京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
一、管理咨询行业发展历程及发展现状
管理咨询服务形成行业只有大约60年的时间,它产生的时代背景是现代企业治理模式形成,所有权和经营权分离,职业经理人阶层出现,被称作“咨询顾问”的专业人员在董事会和职业经理人之间扮演了协调关系的角色,为企业所有者提供业务策略方面的建议,在财务、人力资源、营销、供应链等运营领域的为职业经理阶层提供先进经验学习、效率优化和组织变革的服务,辅之以信息技术工具等实现手段,最终提升企业的业绩。近年来,管理咨询行业似乎在面临着一场悄然的革命,随着信息化社会的发展,先进企业实践容易在网络上找到,咨询公司过去秘不示人的知识秘笈、方法套路被公开传播,同时,职业经理人的社会总量不断增加,MBA教育普及,甚至是咨询顾问加入企业担任高管,企业和咨询公司之间的信息不对称越来越小,传统管理咨询服务的稀缺性、独特性、原创性越来越低,企业购买管理咨询服务的动力在下降,可以观察到,很多80年代成名的大牌咨询公司不是倒闭,就是被具有良好赢利模式的相关企业收购。
二、管理咨询行业目前面临的挑战
那么传统管理咨询服务的价值主张面临的挑战在哪里呢?管理咨询为企业服务的过程是:分析业务问题、提出解决方案并且帮助企业实施,客户从这个服务中得到了三个层面的价值:
一是“方法价值”,即咨询服务将企业业务现象抽象为结构化、概念化的“模型”,从而提纲挈领,化繁为简,例如平衡计分卡、供应链管理、客户关系管理等,以及各个专业领域,例如供应链的物料需求计划、人力资源的职位评估、营销的4P模型等,都是咨询中最常用的模型。二是“Know-how价值”,在通用模型基础上,参照企业或行业的最佳业务实践,运用数据对标企业或行业水平。三是“变革价值”,在实施建议上,咨询顾问帮助企业的各层面人员达成理念共识,提升技能,推动状态转化。咨询服务交付是价值实现的过程,高水平的咨询公司在三个层面上都能提供让客户感知到价值;而站在客户的角度,这三层价值必须转换为自身的商业价值。传统咨询过程在第一和第二层价值产生模式是启发式(heuristic)的,即基于直观或经验,判断商业现象,在既定逻辑框架下给出解决方案,这些解决方案与结果优化的关联性是不可确知的,这是传统咨询的商业价值受到越来越多质疑的原因。
三、大数据时代,管理咨询该如何做才能起死回生?
云、大数据等技术成为影响业务的新因素,管理咨询的方法价值和Know-how价值的创造方式必须改变。为咨询价值创新提供了改变途径:
一是循证式(Evidence Base),即决策推论基于可衡量的证据链,例如利用信息技术对企业业务进行活动级的监控,可以方便地找到关键改进瓶颈,又如测量员工的能力和性格特征,从而发现工作绩效的根因;
二是洞察和优化,利用统计学、运筹学方法,对商业规律或组织行为进行预测,找到约束条件下的商业决策最优解,发现商业现象与影响因素的关联关系,在供应链优化、薪酬激励策略、产品研发方向、客户细分选择等领域提供更显性的决策依据;
三是整合内外部能力要素,企业的组织形态越来越动态、无边界,基于伺服式架构(SOA),打破企业封闭的价值链,再造企业价值网络,创新商业模式。咨询这两方面的价值可定量、可衡量,并直接与企业业务价值相联系;结构化方法和行业经验将越来越不成为咨询公司差异化的能力,提取业务数据、拥有数据资源和分析能力成为咨询公司新的价值主张。
无论技术怎么发展,企业管理作为一种组织行为,咨询的变革价值是不可替代的。在新环境下,组织形态越来越多样,各种变革挑战层出不穷,企业更需要借助外部力量来塑造变革领导力、创新企业文化。
总之,在当今商业环境下,管理咨询要得以生存和持续发展,价值主张必须从传统的“方法、经验、变革”向“数据、分析、创新”转化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12