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研发如何赋能业务,“亿车商”的二次创新日志

研发如何赋能业务

在写这篇文章的时候,非常纠结,到底是写技术、业务呢,还是写创新、战略呢,还是为亿车商写个宣传呢,因为跨度大,为了聚焦,飞哥还是撩撩技术。

飞哥平时说的比较多的一个词是解决方案,何为解决方案,一句话:用最合适的方法解决目标问题。在IT数据化信息发展如此之快,人工智能、云计算、机器人,技术日新月异,如何给客户一个满意的结果非常重要,而过程就是我们要考虑的。而研发赋能,做为差异化的竞争手段,可以为企业带来差异化的竞争优势。

亿车商是我们第二次“创新”

今天4月上线了第一版,直奔车商赚钱的项目去,首先平台化,去中间渠道,可见阻力之大,集团内部推广都困难,这个市场不是你想要做就能做的。7月31日上线的第二版,我们打算直接抄竞争对手,先看看别人怎么做,所以第二期的想法提出到落地,研发用了不到一个月实现落地。

产品快速试错

在客户的真实目标不清楚前,研发研发众多的小产品,不管白猫、黑猫,抓住老鼠就是好猫。这里我们不谈论为什么市场目标不清楚,这个话题太广。而研发如何做到1星期1个产品,这对产品技术提出了很高的挑战,首先,产品技术也不懂市场,这不代表研发坐等目标清晰后再下手。产品设计能力,决定了我们不会大规模重复建设,一定是利用好现有基础设施。比如已经沉淀的技术成果,比如流程设计、权限设计、规则设计,已经成熟的第三方解决方案,比如:大数据报表、分析,规则引擎。

试错的基本策略:快和多。快,越早上线越好,留给市场运营的空间就越大。多,意味着你可以使用新技术,只要时间允许,技术还是挺喜欢写新的项目的,面对老项目,我就不信没有一个新人吐槽过老项目的代码逻辑混乱,无法下手,还不如重新写。所以,保持好迎接新产品的诞生的信心。

数据化运营

现时代不是互联网前期有个产品,研发上线就能获得用户的。在市场运营为主的新机遇,运营的首先任务是拉新,不管是增长黑客,还是付费推广等,而研发的任务是存活,做好应用体验和价值服务输出。利用好数据,研发需要提前做好数据收集、清洗、配合各部门的数据指标,并最终为企业输出数据监控、数据智能等一揽子事宜。春江水暖鸭先知,数据准确是基本素质,数据预测为产品的发展方向提供决策。如果,你的系统,还没有数据报表、数据BI,作为各决策者,是得考虑对策了,这里我推荐下市场上做到比较好的产品:帆软、阿里Quick BI。

未来,超越创新寻找新机遇

下图为2007年的阿里巴巴的生态系统图,而就是这个雏形,使得阿里可以有千亿市值的梦想。

阿里巴巴生态系统

未来,迎接追求进步过程去挑战各种问题,亿车商要服务全国更多车商,来个小目标,百亿市值。

最后,应用市场搜索“亿车商”,欢迎提意见。

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