各位下午好，我是永洪科技的成功部经理佟甄，了解到了和合作伙伴的完整生态应用体系，这些会通过机械化本地的数据去落地，因为业务需求不断的增加，包括随着系统用的时间越长，储存量以及客户量级不断增加，我们怎么保证量级不断增加的情况下顺利推广，这个是我稍候给大家分享的数据化运营的实践。

我先问一个问题，公司上过BI，甚至有的公司上过不止一次，用的也是国际大牌厂商的产品，但最后项目因为各种原因，业务人员用着用着就不用了，或者BI有补偿，系统维护越来越困难，最后BI项目都失败了，这样的情况在座的同事也会有一些共鸣，我们如何确保企业数据化运营的建设成功？BI是数据化交互最重要的环节，如何确保环节的成功呢？举一个例子，我们对企业不同层级的用户都做了一些简单的采访，对于企业高层来说，就两个目的，一个是节省成本，第二个是最大化利润，用户想很快的看到想要的数据，并且解决问题，对于IT用户他们个更关心的是系统的持续稳定，有一些IT用户的会背负应用推广，他们也希望BI最终真的可以成功落地。

在各位思考的同时可以讲一个故事，是客户成功体系的故事，各位对企业服务都有了解，大家对成功这个词并不是那么陌生，因为SAAS企业模式逮逮收入的改变，很多SAAS会更关心企业周期价值，会有这样一波人，这个在我们看来，很多的部署不是SAAS模式的，客户的成功对于企业的带来长远的价值是远远不局限这样的模式的，我们有相应的团队，包括把很多技术专家变成成功技术顾问，来解决一些问题。很多他们是部署在云端的，看到用户的行为数据，很多都是数据分析专家，他们可以看到用户行为数据，看到用户用的好不好，活跃用户怎么样，有没有下降，可以提前预知一些风险。永洪是一个非常善用于数据的公司，我们可以通过BI系统对自己的系统做一个分析，可以跟客户，他们往往有时候会比我们更希望知道用户用的怎么，做推广！找出现有的问题，可以不断的完善这部分数据分析，可以跟他们一起探讨怎么样通过数据帮助业务员个更好的用好系统，CS团队是跟用户打交道最长的团队，未来的几年时间都有CS团队进行运维，比如说客户档案记录客户的目前的情况，系统的架构包括人员的情况，人员变动我们也会感知到，会培训，比如说服务报告，我们以不同的客户用不同的周期进行报告，根据客户生命周期运营的状态，跟客户讨论下一个阶段有哪些关注点，回到刚才的问题，我们需要怎么保障客户的成功呢？我们总结了一套方法，可能从五个角度看数据化运营怎么保障成功？我们以健康走盘的方式调研了解到，目前客户运营的情况，并给出我们目前的建议。第一个数据架构，这个架构不光是一个结构，是整个企业对BI的定位，以及提供相应的资源的支持，还有需求流程，因为上午潘总也提到了，BI能不能成功，需要业务人员很重要的配合，怎么达到它的需求，也需要一些相应的规范流程，第三个和第四个，就是使用规范和运营方法，帮助IT优化它的性能，最后在各方面都有保障了以后，怎么持续了解系统的问题，用一些策略进行推广。

BI的初级部署往往很难预料到长期用户的量级，以及任务的情况，我们要定期评估它的方案，首先需要系统是一个可以做很好扩展的系统，永洪这边机遇这个架构，有一些节点可以做相应的扩展。再生产环境有一个可靠性依赖，并且有大量用户访问的时候，可以建立一套从测试到生产的上线流程，包括生级的时候可以做一个完整测试。

第二个是数据流程方面，目前的数据链条是不是可以很好的支持数据量，以及用户量级别。这样对性能会有一些影响，还有数据的原则，是不是把一些数据，重型的数据到BI之前进行数据的清洗，在BI上只做轻度的清洗，这些都会影响到BI的体验，还有数据更新，我们也提供了数据抽取和更新的策略，这些策略是否合理。

还有在应用场景层面，因为最后还是要结合到业务，有没有根据业务层级，业务单位领导的重要指标，包括一些超级用户他们会做一些自服务分析，一般用户会查一些数据，积极查询，还有业务价值的呈现，这块上午王总已经讲了很多了，这一整套，往往企业做的越大，对这块依赖度越强，对这块管理规范的要求就越高，换一个角度想，如果各位哪天领导说，这个BI系统怎么用着用着越慢，说不定不是一个坏事，说明到了一定高度，需要一套更好的流程满足下一步的运营建设。

跟客户聊天的时候，特别是一些入的快的客户，我们会发现一个现象，有不断的业务需求涌进来，但是忙了一年以后，报告开发了三四百张，领导问起来，这一年通过数据分析平台，帮我们做了哪些，降低成本，提高收入的数据呢？你可能答不上来，真正有作用的就二三十张，包括可能最后系统里常用的用户就三二十个，反之在其他一些运营做的比较或的客户里面，前期会有一些很成体系的梳理流程，会跟他们了解到BI能做什么，可以通过哪些方式结合到他们的业务，帮他们做一些业务，后面会对所有的指标做分类和梳理，最后再有一个需求评审流程，看看他们是不是想要这样的指标体系，是不是可以满足他们大部分的需求。这样的话这一套评价最后给业务部呈现的也是一个比较完整的模型的设计，后面也会有陆续零散的需求，这个业务变多的时候，就是业务模式变化化了，可以再走一遍调研。

在使用规范石棉，模型设计，报表制作任务管理，UI规范，任务管理它的时间，更新的是全量个更新还是增量更新，对系统都会造成影响，这块就不赘述了，可能我们的用户和技术顾问发现问题中都会进行解决。UI规范这块我们有相应的培训。

运营方法有的是RP模式，RP我们的用户知道，会让他们在自己的系统上面做好备份，包括定期备份数据与文件，分离开发与生产……在数据方面你问我，我升级了下一步怎么办，我们的统一回答是你们有没有私人环境，我们也会参与到升级流程里面，进行测试，保证升级的稳定。推广策略，这个是对于数据的使用，目前监控系统已经可以看到目前系统有多少仪表盘，有多少用户，有多少定时任务，可以了解目前系统的使用情况，发布的7.5版本有更深入的埋点，我们可以从数据、部门到每个人可以从主题，每个业务部门关注的主题哪块好，哪块不好，为什么，可以找原因，更好的推广他们的系统。

关于客户成功这个事情，不仅是一个部门的事情，是所所有有客户成功部门的共识，我们贯彻了从售前到实施的每一个环境，我们有得天独厚的优势可以了解目前的情况做一些档案，可以做一些简单的调研，在持续支持的过程中，不断的提供观察建议，在日常生态，经常会做一些回访，会出一些报告，包括我们对服务的总结和建议。后面是我们在调研过程中的一些小的定义，大家可以了解一下，支持我们的工作。

最后是一个案例，这也是我们非常重要的一个客户，去年采购遇到了一些问题，这个客户是在2016年上旬采购了永洪BI，整个过程非常顺利，从2016年到2017年都没有太多问题爆发出来，随着深入注册用户有2万多人，用户报表有4万多张。2017年随着一批需求上线和用户涌入，系统的性能问题逐渐暴露，不时的卡顿，报告刷新慢，发送邮件失败，他们面临着非常大的压力。在解决恩情的过程中，发现他们用户和任务几乎没有任何家，有非常大的内容压力，还有在数据更新的时候也有不太合理的个更新，在使用场景的时候会搞出几十万甚至几百万的数据，我们在梳理的时候梳理成固定的需求，放在系统里，这样的话，不但会让业务员有时间，还会让IT同事在后面面临很多风险和问题。整个梳理过程还是非常长的，就这一次的教训，我们绝对一开始就把这个事贯彻起来，而不是扮演这样的角色。

刚才提多的一整套的方法，并不是说客户受到我们客户成功的建议，最后就能很好的把这套建立起来，这个需要我们一整套，需要永洪这边整个能力和客户业务部门和IT部门的配合，我们至少可以通过一整套的方法论可以探讨问题，该怎么样做，怎么推荐，这也是我们的愿景，不管你这边有多少次失败的BI项目，永洪可以成为您数据化运营合作伙伴的最后一站，我的分享就到这里，谢谢。