内容来源| 本文摘编自中国人民大学出版社书籍
《打好经营仗：PDI模式助力企业数智化转型》陆敏 著
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第 9235篇深度好文：8326字 | 21 分钟阅读
不管是跟传统企业高管聊转型，还是跟互联网公司负责人聊增长，我被问到最多的问题始终是："为什么我们搞数智化总没效果？要么是花了钱做数字化，业务还是老样子；要么是想搞智能化，却连基础的经营逻辑都没理清。"
这个问题特别典型。一方面说明"数智化转型"已经成了企业的必答题，尤其是在市场竞争越来越激烈的当下，不转型就意味着被淘汰。
但另一方面也暴露了一个核心问题：很多企业把数智化当成了"技术工程"，要么盲目上系统、堆数据，要么照搬别人的数字化工具，却忽略了经营的本质——数智化只是手段，最终要服务于"打好经营仗"这个核心目标。
我见过不少企业，要么把"上了多少套系统""积累了多少数据"当成转型成果，却没思考这些系统和数据能不能解决经营里的实际问题；
要么还是用传统的粗放式经营思路，靠老板的经验、员工的干劲做决策，数字化工具只是成了"记录数据的工具"，根本没发挥出驱动经营的作用。
其实数智化转型的关键，不在于技术多先进，而在于有没有一套能把专业经营、数字化工具、智能化应用串联起来的方法论。
就像盖房子，专业经营是地基，数字化是钢筋水泥，智能化是顶层设计，缺了任何一环，要么房倒屋塌，要么只是个空架子。
今天我想分享的PDI企业经营模式，就是帮企业把这三部分串起来的系统方法论——从专业化夯实基础，到数字化打通链路，再到智能化提升效率，每一步都有明确的逻辑和可落地的路径。
一、先搞懂：PDI模式的核心逻辑
——经营是根，数智是翼
很多企业搞数智化之所以失败，其根源在于把"数智化"和"经营"割裂开了，他们要么觉得"只要有了智能系统，经营问题就迎刃而解"，要么觉得"先把经营做好，数智化以后再说"。
其实，PDI模式的核心逻辑很简单：专业化（Professionalization）是基础，数字化（Digitalization）是载体，智能化（Intelligence）是目标。
首先要明确：经营的本质是"创造价值"，无论是对客户、股东，还是员工、社会。数智化的作用，是让"价值创造"的过程更高效、更精准、更可持续。
所以在谈数字化、智能化之前，必须先把"专业化经营"的框架搭起来。简而言之，就是搞清楚以下三个问题：
我们到底要通过什么业务逻辑创造价值；
每个价值链环节要怎么落地；
如何避免经营中的盲区。
举个最基础的例子：很多企业想做用户精细化运营，一上来就搞用户标签、智能推荐，却连"用户从关注到购买的完整价值链"都没梳理清楚——不知道用户在哪个环节会流失，不知道哪个环节的转化关键动作是什么，最后标签贴了一堆，推荐做了不少，用户转化率还是上不去。
这就是典型的"跳过专业化，直接搞数智化"，自然不会有效果。
所以，PDI模式的第一步，永远是"夯实专业化经营"。只有把经营的底层逻辑理顺了，数字化和智能化才能真正发挥作用。
接下来，我们就从"专业化经营的五大支柱"开始，拆解每一步的核心方法论。
二、专业化经营：数智化的地基，
做好这五件事就够了
专业化经营不是"靠经验做经营"，而是一套"可拆解、可落地、可复制"的系统方法。我把它总结为"五大支柱"：
上得厅堂（顶层设计与规划）；
中有走廊（价值链分析与重构）；
下得厨房（落地执行）；
还有远方（创新经营）；
人才培养（梯队建设）。
这五件事，缺一不可。
1.上得厅堂：顶层设计不是"画大饼"，而是"七步成诗"
很多企业的顶层设计，要么是老板拍脑袋定的"宏伟目标"，比如"三年内做到行业第一"；要么是咨询公司做的厚厚报告，满篇都是行业分析、数据图表，却没说清楚"怎么落地"。
其实好的顶层设计，应该是"七步成诗"——从目标到价值，每一步都有明确的逻辑，不超过10页PPT就能说清核心。
目标是顶层设计的起点，但很多企业会犯两个错：一是把"管理目标"当成"经营目标"，比如把"员工满意度提升20%"当成核心目标，却没意识到员工满意度要服务于"客户价值提升"和"营收增长"。
二是把"过程动作"当成"目标"，比如把"今年开10家门店"当成目标，却没思考开门店的最终目的是"提升区域市场份额"还是"验证新的盈利模式"。
第二步：找方向——别跟风，要"走出盲区+顺趋势"
方向错了，再努力也没用。很多企业选方向时，要么是"别人做什么我做什么"。比如，看到同行搞直播就跟着搞直播，看到同行做私域就跟着做私域；要么是"凭经验判断"，觉得"过去成功的方法现在还能用"。
其实正确的方向选择，要满足两个条件。
一是"走出盲区"，先搞清楚自己不知道的是什么。比如，市场上已经有的机会（CEO不知道但市场知道）、自己独有的优势（CEO知道但市场不知道）、还没被发现的创新空间（CEO和市场都不知道）。
通过"盲区矩阵"识别这些领域，避免把方向定在"自己不懂、市场也不认可"的地方。
比如传统零售企业，不用急着做AI导购，而是可以先通过"线上私域运营+线下门店体验"的融合，提升客户复购率——这就是顺应"用户线上化"趋势。
第三步：抓痛点——别只盯着自己的痛点（比如"员工不好管""成本太高"），要先找"客户的痛点"
C端客户的痛点可能是使用不方便、性价比低，B端客户的痛点可能是效率低、成本高。只有解决了客户的痛点，企业的价值才能落地。
第四步：找机会——痛点背后就是机会
比如客户的"获客难"痛点，背后可能是"线上流量运营能力不足"的机会；客户的"转化低"痛点，背后可能是"用户旅程设计不合理"的机会。
找机会的核心，是"从客户痛点倒推解决方案"，而不是"自己有什么能力就做什么"。
比如B2C模式，要明确客户是谁、产品怎么交付、供应链怎么支撑；B2B模式，要明确合作方的价值诉求、合作流程怎么设计、如何确保长期合作。
第六步：建门槛——没有门槛的业务，很快会被竞争对手模仿
门槛可以是技术门槛（比如独特的算法）、资源门槛（比如独家的供应链）、数据门槛（比如积累的客户行为数据）、品牌门槛（比如客户忠诚度）。
其核心是"找到自己最擅长、别人最难复制的环节"。
第七步：创价值——最后要回到"价值金字塔"
先满足客户价值（比如产品有用、体验好），再实现企业价值（比如营收增长、利润提升），最后延伸到行业价值（比如推动行业效率提升）和社会价值（比如创造就业、环保贡献）。
客户价值是基础，没有客户价值，其他价值都是空谈。
2.中有走廊：价值链不是"流程图"，而是"增长引擎"
很多企业做价值链分析，只是画一张"从研发到销售的流程表"，却没意识到价值链是"价值创造的核心链路"——每个环节都可能成为增长的突破口，也可能成为瓶颈。
价值链分析的核心方法论，是"第一性原理+细分重构"。
第一步：拆分价值链——拆到"不能再拆"为止
价值链的拆分，要遵循"第一性原理"——从最终的价值结果倒推，把每个核心环节拆成次级价值链、子价值链，直到拆到具体的"动作和数据"。
比如"销售价值链"，最终结果是"签单"，倒推就是"签单→建议书→拜访→信任→触达→获客"；然后每个环节再拆，比如"获客"可以拆成"公域获客→私域沉淀→线索筛选"，"公域获客"再拆成"内容曝光→用户点击→留资"。
拆分的目的，是找到"关键环节"。比如，有些企业的签单瓶颈在"信建立"，有些在"线索筛选"。只有拆到最细，才能发现到底是哪个环节出了问题。
第二步：重构价值链——四种方式激活增长
拆分之后，就要根据业务需求重构价值链。常见的重构方式有四种。
一是向前延展：在现有价值链前端增加新环节。比如传统的"线下获客→拜访→签单"，可以向前延展为"线上流量运营→私域培育→线下拜访→签单"，通过增加"线上运营"环节，解决获客难的问题。
二是向后延展：在现有价值链后端增加新环节。比如"签单→售后服务"，可以向后延展为"签单→售后服务→客户裂变→复购"，通过增加"客户裂变"环节，提升客户生命周期价值。
三是中间优化：优化价值链中间的关键环节。比如"产品研发→生产→销售"，可以在"生产"环节引入"柔性生产"，解决"库存过高"的问题；在"销售"环节引入"智能推荐"，解决"转化率低"的问题。
四是重新排列：改变原有价值链的顺序并进行调整和重组。比如寿险公司个险渠道的整体价值链重构，传统价值链的流程是保险公司首先设计产品，随后进行产品培训，教授代理人产品特性和销售技巧。
接着，代理人主动寻找客户，推销产品。一旦客户购买，便转入售后服务阶段。然而，通过重新排列价值链，可以创造出全新的业务模式，不仅能够优化现有业务，还能在新业务领域实现突破。
3.下得厨房：执行拼的不是谁更快、更狠，而是精准闭环
很多企业觉得"落地执行差，就是员工执行力不行"，其实问题出在"没有闭环机制"。
传统的PDCA循环（计划—执行—检查—处理），更适合"事后改进"，但在快速变化的市场环境中，需要更实时、更精准的闭环——PDCPRS循环（计划—执行—检查—预警—根因—方案）。
计划的核心是"目标分解+行动步骤+责任分配"。很多企业的计划只写"本月营收1000万"，却没说"这1000万来自哪些产品、哪些客户、哪些渠道"，也没说"每个团队要做哪些具体动作"。
正确的计划，要把目标拆到"价值链的每个环节"。
比如，"营收1000万"拆成"高端产品400万（来自老客户复购）、中端产品600万（来自新客户获客）"，再拆成"老客户复购需要触达500人、新客户获客需要2000条线索"，最后明确"谁在什么时间做什么动作、交付什么结果"。
执行（Do）：区分"规定动作"和"自选动作"
执行不是"让员工自由发挥"，而是"标准化+灵活性"结合。做到这一点，必须明确两类动作。
一是规定动作：从优秀实践中提炼的标准动作。比如"线索筛选"环节，优秀团队的动作是"先看用户标签、再做需求分析、最后分级跟进"，把这个动作定为规定动作，要求所有团队执行。
二是自选动作：允许团队创新的动作。比如"内容获客"环节，允许不同团队尝试不同的内容形式（短视频、图文、直播），但要跟踪效果，好的自选动作可以升级为规定动作。
执行的关键，是让每个员工知道"该做什么"和"怎么做"，同时保留创新空间。
检查（Check）+预警（Precaution）：别等结果出来再复盘，要提前预警
很多企业的检查，是"月底看报表，发现没完成目标再找原因"，这时候已经晚了。
PDCPRS强调"实时检查+提前预警"——通过漏斗图等工具，实时监控每个价值链环节的"绝对值"和"转化率"，一旦某个环节的数值低于标准（比如线索转化率低于20%），系统自动预警，提醒团队及时介入。
比如增员漏斗中，"AI测试→培训报名"的转化率标准50%，如果某团队的转化率只有16%，系统会立即预警，而不是等月底才发现问题。
很多企业找原因，只会说员工不努力、市场不好，却没挖到根本。根因分析要遵循"四步走"：找到卡点位置→分解具体动作→对比优秀实践→确定根本原因。
比如线索转化率低，分解动作后发现是员工没有做需求分析，对比优秀团队发现优秀团队会做二级面谈，根本原因就是缺失二级面谈动作，解决方案就是在增员流程中加入二级面谈。
方案的核心是"复制优秀实践"——把优秀团队的具体动作，直接教给落后团队，避免"拍脑袋想方案"。
4.还有远方：创新不是"拍脑袋试错"，而是"两种路径+PMO机制"
很多企业觉得"创新就是搞新业务"，却没意识到创新有两种路径，也没建立推动创新的机制。创新不是"靠员工灵感"，而是"系统方法+组织保障"。
两种创新路径：走无人区vs模仿创新
走无人区，即做别人没做过的事。比如，汽车之家做"线上车展"，一开始没有先例，就要遵循"模糊正确"原则——方向对（用户有线上看展需求），就先小规模试错，再逐步放大。
这种创新需要老板支持，允许失败，遵循"从0到1再到10"的节奏。
模仿创新，即在别人的基础上优化。比如，平安模仿友邦的个人营销模式，再通过"全国布点"形成规模优势；比亚迪模仿丰田花冠，再通过"三电技术"形成差异化。
这种创新要遵循"精准正确"原则——算清楚市场规模、成本、竞争优势，再决定是否投入。
PMO机制：创新不是"孤军奋战"，而是"跨部门协同"
很多创新项目失败，是因为"部门各自为政"——业务部门提需求，IT部门做开发，市场部门做推广，却没人统一协调。PMO（项目管理办公室）就是解决这个问题的机制，核心是五大步骤。
项目规划：拆分项目为子项目（比如数据整合、模型搭建、落地推广），明确每个子项目的目标、时间、责任人。
计划分解：把每个子项目拆到具体动作和交付物，比如"数据整合"拆成"数据标准制定→数据清洗→数据打通"。
动态追踪：通过周例会/双周例会，追踪项目进度，解决跨部门问题，比如业务部门和IT部门对需求理解不一致，PMO小组协调统一。
评估决策：定期评估项目效果，不行就及时止损，避免资源浪费。
PMO机制的核心，是让创新项目从"随机推进"变成"有序落地"，确保跨部门协同高效。
5.人才培养：别只看"能力"，更要看"四力"
很多企业选人，只看"经验和技能"，却没意识到经营人才需要"内驱力、学习力、思考力、行动力"这四种核心能力。
育人也不是"搞培训"，而是"纵向深化+横向拓宽"，培养T型/π型人才。
选人：四力模型，缺一不可
一是内驱力，即员工自发成长的动力。内驱力强的员工，不会只做"分内事"，会主动解决问题；内驱力弱的员工，即使能力强，也需要外部监督。评估内驱力，要看"是否有持续目标、是否能抗挫折"。
育人：纵向深化+横向拓宽
纵向深化即在专业领域做深。比如，销售人才，要深化客户需求分析、谈判技巧、客户运营等专业能力。
横向拓宽即跨领域学习。比如，让销售人才参与产品研发、数据分析，培养既懂业务又懂数据的T型人才；让技术人才参与市场运营，培养既懂技术又懂客户的π型人才。
育人的核心，是避免人才只懂单一领域，因为数智化转型需要的是复合型人才。
三、数字化经营：
三步将专业逻辑转成数据链路
专业化是逻辑，数字化是载体——把专业化的经营逻辑，转成可量化、可追踪的数据链路，才能为智能化打下基础。数字化不是"上系统、存数据"，而是"数据整合+业务建模+漏斗应用"。
1.数据整合：先做"五通一平"，再谈数据价值
很多企业的数据是"孤岛"——销售数据在CRM里，用户数据在APP里，财务数据在ERP里，数据不互通、标准不统一，自然没法用。数字化的第一步，是"五通一平"：
数据通：打通各个系统的数据，比如把CRM的客户数据和APP的行为数据整合。
标准通：统一数据标准，比如"客户ID"在所有系统里保持一致，"成交时间"的格式统一。
链路通：梳理数据的流转链路，比如"用户点击→留资→线索→签单"的数据流转要清晰。
责任通：明确每个数据环节的责任人，比如"线索数据"由销售团队负责，"行为数据"由运营团队负责。
目标通：数据目标与经营目标对齐，比如"线索转化率"的数据目标要服务于"营收增长"的经营目标。
一平：搭建统一的数据平台，让数据有统一的存储和计算载体。
数据整合的核心，是"让数据能反映经营的真实情况"，避免"数据好看但没用"。
很多企业有数据，但不会用，因为没建立业务模型。业务建模的核心工具是"漏斗图"，把价值链的每个环节，转成漏斗的每一层，用数据量化"绝对值"和"转化率"。
比如"客户经营漏斗"，从"用户关注→留资→线索→拜访→签单"，每一层都有两个核心数据：一是绝对值（该环节的用户/线索/客户数量，比如"留资1000人"）；二是转化率（从上层到下层的转化比例，比如"留资→线索的转化率50%"）。
通过漏斗图，能实时看到：
哪个环节是瓶颈（比如"拜访→签单"转化率只有10%）。
哪个团队做得好（比如A团队的"线索→拜访"转化率80%，B团队只有30%）。
如何改进（把A团队的动作复制给B团队）。
漏斗图的核心，是让经营从"靠感觉"变成"靠数据"，确保每个决策都有数据支撑，每个改进都有明确方向。
3.最小经营模型（MBM）：从"单点优化"到"系统复制"
很多企业的数字化，只停留在优化某个环节，比如"用数字化工具做客户跟进"，却没形成"可复制的最小经营模型"。
MBM是"企业最小的经营单元模型"，比如"一个门店的经营模型""一个销售团队的经营模型"。
构建MBM的步骤为：
划最小单元：比如连锁企业的"单店"，保险公司的"营业部"。
分析价值链：梳理该单元的核心价值链，比如单店的"获客→到店→成交→复购"。
找最佳实践：找到表现最好的单元，分析其价值链的"绝对值""转化率""关键动作"。
形成模型：把最佳实践标准化，比如"单店获客要做到200人/月，转化率30%，关键动作是‘线上引流+线下体验’"。
复制推广：把模型推广到所有单元，定期追踪效果，持续优化。
MBM的核心，是让优秀变得可复制，避免"靠个人能力做好一个单元，却没法复制到其他单元"，实现整体经营效率的提升。
四、最后：PDI模式的落地路径
——别贪多，一步一步来
很多企业搞数智化，总想"一步到位"，结果往往失败。PDI模式的落地，遵循的是"先专业化、再数字化、最后智能化"的路径，会根据企业所处的发展阶段来调整重点。
初创期：重点夯实专业化——把顶层设计、价值链、落地执行理顺，别急于搞数字化。
成长期：重点推进数字化——把数据整合、漏斗图、MBM建好，用数据驱动增长。
成熟期：重点实现智能化——构建智能经营体系，用数据智能复制最佳实践，突破增长瓶颈。
数智化转型不是技术工程，而是经营升级。技术只是手段，经营才是核心。只有把PDI模式的每一步都走扎实，企业才能真正打好"数智化经营仗"，在激烈的市场竞争中脱颖而出。
PDI模式的核心，从来不是"追求高大上的技术"，而是"从业务出发，用专业化理清逻辑，用数字化提升效率，用智能化突破瓶颈"。
很多企业觉得"经营难"，其实是没沉下心来拆业务、找卡点，比如把"增员难"拆成"邀约→面试→培训→上岗"，每个环节找数据、定动作，问题自然就解决了。
如果想更深入地学PDI模式，建议阅读这本《打好经营仗：PDI模式助力企业数智化转型》。
书里有更多关于"汽车之家转型"与"平安人寿改革"的细节，比如漏斗图怎么画、PMO会议怎么开、面试怎么问"四力"，甚至包括数据打通的具体步骤，不管是中小企业老板，还是大企业高管，都能找到适合自己的方法。
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