数据驱动的产品研发转型：组织惯例适应性变革视角的案例研究

发布时间：2021-01-22 01:43

　　现有研究多聚焦于大数据对产品研发流程与绩效的影响,对基于经验的产品研发转变为数据驱动的产品研发的转型路径、实现机制与转型范式缺乏理论探讨。本文基于组织惯例适应性变革的整合视角,通过对韩都衣舍的纵向案例研究,提出从基于经验的产品研发转变为数据驱动的产品研发的两阶段转型模型,剖析了数据驱动的产品研发转型的组织惯例适应性变革机制,提出了数据驱动的产品研发转型范式理论模型,对"数据驱动"的内涵进行了创新性阐述。本文从转型路径、实现机制与转型范式3个方面构建了数据驱动的产品研发转型理论,研究结论对数字经济时代数据驱动产品创新的企业实践提供了政策启示。 

【文章来源】：管理世界. 2020,36(03)北大核心CSSCI

【文章页数】：20 页

【部分图文】：

基于经验的新产品测试惯例实现流程图

比较图1与图2还可以发现，与基于经验的产品测试惯例相比，数据驱动的产品测试惯例在研发风险、决策理性和协同成本上存在差异：首先，在研发风险上，基于经验的产品测试方案主要依赖于各部门的研发经验判断，具有高不确定性。数据驱动的产品测试则根据消费者交易与交流数据、行业竞品数据等分析出消费者可能喜欢的产品款式，由此降低产品研发过程中设计人员个体经验产生的偏差。其次，在决策理性上，产品部研发决策往往从满足自身利益诉求出发，容易出现短期非理性行为。在数据驱动的产品测试中，业务部门的产品测试权力转移到数据部门，数据部门帮助企业实现对产品研发过程的全流程精细化管控，降低业务部门的非理性行为影响。最后，在协同成本上，在基于经验的产品测试惯例中，产品部、生产部、营销部只能通过长时间讨论寻求平衡。在数据驱动的产品测试中，每个产品测试决策都有数据记录和分析结果作为支撑，不同部门在面对利益冲突或意见不统一时，可以借助数据结果进行磋商，有效降低了不同部门的协调成本。数据驱动的产品测试环节与规划环节、设计环节情况相似，在此省略。五、讨论

其次，既有的转型阶段模型通常将启动、准备或解冻视为转型的首要环节，在多数情况下这是合理的，但这种多阶段线性变革模型似乎将变革设定在一种预先决定的、可控制的预测状态中，变革成为一种近似“命令—控制”的策略（Girod and Whitting-ton,2015）。然而，本文的发现表明，当数据嵌入产品研发流程后即形成不同的冲突，组织在没有任何启动、准备或解冻情况下就要迅速解决因冲突带来的管理挑战。这种因数据嵌入形成的冲突表明，数据驱动的组织变革需要时刻面临关键权变因素的影响，从变革冲突的角度重新审视和定义转型的首要阶段更具有一般性意义。据此，本文提出数据驱动的产品研发转型两阶段路径模型，认为从基于经验的产品研发向数据驱动的产品研发转型经历冲突解决与接受增强两个阶段，前一阶段为数据冲突识别及其解决，后一阶段为数据规则接受及其增强。数据驱动的产品研发转型两阶段路径模型将计划型组织变革理论与关键权变因素结合起来，强调数据驱动的产品研发转型路径既存在两阶段的线性特征，也存在数据驱动情境下人机协同决策不确定性与复杂性导致的关键权变因素的影响。例如，在数据驱动组织变革的不同阶段，企业可以根据数据嵌入不同组织惯例产生的冲突特点与规则属性，采取不同的冲突解决策略和制度创新策略。因此，数据驱动的产品研发转型两阶段路径模型可以为数据驱动的产品研发转型过程提供情境化的解释，推进了计划型组织变革过程理论与关键权变因素的交叉研究。

【参考文献】：
期刊论文
[1]多重理论视角下的组织适应性分析[J]. 吕鸿江,刘洪,程明.  外国经济与管理. 2007(12)



本文编号：2992296