Kellanova 首席数据与分析官：协作是成功的关键

Kellanova 的一些传统公司之所以经久不衰，是因为它们能够适应变化。其中一家就是 Kellanova (formerly Kellogg Company) —— 全球知名主打品牌的供应商，旗下品牌包括 Cheez-Its、Pringles 和 Rice Krispie Treats。这些品牌之所以深入人心，是因为人们对它们产生了情感共鸣。在很多情况下，这些以及其他 Kellanova 品牌不仅仅是众多选择中的一个，它们更是与朋友和家人美好回忆的象征。

为了在几十年间保持相关性， Kellanova 持续更新其技术乃至商业策略。协作精神和更加敏捷的方法成为了关键。

Kellanova 首席数据与分析官 Loretta Franks 表示：“我们已经在技术方面完成了大量基础性工作，并且建立了完善的框架、标准和政策，确保我们以正确的方式构建各项业务。我们的重点主要放在人才和能力上。我的目标之一是确保我们能够利用数据为组织创造价值。”

近期，Kellanova 开始尝试生成式 AI 功能，并在整个组织范围内部署了 Microsoft Copilot。

Franks 说：“这不仅是一次非常宝贵的学习经历，也是让整个组织体验、探索和感受生成式 AI 功能运作方式的极好方式。在外部，我们已经启动了一些出色的 AI 项目，主要聚焦于我们如何与消费者互动。”

一个很好的例子是 Pringles Poptopia，它针对后第三方数据时代对个性化需求日益增长的趋势而应运而生。Kellanova 推出该项目，旨在提供一种面向消费者的数字化体验。每个 Pringles 罐上都印有 QR 码，消费者可通过扫描获得个性化且独家的内容。这为 Kellanova 提供了一个与多元化受众进行互动并深入了解他们的机会。而事实证明， Poptopia 获得了“非常出色的用户接受度和大量访问量”。

Kellanova 秉持以人为本的企业文化

Kellanova 的以人为本文化为跨部门协作提供了沃土。

Franks 说：“整个全球 IT 部门，乃至整个业务范畴内，都存在着极好的协作氛围。我们秉持 #OneTeam 的口号，这完美展示了我们的工作方式。”

Franks 负责数据治理、数据科学、数据工程、平台与数据架构、数据与分析变革管理以及沟通支持。

她补充道：“我们非常依赖并且与我们的业务关系经理、基础设施团队和企业架构团队密切合作，同时也与所有数据专家和职能负责人保持紧密联动。在数据与分析领域，真正的力量和价值在于那些汇聚在一起、协同合作并最终实现成功成果的产品团队。”

不足为奇的是，为保持竞争力，Kellanova 对数据的依赖程度非常高。

Franks 表示：“我们必须考虑如何明确优先事项以及未来的发展方向。显然，通过数据分析和洞察力能够做出有益于业务的良好决策。我们始终会询问业务战略是什么，我们正在做出哪些选择，并推动哪些创新。数据分析不仅可以加速决策过程，甚至可以在一开始就帮助制定决策。”

然而，这一切都必须与成本评估和可行性相平衡，而这会影响到优先级的划分。

Franks 说：“你需要确保为组织和业务战略选择正确的方向。接下来就要考虑如何整合这些成果并真正实现其价值。我认为很大部分在于人才和能力，推动采用并确保其融入新流程。在这一过程中必须将变革管理视为关键因素，同时保持敏捷。”

采用更敏捷的工作方式意味着在整个生命周期内不断改进以满足客户需求。

Franks 补充道：“这是一个更迭代的过程，对我们来说非常成功。我们还非常擅长在各个职能部门和地区之间分享最佳实践，总结哪些方法效果良好，进而将这些实践汇聚成共同体。我们在整个组织内部建立了很多优秀的实践共同体，例如数据科学家们在不同市场间共享洞察以及讨论哪些方法行之有效。”

Kellanova 最近对企业文化进行了更新

Kellanova 最近的文化调整被称为 “culture of best” —— 即公司运营中所秉持的核心价值观。这三大支柱包括诚信、责任和勇气。当这些支柱应用于数字和 AI 实验时，诚信确保战略以道德的方式实施，责任确保价值实现，而勇气则推动实验创新。

Franks 提到：“我们多年来的基本原则和价值观并没有发生改变。我们一直以消费者和品牌为先，但数据让我们现在变得更快、更敏捷。企业经历的众多变革锻造了团队的实力和韧性。我们成功地培养了这些技能，从而保持了行业领先地位。”

作为一家全球性组织，不同地区的优先事项也有所不同。为了实现更精简高效的运营，Kellanova 已经识别出具有共性的领域，以便推动可重用性和规模经济。目前，只有在符合商业逻辑且确有必要的情况下，公司才采取定制化策略。

Franks 的团队开发了简单的框架和结构，使得数据难题能够以一种一致且简单的方式加以解决。其中有些框架侧重于价值驱动，而有些则聚焦于合规和监管。更广泛来说，公司在数据相关投资方面一直非常谨慎。

Franks 表示：“没有人能预测未来几年宏观环境将发生的一切，所以现在最重要的是关注人才，并构建他们今天乃至未来所需的技能。”