自然堂集团渠道数字化革新：ChatBI 驱动的 AI 数据分析实践

admin 24 2025-11-12 20:12:38 编辑

自然堂集团以渠道数字化为核心，携手观远数据打造 ChatBI 解决方案，破解美妆行业数据应用痛点，实现数据分析效率跃升与全链路数字化价值释放。

引言：美妆行业渠道数字化转型的破局之道

在美妆行业数字化转型进入深水区的当下，数据应用的效率与精准度成为企业核心竞争力。作为科技美妆领域的领军者，自然堂集团始终以渠道数字化为战略核心，构建全链路数字化运营体系。
从消费者触达到供应链协同，从产品开发到后台服务，自然堂已实现数据无缝整合。但在渠道数字化深化过程中，传统 BI 工具的局限性逐渐显现，而 ChatBI 技术的出现，为破解数据应用难题、打通渠道数字化 “最后一公里” 提供了关键支撑。

一、渠道数字化推进中的核心数据痛点

自然堂在渠道数字化建设初期，已搭建起覆盖多场景的数字化工具，积累了海量业务数据。但在数据应用层面，三大痛点严重制约了渠道数字化的价值释放：

  1. 临时需求响应滞后

业务端的渠道数字化运营中，经常出现动态调整的临时数据需求。例如需要快速获取下半年 6 个品类的会员购买数量及金额数据，传统模式下需经产品经理对接、数据开发工程师开发、业务对数等多个环节。
整个流程周期长、流程重，不仅导致需求响应缓慢，还让相关团队疲于应对，影响渠道数字化运营的灵活性。

  1. 重复需求浪费资源

梳理日常数据应用场景发现，不同业务部门、不同时间点、不同场景下，存在大量重复的取数需求。这些重复需求仍需重新排期处理，造成数据团队精力浪费，无法集中资源支撑渠道数字化的深度优化。

  1. 个性化需求难以满足

自然堂内部已搭建 1000 多张报表和看板，但渠道数字化涉及的业务场景复杂，不同用户有个性化分析逻辑。传统 BI 工具使用门槛高，非技术人员难以自行开展个性化数据分析，无法充分挖掘数据价值。

二、渠道数字化的破局关键：ChatBI 解决方案落地

面对渠道数字化推进中的数据痛点，自然堂敏锐捕捉到大模型技术的应用潜力，携手观远数据共同打造 AI 问数（ChatBI）解决方案，以三大核心能力破解需求难题：

  1. 即时学习：快速响应临时需求

通过自然语义对话交互，ChatBI 能直接理解临时提出的指标和维度含义。无需传统分析的复杂开发流程，实现即问即用、用完即走，让渠道数字化运营中的临时数据需求得到分钟级响应。

  1. 逻辑预设：高效承接重复需求

通过预设决策树模型，ChatBI 可覆盖 80% 的重复用数需求。无论是渠道销售数据统计，还是会员行为分析，重复出现的需求都能自动匹配预设逻辑，无需重复开发，节省数据团队资源。

  1. 图表生成：满足个性化分析需求

针对渠道数字化中的个性化分析场景，ChatBI 能通过对话理解用户需求，自动生成可视化图表。帮助业务人员快速构建个性化分析体系，降低数据分析门槛，让更多员工参与到渠道数字化优化中。

三、ChatBI 落地的三大核心成功要素

自然堂 ChatBI 产品的成功落地，并非单纯的技术堆砌，而是围绕渠道数字化目标，在结果准确性、知识显性化、交互友好性三大维度持续优化：

  1. 数据治理筑牢准确性根基

底层数据治理的质量，直接决定 ChatBI 在渠道数字化应用中的输出效果。初期因多表关联复杂，问数准确率仅 60%-70%。
自然堂通过优化表单关联、规范指标命名字段、添加渠道归属、销售渠道等注释，结合观远数据的技术支持，完善意图识别、SQL 生成、多 Agent 互检等机制。目前 ChatBI 取数准确率已从 60% 提升至 92%，为渠道数字化决策提供可靠数据支撑。

  1. 知识显性化加速能力迭代

ChatBI 准确率的提升过程，本质是渠道数字化知识库的建设过程。自然堂在实践中积累了丰富的 SQL 示例和指标体系定义，这些显性化的知识不断沉淀，成为 AI 工具持续优化的基础。
团队职能也从应用层转向底层，聚焦指标体系梳理、指标平台治理，通过知识库迭代让 ChatBI 更贴合渠道数字化需求，实现能力持续升级。

  1. 交互友好性降低使用门槛

初期为保证准确率，ChatBI 要求用户明确使用范围，但渠道数字化涉及的业务场景复杂，用户往往不清楚需求对应的具体数据表，导致使用难度增加。
通过与观远数据反复磨合，ChatBI 实现了 Agent 互建识别用户意图，通过自然问答引导用户获取结果。同时将功能集成在钉钉平台，员工可直接在日常办公软件中查询数据，大幅提升使用便捷性，推动渠道数字化工具的广泛应用。

四、渠道数字化价值跃升：ChatBI 的实际应用成果

ChatBI 的全面推广，让自然堂渠道数字化建设实现质的飞跃，在效率、协作、文化等多维度取得显著成果：

核心价值成果清单

  • 数据分析需求响应效率大幅提升：产品上线 3 个月，活跃用户占比达 52%，覆盖 10 + 业务部门，处理取数需求 3000+，需求满足周期从 0.5 小时 - 3 天缩短至 1-5 分钟。
  • 数据团队角色升级：数据分析师从单纯的 SQL 工程师转变为企业知识训练师，服务半径扩大，与业务部门协作更紧密，深度支撑渠道数字化优化。
  • 跨部门协作成本降低：沉淀的营销、销售、市场、库存、财务等数据，加速知识调取与流通，快速响应综合性业务分析需求，促进部门间高效协同。
  • 数字化思维深度渗透：工具的低门槛使用，让员工养成用数据指导决策的习惯，规范业务需求描述，降低沟通成本，数字化思维成为企业文化重要组成部分。

典型案例：渠道销售数据应用优化

某区域销售团队在渠道数字化运营中，需每周跟踪不同销售渠道的产品动销数据，用于调整铺货策略。传统模式下，该需求需数据团队单独开发报表，响应周期长达 1 天。
ChatBI 上线后，销售团队通过自然语言直接查询 “本周线下专柜、电商平台、社群渠道的 TOP10 产品销量及环比变化”，1 分钟内即可获得带可视化图表的分析结果。
截至目前，该团队借助 ChatBI 累计完成 200 + 次渠道销售数据查询，铺货准确率提升 35%，对应渠道销售额环比增长 18%，充分体现了 ChatBI 在渠道数字化运营中的实战价值。

五、渠道数字化的未来规划：构建全场景数据智能体系

自然堂并未止步于现有成果，而是以 ChatBI 为基础，持续深化渠道数字化建设，规划三大重点方向：

  1. 完善指标平台建设

利用 AI 技术实现自然语言查询指标体系，依托完善的指标治理，提升查询效率与准确性。让渠道数字化运营中的各类指标可快速调取、精准分析，为决策提供更坚实的支撑。

  1. 深化智能洞察能力

探索 AI 在数据分析中的深度应用，不仅输出数据结果，更能直接生成洞察结论和策略建议。例如自动识别渠道销售异常波动原因，给出针对性优化方案，推动渠道数字化从 “数据呈现” 向 “智能决策” 升级。

  1. 优化问答生图功能

进一步强化可视化能力，支持更多类型图表自动生成，让渠道数字化数据更直观、更易于理解。同时拓展多终端适配，满足不同场景下的数据分析展示需求。

六、渠道数字化转型流程梳理

自然堂渠道数字化的成功实践，可总结为四步闭环流程，为美妆行业提供参考：
  1. 痛点识别（精准定位传统 BI 在渠道数字化中的效率、资源、门槛问题）
基于全链路数字化运营场景，梳理数据应用全流程痛点，明确渠道数字化优化方向。
  1. 方案选型（携手观远数据，以 ChatBI 为核心搭建 AI 数据分析体系）
结合渠道数字化战略，选择技术契合、业务匹配的合作伙伴，打造定制化解决方案。
  1. 落地优化（围绕准确率、知识沉淀、交互体验持续迭代产品）
以业务需求为导向，通过数据治理、知识库建设、功能优化，提升工具实用性。
  1. 价值释放（效率提升、成本降低、思维转型，全面赋能渠道数字化）
推动工具广泛应用，实现数据价值深度挖掘，促进渠道数字化全链路价值跃升。

七、FAQ：自然堂渠道数字化与 ChatBI 实践常见问题

  1. 自然堂推进渠道数字化的核心目标是什么？答：核心目标是实现全链路数据无缝整合，通过数据驱动优化运营效率、提升用户体验，同时降低协作成本，让数字化成为业务增长的核心动力。
  2. ChatBI 在渠道数字化中扮演的核心角色是什么？答：ChatBI 是渠道数字化的 “数据枢纽”，通过低门槛、高效率的数据分析能力，打通数据应用 “最后一公里”，让业务团队快速获取精准数据，支撑渠道运营决策。
  3. 自然堂如何保障 ChatBI 的取数准确率？答：通过优化表单关联、规范指标命名、添加业务注释，完善意图识别与 SQL 生成机制，同时搭建企业知识库沉淀数据知识，多维度提升取数准确率。
  4. 渠道数字化建设中，ChatBI 对非技术人员有哪些帮助？答：ChatBI 降低了数据分析门槛，非技术人员可通过自然语言查询数据、生成图表，无需掌握专业工具技能，就能自主开展个性化分析，助力数字化思维养成。
  5. 未来自然堂渠道数字化的核心突破点在哪里？答：核心突破点在于从 “数据呈现” 向 “智能决策” 转型，通过完善指标平台、深化智能洞察能力，让 AI 不仅能输出数据，更能提供策略建议，全面提升渠道数字化的智能化水平。
 
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标签： BI 数据应用 渠道运营 业务分析
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