莫漢比爾·薩烏內

面向企業(yè)客戶的高端專業(yè)服務公司有一項明顯優(yōu)勢：可以利用專業(yè)知識收取高額服務費用。但它們也有一項不那么顯眼的劣勢：如果一家咨詢公司或律師事務所想讓營收翻倍，就要雇用多一倍的咨詢師或律師。咨詢公司、律所、廣告公司等專業(yè)服務公司，隨著規(guī)模擴大，毛利率很難超過40%。與此形成鮮明對照，谷歌和Adobe等提供產品的公司因成本結構不同，能夠實現60%到90%的毛利率。

“服務”充分體現著企業(yè)核心競爭力， IT廠商，尤其是軟件廠商已意識到了這一點。不過，目前他們所表現出來的還是一種淺意識，即只停留在“服務要收費”的想法上。但服務如何收費，服務的標準如何，服務如何讓用戶滿意，卻并沒有更深層次的思考。這種更深層次的思考即是未來服務發(fā)展的新模式，它具體表現為服務產品及軟件公司的服務網絡。服務是一種產品，服務應該帶來效益。

現在，新的技術手段可以幫助專業(yè)服務公司突破瓶頸。利用以算法為基礎的自動化和數據分析，專業(yè)服務公司可以將部分服務“產品化”。具備創(chuàng)新精神的服務型公司發(fā)現，它們能夠像谷歌和Adobe一樣，在擴大規(guī)模的同時提升利潤率，并且以低于競爭對手的價格為客戶提供更優(yōu)質的服務。產品化服務替代高工作量任務，并參與需要主觀判斷的流程，推動工作效率顯著提升，使非線性增長成為可能。同時，高薪酬的專業(yè)人士能聚焦于更復雜的工作，為公司創(chuàng)造更大價值。

然而，開發(fā)可以嵌入服務的產品，挑戰(zhàn)顯而易見。對于專業(yè)服務公司，產品的性質和在價值主張中的角色，與制造企業(yè)完全不同。因此，在設計、管理和變現產品時，專業(yè)服務公司必須采取不同做法。

本文為專業(yè)服務公司開發(fā)產品提供指引。描述這項工作的三個關鍵階段：通過探索自動化機會發(fā)現潛在產品；開發(fā)產品，使其能夠處理、分析數據，并利用數據進行學習；建立收入模型，捕捉自動化和應用數據分析帶來的收益，將產品變現。

把產品嵌入服務

對于專業(yè)服務公司，當服務的某些層面基于數據分析實現自動化，并能變現為收入，產品就出現了。在此過程中，公司須將服務體系化，利用數據使其自動改進，并改變收費模式，將改進的成果變現為收入。

產品由此被嵌入服務，作為服務的一個要素出售。服務仍然是中心，客戶依然購買服務而非產品本身。從客戶的角度看，除價格外，服務基本沒有變化；而服務價格會下降，因為新產品帶來的價值由公司和客戶共享。

將產品嵌入服務的專業(yè)服務公司，Littler即是一例。Littler是一家雇傭和勞動法務公司，為全球十幾個國家的企業(yè)提供法律服務。為提升服務的質量和效率，該公司將服務包含的各項任務“拆分”，根據復雜程度，將其分配給具備專業(yè)知識的個人，或具備數據分析能力的自動化產品。實質上，Littler以技術和人力資本為依托設計服務項目，重塑了公司業(yè)務。

Littler CaseSmart-Charges就是其中一項服務。這項服務結合軟件、項目管理工具、彈性工作律師（FTA）的技能和數據分析能力，幫助客戶的人力部門和常駐律師更好地處理員工的歧視投訴。彈性工作律師主要負責訴訟流程中的特定任務，相關知識深厚，因此工作效率和成功率很高。這些律師不在公司坐班，且工作時間彈性，節(jié)省了管理費用。數據分析師負責為律師評估、解釋和翻譯數據，收費相對較低。

Littler的客戶可以通過控制界面，跟蹤員工向公平就業(yè)機會委員會提交的指控?？刂平缑孢€根據數據分析提供建議，幫助企業(yè)主動防范商業(yè)風險，從而降低法務費用，加速處理未決案件。有些情況下，這能避免案件升級為訴訟。

與此類似，Littler CaseSmart-Litigation為HR客戶提供簡便工具，幫助它們應對員工個人提起的訴訟。客戶可利用控制界面得到雇傭法規(guī)相關信息，同時跟蹤訴訟進展；與這項技術配套，公司同時提供律師服務。同樣，這項創(chuàng)新提升了Littler服務的速度和質量，為公司和客戶雙方降低了成本。它還能幫助客戶比對各宗訴訟，找到相似點（如地域、決策者或公司政策條款），從而主動干預。

為與客戶分享這些創(chuàng)新帶來的收益，Littler提供替代性費用安排（AFA），為客戶節(jié)省費用，同時提升公司收入。Littler改變律師按小時計費的收費模式，按每次申訴處理結果固定收費。這一做法降低了客戶的法務成本（10%至35%不等），也為CaseSmart項目帶來了更多新業(yè)務。2014年至2015年，公司營收翻倍。2016年春，《法務科技新聞》（Legaltech News）授予Littler年度客戶服務創(chuàng)新獎，BTI咨詢集團將公司列入22家最佳AFA法務公司名單。

發(fā)現產品化機會

制造企業(yè)開發(fā)新產品，一般聚焦外部客戶的需求。專業(yè)服務公司則在內部探索新產品的可能性。它們尋找的并非未滿足需求，而是尋找機會，將獲得成功的服務自動化。

EXL是一家運營管理和數據分析公司，我曾以董事身份為該公司提供10年咨詢。EXL提供的一項服務，是為醫(yī)療保險公司分析索賠申請，特別是涉及虛報的超額索賠。多年前，這項服務是人工作業(yè)，由EXL員工查驗索賠單，尋找錯誤索賠類型、代位賠償、支付錯誤以及非受益性服務項目等導致超額賠付的問題。他們會調查可疑的索賠申請，并努力追回多付的費用。

處理過數百萬件索賠申請后，EXL開始發(fā)現超額賠付的某些規(guī)律；特定事件類型、診斷類型、醫(yī)療機構、患者和地域等要素，經常與騙?；蝈e誤索賠申請相關聯。利用這些發(fā)現，EXL開發(fā)出一項工具，可以查找和分析索賠申請的特定屬性。這種工具給每項索賠申請打分，預測虛報的可能性，并標出可疑者，準備進一步評估。

通過將這項服務產品化，EXL得以顯著增加處理索賠申請數量，降低成本，追回更多款項，減少超額賠付。EXL的分析工具曾在3年內為一家客戶追回5000萬美元，避免約2000萬美元超額賠付。

發(fā)現服務中的規(guī)律后，你可以評估哪些任務最適合開發(fā)為自動化產品。為此，你須依據兩個因素對任務進行分類：執(zhí)行任務的頻率，以及完成任務所需知識或智能的復雜度。例如對于廣告公司，為新營銷活動培養(yǎng)創(chuàng)意人才屬于復雜任務，為某品牌優(yōu)化搜索引擎營銷屬于簡單任務。

執(zhí)行頻率高、復雜度低，滿足這兩項標準的任務易于產品化。這是因為算法善于完成大量的重復性工作，從而實現自動化。工作量對于持續(xù)改進算法也很重要；輸入的數據越多，算法學習得越多，準確性就越高。

對于這類機會，有一個很形象的比喻：在高速公路上長途駕駛，你需要很少的信息，就可重復執(zhí)行某些任務，如保持速度穩(wěn)定，以及留意兩側車道。這些工作量大、對技能要求低的任務很適合自動化；實際上，類似技術已經存在，如自動巡航控制和盲點監(jiān)測。

與此不同，小工作量任務提供的數據不足以支持自動化；而由于需要戰(zhàn)略決策，高復雜度工作很難自動化。如果專業(yè)服務公司將這兩類任務自動化，只會得不償失。

開發(fā)產品

專業(yè)服務公司的優(yōu)勢在于，它們知道自己賣的是什么以及賣給誰。這些公司不是從零開始創(chuàng)造，而是將某種東西轉化為另一種東西，即把單純的服務轉化為包含產品的服務。

此舉深刻改變了產品的開發(fā)和改進方式。在開發(fā)的早期階段，產品型公司設計多種原型，并請客戶試用，以確定價值主張的主要構成。成功的專業(yè)服務公司并不嘗試找到受歡迎的產品特性；它們的目標是，在原型的基礎上不斷提升產品的精確度、成熟度和復雜度。此類提升通常由產品自動收集和分析數據的能力驅動。因此服務型公司的開發(fā)方法，是利用技術創(chuàng)造能夠自我完善的“智能”產品。

業(yè)務涵蓋審計、咨詢、稅務的頂尖專業(yè)服務公司德勤，是很好的例子。德勤的Argus工具運用機器學習技術和自然語言處理，分析審計業(yè)務相關的電子文檔。和人類每次互動，處理每個文檔，Argus都能進行“學習”，因此發(fā)現和提取關鍵財務信息的能力逐漸增強。發(fā)布數個月內，Argus已被1000余名審計師用于分析超過3萬份文件。

如果嵌入服務的產品采取軟件形式，其改進將比獨立產品更頻繁，后者的改進主要通過發(fā)布新一代產品或模型實現。如上所述，工具不斷向用戶學習并適應用戶，因此在原型、成品和不同代際產品間嚴格劃界，可能是一種誤導。

這種漸進的產品改進方式可能有更廣泛的商業(yè)價值。隨著產品的基本功能逐漸復雜化，其依托的技術也可拓展到其他用途。例如，德勤正將Argus平臺應用于咨詢業(yè)務。

不過須注意，嵌入的產品不能替代服務，而是強化服務的價值主張。Argus強化了德勤的審計服務，但并不是其替代品。例如，如果某家客戶要求建立網絡安全的成熟度模型，德勤的審計師就必須與公司進行戰(zhàn)略討論，提出指導原則、政策和工具。這類工作需要復雜的分析和決策，超出了Argus這類嵌入式產品的能力。

出于類似原因，高接觸類型的專業(yè)服務公司很少使用自動化產品（如LegalZoom、TurboTax等開發(fā)的基礎法務和會計工具）。專業(yè)化知識、戰(zhàn)略思考和復雜決策是高價值服務的必備元素，因此在提供這類服務的公司，人才的作用遠大于產品。而且專業(yè)服務公司最好能面對面服務客戶，因為它們通常就是這么做生意的。此外，為保護核心技術和競爭優(yōu)勢，最好別讓產品離開公司地盤。

專業(yè)服務公司有時可能認為，將工具作為獨立產品出售比較有利。但開發(fā)產品后，公司總要繼續(xù)提供服務。因此我們下面來考察產品化的最后一個階段。

將產品變現為收入

要讓產品開發(fā)成為一筆值得的投資，你必須找到捕捉其價值的方法。如果你的公司提供的服務效率和質量顯著提升，那么繼續(xù)按時間或材料收費就沒有意義。如果服務產品化的目的是超越線性增長，你就必須改變收費模式，否則服務收入有可能減少。

按工作量收費和按工作成果收費，這兩種變現方式分別對應自動化帶來的生產率提升，以及數據分析帶來的智能提升。部分服務自動化后，生產率提升帶來工作量的增加，為將新增工作量變現，公司必須將收費模式改為按工作量收費；同樣，引入數據分析能提升決策質量，為將服務質量的提升變現，公司應開始按工作成果收費。換言之，公司依序從按投入量（時間和材料）收費，轉變?yōu)榘垂ぷ髁渴召M，再到按工作成果收費。這一進階過程需要時間和信任。在每個階段，你都需要累積經驗和成熟度，來建立正確的收費結構；說服客戶接受新收費模式前，你需要和對方建立信任。在實踐中，這個過程可能需要幾年時間。

在從按時間收費向按工作量收費過渡的過程中，一定要算清楚賬。先以按時間收費的模式考慮營收，算出自動化給成本和利潤率帶來的變化，再相應調整收費。做這些計算可以防止收費過高造成客戶不滿，或收費偏低導致利潤率達不到標準。

來看一個例子。假設你的公司為客戶審閱法律協議，收費標準為每小時200美元；審議一份協議需要10小時，共收費2000美元?，F在假設你將審閱流程自動化，審閱一份協議只需2小時，效率是之前的5倍。但客戶肯定不愿意付5倍的價格，即每小時1000美元。更好的方法是標出審閱一份協議的費用，并提供量大折扣。這樣，你可以為客戶審閱兩份協議，收費3500美元，低于此前的4000美元?？蛻魧M用降低感到滿意，雙方都獲益。

將數據分析帶來的價值變現，專業(yè)服務公司則需要從按工作量收費轉向按成果收費。以EXL為例。在協助一家公用事業(yè)公司收款的過程中，EXL開發(fā)出一種算法，以分數評估欠款用戶接到催繳電話后繳款的可能性。EXL運用這些信息列出優(yōu)先催繳的用戶，結果大大提升了收款效率。然而，為讓這部分增加的價值得到回報，EXL必須將收費模式從按工作量收費（催繳成功筆數），改為按工作成果（追回欠款數額）收費。EXL正在探索這種新收費模式。

相比為工作量定價，為工作成果定價更難，因為它既需要定量統計，也需要定性評估。專業(yè)服務公司必須設法定義價值、衡量價值，并找到驅動價值創(chuàng)造的源頭。因此，要想說服客戶接受按結果收費，你可能需要具備咨詢和創(chuàng)意能力的高水平銷售人員或產品專家。而且，由于此類談判具有戰(zhàn)略意義，應與客戶公司的高層決策者溝通，而不應和習慣按初級方式（即時間和材料）購買服務的員工談判。最后，應該與信任你、且準備嘗試新服務方式的客戶合作，試驗新產品和收費方式；要向對方說明，你也會將新產品和收費方式應用于其他客戶。

改變合同設計方式，可能將改變你的目標客戶類型。例如，你可能會更關注存在重復性問題的客戶；或者你可能決定聚焦某些業(yè)務，其戰(zhàn)略價值邏輯清晰且易于衡量。這也部分解釋了EXL為何選擇協助客戶催繳，而非提供諸如提升客戶滿意率等服務——前者的效率和成果容易衡量得多。

人員和流程

成功開發(fā)產品并嵌入服務，不僅需要非常完善的流程。公司文化和員工思維方式必須轉變，組織架構也要調整。以下是成功的3個必備條件：

·設立專門負責產品開發(fā)的部門。如同產品型公司建立創(chuàng)新部門孵化創(chuàng)意，服務型公司也需要組建專事產品開發(fā)的內部團隊。這類團隊應有一定自主權，有自己的預算、人員、目標和評價標準。但它應和業(yè)務部門保持聯系，因為產品創(chuàng)意通常來自后者。對于產品創(chuàng)意，業(yè)務部門和創(chuàng)新部門應建立雙向交流渠道，后者則得到授權孵化創(chuàng)意。

·跨部門協作。產品開發(fā)團隊應包括具備3方面專業(yè)技能的人員：具體業(yè)務、IT和定價。你需要相關業(yè)務領域專家來提供關于客戶、工作流程和業(yè)務規(guī)律的一手信息；IT專家負責為服務引入自動化和智能，并確保新產品與現有體系兼容；你還需要商業(yè)分析師來為服務恰當定價。

·改變績效評價體系。在專業(yè)服務公司，面向客戶的部門幾乎每天都對績效和預算進行評估。但產品管理不能使用這種方法；組織必須重視長期目標，因為服務產品化的效益需要較長時間才能體現。因此，評估新產品的表現時，專業(yè)服務公司應改變定義成功的方式：不過多關注客戶滿意度、流程效率等傳統服務指標，而使用創(chuàng)意和原型數量、自動化程度等產品指標。

除必要的組織變革外，考慮將產品嵌入服務的公司還必須認識到，這項工作成本高昂。接受這個事實并不容易。產品型公司理解開發(fā)成本先于銷售收入，投資初創(chuàng)企業(yè)的風險投資人也明白這點，但對于服務型公司，先投資再拿到收入是個陌生概念。公司將在回報不確定的情況下投資，管理者要接受這一點。

服務產品化可能也會讓很多員工感到恐懼。智能自動化所帶來效益的反面，是公司不再需要那么多流程管理者。當機器能夠取代人工作業(yè)，公司很自然會減少崗位數量、提高工作要求。擁有知識和技能優(yōu)勢的員工能保住工作，而只做重復性工作的員工則有失業(yè)危險。完全裁撤人類員工，在理論上也是有可能的。

對此很容易得出結論，認為智能自動化把人和機器對立起來。但我認為并非如此。算法是由人類創(chuàng)造和改進的；沒有人類的控制引導，技術毫無用處。未來職場并非人和機器競爭的場所，而是人和機器共存的舞臺。還應當指出，智能自動化會為員工帶來更有意義的工作，為公司提供盈利能力更強的商業(yè)模式。

專業(yè)服務領域必將被數據分析和自動化改變。這對服務型公司是好消息，它們能夠運用服務產品化的力量，脫離線性增長的限制。但或許還有一個更迫切的原因，讓它們將產品嵌入服務：越來越多客戶要求它們這樣做。按照本文描述的做法，專業(yè)服務公司將能提升盈利能力，并在市場上獲得競爭優(yōu)勢。