智能决策峰会｜60金句看懂数字化增长之道与术

●强调协同，就是出发点、目标、利益一致。

●社会需要你，你的价值就更高。但随着技术变得愈发成熟，价值就会被摊平，红利也会消失。

●数据可以让企业经营更聪明，但是很多活得长久的企业，仍然“傻傻地”坚持自己的初心。

●拥抱数据，用数据驱动业务，这是对事实的尊重。做好自己，坚持初心，这是对自己的尊重。

联合利华北亚区供应链副总裁 杨纪宝

●用颗粒度细的预测，超前部署库存，实现库存和消费者之间真正的零距离。

●把线上生意流量的获取和消费者互动，与线下卖场的履约能力结合在一起，就是新零售，或者说是线上线下的融合。

●线上平台的客户数据是真正可以触达到消费者的，真正能够去画像、定位、理解消费者的消费需求、消费心理的数据，这些对企业来说是非常核心的。

●什么是开放融合？开放是为了寻求更多服务的机会，融合是为了提升内部的服务能力，就是打破内部的组织边界、业务边界，通过服务的组合，来增强服务的价值和黏性。

●通过降低数据使用的门槛，让更多业务人员即使没有技术背景、没有IT背景，也能参与到数据分析中来。

●数据分析人员摆脱了一些重复性劳动，就可以聚焦于体现数据价值本身。

●近几年行业演进到了以分析、决策为核心的阶段，现在企业不仅要看到报表呈现的事件结果，还要随时知道“为什么”以及“怎么办”。

●我们希望能做一个产品，让客户的业务部门能够真正用起来，辅助业务人员的分析决策，改变传统BI“让IT忙起来”的状态。这是我们回归到行业本质之后感到迫切要做的事，也是我们研发产品时一个最朴素的理念。

●“人人都是数据分析师”，将数据分析与决策能力自主地用起来。

●执行可以灰度，但认知不能外包。

●看三年，做三个月，构建敏捷的分析到越来越智能的路径里，以终为始，分步构建。

●真正的行业创新是选择做难而正确的事，是找到本质，立足未来，深耕当下。 

●观远的产品研发团队一直践行三个理念打磨产品：用户至上、敏捷创新和工匠精神。

●价值与效率齐飞，产能携体验共舞。

●信息传递不是只能通过更快的马来实现，即便是发明了开得更快的跑车，如果没有带来本质上的提升，那等同于送信。

●语言极其容易带来模糊性，不同的角色基于数据的沟通才是最高效的。

●定义新时代中国式报表：BI与报表深度融合，令业务人员感受BI的魅力。

●当一家企业完成了以数据驱动业务、以用户为中心的数字化建设后，企业就会像一个能够自己思考、能够产生认知、能够自主决策的生物体，我们将其称作“仿生型企业”。

●想要成为仿生型企业，就要学会两条腿走路，一条腿是技术，另一条腿是组织和人才。

●「乘云驾务」，「乘云」是技术，「驾务」就需要组织和人才。

●从本质上来讲，传统产业互联网是基于实体行业、通过互联网技术来实现的。

●将数字化贯穿品牌力、产品力、渠道力、零售力、组织力、文化力这6力，把生态体系串起来，融入经营的各个方面。

●传统的营销模型是4P-Product、Price、Place、Promotion，浓缩到一个P就是People-人。

●BI不是一个工具，而是一套方法、一个思想。

●数字化给了我们一个很大的机会，而这些机会无论是对新锐品牌还是传统品牌来说，都是一样的。

●做品牌就像跑马拉松，有很多品牌上来又下去。很多传统品牌可以走到今天，不是一朝一夕的事情，这个像跑马拉松一样是长期的事情。

●数字化对业务最大的价值就是可以赋能供应链，提供更敏捷的服务，为消费者带来更好的体验，也赋能品牌更好地去计划它在区域里的战略。

●新锐品牌有数字化的基因，天生是全渠道，可以快速地执行。对传统品牌的“大而全”来讲，新锐品牌就是“小而美”。

●数字化对企业带来的价值，可以总结为留住存量，带来增量。

●新锐品牌破局靠得是产品，产品在考验我们对人群的洞察力和对市场的分析能力。

●新锐品牌与传统大品牌的差异，在于新锐品牌与消费者的距离非常近。

●关注小的趋势，这个是新锐品牌业务增长的机会，然后快速组织团队做研发，帮助业务部门迅速在一个小的局部形成优势竞争力。

●品牌在某一个阶段会依赖某一个渠道，但这样品牌会被渠道收割，如果死盯着一个渠道，品牌的价值会不断被渠道削弱。

●数据是非常重要的，不仅是简单地在数据看板上看数据涨跌的动态，更要发动整体团队的能力，对数据进行深度挖掘。

●现在销售渠道的核心发生了变化：以前是关键渠道主导，现在则变成了关键人物主导。

●不管是什么企业，做数字化转型也好，做业务也好，最需要具备的概括而言就是「人、事、物、钱」。

●数据服务最重要的在于将数据价值与业务场景结合起来。数据可以在业务流程中体现价值，通过数据的反哺快速做出业务决策。

●增长型企业数字化建设中的“变”与“不变”，变化的是业务场景以及工具，或者工具的表现形式，始终不变的是数字化的目的——始终聚焦业务需求、解决业务场景的问题。

●持续迭代与优化，以数据为导向服务于业务。

●门店是线下的生意，开300家店，要找1000个机会点，不同的门店、不同的客流量决定你的生意。

●现在零售基本是围绕商品、价格、会员这三个维度进行分析，只不过每一家公司分析的速度、深度，或者能得到帮助企业做决策的东西有所差异。

●以通促用，以用带通，基础与应用迭代并行。

●数据变成信息，信息变成洞察，洞察变成战略，数据才能产生价值。

●在层层递进的商业模式下，更好地实现业务数据的沉淀，是所有「人-货-场」运营模式的核心。

●业务人员和技术人员之间的语言有很大的壁垒，怎么样让自己变得更全面、更跨界一点，让自己能够在业务中找到数据问题，在数据背后还能推敲一部分技术逻辑、技术实现的问题，这是市场很需要的能力。

●好的产品是低门槛的，并且是零代码的，来更好地帮助我们进行数据分析。

●沉淀优秀经验，让数据分析产生1+1>2的效果。

●数据应用是业务赋能最好的一个出口。

●高效并不是每天做了大量的事情，而是能把精力放在最重要的事情上，并持续不断的有所产出。公司的高效运转也是同理，需要让员工将精力放在最有价值的事情上，而不是每天进行一些重复性的工作。

●可视化的数据能够增强决策的科学性与预见性，辅助企业精细化运营，对症下药让数据能更精准地指导行动。

●大数据如果缺乏了数据治理，有可能就会变成数据沼泽。

●流水不腐，户枢不蠹。让数据流转起来，保证每一个数据有人维护、有人消费，才能保持数据的价值。

●冗长的流程与周期难以应对快速变化的业务需求，就容易错失最佳商业机会，所以数据分析必须让业务用起来。

●产品是一，营销是零。

●以用户为中心，占领用户心智。

●用单品带动品类增长，然后用品类带动品牌增长，品牌增长到一定程度时，用品牌认知去反哺全品类的增长。