作者：陈老师 个人公众号：接地气学堂
配套视频：数据分析师八大能力培养https://edu.hellobi.com/course/272 课程围绕着数据分析师八大能力，把解决业务问题和管理数据开发项目一网打尽
一诗以蔽之：
传统企业推动数字化核心难点，在于经营模式的不同。不像那些烧钱的互联网公司，花大价钱砸数据不心疼。那些还在靠买东西挣毛利的传统企业，是经不起大把烧钱的。“一个项目要吃掉一个分公司一年利润，那它能挣多少钱？”是永恒的问题。
另一个永恒的问题是权力分配。传统企业不像互联网企业，组织架构扁平。传统企业往往经营了很多年，政治关系复杂，权力分配讲山头。导致了新项目本身就难落地。如果是“数字化渠道”类的项目，就一定牵扯到线上线下销售关系。如果是“数据化管理”项目，就一定牵扯到现有的流程规范。反正都要动现有的东西，就一定有人不同意。
有些刚做传统企业项目的人，会幻想着“只要大老板支持”不就好了？传统企业不都是老板说了算吗？打个不恰当但是形象的比方。只幻想大老板支持，很容易遭遇“杀晁错，清君侧”的事。在具体落地的时候被执行部门PK死：
老板说得对，不代表做项目的人说的对，不代表做项目的人给的方案是对的。其他部门想攻击肯定从执行人和执行方案入手。
所以有一些条件是必要的：
大老板支持：这是必须品
立项要高深：什么大数据、人工智能、阿尔法狗一起放出来，越高深越好。立项太接地气的话会被现有的部门指责：这我们不已经有了吗？这个不就是换汤不换药吗？
落地速度快：立项高深不代表做的复杂。一期落地一定要，不然越拖得久，老板们期望值越高，最后摔得越惨。
落地要见效：早期落地的东西越要接地气。最好一线能马上用上，马上见效果。这样哪怕一开始没有多少人看好项目，至少在小部分人可以做出口碑
见效要推广：有了效果，就可以包装成功经验推广了。没有人会拒绝成功，大家只是怕背失败的责任而已。所以有了先例，一般就会有大量的合作进来，后期项目就顺利了。
这就是开头那首诗的来源。在我10年从业生涯中，传统企业是重要的客户群体，毕竟传统企业的开发能力弱，需要我们这些乙方提供服务。他们不缺改变的意愿，经常缺的，是改变的环境、氛围、思想准备。过往的成功往往会成为未来继续发展的阻力。所以在做项目的时候才得讲究战术，规避一些执行上的风险。
这里成功和失败的例子都太多了。说成功的，往往是抓住了一线的痛点做突破口，快速打造出成功标杆的。比如给某个建材企业做项目期间，就从一线导购能力弱，不懂专业知识入手，做一个《金牌导购》电子手册。导购们很轻松查到专业的材料知识还有销售话术，就很快速用起来。然后还做了小答题功能，答专业问题有奖，以大区为单位，答对的排行前10的领红包。又把基层积极性调动起来。渠道部看到门店的专业度提升，销量增加喜笑颜看。后边二期三期的项目就顺利成章往下做。
是滴，这些玩意一点都不大数据人工智能。然而却是突破的关键点，因为速度快，管用，所以一线愿意使用。一线愿意使用，就有机会收集更多数据，有机会把跟进提醒，信息推送落地。有了数据，有了愿意执行跟进信息的一线，后台的数据分析，算法，用户画像才能落实到业务开展上。不然就指望传统企业那个数据质量，直接上什么大数据，就是把地基打在烂泥里。
说失败的更多。比如某集团IT部想推一套精准营销系统，刚立项就被业务部门迎头痛击。顾问在台上讲大数据精准营销，用户标签，推荐系统价值。Blabla半天，底下业务部门开始开火了：我们的SKU很少，不像天猫京东那么多，为什么要用这种系统？用户标签采集需要一线做多少事情，要动现在的流程，培训/落地/执行/督导的成本哪里出？谁来出？全部落地完了要至少2年才能见效。到时候产品线布局有调整你的算法要不要改，又得多久才能见效？你基于旧产品线训练的算法凭什么可以用在新产品线？你推荐的东东和我们一线执行不会卖怎么办？为了执行你的推荐，话术/辅销品/产品展示流程谁来配合？……
台上的顾问被喷的体无完肤，一脸茫然不知道从哪里答起。是啊，你问一个写代码的人如何卖货，他肯定回答不上来。但是卖货却是传统企业最核心关注的问题。抛开问题去谈技术，真的就会被怼的这么惨。——啊哈哈哈，好在那个被怼的人不是我，但是惨案发生时我确实在场。会后有高人帮我点破真相：业务部门只是单纯的不想多一个IT审批流程而已，在方案里真正激怒他们的，是“基于系统统一管理营销资源”这一句话，只是人家没有直接攻击这一点而已。他们明知道程序员不会卖货，就故意刁难怎么卖货，一定会把人问死。
所谓：做事情既要低头看路，又要抬头看天，还得左右看人，就是这个道理。数据分析的方法是固定的，但如何发挥效果，还得结合具体企业需求来看。说了半天传统企业，其实互联网企业推项目照样一堆坑，不过那是另一个话题了，有空再分享。