12月3～4日，第七屆中國產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會暨江蘇電子商務(wù)大會在南京盛大舉行。本屆大會由江蘇省商務(wù)廳、南京市政府提供指導，由南京市商務(wù)局、建鄴區(qū)人民政府主辦，由托比網(wǎng)承辦。香港貿(mào)發(fā)局、江蘇省電子商務(wù)協(xié)會、南京市投資促進中心、蘇商會、南京市獨角獸瞪羚企業(yè)俱樂部、南京電子商務(wù)協(xié)會、南京市青年企業(yè)家聯(lián)合會參與協(xié)辦，大會還得到了菲尼克斯、江蘇蘇寧銀行、重慶富民銀行、仟金頂、華能智鏈、慧聰集團、鑫方盛控股集團、嘉巖供應(yīng)鏈、卡奧斯好品海智、聯(lián)動優(yōu)勢、蔬東坡等知名企業(yè)的支持。

Datatist創(chuàng)始人宋碧蓮受邀出席會議并發(fā)表主題分享，以下為演講實錄，以饗讀者。

各位嘉賓：下午好！順著潘總的說萬物都是以人為中心，我正好順著下面講，怎么樣從經(jīng)營產(chǎn)品向經(jīng)營用戶轉(zhuǎn)型。
我們今天的主題叫“企業(yè)智能化運營的成功之路”，我們是推廣一個新型的生產(chǎn)力，叫商業(yè)AI。作為江蘇人，我們也非常榮幸今天能在這里向家鄉(xiāng)的企業(yè)一起介紹一下，希望家鄉(xiāng)的企業(yè)能夠率先用上這樣的一個新型生產(chǎn)力。
給大家感受一下什么是新型生產(chǎn)力，大家可以看一下這個是我們在某大型家電企業(yè)那邊做下來的效果，3個月時間50場活動，我們做了一次PK，我們組用AI來做，他自己的運營團隊也是身經(jīng)百戰(zhàn)運營了很多年，跟我們同時開干，所有的條件都一樣，都給了35萬運營成本，50場活動之后，他們的收入大概在3200多萬，10倍的投入產(chǎn)出比（ROI），而我們做到2點多億，這兩天又做到大概2.5億了，我們的投入產(chǎn)出比現(xiàn)在已經(jīng)高達800多了。
我們做運營無非就是一個投入產(chǎn)出比的游戲，投入多少能賺多少。很多人控制不好這個比例，經(jīng)常搞個直播還虧錢。我們這個新的生產(chǎn)力能保證你每一次運營都有錢賺，而且賺得很多。一旦掌握這個新的方法，你就可以使勁地投使勁地賺，這是一個非常簡單的道理。
今天主要介紹一下這個東西是怎么做出來的，該在哪些場景下用，這是一個非常厲害的技術(shù)。
我自己的背景，簡單介紹一下：
商業(yè)智能需要復合型人才。我之前學過計算機、人工智能，也學過商業(yè)，博士學的商業(yè)優(yōu)化，博士后學的是機器學習。我們的團隊在美國是國家科學院，人工智能大賽拿過五次世界冠軍。今天正好是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會，我的導師李杰教授是這個方面的專家，工業(yè)富聯(lián)的副主席，也算是跟大家比較對口。我在博士后期間干的主題跟今天的會議是非常對口的，只是后來出來工作的時候去了消費品互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，進入了美國eBay后來去了Linkedin。在互聯(lián)網(wǎng)公司很少有人用優(yōu)化理論和機器學習理論結(jié)合解決運營效果優(yōu)化問題，當時我通過復合型學科知識進行融會貫通，創(chuàng)新了這個AI來優(yōu)化全生命周期運營效果的方法論 也就是開啟了商業(yè)AI新時代。在公司內(nèi)部用這套新理論來進行運營效果優(yōu)化，最高達到幾十倍的提升，在內(nèi)部PK之后得到執(zhí)行團隊的認可，分別賦能這兩家企業(yè)都從數(shù)字化轉(zhuǎn)型到智能化時代。但是這個東西很新，我們把它帶回國的時候發(fā)現(xiàn)國內(nèi)很多企業(yè)連數(shù)字化轉(zhuǎn)型還沒完成，到智能化時代，大家又覺得好像有點太超前了。但是我可以跟大家說，你其實可以數(shù)字化智能化一步到位，一步跨越，可以很快地擁有這樣一個非常厲害的工具。
我們是作為海外高層次人才團隊引進的。是
前不久作為高層次人才雙創(chuàng)代表被選為和上海市龔正市長，還有圖靈獎獲得者，就是計算機界諾貝爾獎獲得者姚期智博士一起啟動上海雙創(chuàng)活動。我們是知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)業(yè)的代表，帶回來很多高科技，很多商業(yè)原創(chuàng)的IP。
我下面開始講一下這個故事：
比如說做數(shù)字化運營、智能化運營大家都在做，但是聽下來很多公司沒做成功，包括金融行業(yè)，好多保險公司最近都說沒做成功，數(shù)據(jù)中臺花了好多錢，幾千萬幾千萬的投，但是沒有給運營帶來效果，好多團隊被迫離開去了別的地方。包括大零售，好多大零售的數(shù)據(jù)中臺建完也是沒有給運營帶來效果。為什么很多的數(shù)據(jù)中臺運營中臺建了，就是沒有見到效果，最大的原因就是缺決策大腦，沒有一個非常厲害的運營團隊，這個團隊就是決策大腦。這個團隊在國際上很稀缺，在國內(nèi)更稀缺，我們現(xiàn)在的重點就是怎么將這個運營大腦能夠普適性的讓所有的企業(yè)都可以擁有。
核心要解決的問題就是經(jīng)營產(chǎn)品到經(jīng)營用戶轉(zhuǎn)型，這是一個很復雜的活，我們先講一下戰(zhàn)略跟戰(zhàn)術(shù)層面的區(qū)別，從戰(zhàn)略來說就是經(jīng)營用戶，從戰(zhàn)術(shù)層面其實就是開源節(jié)流，提高ROI，這是大家一定要記住的一個原理。從這個方面，我們既要增加運營的效果，還要降低運營的成本，兩頭要一起抓。
從這張圖上，大家看經(jīng)營用戶一般都是從產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、運營三個角度出發(fā)的。但是很多公司只會建系統(tǒng)，不會做運營。光建系統(tǒng)是沒有用的，必須要有一堆會做運營的專家在里面，才能將這些系統(tǒng)操作起來。我們應(yīng)該圍繞經(jīng)營用戶這個戰(zhàn)略，制定核心KPI，就是最大化全局ROI，以這個為主不停地做商機挖掘和商機轉(zhuǎn)化的動作?，F(xiàn)在的問題是建了一大堆線上平臺，就是沒有做商機挖掘和商機轉(zhuǎn)化，沒有這樣的專家形成這樣的決策引擎。
之前在eBay內(nèi)部我們已經(jīng)做數(shù)字化運營很多年。不像國內(nèi)的淘寶天貓上平臺不負責給店鋪做運營。在美國eBay整個平臺的商鋪都是給eBay代運營的，內(nèi)部團隊迫于使命感和業(yè)績壓力要做大量的實戰(zhàn)運營。早就積累了在用戶運營的領(lǐng)域全球最先進的方法論和經(jīng)驗。在內(nèi)部又有很多很多的專家在內(nèi)部PK，看誰能做出效果來，看誰的武器更厲害，最后會沉淀出一批特別厲害的專家在里面。而eBay這些電商平臺本身就比社交搜索這些平臺更重視交易轉(zhuǎn)化率，所以他們的專家運營能力在現(xiàn)實殘酷的競爭中自然就脫穎而出比社交搜索平臺更厲害。我們團隊又恰好是當年內(nèi)部團隊的改革派，革新了內(nèi)部的生產(chǎn)力，從BI徹底升級到AI的階段。為什么要做AI是因為內(nèi)部團隊用BI來做運營效率低效果差。需要數(shù)百個的數(shù)據(jù)運營人員每天做大量的AB測試，通過大量的歷史數(shù)據(jù)分析來制定運營的決策。一來是人力成本很高，還很難找到有經(jīng)驗的商業(yè)分析師。二來是決策速度太慢 并且還不一定是最優(yōu)解決方案。現(xiàn)在AI能給各種運營在極短的時間能自動提供最優(yōu)決策。速度快效果好。并且是全局最優(yōu)解。但是這樣的頂級專家是很少的。在其他企業(yè)里面幾乎找不到。
而且商業(yè)環(huán)境特別復雜，行業(yè)和場景特別多，影響要素也都不同。在不同的行業(yè)里解決不同的運營問題的方法也是不一樣的。之前AI在商業(yè)應(yīng)用中的模型都是case by case 建的。換個場景就不能用了。形成不同商業(yè)場景下的運營都有效果的通用方法，一直是國際難題。就像圖像識別一直是國際難題。直到某一天這個底層技術(shù)難題被海外突破了。大家都會應(yīng)用這個技術(shù)了。人臉識別的AI很快就催生了大型產(chǎn)業(yè)。好幾家企業(yè)都快上市了。
而商業(yè)AI這個世界難題之前一直沒有被突破。一旦突破會形成一個比圖像識別更廣闊的應(yīng)用前景。
現(xiàn)在我們的目的就是解決這個世界難題，完成這個歷史突破。我們的方法就是將這批國際頂級AI運營專家的大腦提煉出來，形成一個決策引擎，將這個引擎可以標準化、產(chǎn)品化，在不同的行業(yè)和場景下都能形成穩(wěn)定的效果，賦能給所有的企業(yè)。現(xiàn)在這個產(chǎn)品化過程已經(jīng)完成了，而且在很多大型企業(yè)進行了應(yīng)用，并且被驗證100%有效。所以一個商業(yè)AI的時代正式來臨了！
現(xiàn)在企業(yè)有個問題非常嚴重，企業(yè)不是沒數(shù)據(jù)，也不是沒加工數(shù)據(jù)的工具，就像做菜一樣，不是沒菜，也不是沒鍋子，就是缺廚師缺配方，所以最后做不出美味的菜。也就是數(shù)據(jù)發(fā)揮不出經(jīng)濟價值。
現(xiàn)在我們需要做的事情，就是要為大家配這個廚師，而且配的是米其林廚師，配的是獨家秘方，做出來的復購率非常高，活躍率非常高，運營成本非常低，讓所有的KPI都能達到最優(yōu)化。
另外一個問題，在企業(yè)運營方面，很多人不知道怎么診斷問題，也不知道該怎么開方子，也不知道該怎么治病。我們需要培養(yǎng)一批會給企業(yè)開方子治病的人，這種人市場上又很稀缺，所以我們看了一下之后就定位到這個方向，這個方向就是上面黃顏色的部分。市場上業(yè)務(wù)中臺的、數(shù)據(jù)中臺的供應(yīng)商非常豐富。但是現(xiàn)在市場上就是缺會做商業(yè)應(yīng)用的供應(yīng)商，內(nèi)部也缺會做商業(yè)應(yīng)用的人，所以我們現(xiàn)在的解決方法就是將整個過程盡量產(chǎn)品化，做成可以自動化運營的機器人，而且做自動會做智能決策的機器人，同時配一個小型團隊，這個團隊需要有三類人：首先要有做決策的人，就是會做運營規(guī)劃和運營方向指導，同時能夠切分出不同的場景，可以做優(yōu)化的人，同時配上運營人員和商業(yè)分析師。很多公司可能連運營人員都沒有，商業(yè)分析師更加糟糕，很多企業(yè)商業(yè)分析師就一個兩個。商業(yè)分析師跟數(shù)據(jù)中臺的人不是一回事，本來至少在互聯(lián)網(wǎng)公司要養(yǎng)幾百人甚至上千人在這個位置上做商業(yè)決策的，但是今天來的很多是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的客戶，大家很多也不一定有很大的團隊。這樣的情況下，就需要有一個機器人運營團隊來填補空缺，同時配一個小型的團隊來操作這個機器人，就能解決大家的痛點。既能保證效果，又保證有人可以去操作執(zhí)行，不至于斷鏈子。
最后我們得出的結(jié)論，就是將頂級科學家的經(jīng)驗植到大腦里去變成一個產(chǎn)品，幫助企業(yè)來運營，同時給企業(yè)培養(yǎng)一群人，培養(yǎng)一群會操作的人，讓他學會這個方法論，去執(zhí)行去操作。
我們選擇的是什么樣的專家放到這個運營大腦里去的呢？要具備四個要素，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗、運營經(jīng)驗、數(shù)據(jù)經(jīng)驗和行業(yè)經(jīng)驗。我們帶回來的國際專家，都是一批實戰(zhàn)經(jīng)驗特別豐富的博士、專家和教授組成的團隊，當時我們專家在銀行一個模型給信用卡增收五億美金。我們將這樣的專家經(jīng)驗提出來，變成這樣一個產(chǎn)品，這個產(chǎn)品在國際上早就開始被選為全球第一的技術(shù)。我們將這個東西全部帶回中國，這個方向叫商業(yè)AI，也做一部分工業(yè)AI，工業(yè)AI與在座的更契合一點。
這些技術(shù)不僅僅是應(yīng)用型技術(shù)，更多的是原創(chuàng)算法，我們帶來大量的原創(chuàng)IP，這是一個國產(chǎn)化商業(yè)AI的技術(shù)。
下面快速給大家過一下是怎么解決這個零售企業(yè)的問題的，分三步走：第一步是診斷，我們快速診斷發(fā)現(xiàn)三個問題，第一個問題，老客戶對銷售額的貢獻太低，老客戶的價值沒有得到充分挖掘。新客流失率過高。還有就是運營成本過高，稍微優(yōu)化就可以減少1個億。
第二個步驟開方子，從開源節(jié)流兩個方向著手解決問題，首先是要提倡全生命周期的運營，也就是說客戶進來了，你不要產(chǎn)生一次銷售就算了。一個用戶能讓他產(chǎn)生5次購買甚至10次購買，這才是一個良性的循環(huán)。哪怕是賣保險，一個家庭可以賣5個保險，所以大家盡量往這個方向轉(zhuǎn)型。我們要盡量做到人跟產(chǎn)品的精準匹配，這里通過精準預測人的需求來實現(xiàn)。通過各種商業(yè)AI算法來提高運營效果，挖掘商機。從獲客成本、人力成本和運營成本三個方面同時降成本，這樣完成轉(zhuǎn)型。
這是我們的案例，效果非常明顯，這只是做了老客戶的挖掘，小試牛刀就可以用幾十萬成本帶來幾個億的產(chǎn)出。
還有一個很好的方法，直接可以預測誰需要幾塊錢，我們發(fā)的時候不是一股腦給所有人同一個權(quán)益，我們通過優(yōu)化模型可以幫助大家做內(nèi)部權(quán)益優(yōu)化。
第三步是治病，智能化運營提升效果，科學規(guī)劃運營體系和運營場景。
首先是要規(guī)劃運營體系，線上線下每一個生命周期的轉(zhuǎn)化都要構(gòu)造。我們需要突破你的決策模式，從傳統(tǒng)的模式改成智能的模式。傳統(tǒng)的模式是什么意思呢？比如說我們運營都是由策劃到執(zhí)行到分析的幾個過程，這里面其實最難的是決策。這個決策做得好不好？你給什么人發(fā)，發(fā)什么東西，用哪個渠道推，推什么，文案推哪個權(quán)益？只要在決策上進行優(yōu)化，選出效果最好的解決方案，這個就是決策。今日頭條就是做了文案的推送決策，這個決策做得非常好，這是它的看家本領(lǐng)。我們今天在電商方向或者新零售方向做什么呢？每個地方都用模型進行優(yōu)化的話轉(zhuǎn)化率就可以非常好，如果每一道都做優(yōu)化，疊加到一起的優(yōu)化效果就更加厲害了，所以我們叫循環(huán)優(yōu)化系統(tǒng)。
傳統(tǒng)的優(yōu)化就是拍腦袋運營，你的決策模型是拍腦袋憑經(jīng)驗，ROI是靠天吃飯的。這是數(shù)字化運營，大量的人做分析。現(xiàn)在國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)公司都是這種方法，去年我們在一個大型互聯(lián)網(wǎng)公司做了一次PK，我們的效果可以提高26倍。
這個是AI運營的方法，大量地進行各個環(huán)節(jié)的優(yōu)化，ROI非常高，剛才這個零售集團的案例就已經(jīng)證明了這個效果。
決策模型決定了你的效果好壞，你從經(jīng)驗、拍腦袋到開始做分析方法到AI方法，這個就是叫生產(chǎn)力升級。真正AI用得好，可以讓你既增效又降本，這個過程中很多模型要上，這里有幾十款模型，包括產(chǎn)品的精準匹配的預測模型、渠道的優(yōu)化模型、內(nèi)容的優(yōu)化模型、權(quán)益的優(yōu)化模型、活動響應(yīng)的預測模型等好多個環(huán)節(jié)要加進去。
這是一個案例，就是當時在這個零售企業(yè)用的，因為當時只有交易數(shù)據(jù)好用，所以就構(gòu)造了這些模型，就這些模型用上去都能給他帶來幾個億的收益，整個過程實際上還是蠻復雜的，這是幾個機器人怎么聯(lián)合作業(yè)的過程。商機挖掘形成決策，決策形成一個商機轉(zhuǎn)化，然后再進行分析、挖掘，再進行繼續(xù)優(yōu)化，這是一個閉環(huán)。
整個集團從去年開始都是以這個AI運營賦能線上線下全渠道，所有的渠道統(tǒng)統(tǒng)聽從于這個指揮中心。
我們看一下轉(zhuǎn)化效果，這個是線上通過發(fā)短信轉(zhuǎn)化的效果，你看我們做的效果差別，客戶自己做收入62萬，我們做1500萬。這個區(qū)別是非常明顯。
這個也是線上化的一個方法，是刺激了APP的下載，通過直播的方式刺激APP下載，中間給他多賺2800萬。
這是另外一個直播，是做高端品牌的，這場活動做下來AI帶來收益大概5000多萬，如果讓客戶自己做直播，賺的錢是800多萬。用上AI后爆發(fā)力就很強，這個區(qū)別很大的。
下面看一下線下轉(zhuǎn)化的成果，一開始線下的這些都在門店，比如說蘇寧就是他們的一個活動的渠道。我們是給蘇寧的內(nèi)部直銷員每個人都配上這個系統(tǒng)，每個人都能收到指令，哪個人身上有商機，商機是什么，我們應(yīng)該給他配哪個商品，配哪個權(quán)益，他拿到這個指令開始推廣執(zhí)行。
這是針對To B的企業(yè)，To B的企業(yè)最后還是派到渠道，讓渠道去執(zhí)行，但是必須按照優(yōu)化的方法執(zhí)行，這樣線索轉(zhuǎn)化率能提高十倍。當時很多戰(zhàn)報PK，讓直銷員能夠接受這個新模式，現(xiàn)在80—90%都開始用這個新技術(shù)了。
再看一下自動化運營效果，所有的這些過程如果都是自己干，可能需要養(yǎng)一個特別龐大的過程，沒有上百人都干不過來，我們開始讓他全部自動化，可能本來要養(yǎng)一百個人，現(xiàn)在只要養(yǎng)4個人，不管是從效率，還是降低成本都有非常大的提升，這些都是自動化的效果。
時間有限，我快速給大家看一下其他案例，讓大家看看這個技術(shù)能不能推廣。
這個是我們幫東方鋼鐵歐冶電商、循環(huán)寶做的，別看用戶量小，也一樣可以做的。
我們有大量的客戶都是金融客戶，比如平安財險，一次活動就幫他提高200萬月活。比如華泰保險，給5000個門店做決策引擎，代理人的健康險轉(zhuǎn)化率漲了十幾倍。
還有大地保險，廣發(fā)證券，諾亞財富等。后面都是一些零售客戶，比如聯(lián)合利華、來伊份、瑪氏、馬克華菲。
時間太匆忙了，講兩個小時也講不完，所以大家如果有興趣可以聯(lián)系我們，這是我自己的微信，我們可以給大家再分享一些其他的詳細資料。另外，我們很快也會有一個用戶大會，會有更多的分享，大家可以到時候看直播，可以獲得更多案例的分享。
非常感謝主辦方的邀請，謝謝大家！