贵阳市的经济支柱是什么（现代数据中心是什么部门）
现代数据中心是什么部门，贵阳市的经济支柱是什么？
关于经济支柱的问题，我之前刚好有详细查询过相关的官方数据，其实，从GDP的比重占比，就可以看出来，贵阳产业机构的侧面：
2017年，贵阳全市财政总收入是782.85亿元，全年GDP是3537.96亿元，三次产业结构比为4.2：38.8：57.0。
这个数据什么意思呢？也就是说，第一产业（属性是取自于自然界的，比如农业）占比是很小的，只占到4.2%，而第二产业（加工取自于自然的生产物，比如工业）占比是38.8%，第三产业的占比是57%。
△贵阳旺盛的消费
其实，数据的结果，和很多人的生活经验还算是很相符的，贵阳人“有钱”“消费旺盛”等感性体验，也很说明问题了，第一产业占比低，说明农业人口不算多，而第二产业，工业的占比也没有过半，算不上支柱产业，而第三产业，比如服务业、金融业、大数据产业等，很多属于第三产业，说起来，贵阳的经济结构还算很健康的。
第三产业很兴盛，就是说这个城市的服务业等很旺盛，其实，从生活经验来看，贵阳比较旺盛的消费，主要集中在餐饮、旅游、酒店住宿、文娱社交等方面，现在，大力发展的金融、大数据等相关行业，也是在蓬勃发展的，而且日后的潜力和爆发力可能会超出很多人的想象。
△从小学生招生数可以看出，这座城市的人口逐年增长
其实，像贵阳这种二线稍微靠后的城市，要想弯度超车，再像石家庄、柳州等城市的工业化，并不一定有那么高的效率，而且环保的代价也不低，毕竟时代不同了，现在很多重工业基地，看看现在的东北就知道，工业的神话并不一定永远牢不可破。
△有着“中国数谷”之称的贵州贵阳
比较值得欣慰的是，现在贵阳的势头很旺，特别是大数据、金融等相关行业，有着“中国数谷”之称的贵阳，不经是数据之都，更是一座旅游之城，生态环保的山地公园省，更是有着充裕的可供开发的旅游资源，宜居等属性也成为这座城市名片。
总体上看来，有一句话叫做“三十年河东，三十年河西”，前面几十年是东部沿海的“先富”，现在“后富”的地方也未必不会成为和“先富”一样的发达地方，看美国的经验就知道，美国西海岸加利福利亚的洛杉矶等大城市，都和东部五大湖有一定的地理距离，但是，并不影响其知名度和繁荣度，现在的交通越来越发达，特别是贵州县县通高速，步入高铁时代之后，贵阳这座城市，也让人拥有更大的想象空间。
市局机关党委工作忙吗？
给你说，工作很累，事情多且繁杂。
首先是党务工作。十九大以来，对党的工作要求比较严格，几乎每年都有主题教育实践活动，比如群众路线教育实践活动、学党章党规、学系列讲话，做合格党员、“不忘初心、牢记使命”主题教育实践活动。一是起初就拟定活动方案，下发文件。二是召开动员会前，还要给领导撰写讲话稿、会议主持词、会议议程、会议通知。特别是领导的讲话稿以前嘛还可以在网上下载一篇文档修改 一下，现在网上不能下载，处处都要钱，最大的是不能结合你的部门特征来进行，很空洞，不务实，说白了不接地气，对于领导要求高的，比较注重文稿质量的，那你可要多花时间准备，先向请示领导大方向从哪些大段落，几点要求，反复修改还根据他的个人爱好在网上找一些排比句，对偶句，善于在其他文章中利用好的方面，“他山之石，可以攻玉”，学会用名人名方，历史典故，诗词等，还要加入实际案例。三是其他准备工作。领导事情多，开大型会议的时间不确定的，必须提前给办公室说把会议准备工作做好，包括上级领导或本级双重管理的领导的姓名、职务、座次、会标等都要想到，细节到位。四是开展大学习大调研大讨论活动，党办收集读书笔记，调研文章，心得体会。五是事后还要做到收尾工作，撰写信息简报，整理收集图片，归类保存，现在要求痕迹管理，处处都要有痕迹。其次精神文明工作。如果是垂直管理属于双重管理。一是业务主要从属于上级，有相关科室对应。党务工作和其他精神文明工作：脱贫攻坚、双拥、统战、文明创建主要属于地方，还好这两年没有了计生三结合工作，并且绩效目标考核属于地方考核，关系全局百多几百号人一年的考核就很重要，整得好大家领绩效奖时没有想到你，遇到批评通报扣分时，大家都责怪你。比较大点的有两件事：一是脱贫攻坚工作，该工作是这几年的大事，一般情况下都是由机关党委负责管理工作，上报市脱贫攻坚办、扶贫局的各种报表、脱贫攻坚材料、上报各种善于脱贫方面的表彰材料，实际工作中，人无完人，会干农村工作往往都不会写材料，任务自然落实在自己头上，撰写先进材料，提炼工作亮点，突出典型事迹都要从你大脑中思考，填写表彰审批表，上报纸质材料和电子文档等一系列的事情。二是七一表彰工作，每年都要表彰一批先进党组织和优秀共产党员和党务工作者，也涉及一系列资料的完善上报。三是其他先进材料的上报，统战、双拥、意识形态等资料，包括计划，信息简报，工作总结。再次要注意时间性。多数材料是事先有文件要求或工作提示的，但有些时候上报材料存在“开口要闭口到”的情况，对于一个数据和材料，上报出个工作提示，中午下班或下午下班前就要报，整得大家手忙脚乱的，多尴尬的，动不动就出通报或与绩效考核挂钩。上下机构设置有待明确市局以上部门设置更细，党务工作原则是机关党委，纪检监察是纪检组，而党建科部署的任务是否都是机关党委。个人晋升空间看领导对你的重视程度党务工作近年来都相对重要，对党务工作的考核自然就多。如果领导重视精神文明建设则多分配点能写大材料的，年轻人则很容易得到锻炼。累就累在写大材料，比如单位的综合性的思想政治工作汇报材料、党建工作汇报材料，精神文明工作的汇报材料，单位和个人的先进事迹材料都是大材料，是干货，一定得结合单位的具体情况撰写，除了套语外都是实的，不来虚的。如果自己有潜力有前途想要晋升，则好好干，你事情干得多领导一定是晓得的，只不过单位是个综合性部门，党办是其中之一，还得考虑系统性。
网络安全是做什么的？
在信息化的现代，网络安全产业成为保障“新基建”安全的重要基石，我国网络安全行业市场规模一直呈现高速增长态势。未来，随着5G网络、人工智能、大数据等新型网络技术在各个领域的深入开展，其将为网络安全企业的发展提供新的机遇。
随着科技的进步和社会的发展，网络安全的概念和内涵不断演进。其发展历程可分为起源期、萌芽期、成长期和加速期四个时期，分别对应通信加密时代、计算机安全时代、信息安全时代以及网络空间安全时代。
目前网络安全正处于网络空间安全时代的加速期：2014年中央网络安全和信息化领导小组成立后，网络安全法、等保2.0等政策不断出台，网络安全上升为国家战略。
与信息安全时代的区别在于网络边界逐渐模糊或消失，仅凭传统的边界安全已不能做到有效防护，防护理念和技术发生深刻改变，主动安全逐渐兴起。安全解决方案和安全服务也越来越被重视。
从我国网络安全市场规模来看，2013年开始，随着国家在科技专项上的支持加大、用户需求扩大、企业产品逐步成熟和不断创新，网络安全产业依然处在快速成长阶段，近年来，受下游需求及政府政策的推动，我国网络安全企业数量不断增加，网络安全产业规模也不断发展。
根据中国网络安全产业联盟(CCIA)披露数据，2015-2019年，市场规模增速始终保持在17%以上，2019年我国网络安全市场规模达到478亿元，CCIA预计2020年我国网络安全市场规模为553亿元，同比增长15.69%。
按照产品结构划分，网络安全可以划分为安全硬件、安全软件及安全服务三大类，而每一大类产品包含众多的细分市场，如安全硬件包括防火墙、VPN、入侵检测与防御等，安全软件包括防病毒软件、终端安全软件、邮件安全软件等，安全服务包括咨询、集成、培训、运维等。
IDC表示，2020年，安全硬件在中国整体网络安全支出中将继续占据绝对主导地位，占比高达59.1%，安全软件和安全服务支出比例分别为18.4%和22.5%。
网络安全行业的发展一直是威胁、技术和监管等方面相互博弈的结果，最终达到一个均衡。新的威胁、技术以及新的监管要求，都会带来市场需求的增长。而对安全企业来说，需要密切关注这些力量的变化，推出适合的产品和服务，这样才能在市场上处于不败之地。
随着国家政策对我国网络安全行业的保驾护航，以及网络安全需求日益快速增加，政府、企业、个人在网络安全保障方面的投入都将不断增加，产业发展的驱动力强劲;多重利好因素促使我国网络安全行业市场规模保持着较快的增速增长。
结合IDC、CCIA等的预测，预计到2026年我国网络安全行业市场规模将持续增长到1444亿元，年复合增长率约为17.6%。
—— 以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
互联网运营的数据分析如何做好？
眼花缭乱的东西很多，真正派上用场的，却不见得是那些看起来炫酷的。很多方法朴实无华，却解决大量的问题。
下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心，其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。
我们从第十个方法倒着讲，重要性并无优劣之分，但压轴的，往往是最重要的。
方法十：Link Tag的流量标记
Link tag标记流量源头 ，绝对是所有方法中最为基本重要的一种。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源，也同样适用于app下载来源的监测（但后者需要满足一定的条件）。
Link tag的意思，是在流量源头的链出链接上（链出URL上）加上尾部参数。这些参数不仅不会影响链接的跳转，而且能够标明这个链接所属的流量源是什么（理论上能够标明流量源的属性数是无限的）。
Link tag不能单独起作用，必须要在网站分析工具或者app分析工具的配合下工作。
Link tag是流量分析的基础，要严肃的分析流量，不仅仅是常规分析，还包括归因分析（attribution analysis），都需要使用link tag的方法。
方法九：转化漏斗
分析转化的基本模型是转化漏斗（conversion funnel），这个大家都应该很熟悉了。
转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是实现销售，所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。但转化漏斗的最终转化也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟（session duration >10minutes）。对于增长黑客而言，构建漏斗是最为常见的工作。
漏斗帮助我们解决两方面的问题，第一、在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点；第二、在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程受到损害。
漏斗的构建很简单，无论web还是app，都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奥秘则很丰富。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用，乐趣无穷。我在互联网数据运营的课程中也会具体讲解。
方法八：微转化
人人都懂转化漏斗，但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了，而微转化却可以做到。转化漏斗解决的是转化过程中的大问题，但大问题总是有限的，这些问题搞定后，你还是需要对你的转化进行持续优化，这个时候必须要用到微转化。
微转化是指在转化必经过程之外，但同样会对转化产生影响的各种元素。这些元素与用户的互动，左右了用户的感受，也直接或者间接的影响了用户的决定。
比如，商品的一些图片展示，并不是转化过程中必须要看的，但是它们的存在，是否会对用户的购买决定产生影响？这些图片就是微转化元素。
个人认为，研究微转化比研究转化更好玩。有一些案例，课堂上跟大家讲。
方法七：合并同类项
合并同类项是大家容易忽视的常用方法。我们往往非常重视细分，但有的时候我们却需要了解更宏观的表现。
合并同类项就是这样的方法。举一个例子，我问你，一个电子商务网站，所有商品页的整体表现如何？它们作为一个整体的bounce rate怎么样，停留时间怎么样，用户满意度怎么样等等，你能够回答吗？
如果我们查看每一个商品页的表现，然后再把所有一个一个页面的数据加总起来作分析，就太麻烦了（根本无法实现分析）。这个时候，我们必须要合并同类项。
如何合并？利用分析工具的过滤工具或者查找替换功能。不支持这样功能的工具你可以考虑扔掉了，因为这根本不应放在增长黑客的专业装备箱中。
合并同类项还有很多用途，比如你要了解web或者app一个版块（频道）的整体表现，或者你要了解整个导航体系的使用情况，这都是必须使用的方法。
方法六：AB测试
增长黑客不谈AB测试是耻辱。
通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题，想个主意，做出原型，测试定型。
比如，你发现转化漏斗中间有一个漏洞，于是你想，一定是商品价格不对头，让大家不想买了。你看到了问题——漏斗，而且你也想出了主意——改变定价。
但是这个主意靠不靠谱，可不是你想出来的，必须得让真实的用户用。于是你用AB测试，一部分的用户还是看到老价格，另外一部分用户看到新价格。若是你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化。若真如此，新的价格就被确定下来（定型），开始在新的转化高度上运行，直到你又发现一个新的需要改进的问题。
增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，如何验证的？主要方法就是AB测试。
今天的互联网世界，由于流量红利时代的结束，对于快速迭代的要求大大提升了，这也使我们更加在意测试的力量。
在web上进行AB测试很简单，在app上难度要高很多，但解决方法还是很多的。国外那些经典app，那些卖钱游戏，几乎天天都在AB测试。
方法五：热图及对比热图
热图是一个大家都喜欢的功能，它是最直观的记录用户与产品界面交互的工具。不过真用起来，可能大家很少真正去深究吧！
热图，对于web、app的分析，都非常重要！今天的热图相对于过去的热图，功能得到了极大的提升。
在web端，过去一些解决不好的问题，比如只能看链接的被点击情况，点击位置错位，对浮层部分点击的标记，对链出链接的标记等等，现在已经有好的工具能够提供很多新的办法去解决。在app端则分为两种情况，内容类的app，对于热图的需求较弱；但工具类的app对于热图的需求则很显著。前者的screen中以并列内容为主，且内容动态变换，热图应用价值不高；后者则特别需要通过热图反映用户的使用习惯，并结合app内其他的engagement的分析（in-app engagement）来优化功能和布局设计，所以热图对它们很重要。
要想热图用的好，一个很重要的点在于你几乎不能单独使用一个热图就想解决问题。我常常用集中对比热图的方法。
其一，多种热图的对比分析，尤其是点击热图（触摸热图）、阅读线热图、停屏热图的对比分析；
其二，细分人群的热图对比分析，例如不同渠道、新老用户、不同时段、AB测试的热图对比等等。
其三，深度不同的互动，所反映的热图也是不同的。这种情况也值得利用热图对比功能。例如点击热图与转化热图的对比分析等。
总之，分析很多用户交互的时候，热图简直是神器，只不过，热图真的比你看到的要更强大！
方法四：Event Tracking（事件追踪）
互联网运营数据分析的一个很重要的基础是网站分析。今天的app分析、流量分析、渠道分析，还有后面要讲到的归因分析等等，都是在网站分析的基础之上发展起来的。
但是，早期的网站分析有一个特点，就是对于用户在页面上互动行为的记录，只能记录下来一种，就是点击http链接（点击URL）。不过随着技术的发展，页面上不仅仅只有http链接，页面上还有很多flash（现在flash都要被淘汰了）、JavaScript的互动链接、视频播放、链接到其他的web或者app的链接等等，用户点击这些东西就都无法被老方法记录下来了。
不过，有问题就一定有方法，人们发明了event tracking来解决上面的问题。event tracking本质上是对这些特殊互动的定制化监测，而由于是定制化，所以反而有了更多附加的好处，即可以额外添加对于这个活动的更多的说明（以event tracking这个方法的附件属性的方式）。结果，这个方法甚至有些反客为主，即使是一些http链接，很多分析老手也喜欢把它们加上event tracking（技术上完全可行），以获得更多的额外监测属性说明。
随着app的出现，由于app的特殊性（屏幕小，更强调在一个屏幕中完成互动），分析app的page（实际上应该是app的screen）间跳转的重要性完全不如web上的page之间的跳转，但分析app上的点击行为的重要性则十分巨大，这就使我们分析in-app engagement的时候，必须大量依赖event，而相对较少使用screen。这就是说，在app端，event反而是主，page（更准确应该是screen）反而是辅！
这也是为什么，这个方法你必须要掌握的原因。
方法三：Cohort分析
Cohort分析还没有一个所有人都统一使用的翻译。有的说是队列分析，有的说是世代分析，有的说是队列时间序列分析。大家可以参考维基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%9F%E5%88%97%E7%A0%94%E7%A9%B6，找找自己觉得合适的译名。
无论哪种叫法，cohort分析在有数据运营领域都变得十分重要。原因在于，随着流量经济的退却，精耕细作的互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。Cohort分析最大的价值也正在于此。Cohort分析通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来发现哪些因素影响短、中、长期的留存。
Cohort分析受到欢迎的另一个原因是它用起来十分简单，但却十分直观。相较于比较繁琐的流失（churn）分析，RFM或者用户聚类等，Cohort只用简单的一个图表，甚至连四则运算都不用，就直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存（或流失）变化情况。甚至，Cohort还能帮你做预测。
我总觉得cohort分析是最能体现简单即美的一个典型方法。
方法二：Attribution（归因）
归因不是人人都听说过，用好的更是寥寥无几。 不过，考虑到人们购买某一样东西的决策，可能受到多种因素（数字营销媒体）的影响，比如看到广告了解到这个商品的存在，利用搜索，进一步了解这个商品，然后在social渠道上看到这个商品的公众号等等。这些因素的综合，让一个人下定了决心购买。
因此，很多时候，单一的广告渠道并不是你打开客户闸门的阀门，而是多种渠道共同作用的结果。
如何了解数字营销渠道之间的这种先后关系或者相互作用？如何设置合理的数字营销渠道的策略以促进这种关系？在评价一个渠道的时候，如何将归因考虑在内从而能够更客观的衡量？这些都需要用到归因。
如果你是互联网营销的负责人，归因分析是必不可少的分析方法。在我的课堂上，会特别多的篇幅讲解这个方法。
方法一：细分
严格说，细分不是一种方法，它是一切分析的本源。所以它当之无愧要排名第一。
我经常的口头禅是，无细分、毋宁死。没有细分你做什么分析呀。
细分有两类，一类是一定条件下的区隔。如：在页面中停留30秒以上的visit（session）；或者只要北京地区的访客等。其实就是过滤。另一类是维度（dimension）之间的交叉。如：北京地区的新访问者。即分群（segmentation）。
细分几乎帮助我们解决所有问题。比如，我们前面讲的构建转化漏斗，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分。流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。
维度之间的交叉是比较体现一个人分析水平的细分方法。比如，我的朋友孙维（卡车之家的数据负责人），他将用户的反馈作为event tracking的属性（放在了event action属性中），提交给GA，然后在自定义的报告中，将用户反馈和用户的其他行为交叉起来，从而看到有某一类反馈的用户，他们的行为轨迹是什么，从而推测发生了什么问题。
分析跳出率时，我们也会把landing page和它的traffic source（流量源）进行交叉，以检查高跳出率的表现是由着陆页造成，还是由流量造成。这也是典型的维度交叉细分的应用。
无细分，毋宁死。
数字化本质是什么？
什么是数字化转型？数字化转型（DX）就是利用数字化技术来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施。它是一种使业务创新得以实现的策略，该创新基于将数字技术整合到您的运营流程，产品，解决方案和客户互动中。该战略的重点是通过数字资产的创造和货币化来利用新技术（如移动、Web、社交、大数据、机器学习、人工智能、物联网、云计算、区块链）的机遇及其对业务的影响。
数字化转型涉及数字化生态系统的构建，在该生态系统中，客户，合作伙伴，员工，供应商和外部实体之间保持一致和无缝集成，从而为整体提供更大的整体价值。为什么要进行数字化转型？由于市场的快速变化和新兴数字技术的兴起，数字化的颠覆性有可能迅速破坏现有企业并快速重塑市场。没有哪个行业能够抵御这种数字化的颠覆，其中最脆弱的行业位于漩涡中心。速度和规模对于每个行业都会有所不同。以下是一些公司如何以新的方式利用数字技术、改变和颠覆企业的一些例子：• 制造企业正在利用3D打印、人工智能和共享经济来创建和管理定制的设备部件。• 轮胎公司正在将轮胎嵌入物联网传感器，为客户提供基于行驶里程的“轮胎即服务”。• 零售商正在为顾客提供传感器，以自动补充常用的家用物品。• 媒体公司正在使用机器学习和自然语言处理能力的机器人记者来撰写体育新闻和季度财务报告。• 汽车公司正在打印3D汽车，并且在没有驾驶员的情况下自动运行汽车。• 房地产公司正在利用区块链来安全地记录，追踪和转移地产权益。• 能源公司正在利用数字双胞胎来创建他们设备的数字复制品，并利用设施进行实时监控和分析，以获得洞察力，以提供主动和预防性服务。• 酒店在礼宾服务台利用机器人迎接来宾，提供当地餐饮，旅游景点的建议和指示。数字化转型可以是线性的也可以是指数的。很多公司正在研究如何进行线性数字化转型以实现现代化和改善当前的运营。在许多情况下，这些组织都在研究数字化转型的机会是关键所在。但是，从根本上改变组织的运作方式是指数字化转换的组成部分。这就要求对整个组织的观念进行根本性的转变，并全盘接受使用数字技术进行所有内部和外部的流程和交互的变化。例如，一个通过数字技术使其分销系统现代化的零售商正在经历线性转变。一个建立电子商务网站的零售商正在以极大地改变其接触和向客户销售的方式展示指数级的数字化转型。在挑战商业世界的现状，实现数字化转型时，一定程度的抵抗是不可避免的。实际上，根据《福布斯》引用哈佛商学院的研究的文章，所有组织变革工作中有70％失败了，“原因之一是，高管就他们的计划和想法根本没有从足够的人那里得到足够的支持。”因此，在拥抱新客户之旅时，让您的员工实现数字梦想至关重要。正如《哈佛商业评论》最近的一篇文章所强调的那样，“数字化转型是不断变化的经营方式”。它不仅限于实施新技术。员工需要了解变更所涉及的内容，为何必须进行变更以及它们对角色的意义，以便他们有动力与您一起实现这些变更。正如你从上面的例子中看到的，新进入者和传统企业正在以新的方式利用数字技术，并以更好的运营效率、价值主张、产品、客户体验和参与模式进入到市场。你需要利用并应用正确的数字技术和能力来创建和捕获新的业务价值，与外部变化保持同步，并在市场中保持竞争力。关于启动数字化转型的策略虽然数字技术——从机器人过程自动化(RPA)到分析和人工智能(AI)——开启了企业中前所未有的商机。不幸的是，大多数组织都难以以一种实用的、灵活的和可扩展的方式部署数字创新。它们常常会以多个独立的、短期的解决方案而告终，这些解决方案具有较长的开发周期、较高的成本和令人失望的结果。那么，企业如何成功启动数字化转型？这里有五个最重要的技巧，这些技巧从一开始就可以引入并为公司顺利过渡到数字化成功奠定基础。1、概述您的愿景明确的领导力和透明度在这里至关重要。毫无疑问，人们希望为一个成功且不断发展的组织工作-在正确的业务工具的支持下，数字化转型显然是关键部分。因此，如果领导团队清晰，公开地传达公司的目标，具体计划和基本原理，则他们更有可能对新战略做出积极反应。团队经理需要准备好与员工一起研究变更的细节，概述对每个角色的实际影响。关注每个人的日常工作的好处是很有用的。毕竟，我们所有人都想找到提高生产力和行驶更顺畅的方法！例如，在销售团队中，您可能希望采用新的销售线索管理解决方案。与其将变更强加于您的团队的工作方式，不如确切地传达您选择的解决方案将如何帮助他们更聪明地工作，为潜在客户带来更大的知名度并改善转换率，没有人会对此产生争论。2、让员工参与决策虽然您可以将新客户之旅的总体策略设置为管理级别，但是实施可以是共同的责任。实际上，通过使员工在团队级别上尽可能紧密地参与决策（例如选择特定的业务工具如怡海软件CRM系统），可以提高确保在整个公司内完成项目目标的机会。这也意味着您正在充分利用可用的人才库和专业知识，同时表明公司重视员工的技能和经验。分配任务时，请确保他们发挥每个团队成员的优势。与每个人明确他们的工作对整体结果至关重要的重要性。高度参与该项目的员工将成为您的倡导者，更有可能提出想法并与同事分享他们的热情–所有这些都会反映在与客户打交道中！3、循序渐进不要一味地用信息轰炸员工-人们会花时间习惯于新的工作方式，即使他们习惯了新客户之旅和数字自助服务的现实生活。采取循序渐进的方法会有所帮助，这表明这不是通过数字化转型跳跃性的尝试，而是旨在将公司带入下一阶段的经过深思熟虑，有组织且分阶段进行的计划稳定增长。为了使您对策略充满信心，您需要证明新程序或新技术在起作用。您可以引入一些“捷径”，例如一个移动CRM应用程序，它可以将您的员工与您的客户文档和数据实时地连接起来，以便他们可以随时随地提高工作效率。同样，采用分阶段的方法，可以更轻松地解决任何无法预见的问题，避免它们成为瓶颈从而可能破坏更广泛项目的成功。4、倾听并回应反馈我们经常谈论听取客户反馈以改善客户体验的重要性，但是现在是时候将您的注意力转移到内部受众上了。工作方式的任何重大变化都会引起人们的关注，因此请确保团队经理有时间为员工提供定期发表意见的机会。重要的是不要将目标牢牢地固定在愿景上，以至于让它掩盖了实施过程中那些面对现实的人们提出的任何实际问题。理想情况下，可以鼓励员工与经理一起帮助解决问题-再次推动购买和团队协作，而不是将其视为强制变革。5、数据驱动（1）设定数据策略：您已经掌握了大量关于顾客、客户和业务的隐藏信息，这些信息可以帮助您转换您的组织，并将其提升到一个新的水平，且仅当您将数据视为作出所有业务决策的战略资产时。设定数据策略与设定目标不同。目标设定是整个组织设定的年度目标相一致。然而，对于每个子团队，数据策略可能是不同的，但仍然有助于解决顶级业务问题。这些不同的策略不需要受一组约束条件所束缚。（2）民主化数据：在整个组织中实现数据民主化。从基层员工到CEO，每个人每天都要做出商业决策。但是并不是所有的组织都能完全实现数据的民主化，解决的办法是找出如何向相关决策者提供相关数据，使他们能够增强决策能力。观察人们的角色，确定他们每天做什么决定，然后为他们提供支持这些决定的数据。（3）构建数据驱动的文化：在您的组织中创建数据科学和分析文化。领导者必须鼓励员工养成在做决定时查看数据的习惯，在技术团队和非技术团队之间架起桥梁，以便他们能够无缝地协同工作，以实现和操作机器智能。另外必要时培训双方团队了解彼此的角色和职能。（4）加快洞察速度：使整个组织中关于您的业务的信息和洞察力民主化。如果您为决策者提供高速、动态的洞察力，他们将养成数据驱动决策的习惯。在整个组织中释放洞察力的最简单和最好的方法之一是使用动态仪表板工具，该工具提供对数据内外的洞察力。（5）衡量数据科学的价值：采取行动。您必须度量数据科学和机器学习对您的业务的价值和影响，并将此指标作为您的关键性能指标(KPIs)之一。在此过程中，优先考虑具有最高潜力ROI的数据科学投资。（6）实现数据治理框架：您的数据资产必须是安全和私有的。这是一个优先事项，现在，所有大型公司都应该彻底建立数据治理、安全和隐私。组织必须首先获得对其数据流(从数据源流向数据目的地)的高度可视性。这需要可视化和量化各种数据路径，了解不同的数据类型，以及与这些数据交互的工具。数字化转型作为一个具有多个相互连接的中间目标的旅程，致力于跨高度连接的流程，部门和业务生态系统之间的持续优化，在此之间建立正确的桥梁（前端和后台之间的桥梁，来自“物联网”的数据）以及决策，人员，团队，技术，生态系统中的各种参与者等）是成功的关键。怡海软件采取明智的内部数字化转型计划方法和模式，以更快的开发时间、更好的客户体验、更高的ROI和更高的敏捷性不断推动客户的成功，商业价值的增长和创新。毫无疑问，数字化转型和新客户之旅正在影响每个行业，如果企业所有者要在数字时代蓬勃发展，就必须在不同程度上实施变革。ABOUT/关于应手达应手达是国内领先的自由职业者平台，可以轻松解决企业的各类任务需求。平台上入驻了超过30000名各行各业的自由职业专家，为企业提供一站式的服务，帮助各类企业简单、低成本、高质量的进行线上转型，真正实现了与企业的共赢。