacja, Orientacja, Decyzja, Akcja) – opracowana przez Johna Boyda do działań bojowych – leży u podstaw strategii przewagi informacyjnej w erze cyfrowej. Chociaż zbieranie danych (obserwacja) ma kluczowe znaczenie, niezbędna jest również możliwość przeanalizowania zebranych danych i wykorzystania wyników w praktyce. A przede wszystkim musimy stale ulepszać modele analityczne, których używamy do podejmowania decyzji odzwierciedlających prowadzenie działalności w cyfrowym środowisku, w którym tempo zmian jest wysokie i wciąż przyspiesza. Zarządzanie „silnikiem orientacji” szybciej od konkurencji jest uosobieniem strategii przewagi informacyjnej.
Zbyt często widzimy sytuacje, w których cyfrowa transformacja jest inicjowana przez wizjonera z szeregów najwyższego kierownictwa, lub „cyfrowych powstańców” spośród kadry średniego szczebla, bez konkretnego planu działania i realistycznej wizji, która wyjaśnia pilną potrzebę i cel transformacji. Jest to najczęstsze źródło połowicznie racjonalnych, potencjalnie szkodliwych działań, takich jak kopiowanie nagłośnionych rozwiązań.
Firmy, które pomyślnie rozwijają zasoby danych, często korzystają na tym podwójnie. Wykorzystują dane przede wszystkim do ulepszania prowadzonej działalności. Jest to proces, który nazywamy wewnętrzną monetyzacją danych. Jednak zebrane dane są często cenne dla innych podmiotów. Otwiera to możliwość modeli biznesowych, w których dane firmy zasilają ‘silniki’ innych firm dla wspólnego pożytku. Obserwujemy pojawianie się nowych firm bazujących na udostępnianiu zasobów danych w ekosystemach biznesowych. Jest to ważne z dwóch powodów. Pierwszym jest to, że każda firma ma określoną perspektywę potrzeb klienta, jego preferencji i historii, zależną od jego branży i biznesowego modelu. Dostawca wideo na żądanie (VoD) widzi świat z perspektywy (ontologia) gatunków filmów, gwiazd, subskrypcji, oglądalności i nawyków w dziedzinie rozrywki. Sprzedawca detaliczny artykułów spożywczych przez Internet dostrzega tego samego konsumenta z perspektywy kategorii produktów, transakcji, codziennych potrzeb i zaopatrzenia domu. Możliwość zadawania pytań, które łączą różne aspekty (modele) konsumenta otwiera nowe potencjały biznesowe.
Drugim powodem jest to, że znajomy wzorzec „długiego ogona” zdaje się również pasować do posiadania danych. Kilka cyfrowych firm gromadzi dostęp do „prawie wszystkich danych”, a większość cyfrowych przedsiębiorstw może zgromadzić ograniczony „cyfrowy kapitał”, właściwy dla danej niszy. Właśnie dlatego możliwość korzystania z zewnętrznych źródeł danych w ekosystemach stanie się coraz ważniejszym czynnikiem w realizacji strategii przewagi informacyjnej.
Cyfrowe możliwości danej organizacji
Transformacja cyfrowa jest podróżą tworzenia i łączenia określonych możliwości biznesowych, dających organizacjom przewagę konkurencyjną w domenach cyfrowej doskonałości w sposób, który odzwierciedla wybrany miks opcji strategicznych. Ta podróż jest kształtowana również przez dostępność krytycznych zasobów – danych, umiejętności analitycznych, czy biegłości technologicznej. Często bardzo poważnie wpływa na nią stan architektury biznesowej i informatycznej, styl integracji i jakość danych. Rozsądne wydaje się skupienie się na domenach doskonałości, w których zasoby są dostępne lub mogą względnie łatwo zostać utworzone lub nabyte. Hipotetyczna historia transformacji cyfrowej może prowadzić przez konkretne kamienie milowe.
Każdy z kamieni milowych przedstawia określony zbiór możliwości cyfrowych, które można utworzyć i/lub ulepszyć w określonym czasie. Możliwości cyfrowe są tym, co cyfrowe przedsiębiorstwo robi każdego dnia, aby rozwijać się lub przetrwać. Cyfrowe przedsiębiorstwa mają między sobą więcej wspólnych cech niż ze swymi tradycyjnymi odpowiednikami. Ponieważ coraz więcej działań konsumenckich jest ułatwianych przez technologię, następuje konwergencja firm, ponieważ stają one wobec podobnych kwestii tworzenia świadomości marki, pozycjonowania produktu, znalezienia właściwego czasu i miejsca, aby zaoferować konsumentom atrakcyjną okazję i próbować przekształcić doraźne „momenty cyfrowego biznesu” w zyskowną relację. Wzorce związane z interakcjami z klientem, kwestie doświadczenia klienta i procesy zaplecza również ulegają konwergencji, niezależnie od tego, czy jesteś dostawcą usług finansowych, serwisem audiobuków, firmą telekomunikacyjną, czy detalistą. Ta konwergencja umożliwia nam zapewnienie podstawowych ram cyfrowych możliwości. Ramy te mogą pomóc przekształcić konsensus co do oczekiwanych wyników cyfrowej transformacji, przez priorytety wykonania w wykonalny plan działań, korzystający z pojawiających się praktyk, jednak realistycznie odzwierciedlający waszą firmę i zmieniające się otoczenie.
Dane to nowa ropa. Jest to jedna z pierwszych rzeczy, z których zdajemy sobie sprawę, wkraczając do cyfrowego świata. I rzeczywiście, odpowiednio dopracowane dane są kluczowym zasobem w tym środowisku. Odnoszące sukces cyfrowe przedsiębiorstwa działają na ogromnej liczbie klientów, partnerów, produktów i zdarzeń. Aby pomyślnie realizować którąkolwiek ze strategii opisanych w poprzednich częściach, musimy je prowadzić na podstawie analizy zebranych danych.
Możliwości handlu cyfrowego, omnichannel stają się zasadniczą częścią prawie każdego biznesu cyfrowego, jako główny strumień przychodów lub jako element dodatkowej sprzedaży lub sprzedaży wiązanej. Nawet jeżeli sprzedaż odbywa się w tradycyjnym sklepie, to świadomość produktu, porównanie i polecenia kierujące decyzjami zakupowymi w dużej mierze mają miejsce w cyfrowym świecie. Typowe możliwości cyfrowe wspierające e-handel obejmują: płynną realizację procesów skierowanych na klienta we wszystkich kanałach, sprawne zarządzanie katalogiem produktów zintegrowanym z procesami zarządzania zamówieniami, sprzedaż dodatkowa i wiązana na podstawie analizy nawyków zakupowych oraz preferencji (np. mechanizmów poleceń) czy śledzenia i zarządzania zamówieniami.
Doświadczenie klienta w biznesie cyfrowym musi być obsługiwane przez możliwości, które pozwalają na jego skuteczne dostarczenie i zarządzanie. Wymagają one sposobów tworzenia obecności w ważnych punktach styku i środków przechwytywania odzwierciedlających jakość podróży klienta przez punkty styku. W modelach biznesowych, takich jak rozrywka i usługi, długoterminowa relacja pozwala na spersonalizowane doświadczenie klienta i dynamiczne ustalanie cen, odzwierciedlające wartość klienta dla usługodawcy.
Skutecznie działające ekosystemy cyfrowe
Ekosystemy cyfrowe, takie jak sklepy z aplikacjami, społeczności open source i rynki aplikacji zbudowane na platformach takich jak force.com — wymagają dobrze zaprojektowanej architektury współpracy. Od strony technicznej ekosystem wymaga portfela usług ze stabilnymi interfejsami API i wydajnością. Od strony architektury biznesowej kluczem do zdrowego ekosystemu są transparentne relacje (w tym postanowienia dotyczące rozpoczęcia i zakończenia współpracy, i precyzyjne prawa uczestnika) i model biznesowy, który oferuje uczciwą dystrybucję wartości tworzonej przez uczestników. Powinny one również jasno określać aspekty dystrybucji i monetyzacji danych wygenerowanych przez ekosystem, które często mogą być postrzegane jako dobro wspólne.
Silniki innowacji wspierające elastyczność biznesową wymagają od większości organizacji poważnych przemyśleń na temat zarządzania. Proces innowacji jest najlepiej realizowany w zespołach współdzielących odpowiedzialność za wyniki biznesowe i efektywność innowacji. Ten rodzaj zarządzania „zorientowany na strumień wartości” jest często przyjmowany w „czysto cyfrowych” organizacjach. Jeden z wiodących polskich portali należących do międzynarodowej firmy medialnej ma architekturę biznesową złożoną ze strumieni wartości. Strumienie wartości to jednostki złożone ze specjalistów biznesowych i technologicznych posiadających znaczną autonomię i odpowiedzialność z część portfela produktów firmy. Odpowiedzialność ta obejmuje przychody, marże i koszty, lecz także doświadczenie klienta i zasoby cyfrowe służące do dostarczenia produktów i usług do strumienia wartości. Ten rodzaj zarządzania zwykle wymaga wspierania struktur „poziomych”, które zajmują się procesami i zasobami wspólnie wykorzystywanymi przez strumienie wartości. Znajdujemy coraz większą liczbę inicjatyw realizujących takie architektury biznesowe w mediach cyfrowych, bankowości i telekomunikacji.
Oczekuje się, że innowacja będzie się działa sama, jako efekt uboczny zatrudniania kreatywnych osób. Tymczasem rzadko tak się dzieje. Kreatywne osoby podporządkowane nakazowo-regulacyjnemu stylowi zarządzania rzadko tworzą znaczące innowacje. Zarządzanie innowacją zaczyna się od zrozumienia, jakiego rodzaju innowacji wymaga nasza strategia. Czy jest to szybka innowacja w dziedzinie wartości, skierowana na doświadczenie klienta? Albo być może innowacja ukierunkowana na osiągnięcie określonych celów związanych z wydajnością?
Interakcje między strumieniami wartości i poziomymi blokami konstrukcyjnymi architektury biznesu cyfrowego są miejscem, gdzie niekiedy musimy synchronizować różne tryby i prędkości zmiany. Wspólne zasoby często wymagają zaprojektowanego podejścia i nie poddają się chętnie zmianom. Jednak w biznesie cyfrowym elastyczność jest królem – co oznacza, że jeden z kluczowych celów struktur poziomych jest umożliwienie szybkich zmian w strumieniach wartości. Jest to ważna rzecz do zapamiętania, szczególnie w przypadku realizacji koncepcji „bimodalnego IT”. Zbyt często widzimy, że bimodalne IT jest retoryką używaną przeciw procesom „agile” w celu utrzymania ich w „nieszkodliwych niszach” bez silnego oddziaływania na sposób wprowadzania zmian w organizacji. Chociaż rozumiemy, że złożony krajobraz IT to ryzykowny obszar dla odmian agile uwzględniających „zerowe projektowanie na początku”, to uważamy również, że chronienie starych architektur IT i metod zarządzania zabija elastyczność, która jest bardzo potrzebna w cyfrowym świecie.
Cyfrowy biznes oznacza hiperkonkurencję
Cyfrowa rewolucja niesie ze sobą wiele „niewiadomych”. Jedna rzecz jest pewna: cyfrowy biznes oznacza hiperkonkurencję, charakteryzującą się coraz szybszym tempem zmian, skróceniem cykli życia produktów i minimalnymi barierami wejścia na rynek. Skupienie na doświadczeniu klienta, konwergencji biznesowej i poleganie na coraz bardziej inteligentnej technosferze może prowadzić do wniosku, że nowa norma jest ulotna, trudna do uchwycenia, coraz bardziej złożona i chaotyczna – nie taka, jak „za starych, dobrych czasów”, kiedy biznes oznaczał fabryki wytwarzające fizyczne towary spełniające pragmatyczne potrzeby.
Jeden z wiodących polskich portali należących do międzynarodowej firmy medialnej ma architekturę biznesową złożoną ze strumieni wartości. Strumienie wartości to jednostki złożone ze specjalistów biznesowych i technologicznych posiadających znaczną autonomię i odpowiedzialność z część portfela produktów firmy. Odpowiedzialność ta obejmuje przychody, marże i koszty, lecz także doświadczenie klienta i zasoby cyfrowe służące do dostarczenia produktów i usług do strumienia wartości. Ten rodzaj zarządzania zwykle wymaga wspierania struktur „poziomych”.
Ta dyskusja będzie trwać przez nadchodzące dziesięciolecia. Jeśli jednak przyjmiemy, że wartości oferowane przez produkty i usługi bazujące na doświadczeniu są rzeczywiste – i po prostu zaspokajają różne obszary hierarchii potrzeb wg Maslova – to być może cyfrowy biznes ma potencjał, aby pomóc nam prowadzić przyjemniejsze i bardziej satysfakcjonujące życie, w którym technosfera zamienia się z czegoś, o co codziennie musimy dbać w czynnik wzbogacający życie. Na poparcie tej — co prawda nieco utopijnej — hipotezy, zacznijmy od innego cytatu z De Vany’ego:
W naszych wynikach najbardziej budujące jest to, że najważniejszym elementem w sukcesie finansowym filmu jest długi czas pozostawania na afiszu. Wiele tygodni po premierze, gdy szum marketingowy przycichnie, a masowa skala premiery, efekty specjalne i wielkie budżety zostaną zapomniane, pozostaje to, co jest najważniejszym wyznacznikiem sukcesu filmu, to że publiczność go uwielbia.
Zatem niech każdy biznes stanie się show biznesem.
Borys Stokalski,
starszy konsultant w Cutter Consortium i partner w studiu projektowym biznesu cyfrowego re:Think, jest doświadczonym doradcą, menedżerem i inwestorem z ponad 25 latami doświadczenia w budowaniu i zarządzaniu jedną z wiodących firm świadczących usługi konsultingowe i wdrożenia rozwiązań IT na Polskim rynku.
Bogumił Kamiński,
kieruje Zakładem Analizy i Wspomagania Decyzji w Szkole Głównej Handlowej. Jest autorem ponad 50 artykułów naukowych na temat teorii i zastosowań biznesowych metod prognozowania, symulacji i optymalizacji.
Silniki innowacji
- Dostarczanie koncepcji wysokiej jakości. Zespoły produktowe powinny konsolidować swoje zrozumienie „podróży klienta”, modeli klientów i rynków, aby systematycznie analizować plany funkcji produktów i definiować eksperymenty testujące nowe, obiecujące koncepcje produktów i możliwości biznesowe i modele biznesowe.
- Ocena bazująca na eksperymencie. We wszystkich możliwych przypadkach nowe koncepcje powinny być oceniane za pomocą różnych prototypów. Ważną techniką prototypowania, którą umożliwia obfitość danych jest „prototypowanie analityczne”. Dobrym przykładem z sektora finansowego jest tak zwane testowanie wsteczne, tzn. testowanie wpływu reguł przeciwdziałania oszustwom na proces sprzedaży polis ubezpieczeniowych. Podobne podejście można wykorzystać do weryfikacji koncepcji działań marketingowych online, których celem jest poprawa wskaźników pozyskiwania klientów w kanale sprzedaży.
- Elastyczna dostawa. Koncepcja wysokiej jakości, oceniona na drodze eksperymentów, przekształcana jest w zbiór projektów cech produktów, procesów lub usług. Elastyczna dostawa wspiera również końcowy akt procesu innowacji — wdrożenie.
Przypisy końcowe
1 – Terminu „Infostruktura” używamy jako określenia ewoluującej infrastruktury relatywnie niedrogich, powszechnie dostępnych usług dystrybucji i przetwarzania informacji. Obejmuje ona ona usługi takie jak Internet, sklepy z aplikacjami, komunikatory, wyszukiwanie online, usługi płatności, platformy sieci społecznościowych i wiele innych usług.
2 – Perez, Carlota. Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages. Elgar, 2002.
3 – D’Aveni, Richard A. Hypercompetion. Free Press, 1994.
4 – Pine, B. Joseph, II, and James H. Gilmore. The Experience Economy. Harvard Business School Press, 1999.
5 – De Vany, Arthur S. Hollywood Economics: How Extreme Uncertainty Shapes the Film Industry. Routledge, 2003.
6 – „Revenue of the Telecommunications Services Industry in Europe from 2011 to 2019 (in Billion Euros).” Statista (www.statista.com/statistics/221335/telecoms-service-revenues-in- europe-since-2005).
7 – De Vany (zob. 5).
8 – Pojęcie „ekonomii długiego ogona” jest zakorzenione w szeroko zakrojonych badaniach naukowych, a zostało opracowane i spopularyzowane w publikacjach Chrisa Andersona. Anderson opisuje nieliniowe wzorce w różnych niszach sektora mediów, argumentując, że cyfryzacja treści, kanały dystrybucji cyfrowej i konsumeryzacja technologii zapewniają nowe możliwości czerpania zysków z niszowych ofert. Przewidywania Andersona, że Web 2.0 odegra rolę „cyfrowego Robina Hooda”, przenoszącego zyski z „hitów” do „długiego ogona” ofert niszowych (ekstrapolowanych na inne rynki przekształcane przez cyfryzację relacji, procesów i usług) okazały się błędne, do czego Anderson ostatecznie się przyznał. Niemniej jednak „długi ogon” pozostaje silnym zjawiskiem, wpływającym na wiele aspektów środowiska biznesu cyfrowego. Można dobrze zrozumieć, dlaczego tak jest, analizując prace De Vany’ego.
10 – Hock, Dee. The Birth of the Chaordic Age. Berrett-Koehler, 1999.
11 – Powell, Warren B., and Ilya O. Ryzhov. Optimal Learning. John Wiley & Sons, 2012.
12 – Coram, Robert. Boyd: The Fighter Pilot Who Changed the Art of War. Back Bay Books, 2004.