隨著大語言模型的競爭格局逐漸明朗，企業對生成式AI的關注，也從實驗室的“炫技”轉向更務實的商業價值落地。

在咨詢行業，變化尤為明顯。

麥肯錫推出QuantumBlack，貝恩牽手OpenAI，BCG主推AI@Scale，幾大傳統咨詢巨頭幾乎在同一時間開始“重做”AI，讓這項技術技術能更直接地服務于增長、提效和降本，成為企業運營系統的一部分。

在悄然洗牌的過程中，來自法國巴黎的Ekimetrics選擇了一條與眾不同的路徑。它不賣SaaS服務，也不自研大模型，而是將數據科學和AI技術更緊密地結合，搭建起一套“洞察—預測—行動”的閉環體系，真正讓AI服務于業務決策的提速與提準。

Ekimetrics巴黎辦公室

“我們不造大模型，而是基于現有模型，幫企業實現應用落地?！盓kimetrics中國區總經理岑倩（Christina）在接受數據猿采訪時表示，“我們的強項是‘加AI’，而不是‘造AI’?！?/p>

在Ekimetrics看來，數據科學和AI從不是孤立存在的。前者通過統計建模、趨勢挖掘、因果分析、變量追蹤等方法，揭示業務問題背后的深層邏輯；后者則在此基礎上提升處理速度、實現決策自動化及自適應性。兩者結合，推動咨詢行業從基于經驗的判斷，轉向真正的數據驅動。

數據科學為骨，AI為翼

Ekimetrics重塑咨詢行業的增長邏輯

成立于2006年的Ekimetrics，如今在全球擁有超過500位數據科學家與顧問，業務覆蓋80多個國家，服務范圍橫跨消費品、汽車、金融、零售、美妝、奢侈品、酒店等多個行業。

客戶陣容也頗為亮眼——從LVMH、L'Oréal，到Renault、Peugeot、Sanofi、BNP Paribas、Michelin、Carrefour、Accor，幾乎囊括了全球多個行業的領軍品牌。

Ekimetrics的四大解決方案板塊構成了其核心業務支柱：

☆營銷策略提效與優化（Marketing & Commercial Effectiveness）

☆客戶洞察與戰略（Customer Analytics）

☆智匯環保AI（Sustainability and ESG Reporting）

☆卓越運營（Operational Excellence）

在營銷優化領域，Ekimetrics特別擅長營銷組合模型（Marketing Mix Modeling，簡稱MMM）。這是一種通過建模歷史營銷數據（如廣告投入、價格策略、促銷活動等），量化各營銷渠道或方式對銷售或品牌指標實際貢獻的方法。

隨著全球各國對數據隱私保護要求不斷提高，傳統依賴個體追蹤的歸因模型，尤其是基于cookies和設備ID的多點歸因（Multi-Touch Attribution，簡稱MTA），正逐步失去往日的效力。

過去，營銷人員可以通過第三方cookies，完整追蹤用戶在不同網站、不同設備上的行為路徑，精準識別一次轉化中各營銷渠道的貢獻。但隨著GDPR、CCPA等隱私法規的推行，以及蘋果iOS系統引入App Tracking Transparency（ATT）政策，用戶可以選擇拒絕應用追蹤，瀏覽器也開始默認阻止第三方cookies的使用，跨平臺追蹤用戶行為變得越來越困難。

例如，之前用戶在手機上刷Instagram看到廣告，又在筆記本電腦上通過Google搜索完成購買，廣告主可以通過cookies或設備ID將兩次行為關聯，進行準確歸因；而現在，這種跨設備關聯被切斷，歸因數據碎片化，導致決策失真。

對正在加速出海的中國品牌們而言，這帶來了新的挑戰：媒介渠道結構更復雜、消費者偏好因地而異、數據獲取受限，過去依賴經驗判斷或將國內投放邏輯“平移”到海外市場的方式，效果越來越難以復現。

在這樣的背景下，MMM重新受到關注。通過對歷史廣告投入、銷售表現和市場變量（如節假日、季節性波動、競品動態等）進行建模，MMM能幫助企業識別驅動銷售的真實因素，量化各渠道、各市場的投資回報率（ROI），從而優化整體資源配置。

例如，在相同預算下，企業可以借助MMM判斷：在某一市場，是加大數字廣告投放帶來的邊際回報更高，還是轉向線下促銷或調整定價策略更具彈性與效率。

更重要的是，MMM天然具備適應全球數據監管的優勢，能夠在不侵犯隱私的前提下提供可靠的歸因與預測。這使得它成為企業出海時，在廣告投放與營銷優化領域規避合規風險、控制成本和提升效率的關鍵工具。

Ekimetrics不僅在MMM傳統建模方法上有深厚積累，更通過引入機器學習技術，顯著提升了模型的靈活性與預測能力，使MMM能夠快速響應市場變化，幫助客戶清晰厘清各營銷動作的ROI，并動態模擬不同市場環境、不同戰略選擇、不同預算分配下的潛在營銷效果及其能帶來的銷售成果，為動態決策提供有力支撐。

這種方法將傳統依賴經驗判斷的營銷投入，轉化為以數據驅動、可量化、可持續優化的科學決策流程。

為提升亞太市場的廣告效果與營銷效率，一家全球領先的零售集團攜手Ekimetrics，運用定制化的MMM系統評估媒體投資并優化預算分配。該項目覆蓋五個國家、六個品牌和十二條業務線，助力客戶應對區域市場的高度復雜性與快速變化。

面對電商崛起、疫情沖擊，以及KOL、直播等新興營銷生態的沖擊，Ekimetrics基于其數據科學方法論，構建了一套融合“解釋—預測—優化”功能的MMM體系。相比傳統靜態模型，它能夠結合品牌歷史數據與最新市場動態，實時更新預測結果，大幅提升策略制定的敏捷性與準確性。

模型每年迭代優化，逐步深化至更細顆粒度的媒介渠道、銷售通路與影響者策略，增強了企業應對市場波動的能力。同時，項目也建立了跨國數據整合機制，提升了區域層級的資源配置效率與洞察能力。

最終，這家零售集團實現了顯著的商業成果：單季度營收增長超2500萬歐元，廣告投入回報率（ROAS）達到4:1。隨著模型的深入應用，該體系正逐步擴展至更多東南亞市場與子品牌，持續釋放數據驅動的增長潛力。

數據科學與AI的結合

在提升企業研發效率上發揮巨大作用

據Ekimetrics介紹，面對歐洲即將在2025年實施的新法規，一家全球美妝巨頭需要在三年內重新配方超過1500款染發產品——這是對傳統研發體系的一次極限挑戰。

為了在時限內完成配方審批并保持市場競爭力，Ekimetrics為其研發團隊打造了一套基于機器學習和實驗設計的預測模型。這套模型能夠自動推薦合規性更高的配方替代方案，將配方獲批速度從每年50個提升到500個，時間被壓縮為原來的十分之一。

與此同時，Ekimetrics還為其構建了統一的云端數據平臺，實現測試數據的自動采集、整合與分析，并結合UX設計確保研發人員的順暢使用。這套AI系統不僅讓流程更快，更重要的是讓整個配方開發過程更加可控、可復制、可擴展。

很顯然，不同于傳統“賣工具”式的咨詢邏輯，Ekimetrics的方法更接近定制式咨詢，強調從客戶的核心商業問題出發，再基于行業知識、市場洞察和數據資產，組合出最適合的分析工具與AI能力。

在和數據猿的交流中，Christina強調：“我們不是一個純技術公司，也不是來賣通用產品的。每一個項目的出發點，都是要搞清楚客戶真正想解決的是什么問題?！?/p>

這種打法，在To B市場上并不常見。Christina坦言：“我們是因地制宜，因時制宜，甚至是因司制宜去服務企業，并由此賦能提效他們想做的業務。”

她指出，不同城市、不同行業之間的策略邏輯不盡相同，美妝與體育用品、快消與奢侈品不能用相同打法邏輯對待。

“我們很少用one-size-fits-all的產品和方法。我們更看重的是策略的適配性和執行路徑的可落地性?！盋hristina說到。

在Ekimetrics的理解中，數據科學挖掘的是“企業經營問題背后有哪些變量以及這些變量如何對經營業績產生影響”，AI則幫助解決“如何用更快、更便捷的方式得出解決方案并將其執行下去”，而策略適配性決定了解決方案能走多遠及其落地效果。

深耕中國市場

以定制化能力陪跑出海企業

2024年，Ekimetrics正式啟動在中國大陸的本地化進程，在上海設立辦公室，組建交付團隊，并計劃在未來兩到三年內擴展至約50人規模。

作為中國區總經理的Christina曾領導德勤亞太區客戶與行業的拓展及解決方案的推陳出新，并有著多年在麥肯錫、德勤、貝恩等咨詢公司從事的戰略與管理咨詢工作的經驗，長期服務于消費品、零售、汽車、國企、民企與跨國公司，也有過創業經驗，曾嘗試在中國老齡化社會背景下推動數字化產品落地。她擁有深厚的商業洞察力與方案落地能力，擅長跨部門協同、商業模型搭建以及本地執行管理。

“我們是一家既有咨詢腦、也有技術腳的公司，而我過去的經歷，剛好連接了這兩端。”Christina說到。無論是從客戶痛點切入，還是在企業資源有限的條件下高效落地AI項目，她都能夠給出具有商業理解的執行路徑。“Ekimetrics讓我把過去的‘戰略設想’，變成可以迭代優化的、實實在在的‘產品路徑’?！?/p>

最初，Ekimetrics在中國的服務重心主要放在在華外資企業，但隨著中國本土企業在國際舞臺上的競爭力不斷增強，公司中期策略也開始轉向，著力于服務那些具備出海能力和出海意愿的中國客戶。

對于希望國際化擴張的中國企業來說，僅憑本地經驗已難以應對不同市場的獨特性和復雜性。國際化運營涉及的數據隱私合規、消費者偏好差異、渠道碎片化挑戰，遠比國內市場更為復雜。Ekimetrics在全球運營過程中積累的大量實操經驗，正好能夠為這些企業提供結合本地洞察與全球經驗的雙重支持，幫助他們在海外市場更精準布局，更高效觸達與轉化潛在用戶、規避試錯風險，加速成長。

Christina坦言，中國市場的復雜性遠超最初的預期，但正是這種復雜性，讓Ekimetrics的優勢得以發揮。

一方面，經濟環境的不確定性讓企業在AI項目上的投入變得更為謹慎，項目必須能夠給出明確、可量化的ROI；另一方面，在合規和國產化的大背景下，企業對于模型選擇、部署方式等也提出了更高的要求。特別是在PIPL（個人信息保護法）生效后，越來越多企業希望將大模型部署在私有云或本地服務器上，如何在合規框架下進行AI建模，已成為咨詢服務不可或缺的一部分。

除了技術與策略能力，Christina認為，Ekimetrics在客戶選擇上的靈活性同樣是一項優勢?！拔覀儾粫韮r格戰。我們的客戶更看重實際效果和方案的適配性，而不僅僅是價格?！彼龔娬{，真正重要的標準，不是項目數量，而是能否真正交付可驗證的成效與長期價值。

在復雜多變的市場環境中，優秀的咨詢公司并非簡單的建議提供者，而更像是企業“共同作戰”的盟友。企業往往受限于自身經驗和路徑依賴，難以跳脫固有框架，而Ekimetrics這樣擁有跨行業、跨市場經驗的團隊，能夠幫助企業重新定義問題，厘清方向，挖掘機會點。

與此同時，Ekimetrics具備“即插即用”的能力集成模式，能夠將數據科學家、AI工程師與業務顧問無縫協作，快速為客戶搭建從問題洞察、模型搭建到業務部署的一站式體系。這種能力，尤其對于那些尚未建立完備數據團隊，或臨時面臨轉型壓力的企業來說，極具現實價值。

相比一次性的解決方案，Ekimetrics更注重為客戶搭建一套可以自主演進、持續適應變化和持續升級的能力體系。這種能力體系的價值，遠不止于某一兩個項目的成功，更是支撐企業在不確定環境中持續應對挑戰、實現長期增長的底氣所在。

正如Christina總結的那樣：“我們的合作始終圍繞客戶的實際商業問題展開。我們的客戶，不是來買一個模型或一份報告的，而是希望找到一個真正能一起想清楚問題、并能陪伴他們走得更遠的伙伴。”

2025年，Ekimetrics迎來其亞太業務十周年。自2015年進入亞洲以來，這家公司不斷將其在歐洲積累的建模能力與戰略咨詢經驗本地化，成為眾多亞太企業邁向數據驅動轉型的重要技術合作方。 在AI快速重塑商業邏輯的當下，Ekimetrics的目標也不再只是幫助企業“用好AI”，而是在每一個關鍵節點，幫助他們“做出正確的決定”，并持續創造真正可衡量的長期價值。

共建能力

成為中國咨詢行業新的競爭門檻

盡管全球經濟增速放緩，中國管理咨詢市場仍保持每年5%-8%的擴張。2022年行業規模約為2500.4億元人民幣，按此增速推算，截至2024年底，市場規模預計將在2700億至2900億元之間。

大型國際咨詢公司如麥肯錫、BCG、貝恩依然占據高端市場，但本土咨詢機構在消費品、出海、電商、智能制造等領域加速崛起，展現出更強的靈活性和本地執行力。

企業越來越關注數據治理、大模型應用、AI場景落地和ESG合規等實際問題，不再滿足于傳統PPT式的咨詢交付，而是期待咨詢公司能夠真正幫助其構建可落地、可持續演進的能力體系。

同時，隨著出海成為新增長引擎，企業對咨詢伙伴提出了更高要求：不僅要有全球視野，還需要深刻理解不同市場環境下的文化差異與合規要求，并能夠在本地精準執行。

當咨詢行業從“交付建議”走向“共建能力”，真正重要的不再是模板化的標準答案，而是理解復雜性、適應變化，并能與企業一同穿越周期的能力。誰能真正讀懂客戶需求之下的動態世界，誰就能在新的競爭格局中，占據未來的位置。