数字化转型是当下最流行的话题之一。从一个小型的论坛，到全球咨询机构的各种报告，数字化转型都是一个核心关注点。

尽管国内数字化转型尚在途中，但不可否认它是一个巨大的潜在红利。问题是国内数据服务企业，怎样才能抓到这个机会？

我们注意到，在数字化转型这件事上，国内外存在很多差异。一个明显的差别是：国外企业的数字化建设已进入深水区，建立了一套科学的数字化管理和决策体系，是企业的核心竞争力之一。而国内大部分企业的数字化转型，还处于启动和探索阶段，从目标到路径都需要不断推演和重定义。

数字化转型的范围太大了，每家企业在转型初期都必须搞清楚三个问题：

首先转型目标是什么，其次路径和节奏是什么，最后，如何选择合作伙伴。围绕这些问题，我访谈了国内知名数据服务公司，杭州观远数据有限公司（后称观远数据）的副总裁孙妍，为企业的数字化转型提供参考和建议。

01

找到自己的数字化蓝海

突如其来的疫情，无论是对于有准备，还是无准备数字化转型的企业，都会被迫重新思考自己的生意模式，特别是零售、快消、制造、健康等行业。

一方面，业务的线上化和客户体验的在线化，迫使企业不得不转型数字化。另一方面，业务的数字化，积累和沉淀了大量的数据。企业如何利用这些数据，从中发现和发掘出未知的商业机会，并依靠这些数据的分析输出，来优化企业的决策，成为了重要课题。

解决好数据的利用问题，企业的数字化转型就向前迈进了一大步。否则，企业就可能会在激烈竞争中败下阵来。

所以孙妍认为：“企业的数字化转型，不是一道选择题，而是一道必答题。除非企业自身经验丰富，否则解题过程中，选择一家可靠的合作伙伴，将尤为重要”。

其实，围绕数据服务的BI产品，早已非常“卷”了。

不是吗？从上个世纪的数据仓库、报表工具、BI 工具，到SaaS化的BI服务、软件自带的BI，再到最近火热的数据中台；看似风光无限的企业数据服务市场，特别是BI这种纯工具型产品，国内企业用户仍在探索中。

看似蓝海的数据服务市场，在机会没有充分释放的情况下，一下涌入大量的数据公司，蓝海已经变红。

那么，2016年才入局的观远数据，就已经拥有了数百家行业头部客户，迅速跻身于国内数据服务商的第一梯队，观远靠什么？

根据对孙妍的访谈，观远取得成就的归因，可以总结为5个差异化，业务模式的差异化，目标市场的差异化，用户的差异化，产品体系差异化和客户成功差异化。

02

进入蓝海的价值差异化战略

红海中找到自己的蓝海，只能靠差异化；而差异化竞争的本质，是客户价值的差异化。

观远进入这个领域时，面临的第一个问题，就是业务模式的定位。

孙妍认为，如果只提供给客户一套BI工具，然后任由客户自行摸索而达成业务目标，这几乎是一件不可能的事。实际上，这也是数字化转型失败最主要的原因之一。

所以，观远的业务模式，不只是为客户提供工具，更主要的是与客户的共同投入和共同创造，直到达成客户的业务目标。孙妍把这个业务模式称为“陪伴”，我将其称为“价值交付”。

这种业务模式差异化的逻辑，其实就是价值交付的差异化。因为为工具买单只是手段，而达成业务结果（business outcomes）才是目的。

这就是观远业务模式的差异化。

现在新的问题来了：这种业务模式适合于所有行业吗？换句话说，观远能在所有行业实现这种价值交付吗？因为行业的能力要求相差很大。

据孙妍介绍，观远首先从零售消费行业开始，逐步扩展到金融、互联网、制造等领域。做透一个行业，将其固化为一个行业服务方案的模板，逐渐拓展到更多行业。

这就是观远的目标客户市场的差异化。

访谈中，孙妍多次提及“让业务用起来”。从这句口号中，我发现了观远的另一个差异化：（最终）用户的差异化。

以往数据分析和BI工具的使用者，主要是数据分析师，或者受过严格训练的业务分析人员，显然这个市场更小，数据能够辐射的人群和速度都会受限。

而观远将最终使用者，定位为企业所有相关业务人员，包括一线业务。

不要小看最终用户（使用者）的改变。实际上，这个变化不但影响了观远的商业模式，更为客户带来全局的系统性价值。

由于用户对象发生了变化，从专业的分析师群体拓展到更广泛的业务人员，这就推动了观远产品体系做创新和变革。产品矩阵上以业务人员为第一视角，开拓了开箱即用的行业标准包、计划助手等产品线；在功能模块上为了更贴合用户视角也做了相应的适配。

看到这里，也许很多人认为：观远的业务模式、目标市场和目标用户和产品体系差异化，看起来也并无新意，或者说正常思维的人都能想到。

是的，但在我看来，任何今天看来理所当然的道理都必然经历一段漫长的模糊期，直到某天被简短清晰地定义出来。并且，从重新定义问题制定战略到有效执行，又是两码事。其实在观远的五个差异化中，客户成功的差异化占据很重要的地位；它是这个差异化战略能够执行的基础和保证。

03

以客户的成功定义成功

据孙妍介绍，观远数据已经服务了超过400家各行业的头部企业客户。

这件事可能很多人都会感到好奇。因为在数据服务领域，各个行业的服务解决方案，都具有高度的复杂性和差异化。即使有成熟的服务方案和服务商的配合，客户要想实现其预期的业务目标，也绝非易事。

特别是对于SaaS化的数据服务方式，按照传统BI厂商的服务模式很难奏效，即客户很难持续使用下去。

“客户成功，是观远战略能够执行的充分和必要条件”。孙妍接着解释到：“除了强大的数据分析平台以外，客户成功在观远战略中，占有极为重要的地位”。

的确，获客和客成，是所有数据服务企业成功的基石。但大多数公司都重视销售，而轻视客户成功。孙妍说：“观远则不同，在强调价值获客的同时，在客户成功上投入巨大”。

普遍来看，在国内SaaS领域，一直存在一个错误的认知：即客户购买了服务，就会自动自发地持续使用下去，续约续费也是自然的事。实际上，对海外SaaS服务商的收入贡献调查表明：从整个客户的生命周期价值来看，销售只对应了约30%的收入，而70%以上收入需要依赖客户成功才能取得。

其实，这种认知导致受损的不只是数据服务商，伤害最大的是客户。他们把达成业务目标的希望，寄托于服务提供商，但结果却是一无所获。

不能不说，这是一个双输的结果。

“观远对这件事的认知非常透彻”。孙妍说：“在数据服务领域，客户的满意度，早已超越了诸如交付&培训、产品支持、快速响应这些基本内容。相比一般SaaS业务的客户成功，对数据服务企业的客户成功要求要高得多”。

所以，观远必须定义客户成功新标准。

根据孙妍的介绍，我将观远的客户成功，提炼为创新性的四个方面：

◆ 以终为始的价值发现，解决业务价值的共识和量化问题
◆ 客户成功计划，解决业务价值管理、验证和实现过程中，客户成功的规范化问题
◆ 客户成功行业模板，解决客户成功规模化问题
◆ 向客户成功资源赋能，解决合格客户成功资源的能力问题

（1）以终为始的价值发现与传递

“数据服务业务的最大难点，是客户预期目标的管理问题”。孙妍认为，多数客户不能清晰表达其目标和期望，甚至有的客户根本就没有明确的目的。实际上，不只是数据服务，其它IT服务都有类似问题。客户在采购时懵懵懂懂，交付后又说想要的不是这些。

从服务角度来说，这是一个对业务价值的共识和价值的量化问题。具体说，这个数据分析目标是客户重点考量的业务（有KPI的），还是解决了一个无足轻重的问题？

通常这个问题，只有到了最后才会发现，但已经晚矣。

观远的以终为始，即从定义客户业务成果入手，设计交付和客成的服务方案，以确保业务价值的可衡量和可实现。

（2）客户成功计划

孙妍认为，把方法论和价值策略定义出来是一回事，而能不能被客户成功组织有效执行，却是另一回事。

的确，通常是营销讲了普世价值，销售又讲了一套业务价值，到了交付和客成，这些价值就会走样和衰减。

所以，价值需要管理，执行需要规范。

观远针对每个行业或细分领域，分别制订客户成功计划（CS Plan）。这不但对客户的业务目标和业务成果进行管理和无变形传递，还定义了业务目标达成的分析路径和实施要点，规范化地指引实施和客成的作业。比如，观远客户成功团队和某头部股份制银行“分行数据云项目组”一起合作了全行范围的数据分析大赛，参赛队伍750支，为用户的活跃度打下了坚实的基础，并配合案例分享、认证体系等手段持续促活用户。目前，该行已实现月活超2w，真正实现了“让业务用起来”。

（3）客户成功行业模板

孙妍认为，数据服务业务，做成一家大客户不难；而难的是能够可复制和规模化地服务更多客户。

的确，如果不能规模化，SaaS业务也就失去它的商业模式价值。

观远对规模化问题的解决方案，是开发行业的客户成功模板，观远内部称为“服务包”。使用行业化的客户成功模板，大幅降低了实施和客成的复杂度。这不但可以提高客成的作业效率，还能提高可复制和规模化的水平。

（4）客户成功资源的赋能

与通常SaaS业务的客户成功相比，是不是数据业务的CSM要具备更多能力，才能满足客户成功的新标准呢？

孙妍的回答是肯定的。她认为：数据服务的CSM确实需要更高的要求。比如，与客户的共创能力、业务目标的定义能力、业务分析能力、业务建模能力，以及对客户行业业务理解能力。因此，观远在客户成功团队的人才配置上重度投入，吸纳了很多在各个行业头部企业服务多年、操盘过数字化项目的经验丰富的数据分析人员。

那么，新的问题又来了：去哪里找这么多符合能力的CSM呢？

观远的做法是赋能，对象包括内部的客户成功团队、伙伴的客户成功资源，甚至包括客户的客户成功资源。

04

打造高水平客户成功的4个能力

为了帮助客户达成业务目标和提高客户的满意度，只靠无限制地客户成功资源投入，肯定是行不通的。

所以，观远必须建立一个高水平的客户成功组织。

孙妍认为，观远在客户成功能力打造方面，有一套成熟的实践。

首先，理解数据战略。深度理解数据转型背后的战略目标，并能够将其分解为长中短期的预算投入、实践路径以及必备的文化土壤等要素；

其次，理解业务本质。通过理解业务模式和经营模型，抽象和沉淀经营洞察和业务分析的know-how；

再次，推广文化和技能。辅助企业打造、推广和落地数据文化、数据意识和数据技能，真正用起来。

最后，复制优秀应用。与优秀的客户联合起来，敏锐洞察更领先的数据应用实践，反哺自身的产品和技术，复制到更多企业和行业中去。

这恰好对应了客户成功的ARE（Adoption，Retention，Expansion）模型，即采用，留存和扩展模型。

所谓采用，其目的是让你的解决方案被客户所接受，并在业务过程中使用起来，这个能力是所有能力的基础。

通常，数据服务商都会认为，这是理所当然的事情；其实在用户看来，你的方案和工具可能非常难以理解，很容易产生弃用。所以SaaS业务的客户成功才有30天、90天的所谓风险期和稳定期问题。

如果没有采用环节，客户在上线30天内延迟或弃用的风险最高，而经过采用周期的90天后，客户才进入稳定期。

所以，在三个关键环节中，采用是最为重要的；对于数据服务商而言，尤为如此。

对于SaaS公司或数据服务商而言，客户的续约率是建立在自身经营视角上的指标，在实际工作中，更应关注客户的预期、目标和达成，通过与客户经营长期密切的合作关系来最终实现经营指标。

因提供了良好的客户体验和实现了客户的业务价值，所以客户才能持续使用下去。

同样，通过增购和加购，扩展的主观目的，是为了可以预测和增加服务收入；但客观上为更多用户提供更多功能和增强服务。

所以我更愿意相信，一个理论基础扎实的客户成功团队，表现一定不会差。

写在最后

SaaS的可复制、可扩展和规模化思想，对数字化转型起着重要的引领作用。如果说业务的SaaS化已经相对成熟；那么，数据服务的SaaS化，在国内仍有较长的路要走。比如，对上公有云的接受程度，对数据服务的价值认知问题等。

对于数据服务商而言，他们的行业认知能力，业务效率与规模化能力；特别是客户成功能力，是数据服务领域，重要而不可或缺的能力。

这个领域想要突围，与客户站在一起，以客户的目标为最终目标，才是最佳战略。