出品丨虎嗅智庫

頭圖丨AI生成

“過去兩周才能做完的報表，現(xiàn)在只需幾輪提問，系統(tǒng)就能自動生成。”這是某頭部乳企上線 ChatBI（對話式商業(yè)智能工具）后的直觀感受。工具只是手段，關(guān)鍵在于是否真正解決了業(yè)務問題。對零售和消費行業(yè)來說，數(shù)據(jù)分析的意義在于讓業(yè)務人員通過簡單提問，快速拿到答案，高效解決問題。

針對零售消費企業(yè)普遍面臨的“數(shù)據(jù)找不到、工具沒人用、難以輔助決策”等問題，7月16日，虎嗅智庫第50期「502線上同行」閉門會邀請北極九章資深解決方案專家張晨，結(jié)合其在零售和快消領(lǐng)域的實踐經(jīng)驗，從頭部乳企ChatBI實踐案例出發(fā)，系統(tǒng)分享了企業(yè)如何高效推進數(shù)據(jù)分析建設(shè)，涵蓋項目落地路徑、常見問題及解決方案、組織配套機制等多個方面的內(nèi)容。

上線ChatBI前，先評估企業(yè)是否已經(jīng)準備好了

ChatBI 基于大模型，可將口語化提問直接轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)查詢和分析指令，幫助業(yè)務人員直接與數(shù)據(jù)對話，實現(xiàn)“對話即分析”的智能決策支持。在零售消費行業(yè)，它解決了“數(shù)據(jù)用不起來”、“洞察做不出來”的兩大痛點，廣泛適用于門店運營、供應鏈優(yōu)化、消費者洞察等多個場景。

比如實體門店店長可以通過ChatBI平臺，在移動端語音提問“昨日A店毛利低于目標的原因？”，幾分鐘內(nèi)即可拿到歸因分析報告，替代原需數(shù)小時的數(shù)據(jù)提取與人工比對；電商企業(yè)的營銷負責人則可實時查詢“618活動中新客優(yōu)惠券核銷率”，據(jù)此快速調(diào)整促銷策略等。

但不是所有零售消費企業(yè)都適合立刻做ChatBI。張晨建議企業(yè)上線ChatBI平臺前，先做下數(shù)據(jù)分析成熟度評估，從“數(shù)據(jù)、業(yè)務、組織、回報”出發(fā)，結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)和應用現(xiàn)狀，看ChatBI建設(shè)適配階段。

在數(shù)據(jù)層面，要判斷是否至少完成了核心數(shù)據(jù)的中臺集成，關(guān)鍵指標是否統(tǒng)一口徑，數(shù)據(jù)缺失率和重復率是否可控，是否有適合的非實時場景數(shù)據(jù)可被自然語言分析提問；

在業(yè)務層面，要識別那些“頻次高、跨部門、維度多”的靈活取數(shù)場景，例如銷售分析、活動評估、渠道洞察；

組織上，則要看業(yè)務部門是否有主動需求、IT是否有基本配合能力、高層是否具備推動意愿；

最后在ROI方面，張晨建議投入不應超過年均分析師成本的50%，并優(yōu)先驗證能提效或挖掘增量價值的場景。

同時，為了讓評估更具可操作性，張晨還提供了一套評分模型，建議企業(yè)根據(jù)評分結(jié)果確定行動計劃

得分80分以上可以直接推進，60–79分建議小規(guī)模試點，40–59分則需先補數(shù)據(jù)短板，40分以下建議先夯實基礎(chǔ)。

聚焦單點，把一個場景跑通后，再全面鋪開

當企業(yè)明確可以做ChatBI，接下來的問題就是，從哪兒開始？張晨建議采用“統(tǒng)一規(guī)劃、試點先行、逐步推廣”的落地思路。

以一家乳品企業(yè)的項目為例，他們最早從銷售與渠道部門入手進行試點，需數(shù)據(jù)直接來自現(xiàn)有BI看板，團隊只花了兩周就完成從需求梳理到系統(tǒng)部署、語義模型搭建、權(quán)限配置、初步培訓及上線使用和持續(xù)運營的全過程。

項目組用了兩周時間，就完成了從需求梳理、系統(tǒng)部署、語義模型搭建、權(quán)限配置和初步培訓及上線使用和持續(xù)運營的全流程工作，整體節(jié)奏明確、推進高效。

乳品項目實施流程

技術(shù)可以標準化，項目能否跑起來，本質(zhì)上看的是人。張晨特別強調(diào)要配齊五類關(guān)鍵團隊角色，項目負責人協(xié)調(diào)推進；數(shù)據(jù)工程師完成數(shù)據(jù)源對接并優(yōu)化查詢性能；業(yè)務分析師翻譯場景需求；AI訓練師持續(xù)進行模型調(diào)優(yōu)及支持庫維護；IT工程師則保障部署與安全。

這個“小分隊”的組建不僅僅是為了搭建一個數(shù)據(jù)平臺，更重要的是要跑通“業(yè)務提問→平臺響應→實際使用”的落地閉環(huán)。

試點完成后，從“一個部門用起來”到“多個部門能共用”，ChatBI的推廣路徑也有方法論。結(jié)合乳企實踐，張晨建議選出“部門內(nèi)的種子用戶”，通過他們帶動團隊使用；同時結(jié)合實際運營方式，比如問數(shù)大賽、搜索排行榜、反饋通道等，讓業(yè)務人員對ChatBI平臺從“偶爾試試”逐步形成“主動依賴”。

落地攻堅：數(shù)據(jù)、業(yè)務、安全難題解法

在項目推進過程中，企業(yè)常會遇到數(shù)據(jù)、技術(shù)、業(yè)務、安全等方面的現(xiàn)實問題。張晨結(jié)合多個零售消費項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，給出了一些務實建議：

針對臟數(shù)據(jù)、多源數(shù)據(jù)整合困難問題，可以構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺，統(tǒng)一語義層、優(yōu)先接入高質(zhì)量系統(tǒng)數(shù)據(jù)等；

聚焦業(yè)務用戶接受度低、需求范圍蔓延等問題，可通過RICE評分模型（影響范圍Reach×價值Impact×可行性Confidence÷成本Effort）篩選場景，控制預期，聚焦“核心”的場景，避免“所有人都想要”卻無人真正使用的需求蔓延，同時用培訓與賽馬機制激發(fā)使用積極性；

最后，對大家都很關(guān)心的安全問題，則可通過私有化部署、字段級權(quán)限、加密策略，來實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”的安全治理。

常見技術(shù)問題及解決方案

不過，最難的問題往往不是技術(shù)，而是組織內(nèi)部對數(shù)據(jù)角色的認知。張晨坦言：“如果業(yè)務覺得數(shù)據(jù)只是分析師的事，平臺就不會有人用?！?strong>要讓ChatBI真正成為日常工作的一部分，既需要上層推動，也需要下層自發(fā)反饋，缺一不可。

讓數(shù)據(jù)“飛輪”真正轉(zhuǎn)起來

一個好的ChatBI項目，不該只停留在“能問”，而是能“反哺”。張晨分享的實踐中，很多企業(yè)通過平臺搜集使用數(shù)據(jù)與反饋，迭代語義庫、優(yōu)化指標定義，甚至反向驅(qū)動數(shù)據(jù)治理。

判斷數(shù)據(jù)飛輪是否轉(zhuǎn)起來了，有幾個標志：提問變多了、報表自己建了、愿意擴展新場景、甚至業(yè)務人員開始主動提出新指標和洞察需求，數(shù)據(jù)團隊也愿意協(xié)同跟進與支持。

他提到另一家零售客戶，一個月內(nèi)一名業(yè)務用戶自助搭建200張看板，覆蓋多個團隊，跨部門溝通效率提升40%。“很多一線業(yè)務人員原來覺得數(shù)據(jù)‘遙不可及’，現(xiàn)在能主動提問、自己看懂數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的應用自然也就融入了日常業(yè)務?！?/p>

結(jié)語

ChatBI不是簡單的工具替換，而是讓組織重新理解數(shù)據(jù)價值、調(diào)整使用方式的過程。比起“AI能做什么”，更值得關(guān)注的是：誰能用得上？誰愿意用？誰真的用起來了？這或許才是企業(yè)走向真正“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的開始。

整場活動中，線上觀眾也參與了熱烈的討論，提出了一些問題，比如“復雜SQL查詢?nèi)绾伪Ｕ蠝蚀_性？如何應對部門間數(shù)據(jù)口徑?jīng)_突？”等問題，嘉賓也一一給出相應回答。此外，也有來自知名TOP公司40+決策者們，比如日立（中國），蒙牛、茶百道、都市麗人、海信、廣為電器等這些優(yōu)質(zhì)觀眾參與本場活動。現(xiàn)場活動在交流實踐經(jīng)驗，探討業(yè)務合作等多種聲音下落下帷幕。

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