如何評估SCRM定制服務商：一份來自一線工程師的選型指南 選錯SCRM(社交客戶關系管理)定制服務商，不僅是預算的損失，更意味著項目周期失控、系統與實際業務脫節，最終導致開發成果被束之高閣。面對市場上眾多的供應商，如何做出可靠的技術決策?結合多個項目經驗與行業數據，我將從工程師的視角，梳理一套結構化的評估框架。 一、啟動選型前，先完成內部需求錨定 跳過需求梳理直接比較供應商，是項目失敗的首要原因。在接觸任何服務商之前，你的團隊必須明確三個核心問題： 1、核心業務場景與痛點：是需要打通線上線下數據…

OA系統怎么選?一線工程師的避坑心得 干了這么多年企業軟件，我發現一個規律：選型時大家總愛問“哪個最好”，但真正的問題是“哪個最適合你”。OA系統就是個典型，它本質上是個辦公流程的“路由器”和“記錄儀”，核心目標是讓你公司內部的“事”(比如審批、溝通、發文)跑得更順。市面上沒有萬能解藥，只有是否對癥下藥。 先劃清邊界：OA管“事”，ERP管“業” 這點必須首先拎清，很多項目跑偏就栽在這里。OA的核心是“流程順暢”，處理請假報銷、公文流轉、跨部門協作這些日常事務。它的數據是橫向流轉的，一份合同在部…

制造業ERP選型避坑指南：一名實施工程師的實戰分享 干了十來年制造業軟件實施，我發現選ERP這事，跟找對象一個道理：沒有“最好”，只有“最合適”。現在市面上ERP廠商不少，但每個制造企業的痛點都不一樣。今天我就從一線實施的角度，聊聊怎么找到那個“對的人”。 市場格局：本土廠商已成主流 先看大環境。這幾年變化很大，一個核心趨勢是本土廠商已經占據了市場主導地位。根據最新的行業報告，到2025年，本土ERP廠商在制造業的市場份額合計已經超過70%，徹底改變了以前由國外軟件主導的局面。這意味著，對于國內…

干了這么多年軟件開發，我發現一個有意思的現象：很多技術名詞聽著唬人，但核心邏輯往往是為了解決一個非常具體的“麻煩”。SCRM(Social Customer Relationship Management，社會化客戶關系管理)就是這樣一個典型。 簡單來說，你可以把它理解為一個?“社交化、智能化的客戶數據中心”?。它和傳統CRM最大的區別，在于把客戶從一個“靜態檔案”變成了在社交媒體上“活生生的人”。傳統CRM主要記錄“這個客戶是誰、買了什么”，而SCRM更關心“這個客戶在微信、微博上聊了什么、對…

作為從業多年的軟件工程師，每次有人問我“訂做一個App要多少錢”，我的第一反應都是：這就像問“裝修一套房子要多少錢”。答案是沒有標準答案，完全取決于你的需求。一個簡單工具App和一套完整的電商平臺，成本可以差出幾十倍。今天，我就從開發者的角度，拆解一下成本構成，幫你建立合理的預算預期。 一、 錢主要花在哪：成本結構拆解 首先，你要知道你的錢會變成哪些人的工作時間和哪些技術服務費。一個大致的成本構成比例如下： ??人力成本是絕對大頭（約占60%-80%）?。這包括了產品經理、UI/UX設計師、前端…

去年我們部門接了個內部系統升級任務，要把原來用某低代碼平臺搭建的供應鏈審批系統，改造成能支撐多事業部、跨境業務的新平臺。這個舊系統已經跑了三年，初期確實幫我們快速上線，但后來問題越來越多。這次改造讓我們徹底想清楚了一件事：低代碼平臺有它明確的能力邊界，越界就是災難的開始。 一、項目起點：低代碼為什么被選中 五年前，公司只有一個事業部，采購流程簡單：申請→部門經理批→采購執行。當時IT人力緊張，業務方急著要系統，就選了當時流行的低代碼平臺。 快速搭建是最大優點：拖拽表單、配置審批流，兩周就上線了。…

去年我們團隊接手了一個傳統凈水器的物聯網改造項目。客戶是一家做了十幾年凈水設備的廠商，產品質量扎實，但在智能方面落后于市場。他們的需求很明確：讓用戶能在手機上看水質、濾芯壽命，接收更換提醒。聽起來簡單，但實際開發中遇到的問題比預期多。 一、需求不只是“聯網” 剛開始接觸需求時，我們認為就是加個Wi-Fi模塊，傳點數據到云端。但和產品經理深入溝通后發現，用戶真正需要的是“無感服務”——不是讓用戶天天盯著APP看數據，而是在恰當的時候提醒該換濾芯了，水質異常時主動通知。 我們決定把重點放在濾芯壽命算…

我們團隊去年幫一家中型企業做了AI升級，過程挺有代表性。關鍵就一條：AI升級不是搞個時髦功能，而是讓系統自己會“看”會“想”。分享下我們走的路徑，很實在。 啟動前先做“體檢”。別急著聊模型，先把客戶所有紙質流程、Excel表格和口頭交接的環節全部挖出來。我們當時發現，客戶的核心痛點是一線工人每天要花3小時填各種表格，管理層第二天才能看到數據。第一個判斷標準就是：這個環節是否依賴人工重復處理信息。如果是，就值得用AI改造。 接著進入“最小可行性閉環”階段。我們從一堆流程里，只挑了一個點：產品質量檢…

給一家制造業客戶做智能升級，我們團隊的核心就一條：讓AI長在業務系統里，而不是做個外掛。聊一個剛做完的案例，客戶想用AI管生產質量和設備預警。 最開始最頭疼的是數據散得到處都是。設備日志在本地數據庫，質檢報告是PDF，工單在老的MES里。AI要是看不到全貌，出的主意準跑偏。我們的第一件事不是選模型，而是搭了一個能連通各個老系統的數據中間層。用API把關鍵數據實時同步過來，統一了格式，相當于給AI準備了完整、干凈的“工作臺”。 模型沒用最炫的，選了性能夠用、支持私有化部署的一個。關鍵在喂給它“獨家…

在很多傳統實驗室的認知中，實驗室信息化管理往往等同于“把實驗操作步驟和記錄錄入進系統”。從實驗樣品登記、檢測結果的錄入、報告的導出，表面看起來已經實現了數字化，但實際系統真正運行一段時間后，原來的管理問題依然存在：實驗流程依舊主要靠人來推動，實驗的信息依舊分散在不同環節，實驗室管理的效率并沒有得到明顯提升，問題依舊沒有解決。 正是在這樣的實踐過程中，越來越多實驗室管理人員開始重新思考一個問題： 實驗室管理系統，真的只是為了記錄數據嗎？ 隨著企業實驗室的檢測業務規模擴大、對于合規的要求提高，系統充…