模块化、变化控制、需求梳理……如何应对2B客户的定制化需求|议桌局精华（上）
我是2B行业的新兵，经验比较浅，但我们在做这个事的过程中，也花费了很多心思去思考到底该怎么做？可以跟大家分享一下我们在这方面的一些探索。
我们是一家做对话机器人的技术服务公司，主要的业务场景是帮助客户搭建对话机器人，客户可以通过这个机器人去和用户进行交互，来完成他的业务需求，像解答用户问题、协助用户操作、根据用户标签推荐产品等都是目前典型的业务场景。
我们一开始创业的时候，就定了“以项目推产品”的原则。我们要形成产品，而不是一直一个项目一个项目地做下去，这样没有积累。但我们碰到的问题是，我们无法在最开始就清晰的定义产品，因为这是一个非常前沿的行业，之前并没有太多的经验可供借鉴，一切都需要我们自己去摸索。那到底在什么场景下，对话机器人的技术可以更好的发挥商业价值，这就需要我们去尝试、去探索，所以我们只能不停的尝试推出各种形态的产品，从中发现效果最好的，然后把它打造的更好，最后再去复制它。
出于这些考量，从技术角度出发，我目前推行的办法就是，尽可能设计一个相对比较灵活的架构，不把它限制的太死，只把我们确定可以共通的那些需求做出来，剩下的都用可扩展的方式来做。
目前的架构，我们把它分成了多个层次，第一层是接入层，不同的客户通过怎样的接入点去接触用户是有差异的，可能包括微信、API、其他聊天平台等多种接入方式。另外，每个客户所做的事情不一样，各个项目的差异非常大，所以对于每一个客户的应用场景，我们都会去造一个机器人的大脑，我们称之为Brain，每个Brain都是可以独立上线、独立变更、独立优化的。接入层到Brain之间是一个消息通道，因为从我们目前的见解来看，不管哪种应用，最后都可以归一成聊天的场景，所以虽然可能是基于不同的用户、不同的应用场景，但我们最后都把它统一成一个统一的对话的格式进行传输。
同时，一个机器人背后可能会有多个 Brain，通过这种方式，我们可以通过不断扩充Brain的方式来扩充机器人的能力，去应对不同的客户、不同的场景。
但这个过程中，我们又发现了另外的问题，虽然每个客户的需求都不一样，但他们之间还是会有一些共同点，比如说问答的场景，基本上每个客户都会有。
那我们的应对方法就是，在做不同的Brain的时候，做标准化、模块化。目前我们抽出了这么几个模块，一个是问答的QA Bot，职责就是来一个问题，给一个解答；一个是Form Bot，就是表单机器人，定义好问题之后，就可以通过机器人发给用户收集反馈；一个是推荐机器人，可以根据用户标签匹配商品，然后把商品推荐给用户；一个是任务机器人，可以识别用户指令，并匹配知识库里的命令形态，看是否可执行，并以此给用户反馈；最后一个是路由机器人，就是判断用户的命令该交给哪个机器人去执行。
目前我们是创造了这样五个机器人，等于做了五个积木块，然后在实现客户需求的时候，就可以用搭积木的方式，去把这些模块拼接成一个能够满足需求的机器人。
这是我们目前在做的方向，但挑战也非常大，因为每个客户还会有一些定制化的需求，特别是在和客户系统做对接的时候，就会碰到这几个机器人都涵盖不了的情况。那我们现在的解决方法就是为了这些特殊需求再专门造一个机器人、造一个Brain出来，然后再把它们做拼接。
总的来说，我们现在主要的应对方法就是造积木、搭积木，碰到了不通用的需求，就单造一块定制化的积木，然后再搭积木。
当然这个过程中还有很多问题需要解决，比如对话机器人这件事和客户的业务逻辑联系非常紧密，一旦客户的业务逻辑发生变化，机器人就得相应做出改变，工程师可能就得去改背后的代码，有点疲于奔命。虽然已经通过搭积木的方式简化了一些这种情况，但压力仍然非常大。
先分享一个案例，我一朋友出来创业，做了一个教育的AI，类似题库，学生在上面做题，它会根据你的答题情况，反馈给你不同的评价、不同的难度等，相当于不断的迭代和训练。但跟学校合作试运营之后，就发现不同的学校、不同的老师的要求都不一样，需要他做对应的调整。
这其实挺典型的例子，这个问题，从算法的角度来讲，就是要收缩共性的问题，拎出你最强的点，在你能够服务的业务场景中，把它作为最通用的那部分去做。原则上是这样，但实际中，考虑的因素要多得多。
那我目前在做的是征信相关的业务，比方说为银行提供黑名单、反欺诈、供债、不良等信誉评估的数据，毕竟现在贷款的渠道很多，银行可能无法确保对方的信用情况。我们遇到问题就是，在对接这类机构的时候，特别是银行机构的技术需求是比较复杂的，他们会有合规性、安全性等各种要求，同时这些要求还都很高，而我们无法把它们做到共性化，并呈现出一个通用型的技术模块去满足这些要求。
我们为银行的技术对接、技术准备所付出的技术努力，大概占了我们整个技术团队80%的时间精力成本。同时，我们投入了大量的人力、资源去做的事情，却不一定有后续的回报，这是非常纠结的点。
至于解决方法，短期暂时没有太好的方法，但从长期来看，我们可以拿着龙头企业的案例去说服下一个企业，用案例向他们说明那些需求是无用功，只是包装好看而已。所以刚开始可能会多吃一些苦，之后就能拿着之前的案例去说服未来的客户了。
首先分享一下我们做的综合项目管理系统的发展，这个系统做了有小十年，它经历了这么几个历程。
第一个阶段跟洪教授那边一样，都是做项目。因为一开始从无到有，就需要从项目启动，那一年时间大概接了四五个项目，每个项目都有自己的代码分支、独立开发。也许底层会有一些通用的技术组件，但基本上就是围绕客户的需求做定制开发。这是一个产品的起步阶段，肯定是绕不过去的，都得做。
第二个阶段就开始抽共性，把不同的项目沉淀成一个标准产品，让这个标准产品慢慢成长。一开始向新客户提供标准产品，可能他需要定制的部分还是比较多，但最终这一层共性的部分会慢慢涨厚。
第三个阶段就是标准产品加定制，共性、通用的部分再涨厚也涨不满，顶多能涨到70%、80%，定制化那一层必然还是要做的。
我们做定制化，一开始的策略是囤人，我们自己招人做，但这会带来比较大的成本的问题。第二个阶段是外包，但这样做虽然可以降低成本，但无法保证质量，因为外包的人员对整个行业的理解不够，会大大影响交付客户之后的效果，经常会出现客户不满意，我们就得重做一遍的情况。毕竟外包人员的业务能力都很弱，但如果占用我们团队业务人员的精力的话，团队精力又不够分配了，所以这个阶段后来也被我们否定了。
最近的一个阶段，我们采用了一种比较极端的方式，就是压客户化，强制不再做定制化了。当然这是有前提的，主要由于这些年的打拼，我们做到了第一，我们在这个领域的市场占有率第一，因为我们对业务的理解最深。第二，我们会采取一些策略，比如如果是客户合理的需求，我们会告诉对方之后迭代的哪个版本会解决这个问题，到时免费就能获取，用这样的方式去打动他们。第三，做客户关系，毕竟说实话，做这种2B的大客户，客户关系占的比例有时并不小。
这样做之后，我们目前的成本兜住了，也会有些盈利，规模也没有受太大的影响，但本质上，这种做法是错误的。因为2B服务就是为了满足客户的业务和需求，但你用这种非常规的手段把他的需求卡死了，不满足他，后续发展肯定会出问题。这也是我们目前的困扰，只不过由于成本的问题迫不得已这样做。
如果我们以后要持续围绕大客户做运营的话，肯定不能像现在这样一刀卡死，还是得针对定制化需求做二开，但目前也没有特别想明白到底该怎么做，这也是比较困扰我的问题。
其实我们也发现，那些做了大量二开工作的客户，他们用我们的产品是用得最好的，因为特别符合他的业务需求。虽然做的那些二开工作中至少有一半是被浪费的，但是至少还有一半起到了作用。
另外，做定制化，还有一个问题就是你做了之后，当期的可以兜住成本的，但越往后兜住成本就越困难。因为做了大量定制化的客户，之后就不能随着你的标准版升级了，但标准版有了新功能之后，客户肯定会想要，就比较麻烦。比如今年建筑行业营改增，营业税改增值税，它会深刻影响到你系统里的几百个模块，那么之前做了大量定制化的老客户就升不了级。一个一个去帮他们升级的话，成本太高又升不起；不去帮他升级的话，又有可能丢掉这些客户，是一件非常恐怖的事情。
所以，我们希望做了定制化的产品也能跟着标准版升级，这是很重要的事情。对此，我们的做法是搭建了一套完整的源数据体系。之后再做定制化，是针对源数据体系做定制化，它会形成一个Delta，再把这个补丁打到新的标准版上。这样做会产生一定冲突，但这个冲突解决起来相对会容易一些。这是我们从技术层面做的工作。
另外，为了解决应对变化的问题，公司当年还投了一个多亿，花了一百多人团队三四年的时间做了一个底层技术平台，虽然客户业务发生的变化，永远无法用配置全部解决，但我们希望通过这个平台能解决的越来越多。
关于之前洪教授提到的问题，我这边也有一些想法。第一就是行业选择问题，我觉得洪教授那边比较大的风险就是没有选定行业，你刚才提到的都是技术架构层面的解决方法，但做2B，要满足的是客户的业务需求，需要你对客户业务有深刻的理解，同时他们的业务也会深刻影响到你的技术逻辑。
第二，选定行业之后，才好建立行业影响力。因为做2B的服务，你永远无法让客户全部满意，否则你肯定无法兜住你的成本。那么，你就需要增加你面对客户时的谈判资本，树立你在行业里的核心竞争力，这样即使你有些地方无法满足客户，综合考量之后，他们依旧会选择你。
对未来发展的趋势，我们对标的企业肯定是SAP、Oracle，我们都是跟随者，多多学习他们是怎么做的。SAP、Oracle的做法很简单，就是价值链外包，有大量的团队围绕着它去做定制工作。但这有个前提，就是你的市场足够大，你才能吸引到价值链上的伙伴，否则就没人跟你玩。我们现在就面临这个问题，我们想把价值链外包，甚至愿意让利，也很少有人跟你玩儿。
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