虽然产品经理经常被调侃“对着竞品抄”,但是如果真的照做,只会把自己的产品做成四不像。本文将会针对市面上比较常见的产品系统进行解剖,了解这些系统的优劣势、各自的服务对象,产品定位以及在产品设计过程中所需要注意的事情,最后针对数据产品经理以及大数据产品经理进行解读,希望对大家有帮助。
最近小编在各个公司面试过程中,都发现了一些问题,有感而发写出这篇文章,希望能够让各路英雄好汉清楚,自己做的系统究竟在解决什么问题,系统的本质是什么,而不要因为环境和一些成功的产品案例,而导致了你们局限于某些系统只能干某些事情,久而久之,你们将会在产品领域迷失,并且没有把控好产品定位,直至把产品搞得四不像。
在这里特别是要cue一下各个中小型企业的老板,在没有专业知识背书的情况下,他们只知道哪些产品有资本价值,然后很容易拍脑袋就去做别人系统的一些功能。作为产品的我们,一定要有边界感,知道什么可为,什么不可为。
开始之前,给大家再分享几篇小编针对产品经理常会遇到的瓶颈问题给出了一些解决方案,如果有遇到类似的问题,大家也可以去看看,希望能够对你们有所帮助。
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一、前言
此次文章的内容,会针对市面上比较常见的系统给各位进行解剖,让大家清楚这些系统的优劣势,各自的服务对象,产品定位以及在产品设计过程中所需要注意的事情,最后还会给大家针对数据产品经理以及大数据产品经理进行一个解读,本文章会提及到的系统如下,如果有你感兴趣的,记得收藏!
- CRM(客户关系管理系统)与SCRM(社交客户关系管理系统)
- PLM(产品生命周期管理)与OMS(订单管理系统)
- MES(制造执行系统)与TMS(运输管理系统)
- SCE(供应链执行系统)与WMS(仓库管理系统)
- BI(商业智能系统)与MIS(管理信息系统)
- ERP(Enterprise Resource Planning,企业资源规划)
- SaaS(软件即服务系统)与PaaS系统
- ERP,SaaS,PaaS,CRM的对比(通过关联,差异,优劣势全面剖析)
本篇文章的重点在于1,6,7,8,如果更关注1、6、7、8的朋友们,可以直接跳过中间部分,而中间2,3,4,5主要是给大家介绍一下企业里面会用到的集成系统是哪些,如果我们要搭建自己的系统的时候,可以考虑哪一部分可以做集成,哪一部分可以自己研发,让你们的系统更加灵活,投入产出比更加高效,这篇文章会告诉你们答案
二、正文
1. CRM(客户关系管理系统)与SCRM(社交客户关系管理系统)的关联和差异以及它们对应具有代表性的产品
CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)和SCRM(Social Customer Relationship Management,社交客户关系管理)都是涉及到客户关系管理的概念,它们之间的关系和差异主要体现在如何与客户进行交互和管理关系上。
CRM(客户关系管理):CRM是一种管理公司与现有和潜在客户的关系的战略和技术。这通常涉及到使用CRM软件来收集和分析客户数据,以改进销售、营销和客户服务的效果。CRM系统的主要功能包括联系人管理、销售机会管理、市场活动管理、客户服务和支持等。
SCRM(社交客户关系管理):SCRM是一种扩展了传统CRM的策略,它将社交媒体平台纳入到客户关系管理的流程中。SCRM的主要目标是通过在社交媒体平台上与客户进行互动,建立更强的客户关系。SCRM的主要功能包括社交媒体监控、社交媒体营销和销售、社交媒体客户服务等。
关联:SCRM可以被看作是CRM的一种扩展或补充。它们都以提升客户满意度和忠诚度、提高销售和市场营销的效率为目标,只是在实现这些目标的手段上有所不同。CRM侧重于管理和分析内部收集的客户数据,而SCRM则侧重于利用社交媒体平台进行客户互动和信息收集。
差异:CRM和SCRM的主要区别在于它们的交互模式。在CRM系统中,公司与客户的交互通常是一对一的,而且往往是公司主导的。而在SCRM系统中,公司与客户的交互可以是一对一的,也可以是一对多的,而且更多的是由客户主导的。此外,SCRM通常需要处理的数据量比CRM更大,因为它需要收集和分析的信息不仅包括公司内部的数据,还包括社交媒体上的公开数据。
CRM代表产品:
- Salesforce:这是全球最大的CRM解决方案供应商之一。Salesforce提供一系列的产品,包括销售管理、客户服务、市场营销自动化等。
- Microsoft Dynamics 365:Microsoft的CRM解决方案包含了销售、客户服务、市场营销、项目服务自动化等多个模块。
- SAP CRM:SAP是全球最大的企业软件供应商之一,其CRM解决方案包括销售、服务、市场营销等多个功能。
SCRM代表产品:
- Sprout Social:这是一个著名的SCRM工具,它包括社交媒体监听、社交媒体管理、社交媒体分析等功能。
- Hootsuite:这也是一个流行的SCRM工具,它可以帮助企业管理多个社交媒体帐号,并进行社交媒体营销和客户服务。
- HubSpot:虽然HubSpot主要是一款营销自动化工具,但它也包括了强大的SCRM功能,包括社交媒体管理和社交媒体分析。
请注意,许多现代CRM产品也包含了SCRM功能,例如Salesforce和Microsoft Dynamics 365都包含了社交媒体集成功能。这说明了CRM和SCRM之间的界限正在变得越来越模糊。
2. PLM(产品生命周期管理)与OMS(订单管理系统)的关联和差异
PLM(Product Lifecycle Management,产品生命周期管理)系统和OMS(Order Management System,订单管理系统)都是企业在管理其运营流程中可能使用的系统,但他们的主要功能和使用领域有所不同。
PLM(产品生命周期管理)系统:PLM系统是管理产品从概念设计到退市整个生命周期的各个阶段的信息和流程的系统。这包括产品设计、开发、制造、销售、支持和退市等各个阶段。PLM系统通常会与CAD(计算机辅助设计)工具、ERP(企业资源规划)系统、MES(制造执行系统)等其他系统进行集成,以实现更全面的产品信息管理。
OMS(订单管理系统):OMS是用于管理和处理客户订单的系统。它能够跟踪订单从创建、处理、发货到完成的整个流程。OMS通常会与ERP系统、WMS(仓库管理系统)、TMS(运输管理系统)等进行集成,以实现对订单流程的有效管理。
关联:虽然PLM和OMS系统的主要功能和使用领域不同,但它们都是企业资源管理的重要组成部分,需要进行协同工作。例如,PLM系统中关于产品的最新信息需要在OMS中得到体现,以确保客户订单能准确无误地处理。反过来,OMS系统中的销售数据也可以反馈给PLM系统,用于指导产品的迭代和优化。
差异:
PLM系统关注产品从概念阶段到退役阶段的整个生命周期。这通常包括设计、原型制作、测试、生产、维护,以及最终的产品退役。PLM系统的主要目标是帮助企业更有效地管理和控制产品开发过程,以缩短产品上市时间,减少设计错误,提高产品质量。
OMS系统则主要用于处理、追踪和管理商品订单。OMS通常处理公司和客户之间的订单交易,包括订单接收、库存管理、订单配送等等。OMS系统的目标是提高订单处理的效率,降低错误率,提高客户满意度。
集成方式:PLM系统和OMS系统可以通过各种方式进行集成,最常见的方式是通过API(应用程序接口)或者使用中间件。这种集成可以使得订单管理系统实时获取产品的最新信息,例如产品规格、价格、可用库存等。反过来,PLM系统也可以利用订单信息来进行产品规划和优化。
代表产品:
- PLM系统:一些知名的PLM系统包括PTC Windchill,Siemens Teamcenter,Autodesk PLM 360等。
- OMS系统:一些代表性的OMS系统包括IBM Sterling Order Management,Oracle Order Management,Salesforce Order Management等。
3. MES(制造执行系统)与TMS(运输管理系统)各自的特性和解决的问题,以及他们之间互相关联的地方和差异
MES(制造执行系统)和TMS(运输管理系统)都是企业在管理其运营流程中可能会使用的系统,但它们的主要功能和使用领域有所不同。
MES(制造执行系统):MES是用于管理和控制制造生产线的实时系统。它能跟踪和记录整个生产过程的详细信息,包括生产进度、原材料用量、设备效率等。这些信息可以用于优化生产流程,提高生产效率,减少浪费。MES系统通常会与ERP(企业资源规划)系统和PLM(产品生命周期管理)系统等其他企业管理系统进行集成,以实现更全面的企业资源管理。
TMS(运输管理系统):TMS是用于管理和优化运输操作的系统。它可以帮助企业规划和优化运输路线,管理运输合同和运费,跟踪货物的运输状态等。通过使用TMS,企业可以更有效地管理其运输操作,降低运输成本,提高运输效率。TMS系统通常会与ERP系统和WMS(仓库管理系统)等其他系统进行集成,以实现更全面的供应链管理。
关联:
- 数据交换:MES和TMS在某些环节需要共享数据。例如,MES系统中的生产计划和进度信息可以提供给TMS系统,以帮助它更准确地规划运输计划。同样,TMS中的交付状态和时间也需要反馈给MES,以便MES能够做出调整并优化生产计划。
- 业务流程连贯性:从生产到交付的整个业务流程中,MES和TMS都是关键的环节。生产过程由MES管理,而商品的运输则由TMS负责。这两个环节需要紧密协调,以确保整个流程的顺畅运行。
差异:
- 功能与领域:MES和TMS主要关注的领域不同。MES主要专注于制造过程,包括生产调度、工艺管理、实时制造数据跟踪等,它主要服务于制造业。而TMS则专注于运输和物流管理,包括运输路线规划、货物追踪、费用计算等,它服务的领域主要是物流和运输。
- 输入/输出数据:MES和TMS处理的数据类型也有所不同。MES主要处理的是与制造过程相关的数据,如原材料数据、设备状态、生产进度等。而TMS处理的是与运输相关的数据,如订单信息、运输路线、交货时间等。
- 所解决的问题:MES主要解决的是生产过程中的问题,如如何提高生产效率,减少浪费,保证产品质量等。而TMS主要解决的是运输过程中的问题,如如何降低运输成本,提高配送准时率,优化运输路线等。
这些关联和差异都反映了MES和TMS在供应链管理中的不同角色,同时也突显了它们在整个业务流程中的互补性。
集成方式:MES和TMS可以通过各种方式集成。一种常见的方式是通过使用ERP(企业资源规划)系统作为中介。MES和TMS系统都将数据提供给ERP系统,ERP系统再将这些信息分发给需要的其他系统。另一种方式是通过使用集成平台(如MuleSoft, Dell Boomi等)将MES和TMS系统直接连接起来。具体的集成方式会根据企业的具体需求和现有的IT架构有所不同。
总的来说,MES系统主要用于管理生产流程,而TMS系统主要用于管理运输操作。根据企业的具体需求和业务范围,企业可能会选择使用MES系统,TMS系统,或者两者都使用。
4. SCE(供应链执行系统)与WMS(仓库管理系统)各自的特性和解决的问题,以及他们之间互相关联的地方和差异
SCE(供应链执行系统)和WMS(仓库管理系统)都是关键的供应链管理工具,但在特性,解决的问题,互相关联的地方,差异,以及代表性产品和集成方式等方面有所不同。
SCE(供应链执行系统):
特性:SCE是一个全面的系统,它可以跨越多个不同的功能区域,如仓库管理(WMS)、运输管理(TMS)、劳动力管理(LMS)、订单管理等。它的目标是确保整个供应链流程的顺畅运行,从原材料的采购,到产品的制造,到最终产品的配送。
解决的问题:SCE系统的主要目标是通过提供实时的可见性和控制来优化供应链的执行过程。这包括了订单履行的速度和效率,运输和仓库运营的优化,以及全面的库存管理等。
代表性的产品:Manhattan Associates的Supply Chain Execution,Oracle的Supply Chain Management Cloud,SAP的Supply Chain Execution等。
WMS(仓库管理系统):
特性:WMS专注于仓库运营的管理和优化。它可以跟踪和管理库存水平,处理入库和出库操作,优化拣货和装箱过程等。WMS通常被视为一个单独的系统,可以独立运行,也可以与其他系统(如ERP、TMS)集成。
解决的问题:WMS系统主要解决的是仓库运营管理的问题,包括库存管理,拣货优化,仓库空间的有效利用等。
代表性的产品:Manhattan Associates的Warehouse Management,JDA’s Warehouse Management,Oracle’s Warehouse Management Cloud等。
SCE与WMS的关联和差异:
关联:
SCE系统通常会包含一个WMS模块。也就是说,SCE系统中的许多功能(如库存管理,仓库运营优化等)实际上是通过其WMS模块来实现的。因此,你可以说WMS是SCE的一个子集或组成部分。
差异:
尽管SCE和WMS在仓库管理方面有所重叠,但SCE比WMS的范围要广得多。SCE不仅包括仓库管理,还包括运输管理,订单管理等其他供应链执行的方面。
集成方式:
SCE和WMS的集成方式会根据具体的系统和企业需求而变化。在许多情况下,WMS会作为SCE系统的一个模块或组件,与其他模块(如TMS)一起工作,以实现整体的供应链管理。此外,WMS和SCE系统也可以与ERP系统等其他企业系统进行集成,以提供更全面的企业资源管理。
5. BI(商业智能系统)与MIS(管理信息系统)各自的特性和解决的问题,以及它们代表性的产品和集成方式
BI(Business Intelligence)系统和MIS(Management Information Systems)系统之间存在紧密的关系,可以看作是相辅相成的。
BI系统可以被视为MIS系统的延伸和增强,通过提供更高级的数据分析和洞察来增强MIS系统的功能。
通过结合使用BI和MIS系统,企业可以更全面、准确地了解业务运营情况,从而做出更明智的决策。MIS系统提供数据的基础和日常运营的支持,而BI系统则通过高级分析和洞察,提供更深入的理解和战略指导。这种关系使企业能够更好地发现潜在的机会和问题,并采取相应的行动来优化业务绩效。
BI(Business Intelligence,商业智能):
特性:BI是一种技术驱动的过程,用于分析数据并提供有助于决策的信息。这通常涉及到数据的收集,存储,分析和可视化。BI的主要工具包括数据仓库,数据挖掘,报告,复杂的事件处理,商业性能管理,预测分析,文本挖掘,比较分析和数据可视化等。
解决的问题:BI旨在将大量的未处理的数据转化为有意义,可用的洞察,帮助企业提高效率,提升性能,并赋能决策者做出更明智的决策。
代表性的产品:Tableau, PowerBI, Looker, SAS BI, QlikView等。
MIS(Management Information Systems,管理信息系统):
特性:MIS是一个广泛用于企业的组织管理系统,它利用计算机技术,对内部及外部源的数据进行收集,储存,处理,提供以便于决策,控制,协调,分析和可视化的信息。MIS可以包括ERP系统(如SAP,Oracle),CRM系统,供应链管理系统等。
解决的问题:MIS旨在通过提供准确,及时和相关的信息,来帮助企业决策者管理和运行组织。
代表性的产品:SAP ERP, Oracle E-Business Suite, Salesforce CRM, Microsoft Dynamics等。
关联:
BI和MIS都服务于企业决策,而且二者的数据来源和结果输出常常是紧密相连的。例如,MIS可能用于处理日常业务操作,如订单处理、库存管理、财务等,而这些操作产生的数据可以成为BI系统的输入,BI系统可以对这些数据进行深度分析,为企业决策提供支持。
考虑一个电商公司,它的MIS系统可能包括订单管理、库存控制、物流跟踪等功能,这些系统在处理日常业务时会生成大量数据。然后,这些数据被送入BI系统进行深度分析,例如分析哪些产品最受欢迎,什么时候是销售高峰,哪些地区的客户购买最多等等。这样,企业就可以根据这些分析结果调整策略,如调整库存、优化物流路线等。
差异:
尽管BI和MIS都处理数据和信息,但它们的关注点、使用方法和结果输出都有所不同。
MIS更侧重于对内部操作的管理和优化,它处理的是企业日常操作产生的数据,它的输出结果通常是各种报表,如销售报表、库存报表等,这些报表对日常管理很有帮助。
而BI系统则更侧重于从大量数据中挖掘出有价值的信息,提供给决策者作为决策依据。比如,在前面的电商公司例子中,BI系统的输出可能是一个销售热点地图,或者一个预测模型,预测未来一段时间的销售趋势。
集成方式:BI和MIS通常会紧密集成,以提供最全面的数据和信息管理解决方案。这种集成通常通过API,数据仓库,ETL(提取,转换,加载)工具,或者直接数据库连接等方式实现。具体的集成方式将取决于所使用的具体产品,企业的需求,以及其现有的IT基础设施。
总的来说,MIS和BI都是企业管理的重要工具,它们各自处理不同的任务,但又紧密相连。合理使用和配合MIS和BI,可以帮助企业提高效率,优化运营,做出更好的决策。
6. ERP(Enterprise Resource Planning,企业资源规划)的特性和误区,以及其极具代表性的作品和应用实例
进入本篇文章核心内容之一的ERP(Enterprise Resource Planning,企业资源规划),前文所提及到的TMS,WMS,MES,SCE这类系统,在大部分的企业里面都会整合在一起,作为ERP的功能模块去使用,而往往ERP系统很容易就被人们所误解为只是一个进销存的管理系统,甚至在很多产品经理以及中小企业老板的思维里面,都会这样的理解。
但其实,企业资源规划(ERP)系统是一种用于管理企业日常业务活动的软件,例如项目管理,采购,构建,销售,财务管理,人力资源等。ERP系统可以通过将数据整合到一个中心化的数据库中来实现企业各部门之间的信息共享,从而提高企业运作的效率和效果。
以下是一些ERP系统被用来解决的问题的例子:
- 信息孤岛:在没有ERP系统的情况下,各个部门可能使用各自独立的系统来处理各自的任务,这可能导致信息孤岛的问题。例如,销售部门的系统可能无法访问到生产部门的生产计划,这可能导致销售人员对库存情况的判断错误。ERP系统通过将所有数据整合到一个中心化的数据库中来解决这个问题。
- 数据分析:ERP系统通常包括一些数据分析工具,可以帮助企业从大量数据中提取有价值的信息。例如,企业可以通过分析销售数据来了解哪些产品最受欢迎,或者通过分析生产数据来找出生产瓶颈。
- 流程自动化:ERP系统可以自动化一些日常的业务流程,从而提高效率并减少错误。例如,当一个销售订单被录入系统后,系统可以自动生成生产订单,通知生产部门开始生产。
- 财务管理:ERP系统可以帮助企业进行财务管理,例如预算制定,成本核算,财务报表生成等。这可以帮助企业更好地控制成本,提高利润。
- 供应链管理:通过ERP系统,企业可以对整个供应链进行有效管理,包括采购,库存管理,物流,销售等。例如,企业可以通过系统来监控库存水平,自动发出采购订单以防止缺货。
- 资源管理:通过整合企业各个资源(人力资源、物资、设备等)的信息,ERP系统提供了对资源的可视性和优化,以支持更好的资源规划和利用。
- 销售和客户关系管理:通过整合销售和客户数据,ERP系统支持销售流程的自动化,提供销售预测、客户关系管理、市场营销等功能,促进销售增长和客户满意度。
- 生产和制造管理:ERP系统的生产模块帮助企业规划生产计划、协调物料和资源,跟踪生产进度和质量,提高生产效率和产品质量。
特性:
- 综合性: ERP系统涵盖了企业各个方面的功能模块,如财务管理、采购、销售、生产、库存、人力资源等。它提供了一个集成的平台,使不同部门能够共享数据,协同工作,并确保各个业务流程之间的顺畅运作。
2. 数据集中管理: ERP系统将企业的数据整合到一个中心数据库中,实现数据的集中管理和统一视图。这样,不同部门的员工可以从同一个数据源中获取信息,避免了数据冗余和信息孤岛问题。
3. 流程自动化: ERP系统支持业务流程的自动化和标准化。它能够自动处理日常的业务活动,如订单处理、发货、采购审批、财务报表生成等。这提高了工作效率,减少了错误和重复劳动。
4. 实时可见性和报告: ERP系统提供实时的数据可视化和报告功能,帮助管理层和决策者快速获取关键业务指标和报表。这使他们能够及时了解企业的状况,做出准确的决策。
5. 业务拓展和标准化: ERP系统具有良好的可扩展性和定制性,可以根据企业的需求进行配置和定制。它还支持业务标准化,促使企业在不同地区和部门之间实现流程和数据的一致性。
代表性的ERP产品包括:
- SAP ERP:SAP是全球最大的企业应用软件公司之一,其SAP ERP是最广泛使用的ERP系统之一。
- Oracle ERP Cloud:Oracle提供的云端ERP解决方案,包括财务管理、供应链管理、人力资源管理等模块。
- Microsoft Dynamics 365:微软的企业应用套件,包括ERP和CRM功能,适用于中小型企业。
这些ERP产品具有广泛的行业适应性和功能覆盖,可以根据企业的需求进行定制和集成。
集成方式:ERP系统可以与其他企业系统进行集成,如CRM系统、BI系统、供应链管理系统等。集成可以通过API、数据集成平台、标准数据交换格式等方式实现。集成的方式和深度将取决于企业的具体需求和现有的IT架构。
以上就是ERP系统所能解决的一些问题,当然,其功能并不仅限于这些。不同的ERP系统可能会提供不同的功能来满足不同企业的需求。
7. SaaS(软件即服务系统)与PaaS(平台即服务系统)
SaaS(Software as a Service,软件即服务)和 PaaS(Platform as a Service,平台即服务)都是云计算的主要形式,它们之间有许多相似之处,但也存在关键的差异。下面我会详细解释这两种服务的特性、解决问题的类型以及他们的关联和差异。
SaaS: SaaS是一种在线提供业务应用程序的服务模型,服务提供商将应用程序托管在云端,并通过互联网为客户提供服务。其主要特性有:
- 可访问性:用户通过网络浏览器访问服务,无需在本地安装软件。
- 订阅模式:通常以月费或年费的方式提供服务,而不需要用户 upfront 大量投资购买软件许可。
- 维护和更新:服务提供商负责所有的维护和软件更新。
- 多租户性质:一个应用可以服务于多个客户。
SaaS可解决的问题主要包括企业无需维护和升级软件,无需担心平台的扩展性,可以让企业更专注于核心业务。典型的SaaS产品有Salesforce(CRM系统)、Google Workspace(办公套件)、Zoom(视频会议)等。
PaaS: PaaS为用户提供一个平台,用户可以在这个平台上开发、运行和管理应用程序,而无需关心基础设施的维护和管理。典型的是现在诸多的低代码平台,其主要特性包括:
- 开发工具:提供了开发、测试和部署应用程序的环境和工具。
- 自动化:管理应用程序的生命周期,包括扩展、备份、恢复、负载均衡和安全性。
- 多租户性质:同一个平台可以供多个开发者或团队使用。
- 集成:往往提供与其他服务(如数据库、消息队列等)的集成。
关联:
- 云基础设施:两者都依赖于云基础设施进行服务的提供。无论是SaaS还是PaaS,都将基础设施的建设、维护、管理工作交给了服务提供商,用户只需要专注于自身的业务或应用开发。
- 使用模式:SaaS和PaaS都以订阅制的方式进行收费,用户可以根据需求来决定所需的服务级别,并且可以随着业务需求的变化进行动态的调整。
- 数据中心:两者都利用了远程的数据中心来存储数据和应用程序,使用户无需自建数据中心。
差异:
- 目标用户:SaaS主要针对的是终端用户,提供的是完整的应用程序,这些应用程序可以直接被用户使用,如电子邮件服务、ERP、CRM系统等。而PaaS则主要针对的是开发者,提供的是一个开发、测试和部署应用程序的环境。
- 自定义程度:PaaS提供了较高的自定义程度,开发者可以根据自己的需求来开发应用程序,而SaaS提供的则是预先定制好的应用程序,虽然也有一定的自定义程度,但远不如PaaS。
应用场景:
SaaS的典型应用场景包括CRM系统、企业资源规划(ERP)、办公套件等。例如,Salesforce提供的CRM系统就是一个典型的SaaS应用,用户无需自己开发和维护系统,只需要通过浏览器就可以使用所有的功能。又如,Google Workspace提供的Gmail、Google Docs等应用,用户无需安装任何软件,只需要有网就可以使用。
而PaaS的典型应用场景包括应用程序的开发和部署。例如,Google App Engine就是一个典型的PaaS应用,开发者无需关心基础设施的搭建和维护,只需要将自己的代码部署到Google App Engine上,剩下的工作就交给Google去做。另一个例子是Heroku,它提供了丰富的服务和工具,开发者可以很容易地开发、测试和部署应用程序。
在使用上,SaaS通常更简单,用户可以直接使用应用程序,而无需关心后台的技术细节。而PaaS则需要用户有一定的技术能力,因为用户需要在PaaS平台上开发自己的应用程序。
8. ERP,SaaS,PaaS,CRM的对比(通过关联,差异,优劣势全面剖析)
请允许我在这里给各位再简单概括一下这四个系统的本质,然后我们跟着这四个系统的本质进行优劣势以及1v1的对比分析,让大家都能够更好的区别开来它们之间的区别,让我们在实际应用过程中,有更专业的判断,而不被表象迷惑。
- ERP(Enterprise Resource Planning,企业资源计划):它是一套用于管理企业内部资源的综合性管理系统,涵盖了财务管理、人力资源管理、生产管理、物流管理等多个方面。
- SaaS(Software as a Service,软件即服务):SaaS是一种将软件作为服务通过互联网提供的模式,客户不需要购买软件,而是租用软件并通过网络使用。
- PaaS(Platform as a Service,平台即服务):PaaS是一种云服务模式,提供了一个平台让开发者可以在上面开发、测试和部署应用程序,而无需关心底层的基础设施。
- CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理):它是一套用于管理企业与客户之间关系的策略和工具,目的是帮助企业更好地理解和服务其客户。
关联:
ERP、SaaS、PaaS和CRM都可以通过云计算来提供服务。例如,一个ERP或CRM系统可以通过SaaS模式来提供,而开发这些系统的开发者可以利用PaaS提供的平台。而且,这些系统和服务模式都可以帮助企业提高效率和优化资源利用。
差异:
- 服务类型:ERP和CRM是具体的应用程序,分别用于管理企业资源和客户关系;而SaaS和PaaS则是服务提供模式,分别提供软件和平台服务。
- 目标用户:ERP和CRM的目标用户主要是企业内部的员工,比如管理层、销售人员等;而SaaS和PaaS的目标用户可以是任何需要软件或开发平台的人或企业。
优劣势:
- ERP:优势是集中管理企业的各项资源,提高效率,缺点是实施复杂,需要大量的时间和资源。
- CRM:优势是帮助企业更好地理解和服务其客户,提高客户满意度和忠诚度,缺点是需要企业对客户数据进行有效的收集和分析,这在实际操作中可能会遇到难度。
- SaaS:优势是降低了企业的初始投资,提供方会负责所有的维护和更新工作,缺点是在某些情况下可能没有传统的部署方式灵活,比如在定制需求上。
- PaaS:优势是为开发者提供了方便的开发环境,让开发者可以专注于应用开发而不是基础设施的建设,缺点是如果服务提供商出现问题,可能会影响到所有在平台上的应用。
下面我会逐一对比ERP、SaaS、PaaS和CRM系统,进行详细的系统分析:
1. ERP vs SaaS
ERP和SaaS实际上可以互相配合,ERP是一种应用,SaaS是一种提供应用的方式。ERP是企业资源计划,主要是帮助企业实现资源的统一管理和调配;而SaaS是软件即服务,一种通过互联网提供软件服务的模式。ERP可以通过SaaS的方式进行提供,例如SAP的S/4HANA Cloud ERP,Oracle的NetSuite就是采用了SaaS模式的ERP系统。通过SaaS模式提供的ERP可以更好地实现灵活性,降低成本,让企业无需关心后台的维护工作。
2. ERP vs PaaS
ERP和PaaS的主要区别在于它们所提供的内容。ERP是一种特定类型的应用,用于管理企业的资源;PaaS是提供应用开发环境的云服务模式。如果一个开发团队想要自己开发ERP系统,他们可能会选择使用PaaS平台。在PaaS平台上,他们可以更专注于ERP系统的业务逻辑开发,而无需关心基础设施的搭建和维护。
3. ERP vs CRM
ERP和CRM都是企业级应用,但它们的关注点不同。ERP是全面管理企业内部的资源,如人力、财务、生产等;CRM则更专注于企业与客户之间的交互,帮助企业管理客户信息,提高客户满意度和忠诚度。很多ERP系统都包含了CRM模块,同样,也有CRM系统包含了部分ERP功能。
4. SaaS vs PaaS
SaaS和PaaS都是云计算的服务模式,但关注的层次不同。SaaS关注于软件应用,直接对终端用户提供服务,比如Google Workspace、Salesforce等。而PaaS是为开发者提供一个平台,可以在这个平台上开发、运行和管理应用程序,比如Google App Engine、Microsoft Azure等。SaaS通常更适合非技术性用户,因为他们只需要使用应用,无需关心后台技术细节。PaaS更适合开发者或IT团队,他们可以在PaaS平台上进行应用开发,而无需自建和管理基础设施。
5. SaaS vs CRM
SaaS是一种服务提供模式,CRM是一种特定的应用。很多CRM系统都是通过SaaS的方式提供的,比如Salesforce CRM。通过SaaS方式提供的CRM,用户无需自建服务器和维护系统,只需要通过浏览器就可以使用,非常便捷。
6. PaaS vs CRM
PaaS是一种提供应用开发环境的服务模式,CRM是一种特定的应用。开发团队可以在PaaS平台上开发CRM系统,比如在Microsoft Azure上开发。PaaS平台提供的各种工具和服务,可以大大提高CRM系统开发的效率和质量。
这就是ERP、SaaS、PaaS和CRM的1对1比较和分析。希望能够帮助您更好地理解这四个系统的关联和差异。
最后,我在这里给大家把这四个系统的应用场景,效率,解决的问题,再次归纳,有助于大家巩固知识。
ERP (Enterprise Resource Planning,企业资源规划):
- 应用场景:企业资源的统一管理,如财务、人力资源、供应链、客户关系等。
- 效率:ERP系统可以实现企业内部各部门的信息整合,避免信息孤岛,加速信息流转,提高工作效率。
- 解决的问题:解决企业资源管理分散、信息孤岛、决策困难等问题。
SaaS (Software as a Service,软件即服务):
- 应用场景:任何需要使用软件的场景,如办公软件、CRM、ERP、项目管理软件等。
- 效率:SaaS模式可以让用户快速使用软件,无需下载安装,即刻使用。同时,由服务商负责软件的更新和维护,进一步提高了用户的使用效率。
- 解决的问题:解决了企业自行购买、安装、维护软件的困扰,降低了IT运营成本。
PaaS (Platform as a Service,平台即服务):
- 应用场景:应用程序的开发、测试和部署。
- 效率:PaaS提供了完善的开发环境和工具,让开发者可以专注于应用开发,无需关心底层的基础设施,大大提高了开发效率。
- 解决的问题:解决了开发者需要自行搭建开发环境、管理基础设施的问题,降低了开发门槛和成本。
CRM (Customer Relationship Management,客户关系管理):
- 应用场景:企业与客户关系的管理,包括销售、市场营销、客户服务等。
- 效率:CRM系统可以整合客户信息,自动化销售和市场营销流程,提高企业的工作效率和客户满意度。
- 解决的问题:解决了企业管理客户信息的困难,提升客户关系管理的效率,帮助企业提高销售业绩和客户满意度。
相信大家看到这里已经对企业级的系统有个很全面的了解,希望大家之后的产品设计以及产品规划,选定系统方向的时候,都能够根据以上所说,有理有据的去使用,而不要盲目跟风,我在多篇文章都强调,切记成为业务传声筒,我们是代表着互联网系统平台最专业的发声人—–产品经理。
三、彩蛋——数据产品经理与大数据产品经理的区别
数据产品经理和大数据产品经理的角色在一定程度上有重叠,但也有一些明显的区别。以下是对这两种角色的描述以及他们需要掌握的知识、技术和工具:
1. 数据产品经理
数据产品经理主要负责管理和设计数据相关的产品,如数据报告系统、数据分析平台等。他们需要理解公司的业务需求,并能设计出满足这些需求的数据产品。他们通常需要与数据科学家、数据工程师和其他相关团队紧密合作。
需要掌握的知识和技术:
- 数据分析:包括数据清洗、数据探索、数据可视化等。
- SQL和一些数据处理语言,如Python、R等。
- 数据库系统的知识,包括关系型数据库和非关系型数据库。
- 对业务领域的深入理解,能理解业务需求并转化为数据产品。
- 产品管理知识,包括需求收集、产品设计、项目管理等。
必须的工具:
- 数据分析工具,如Excel、Tableau、PowerBI等。
- 数据处理工具,如SQL、Python、R等。
- 产品管理工具,如Jira、Trello、Asana等。
2. 大数据产品经理
大数据产品经理通常负责管理和设计处理大规模数据的产品,如大数据平台、大数据分析系统等。他们需要理解大数据技术,并能设计出处理大规模数据的解决方案。他们通常需要与大数据工程师、数据科学家和其他相关团队紧密合作。
需要掌握的知识和技术:
- 大数据技术:包括Hadoop、Spark、Kafka等。
- 数据库系统的知识,尤其是大数据相关的数据库系统,如HBase、Cassandra等。
- 数据分析和数据处理技术。
- 对业务领域的深入理解,能理解业务需求并转化为大数据产品。
- 产品管理知识,包括需求收集、产品设计、项目管理等。
必须的工具:
- 大数据处理工具,如Hadoop、Spark、Kafka等。
- 数据分析工具,如Hive、Presto等。
- 产品管理工具,如Jira、Trello、Asana等。
分享一个小编在做数据中台的感悟:
无论是数据产品经理还是大数据产品经理,都离不开数据分析,其本质就是基于数据模型,制定数据分析的规则,通过一系列的动作,输出对应的策略,工具,营销手段,做平台的目的其实就是在做数据的线性回归,以下会通过三点给大家分享下我的经验:
- 数据模型的理解:通过用户信息,行为击中规则,得分公式,持续优化算法,分析阈值依据,阈值得出结论线性回归
- 购买力模型的制定:既是通过用户购买行为进行得分规则算法计算,再把得分划分层级,再通过这些数据的流动,这样基础的购买力模型就出来了,就能针对用户购买力的数据变化得出营销策略、
- 数据报告的价值:这就是一个通过获取非结构化的信息转化为结构化的数据再以数据模型得出的影响策略分析报告,现在各大平台的会员做法其实核心价值就是在做用户购买力数据,这些数据在底层通过算法处理后,就能针对用户有推荐,营销手段等
归纳:
数据报表的作用是需要通过信息的获取,提炼数据的字段,通过业务场景去结合,制定我们的数据模型以及得分算法规则,才能有效的给我们业务场景赋能,数据挖掘-精准营销-产品迭代-用户研究 结构化思维模式 来为我们做数据模型时的方法
落地的方法:
- 呈现方式就有很多种了,比如标签化,产品标准化,定制服务的投入产出分析,增值服务的效率,消息中心推荐等等
- 亦可对于其他项目的业务场景有利于提高产品的延展性
- 能够给到各个项目的产品数据分析以及产品策略建议
总的来说,这两种角色都需要数据分析、产品管理和业务理解的技能,但大数据产品经理更偏重于大数据技术,而数据产品经理更偏重于数据分析和处理技术。
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