大家好，我是喬叔，今天咱們聊聊數(shù)字化轉(zhuǎn)型這事兒，看看高高在上的“模型神話”到底卡在哪兒，企業(yè)為啥總吃這個虧。

最近很多企業(yè)在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，心里盤算著用大數(shù)據(jù)和人工智能一下子把業(yè)績帶起來，特別是零售和服務(wù)行業(yè)。

一番折騰下來，領(lǐng)導(dǎo)們以為只需幾個人、幾套系統(tǒng)，搞個“用戶畫像”模型，營業(yè)額就能蹭蹭漲，業(yè)務(wù)立馬升級。

但等報告出來了，數(shù)據(jù)團(tuán)隊對系統(tǒng)摸得很熟，結(jié)果卻字里行間透露一個意思：領(lǐng)導(dǎo)要的東西做不出來，模型干巴巴的沒啥用處，最后只聽到一句“這玩意沒價值”。

大多數(shù)人一覺得模型沒效果，第一反應(yīng)就是數(shù)據(jù)分析師水平差，其實根本問題在于公司內(nèi)部認(rèn)知不同步。

領(lǐng)導(dǎo)覺得數(shù)據(jù)萬能，只要喊幾句“AI”“精準(zhǔn)建?！?，業(yè)務(wù)增長就順理成章，忽略了數(shù)據(jù)只是幫著查清問題的工具。

而負(fù)責(zé)分析的員工一頭霧水：自己能用的原數(shù)據(jù)其實很單薄，想深度挖掘只能做點基礎(chǔ)報表，領(lǐng)導(dǎo)心里的理想模型，卻壓根建不起來。

說到底，很多高層把“高科技感”等同于業(yè)務(wù)驅(qū)動力，他們對數(shù)據(jù)管理的掌握只停留在表面。

你讓帶團(tuán)隊的人坐下來搞清楚自己手頭到底有些什么數(shù)據(jù)，能不能支撐起這些分析，其實大多數(shù)人是懵的。

結(jié)果就是，業(yè)務(wù)線畫大餅“我們數(shù)據(jù)全有了”，真要送到分析團(tuán)隊，才發(fā)現(xiàn)用戶基礎(chǔ)信息、消費場景、關(guān)鍵行為都一片空白。業(yè)務(wù)期望值一飛沖天，現(xiàn)實效果卻只會讓人懷疑人生。

很多企業(yè)把會用大數(shù)據(jù)工具、建復(fù)雜算法當(dāng)作懂?dāng)?shù)字化的標(biāo)志，卻忽略了最本質(zhì)的問題：數(shù)據(jù)分析的出發(fā)點是明確業(yè)務(wù)痛點。

有數(shù)據(jù)不代表就能出奇跡，缺關(guān)鍵數(shù)據(jù)，再厲害的系統(tǒng)等于擺設(shè)。診斷只能說明問題在哪，真要解決，還得具體分析實際情況、理清用戶需求、結(jié)合市場行動。

模型再高大上，如果沒有貼合實際的數(shù)據(jù)，也沒法指望它解決所有問題。

解決這種認(rèn)知差，第一步得是企業(yè)內(nèi)部自己先把“身家底細(xì)”弄清楚。什么數(shù)據(jù)，什么字段，什么信息是真正掌握在手里的，要有個底，別總覺得系統(tǒng)一買啥都有了。

只有業(yè)務(wù)方先看到真實數(shù)據(jù)情況，才能提出靠譜的分析需求，也不至于陷入空想。

接下來，分析師也要多貼近業(yè)務(wù)，把復(fù)雜的技術(shù)名詞換成業(yè)務(wù)聽得懂的話，比如你不能說“模型泛化能力弱”，而是得說“沒有用戶的護(hù)膚習(xí)慣，我們做不了護(hù)膚品的精細(xì)推薦”。

業(yè)務(wù)遇到難題的時候，不要想當(dāng)然把所有責(zé)任推給分析師，最好能一起討論，明確業(yè)務(wù)到底要解決的具體問題。只有互相聽得懂、問得清，問題才算在一個頻道上。

轉(zhuǎn)型不是一口吃胖子的事，也不是一上來就要搞最大的模型。比如先弄清楚用戶平均多長時間復(fù)購一次，數(shù)據(jù)團(tuán)隊分析出結(jié)論后，業(yè)務(wù)可以據(jù)此調(diào)整運營動作，再看能不能提升。

這種“一步步積累、不斷驗證、慢慢完善”的方式，才是真正可行的路?，F(xiàn)成的數(shù)據(jù)有多大能力，項目上線就有多大成效，靠空談是走不出來的。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型不等于搞技術(shù)炫技，未來企業(yè)要的是業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)緊密結(jié)合。為了解決“數(shù)據(jù)神話”的困境，不應(yīng)幻想那種一夜之間就能讓公司飛起來的模型。

企業(yè)成長和數(shù)據(jù)的關(guān)系，就藏在一次次具體業(yè)務(wù)問題的解決中，只有實實在在讓業(yè)務(wù)改進(jìn)、業(yè)績提升，數(shù)據(jù)才配叫“核心資產(chǎn)”，轉(zhuǎn)型才算真正上了正軌。