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专业服务公司如何利用数据开辟增长新路径?

利用以算法为基础的自动化和数据分析,专业服务公司可以将部分服务“产品化”。

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面向企业客户的高端专业服务公司有一项明显优势:可以利用专业知识收取高额服务费用。但它们也有一项不那么显眼的劣势:如果一家咨询公司或律师事务所想让营收翻倍,就要雇用多一倍的咨询师或律师。咨询公司、律所、广告公司等专业服务公司,随着规模扩大,毛利率很难超过40%。与此形成鲜明对照,谷歌和Adobe等提供产品的公司因成本结构不同,能够实现60%到90%的毛利率。


现在,具备创新精神的服务型公司发现,在自动化的基础上,将部分工作产品化,它们就能够像谷歌和Adobe一样,在扩大规模的同时提升利润率,并且以低于竞争对手的价格为客户提供更优质的服务。

然而,开发可以嵌入服务的产品,挑战显而易见。对于专业服务公司,产品的性质和在价值主张中的角色,与制造企业完全不同。因此,在设计、管理和变现产品时,专业服务公司必须采取不同做法。 


发现产品化机会 

制造企业开发新产品,一般聚焦外部客户的需求。专业服务公司则在内部探索新产品的可能性。它们寻找的并非未满足需求,而是寻找机会,将获得成功的服务自动化。 

EXL是一家运营管理和数据分析公司,我曾以董事身份为该公司提供10年咨询。EXL提供的一项服务,是为医疗保险公司分析索赔申请,特别是涉及虚报的超额索赔。多年前,这项服务是人工作业,由EXL员工查验索赔单,寻找错误索赔类型、代位赔偿、支付错误以及非受益性服务项目等导致超额赔付的问题。他们会调查可疑的索赔申请,并努力追回多付的费用。 

处理过数百万件索赔申请后,EXL开始发现超额赔付的某些规律;特定事件类型、诊断类型、医疗机构、患者和地域等要素,经常与骗保或错误索赔申请相关联。利用这些发现,EXL开发出一项工具,可以查找和分析索赔申请的特定属性。这种工具给每项索赔申请打分,预测虚报的可能性,并标出可疑者,准备进一步评估。 

通过将这项服务产品化,EXL得以显著增加处理索赔申请数量,降低成本,追回更多款项,减少超额赔付。EXL的分析工具曾在3年内为一家客户追回5000万美元,避免约2000万美元超额赔付。 

发现服务中的规律后,你可以评估哪些任务最适合开发为自动化产品。为此,你须依据两个因素对任务进行分类:执行任务的频率,以及完成任务所需知识或智能的复杂度。例如对于广告公司,为新营销活动培养创意人才属于复杂任务,为某品牌优化搜索引擎营销属于简单任务。 


执行频率高、复杂度低,满足这两项标准的任务易于产品化。这是因为算法善于完成大量的重复性工作,从而实现自动化。工作量对于持续改进算法也很重要;输入的数据越多,算法学习得越多,准确性就越高。 

与此不同,小工作量任务提供的数据不足以支持自动化;而由于需要战略决策,高复杂度工作很难自动化。如果专业服务公司将这两类任务自动化,只会得不偿失。  


开发产品

专业服务公司的优势在于,它们知道自己卖的是什么以及卖给谁。这些公司不是从零开始创造,而是将某种东西转化为另一种东西,即把单纯的服务转化为包含产品的服务。 

此举深刻改变了产品的开发和改进方式。在开发的早期阶段,产品型公司设计多种原型,并请客户试用,以确定价值主张的主要构成。成功的专业服务公司并不尝试找到受欢迎的产品特性;它们的目标是,在原型的基础上不断提升产品的精确度、成熟度和复杂度。此类提升通常由产品自动收集和分析数据的能力驱动。因此服务型公司的开发方法,是利用技术创造能够自我完善的“智能”产品。 

业务涵盖审计、咨询、税务的顶尖专业服务公司德勤,是很好的例子。德勤的Argus工具运用机器学习技术和自然语言处理,分析审计业务相关的电子文档。和人类每次互动,处理每个文档,Argus都能进行“学习”,因此发现和提取关键财务信息的能力逐渐增强。发布数个月内,Argus已被1000余名审计师用于分析超过3万份文件。 

如果嵌入服务的产品采取软件形式,其改进将比独立产品更频繁,后者的改进主要通过发布新一代产品或模型实现。如上所述,工具不断向用户学习并适应用户,因此在原型、成品和不同代际产品间严格划界,可能是一种误导。 

这种渐进的产品改进方式可能有更广泛的商业价值。随着产品的基本功能逐渐复杂化,其依托的技术也可拓展到其他用途。例如,德勤正将Argus平台应用于咨询业务。 

不过须注意,嵌入的产品不能替代服务,而是强化服务的价值主张。Argus强化了德勤的审计服务,但并不是其替代品。例如,如果某家客户要求建立网络安全的成熟度模型,德勤的审计师就必须与公司进行战略讨论,提出指导原则、政策和工具。这类工作需要复杂的分析和决策,超出了Argus这类嵌入式产品的能力。 

出于类似原因,高接触类型的专业服务公司很少使用自动化产品(如LegalZoom、TurboTax等开发的基础法务和会计工具)。专业化知识、战略思考和复杂决策是高价值服务的必备元素,因此在提供这类服务的公司,人才的作用远大于产品。而且专业服务公司最好能面对面服务客户,因为它们通常就是这么做生意的。此外,为保护核心技术和竞争优势,最好别让产品离开公司地盘。 

专业服务公司有时可能认为,将工具作为独立产品出售比较有利。但开发产品后,公司总要继续提供服务。因此我们下面来考察产品化的最后一个阶段。 


将产品变现为收入 

要让产品开发成为一笔值得的投资,你必须找到捕捉其价值的方法。如果你的公司提供的服务效率和质量显著提升,那么继续按时间或材料收费就没有意义。如果服务产品化的目的是超越线性增长,你就必须改变收费模式,否则服务收入有可能减少。 

按工作量收费和按工作成果收费,这两种变现方式分别对应自动化带来的生产率提升,以及数据分析带来的智能提升。部分服务自动化后,生产率提升带来工作量的增加,为将新增工作量变现,公司必须将收费模式改为按工作量收费;同样,引入数据分析能提升决策质量,为将服务质量的提升变现,公司应开始按工作成果收费。换言之,公司依序从按投入量(时间和材料)收费,转变为按工作量收费,再到按工作成果收费。这一进阶过程需要时间和信任。在每个阶段,你都需要累积经验和成熟度,来建立正确的收费结构;说服客户接受新收费模式前,你需要和对方建立信任。在实践中,这个过程可能需要几年时间。 

在从按时间收费向按工作量收费过渡的过程中,一定要算清楚账。先以按时间收费的模式考虑营收,算出自动化给成本和利润率带来的变化,再相应调整收费。做这些计算可以防止收费过高造成客户不满,或收费偏低导致利润率达不到标准。 

来看一个例子。假设你的公司为客户审阅法律协议,收费标准为每小时200美元;审议一份协议需要10小时,共收费2000美元。现在假设你将审阅流程自动化,审阅一份协议只需2小时,效率是之前的5倍。但客户肯定不愿意付5倍的价格,即每小时1000美元。更好的方法是标出审阅一份协议的费用,并提供量大折扣。这样,你可以为客户审阅两份协议,收费3500美元,低于此前的4000美元。客户对费用降低感到满意,双方都获益。 

将数据分析带来的价值变现,专业服务公司则需要从按工作量收费转向按成果收费。相比为工作量定价,为工作成果定价更难,因为它既需要定量统计,也需要定性评估。专业服务公司必须设法定义价值、衡量价值,并找到驱动价值创造的源头。

因此,要想说服客户接受按结果收费,你可能需要具备咨询和创意能力的高水平销售人员或产品专家。而且,由于此类谈判具有战略意义,应与客户公司的高层决策者沟通,而不应和习惯按初级方式(即时间和材料)购买服务的员工谈判。最后,应该与信任你、且准备尝试新服务方式的客户合作,试验新产品和收费方式;要向对方说明,你也会将新产品和收费方式应用于其他客户。  


人员和流程

成功开发产品并嵌入服务,不仅需要非常完善的流程。公司文化和员工思维方式必须转变,组织架构也要调整。以下是成功的3个必备条件: 

1、设立专门负责产品开发的部门。如同产品型公司建立创新部门孵化创意,服务型公司也需要组建专事产品开发的内部团队。这类团队应有一定自主权,有自己的预算、人员、目标和评价标准。但它应和业务部门保持联系,因为产品创意通常来自后者。对于产品创意,业务部门和创新部门应建立双向交流渠道,后者则得到授权孵化创意。 

2、跨部门协作。产品开发团队应包括具备3方面专业技能的人员:具体业务、IT和定价。你需要相关业务领域专家来提供关于客户、工作流程和业务规律的一手信息;IT专家负责为服务引入自动化和智能,并确保新产品与现有体系兼容;你还需要商业分析师来为服务恰当定价。 

3、改变绩效评价体系。不过多关注客户满意度、流程效率等传统服务指标,而使用创意和原型数量、自动化程度等产品指标。 

除必要的组织变革外,考虑将产品嵌入服务的公司还必须认识到,这项工作成本高昂。服务产品化可能也会让很多员工感到恐惧。智能自动化所带来效益的反面,是公司不再需要那么多流程管理者。当机器能够取代人工作业,公司很自然会减少岗位数量、提高工作要求。

对此很容易得出结论,认为智能自动化把人和机器对立起来。但我认为并非如此。算法是由人类创造和改进的;没有人类的控制引导,技术毫无用处。未来职场并非人和机器竞争的场所,而是人和机器共存的舞台。还应当指出,智能自动化会为员工带来更有意义的工作,为公司提供盈利能力更强的商业模式。 

专业服务领域必将被数据分析和自动化改变。这对服务型公司是好消息,它们能够运用服务产品化的力量,脱离线性增长的限制。但或许还有一个更迫切的原因,让它们将产品嵌入服务:越来越多客户要求它们这样做。按照本文描述的做法,专业服务公司将能提升盈利能力,并在市场上获得竞争优势。 


文章来源:哈佛商业评论

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