12月3～4日，第七屆中國產業互聯網大會暨江蘇電子商務大會在南京盛大舉行。本屆大會由江蘇省商務廳、南京市政府提供指導，由南京市商務局、建鄴區人民政府主辦，由托比網承辦。香港貿發局、江蘇省電子商務協會、南京市投資促進中心、蘇商會、南京市獨角獸瞪羚企業俱樂部、南京電子商務協會、南京市青年企業家聯合會參與協辦，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、嘉巖供應鏈、卡奧斯好品海智、聯動優勢、蔬東坡等知名企業的支持。

Datatist創始人宋碧蓮受邀出席會議并發表主題分享，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，怎么樣從經營產品向經營用戶轉型。
我們今天的主題叫“企業智能化運營的成功之路”，我們是推廣一個新型的生產力，叫商業AI。作為江蘇人，我們也非常榮幸今天能在這里向家鄉的企業一起介紹一下，希望家鄉的企業能夠率先用上這樣的一個新型生產力。
給大家感受一下什么是新型生產力，大家可以看一下這個是我們在某大型家電企業那邊做下來的效果，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百戰運營了很多年，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，我們的投入產出比現在已經高達800多了。
我們做運營無非就是一個投入產出比的游戲，投入多少能賺多少。很多人控制不好這個比例，經常搞個直播還虧錢。我們這個新的生產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。
我自己的背景，簡單介紹一下：
商業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，博士學的商業優化，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。今天正好是產業互聯網大會，我的導師李杰教授是這個方面的專家，工業富聯的副主席，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網行業，進入了美國eBay后來去了Linkedin。在互聯網公司很少有人用優化理論和機器學習理論結合解決運營效果優化問題，當時我通過復合型學科知識進行融會貫通，創新了這個AI來優化全生命周期運營效果的方法論 也就是開啟了商業AI新時代。在公司內部用這套新理論來進行運營效果優化，最高達到幾十倍的提升，在內部PK之后得到執行團隊的認可，分別賦能這兩家企業都從數字化轉型到智能化時代。但是這個東西很新，我們把它帶回國的時候發現國內很多企業連數字化轉型還沒完成，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活動。我們是知識產權創業的代表，帶回來很多高科技，很多商業原創的IP。
我下面開始講一下這個故事：
比如說做數字化運營、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，好多保險公司最近都說沒做成功，數據中臺花了好多錢，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，好多大零售的數據中臺建完也是沒有給運營帶來效果。為什么很多的數據中臺運營中臺建了，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，在國內更稀缺，我們現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都可以擁有。
核心要解決的問題就是經營產品到經營用戶轉型，這是一個很復雜的活，我們先講一下戰略跟戰術層面的區別，從戰略來說就是經營用戶，從戰術層面其實就是開源節流，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，大家看經營用戶一般都是從產品、數據、運營三個角度出發的。但是很多公司只會建系統，不會做運營。光建系統是沒有用的，必須要有一堆會做運營的專家在里面，才能將這些系統操作起來。我們應該圍繞經營用戶這個戰略，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化的動作。現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化，沒有這樣的專家形成這樣的決策引擎。
之前在eBay內部我們已經做數字化運營很多年。不像國內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，內部團隊迫于使命感和業績壓力要做大量的實戰運營。早就積累了在用戶運營的領域全球最先進的方法論和經驗。在內部又有很多很多的專家在內部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化率，所以他們的專家運營能力在現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部團隊的改革派，革新了內部的生產力，從BI徹底升級到AI的階段。為什么要做AI是因為內部團隊用BI來做運營效率低效果差。需要數百個的數據運營人員每天做大量的AB測試，通過大量的歷史數據分析來制定運營的決策。一來是人力成本很高，還很難找到有經驗的商業分析師。二來是決策速度太慢 并且還不一定是最優解決方案。現在AI能給各種運營在極短的時間能自動提供最優決策。速度快效果好。并且是全局最優解。但是這樣的頂級專家是很少的。在其他企業里面幾乎找不到。
而且商業環境特別復雜，行業和場景特別多，影響要素也都不同。在不同的行業里解決不同的運營問題的方法也是不一樣的。之前AI在商業應用中的模型都是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難題被海外突破了。大家都會應用這個技術了。人臉識別的AI很快就催生了大型產業。好幾家企業都快上市了。
而商業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用前景。
現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、產品化，在不同的行業和場景下都能形成穩定的效果，賦能給所有的企業。現在這個產品化過程已經完成了，而且在很多大型企業進行了應用，并且被驗證100%有效。所以一個商業AI的時代正式來臨了！
現在企業有個問題非常嚴重，企業不是沒數據，也不是沒加工數據的工具，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。也就是數據發揮不出經濟價值。
現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都能達到最優化。
另外一個問題，在企業運營方面，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。我們需要培養一批會給企業開方子治病的人，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。市場上業務中臺的、數據中臺的供應商非常豐富。但是現在市場上就是缺會做商業應用的供應商，內部也缺會做商業應用的人，所以我們現在的解決方法就是將整個過程盡量產品化，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，就是會做運營規劃和運營方向指導，同時能夠切分出不同的場景，可以做優化的人，同時配上運營人員和商業分析師。很多公司可能連運營人員都沒有，商業分析師更加糟糕，很多企業商業分析師就一個兩個。商業分析師跟數據中臺的人不是一回事，本來至少在互聯網公司要養幾百人甚至上千人在這個位置上做商業決策的，但是今天來的很多是產業互聯網的客戶，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行，不至于斷鏈子。
最后我們得出的結論，就是將頂級科學家的經驗植到大腦里去變成一個產品，幫助企業來運營，同時給企業培養一群人，培養一群會操作的人，讓他學會這個方法論，去執行去操作。
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，互聯網經驗、運營經驗、數據經驗和行業經驗。我們帶回來的國際專家，都是一批實戰經驗特別豐富的博士、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驗提出來，變成這樣一個產品，這個產品在國際上早就開始被選為全球第一的技術。我們將這個東西全部帶回中國，這個方向叫商業AI，也做一部分工業AI，工業AI與在座的更契合一點。
這些技術不僅僅是應用型技術，更多的是原創算法，我們帶來大量的原創IP，這是一個國產化商業AI的技術。
下面快速給大家過一下是怎么解決這個零售企業的問題的，分三步走：第一步是診斷，我們快速診斷發現三個問題，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，稍微優化就可以減少1個億。
第二個步驟開方子，從開源節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，你不要產生一次銷售就算了。一個用戶能讓他產生5次購買甚至10次購買，這才是一個良性的循環。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型。我們要盡量做到人跟產品的精準匹配，這里通過精準預測人的需求來實現。通過各種商業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，我們發的時候不是一股腦給所有人同一個權益，我們通過優化模型可以幫助大家做內部權益優化。
第三步是治病，智能化運營提升效果，科學規劃運營體系和運營場景。
首先是要規劃運營體系，線上線下每一個生命周期的轉化都要構造。我們需要突破你的決策模式，從傳統的模式改成智能的模式。傳統的模式是什么意思呢？比如說我們運營都是由策劃到執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，發什么東西，用哪個渠道推，推什么，文案推哪個權益？只要在決策上進行優化，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。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化的話轉化率就可以非常好，如果每一道都做優化，疊加到一起的優化效果就更加厲害了，所以我們叫循環優化系統。
傳統的優化就是拍腦袋運營，你的決策模型是拍腦袋憑經驗，ROI是靠天吃飯的。這是數字化運營，大量的人做分析。現在國內的互聯網公司都是這種方法，去年我們在一個大型互聯網公司做了一次PK，我們的效果可以提高26倍。
這個是AI運營的方法，大量地進行各個環節的優化，ROI非常高，剛才這個零售集團的案例就已經證明了這個效果。
決策模型決定了你的效果好壞，你從經驗、拍腦袋到開始做分析方法到AI方法，這個就是叫生產力升級。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，包括產品的精準匹配的預測模型、渠道的優化模型、內容的優化模型、權益的優化模型、活動響應的預測模型等好多個環節要加進去。
這是一個案例，就是當時在這個零售企業用的，因為當時只有交易數據好用，所以就構造了這些模型，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合作業的過程。商機挖掘形成決策，決策形成一個商機轉化，然后再進行分析、挖掘，再進行繼續優化，這是一個閉環。
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，所有的渠道統統聽從于這個指揮中心。
我們看一下轉化效果，這個是線上通過發短信轉化的效果，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后爆發力就很強，這個區別很大的。
下面看一下線下轉化的成果，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。我們是給蘇寧的內部直銷員每個人都配上這個系統，每個人都能收到指令，哪個人身上有商機，商機是什么，我們應該給他配哪個商品，配哪個權益，他拿到這個指令開始推廣執行。
這是針對To B的企業，To B的企業最后還是派到渠道，讓渠道去執行，但是必須按照優化的方法執行，這樣線索轉化率能提高十倍。當時很多戰報PK，讓直銷員能夠接受這個新模式，現在80—90%都開始用這個新技術了。
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，可能本來要養一百個人，現在只要養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能不能推廣。
這個是我們幫東方鋼鐵歐冶電商、循環寶做的，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，代理人的健康險轉化率漲了十幾倍。
還有大地保險，廣發證券，諾亞財富等。后面都是一些零售客戶，比如聯合利華、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！