以下是現場速記。

 

Convertlab COO&聯合創始人 王琤

 

王琤：大家好，我叫王琤，我來自Convertlab，雖然是英文名字，但我們是實打實的本土企業。

 

今天可能在座的朋友了解我們，可能有些也跟我們有合作過。今天我分享的主題是在原先主題的基礎上加上了“以客戶為中心”，數字化轉型是比較大的命題，我們比較集中的聚焦在解決企業特別是消費零售企業面向客戶端的數字化轉型的方方面面。

 

王總的分享給我蠻多的共鳴，為什么今天我們開這個會?我看到題目叫企業承壓，IT怎么干?我覺得跟當前大的環境是有關的。對于消費零售行業的企業來講，數字化可能是一個挑戰性更大或者命題性更強的事情，我覺得兩個原因：

 

第一個原因是大家回顧一下數字化到今天，都已經變成常態的東西，但是對消費零售來講它可能意味更深一點。我們最開始的數字化就是線上化、互聯網。最早的數字化可能是取得咨詢的方式變了，看新聞的方式變了。再接下來是我們獲得商業廣告的方式變了，再后來我們的社交線上化，數字化。再接下來購物、消費線上化、數字化。就像水平面不斷的上升，如果大家把數字化認為是一個像水、像海一樣，其實我們大部分商業形態都在水面之下，現在只有極少數在之上。比如醫療、旅游，這些東西數字化更難一些，但其他的甚至包括教育、本地服務都數字化了。

 

我們零售跟交易、電商跟消費有關，其實它是在最下面，它是最早的同時也是在深水區域。數字化對企業來說意味著什么?可能不是簡簡單單的線上化或者在線化。最本質的是對企業的運營能力的變化，如果是在水面之下或者數字化完成比較好的話，第一個就是企業的感知很強，甚至是實時的，立即就知道業務發生了什么;第二個不同的業務如果都數字化起來，他們之間是互相貫通、協同的，這是最本質的。如果還在水面之上或者屬于不太高效或者非數字化的狀態，企業的感知就很弱，也不夠敏捷、實時，而且互相之間是沒有辦法協同的，這是一個原因。

 

由于咱們這個行業的特點，所以對于客戶運營的深度的數字化的要求，其實是非常高的，在今天來看。

 

第二個原因是現在大的經濟周期。大家都知道尤其去年，可能從年頭的俄烏戰爭開始，一直整個一年都很特殊。我個人認為可能改革開放過去的四十年非常黃金的長周期過去了，接下來我們會進入新的長的周期。所以對于很多企業來講，現在是經濟轉型期。

 

左下角是Gartner對于上一個大的周期變化，也不算最長的，是2008年大家都知道有一個全球性的金融危機，Gartner在2008年之后在2017年企業從相對來說衰退期，2008年開始企業的變化明顯的找出兩種不同的企業，一種是超過70%的企業都沒有恢復到原來的增長速率，沒有以前那么高，只有非常少的小于10%的它獲得了永遠持續的超過競爭對手的，所以這個差異非常大。

 

一條線非常陡的是特別優秀的企業，它指出了其中的規律，就是在這樣的經濟轉型區，一些市場比較有遠見的企業，它重新去找到一個機會，重新做新的投資、投入的布局，并且數字化領導者大概有三倍以上的機會比同行把這件事情做得更好，增長機會做得更好。

 

我們現在在轉型期可能會有很多角色的考量，比如要做存量還是做增量?注重在短期還是注重長期的投入?我要做偏進攻型還是偏防御型的?在種種業務決策變革的過程當中，數字化就變得非常的重要。它可能一方面是未來的投資，更多的是對于企業提升變革能力的加速器，或者這方面的能力會變得更強。

 

所以綜合以上的兩個原因，這是大的底層的環境使然，我們今天消費和零售企業再看數字化，可能是有不同的使命在這里面。

 

今天我想跟大家分享的是這樣的藍圖，其實也比較簡單。我們需要企業在咱們CIO參與甚至引導和帶動之下去做一個新的數字化能力的建設，我前面會放一個命題叫做以客戶為中心或者叫以用戶為中心，對我們零售企業，就是我們的消費者、我們的顧客。

 

分成三個階段或者說三件事情：第一個是去深刻的理解我們的客戶;第二個是大規模的提供個性化的體驗;第三個就是進化成一個以客戶為中心的組織。當然它又分成戰略層面、組織層面或者有能力的層面。可能在戰略的層面，比較容易理解。一個是去理解我們的理想客戶(ICP)，另外是提供更好的客戶價值，在你的渠道也好還是在各個的業務區域也好去做更加豐富和多樣化的個性化體驗。

 

從組織來講，建立數字化團隊之后第一步可能是中心化的管控和賦能，再進一步其實是一個去中心化的敏捷的自制。

 

能力部分，大家可能已經非常明確的事情就是可能先從數據開始再到業務的運營再到各種各樣的用戶體驗的結合。我后面會按照關注理解客戶大規模個性化體驗和組織能力三個部分做一些簡單的分享。

 

從關注和理解客戶來講，CDP這個詞大家可能聽得很多，特別是在國內的一些大型的頭部企業，在過去幾年有建設CDP是如火如荼的。但是這個詞的背后更重要的一點是用來理解我們客戶的，或者說有一個最簡單詞叫洞察，這個詞聽上去挺神奇的，大家也有很好的愿景，但是做起來它比較具體，這里不講細節了。可能就是我們的消費企業或者零售企業，通常來講手里是握著很多跟消費者和客戶有關的數據，只是我們不知道如何管理和使用而已。從采集、匯總，從統一到畫圖洞察到落地，這既不是簡單的事情也不是復雜到大家不知道怎么入手的事情。在今天來講，零售企業、消費行業它的基礎是非常好的。

 

大家都知道我們合作了很多客戶，基本上都有千萬級別的消費者個體原子級別的各種維度的數據，散落在各個系統里面。可能在我們的零售系統里面、會員系統里面、電商系統里面、CRM系統里，只不過不知道怎么把它用起來。另外這里還有合規性，從前年開始數據安全法、個保法出臺以后，有些企業在這方面又有點畏手畏腳，有了法規反而有了明確的做法，這里做到怎么合規去獲得消費者的同意，以及通過隱私計算的技術，怎么樣合規的利用第三方的數據?反而這些東西更明確了，這都是在整個大的體系里面。

 

這里有個非常直觀的例子，我們應該拿什么樣的數據或者我們能管理什么樣的數據，對于一個消費零售企業來講，對于理解消費者，理解你所有的貨品，理解你的所有的門店的表現以及怎么樣去借助第三方的數據來補足你的數據資產?這都是非常成熟的，無論從技術也好還是整個數據合作的生態來講，包括我們現在廣泛要合作的大的平臺，無論是阿里系還是騰訊系還是字節系，其實他們在這方面都已經相對比較成熟了，什么樣的數據是可以合作，什么樣的數據是該給到企業的。

 

這樣的話我們就可以從一個簡單的消費者、會員變成比較立體、單體的畫像，從單體的畫像再變成群體的洞察。

 

在這樣的一個基礎之上，我們有非常廣泛的數據和應用的場景。我就不一一展開了，只是給大家有一個感知。大家通常都會覺得說數據是知會資產，但它其實是價值非常高的資產。這里列了人群擴展，用WLD的模型，會說這一批會員它的年度的會員貢獻價值特別高，跟它的某些特征是否有暗含的關系?當我們企業有足夠能力管理數據的時候，你可以是可以回答這個問題的，當你回答完這個問題之后你就可以進行人群擴展，內部所謂私域客戶數據資產，你會發現你在里面可以做同類型人群的探察以及進行擴展。

 

另外我們可以做更加精準的，更加有業務目的自動化分群、分層，在上面做各種各樣的推薦。另外AI已經成為大部分的頭部企業的常態化的投入了，AI這件事情可以認為是數據這件事情的第三個階段，第一個階段是數據化的管理或者數據資產的管理，第二個階段是進行自動化的運營，第三個階段是結合AI能力做智能化的處理。

 

我也列了一些對于下一步最佳動作的預測，我們可以預測這些企業、客戶、消費者在未來的一個月有可能采取動作的最大的可能性是什么，這是可以算出來預測的，或者說他下一個購買周期最有可能落到哪一個季度、月，這都可以預測出來，他有非常完整的底層的AI技術給到支撐，而且現在這部分的成本可能跟幾年前相比是大大降低了。

 

大家都知道在過去的很多年，國內的AI工程和算法的人員發展速度是非常快的，平均AI人員成本已經降低很多。企業既可以自己去具備這樣的能力，也可以委托第三方來具備這樣的能力。

 

這些是基于數據資產管理能力之上有洞察能力之后可以立即開展的很多數據化的應用，直接給業務產生價值。

 

剛才講的是三部分的第一部分，就是數據管理和洞察，深刻理解你的消費者。

 

第二部分就到了第二個階段是個性化的客戶體驗。但是在今天可能我們要明白兩件事情需要同時考慮，一個是大規模的。我們如何為千萬級別的客戶提供一對一的個性化的體驗?在今天它又變得可能了，這是一個比較粗顆粒度的概念圖，圖的下面是單一的做法，在過去五年、十年的時候，大家感知到的是所有零售和消費者企業都把大量資源投入到大促活動上面。但是現在這個可以繼續保留，但是它的比例要大幅度降低，我們轉向長期運維的思維，它是不間斷7×24×365天去做，它從活動視角轉到人的視角，我們對于每一個消費者我們顧客的個體其實是可以有感知的，我會知道它在屬于一個生命周期的什么階段，它是昨天剛入會的人它還是對我來說是已經比較穩定的，但是又不夠活躍老的會員，這些都可以感知到的，它屬于不同的會員，我們對它的整個運營的策略都是可以一對一的完全的個性化。從數據底座加上上層的技術都是具備的。

 

這種技術其實就是MA或者叫自動化的營銷的能力，它的作用就是體現剛才的這種大規模個性化用戶體驗。這是一個例子，也是我們給某個客戶合作的。它從上而下是以消費者或者以顧客的生命周期的階段來看待的，它從一個入口來完成注冊完成首購復購變得更加穩定。橫向的是在每一個周期，我有很多要去發力的運營策略，每個點都是一個運營策略，其中黑色筆注出來的是我們建議企業在第一階段立即上線的第一批的業務策略，自動化運營的策略。為什么這樣?最開始王總的分享里講到了說怎么樣讓企業在短期去有一種獲得感?這些第一批做的就是獲得感特別強的，或者換句話說它用的時間最短，效果最突出，所以這是非常好的首戰必勝，或者說找一些捷徑，讓整個企業做成這件事情有冷啟動快速得到回報的策略。

 

再往下講，可能就是更中長期或者對大家來說都是比較難的，但是今天的分享我也感受到所有的企業包括我們的CIO都在關注這件事情就是組織的問題。組織是一個思維方式的變革，一個能力的變革，以及整個協同模式的變化。我們認為在面向客戶的數字化轉型過程中，會比較合適的分成兩個階段，最后這兩個階段又會融為一體。

 

第一個階段是中心化的。可能我們在IT團隊或者叫數字化團隊為代表，為中心去驅動的。它要解決的是先完成基于數據，基于我們對客戶的洞察，它首先牽頭來完成，它會完成基礎設施、平臺能力、數據管理，包括整個整體業務的診斷分析。為什么需要有個中心化來做?因為它對于特定技能人員的要求會比較高，比較集中，不可能在各個業務部門具備這樣的能力。現在美國又興起一種新的概念，叫數據經緯，數據網絡，恨不得讓所有業務部門最后都具備很強的數據能力。尤其在美國成熟度更高的企業尤其到了這個階段，但中國遠未到，所以第一個階段是由中心化團隊牽頭去建立基礎平臺能力，甚至要完成從數據角度完成業務診斷。

 

第二是去中心化。然后到策略到執行，業務部門會變成去中心化組織的聯動。這個時候在策略或者執行層是大家共同協作的。越來越多去中心化業務部門要落地的是跟最終端的業務體驗相關的，在業務角度的，業務終端的客戶體驗相關的以及數字化的應用。接下來業務部門會加上自己的經驗延展業務診斷再做協同。

 

從中心化賦能和管控到去中心化敏捷自治，本身周期是比較長和復雜的，這是我們和某一個大型的企業一起來規劃包括也是現在在執行的整個能力建設的過程。它是從下面到往上走的，最下面兩層是最容易去具像化完成的，是數據化和自動化能力，第三層是業務實踐策略產生以及策略管理以及中心化的團隊和業務團隊之間的合作，這個點更大程度上要開始，一直再往上客戶體驗到運營中心更多的依賴去中心化的過程。

 

如果完成了這樣的進化，我覺得大概會發生比較明顯的，從企業內部來講還是從消費者感知來講比較大的變化。如果在轉變之前，我們可以認為是一種傳統的客戶運營或者傳統的營銷模式，它比較依賴通過第三方去做市場調研，我要去了解我的目標市場，客群是什么樣的，很多、很多時候是依賴第三方的，因為你沒有辦法用自己的團隊，用自己的數據去完成這件事情。并且在創意上面，不管是產品的創意還是營銷的創意，是作為最大的砝碼去加注的。

 

有的時候特別是在運營和營銷的創意上，其實使有一個下賭注的心態，有的時候會有爆款，大家一直在說做爆款，但這個爆款其實是有一種下注的賭徒的心態在里面，這是傳統的方式。

 

另外在溝通的方式、互動的方式、體驗方式來講，基本上都是大規模批量化，但是比較統一化的方式來處理。我無法真正做到精準、精細和個性化。

 

剛才講到比較以活動驅動，所有的內部協作流程都是以活動為抓手來驅動的。所以大家都知道可能在年度的會員日、電商的大促，整個公司內部是非常緊張、繁忙的，包括整個數字化的團隊、IT團隊也一樣被帶動起來。

 

但是如果在之后，很多方面都會發生變化。第一個是結合第三方的數據和外部數據以及外部洞察的輔助，其實企業本身具備自己掌握數據來洞察客戶的可能性的。因為當你有千萬級別的會員和顧客的數據之后，你的門店數據、你的訂單數據之后，你這里面的價值是巨大的，而且是沒有任何第三方可以替代你做這件事情，只有自己來做。這個時候我們結合數據的自動化的精準廣告和自動化內部的互動和運營都可以配合起來，這部分就會把原來以活動為主要抓手的營銷模式轉變成一種永遠在線的，不停的非常大規模又個性化批量化的運營模式轉到新的模式。

 

今天已經有嘉賓提到了，比如說ChatGPT會給我們帶來什么?在這個點上，我覺得它的潛力和價值是顯而易見的，并且是巨大、巨大的。也就是說當我們的個性化的營銷、個性化的運營變成常態之后，你需要更多的個性化的文案，個性化的內容，或者自動化的去判斷每一個溝通對象，我跟他溝通的語氣、狀態、情感的考慮，這些在ChatGPT在第一階段就可以幫我們賦能的，第二階段甚至可以到整個自動化運營的效果的監控，自我的更新迭代和優化。

 

我不知道大家是否知道微軟中國已經把在全球的OpenAI的合作在中國完成了初步的準備的落地，我們會在很快的時間跟微軟中國有一些合作，把ChatGPT這些能力在數字化客戶運營、數字化營銷的場景進行結合，這是非常、非常顯而易見的價值所在，在短期就有價值，在長期它的整個自動化運營可能性以及降低成本方面會有極大的潛力。

 

我們在一些客戶上，去實踐了或者一起合作完成了剛才的事情。我們見到了非常直接的價值驗證，這是一個大的零售企業，零售品牌，我不方便說名字，他們以非常優質的棉制品的產品為特色，過往的狀態就跟我剛才描述的一樣，其實是有千萬級別的細顆粒度數據的沉淀，但是它沒有形成資產，是因為它各自散落，它也沒有集中統一的ID，也沒有統一的畫像，對我們來說它是一個有紅利的狀態，這個紅利非常簡單。我只要把它的數據進行管理之后，我就可以摘取出，它有不同的種子包，我可以從內部獲取出來。我再幫助他們去結合自己內部數據的畫像再結合三方合規的通過隱私計算畫像的補足，在這之后所有的溝通就跟以往有很大不同，全部的溝通的針對性包括文案、商品的推薦可能一些促銷政策的匹配都是個性化的。

 

所以他們在所有的新上線的活動之后，這里有個中間的效果是最具代表性的，110%的點擊率的提升，客觀上代表它所有活動的響應都比以前可以做到翻一倍的提升。它投入的東西是什么?它既不需要投入新的營銷預算，也不需要投入新的大的業務的調整，它可能少數增加一些新的對于數據和對于運營更有能力駕馭的少量的業務人員。其次就搭建一個基礎的基礎設施。

 

這是另外一個客戶，它是一個消費品快消類，保健酒的品牌，它應該是國內最大的保健酒的品牌，具體名字不方便說。大家都知道快消消費品最大的問題是很多分散的消費者的分散場景，可能很多消費者是在小的商超、便利店甚至是煙雜店去買到這樣的酒，另外它有可能在餐飲渠道去飲酒。

 

這些碎片化的場景是無法讓品牌去感知到的，所以我們要幫助這個企業第一步先完成具有長期數字化連接的可能性，包括我們跟它一起合作，做一些特定的小程序。它是讓這個消費者在初步有這個飲酒的偏好黏性之后就會快速的進入深刻的長期的跟蹤它的畫像的階段。

 

我們大概跟它合作在6個月的時間，它以前其實沒有私域的數據積累，它也沒有做這件事情。我大概6個月幫它新增150萬完全個體級別客戶畫像的數據，它在新的這個私域客戶畫像上面所有電商轉化效果都比原來增加了4倍左右效果的提升。

 

時間原因，我就不多講太多細節了。

 

再回顧到這個頁面，關注和理解客戶大規模個性化的體驗以及最后組織的變革是這樣一件事情的三個步驟。

 

最后我花一分鐘講一下我們Convertlab跟這件事情是有什么樣的關系?這張圖其實是我們用某個角度去規劃一個以客戶運營為抓手的數字化轉型的基礎設施的藍圖，其中包括技術、業務層，最左邊是我們所有的觸點，就是跟我們業務一線的觸點。經過數據層、應用層，后面的兩端可能跟業務相關就是知識層。我們怎么樣去幫助客戶建立整個數字化體驗的設計?怎么樣業務實踐?以及整個業務體系納入在里面?最后再回到各種各樣的個體化體驗的觸點，就是這樣的閉環。

 

我們在整個藍圖里要么提供基礎的技術、工具、設施，也包括提供相應的服務。具體來講我們有一個套件的產品叫做Convertlab Markenting Cloud其中有六個最主要的產品線還有配套小的產品，六大產品線是Data Hub、DM Hub、結合數據智能的廣告優化產品Ad Hub、AI Hub、PEC、CPM。所以在整個基礎設施方面，我們應該是國內提供最完整解決方案的，無論從寬度還是深度來講都是最完整的。

 

我們得過蠻多的認可，但是我個人最驕傲的是得到全球的第三方分析機構的認可，我們分別在2021年和2022年得到Forrester和Gartner的認可，據我了解國內我們同行當中我們是唯一一家中國廠商得到全球第三方的認可，我們入選的都是整個營銷賽道的評選。

 

今天我看到大部分的民營企業，我們大概服務了400多家企業，客觀上來講在2020年之前我們服務外企客戶的比例是超過國內民企客戶的，非常明顯2020年之后國內企業數字化的實踐速度加快了，所以我們從今天來看我們服務國內企業數量已經超過外資的企業。

 

我們是一個跨行業的服務的團隊，在中間這么大一塊是泛零售的包括奢侈品、服裝鞋帽、電商、快消、餐飲、商超這些最常見的消費品牌是我們超過50%的主體業務，所以我們可以算是一家非常懂零售和消費品行業的企業。

 

時間關系，我今天分享就到這里，如果希望有更多的交流，我們可以線下再聊。好，謝謝大家!