论坛由中国品牌建设促进会指导，杭州市余杭区人民政府主办，杭州良渚新城管理委员会、中国国家品牌网、观潮新消费承办。
在“国潮起·万物生”良渚2023科技国潮产业大会《消费+AI，技术赋能全产业》专场论坛上，奇点云合伙人、资深战略咨询专家何夕发表了《DT时代，数据赋能消费企业全场景运营》主题演讲。
他表示：“当市场增长见顶，存量竞争造成内卷，消费企业正在重新构建以用户为中心的生意模式。渠道趋于多元化、碎片化，用户追求高体验和性价比，为AI等数字化技术的应用带来了新的挑战和机遇。”
以下为演讲实录，经观潮新消费（ID：TideSight）编辑整理，有删减：
去年，奇点云升格为StartDT，旗下有两家公司，其中奇点云是由原阿里数据团队创立，主要从事数据平台和应用能力的构建；另一家公司是GrowingIO，由张溪梦带领的团队构建，研究方向是用户行为分析和用户增长。今天我要分享的是这两个品牌在用户增长方面的实践和案例。
整体而言， 企业要寻求增长，必然会面临的挑战是如何找到真正的生意来源。 过去，市场总量持续增长，哪怕只分一杯羹也能保证企业的持续增长。随着流量洼地的消失，增量见顶，在存量市场中竞争，必然造成内卷。当企业内部、企业之间的竞争都在加剧，很多企业都在形成以用户为中心的战略，以此构建新的生意模式。
与此同时， 过去的推式营销模式受到越来越多的用户排斥，用户开始希望掌握渠道筛选的主动权。 另一方面，渠道趋于多元化、碎片化，用户追求高体验和性价比，为AI和数字化技术的应用带来了新的挑战和机遇。
在过去只有两三个端的时候，依托小团队就可以进行高效管理，但如今平均一个品牌已经有了十几个端，需要在五个以上的平台卖货，在十个以上平台传播内容，就很难再依靠人力解决， 必须要用技术、数据、AIGC的方式，提升大规模、精细化、个性化用户服务的能力。
在将大数据、AI等技术应用于业务服务的过程中，若要产生更多的业务价值，必然对管理提出新的挑战。过去，只有营销部门会与用户产生直接关系，如今的研发、制造、流通、营销的每个环节都需要建立用户思维，都要从用户的角度去思考。过去以任务为导向的专业分工模式可能发生变化，要在职能分布中强调对于用户增长、业绩增长的贡献，这也是企业所面临的挑战。
挑战的背后是机会。 在过去的模式中，用户行为是链式的过程，进店-产生好感-留存-活跃-转化；但在兴趣电商和社交电商时代，用户可以进店后直接产生购买，也可以经历复杂的网状购买链路，链路的碎片化和节点的网络化是这个时代的特征。
为了应对这种碎片化，在运营层面，就需要把数据和用户打包成不同的场景。 比如，如果把留存视为用户运营的关键目标，就要构建相应的策略、指标，进而通过不同的数据、工具来针对性解决问题，从而提升自身经营水平。
技术也在不断进化。 过去几十年，最初是由PC辅助进行数据加工和处理，然后，互联网连接了更多人和信息，帮助企业处理信息并完成决策。再接着，从互联网到移动互联网，再到AI和IOT，工作和生活越来越交融，用户可以在任何地点、任何时间查看和购买。与此相对，企业需要用数据、大规模计算和低成本的算力辅助数据和AI的处理加工能力，技术的迭代速度非常快。 对企业而言，短期业务的营收增长和长期的技术投入之间的矛盾是当前的主要矛盾。
回归本质，企业和用户之间的生意有赖于不断地产生更多的连接。 企业要洞察人、了解人，获取用户的信任，在运营客户的过程中用各种方式去实验，测试双方的关系。
比如，在优惠券环节，以前可能采用通用式发券的方式，统一发满200减20的券，现在根据用户的价值，分成L1到L4，向不同人群发不同的券。对于有高频次接触的客户，可能发满赠券，也就是代表“第二天再来”的券；对于喜欢优惠的用户，可能直接发代金券。通过用实践和探索，不断跟客户产生互动，提升老客带新客，进而带动跨领域获客，以及客户跨领域购买，最终把洞察真正转化成收入。From Insight to Outcome，不仅用户增长，营收也要增长。
跟客户之间建立连接，并不断用数据改善运营水平，核心是通过不同的产品在不同的阶段辅助工作。 首先，企业需要CDP，基于底层技术能力的客户数据平台，把分散的会员变成会员资产，再去进行获客分析、智能运营，根据不同的触点、客户的不同时间和不同的联系，向客户发送合适的内容，通过A/B测试的方式，去测试满足客户体验方面的作用，最终对客户增长做闭环的分析，提升转化水平和转化效率。
我们有一个客户是国内大型家具零售企业，过去所有的线下门店都是到店营销，要抢占街口、转角等人流量最好的位置，吸引用户进店后才能进行营销和推销，刺激购买。但在移动互联网时代，可以实现营销到店，在小程序、公众号、小红书等平台分发内容，吸引更多人到店，还能在客户之间实现自发拍照留念和传播。
从前年开始，这家企业发现营销到店和到店营销这两件事情应该是有机结合的，一方面需要通过营销到店的方式吸引更多客户到店内浏览下单，另一方面也希望在客户到店以后，能够第一时间识别出用户的身份和购买记录、偏好，从而进行个性化服务和推荐。
这就需要构建从用户运营到产品运营，再到智能运营、前台应用推送的完整链路，实现营销到店和到店营销在线上线下的闭环。
另外，过往在营销到店环节中，小程序、App、小红书等每个端都有一个团队，不同团队之间并不共享信息，也可能使用不同的分析工具和埋点工具。比如，对于一家乳业公司而言，可能客户需要乳制品，但搜到了同企业常温奶的账号，这种情形在多业态、多产品、多品牌的公司中非常常见。
公司多账号运营，但客户很难识别和区分，询问的内容可能与账号的运营主体并不相关，这种情况下，就需要打通所有的客户信息，统一所有的运营团队，不管客户从哪个触点进来，都可以准确地进行回复，而不是再让客户去重新搜索账号或小程序。打通所有的用户信息，构建统一的运营语言，通过数据分析的方式来实现消费者OneID的身份识别。
接下来，就可以通过人人匹配、人货匹配、人店匹配，在前后端拓展以用户为中心的能力，实现全渠道的覆盖、获客、精准营销、运营、用户连接和体验提升进而推动跨业态、跨人群的增长。
最后补充一些AI应用的说明。我们可以看到，AI与数据和分析应用都有很多的结合点。首先，AI和数据的结合，可应用于数据的采集、清洗、应用等全生命周期的管理环节，还可以辅助进行合规算法方面的风险监测、规则调整。
在AI和分析应用结合环节，比如生产制造环节的生产效率的提升方面，可以通过AI的方式生成一些设计。 比如，服装领域已经出现用AI来做服装设计，由设计师再进行快速修正的模式，可以极大提升生产效率，原来一周一个设计师只能出20款，但如今可以利用AI出到200款。再如，营销方面，客服的互动式交流、客户活跃度的提升、面向客户的精准营销等环节，都可以利用AI更好地生成个性化消费内容，提升服务效率，让客户和我们产生更广泛、更有效的连接。
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