科技企業(yè)正在面臨一個(gè)怎樣的市場(chǎng)環(huán)境?今年9月，彎弓研究院在整理《中國(guó)營(yíng)銷技術(shù)生態(tài)圖譜8.0版》時(shí)發(fā)現(xiàn)，截至今年7月31日，國(guó)內(nèi)有2715家營(yíng)銷技術(shù)公司，而這個(gè)數(shù)字在去年還是2200家。雖然從表面上看，這2個(gè)數(shù)字間的差值是515，但去年實(shí)際新增了716家企業(yè)，這意味在上一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，有201家企業(yè)悄聲地消失在市場(chǎng)中——當(dāng)然，你也可以理解為平均每1.8天，就有一家MarTech公司消失。這是一個(gè)不免讓人脊背發(fā)涼的結(jié)論，科技企業(yè)面臨的生存環(huán)境或許比我們想象中的更為嚴(yán)峻。不過(guò)在這樣的市場(chǎng)環(huán)境下，我們卻發(fā)現(xiàn)了一些企業(yè)仍保持著不錯(cuò)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)的公司——比如數(shù)勢(shì)科技，這家在2020年成立的公司，僅用3年時(shí)間，就達(dá)成了數(shù)億元的營(yíng)收業(yè)績(jī)。這在To B這種“慢生意”的業(yè)態(tài)中，實(shí)屬罕見(jiàn)。這也難怪?jǐn)?shù)勢(shì)會(huì)在創(chuàng)立之初，就接連獲得了騰訊、京東、深創(chuàng)投、大灣區(qū)等機(jī)構(gòu)的戰(zhàn)略投資。前段時(shí)間，我們和數(shù)勢(shì)的創(chuàng)始人兼CEO黎科峰博士聊了聊。在創(chuàng)立數(shù)勢(shì)前，他更為人熟知的身份是京東集團(tuán)副總裁、京東商城技術(shù)負(fù)責(zé)人，是京東實(shí)現(xiàn)扭虧為盈，以及邁向數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)期的核心人物之一。

但他最終選擇走出大廠，成為一個(gè)創(chuàng)業(yè)者。不過(guò)，僅將數(shù)勢(shì)獲得市場(chǎng)和資本認(rèn)可的原因，歸結(jié)為創(chuàng)始人的個(gè)人履歷，似乎有些草率。面對(duì)每1.8天就有一家MarTech企業(yè)悄無(wú)聲息消失的市場(chǎng)環(huán)境，數(shù)勢(shì)明顯需要一些與眾不同的亮點(diǎn)，才能在其中突圍、立足。在與黎科峰的對(duì)話中，我們了解到了他對(duì)行業(yè)的認(rèn)知、創(chuàng)業(yè)的經(jīng)歷，以及他所創(chuàng)立的數(shù)勢(shì)是怎樣一家公司，他的團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品和技術(shù)能力是如何讓數(shù)勢(shì)在創(chuàng)立之初就斬獲2家大廠青睞，并用3年時(shí)間實(shí)現(xiàn)數(shù)億元的營(yíng)收——其中的關(guān)鍵，或許就在于他們高筑技術(shù)門檻并錨定了泛零售與大金融行業(yè)，從對(duì)垂直行業(yè)的思考出發(fā)，通過(guò)獨(dú)特的“產(chǎn)品+服務(wù)”模式，將業(yè)務(wù)增長(zhǎng)與技術(shù)掛鉤。并且在席卷而來(lái)的AI浪潮中，數(shù)勢(shì)也沒(méi)有選擇跟風(fēng)，而是將AI的能力用于完善自身“數(shù)據(jù)分析+智能營(yíng)銷”的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。01雙輪驅(qū)動(dòng)：技術(shù)門檻與垂直行業(yè)思考并重國(guó)內(nèi)究竟需要怎樣的科技企業(yè)?黎科峰的答案是，現(xiàn)階段僅憑技術(shù)恐怕難以支撐起一家科技企業(yè)在當(dāng)下的生存需求;中國(guó)并不缺少營(yíng)銷技術(shù)公司，而是缺少對(duì)垂直行業(yè)有思考的公司，所以一定要堅(jiān)持技術(shù)門檻與行業(yè)理解的雙輪驅(qū)動(dòng)。當(dāng)然，這也是他決定創(chuàng)業(yè)后，希望帶給行業(yè)的改變。“科技企業(yè)就不要幻想什么先發(fā)優(yōu)勢(shì)了，To B的業(yè)態(tài)決定了它的產(chǎn)品不可能像To C產(chǎn)品一樣，廣告一投放客戶就接踵而至，其他人就沒(méi)有機(jī)會(huì)了。To B意味著產(chǎn)品滲透的過(guò)程非常緩慢，在這個(gè)過(guò)程中，就給了別人copy和顛覆的機(jī)會(huì)。”黎科峰坦言。數(shù)勢(shì)的定位是一家數(shù)據(jù)智能公司，在數(shù)據(jù)處理和AI算法等技術(shù)方面的投資非常重要。實(shí)際上，這也是一家科技企業(yè)安身立命最基礎(chǔ)的門檻。沒(méi)有技術(shù)門檻，產(chǎn)品不可避免地會(huì)趨向同質(zhì)化。但毫不客氣地說(shuō)，行業(yè)內(nèi)卷嚴(yán)重的現(xiàn)狀下，一個(gè)新技術(shù)的出現(xiàn)、應(yīng)用，其他科技企業(yè)很快就能跟進(jìn)，僅靠在技術(shù)上的投入，很難將其筑成一家公司的“護(hù)城河”。同時(shí)，很多科技企業(yè)在面對(duì)企業(yè)客戶時(shí)，往往說(shuō)的是“技術(shù)語(yǔ)言”，會(huì)無(wú)限拔高產(chǎn)品、技術(shù)的重要性，但會(huì)忽略客戶現(xiàn)在面臨的困境是什么?需要去解決什么問(wèn)題?什么樣的方案能夠幫助客戶解決問(wèn)題?黎科峰認(rèn)為，科技企業(yè)的突圍需要回歸產(chǎn)品的原點(diǎn)：中國(guó)的企業(yè)希望他的投入是有價(jià)值的，而這個(gè)價(jià)值主要體現(xiàn)在產(chǎn)品對(duì)業(yè)務(wù)的幫助上，這就是產(chǎn)品的價(jià)值原點(diǎn)。秉持著這種認(rèn)知，他將數(shù)勢(shì)的突破點(diǎn)放在保持技術(shù)的先進(jìn)性和對(duì)行業(yè)的理解與洞察上。能夠萌生出這種想法，與黎科峰的個(gè)人從業(yè)經(jīng)歷、數(shù)勢(shì)的團(tuán)隊(duì)的基因密不可分。黎科峰在技術(shù)領(lǐng)域有著豐富的履歷，在北航讀博士期間他就是國(guó)防重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的主要負(fù)責(zé)人，第一份工作在三星總部研究院，是全球第一代移動(dòng)操作系統(tǒng)的研究者，回國(guó)后加入百度，成為百度移動(dòng)和云計(jì)算體系的技術(shù)初創(chuàng)成員，而且還是北京科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)獲得者。他深信技術(shù)是人類進(jìn)步的驅(qū)動(dòng)力，也深信數(shù)勢(shì)不斷突破的大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)能力，可以讓數(shù)勢(shì)在行業(yè)中始終保持競(jìng)爭(zhēng)力。例如，數(shù)勢(shì)獨(dú)有的數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)，可以讓指標(biāo)的查詢性能實(shí)現(xiàn)兩個(gè)數(shù)量級(jí)的提升。此外，在人工智能方面，數(shù)勢(shì)的“基于AIGC的智能決策云”項(xiàng)目也在今年的HiCool全球創(chuàng)業(yè)大賽上，從全球近6000支參賽隊(duì)伍中脫穎而出，榮獲了大賽二等獎(jiǎng)，這也是所有企服項(xiàng)目中的最高獎(jiǎng)。除了足夠高的技術(shù)門檻，數(shù)勢(shì)在行業(yè)上，也有著獨(dú)到的見(jiàn)解。黎科峰曾擔(dān)任過(guò)平安的金融科技CTO，也擔(dān)任過(guò)京東商城的技術(shù)負(fù)責(zé)人，數(shù)勢(shì)的核心團(tuán)隊(duì)，也都是來(lái)自京東、阿里、百度等互聯(lián)網(wǎng)大廠，以及在大金融和泛零售行業(yè)不斷深耕的技術(shù)和業(yè)務(wù)專家。正是基于這種背景，數(shù)勢(shì)在創(chuàng)立之初，就將大金融與泛零售定為了主攻的方向。事實(shí)證明，數(shù)勢(shì)確實(shí)選對(duì)了行業(yè)。線下零售遭遇線上沖擊，不少企業(yè)越開(kāi)店越虧損，亟需一場(chǎng)深刻的變革。金融行業(yè)的流量紅利褪去，陷入存量競(jìng)爭(zhēng)，而這個(gè)行業(yè)由于政策、實(shí)際需求等原因，又較為親近數(shù)字化，將其視為一種“政治正確”，同樣不失為一個(gè)很好的切入點(diǎn)。雖然一直身處技術(shù)層面，但黎科峰也會(huì)更多關(guān)注實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的價(jià)值：“在做技術(shù)一把手的時(shí)候，我的考核標(biāo)準(zhǔn)也不是單純地看技術(shù)有多炫酷，而是技術(shù)能不能讓企業(yè)賺錢、省錢，沒(méi)有客戶價(jià)值的產(chǎn)品，在我眼里就是沒(méi)有價(jià)值。所以，技術(shù)門檻第一，行業(yè)門檻就是第二，缺乏這兩點(diǎn)的科技企業(yè)，可能會(huì)短暫地?zé)狒[一陣，但失去了長(zhǎng)久發(fā)展的基底。”他也告訴我們，數(shù)勢(shì)為了將技術(shù)與對(duì)行業(yè)的理解洞察落實(shí)到產(chǎn)品和服務(wù)中，實(shí)際設(shè)置了三層結(jié)構(gòu)做保障——有著行業(yè)背景的咨詢與專家團(tuán)隊(duì)作為前端，洞察行業(yè)需求、找出企業(yè)的痛點(diǎn);中端的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)將行業(yè)需求與數(shù)勢(shì)的技術(shù)結(jié)合形成產(chǎn)品，并連接起后端的大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的精準(zhǔn)對(duì)接。

推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的普惠化，是黎科峰的創(chuàng)業(yè)初心。我們?cè)跀?shù)勢(shì)的身上，確實(shí)看到了他把這套“將技術(shù)與行業(yè)洞察落實(shí)到業(yè)務(wù)中”的信條，帶入了實(shí)際的工作中。這也是他為數(shù)勢(shì)打造的一條“護(hù)城河”。02數(shù)勢(shì)的“護(hù)城河”實(shí)際上，數(shù)勢(shì)落實(shí)將技術(shù)與行業(yè)洞察作用到業(yè)務(wù)中的想法，包含了一套“產(chǎn)品+服務(wù)”的實(shí)現(xiàn)路徑——數(shù)勢(shì)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，以大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)作為底座，支撐起數(shù)據(jù)分析云與智能營(yíng)銷云兩個(gè)產(chǎn)品;而數(shù)勢(shì)的服務(wù)，則基于一支有著豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的咨詢團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)專家團(tuán)隊(duì)展開(kāi)。他們會(huì)持續(xù)研究特定行業(yè)能夠通過(guò)數(shù)字化實(shí)現(xiàn)的價(jià)值、解決的問(wèn)題。

比如，數(shù)勢(shì)的這支團(tuán)隊(duì)就發(fā)現(xiàn)，隨著金融行業(yè)能夠低成本獲客的流量時(shí)代落幕，越來(lái)越多的券商加入了存量的爭(zhēng)奪之中?，F(xiàn)在，券商靠投廣告吸引來(lái)的客戶，并不如以往活躍;而其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，也要在這個(gè)增長(zhǎng)停滯的流量池中爭(zhēng)奪客戶。股民和基民們，恰巧又非常在意券商的管理規(guī)模和用戶數(shù)量，所以一旦在存量時(shí)代陷入客戶增長(zhǎng)乏力，就會(huì)不斷被更大規(guī)模的券商虹吸用戶，從而進(jìn)入一種惡性循環(huán)。這不可避免地讓整個(gè)證券行業(yè)，都陷入了客戶增長(zhǎng)乏力的焦慮。因此，數(shù)勢(shì)的專家團(tuán)隊(duì)判斷，如何圍繞客戶的留存和客戶價(jià)值的提升做文章，是現(xiàn)階段券商最“痛”的那個(gè)點(diǎn)。這種觀點(diǎn)，也確實(shí)在數(shù)勢(shì)服務(wù)一家成立于上世紀(jì)90年代的頭部券商時(shí)，得到了印證。在對(duì)該券商舊運(yùn)營(yíng)平臺(tái)進(jìn)行研究后，數(shù)勢(shì)發(fā)現(xiàn)該券商原先采用了單獨(dú)事件策略，以事件為載體進(jìn)行營(yíng)銷本來(lái)是一種常見(jiàn)的策略，但由于各事件中的數(shù)據(jù)互不流通，使得營(yíng)銷策略的經(jīng)驗(yàn)無(wú)法沉淀下來(lái)，最終拉低了線上業(yè)務(wù)推進(jìn)的效率。其實(shí)該券商面臨的問(wèn)題并不罕見(jiàn)，反而是大多數(shù)企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中難以避開(kāi)的痼疾，數(shù)據(jù)洞察過(guò)程的不透明、不互通，使得各業(yè)務(wù)間各行其是，出現(xiàn)“數(shù)據(jù)孤島”。而數(shù)勢(shì)的產(chǎn)品，就是在對(duì)行業(yè)痛點(diǎn)進(jìn)行洞察和思考后，開(kāi)出的“藥方”。比如，為了幫助該券商擺脫數(shù)字化困局，數(shù)勢(shì)制定了一套三步解決方案，或許這也能成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的一個(gè)藍(lán)本。數(shù)勢(shì)將變革的第一步，放在了打破“數(shù)據(jù)孤島”上。數(shù)勢(shì)將該券商舊的運(yùn)營(yíng)平臺(tái)升級(jí)為數(shù)字化客戶經(jīng)營(yíng)平臺(tái)，其中包括了統(tǒng)一指標(biāo)、統(tǒng)一標(biāo)簽平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)平臺(tái)內(nèi)數(shù)據(jù)互通、共享;而指標(biāo)平臺(tái)，正是數(shù)勢(shì)數(shù)據(jù)分析云體系的基礎(chǔ)，統(tǒng)一指標(biāo)口徑，讓原本散落在各系統(tǒng)中的營(yíng)銷策略、營(yíng)銷活動(dòng)的數(shù)據(jù)和信息，自此就能被收集起來(lái)，積淀成為后續(xù)運(yùn)營(yíng)決策的經(jīng)驗(yàn)。然后，數(shù)勢(shì)又為這套系統(tǒng)注入一些“智能化”，搭建了一套客戶旅程自動(dòng)化營(yíng)銷策略平臺(tái)，在先前統(tǒng)一的指標(biāo)平臺(tái)和標(biāo)簽平臺(tái)基礎(chǔ)上，精細(xì)化的客戶分層成為可能，而系統(tǒng)也能根據(jù)客戶分層，自動(dòng)制定更具針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)策略，并進(jìn)行觸達(dá)、分發(fā)。最后，數(shù)勢(shì)將重點(diǎn)放在了構(gòu)筑一個(gè)“閉環(huán)”上，通過(guò)引入了機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌優(yōu)化，構(gòu)筑起策略效果分析平臺(tái)，對(duì)自動(dòng)化營(yíng)銷的策略效果進(jìn)行分析，并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行策略模型的自迭代，從而實(shí)現(xiàn)“策略設(shè)計(jì)-策略推送-效果評(píng)估-策略迭代”的整個(gè)流程的閉環(huán)。

事實(shí)也證明，數(shù)勢(shì)的這套三步走的解決方案，確實(shí)取得了不錯(cuò)的成果——一系列組合拳下，該券商的標(biāo)簽利用率從15%提升至70%左右，日均觸達(dá)人次由100萬(wàn)提升至超3000萬(wàn)，實(shí)時(shí)決策占比由0%提升至超70%;當(dāng)然更為顯著的成績(jī)?cè)谝痪€業(yè)務(wù)上，該券商線上開(kāi)戶的轉(zhuǎn)化率提升了30%。在這個(gè)案例中我們也不難發(fā)現(xiàn)，“產(chǎn)品+服務(wù)”的配伍，讓數(shù)勢(shì)在面對(duì)垂直行業(yè)的業(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí)，表現(xiàn)出了一定的前瞻性，并且更能“對(duì)癥下藥”。當(dāng)然，面對(duì)洶涌而來(lái)的AI時(shí)代，數(shù)勢(shì)的這套產(chǎn)品結(jié)構(gòu)也不可避免地要接受一場(chǎng)考驗(yàn)。不過(guò)，數(shù)勢(shì)并沒(méi)有選擇跟風(fēng)，匆忙推出一個(gè)使用場(chǎng)景不明的大模型，而是選擇將AI的力量注入原有的產(chǎn)品體系。03AI是新的巨大變量AI是眾多科技企業(yè)期盼已久的增量市場(chǎng)。正如黎科峰所說(shuō)，To B產(chǎn)品滲透緩慢，一直都是一個(gè)“慢生意”;但來(lái)勢(shì)洶洶AI，恰好就給了中國(guó)企業(yè)一個(gè)重新審視自己的營(yíng)銷策略與技術(shù)，并進(jìn)行全面升級(jí)的機(jī)會(huì)。不過(guò)，想要將AI與企業(yè)經(jīng)營(yíng)契合，還面臨著不少的阻礙。盡管現(xiàn)在的通用大模型擁有豐富的知識(shí)儲(chǔ)備和超強(qiáng)的處理能力，但在專業(yè)性內(nèi)容上明顯經(jīng)不起推敲，需要與垂直行業(yè)相結(jié)合才能釋放出更多的可能。黎科峰認(rèn)為，大模型的應(yīng)用并不會(huì)改變營(yíng)銷的本質(zhì)，營(yíng)銷仍然是一個(gè)讓“人貨場(chǎng)”要素精準(zhǔn)匹配的過(guò)程;但它卻可以解決傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化營(yíng)銷“最后一公里”的問(wèn)題，原本冗長(zhǎng)的營(yíng)銷鏈路，可能會(huì)被AI大幅縮短。想象這樣一個(gè)場(chǎng)景：要為同一品牌下的兩家連鎖零售商超選品，但一家位于城市CBD，另一家位于郊區(qū)。那么在營(yíng)銷、選品時(shí)，需不需要有差異化，要在哪些方面做差異化?如果放在AI誕生前，這個(gè)過(guò)程需要眾多產(chǎn)品專家、數(shù)據(jù)專家和技術(shù)專家的協(xié)力，才能做到精準(zhǔn)的產(chǎn)品推薦，但AI的介入很明顯會(huì)縮短這個(gè)鏈路。秉著這樣的認(rèn)知，數(shù)勢(shì)也開(kāi)始探索AI應(yīng)用的可能性?；跀?shù)勢(shì)“數(shù)據(jù)分析+智能營(yíng)銷”的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，他們發(fā)現(xiàn)，基于多實(shí)體標(biāo)簽的AI營(yíng)銷，更能發(fā)揮價(jià)值。標(biāo)簽來(lái)自企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的整合與洞察，要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，就必須對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行“結(jié)構(gòu)化”的處理。正如我們?cè)谇懊嫣岬降?，?shù)勢(shì)為某頭部券商打造的數(shù)字化升級(jí)方案，第一步就是統(tǒng)一指標(biāo)平臺(tái)，打破各業(yè)務(wù)間的“數(shù)據(jù)孤島”。在為企業(yè)提供服務(wù)時(shí)，數(shù)勢(shì)要做的第一件事，往往就是解決指標(biāo)的管理問(wèn)題，指標(biāo)平臺(tái)也正是數(shù)勢(shì)的核心產(chǎn)品。黎科峰告訴我們，在傳統(tǒng)企業(yè)中，高層對(duì)于業(yè)務(wù)的洞察多來(lái)自匯報(bào)，這實(shí)際是一種相當(dāng)不準(zhǔn)確的信息獲取方式。通過(guò)數(shù)勢(shì)的指標(biāo)平臺(tái)，就能進(jìn)行指標(biāo)的定義并統(tǒng)一所有的指標(biāo)口徑，分析出哪一種商品賺錢，哪一個(gè)門店虧錢，哪些口味更受年輕客戶的喜歡……這些才是能夠用于企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策分析的數(shù)據(jù)指標(biāo)。提起指標(biāo)，很容易讓人聯(lián)想到BI。但傳統(tǒng)的BI一般會(huì)直接對(duì)接數(shù)倉(cāng)，期間要開(kāi)發(fā)人員做大量工作，最終定義出來(lái)的成品也不一定就是業(yè)務(wù)想要的口徑。數(shù)勢(shì)的指標(biāo)平臺(tái)，更傾向于對(duì)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)一的管理、存儲(chǔ)、定義、生成，讓企業(yè)能在一個(gè)口徑統(tǒng)一的指標(biāo)平臺(tái)上面去做各種數(shù)據(jù)分析。在構(gòu)建指標(biāo)平臺(tái)的過(guò)程中，企業(yè)所有的數(shù)據(jù)都被進(jìn)行了“可用化”的改造：AI無(wú)法直接理解數(shù)倉(cāng)里的數(shù)據(jù)、字段，但將這些數(shù)據(jù)抽象成營(yíng)業(yè)額、利潤(rùn)、用戶數(shù)等指標(biāo)概念，AI就可以對(duì)這些改造后的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。同時(shí)，再為企業(yè)的用戶、產(chǎn)品，以及業(yè)務(wù)渠道打上各自的標(biāo)簽——這也是“多實(shí)體”標(biāo)簽的含義。就能運(yùn)用AI的能力，進(jìn)行數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)耦合，判斷客戶和什么樣的商品之間更有關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)人貨場(chǎng)的精準(zhǔn)匹配。再次回到上面的商超營(yíng)銷與選品問(wèn)題。實(shí)際上數(shù)勢(shì)服務(wù)的某家運(yùn)營(yíng)著上千家門店的頭部零售商超集團(tuán)，也正面臨著同樣的問(wèn)題。數(shù)勢(shì)在為該企業(yè)搭建了一個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，統(tǒng)一了指標(biāo)體系后;又搭建了一套用戶運(yùn)營(yíng)決策平臺(tái)，構(gòu)建起完善的標(biāo)簽體系，并進(jìn)行用戶的分層、明確用戶畫像。這樣就能對(duì)用戶運(yùn)營(yíng)決策提供建議：基于用戶畫像分析結(jié)果，進(jìn)行營(yíng)銷動(dòng)作的匹配和執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)精準(zhǔn)地營(yíng)銷;同時(shí)也能指導(dǎo)各門店，根據(jù)自己的用戶畫像，選擇優(yōu)勢(shì)商品，降低SKU的冗余。在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)勢(shì)又添加了一些大模型的能力，讓整個(gè)系統(tǒng)可以用自然語(yǔ)言去調(diào)動(dòng)。比如，想要針對(duì)有流失風(fēng)險(xiǎn)的用戶做一場(chǎng)營(yíng)銷，只需在對(duì)話框內(nèi)輸入營(yíng)銷的想法，那系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)匹配人群、內(nèi)容，設(shè)計(jì)一次營(yíng)銷策劃。換言之，在AI的加持下，只要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品標(biāo)簽、用戶標(biāo)簽、渠道標(biāo)簽等多實(shí)體間的關(guān)聯(lián)匹配，營(yíng)銷的準(zhǔn)確性和效率，就能獲得質(zhì)的飛躍。這就是黎科峰強(qiáng)調(diào)，基于多實(shí)體標(biāo)簽的AI營(yíng)銷更能發(fā)揮價(jià)值的原因。從這個(gè)視角來(lái)看，雖然AI極大提高了內(nèi)容生產(chǎn)的速率，不過(guò)更大的沖擊恐怕會(huì)發(fā)生在營(yíng)銷策略側(cè)：原本營(yíng)銷策略迭代的門檻非常高，很多互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)品，都是在長(zhǎng)時(shí)間的試錯(cuò)中，才最終走出去數(shù)個(gè)產(chǎn)品;如今有了AI的介入，這個(gè)過(guò)程可能會(huì)被大幅加速。“短期不要高估，長(zhǎng)期不要低估。我自己搞技術(shù)的，見(jiàn)證新技術(shù)誕生，心情是興奮和憧憬的，但對(duì)一項(xiàng)技術(shù)從誕生到落地，還是要保持耐心，這注定是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程。”盡管面對(duì)著洶涌的人工智能時(shí)代浪潮，但黎科峰仍保持著一種冷靜的態(tài)度。04破局“混亂”的數(shù)字化企服現(xiàn)狀冷靜與克制，是我們?cè)谂c黎科峰的對(duì)話中，感受到的性格特質(zhì)。話題再次回到黎科峰身上。在業(yè)內(nèi)，他的名字曾跟多個(gè)領(lǐng)域、多個(gè)大廠、多個(gè)行業(yè)掛鉤。從手機(jī)，到云計(jì)算，再到金融科技，再到零售行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)。經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代風(fēng)潮洗禮的黎科峰，對(duì)產(chǎn)品有著異常執(zhí)著的追求，這一點(diǎn)也延續(xù)到了數(shù)勢(shì)的身上——數(shù)勢(shì)并不是一家項(xiàng)目公司，而是比較典型的產(chǎn)品公司，更傾向于把一切問(wèn)題都交由產(chǎn)品來(lái)解決。對(duì)于走出大廠的創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，心態(tài)的調(diào)整往往會(huì)是創(chuàng)業(yè)的第一步，大廠平臺(tái)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)平臺(tái)之間的差距，往往足以擊敗一些創(chuàng)業(yè)者。黎科峰告訴我們，創(chuàng)始人不能待在空中樓閣，而是要自己去跑客戶、了解信息，避免思路上的盲區(qū)。而創(chuàng)始人的性格，或許也在悄悄影響著一家企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)格。起碼在現(xiàn)階段，數(shù)勢(shì)也保持了冷靜與克制，并不是一家著急擴(kuò)張的公司。相反，它是一家要“挑”客戶的公司。黎科峰并不認(rèn)為現(xiàn)在是大規(guī)模推進(jìn)數(shù)字化的時(shí)期：國(guó)內(nèi)企業(yè)間數(shù)字化的進(jìn)展千差萬(wàn)別，沒(méi)有統(tǒng)一的階段，更沒(méi)有一本教科書(shū)去告訴企業(yè)應(yīng)該怎么做，所以不難想象現(xiàn)在國(guó)內(nèi)的數(shù)字化進(jìn)程，是一番多么混沌的局面。而要解開(kāi)這個(gè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型混沌局面的關(guān)鍵，僅憑科技企業(yè)一方的努力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，它更依賴于數(shù)字化經(jīng)營(yíng)管理理念的整體提升。在創(chuàng)業(yè)的這些年里，黎科峰發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠成功的企業(yè)，需要同時(shí)具備三個(gè)條件：足夠痛、有預(yù)算和有決心。事實(shí)上，這也是數(shù)勢(shì)“挑”客戶的準(zhǔn)則。“數(shù)勢(shì)曾經(jīng)服務(wù)過(guò)幾家線下零售行業(yè)的頭部客戶，他們面對(duì)著線上的沖擊，線下門店越開(kāi)越虧損，還不知道自己虧在哪，能不痛嗎?”黎科峰坦言，如果沒(méi)有預(yù)算，雙方投入都會(huì)不足;如果企業(yè)沒(méi)有堅(jiān)持下去的決心，那數(shù)字化轉(zhuǎn)型注定是不能成功的。畢竟數(shù)字化注定是一項(xiàng)需要全盤考慮的轉(zhuǎn)型之路，局部的優(yōu)化有一定的意義，但很難為企業(yè)帶來(lái)整個(gè)系統(tǒng)效率的提升。“大量To B項(xiàng)目的失敗，多多少少都能歸結(jié)到這三點(diǎn)上。數(shù)勢(shì)除了通過(guò)技術(shù)真正幫助企業(yè)解決業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的問(wèn)題以外，在商業(yè)模式上，也要沉淀出行業(yè)認(rèn)可的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，有案例且能復(fù)制，這樣才能有足夠多的毛利。所以數(shù)勢(shì)并不著急去擴(kuò)張，我們更希望為企業(yè)做理性的服務(wù)。”黎科峰表示。總結(jié)

在數(shù)勢(shì)身上，我們看到了一種屬于To B這種“慢生意”的克制——一家科技企業(yè)的成功，不只是看服務(wù)客戶的數(shù)量，技術(shù)和產(chǎn)品應(yīng)當(dāng)回歸本質(zhì)，一項(xiàng)不能滿足客戶需求、解決客戶問(wèn)題，為客戶帶來(lái)業(yè)績(jī)提升的產(chǎn)品和技術(shù)，就是沒(méi)有價(jià)值的。“話說(shuō)了這么多，其實(shí)數(shù)勢(shì)的定位，在創(chuàng)立的第一天就非常的清晰，就是希望通過(guò)數(shù)據(jù)的普惠化，去賦能各行各業(yè)、各種規(guī)模的公司。”黎科峰告訴我們，“對(duì)于產(chǎn)品我一直心存敬畏之心，數(shù)勢(shì)的終極目標(biāo)就是打造出具備競(jìng)爭(zhēng)力的、客戶愿意買單的，而且標(biāo)準(zhǔn)化、杠桿極高的產(chǎn)品。”至于黎科峰如何讓他的“終極目標(biāo)”步入現(xiàn)實(shí)，是我們接下來(lái)正在期待的事情。

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