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讀心術行銷

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2016年9月號

讓產品為服務加值

Putting Products into Services
默罕伯.梭尼 Mohanbir Sawhney
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PAUL BLOW
像顧問公司與法律事務所等專業服務公司,如果希望營收成長倍增,又無法增加專業人力,可運用科技,讓某些固定工作流程自動化,如此就能把人力用在需要更多知識或判斷力的工作上,以便用更低的價格,提供更好的服務。

服務企業客戶的高階專業服務公司,坐擁明顯的優勢:它們提供非常專業的服務,因此獲利相當豐厚。但它們也有一個不那麼明顯的缺點:例如,假設一家顧問公司或法律事務所想讓營收倍增,就必須增聘一倍的顧問或律師。顧問公司、法律事務所、廣告公司,以及其他專業服務公司,一旦達到一定規模之後,必須費盡心力,才能把毛利率略微推升到40%之上。相較之下,製造產品的公司,像是Google與奧多比(Adobe),不用處理同樣的成本結構,並享有60%到90%的毛利率。

科技提供專業服務公司一條脫離這種困境的出路。許多創新企業善用演算法驅動的自動化和資料分析,把本身工作的一些面向「產品化」,結果發現他們自己也可以像Google 與奧多比一樣,在成長的同時也能提升毛利率,並且以競爭對手難以匹敵的價格,提供客戶更好的服務。生產力提升、效率增加、非線性的擴大規模,全都變得可行,因為產品化服務接手大量的任務,並協助推動由判斷力驅動的流程。如此一來,高薪的專業人才就能專注在需要更精細技能的工作上,為公司創造更大的價值。

然而,開發內建在服務中的產品,有獨特的挑戰。產品的本質,與它在企業價值主張中扮演的角色,對服務公司與產品製造商來說,各有不同的意涵。這表示服務公司必須採取不同的方法,來製作與管理產品,並讓產品創造營收。

接下來,我將為專業服務公司提供產品開發的指引。我把這個流程分成三個關鍵階段:藉由找出自動化的機會,「發掘」具潛力的產品;「開發」產品,讓它們能處理與分析數據資料,並透過資料學習;打造能掌握自動化與數據分析應用益處的營收模式,讓產品「創造收入」。

內建產品在提供的服務中

對專業服務公司來說,當服務項目的某個面向進行自動化、融入數據分析、採用不同的方式來創造營收,此時就會產生出產品。這當中牽涉到把服務系統化、利用資料來自動改善服務,然後針對前述的改善,改變付費的方法。

因此,產品內建在提供的服務中,並當成其中的一項要素來銷售。服務仍是重心,顧客買的依舊是公司提供的服務,而不是產品本身。從顧客的立場來看,除了服務的訂價之外,很少有其他變動。價格會下滑,因為新產品創造的價值,由企業與顧客分享。

我們以全球就業與勞動法實務顧問公司利特(Litter)提供的內建產品服務為例,來進一步說明。利特在十幾個國家,為企業提供法律服務。為改善服務品質與效率,它「拆解」本身服務項目當中包含的各項任務,並依據那些任務的複雜精細程度,分別指派給具備專門知識的人員,或是有自動化與分析能力的產品。基本上,利特透過開發能由科技與人來運作的服務,重新設計自家提供的法律服務。

其中一個例子,是利特的「智慧個案- 指控」(CaseSmart–Charges)。這項服務結合軟體、專案管理工具,以及彈性工時律師與資料分析師的技能,來協助人資專業人員與公司內部法律顧問,更妥善地管理員工的歧視申訴與抱怨。彈性工時律師專注處理訴訟程序中的特定任務,而且對相關事務具備嫻熟的專業能力,因此在提供特定服務時,效率和成效都很好。(他們在家裡工作,具有彈性的工作時間,減少了公司的經常費用。)同時,資料分析師代表律師,專注在審查、解讀、轉化數據資料,而前者的薪酬較低。

利特使用一個儀表板, 讓客戶追蹤民眾向公平就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission) 提出的歧視案件。這個儀表板提供資料驅動的見解,以便主動處理商業風險,進而降低法律成本,並加快待審理案件的處理流程。在某些案例中,這麼做能避免讓案例擴大成為訴訟案件。

同樣地,利特「智慧個案– 訴訟」(CaseSmart–Litigation)提供精簡的方法,讓人資客戶管理自家公司與個別原告之間正在展開的訴訟流程。儀表板介面提供就業問題的見解,同時追蹤法律案件的進展,這項技術還搭配律師提供的法律服務。同樣地,這項服務改善了利特工作的速度與品質,同時降低利特與客戶雙方的成本。它也讓客戶檢視自家企業所有的訴訟組合,並找出一再出現的因素,這些因素可能是造成這些個案發生的幫兇。例如,他們能決定某個特定的管轄權、決策者或政策,是否有形成某種形態,然後積極管理這個問題。

為分享這些創新的好處,利特成功與客戶完成替代性費用安排(alternative fee arrangement),不僅為客戶省錢,又能提升公司營收。利特不再按自家律師處理索賠訴訟的時間來計酬,而是採固定費率模式,以生產力作為收費基礎(平均每個抱怨或投訴案件的生產力)。這樣的改變,降低了客戶的法律成本,客戶表示降幅介於10%到35%,也讓智慧個案團隊贏得新的生意。利特從2014 到2015 年的營收倍增,2016 年春季,《法律科技新聞》(Legaltech News )宣布利特是「年度客戶服務創新者」,BTI 顧問集團(BTI Consulting Group)把利特選為22 家擁有最佳替代性費用安排的律師事務所之一。

階段1:發掘機會

產品製造商追求新的產品想法時,是專注在外部的顧客需求,但專業服務公司是在自己的業務中發掘機會。它們尋找的不是未獲滿足的需求,而是尚未開發的可能性,探究公司原本就已成功提供的服務是否能夠自動化。

符合經常執行、精細度很低這兩個標準的工作,是很容易產品化的標的。

以營運管理與分析企業EXL 為例,我以董事身分提供該公司顧問服務已有十年之久。EXL 提供給醫療保險客戶的一項服務,是醫療索賠管理,具體來說,就是與詐欺或濫用造成的過度給付有關。幾年前,這項服務需要人工處理:EXL 員工會檢查醫療索賠的編碼是否正確、代位求償權、付款錯誤、無收益服務、其他過度給付原因。他們檢查看似可疑的索賠,然後專注在收回過度給付的費用。

EXL 在處理數百萬份的索賠案後,開始在那些過度給付案例中發現一些形態。它發現某些特定的程序編碼、診斷編碼、供應商、病患、地點和其他變數,與詐欺或錯誤活動有系統性的關聯。有了這些見解後,EXL 得以開發出一套工具,能按相關屬性來掃描審視和分析索賠案。每個索賠案都會獲得評分,用來預測濫用或詐欺的可能性,被標示為可疑的個案,就會抽出來檢查。

像這樣把服務產品化,讓EXL 能大幅增加處理的索賠案數量、減少處理的成本、增加收回的金額,並避免新的過度給付索賠案發生。其實,EXL 的付款驗證工具,在三年內為某個客戶收回了五千萬美元,而且預防未來過度給付的金額估計達兩千萬美元。

一旦找出自己服務中蘊含的形態,你就會想評估,哪些任務最適合藉由自動化來產品化。要達到這個目的,你必須依據兩個變數把那些任務分類:執行它們的頻率,以及執行它們所需的複雜精細程度(這指的是知識或智慧)。例如,在廣告公司裡的高度精細任務,可能是要為新的行銷活動開發創意資產。低度精細任務,可能是要優化某個品牌的搜尋引擎行銷。

符合這兩個標準的任務,也就是經常執行、精細度很低的任務,是很容易產品化的標的。因為驅動自動化的演算法,非常擅長執行大量、重複性的工作。就長期來說,工作量對改善演算法也很重要;演算法獲得愈多輸入資料,學習到的就愈多,表現也會愈好。

若要更了解這個類別裡的機會,你可以考慮這樣的類比:你在高速公路開長途車時,重複執行的某些工作,幾乎不需要動腦,例如維持固定的速度,還有留意自己左右兩側的車道。這類大量、低技能的工作,最適合自動化,而其實,這個技術也已存在,像是巡航控制與盲點偵測系統。

相反地,量少的工作無法提供足夠的資料,作為自動化的基礎,而高度複雜的任務也不容易自動化,因為它們需要策略決策。對專業服務公司來說,這些機會根本不值得投資。

階段2:開發產品

專業服務公司的優勢,在於它們早就知道自己行銷的是什麼,以及客戶群在哪裡。這些企業不是在憑空創造東西,而是把某個東西(服務),轉換成另一個東西(內建產品的服務)。

這徹底改變開發與改善各項服務的流程。產品公司在早期開發階段,會設計各種原型,並抽樣顧客來測試那些原型產品,以決定價值主張中的關鍵要素。然而,聰明的專業服務公司並不是嘗試找出想要的功能。相反地,它們只是以原型為基礎,建立精準度、精細度與複雜度。驅動這些改善的,通常是產品自動蒐集與分析資料的能力,如此運用科技來創造能自我改善的「智慧型產品」。

頂尖的稽核、諮詢、稅務、顧問服務公司德勤(Deloitte)提供一個很好的例子。它的阿格斯(Argus)工具,利用機器學習技術與自然語言處理方法,來分析電子文件,以進行稽核。阿格斯可以向它與人類的所有互動和它處理的每份文件「學習」,所以,長時間下來它會愈來愈擅長找出與取得關鍵的會計資訊。阿格斯上市短短幾個月,就有超過一千個稽核人員使用它,共分析了超過三萬份文件。

基本上,內建在服務裡的產品若是軟體,產品改善就會比獨立產品更頻繁;獨立產品的改善,通常需要推出新一代的產品或新款式。就像我前面說的,這個工具會一直向它的使用者學習,並不斷根據使用者來調整,因此,若嚴格區分原型、完成品和各代完成品,恐怕是一種誤解。

這些漸進式的產品改善,具有更廣大的商業意涵。隨著個別產品的基本功能變得更複雜精細,這種賦能技術(enabling technology)可擴大到其他用途。例如,德勤現已把阿格斯背後的平台,應用到顧問業務上。

然而應留意的是,內建產品無法取代服務項目;相反地,它們會強化服務提出的價值主張。阿格斯強化德勤的稽核服務,但無法取代那項服務。例如,如果客戶要求為網路安全準備度開發一個成熟度模型,稽核人員必須與那家企業客戶進行策略討論,以設計指導方針、政策與工具。因為這類工作牽涉到複雜的分析與決策,超出了阿格斯之類內建產品的能力。

基於類似的理由, 自助服務產品(例如快捷法律〔LegalZoom〕和渦輪報稅〔TurboTax〕),提供基本的法律與會計工具,極少出現在提供高接觸(high-touch)專業服務公司的運作環境裡。專門的知識、策略思維、複雜的決策,都納入提供高價值服務的過程裡,所以在這類企業工作的員工,必須扮演比產品還要重要的角色。專業服務公司也多半會提供顧客一些協助,因為這通常是它們的生財之道。而且,通常最好能把產品留在公司內,如此才能確保那些產品是公司獨有的,並被當成競爭優勢的來源而受到保護。

專業服務公司有時可能會發現,把某個工具轉換成單獨的產品是有利可圖的,於是就把它分拆出去獨立銷售。然而,創造這樣的產品之後,公司幾乎總是會重拾原本提供服務的業務。觀察到這種情況,引導我們來到產品製作流程的最後階段。

階段3:讓產品創造收入

若要讓內建產品值得開發,必須找出方法來獲取那項產品的價值。如果你公司的服務已變得更有效率或更有成效,就沒有道理繼續採取以時間與材料為基礎的訂價模型。的確,如果產品化服務背後的目標,是要讓業績表現突破線性的成長率,你就必須改變創造營收的模式,否則就可能面臨降低工作報酬的風險。

創造營收的兩個工具,以交易為基礎的訂價,與以結果為基礎的訂價,分別對應了自動化促成的生產力提升,以及數據分析促成的智慧提升。一旦你的企業為服務增加自動化的部分,就必須轉變為以交易為基礎的訂價,才能善用增加的服務量,把它轉換成獲利(因為自動化可改善生產力)。而一旦你的公司為服務增添數據分析,就必須改採以結果為基礎的訂價模式,才能善用提升的服務品質,把它轉換成獲利(因為數據分析能促成更明智的決定)。換句話說,這是一個連續的流程,在這當中,你賺取的報酬原本來自投入要素(時間與原物料),後來改為來自處理量(交易),然後再改為來自產出(結果)。請注意,這樣的進展需要時間與信任。你必須很熟練運作這個流程,並擁有對這個流程的豐富經驗,才能在前述每個階段建立正確的訂價結構。而且,你必須先與客戶建立信任,之後才能嘗試要它們轉換到新的訂價模式。實務上,這個流程可能要花上好幾年的時間。

從按時間計費制,轉換成以交易為基礎的訂價模式時,務必好好計算一下。考量自己在以時間與材料為基礎模式下的營收,計算自動化之後你的成本與利潤率會有什麼變化,並據此調整你的收費。做過這些計算之後,會避免你把服務價格訂得太高,造成客戶不滿,或是訂得太低,最終使得利潤率低於平均水準。

例如,假設你公司提供的法律合約審查服務,每小時收費兩百美元,而每份合約大約要花十小時審查,因此每份合約收取兩千美元。現在,假設你把這個流程自動化,審查每份合約只需要兩個小時,生產力等於提升了五倍。你的客戶不會樂意以現行費率五倍的時薪(一千美元)計酬,所以,更好的做法是提出每份合約的審查價格,再打個折扣。如此一來,審查兩份合約也許就可以向客戶收取3,500 美元,這低於原先的四千美元。客戶會很滿意費用降低了,這為你們創造雙贏局面。

然而,要收穫數據分析的貨幣價值,就必須從以交易為基礎的訂價,改為以結果為基礎的訂價。例如,EXL 為某家公用事業公司管理催繳電話,並開發出一套演算法,依據每個欠款顧客在接到催繳電話之後繳款的可能性,來為每個人評分。EXL 根據這個資訊,來排定撥打電話的優先順序,結果催繳流程的效率大幅提升。然而,若想因為前述提高價值的做法而獲得報償,EXL 必須按照達成的結果(從逾期帳單取回的帳款)來計酬,而不是按每筆交易(每通電話)。EXL 正在探究未來如何採用這個模式。

根據結果來訂價,比根據交易來訂價更困難,因為它不僅要作量的評估,也必須作質的判斷。專業服務公司必須想辦法定義與衡量價值,並確認價值創造的恰當來源。因此,若要與客戶協商以結果為基礎的合約,你可能需要具備諮詢或創意長才、層級較高的業務人員或產品專家。此外,你可能必須把對話層級,拉高到客戶公司的最高層級決策主管,因為這種協商恐怕太過策略性,而不能交由習慣以時間和材料為計價基礎向你購買服務的員工。最後,不妨試行你的產品與新收費模式,對象是已和你建立信任關係的客戶,還有準備好參與這項實驗的客戶,這種試行做法會有好處的。你應確保他們知道,你準備在未來向其他客戶推出這個產品,以及新的計費模式。

改變合約協議的架構,可能會影響未來尋求的客戶類型。例如,你可能應該把重心擺在有極高重複性問題的企業。或者,你決定專注追求的機會,必須要能讓你明確衡量你所創造的策略價值,並決定那些價值的來源。這正是EXL 主要為企業提供催收款項服務的原因之一,而不是幫企業改善顧客滿意度。前者創造的效率與成效,顯然較後者更容易評估。

人員與流程

成功開發內建在服務裡的產品,不只需要妥善的流程。企業文化與員工心態、組織結構,也都必須改變。以下是邁向成功的三個要素:

■ 專門負責產品開發的單位。

產品公司建立創新單位來培育各種構想,同樣的,服務公司應設立一些團隊,專門在內部開發產品。很重要的一點,是讓這類團隊具有某種程度的自主權;它需要有自己的預算、人員、目標與績效評量標準。但務必讓這個團隊與各事業單位保持聯繫,因為產品構想來自事業單位。建立雙向交流,讓事業單位可直接向產品團隊提出想法,反過來說也是一樣,而你授權產品團隊去培育發展那些構想。

■ 跨職能的方法。

產品開發團隊應納入三個領域的專業:商業、資訊科技與訂價。你需要商業領域的專家提供有關客戶、工作流程、商業形態的第一手知識。你需要資訊科技專家,為你的服務增添自動化與智慧,並確保產品能與現有系統整合。你還需要商業分析師適當為公司的服務訂價。

■ 不同的儀表板。

服務公司內直接面對客戶的單位,幾乎每天都會檢查與評估自己的績效和預算。產品管理組織不能這樣運作,而且,很重要的是要讓組織真正重視長期目標,因為產品促成的服務所帶來的效益,可能需要一段時間才能開花結果。因此,專業服務公司若要衡量內建產品的績效,就必須改變本身定義成功的方法。它不應聚焦在典型以服務為基礎的衡量標準,像是客戶滿意度或流程效率,而應該使用以產品為基礎的標準,像是想法產生、原型製作,或是達到的自動化程度。

除了這些組織變革之外,所有考慮在自家服務項目中內建產品的服務公司,必須體認到,這麼做必須付出高昂的代價。要接受這樣的現實可能不容易。雖然產品公司了解,成本的發生遠早於銷售,而資助創業者的創投家也有同樣的理解,但對提供服務的公司來說,在產生營收之前先投資,是很陌生的概念。很重要的是,你應接受這個情況:必須在還不清楚自己未來要如何獲取報酬的情況下,就先花錢。

產品化也是許多員工的恐懼來源之一。智慧型自動化的好處有另外一面,那就是公司未來需要較少的員工來管理流程。所以,當機器人接掌人力工作,企業通常會改變運作模式,轉變為提供較少、但要求更高的工作。擁有最佳技能與知識的員工能保住工作,而那些負責重複性勞力工作的人,會發現自己面臨失業的風險。理論上,你甚至可以完全摒棄人力。

因此,人們很容易驟下結論,認為智慧型自動化讓人與機器人相互為敵。我認為情況並非如此。運算法要靠人類來撰寫與改善,而且,如果沒有人的指引,科技會一無是處。因此,未來的職場不會是你與機器人之間的對抗;而是你和機器人一起工作。同樣值得留意的是,智慧型自動化最終將把更有意義的工作留給員工,並讓企業擁有獲利更高的商業模式。

善用科技力量

專業服務的世界已準備好,可接受數據分析與自動化的改造。這對服務公司來說是個好消息;它們能運用內建產品的力量,來突破線性成長的局限。但還有另一原因,或許是更急迫的原因,要把產品內建在服務中,那就是顧客對這種服務的需求持續提高。專業服務公司若遵循本文說明的各個步驟,就可提高獲利能力,並取得領先競爭對手的優勢。

( 劉純佑譯自“Putting Products into Services,”HBR , September 2016)



默罕伯.梭尼 Mohanbir Sawhney

凱洛格管理學院(Kellogg School of Management)講座教授,也是該學院科技與創新研究中心主任。他也為本文提到的利特(Littler)、EXL兩家企業提供顧問服務。


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