数字化转型中的科技管理：用户管理

在数字化转型过程中，笔者听到过最多的一个词：以用户为中心。尤其在笔者所在的金融领域，是这样描述金融数字化的，“以用户为中心”的服务理念，依托先进的数字技术，不断完善系统架构、优化业务流程、提升运营管理、强化风险控制、丰富场景生态，为用户提供便捷、高效、普惠、安全的多样化、定制化、人性化的金融产品。作为科技管理者，一定要明确此处“用户”的概念，同时必须了解在数字化转型过程中，如何面向“用户”传递科技的价值。

数字化转型过程中的「用户」类型

传统的业务场景中，用户一般称作客户，一般情况下，局限于企业服务的对象或者产品的使用者，在科技语言中，通常归纳于业务“端到端”过程中的面向服务的对象。而在数字化转型过程中，用户的载体不再是传统的服务或产品，而是数字和数字化系统。因此数字化转型过程中的用户类型包括了服务、被服务的对象、企业所有职能部门的人员、经营层、决策层，甚至包括依托于数字化系统提供服务的其他关联系统。

尽管传统的业务场景和数字化转型的场景对于用户的理解存在不同，科技管理者依然需要以用户为中心进行全局的科技活动。笔者认为，作为技术管理者，需要对“以用户为中心”进行如下理解。

第一，需要以服务者和被服务者为中心，包括了企业所在的市场和产品服务的客户，科技管理者需要从企业所在的商业模式角度、企业的业务场景、企业产品的逻辑进行展开，寻找用户的痛点，落实使用场景，提升产品价值，并对用户体验负责，最终满足用户的最终需求。

第二，需要以企业所有的职能部门的人员为中心，包括了企业的决策层人员、经营层人员、执行层人员，科技管理者需要从企业经营的角度进行展开，其中包括企业的精益经营、业务的精益运营、系统的精益运行。技术管理者需要将技术和业务进行融合，解决企业经营过程中内部工作的痛点，解决决策层精准决策、经营层精准管理、执行层精准运营的问题，提升企业日常管理过程中的工作效率，沟通效率及准确率。

用户管理的核心要素

数字化转型过程中的用户管理有两个核心要素，1、选择合适的用户是数字化转型的切入点；2、数字化转型的关键在于如何对用户灌输数字化理念。

如何选择合适的用户作为数字化转型的切入点，重点在于技术管理者的思维能力的转变，技术管理者需要将技术和思维模式进行结合，通过信息技术和数据技术等手段，重新定义企业的业务模式和操作流程，这个过程其实就是挖掘数字化用户的过程。笔者举个简单的例子，技术管理者通过数据中台或业务中台对企业全域数据进行打通，这个过程可能存在一些问题，每个部门会负责数据的不同生命周期阶段，例如数据部门负责数据的抽取和清洗阶段，营销部门负责业务数据的使用和监控阶段，风险部门负责数据的内控和审计，会员管理部门负责业务数据增值场景，当用户体验出现问题时，各部门间就会互相推诿，甚至数据也不愿意共享。所以技术管理者在实际的过程中，通过数据使用场景的痛点，确定合适的用户，有节奏的、由点到面的对数字化用户进行管理。

在此笔者必须要明确，数字化转型是企业级的一把手工程，因此企业的决策层是用户管理中的核心，根据笔者的了解，企业的决策层或经营层对数字化转型的认知在逐步提高，但在数字化理念方面依旧理解的不够透彻，尤其在数字化场景方面缺乏深入的了解。笔者举个简单的例子，在大多数传统企业中，企业的决策层对于全局的运营体系、上下游供应链管理、内部的管理和控制非常了解，但对于信息化技术手段和数字场景对企业经营、业务运营的支撑匹配的能力理解较弱，所以造成较大的企业内耗，甚至直接导致企业在对外展业过程中获客成本也有很高的投入。技术管理者需要将数字场景和业务场景、管理场景进行结合，通过数字可视的方式面向企业决策层和经营层进行客观的呈现，辅助目标终端进行数据价值的挖掘，提升自身生产和经营效率，降低经营及管理成本。

用户管理的核心要素为了解决用户效率，表示数字化转型过程中，有效提升企业所有的职能组织的效率，其中包括了工作效率、作业效率，也包括了决策效率和市场反馈效率。

用户管理的方式

用户的管理对于技术管理者而言，落实到数字化转型过程中是数字指标的场景化能力，重点体现在两个场景中，分别是用户画像场景和用户上升场景。

用户画像场景

数字化转型中的用户画像和业务运营场景中的用户画像不同，属于包含的关系，主要体现在用户所关注的指标方面。用户归根结底是有逻辑、有经验、有想法的人员，因此合适的场景化指标能够给予用户更好的用户体验感受和用户洞察的能力。

运营场景中的用户画像在此不多进行阐述，笔者需要明确一点，用户对于指标的理解是有边界模糊的特征，这一点和数据的关联性相类似，如用户的兴趣往往不是通过单一的指标能够描述，往往要结合上下级、左右级，甚至具备相似属性的数据进行偏好性的划分。

企业内部的数字化转型推进，通常将用户分为决策层用户、经营层用户和执行层用户，笔者以经营层用户为例，经营层重点关注企业财务数据指标、企业投入产出效率数据指标、企业经济数据效益指标、企业发展战略数据分析指标和各职能部门支撑数据分析指标，由此可见，以上任何一个指标都是一个庞大的指标，包含了如资产负债、成本预测、营运效率等众多的一级指标。技术管理者需要将此类指标固化到可视化终端，同时关注真实的用户和真实的数据之间的联系。笔者再通过一个科技的例子进行阐述，在面向业务需求交付的场景中，场景指标主要有两个，分别是研发吞吐率和需求吞吐率，研发吞吐率指标分解到科技组织内部各能力子域中，关注的范畴包括开发周期、开发质量、发布前置时间、发布频率、需求响应时间等等指标，这些分解指标由开发团队、测试团队、运维团队分别承接，因此用户画像场景往往聚焦于职能范围，进行结果和过程的双重度量和反馈。

用户上升场景

用户画像主要是为了度量和反馈，这仅仅是一种管理的手段，对于管理方式而言，可以理解为向下管理或平行管理，对于企业而言，数字化转型一定要赋予企业员工向上管理的能力，因此需要用户上升场景进行赋能。

用户的上升包括了数字意识的上升、管理能力的上升和技能的上升，笔者举一个例子进行说明，科技管理者在推进“价值”交付的过程中，往往需要项目管理、需求管理、研发管理、运维管理、测试管理和安全管理等多个能力子域进行流水线的构建和合作，技术管理者很难将每个节点管控的很完美，因此需要挑选其中优先级较高的或统筹能力较强的节点人员作为助手，协助“价值”交付过程的推进。在实际推进过程中，技术管理者的助手需要对自身所在的节点进行管理，还需要管理平行节点或者上层节点的过程，甚至需要对所在节点的上下游节点的结果负责，因此助手需要通过相关的数字指标作为辅助，才能理解“价值”交付的初始需求、价值场景、管理方式和优化手段。

在数字化转型过程中，数字技术与人工智能技术的运用，能够为用户上升创造了更多的可能，更多的用户得到上升，也可以促进数字化转型的推进。对于科技管理者而言，通过用户上升场景的赋能，可以从单纯的技术思维向全局复合型思维进行转变。