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人人都是产品经理

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企业内低代码流程引擎平台衍化
怀思 · 2024-11-08 · via 人人都是产品经理

最近几年,低代码/零代码的模式被越来越多的人提及。这篇文章,作者分享了自己在公司内部通过低代码的产品模式,成为内部流程服务商的经验与思考。

在过去的工作经历中,我在某个互联网公司内OA团队,0-1孵化出流程引擎平台,以低代码/零代码的产品模式,逐步收拢全公司各层级的流程诉求,成为公司内唯一流程服务提供商。平台能力也逐步往低代码平台衍化。这一段经历让我在企业效率领域成长很多,希望通过本文记录一下当时在流程引擎类产品的一些思考与做法。

一、最初洞察与思考

最初的OA团队定位于交付团队,以定制开发模式为公司内各个业务提供流程服务。在长期运转后发现,团队内部存在强烈的人力瓶颈,无法开拓更多业务内容。

与人力瓶颈相对应的是公司内存在大量未满足的流程需求。虽然公司“主干流程”通过定制交付方式已经运转,但是在各个部门内部存在大量的业务流程,仍在依靠线下模式运转。公司下沉市场存在大量没有线上化的“支干流程”,这部分诉求没有团队承载。

当我看到自身人力瓶颈与广阔的空白市场时,逐步明确要解决的问题:如何用更少的人服务更多的业务?其实答案很明确,要提高自身交付内容的复用性,降低边际成本。从项目交付转型为产品能力交付。定位于全公司的流程能力供应平台,各个业务团队自己基于通用产品能力构建自身业务诉求,从而释放OA自身能力。

于是产品方向就这样确定了。基于往年累积的流程服务能力,MVP版本产品框架很快就捋顺了

二、目标全公司唯一流程服务提供商

在公司内局部推广之后,我基本确认自身产品能力在公司内部的降维打击,于是我开始调研了公司内其他流程服务团队/系统,比较各自场景之后,定下来了产品业务阶段目标是,成为公司内唯一的流程服务提供商。

为了能收口全公司的流程服务,我重点规划了自身的开放能力。一方面是自身完善的标准开放接口(rpc、http),并且提供了同步和异步各类标准对接模式(RocketMQ);另一方面为了进一步降低外部系统的对接成本,我们提供了通用的接口托管平台,业务接口注册后,可以直接进行数据出入参格式映射逻辑配置化,从而实现业务零开发成本完成对接。

在完成这些能力建设后,我开始面向重点客户进行打单式地推。在推广过程中,很多时候是需要从上而下,需要首先获得对方团队管理者的认可。因此我们额外拓展规划了面向管理层视角的服务能力,与公司BI团队合作,将流程数据对接到BI形成标准的管理报表视图。另一方面跟AI团队合作,提供了以对话式交互为基础的C端使用服务。这两个点在后续打单过程中,获得了极好的反馈,成为产品的有利支撑点。

上线后一年,我们成功承接了其他流程系统数据,并完整收口了公司内所有流程业务。

三、审批类场景之外的第二曲线

当完全收口了全公司审批类流程之后,我开始寻找业务的第二增长曲线。这部分我的更多的向外看,市面类似产品的演进路径都是类似的,从流程平台进一步转向低码平台,提供完整应用的搭建能力。我基于这样的思考在公司内进行了一轮业务调研,看清楚了业务场景实际的需求程度与合作可能性,于是以这个规划了产品的2.0版本

在新版本内,我们核心定位于一个帮助业务团队降本增效的零码/低码产品,解决的是高频场景的配置化解决方案,从而降低业务侧的重复开发成本。核心包括两部分:

  • 自动化流搭建:以流程能力为基础,引入触发器、执行器的概念,从而在各类业务场景的自动化逻辑构建中,提供零码配置解决方案
  • 标准页面搭建:以表单能力为基础,拓展到管理后台场景的核心页面类型,实现高频页面的零码生成。

在后续推广中,我们发现这样的产品能力过于抽象,业务产研不太好理解,我们以场景为单位,提供了类似消息通知、角色数据管理与消费、资源管理与消费等多个高频场景的解决方案,在各类业务中进行了落地。

四、尚未完成的野望

在我的理解下,流程对于公司的价值在三个方面:合规、提效、业务数据线上化。

  • 当前我们做的工作过主要是帮助业务流程线上化,这样的过程中,线上化流程会有公司合规部门参与,因此解决的合规的问题;
  • 虽然线上流程运转效率高于线下,但是实际运转过程中,由于业务管理缺位,依旧存在运转不畅等问题,因此提效部分是存在较大的治理空间的;
  • 线上化后,流程带来的业务数据已经进入到数据库,但是还没有很好的结构化与消费逻辑,这部分试下一部分可以重点拓展的。

因此,基于这样的分析,我可以明确未来平台的演进方向重点为两件事情:

  1. 流程治理:平台侧提供一套合理的评价机制,基于评价机制对流程管理员进行规范与管理,同时提供产品化手段,让管理员能够更好地进入到到流程治理中。这里面会存在大量运营机制设计、运营动作推出。
  2. 业务数据分析能力:包括对流程业务数据的结构化存储,进而提供业务看板搭建能力,为业务侧提供描述性数据分析与预测性数据分析,从而让过往流程数据,为业务的未来发展,发挥指导性意义。

本文由 @怀思 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

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