用友薪福社是用友集团旗下成员企业，成立于 2016 年。公司通过创新一体化的社会化共享用工云平台及结算服务，帮助企业建立用工模式，基于技术及 AI 大模型实现最优用工配置、社会化共享用工云平台、投保与结算服务，提供企业用工全场景数智化解决方案。截至目前，用友薪福社的多元产品已累计服务超过 35000 家企业，解决了连锁零售、互联网、地产、游戏等行业的企业用工结算等问题，帮助企业实现降本增效目标，并已成为各行业头部企业广泛认可的合作伙伴。
近日，在“数智新质・敏捷增长 ——2024 观远数据敏捷分析实践巡展”北京站现场，用友薪福社 BI 项目负责人张世康带来了以《企服领域内部营销数智化价值体现，用数据赋能业务》的精彩分享。张世康在分享中讲到:“每一个企服从业者从来都不会怀疑数据的重要性。相比服务个人客户的业务，我们在服务企业时，只有通过多维度的企业数据才能快速熟悉了解它们，这些数据越完整越真实，我们就能提供更高效流畅的服务”。
在随后的分享中，张世康详细向与会嘉宾们分享了用友薪福社的 BI 建设历程与数据应用成果，为更多企业实现数据赋能业务增长提供了参考范本。
“不求一步到位，但要足够重视”
为什么要进行 BI 建设? 张世康在分享中讲述了用友薪福社在数字化转型过程中遇到的三个关键难题:
面对这些困境，用友薪福社以“为业务增效，为技术减负，为决策提供支撑，为未来指明方向”为愿景，正式开启了企业 BI 建设。其愿景正与观远数据始终贯彻的“让业务用起来”的理念互相契合，双方携手共同推动用友薪福社 BI 建设项目，以数据赋能业务，为企业业务决策提供可靠数据支撑。
张世康在分享中介绍了用友薪福社与观远数据携手建设 BI 的四个阶段过程，以及每个阶段的具体做法。
1、指标统一: 混乱中建立秩序
进行有效的 BI 分析的前提是数据指标的规范化，如果数据口径不一致，将无法进行准确的数据分析。因此，用友薪福社的 BI 建设的第一步是构建数据指标库，统一数据口径，为后续的数据分析奠定基础。
张世康在分享中讲到:“指标的定义一定是清晰的、明确的，并能够得到所有业务团队一致认可和肯定的”。以此为核心，用友薪福社首先确立了“混乱中建立秩序”的目标，并通过四步确保了数据指标的统一和实用性:
・数据指标统一
基于业务分析和数据盘点，对业务数据进行拆解，梳理业务流程和管理要求，从而构建一个标准的指标体系框架，进行初步的指标清单整理。而后进一步补充业务属性、金融属性以及相关维度，确保输出的指标能够解决实际问题和满足业务需求。
・指标体系的实施与反馈
在指标体系的实施过程中，用友薪福社在业务团队的反馈中发现，尽管其按照逻辑顺序建立了一个看似完美的数据指标体系，但在实际应用中，业务团队并不完全认可这些指标，数据之间存在不一致，这导致用友薪福社开始了对指标体系的重新评估。
・快速迭代与闭环优化
面对业务团队的反馈，在迭代的过程中用友薪福社也意识到不能无限期地完善指标。因此其决定暂停这一过程，并专注于输出最基本且与业绩直接相关的指标。这至少能够确保全公司有一个统一的指标基础。随着业务团队在实际使用中的反馈，再反向更新指标清单，逐步完善，形成一个简单的闭环，在这个过程中让所有指标都逐步变成标准，得到所有业务团队一致认可的数据。
・持续的标准化过程
经过这个过程，用友薪福社对指标体系的建设有了新的认识。张世康在分享中讲到:“我们认识到，数据指标的完全标准化是一个长期的过程。不求一步到位，但要足够重视。我们建议在 BI 建设过程中，不必一开始就追求所有指标的完全标准化，而是应该从一个具体场景开始，让这个场景能够顺畅运转，然后逐步完善指标库，最终实现完全标准化”。
2、从顶层设计到基层探索
在数据指标规范化的基础上，用友薪福社进一步对数据进行梳理，并制作了涵盖业绩分析、经营分析、客户分析等方面的数据统计分析报表，提供对业务运营的初步洞察。
在这个过程中，用友薪福社面临的一个关键问题是：BI 系统是应该自上而下还是自下而上进行搭建? 张世康在分享中讲到了用友薪福社的理念:“BI 的设计一定是自上而下的设计，但实施过程却是自下而上的。既要满足管理层诉求，也要关注到对一线的价值”。企业有两种主要的 BI 应用场景 —— 以查看数据为主的管理层需求，以及以用数据为主的一线员工需求。虽然 BI 项目的初衷往往是服务于管理层的决策，但仅仅满足管理层是不够的。BI 还需要能够支持一线员工在日常运营中的决策，使他们能够高效地完成工作。
张世康列举了两个面向一线员工运营决策的关键场景，进一步解释采用从顶层设计到基层探索策略对解决实际运营问题，释放 BI 价值的必要性:
・解决运营取不到数的场景
在以往的操作中，运营团队需要四处搜集数据，分析问题并尝试解释原因。现在，通过 BI 直接输出所需结果，解决了数据获取难的问题。
・销售 / 客成需要关注自己客户的数据情况
销售和运营团队需要关注客户的续约情况、服务质量和潜在的流失风险，BI 能够提供这些关键数据，帮助他们作出更有针对性的决策。
BI 的价值不仅体现在管理层的决策支持上，同样体现在它如何帮助一线员工提高工作效率和质量上。通过“自上而下的设计，自下而上的搭建”的双向建设策略，用友薪福社实现了 BI 的价值最大化，确保了从高层管理到基层员工都能从中获益，进而实现了整个组织的协同和效率提升。
3、培训与分享: 一场文化的变革
随着标准化报表的生成，用友薪福社开始在全公司范围内推广自助分析的概念，鼓励业务团队和运营团队学习使用拖拉拽式操作的易用性 BI 工具，自行生成所需报表，以提高数据分析的自主性和效率。
张世康讲到:“BI 不仅是技术工程，更是文化变革。BI 建设最终还是希望让业务用起来，而不是全程让技术提供相关报表。所以我们希望让全部业务学会使用 BI, 通过拖拉拽式易用的观远 BI 满足业务的日常需求”。
为了最终实现“让业务用起来”，用友薪福社进行了一系列 BI 推广动作。在一期 BI 看板输出后，其发现尽管 BI 易于使用，但整体的使用效率却很低，部分员工对新工具有抵触心理。为了解决抵触和低效率问题，用友薪福社选择以直销团队作为突破口，深入了解他们的需求，并与运营部门合作，梳理数据需求，将直销团队所有日常场景所需要的数据全部通过 BI 输出，满足运营需求的同时赋能 BI 价值。并通过手把手的培训和支持，确保直销团队能够利用 BI 输出所有必要的日常数据，从而实现 BI 在整个部门 100% 覆盖，提升其价值。
而后，通过直销团队的成功案例，借助运营的季度汇报，展示 BI 应用的价值，从而获得高层和其他部门的认可。以自上而下的认可促使所有部门开始学习和采用 BI 工具。在这个过程中，管理层和领导层的数字意识逐步提升，形成了一种推动力，提高了员工的积极性，业务上下游协同也较之前更为迅速。
4、多场景聚焦
在前三个阶段的基础上，借助 BI 平台用友薪福社致力开发能够支持多场景的智能应用，通过 BI 提供精准的建议和决策辅助，实现真正的赋能业务。
张世康在分享中列举了两个案例为更多企业的 BI 场景应用提供参考:
・客户流失预警
对于企服或者 ToB 企业来说，总会面临着如何有效监控和管理客户续约。在没有预警机制的情况下，往往要在客户续约时才发现客户已经流失。为了解决这个问题，用友薪福社通过 BI 实施了一个“三步走”策略:
第一步: 收集并分析客户过去 180 天的行为数据，包括登录次数、交易周期、交易金额和结算人次，以此为基础建立风险评估模型。
第二步: 通过分析这些数据，识别出可能导致客户流失的关键变量。例如，如果一个客户通常每月登录系统 10 到 8 次，突然在某个月停止登录和交易，这可能表明他们正在流失。
第三步: 基于这些分析结果，定义高风险客户群体，并向销售和运营团队发出预警，对应地输出运营策略，帮助销售提供针对性服务，以降低客户流失率。
・低报价特批决策
在签单过程中，客户要求了一个相对偏低的报价，销售需要向上申请审批。对于决策者来说，通常只能根据个人经验和模糊的心理评估进行决策或者“闭眼批”。这种决策方式往往不够精确。为了提供更加数据驱动的决策支持，用友薪福社利用 BI 来提供报价决策的参考依据，主要从以下四个方面进行分析:
同行业签约价参考: 分析客户所在行业的平均签约价格，了解市场行情。
同部门签约价参考: 比较同一销售部门内的历史签约价格，评估当前报价是否符合部门标准。
本销售过往报价分析: 考察特定销售人员过去的报价策略和成交情况，评估其报价是否合理。
当前报价预期收益分析: 评估当前报价是否能达到预期的收益目标。
通过综合这四个方面的数据分析，BI 能够为决策者提供一个更加合理的建议价或参考价，不仅提高了决策的质量，也提高了决策的效率。
BI 给企业带来的价值
经过四个阶段的建设，BI 为用友薪福社带来了可见价值。张世康在分享中从四个维度展现了 BI 的价值所在:
1、数据看得见
BI 的核心价值首先体现在数据的可视化上。自 2023 年开始建设至今一年，用友薪福社已通过 BI 搭建 5000 + 卡片、250 + 页面，月新增卡片 1000+。
2、数据用得上
BI 不仅仅是展示数据，更重要的是让数据被有效使用。目前，用友薪福社内部营销团队开通了 160 个 BI 账号，月活跃用户达到 110+, 月活跃率高达 70%。BI 数据应用涉及业务各个场景，营销数据覆盖率 100%。
3、技术减负，业务提速
随着 BI 的完善，技术团队的负担得到了显著减轻。目前，移动端的所有数据看板都由数据分析团队完成，技术团队的介入率为 0%。这一成果得益于用友薪福社完善的数据集和数据分析团队的高效工作。BI 应用也极大地提高了业务流程的效率。过去，营销团队和运营团队需要经过繁琐的流程才能获取数据，现在他们可以通过 BI 快速自主地获取所需数据，效率提升了 300% 以上。
4、场景化数据驱动，提升数据价值
BI 不仅仅提高了数据的可视化和实用性，更重要的是通过数据驱动辅助决策。目前，用友薪福社已经在客户健康度分析、报价参考建议、客户续约报告和行业签约建议等场景中实现了数据驱动的决策支持。用友薪福社也将继续探索 BI 在更多业务场景中的应用，通过数据赋能业务和管理层，进一步提升数据的价值。
在分享的最后，张世康也就目前市场热议的 AI+BI 话题分享了自己的思考，他表示:“AI 与 BI 的结合是一个大工程。但对大部分企业来说，与其刻意追求全面智能化，着眼于当下企业环境，将一个个明确的具体场景通过少量人工 + BI 相结合的方式，反而更能快速体现 BI 的价值”。
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