27、物联网业务的价值评估与组织变革

物联网业务的价值评估与组织变革

1. 物联网经济模式中的常见误区

在物联网经济模式的发展过程中，技术的变革日新月异，但企业和经济模式的转变却较为缓慢，这使得传统思维在其中仍有一定影响。以下是一些常见的误区：
- 以投资回报率（ROI）为价值捕获起点 ：ROI方法使我们过早关注投资或成本。然而，首先应关注如何提高客户的资产回报率（ROA），专注于为客户带来成果改善的解决方案。对于一些物联网用例，尤其是消费领域，考虑生产力提升或其他回报可能更为合适。
- 认为拥有数据才能获取价值 ：数据虽是新的“货币”，但数据所有权常引发争议。重要的是能够自由、清晰地使用和处理数据，并且确保客户与第三方达成协议时，自身使用数据的权利不受影响。
- 以客户声音为价值捕获的唯一指导原则 ：尽管客户反馈是有用的工具，但对于变革性成果而言并非最有效。亨利·福特和史蒂夫·乔布斯等创新者的例子表明，在推出全新产品或服务时，过度依赖客户反馈可能会受限。因此，需要在依赖客户声音和自主创新之间找到平衡。
- 认为业务在达到全面规模前无法盈利 ：大多数设计合理的物联网业务应能快速启动，且初始投资相对较低。如果无法在小规模上实现盈利和可持续发展，可能说明业务模式存在问题。物联网业务具有较高的动态性，需要具备快速调整规模的灵活性，早期实现收支平衡至关重要。
- 仅依靠通用分析能力就能产生有价值的数据洞察 ：数据的价值源于上下文语义，领域情境化非常重要。仅有分析技能而缺乏领域情境化，只能发现“是什么”，难以解释“为什么”，从而无法确定下一步行动。因此，在积累数据专业知识的同时，要注重对领域的深入理解。

2. 物联网业务的价值捕获来源

在物联网领域，产品和服务相互交织。确定交易性价值捕获时，需要考虑以下因素：
1. 实际利益 ：产品或服务为客户带来的实际好处。
2. 次优替代方案 ：客户可能选择的其他替代产品或服务。
3. 感知价值 ：客户对产品或服务价值的主观认知。
4. 期望溢价 ：因产品或服务具有独特特点而使客户愿意支付的额外费用。
5. 融合溢价 ：由于产品或服务与其他元素融合而产生的额外价值。

除了交易性价值，物联网业务还有其他价值捕获机会，具体如下表所示：
|价值捕获来源|价值驱动因素|
| ---- | ---- |
|产品和服务|传统价值|
|绩效结果|服务优化|
|售后市场生态系统|零部件、配件、服务；业务合作伙伴的零部件、配件、服务|
|数据洞察|功能增强；向业务合作伙伴提供客户洞察|
|规模经济|新的产品或业务|

在传统业务中，货币化和价值定义通常间隔较长时间进行，因为产品和服务更新不频繁。而在物联网经济中，需要更频繁地更新产品和业务模式，建议每季度审查一次价值捕获框架。

3. 物联网业务价值捕获的案例分析

以下通过几个案例进一步说明物联网业务价值捕获的情况：
- B2B市场的初创公司 ：该公司制造用于监测大型工业设备机械振动和电气信号的传感器，并开发了专有算法进行分析。在传统模式下，公司应最大化传感器硬件利润、拓展数据管理收入来源并合理收费。但该公司意识到这种方法存在局限性，于是将增长战略重点放在分析平台和能力上，与原始设备制造商（OEM）合作，获取更多设备性能数据，以实现更大的价值捕获。
- B2B市场的大型工业设备制造商 ：公司制造资本密集型设备，初始销售利润较低，但售后市场业务有吸引力。由于经济环境不佳，新设备需求疲软，公司通过连接设备、收集传感器数据和进行高级分析，试图加速服务业务。然而，这一过程中面临着客户需求变化、服务模式转型、供应链调整等挑战，需要平衡传统业务模式与物联网转型的关系。
- 消费市场的可穿戴设备制造商 ：公司生产受欢迎的手表等可穿戴设备，但面临新竞争对手的挑战和消费者偏好变化的难题。为了保持竞争力，公司决定利用物联网技术，通过监测活动和健康参数，提供更多服务和功能。但这也带来了激励机制调整、产品开发重点转变、隐私担忧等问题，需要重新思考业务和产品战略。

4. 组织业务以利用物联网新机遇的步骤

为了充分利用物联网带来的可能性，需要对业务进行不同的组织，具体步骤如下：
- 价值链分析 ：绘制产品或服务到达客户的整个路径，理解每个步骤的经济激励和业务驱动因素。在物联网生态系统中，还需要叠加物联网影响，特别是数据分析创造的价值。通过分析每个步骤的增量价值及其对生态系统的影响，可以制定更有针对性的货币化策略，并指导后续的能力设计活动。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(制造商/服务提供商):::process --> B(分销渠道):::process
    B --> C(销售渠道):::process
    C --> D(影响者生态系统):::process
    D --> E(客户):::process

• 能力和组织建模 ：根据价值链分析，确定所需的能力、基础设施和知识。这些能力可能包括数据收集和处理、分析、新服务交付和客户参与等。同时，要建立支持这些能力的组织架构，考虑不同能力的独特需求，避免采用统一的管理方式。在建模过程中，建议进行以下操作：
  1. 评估当前组织，对每个职能进行SWOT分析。
  2. 模拟物联网对每个职能的影响。
  3. 确定是否需要新的职能。
  4. 细化每个职能的目的和运营模式。
  5. 定义每个职能成功所需的能力和相应的容量。
  6. 通过有机变革管理、培训和收购来制定能力和容量建设计划。
• 激励设计 ：由于物联网改变了业务设计，需要调整激励机制以实现长期价值最大化。不同类型的人员对激励的需求不同，例如对物联网充满热情的人更看重自由实验和与志同道合者合作的机会，而传统职能人员可能期望在超额完成目标时获得额外激励。此外，还需要为渠道合作伙伴设计有吸引力的激励措施，以推动物联网业务的发展。
• 优化审查节奏 ：大多数企业都有定期审查业务进展的流程，但对于物联网业务，还需要关注一些额外的维度：
  1. 连接性的增长及其驱动因素。
  2. 收集数据的演变和多样性，以及对新数据源的访问。
  3. 不同类型分析的进展及其相互关系。
  4. 分析如何为客户和公司创造价值。
  5. 通过分析洞察发现新的货币化机会。
  6. 新客户参与点或模式的反馈。
  7. 物联网举措对客户和内部行为或运营流程的影响。

改变传统的审查节奏可能会遇到阻力，但通过协作沟通，强调物联网对业务未来发展的重要性，可以帮助企业更好地适应变革。通过以上步骤，企业可以更有效地组织业务，利用物联网带来的新机遇，实现价值最大化。

物联网业务的价值评估与组织变革

5. 价值链分析的深入探讨

在物联网业务中，价值链分析是组织业务的重要基础。传统的价值链分析主要关注产品或服务从生产到交付给客户的各个环节的经济激励和业务驱动因素。而在物联网生态系统中，数据分析创造的价值成为了新的关键因素。

从产品或服务的角度出发，我们需要深入了解其具备的能力，这些能力会产生相应的数据。对这些数据进行分析，能够得出有价值的洞察，进而为不同的利益相关者（如客户、销售渠道、制造商或服务提供商）创造价值。

例如，在一个智能家居系统中，智能设备（如智能门锁、智能摄像头、智能家电等）具备感知环境、收集数据的能力。这些设备收集到的数据（如用户的使用习惯、环境参数等）被传输到云端进行分析。通过分析这些数据，我们可以了解用户的需求和偏好，为用户提供个性化的服务和建议，如自动调节室内温度、提醒用户及时更换家电滤芯等。同时，制造商可以根据这些数据改进产品设计，提高产品的性能和用户体验。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(产品/服务):::process --> B(能力):::process
    B --> C(数据):::process
    C --> D(分析):::process
    D --> E(洞察):::process
    E --> F(价值):::process
    F --> G(客户):::process
    F --> H(销售渠道):::process
    F --> I(制造商/服务提供商):::process

在这个过程中，每一个环节都相互关联，形成了一个闭环。数据分析创造的价值不仅能够提升客户的满意度和忠诚度，还能够为企业带来新的业务机会和竞争优势。

6. 能力和组织建模的关键要点

能力和组织建模是确保企业能够有效利用物联网机遇的关键环节。在确定所需的能力时，我们需要考虑到物联网业务的特点和需求。

能力类型	具体描述
数据收集和处理能力	能够高效地收集、存储和管理大量的数据，确保数据的准确性和及时性。
分析能力	具备先进的数据分析技术和工具，能够从海量数据中提取有价值的信息。
新服务交付能力	能够根据数据分析的结果，开发和交付新的服务和解决方案。
客户参与能力	能够与客户建立良好的沟通和互动，了解客户的需求和反馈，提高客户的满意度和忠诚度。

为了支持这些能力的发展，企业需要建立相应的组织架构。不同的能力可能需要不同的组织形式和管理方式。例如，数据科学团队需要具备高度的专业性和创新性，因此在员工参与、绩效管理和运营节奏方面可能与传统的销售或客户服务团队有所不同。

在进行能力和组织建模时，我们可以按照以下步骤进行：
1. 评估当前组织 ：对企业现有的组织架构、人员能力和业务流程进行全面评估，找出优势和不足。
2. 模拟物联网影响 ：分析物联网技术对企业各个职能的影响，预测可能出现的变化和挑战。
3. 确定新职能 ：根据物联网业务的需求，确定是否需要新增一些职能或部门，如数据科学团队、物联网运营部门等。
4. 细化职能目的和运营模式 ：明确每个职能的目标和任务，制定相应的运营模式和流程，确保各个职能之间的协同工作。
5. 定义能力和容量 ：确定每个职能所需的能力和相应的容量，为人员招聘、培训和资源配置提供依据。
6. 制定建设计划 ：通过有机变革管理、培训和收购等方式，制定能力和容量建设计划，确保企业能够快速适应物联网时代的发展。

7. 激励设计的策略与实践

激励设计是推动物联网业务发展的重要手段。由于物联网业务与传统业务在业务模式、价值创造方式等方面存在差异，因此需要设计相应的激励机制来激发员工和合作伙伴的积极性和创造力。

对于对物联网充满热情的员工，他们更看重自由实验和与志同道合者合作的机会。企业可以为他们提供一个开放的创新环境，鼓励他们尝试新的想法和技术。例如，设立内部创新实验室，允许员工在一定的时间和资源范围内进行自主创新项目。

而对于传统职能人员，如销售人员、管理人员等，他们可能期望在超额完成目标时获得额外激励。企业可以根据他们的工作表现和贡献，制定相应的奖励制度，如奖金、晋升机会等。

此外，渠道合作伙伴在物联网业务中也起着重要的作用。但由于长期来看，一些渠道合作伙伴可能会被物联网技术所取代，因此他们可能缺乏推动物联网业务的积极性。企业需要为他们设计非常有吸引力的激励措施，如提供更高的利润分成、独家代理权等，或者为他们指明未来的发展方向，让他们看到参与物联网业务的潜力和机会。

在设计激励机制时，企业需要根据不同的价值创造时刻和行为，制定相应的激励计划。目前还没有一种适用于所有企业的通用公式，企业需要根据自身的情况，定制适合自己的激励模型。

8. 优化审查节奏的重要性与方法

优化审查节奏是确保企业能够及时调整战略、适应物联网快速发展的重要保障。在传统业务中，企业通常按照固定的周期（如每月、每季度、每年）进行业务审查，关注的指标主要包括市场趋势、销售业绩、财务状况等。

而在物联网业务中，除了关注这些传统指标外，还需要关注一些额外的维度：
1. 连接性增长 ：了解已安装或连接的客户/资产的数量增长情况，以及驱动这种增长的因素。例如，是通过市场推广活动、产品创新还是合作伙伴关系实现的增长。
2. 数据演变和多样性 ：关注收集到的数据的类型、质量和数量的变化，以及对新数据源的访问情况。数据的多样性和丰富性对于数据分析和价值创造至关重要。
3. 分析进展 ：评估不同类型分析的进展情况，以及这些分析之间的相互关系。例如，数据挖掘、机器学习、人工智能等分析技术在物联网业务中的应用效果。
4. 价值创造 ：审查数据分析如何为客户和公司创造价值，如提高客户满意度、降低成本、增加收入等。
5. 新货币化机会 ：通过对数据分析结果的深入挖掘，发现新的货币化机会，如开发新的产品或服务、拓展新的市场等。
6. 客户参与 ：收集新客户参与点或模式的反馈，了解客户对物联网产品和服务的使用体验和需求，以便及时调整产品和服务策略。
7. 行为和流程变化 ：关注物联网举措对客户和内部行为或运营流程的影响，及时发现并解决可能出现的问题。

改变传统的审查节奏可能会遇到来自各个职能部门的阻力，因为这会打破他们原有的工作习惯和控制感。企业需要通过协作沟通，向员工和合作伙伴解释这些变化的重要性和意义，让他们明白物联网技术对企业未来发展的影响。同时，企业可以采用一些先进的数据分析工具和技术，提高审查的效率和准确性，为企业的决策提供有力支持。

通过以上对价值链分析、能力和组织建模、激励设计和优化审查节奏等方面的深入探讨，企业可以更好地组织业务，利用物联网带来的新机遇，实现可持续发展和价值最大化。