人工智能的出現(xiàn)改變了整個(gè)世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的節(jié)奏，對(duì)企業(yè)的發(fā)展也是顛覆性的技術(shù)變革。企業(yè)要發(fā)展，就一定要突破目前的增長(zhǎng)瓶頸，首先是要改變認(rèn)知，建立起數(shù)據(jù)第一的意識(shí)。

那么什么是數(shù)據(jù)第一的認(rèn)知？簡(jiǎn)單來(lái)講，就是能夠?qū)?shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，以及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，也就是說(shuō)，數(shù)據(jù)第一的意識(shí)包含以上兩方面內(nèi)涵。而以上這兩點(diǎn)也是企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)路徑。

數(shù)據(jù)已成為繼土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素。 并且無(wú)論人工智能技術(shù)如何發(fā)展和演變，其底層邏輯始終是數(shù)據(jù)，然后中層是算法和算力，再上面才是各種大模型，應(yīng)用于各行各業(yè)和各個(gè)場(chǎng)景，因此數(shù)據(jù)的抓取和有效利用也成為最關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)AI變革的先決要素。

對(duì)于企業(yè)來(lái)講，底層數(shù)倉(cāng)的搭建，培養(yǎng)企業(yè)管理人員和相關(guān)數(shù)據(jù)專家能夠?qū)I(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)，同時(shí)又將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成業(yè)務(wù)洞察的能力也成為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。

問(wèn)題來(lái)了，企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生哪些數(shù)據(jù)？

其實(shí)，企業(yè)在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中會(huì)產(chǎn)生各種各樣的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)通常散落在各個(gè)角落，容易被忽略，同時(shí)企業(yè)現(xiàn)如今存在的挑戰(zhàn)是如何將散落在各個(gè)地方的數(shù)據(jù)充分收集，并整合起來(lái)，并幫助提升企業(yè)的收入和景應(yīng)效率。整體企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以分為以下幾類：

01

客戶數(shù)據(jù)：客戶數(shù)據(jù)又分為重點(diǎn)類客戶和一般客戶數(shù)據(jù)，重要客戶企業(yè)根據(jù)實(shí)際情況可以進(jìn)行自定義，比如年收入超過(guò)100萬(wàn)人民幣的算重點(diǎn)客戶；客戶自身規(guī)模比較大的，年?duì)I業(yè)額超過(guò)100億，雖然目前貢獻(xiàn)的銷售額還比較少不到100萬(wàn)人民幣，但是未來(lái)有機(jī)會(huì)在該客戶身上拓展業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)的也可以定義為次重點(diǎn)客戶。

因此在重點(diǎn)客戶的定義上可以以橫軸為銷售收入，縱軸為發(fā)展?jié)摿Ψ譃樗膫€(gè)象限進(jìn)行定義，高收入，高發(fā)展?jié)摿Φ臑橹攸c(diǎn)客戶，低收入高發(fā)展?jié)摿Φ囊彩侵攸c(diǎn)客戶，高收入低發(fā)展?jié)摿Φ臑橐话憔S系客戶，而低收入低發(fā)展?jié)摿Φ膭t為可放棄客戶，僅作最簡(jiǎn)單的跟進(jìn)即可。

那么這個(gè)數(shù)據(jù)有什么用？針對(duì)不同類型的客戶，企業(yè)需要投資的維護(hù)人力和資源是不一樣的，也就是說(shuō)對(duì)于資源的投入必須戰(zhàn)略差異化，有重點(diǎn)地展開(kāi)。

客戶數(shù)據(jù)從個(gè)體化的角度，又可以涵蓋很多的數(shù)據(jù)維度，比如客戶的基本信息，姓名，公司名稱，所處行業(yè)，在公司的職能，聯(lián)系方式等基本信息。這些基本信息也成為企業(yè)在營(yíng)銷活動(dòng)中獲得客戶線索的基本信息，能為將來(lái)的市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)如客戶激活，線索孵化和效果營(yíng)銷轉(zhuǎn)化等活動(dòng)所用。

在客戶的基本信息之外，需要有更多的深層次數(shù)據(jù)，比如單個(gè)客戶的行為，和品牌的互動(dòng)行為，和品牌方的互動(dòng)頻次如何，在什么時(shí)間和渠道購(gòu)買了什么產(chǎn)品，單筆訂單的金額有多大，客戶本身在行業(yè)的影響力如何，這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)幫助品牌方，一方面去定義重點(diǎn)和非重點(diǎn)客戶的性質(zhì)和特點(diǎn)，以便決定接下來(lái)針對(duì)客戶如何開(kāi)展有目的高效且個(gè)性化的營(yíng)銷活動(dòng)，這里面的關(guān)鍵詞在于個(gè)性化。

而現(xiàn)如今的AI技術(shù)在客戶個(gè)性化的行為分析和預(yù)測(cè)中發(fā)揮決定性的作用。在AI時(shí)代到來(lái)之前，這一切都不太可能實(shí)現(xiàn)。

02

營(yíng)銷數(shù)據(jù)：營(yíng)銷類數(shù)據(jù)可分為總量數(shù)據(jù)和個(gè)體數(shù)量，總量數(shù)據(jù)包括市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)以及廣告營(yíng)銷數(shù)據(jù)。

調(diào)研數(shù)據(jù)包括行業(yè)整體規(guī)模，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局，競(jìng)品的市場(chǎng)份額大小，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的戰(zhàn)略研究，整體消費(fèi)者趨勢(shì)的變化和行為研究和產(chǎn)品，這些數(shù)據(jù)能夠?yàn)槠髽I(yè)提供市場(chǎng)趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)把握市場(chǎng)機(jī)會(huì)和應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化。這類數(shù)據(jù)也是讓市場(chǎng)營(yíng)銷人員在開(kāi)展?fàn)I銷活動(dòng)之前必不可少的步驟，幫助其制定營(yíng)銷戰(zhàn)略。

廣告營(yíng)銷類數(shù)據(jù)按照不同渠道又可分為品牌網(wǎng)站，社交媒體，電視媒體，戶外媒體，電子商務(wù)網(wǎng)站等不同廣告營(yíng)銷渠道產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)，包括印象度，點(diǎn)擊量，點(diǎn)擊成本，轉(zhuǎn)化率，留資率等常見(jiàn)的用來(lái)分析媒體投放或者廣告營(yíng)銷效果的數(shù)據(jù)。

但隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，這類數(shù)據(jù)的價(jià)值在不斷降低，很多廣告公司在向甲方進(jìn)行匯報(bào)中仍然在用這些數(shù)據(jù)以證明其提供的服務(wù)是有價(jià)值，且行之有效的，但其實(shí)越來(lái)越缺乏說(shuō)服力。這類數(shù)據(jù)的缺陷在于除了得出結(jié)論，營(yíng)銷活動(dòng)好還是不好之外，很難產(chǎn)生真正的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化價(jià)值，也就是接下來(lái)到底該怎么做？營(yíng)銷資源分配是否需要調(diào)整，如何調(diào)整？

相較于此，更加能產(chǎn)生價(jià)值的是營(yíng)銷個(gè)體數(shù)據(jù)，比如通過(guò)一次營(yíng)銷活動(dòng)，你吸引的客戶，產(chǎn)生高轉(zhuǎn)化的客戶畫(huà)像是什么樣的，他們擁有什么樣的特點(diǎn)，這個(gè)對(duì)于營(yíng)銷的價(jià)值是什么？

那便是預(yù)測(cè)未來(lái)，在定義了這一類擁有較強(qiáng)意向的潛在客戶群體之后，能否通過(guò)算法對(duì)未來(lái)的潛在客戶做出預(yù)測(cè)，觸達(dá)更廣泛具有相似群體特征的潛在客戶，一方面拓寬精準(zhǔn)人群的覆蓋率，另一方面提供更加個(gè)性化的內(nèi)容和轉(zhuǎn)化方式，這里面的關(guān)鍵詞仍然在于個(gè)性化。

個(gè)性化營(yíng)銷數(shù)據(jù)典型地還包括用戶在社交媒體上對(duì)產(chǎn)品發(fā)表的評(píng)論，看法，正負(fù)面信息分別有哪些，企業(yè)品牌和關(guān)鍵產(chǎn)品在搜索引擎的排名，這些數(shù)據(jù)對(duì)于品牌的價(jià)值是什么呢？其關(guān)鍵在于對(duì)這些口碑?dāng)?shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以了解消費(fèi)者對(duì)于企業(yè)品牌和產(chǎn)品的反饋，維持良好的聲譽(yù)，建立消費(fèi)者信任。

03

企業(yè)其它的數(shù)據(jù)資產(chǎn)還包括供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，生產(chǎn)數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，人力資源數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在不同階段的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中產(chǎn)生，分屬于不同的職能部門管轄，對(duì)于大中型企業(yè)來(lái)講，建立企業(yè)最底層一體化的數(shù)倉(cāng)是重中之重。

將企業(yè)在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中各個(gè)類型的數(shù)據(jù)能夠充分整合起來(lái)加以利用是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)的任務(wù)，無(wú)論是從數(shù)字化基建的層面，還是不同部門之間的人員協(xié)同，相關(guān)數(shù)據(jù)人員崗位的設(shè)置都具有極高的要求，而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)路徑正是由數(shù)字化基建的構(gòu)建，數(shù)據(jù)的收集和利用能力所體現(xiàn)的。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化正是將企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中所產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)利用數(shù)字化工具進(jìn)行收集和留存的過(guò)程，而接下來(lái)更為關(guān)鍵的是將數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)化，即將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為核心業(yè)務(wù)洞察的過(guò)程，也就是將數(shù)據(jù)進(jìn)行有效利用。

借助AI工具的能力和人員的智慧對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，轉(zhuǎn)化為銷售增長(zhǎng)，提升利潤(rùn)，提高運(yùn)營(yíng)效率等對(duì)企業(yè)發(fā)展關(guān)鍵指標(biāo)有價(jià)值的戰(zhàn)略性營(yíng)銷和經(jīng)營(yíng)步驟，從數(shù)據(jù)中企業(yè)能夠判斷哪些應(yīng)該做，哪些不應(yīng)該做，哪些地方必須進(jìn)行方法創(chuàng)新，從而將數(shù)據(jù)拆解成可落地，可實(shí)現(xiàn)，可衡量，精準(zhǔn)有效的戰(zhàn)略步驟。而這也正是AI產(chǎn)品在商業(yè)增長(zhǎng)上最富有想象的落地場(chǎng)景之一。

但也應(yīng)該看到的是，隨著Sora視頻大模型的出現(xiàn)，AI呈飛速發(fā)展態(tài)勢(shì)，Sora可謂是AI技術(shù)的又一項(xiàng)顛覆性進(jìn)步，但AI短期內(nèi)并不能替代很多仍需人類從事的工作，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化的過(guò)程仍然需要很多人為的干預(yù)，因此Copilot的工作模式將是接下來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間會(huì)存在的工作方式，這也意味著無(wú)論是管理人員還是專業(yè)性人員都需要開(kāi)始學(xué)會(huì)使用各種AI工具，幫助其進(jìn)行日常工作的管理。

未來(lái)五年，AI的發(fā)展和應(yīng)用可能會(huì)替換很多的企業(yè)基礎(chǔ)崗位，淘汰掉還沒(méi)有學(xué)會(huì)使用AI工具，或者不愿意也沒(méi)有嘗試將AI工具融入日常工作的人，這不是危言聳聽(tīng)。

與時(shí)俱進(jìn)，與AI發(fā)展同步，主動(dòng)擁抱和吸納最新技術(shù)，保持理性客觀，讓AI

為我所用并發(fā)揮積極的作用將成為每個(gè)職場(chǎng)人員的必修課。

最后，在此祝廣大婦女同胞們國(guó)際婦女節(jié)快樂(lè)！

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