数据智能时代，to B企业如何做增长？ | 甲子引力

编辑 | 张核 武静静

2021年12月4日，科技智库「甲子光年」在线上举办了2021「甲子引力」大会。下午的“数据智能”专场上，在晨山资本合伙人王志飏的主持下，数睿数据副总裁丁建军、柏睿数据副总裁李远志、StreamNative联合创始人翟佳、远桥资产创始人周晓乐、昆仑数据北京中心业务总经理钟虓就《数据智能如何重塑产业》展开圆桌讨论。

在这次讨论中，一个共识是，不同产业间的数字化、信息化程度相差较大，而当下，数字化的脚步正在从金融、互联网等行业逐步迈向第一产业和第二产业，此次参与圆桌的企业都瞄准了工业、制造业。要通过数据智能持续为企业提供价值，有三重要素：一是找到真需求，二是让决策结果实时反馈于生产线上，三是实现横纵向数据的互联互通。

在另外一场“企业服务”圆桌中，在初心资本合伙人许旸洋主持下，水母智能联合创始人周志鹏、e签宝华北大区总经理张洪瑞、慧策副总裁饶杰、引力波VP郭缵就《企业服务，纵身一跃》为主题展开讨论。

活动中，不同企业结合自身的实践，探讨了各自的经验和反思。一个普遍的认知变化是，发展路径选择上，横向通用还是纵向垂直，KA（大客户）还是SMB（中小客户）已经不再是企业服务机构面临的争议和分歧的核心，更多的底层驱动因素来自于当下客户的底层需求，以及产品创造的价值，跟随瞄准的用户，去找到适合自己的发展模式。

以下为圆桌实录，「甲子光年」对部分内容进行整理：

1.数据智能：起步各有快慢、发展渐入佳境

王志飏：现在数据已经成为新的生产要素，在生活和生产的方方面面扮演更重要的角色。首先请各位嘉宾分享一下在各自业务领域内数据智能的应用情况。

丁建军：我认为，数据智能应用是远远不足的，因为数据智能应用有一个前提——信息化和数字化达到一定的基础和规模。数据显示，国内第一产业的数字化程度还不足10%，第二产业大概是20%到24%之间，第三产业比较高一点，40~45%左右，现在电信领域、金融领域、一些头部的互联网企业、头部的工业企业，还是在算法和模型的应用较多。

工业领域和农业领域的数字化、信息化基础相对来讲比较薄弱，现在有三重因素在推动：第一，政府的推动，各个地方的政府都有大数据局；第二，一些头部企业因为需要提升竞争力，也会加大数据智能的投入和应用；第三，这两年以来，数据驱动的无代码平台兴起和对软件消费体验的提升，大家对软件的认知、对数据的认知有所提高，这也推动了数据智能的发展。

李远志：利用数据智能进行产业提升的状态是非常不均匀的。在我看来，数据智能大概分为两个阶段：首先，产业拥有数据获取、传输存储能力，其次，产业拥有数据的分析和处置能力。农业、制造业数据获取和传输能力相对比较弱，尤其是数据获取的密度、体量、分布，都跟应用深度之间有很大的差距。相对来讲，金融、通信、石油、电力等行业信息化基础比较好，数据获取能力以及存储能力比较强，因此数据智能已经对生产力产生了促进作用。但是因为行业内卷不断加剧，所有企业都面临着高度的同质化竞争，需要数据智能不断提升产能、效能和营销能力，因此全行业都在加大力度进行数据智能的投资。

翟佳：数据智能呈现蓬勃发展、渐入佳境的发展趋势，因为我们主要依托开源社区做商业化的服务，现在客户都是主动找到我们，目前我们接触到的几百家用户，金融和IoT两个场景比较多。IoT场景跟制造业往工业4.0、工业5.0转型很类似，这个过程中大概分成两个方向：第一个方向，在IoT领域里，如何能够更好的采集和收集不同维度的数据，驱动之后的决策，这是采集端；第二个方向，现在的计算引擎、AI产品也需要优秀的数据池，让数据智能的工具能够更好的发挥作用。数据收集端和数据的处理端很好地结合起来，才能够让数据智能形成一个相对完整的闭环，让整个领域更好地向前推进。

周晓乐：数据智能其实是数据采集、存储、传输、处理到应用的全过程，企业最终提供给市场的产品可能是芯片、硬件、软件，现在大多数都是软件服务。这些年我们更喜欢以终为始，看哪些领域里边有市场的需求，技术的成熟度到了，可能这就是未来两到三年会爆发的风口。我们在这几年的投资和观察中间看到的趋势是从to C到to B，数据智能越来越多地应用在to B场景。

其次，数据智能化在工业需求端已经爆发。我们最近组织的一次数据智能的活动，报名参加的甲方远超过我们能够提供服务的供给方，随着5G通讯的发展，网络使得原来的孤岛连接成为可能，现在越来越多的企业，不管出于客户柔性生产要求、定制化的要求，还是内部降本增效的要求，工业企业对于未来的数字化需求是更大的，所以我个人非常建议大家更多地关注工业领域。

钟虓：我特别同意周总关于工业行业的认知，很符合我们在这些行业的实践和思考。最近一些年我们发现，工业企业对数字化的要求从能源电力这种先行行业，开始慢慢向钢铁冶金、半导体、造纸这些自动化、信息化比较好的行业过渡。传统的产业都在最近几年行动起来了，这是我们从行业角度看到的趋势。

在做工业企业数字化分析这个比较大的课题时，大家最开始通常是从营销、管理这种数据质量比较好、数据单位价值比较高的分析场景切入的。现在，随着客户对于数据、对智能化要求的提升，慢慢深入到工业核心设备，或者关键工艺的数据分析场景中。

然后贴近今天的主题，叫做“行至水深处”，早些年在讲工业大数据的时候，更多的是技术概念的引导，会讲工业互联网、人工智能和产业的结合，现在更多是以业务价值、工业产业链需求为主导。主导因素还离不开政策的推动，包括十四五期间的数字经济，双碳等一系列政策。业务价值、政策引导、技术不断的更新，这三驾马车是带动工业企业不断往前走的三个核心因素。

王志飏：各位都提到了数据的互联互通，如何让数据在各个环节流动、创造价值是非常重要的一点。过去几年，人工智能也在各个行业加速落地，这其中都有哪些技术难点和应用场景的挑战？

钟虓：我们这些年一直在面临着各种各样的挑战，但最大的挑战不在技术，非技术的挑战会更多，比如像组织制度。在技术层面的挑战有两点，第一，数据是否可被消费可被分析，工业领域尤其如此，工业生产环节中的数据是否可被消费、是否能提取、取出来之后是否对原有的系统有影响、取出来的数据质量是什么样的、是否可被分析，这些都是我们要去回答的问题。第二，企业离不开人，特别是把工业的机理和我们数据认知结合起来是一件非常困难的事情，我们把它叫做3T融合，就是把我们IT信息化技术、DT数据技术和OT领域知识三者融合起来，这是我们现在尝试在走的路。

丁建军：还有一个沟通难的问题。数睿数据一些创新的技术点围绕降低使用门槛展开，比如平台智能、数据治理智能、应用开发智能等等。我们的客户包括金融、安全、政府、交通、工业等等，特别是工业，开始的时候还是有一些困难的，因为双方的语言不一样，两T融合比较难，这个时候需要提供革命性的技术平台，让双方比较方便地沟通。最好的方式是客户提一个想法，立刻就能在这个平台上面做验证。数睿数据不仅仅把数据拉通，还注重降低使用门槛以及沟通门槛。

2.通用or垂直，不是选择题

许旸洋：企服行业非常关键的问题是到底是横着走还是竖着走，即走通用路线还是垂直路线，中国企业服务发展十几年也没有一个特别清晰的分类标准。各位认为什么样的企业适合横向发展？什么样的适合纵向发展？

周志鹏 ：先分享个故事，2019年开始，洛可可创业设计集团想做自己的数字化改造升级，于是找到钉钉一起共创。我们做了一个产品，针对设计行业全流程在线透明化交付的解决方案——项目空间。通过这个产品，把设计行业的协同方式和作业方式做了一个重大的升级：项目经理、项目负责人、设计师都可以在项目空间里共同协作，且设计项目的交付全过程实现在线管理。

此前，做项目时，都是通过微信和线下沟通的方式，耗费一两个月。现在，通过项目空间在线协作的方式，只需要15天左右，极大提升了效率。

从我们的实践来看，项目空间就是一个行业纵向的服务。我认为，企业服务从纵向和横向来分，有两种：第一，管理效率及能力建设相关的更偏向横向，如品牌服务、数字化管理、云服务等，主要强调思想、管理方法的传递，以协调整合为主；第二，帮助业务拓展和收入增长的更偏向纵向，因为这需要非常理解用户所在的市场和行业，如客户管理、营销推广、项目管理。我们和钉钉合作的项目管理更偏纵向，因为只有先把设计行业这件事理解清楚，才能在纵向上提供服务和流程管理。

设计服务还不完全只能简单归到横或者纵。原来我们认为设计服务可能更偏横向，因为客户涉及各种各样的行业，需要通用的设计能力。但今天做新消费赛道，必须对用户特别理解，知道他怎么竞争，品类怎么玩，策略怎么聚焦，才能做好设计，所以，设计就变成了一个纵向的深度服务。所以，只要和业务流程、业务拓展和收入增长相关的，都是偏纵向的，其他的通用企业管理更偏横向，这是我的理解。

张洪瑞：从现在的企服市场发展路径来看，既有横也有纵，没有确切的答案，但背后有三个核心：

第一，无论横向和纵向，一定围绕用户在走，关注用户想要解决的痛点是什么，他想要的价值是什么，这个过程当中，没有单一的横或者单一的纵，只有先横后纵或者先纵后横。

第二，产品形态到底以什么样的业务链条和价值穿透到用户端，是很关键的要素。

第三，无论你横向发展，还是纵向发展，一定是围绕综合能力形成的解决方案，要面对客户群体实现长期价值。

e签宝自身是沿着先横后纵的路径发展的。我们的产品属性——电子签名技术实际是一项数字化建设的基础设施，各个行业通用。所以，在早期发展时，它天生具备横向特性。在发展过程当中，我们又发现每个行业签署流程不一样，合同签署场景不一样。有的人用在供应链里，一天签一万份合同，有的是人力资源场景，解决劳动合同等。随着客户场景和业务流程的不同，我们提供的签约流程也不同。基于此，我们又开始围绕不同行业的客户去做纵向发展，形成了所谓纵向解决方案。只有这样才能够更好地服务客户。

许旸洋：慧策的经验来看，饶总认为在垂直的领域做深耕会不会遇到天花板不够高，更难切换到别的行业的问题？

饶杰：慧策一开始切入电商零售领域，确实跟制造业的ERP、房地产业ERP，客户流程不一样，落地场景具有高度的特异性，所以我们认为不具备先横再纵的条件。而财务软件之所以能横着走，在于底层是国家的财务规定和要求，没有太多的行业特性，但ERP跟企业核心作业流程是高度绑定和耦合的，一个制造企业和一个零售企业差距非常大，这是我们为什么会选择先切入电商零售的原因。

到目前为止这个赛道还未看到天花板。首先，零售是所有垂直领域里规模最大的。北美最成功的Shopify做的就是零售电商，市值已达2千亿美元，6年前它的市值仅为20亿美金。所以我们相信这个赛道足够庞大，能够支撑起一个在世界之巅上的企业。

第二，零售本身有很多细分类目。比如服装类目跟食品类目非常不一样，服装上新非常快，SKU多，退货率高；化妆品、食品存在有期效，仓储管理需要精细化。这非常考验服务提供商产品高度的抽象能力和技术能力。放眼整个赛道，有一些玩家有明显的类目优势，而慧策试图在理解了大量的行业细分特性以后，高度抽象化，把产品做的尽量对各个细分行业更为普适。所以，跨行业、跨类目是我们的优势，且在各行各业有了比较高的渗透率。

至于天花板，在我看来，零售电商只是星辰大海的第一步，中国总体零售是线上零售的4倍。以ERP作为模块切入，我们的想象空间除了线上线下一体化，还有前后端一体化。有了客户之后，绑定其核心作业流程，往前、往后都有业务延伸的空间，不管是CRM，还是SCM，还是BI，都有机会去切。如果这三个维度的扩张都能够实现，借力数据智能和网络协同效应，就有很大机会帮助产业链升级，从工具型SaaS转向商业型SaaS。未来，我们希望走出中国，做国际化的企业。

许旸洋：作为一家更新兴的公司，做的又是更前沿的方向，引力波在行业的切口方面是怎么思考的？

郭缵：从成立时间来看，我们确实是比较新兴的公司，但实际上团队是一群多次创业，也多次选择垂直赛道的老兵。平台工具从产品设计出发，整体是一个横着走的研发过程，但真正开始企服时，我们比较务实地选择了一些垂直赛道。比如切入工业设计软件赛道，从技术角度赋能整个3D协同设计方面。一旦行业或企业有从设计到营销的需求，就会给我们产品很大的发挥空间。

在垂直行业里，我们产品的使用程度和使用角度跟企业对3D数据能力的认知相关。目前，企业对3D数据使用的需求强烈，从PLM、PDM到后面的CRM管理，整个企业数字化创新过程每个环节都可以切入进来，客户的使用场景非常的丰富。

这些年我们的感触是，企业借助我们的产品和服务，从设计端数据到营销端数据，再返回制造端的C2M数据都能够被打通，实现产品3D数据的全生命周期管理和协同。现在，每个不同的垂直行业客户都有一些自己对产品3D数据使用的理解，这是我们感到非常欣喜的情况。对于开放的工具化SaaS平台来说，有这么一个技术优势，客户比我们对行业的理解更深，自我构建的创新应用业务场景的会更有趣。

3.KA or SMB，从最优增长路径出发

许旸洋：企业服务领域比较经典的问题是客户到底是先做KA，还是先做SMB，各位的思考是？

张洪瑞：在整个业务发展过程中，是通过中小客户快速跑量之后获得业务，还是先从中大客户身上打磨产品，这里面有三个层面的考量。

第一，无论哪一项企服业务，从SMB还是KA开始，取决于一个问题——最优获客路径是什么？而非取决于产品或者你想做什么，要从业务本身依托哪种路径能够快速获得成长出发。因为，对企服业务而言，早期的快速成长非常重要，一旦成长受阻，产研的投入和业务发展空间都会被压缩，甚至失去机会。

第二，要看产品或者公司业务底层发展路径是什么？比如有一些企业选择通过高度的定制化，从中大客户身上打磨产品。但实际上，通过中大客户打磨出来的产品到底是否能在SMB客户中做复制，这是一个问号。

第三，你在改造还是创造？产品只是改变了原有的形态，还是在真正创造引领市场发展？如果是改造层面，原来的市场或用户本身有认知，可能先SMB比较快。如果偏创造式、引领式的，从KA入手会更好。

围绕e签宝的自身发展路径来看，我们致力于打造覆盖中国的签署网络。签署网络是由一个中心点向外辐射，KA路径会更快。先和中大客户合作，随之会带来大量的生态企业、供应链企业、合作企业等中小客群。所以e签宝两边都在做，但最初是从中大开始，通过签署网络覆盖更多的中小。

周志鹏 ：KA还是SMB？这一问题的探索我们一直在路上。洛可可是国内规模最大的设计集团，2004年创立至今，在过去的十几年里，主要服务KA客户，包括500强。这是由服务模式和服务能力规模决定的。过程中有一个规律，KA级客户在选择企业服务时，强调的是你能不能帮助构建壁垒，或者助力其对外竞争的创新赋能。

洛可可的用户非常关注能否助力打造差异化产品。比如，在帮海底捞打造线下的智能餐厅，到后来的品牌升级设计，再到外卖自热小火锅设计都属于此类。再比如LED屏幕行业，深圳设计团队做了有几十个LED屏幕产品的工业设计，帮助企业拿了很多专利，提升了使用效率，大大增加了产品的附加值。所以我认为为KA服务，往往更强调提供对外竞争壁垒和差异化产品的价值。

在过去两年里是一个全新的成长，现在我们会更关注如何服务小微。水母智能设计交付平台通过人工智能，一天可以给用户生成一百万个LOGO，也可以在最短的时间帮助一个小白商家开始生意。他只需要选择品类，比如坚果-葵花籽，我们可以帮助推荐袋型、尺寸、材质、工艺再到几十个设计方案，包括后面的柔性供应链物料生产，一体化的解决。

所以，小微企业的需求是，你能不能够帮助当前业务的快速增长。快餐式需求和KA完全不同。水母智能的使命是让每一个人享受设计的美好，这件事情已经完全下沉到了一个广阔的小微企业市场。

过去两个月，我们拜访了200多家不同产业带里的企业，有非常小的初创品牌或者转型的厂牌商户，包括经营农副产品的农村农户。今天企业服务有一个非常大的使命，帮助这些小微做好他们的生意。这种机会在以前没有。现在小微类的企业每年新增800万到一千万，是非常巨大的蓝海市场。所以今天无论工具、平台还是服务，企业服务非常大的机会是在中小这一侧。

许旸洋：在资本视角来看，KA也好SMB也罢，都是非常有意思的也是一直在发生变化的议题。我们认为，对于一家企业服务公司，早期前三个或者前五个客户非常重要。过程中，假设需要共创，前期的KA客户质量，他的投入度，以及他的认知积累会奠定to B企业做产品很重要的基础。

另一个方面，企业服务行业一个很重要的趋势叫软件的民主化，或者软件面向业务人员，这是一种自下而上的模式，这个时候，产品的易用性、上手门槛、标准化程度会变得极其重要，这种类型的公司往SMB切入更容易上手。但整个路径还是持续的在发生变化。

4.价值为先，竞争其后

许旸洋：关于行业竞争相关的问题想请教慧策饶总和引力波的郭总，慧策所在的电商零售ERP领域，可能是一个还蛮卷的状态，有上市公司，也有很多被资本追捧的公司，甚至还有一些更小的公司，在这个行业里竞争，低价策略也好，互相撬单也好，情况很多。像引力波这边，做的是相对新兴的行业，可能不面临直接的竞争，而是需要把理念和需求灌输给潜在的客户，让他们认为我们这块是重要的。面临这两种很有代表性的环境，二位在这个过程当中大家有哪些思考？

饶杰：我们所在赛道还没有到达所谓“卷”的态势。跟欧美发达国家比，中国零售企业的作业流程在线化程度非常低，行业内的玩家们还在携手教育市场，让作业流程数字化程度进一步提高，达到某个阈值之后，整个供应链会重组，效率的提升才是巨大的。

一组数字可以证明，中国今天物流占GDP的14.7%，在美国这个数字只有7%。即使两个市场有各自独特的先天环境因素，国内整个流通领域的效率还是普遍低下的，这个过程中最需要的是行业各玩家联手提高整体流通效率。

第二，本质上来看，竞争从来不应该是一家企业主要的瞄准点，企业能够存在的唯一的目的、意义、价值是因为他给客户创造了价值，第二步才是所谓竞争。在竞争层面，不能局限于我是ERP系统，就仅仅聚焦在功能层面，要比客户更懂客户，站在零售电商的发展趋势上做前瞻性的判断，结合产品技术的优势，帮助客户思考未来软件能创造什么价值。

郭缵：我们是一个垂直行业赛道里的公司，从行业客户反映来看，市场正在慢慢理解和认可国内工业设计软件公司的能力，因为客户发现我们是懂他们的，产品反映出的工业设计knowhow、工业软件用户体验比较好。对比很多国外的工业软件，客户会觉得有一个国内独特的软件企业在迎难而上，研发自主可控的工业软件，同时产品在实时3D可视化，实时渲染互动，以及实时管理协同方面能抓住客户的痛点和爽点，他们愿意给这样的企业更多的机会。所以，在这个赛道，我们的竞争对手是我们自己。

对于产品驱动和技术驱动的公司，技术是没有边界的，在为客户服务的过程中，我们提供的不仅是产品和技术的服务，更是一种数字化创新方式，以及应对激烈行业竞争的洒脱超然心态。

王志飏：我们说了很多很好的词汇，但是最后还是要落到为客户创造价值。各位在实际进行业务当中，如何用数据智能的方法为客户创造价值？这个价值如何评估出来？

钟虓：特别好的话题，现在工业领域里讲到价值落地的时候其实有很多词汇：提质增效，节能降耗，控险，业务模式创新等。我们有一个之前没有的岗位——数据价值场景架构师。这个角色是将数字化服务当成一个黑盒，先不去关心黑盒用什么样的技术实现，而去看有了这个黑盒会带来什么样的变化。过去没有他时是什么样？有了他之后会带来哪些改变？业务价值怎么落地、怎么体现、怎么量化？相关的决策者、受益者是谁？我们会做这样的分析，等这块验明之后再打开来看黑盒的技术方式，通过这种方式不断探索，围绕工业生产这个领域尽可能少走弯路，让数字价值得到落地。

丁建军：虽然数睿数据现在规模达到400人，但是我们定义自己还是一个创新公司。当时我们推出大数据驱动无代码平台，围绕数据快速构建价值，到底能不能带来十倍效率的提升？有一些伪需求，可能是自己在家里造出来的，拿到客户那边去，客户发现用和没有用这个东西，其实没有太大的差别，甚至用了之后还把这个事情变得更坏，这种肯定百分之百属于伪需求。不能为了数据智能而数据智能，还是要看客户当前最痛的痛点在什么地方，有的场景可能并不一定需要数据智能。

翟佳：StreamNative看到的是一个大的方向——很多公司之前有一套比较老的架构，现在借助我们现在实时数据驱动的架构方案，并结合丰富的传感器监控状态，让被处理过的数据迅速反馈到生产线上，这个过程中最大限度把价值发挥出来，这是实时数据能创作价值的重要手段。但是如何来辨别（企业）需求、怎样促进循环，实际上是双方的相互反馈和相互协调，一方面是用户的场景需求，另一方面是我们底层技术公司的技术迭代。因为我们依托的是开源社区，社区的反馈可以直接把需求把问题反馈到社区，我们的迭代和反馈就会更加及时，飞轮也会转的更快。

周晓乐：还是以工业企业为例，原来工业从自动化到信息化，ERP系统、DCS系统、CRM系统，所有系统还是孤岛，从企业层面，老板最不希望在各个系统、各个分公司之间看到纷繁复杂的信息，所以会有两个趋势：第一个趋势，未来很多企业做数据智能解决方案的时候，都会需要中间有一个平台，向下能够连接各个物理点，向上能够开出很多花；第二，生产营销供应链各个环节纵向也会被打通，一个客户的需求会从市场端直接传导到生产组织供应链，我个人认为不久的将来，两到三年之间，数据能够真正代替人管理整个流程决策。

李远志：总体来说所有行业面临的外部环境和技术环境几乎都是一样的，都在面临物联网和互联网的极大冲击，在这个前提下导致了一个问题：数据的获取在第二产业和服务性行业相对容易，但由于体量太大，数据传出、存储和分析能力相对较弱。

怎么样将生产跟销售、供应链结合起来？首先我们给工业企业提供一个能留置数据的的高性能数据引擎，不仅能够快速接受数据，关键是能够快速分析和及时处置，保障数据减少在生产上的压缩滞留时间，快速形成数据要素和结果，推动前端的生产调度，这样才有可能来支撑柔性生产。从另外一个角度来讲，生产数据如何跟外部数据充分结合进行敏捷营销：营销体系要有非常快速敏捷的分析能力，能够快速感知周边市场，让数据的用户能够低门槛使用这个技术。

END.

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