“不久前,我們的合作伙伴神州數(shù)碼在為某工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)科教云平臺交付 IBM Cloud Paks 產(chǎn)品的過程中遇到了一個比較大的挑戰(zhàn):那就是在哪些環(huán)節(jié)使用 IBM Cloud Pak for Application,以及是用 IBM Cloud Pak for Application 全面取代其原來自建的容器化平臺,還是只替換其中不穩(wěn)定的部分?這個問題讓神州數(shù)碼和客戶都舉步維艱?!痹?2021 IBM think 中國論壇期間接受媒體采訪時,IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部客戶成功管理部總監(jiān)朱輝講了這樣一個故事,“于是他們就找到了 IBM,最后 IBM 客戶成功管理團隊加入,幫助項目得以順利地推進?!?/p>
”
IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部客戶成功管理部總監(jiān) 朱輝
這是 IBM 客戶成功管理部在成立短短 3個月后接手的第一個項目,不但促成了產(chǎn)品在客戶企業(yè)的成功落地,同時也佐證了 IBM 成立該團隊的初衷和意義,即“幫助客戶把技術用起來,陪客戶找到應用場景,與合作伙伴共同實現(xiàn)產(chǎn)品價值的最大回報?!?/p>
換句話說,IBM 客戶成功管理部服務的一個很大價值就是幫助客戶找出一個更具“合理性”的解決方案,在更合適的場景,讓產(chǎn)品充分發(fā)揮作用。在這個案例中,IBM 客戶成功管理部團隊的主要作用就是為客戶提出技術上的參考意見?!拔覀儠C合各種因素告訴客戶,我們認為最合理的做法是什么,如果按照這個方式去做,長久下去會有什么樣的風險。最后由客戶來做決定?!敝燧x解釋道。
成立百天,走過百個客戶現(xiàn)場
其實,在技術加速變革、企業(yè)數(shù)字化加速推進的當下,IBM 作為一個兼具技術與服務能力的科技公司,很快就意識到企業(yè)購買技術的目的和方式已經(jīng)發(fā)生了改變。一方面,企業(yè)不再為了擁有技術而采購,而是為了解決業(yè)務短板問題,完成自己的業(yè)務目標;另一方面,企業(yè)越來越傾向于通過訂閱的方式購買服務,而不是以 license(授權許可)的方式“買斷”。
也就是說,企業(yè)將越來越重視業(yè)務場景,也會越來越重視廠商的服務。于是,IBM 迅速調(diào)整了策略,在 2021年初還特別推出了全新的市場進入策略(Go-To-Market,GTM),在加大對客戶體驗方面的投入力度的同時,推動生態(tài)系統(tǒng)中的合作伙伴與自身的有效合力。
IBM 客戶成功管理部(CSM)正是在這一背景下成立的。據(jù)朱輝介紹,團隊成立 3個多月來已經(jīng)有 20多人加入,成員主要來自 IBM 中國的研發(fā)部門、IBM 全球企業(yè)咨詢服務部(GBS)以及外招的行業(yè)架構師?!八麄円词?IBM Cloud Paks 專家級的架構師,要么是企業(yè)數(shù)字化轉型某一技術領域的專家。”
雖然團隊還有待擴充,但朱輝表示,過去 100多天,IBM 客戶成功管理部門研究過、拜訪過、進駐過的客戶已經(jīng)超過了 100個,進入客戶現(xiàn)場也超過了 100天。在這個過程中,團隊支持客戶的工作包括幾個步驟:第一,與客戶一起探討當初購買 IBM Cloud Paks 的初衷和目的是什么;第二,探討在這一項目中,IBM 的產(chǎn)品能夠在什么地方發(fā)揮最大作用,找到其中具備“合理性”的場景;第三,幫助客戶善用產(chǎn)品,把產(chǎn)品用到極致;第四,讓產(chǎn)品最終進入企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)實現(xiàn)落地運營。
“所有這些工作的目的,都是希望盡快總結出在混合云和 AI 技術能力的支撐下,業(yè)務層面能夠產(chǎn)生什么樣的成功場景,總結出來之后加快復制速度,讓客戶盡快享受到其中的業(yè)務回報。”朱輝強調(diào)。
總結共通性場景,把復雜問題“顆?;?/p>
基于這樣的目的,IBM 客戶成功管理部已經(jīng)總結出了 10多個具有共通性的業(yè)務場景,包括智能化 IT 運維、精細化管理、應用性能管理、安全管理以及行業(yè)云等等。并且 IBM 強調(diào),在場景總結的過程中,淡化以往行業(yè)的界限和概念,更注重業(yè)務本身。
朱輝向至頂網(wǎng)記者舉例:“比如精準化營銷,它在金融行業(yè)里有,電信行業(yè)里有,甚至只是賣肉夾饃也可以有,因為它的業(yè)務需求是一樣的,只是在落地的過程中,數(shù)據(jù)的結構和內(nèi)涵不一樣?!?/p>
這意味著,行業(yè)通用的轉型方法論會被拆分為顆粒度更細的業(yè)務場景創(chuàng)新模式,而在為客戶提供服務的過程中,也就必須具體企業(yè)、具體問題、具體分析。在這方面,IBM 還基于經(jīng)過多年實踐的 Garage(車庫創(chuàng)新)方法論專門組建了 Technology Garage(車庫體驗中心)團隊,采用與客戶共創(chuàng)的方式,打造最小可行性產(chǎn)品(MVP),用 6-10周的時間,幫客戶做出一個“爆款”產(chǎn)品,解決實際的問題。
“很多企業(yè)在數(shù)字化轉型的過程中往往會不知道從哪開始做,而車庫團隊入駐之后,會拆解出幾個問題,然后針對一個小范圍著手,并且做得很深,保證客戶能做到投產(chǎn)。”IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部技術銷售總監(jiān)陳國豪表示,“在其中,我們有團隊、有技術,還有方法論,而車庫是一個手段,目的是幫助客戶進行業(yè)務層面的創(chuàng)新,而不僅僅是架構層面的?!?/p>
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IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部技術銷售總監(jiān) 陳國豪
所以,通過這樣的策略調(diào)整,IBM 與客戶、與合作伙伴的關系也在發(fā)生轉變,從過去“客戶獨立主導模式”轉變成了“強強聯(lián)手共同創(chuàng)新模式”,在這種新的模式下,客戶不用再獨立地去理解、消化、學習購買來的技術產(chǎn)品,而是由 IBM、合作伙伴與客戶一起,由 IBM 和合作伙伴把行業(yè)經(jīng)驗、專家知識、參考架構理念和成功案例一并交付給客戶,讓客戶能夠回歸到自己想做的事,專注于自身流程的重構、數(shù)據(jù)的梳理、業(yè)務的創(chuàng)新,而不是去琢磨復雜的技術。
豐富的產(chǎn)品選擇,“直給”的交付方式
顯然,這對于 IBM 來說更具挑戰(zhàn)性。首先,這要求 IBM 不僅要足夠熟悉客戶的業(yè)務場景,還要能提供足夠豐富的產(chǎn)品選項,并且把這些產(chǎn)品融合于一個平臺之上,供客戶根據(jù)業(yè)務需要靈活選擇。
而 IBM Cloud Paks 的優(yōu)勢恰在于此。構建于紅帽 OpenShift之上,IBM 提供的 Cloud Pak for Watson AIOps、Cloud Pak for Integration、Cloud Pak for Network Automation、Cloud Pak for Business Automation、Cloud Pak for Data、Cloud Pak for Security 產(chǎn)品組合,就是分別從應用、集成、多云和智能運維、自動化、數(shù)據(jù)、安全 6大典型的場景訴求出發(fā),能夠為企業(yè)的混合云和 AI 落地提供稱得上是“面面俱到”的技術支持。
以 IBM Cloud Pak for Data 為例,其中包含了 IBM 過去多年積累的企業(yè)級軟件能力,比如 Information Server、Planning Analytics、Master Data Management、Informix、SPSS 等等,但是這些軟件與過去并不相同,它們?nèi)拷?jīng)過容器化處理,通過微服務的方式再交付給客戶;除此之外,其中還疊加了 IBM 在新技術趨勢下的新的企業(yè)級 AI 能力,包括 Watson Machine Learning、Watson OpenScale、Watson Studio、Analytics Engine for Apache Spark 等等。
據(jù)朱輝介紹,基于如此豐富的產(chǎn)品組合,IBM Cloud Pak for Data 可以幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理、構建 AI 模型,然后服務于決策優(yōu)化。“并且,對于客戶來說,他們只需要購買一個 Cloud Pak,就能按需訂閱所有服務。舉例來說,有的客戶買 IBM Cloud Pak for Data 最初就為了 Watson Studio,后來慢慢發(fā)現(xiàn)它還有數(shù)據(jù)治理等能力。”
當然,還有非常重要的一點是,如此龐大的產(chǎn)品陣列還要以最“直給”的方式交付給客戶——這便是促使“IBM 魯班計劃”誕生的重要原因。
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IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部副總裁姜錫岫解釋,“IBM 魯班計劃”的概念就是希望把 IBM 的混合云和 AI 這些高深的技術用直觀、簡單的方式呈現(xiàn)給客戶和合作伙伴。為此,IBM 在研發(fā)中心中搭建了一個完整的混合云平臺環(huán)境,與合作伙伴和客戶一起,把基于混合云的技術以及工作負載放在魯班框架里展示,最終賦能于客戶和合作伙伴。
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IBM 大中華區(qū)科技事業(yè)部副總裁 姜錫岫