研发如何赋能业务，“亿车商”的二次创新日志

研发如何赋能业务

在写这篇文章的时候，非常纠结，到底是写技术、业务呢，还是写创新、战略呢，还是为亿车商写个宣传呢，因为跨度大，为了聚焦，飞哥还是撩撩技术。

飞哥平时说的比较多的一个词是解决方案，何为解决方案，一句话：用最合适的方法解决目标问题。在IT数据化信息发展如此之快，人工智能、云计算、机器人，技术日新月异，如何给客户一个满意的结果非常重要，而过程就是我们要考虑的。而研发赋能，做为差异化的竞争手段，可以为企业带来差异化的竞争优势。

亿车商是我们第二次“创新”

今天4月上线了第一版，直奔车商赚钱的项目去，首先平台化，去中间渠道，可见阻力之大，集团内部推广都困难，这个市场不是你想要做就能做的。7月31日上线的第二版，我们打算直接抄竞争对手，先看看别人怎么做，所以第二期的想法提出到落地，研发用了不到一个月实现落地。

产品快速试错

在客户的真实目标不清楚前，研发研发众多的小产品，不管白猫、黑猫，抓住老鼠就是好猫。这里我们不谈论为什么市场目标不清楚，这个话题太广。而研发如何做到1星期1个产品，这对产品技术提出了很高的挑战，首先，产品技术也不懂市场，这不代表研发坐等目标清晰后再下手。产品设计能力，决定了我们不会大规模重复建设，一定是利用好现有基础设施。比如已经沉淀的技术成果，比如流程设计、权限设计、规则设计，已经成熟的第三方解决方案，比如：大数据报表、分析，规则引擎。

试错的基本策略：快和多。快，越早上线越好，留给市场运营的空间就越大。多，意味着你可以使用新技术，只要时间允许，技术还是挺喜欢写新的项目的，面对老项目，我就不信没有一个新人吐槽过老项目的代码逻辑混乱，无法下手，还不如重新写。所以，保持好迎接新产品的诞生的信心。

数据化运营

现时代不是互联网前期有个产品，研发上线就能获得用户的。在市场运营为主的新机遇，运营的首先任务是拉新，不管是增长黑客，还是付费推广等，而研发的任务是存活，做好应用体验和价值服务输出。利用好数据，研发需要提前做好数据收集、清洗、配合各部门的数据指标，并最终为企业输出数据监控、数据智能等一揽子事宜。春江水暖鸭先知，数据准确是基本素质，数据预测为产品的发展方向提供决策。如果，你的系统，还没有数据报表、数据BI，作为各决策者，是得考虑对策了，这里我推荐下市场上做到比较好的产品：帆软、阿里Quick BI。

未来，超越创新寻找新机遇

下图为2007年的阿里巴巴的生态系统图，而就是这个雏形，使得阿里可以有千亿市值的梦想。

阿里巴巴生态系统

未来，迎接追求进步过程去挑战各种问题，亿车商要服务全国更多车商，来个小目标，百亿市值。

最后，应用市场搜索“亿车商”，欢迎提意见。

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