在AI数智化时代，企业面临跨领域的市场竞争和不确定的政策环境，通过既有的ERP、CRM、DMS业务管理系统逐渐难以应对复杂多变的营销管理诉求。许多行业开始聚焦对已有大数据的深度发掘形成企业核心数智资产，利用数字技术和智能算法来提升企业的决策能力和效率。通过对大量数据的分析、挖掘和建模，帮助企业更准确地了解市场和客户需求，提高运营能力从而实现精准营销。

企业各信息化系统历史数据存在以下问题

企业各信息化系统历史数据存在以下问题，导致企业相关数据仅为业务执行服务，无法实现数据驱动营销，数据支撑决策等数智化管理的提升。

基础问题

传统企业在过往信息化建设过程中陆续构建ERP、CRM、SRM、WMS、DMS等管理系统，各系统通常存在数据类型多样，数据编码不一致，统计口径不统一，数据质量参差不齐；没有建立数据模型。数据建立过程中通常仅作为各类表单的相关字段存在于各系统之间，因此在常规数据使用当中，只起到支撑各类表单完成性的作用。没有敏捷化数据处理和服务工具，无法承载业务端在数据分析的需求，难以发挥数据价值。

治理问题

数据资产不清晰，复用性差；指标口径各异，共性类指标口径不统一；资产缺乏便捷有效的使用途径，导致常规数据使用中存在出数比较慢，不方便查找共享使用等堵点。在日常信息化系统建立数据的过程中缺少数据管理规范与流程，导致没有统一的数据标准和有效的数据质量监控。没有数据资产管理组织和专业的数据管理人员，IT、运营部门对口数据资产的人员缺乏数据管理经验，缺少数据认责机制，导致大家都只是根据自己业务需求通过简单的报表工具或临时写的代码在各系统中取数。

应用问题

数据分析应用受以上因素制约，难以实现数用分离的数据应用体系；数据应用场景匮乏，挖掘预测等智能化应用不深入，无法达到数据驱动业务的目标。通常情况下，数据使用仅基于各级领导的报表要求建立简单且固化的报表平台或数据驾驶舱。缺少统一规划的的数据平台对各系统数据进行汇总、共享、分析，进而导致数据价值利用不足。

当下的AI智能化必须和企业运营关联

01建体系：

基于企业已使用的ERP、CRM、DMS等系统的IT现状及未来规划，制定数据管理及运营的总体规划，搭建数据治理体系。建立数据治理的组织、制度、流程等管控体系，为未来数据的持续运营提供保障。

02搭平台：

基于企业营销运营的各类KPI场景搭建部署数据中台。

03汇数据：

聚焦在公司层面，以终为始，面向各层级和业务KPI领域，对不同类型的数据进行入海。

04数据治理及资产管理：

扩展数据接入范围，完善元数据及主数据管理、数据治理、数据工场、数据安全，持续优化数据质量规则，全面打造全业务的数智化管理体系，为数据价值挖掘提供强有力的数据底座。

05数据场景化应用：

接入第三方数据，丰富数据维度，封装数据应用场景，持续探索数据智能场景应用。

06数据智能化服务：

通过不断完善优化迭代模型，同时引入机器学习等高阶算法，实现数据智能化应用，如智能画像、流程优化、降本分析等。

数智化运营精细化管理

通过数智化运营实现精细化管理以提升精准投资和运营能力，可以从以下几个方面入手：

1. 数据驱动决策：利用大数据分析和人工智能技术，对企业的运营数据进行深入分析，从而做出更加精准的决策。这种方法可以帮助企业及时发现和解决运营中的问题，提高生产效率和盈利能力。

2. 数字化基础设施建设：将数智时代的生产要素内化为企业的数字化基建，不断构建和迭代企业的数字化管理和运营能力。这不仅能够高效地满足企业数智管理的多样化的需求，还能反向引导企业信息化建设的路径、提升企业核心竞争力。

3. 业务标准化和系统建模：通过大数据各项指标的深度分析，推动业务标准化和系统建模，使企业的精细化运营和管理变得更加轻盈，提高整体运营效率。

4. 全面管控和优化流程：在各个环节深度优化和细化运营流程，从而提升业务效率和盈利能力。例如，通过计划运营管理系统实现对时间进度、工程进度和形象进度的精细化过程控制，从而更有效地实现对项目的全方位事中和事前管控。

5. 智能化转型：通过数字化转型，实现从“聪明”到“智慧”的跨越，构建一个更加精细化、智能化的运营管理体系。这种转型不仅能降低成本，提高收益，还能推动智能决策，提升服务质量，增强客户体验。

6.持续改进和迭代：不断优化和迭代企业的运营管理体系，确保其始终处于最佳状态。通过持续改进，企业可以更好地适应市场变化，保持竞争优势。

智能运营在营销领域的应用体现

提高营销效率和效果：通过数智化运营，企业可以精准的了解线上线下渠道经营情况，实现全渠道、全触点、全用户的大数据分析覆盖，从而提高营销效率和效果。

精细化管理：数智化运营可以帮助企业对各级渠道、客户、会员进行精细化管理，实现精准营销费用投放，各级营销网点经营的数智化赋能。

数据驱动决策：数智化运营依赖于数据分析和算法模型，帮助企业快速找到市场发力点，提升获客质量和效率。

创新业务模式：数智化运营可以推动企业不断创新业务模式，适应市场变化。

提升用户体验：通过数智化运营，企业可以提供更好的产品和服务体验，锁定客户并实现用户留存与转化。

应对未来挑战：数智化运营为企业应对未来的不确定性提供了有力支持。通过推进数智化，企业能够快速创新，敏捷响应需求，并扩展业务边界及运营。

AI数智化价值推进营销的价值

数据驱动的决策制定：数智化营销依赖于大数据分析，能够深入挖掘渠道经营情况、客户行为、会员360画像和市场趋势，从而使得营销策略更加精准和高效。通过数据驱动，企业可以更好地理解经销商、客户、消费者需求，优化营销策略，提升营销效果。

多渠道营销集成：数智化运营体系相较各自独立的业务中台能够更高效的整合多种营销渠道，包括线上和线下渠道，实现全渠道覆盖。这种多渠道数据资源共享、数智驱动运营的体系不仅提高了营销效率，还增强了品牌的触达能力和用户体验。

个性化客户体验：数智化技术如AI和机器学习可以帮助企业实现个性化营销，提供定制化的服务和产品推荐，从而提升客户满意度和忠诚度。例如3C电子行业在旗舰店通过机器人导购+营销数智化中台方案，将用户引向私域流量池，提供更好的产品和服务体验，实现用户留存与转化。

推动业务增长和创新：数智化运营不仅提升了销售额，还能引领品牌成长，开拓新的市场边界，加速品牌爆发。例如，在浙江的五金出口行业，通过数智化营销平台，实现多工厂、多品牌出口联盟体系的建立，有效解决行业内品类多、订单小、同质化竞争激烈的问题。

提升运营效率：数智化营销能够优化企业的运营流程，降低营销成本，提高运营效率。例如，盐业公司通过品类、库存、渠道、终端客户多维度大数据分析和预警，整改和优化下属企业、经销商的运营团队和营销政策，从而实现了集团整体运营效率的提升。