郁俏琰

（中海石油气电集团信息技术中心 华东分部，浙江 宁波 315800）

通过提质增效可以推进企业高质量发展，让企业成为行业内的领先者、佼佼者。本文基于数据治理、资源整合与重组、大数据分析、风险防范等方面分析如何通过数智化服务提升企业管理效率。

在如今日新月异的数字经济时代，数据已成为企业最重要的资产之一。如何有效集成企业的海量数据（产品销售、财务管理、生产经营等数据），建立企业自有的数据云平台或数据仓库，如何分析与处理集成后的数据，并为企业的生产经营决策提供支持与助力，已成为大多数规模企业开展数字化转型，增强企业核心竞争力亟须解决的问题。

目前已开展数字化转型的企业中，普遍面临系统化建设滞后、数据管理水平及数据质量不高的困境。有超过80%的企业的数据以非结构化为主，超过90%的企业内部存在“数据孤岛”问题。因此，如何统一地分析处理海量的数据，提升企业的数据管理水平及数据质量，成为当前企业数字化转型之路上面临的重大考验［1］。

本文通过以下三个方面分析数据治理对企业提升经营管理效率的重要性与必要性。

第一，对业务领域涉及面较广、下属关联单位较多的企业而言，通过数据治理提高经营管理效率已迫在眉睫。传统企业的数据传输与管理大多通过上报各类数据报表（包括生产建设类、销售经营类、财务分析类等）进行日常经营数据的分析与总结，不仅耗费大量的人力、物力进行数据的收集、分类汇总、整理筛选和报表制作，而且由于存在数据处理量大、层级和流程较多等问题，还会出现人为计算失误的风险。

随着信息技术手段的不断改进，数据治理工作可涵盖各系统集成打通、自动化报表输出、自定义报表等方面，具体表现为互通数据打破“信息孤岛”，实现各类数据相互传输与共享，采用编程及相关数据算法实现一键生成自动化报表，大幅提升日常报表统计汇总的工作效率和准确率；
运用生成的自动化报表进行各维度的数据分析，总结与分析过去发生的经营数据；
监控管理实时发出的数据，随时预警与提示；
通过大数据分析工具预测与判断未来可能发生的情况，为企业的下一步经营决策提供助力。

第二，通过数据治理形成数据看板，企业高层管理人员可实时查看日、周、月等维度的经营数据，掌握各区域销量、生产进度、费用控制、销售收入、利润等方面数据的动态变化情况，及时发现存在的生产经营问题。结合系统中对行业资讯、竞争对手情况、市场供需形势的信息共享与分析，助力经营者预判市场发生的变化，紧跟国内外经济形势的变化，制定与时俱进的企业销售策略与经营战略，让企业始终保持市场竞争力与活力，成为同行中的佼佼者，助力企业高质量发展。

第三，数据应与业务深度融合，通过两者的有机结合发挥数据更大的作用，让数据成为企业稳健发展的利器。数据与经营不能作为两个独立的部分来考虑。一些企业的固化思维认为，数据起到的作用大多是用于数据展示与统计，帮助企业呈现不同维度的数据。然而，在当今数据时代，大数据应与企业的经营管理相结合，共同发展。正如企业在供应链管理方面，通过大数据协同可以驱动链内各类企业（制造者、供应商、物流商等）跨界融合，通过大家一致认可的数字信息系统实现链内数据共享，以需求确定供应。一方面可提高整个供应链的效率；
另一方面可降低成本，减少积压库存，提升产品周转率。这样可以使链内各企业加强合作，共享信息数据，获得市场第一手资讯，时刻了解国内外市场形势的变化，提升对市场变化的反应与应变能力，积极进行产品升级，向消费者提供稳定、可靠、高质量的产品，让链内所有企业都能从信息化、数字化中受益。与此同时，各企业通过数据云或是数据仓库开展数据汇集、数据分析、数据预测与数据共享，使数据与业务共生，让数据扎根于企业供应链的每一个环节，构建供应链版图，使供应链的上下游企业相互联通形成网链，助力整个供应链环节的成本管控，帮助网链内各个企业提质增效，有助于获得更强的竞争力。

面对日趋激烈的市场竞争环境，“产品+服务”“线上+线下”的数字化创新销售体系已被越来越多具有一定销售规模的企业采纳与推广。传统销售模式已无法满足客户的需求，尤其是2020年初暴发新冠肺炎疫情以来，线下市场开发与销售存在较多的瓶颈与阻碍，受地域限制，大部分销售企业无法回到传统销售模式，对拟开发的区域市场开展地毯式的市场调研，通过面对面的客户拜访了解潜在客户的购买需求，为客户制定供应方案，双方开启合同谈判，在达成一致意见后签署购销合同。

由于合同履约与执行会跨越较长的时间周期，因此在面对严峻的市场竞争时，如何为客户提供方便、快捷的服务，提供高品质的产品至关重要。在目前疫情防控常态化的大环境下，引入“互联网+”思维，通过电商平台在线注册、签约、交易、物流配送、结算开票等全业务流程闭环交易是企业的首选。对购买方而言，在线上根据自身的购买需求与意愿自主选择商品，企业采购像购买日常快消品一样便利，客户只要准备好一台联网的电子设备，商品就能实现“一键到家”。开展互联网销售可加快与客户的联动，快速达到销售目的，方便快捷的网上采购可提升销售黏性与客户的复购率，创新线上的销售模式反而能在疫情期间找到新的商机，通过创新商业模式快速提升企业的市场占有率，还能拓展原有的销售区域，为企业的创收起到关键性作用。

仅凭数字销售系统是远远不够的，在当今以客户为中心的市场竞争格局中，如何为客户提供更好的服务，持续提升客户的满意度是企业关注的重点。因此，在搭建线上销售体系的同时应顺势组建一个数智化的客服团队，作为服务平台向客户提供售前、售中、售后的一站式服务非常必要。尤其是在全国各大区域有分支机构的企业，更应将之前的分散化管理模式转为集约化管理模式，通过集中客户服务板块，一方面节省大量的人力物力以降低销售管理成本，另一方面可大幅降低传统销售的沟通成本。数智化服务的转型升级主要体现在以下几个方面。

（一）成立专门的呼叫中心

企业做好服务平台的主要方式是成立符合企业生产经营特点、产品销售类型，拥有相关信息系统和客户服务专员的呼叫中心，即以用户为中心，向客户提供7*24小时不间断的售前、售中与售后一站式服务，将产品与服务更加紧密地结合起来，不断提升客户的满意度，增强用户的消费黏性，助力企业创造更大的产品价值，从而提升企业整体效益，挖掘新的利润增长点，实现从单一产品供应商到综合性解决方案提供商的转变。

企业组建呼叫中心可以集中渠道资源，发挥规模效应，同时能全面提升客户服务水平。呼叫中心根据业务发展需要配备一定数量的客服人员，及时了解客户诉求，提升服务品质，客户可以随时随地通过电波获得服务。通过建立倒班机制，呼叫中心的服务时长将由原来传统企业的5*8小时转换成全天候不间断的7*24小时，优化了客户体验。长远来看，这也有利于让客户形成依赖心理，在售前、售中或是售后遇到问题，都会想到有个专门的服务机构为其提供服务，从而提升客户的留存率与复购率，促进企业产品销量增长。

与此同时，呼叫中心在配备客服人员的基础上需要配套建设一套符合业务特点的呼叫中心智能化信息系统。该系统一方面可以通过各种配置对客服人员进行线上管理，如在线跟踪客服人员的服务状态、服务情况、通话质量等，另一方面可以根据日常客服人员的通话量进行闲忙时的数据分析，帮助管理人员更加智能化地排班，还能在系统中实现对客服人员的绩效考核，持续提升服务效率和服务质量。

呼叫中心还能发挥电话营销的职能，通过大数据、行业资讯等信息跟踪客户的采购需求，掌握客户的购买习惯，运用电话输出的方式向客户介绍与宣传产品与营销活动，让客户通过电商平台采购，从而提高企业产品的销量。这样一来，电话营销既能拓展新客户，也能实现对已有客户的二次开发，为企业总体的提质增效贡献力量。另外，企业还可以通过客户在电商平台采购信息生成的采购行为数据开展大数据营销，有针对性地为客户推送其感兴趣的产品，利用大数据技术了解不同产品的销售情况以及客户的购买频率，策划和设计不同类别的营销方案，不断拓展和扩大业务空间，实现资源价值的最大化。

（二）搭建客户管理系统

客户是企业最重要的资产，产品与服务质量的好坏是评价一个企业整体价值的重要指标之一。在标准客户金字塔客户分析模型中将客户分为顶端客户、高端客户、中端客户、低端客户、不活跃客户、潜在客户、持观望态度的客户和其他一般人。客户金字塔分析模型会让企业发现十大市场营销规律，90%以上的收入来自现有客户，5%～30%的客户在客户金字塔中具有升级潜力；
客户满意度是客户升级的根本所在，勉强满意的客户经常会转向企业的竞争对手［2］。

企业应建立一套完整的客户管理系统，按照企业事先制定的规则将现有客户与潜在客户归类汇总，形成在线客户信息库；
根据现有客户采购习惯、采购量及履约情况给客户贴上不同的标签，为客户提供更加精准的服务。客户管理系统还能汇集企业所有对外签署合同用户的信息，将其历年来的履约情况、采购情况、资金支付情况通过系统进行全景化的展现。结合系统已采集的客户基本情况信息，企业可以借助客户信息系统向客户提供360度全生命周期的客户管理，有针对性地为客户提供个性化的服务，尽可能地满足客户的需求，以便增强企业的产品竞争力。扩展销售渠道，吸引更多客户体验企业的服务和产品，助力企业实现销售量和利润率的双提升，让企业在激烈的市场竞争中脱颖而出［3］。

（三）构建AI 智能客服，提高客户应答率

将人工客服与AI 智能客服有效结合，是企业提质增效的重要手段之一。不难发现，现在很多B to C（business to customer，即商家对顾客）的客服热线已尝试在线AI 智能客服，客户只需根据智能语音的提示进行操作就能轻松解决其咨询的问题，这样可以节省大量人工沟通的时间与精力。除此之外，客户的个人购买信息在接通客服热线时已通过历史购买消费记录、大数据算法等提供给后台系统，后台通过AI 智能客服推送符合该客户需求的答复方案，更能提升客户体验，提高客户服务效率。

在AI 智能客服场景中可应用语音识别算法、自然语言生成算法等解决业务痛点，提高业务流程智能化水平，降低人工成本。利用语音识别技术将咨询问题实时快速地从语音转化为文本，再通过自然语言处理从文本中提炼关键字，实现问题分类以及情绪分析。随后，利用自然语言处理算法提炼咨询内容的关键词，分析客户情绪，按照不同的业务板块进行问题分类。

对于常规类固定答案且重复率高的业务查询，主要由AI 智能客服提供解答。在AI 智能客服无法解答或客户情绪异常的情况下，快速根据现有客户画像以及问题分类，智能匹配对口且在线的人工客服介入。同时，将前期对话转化为文本，并提炼关键词，辅助人工客服快速切入对话场景，实现无缝衔接。在人工客服解答问题的过程中，实行人机协同模式，智能客服系统辅以信息抽取、智能话术联想、备选答案等方式帮助人工客服快速抓取、提炼、回复信息，增强一次性解决业务问题的能力［4］。

（四）建立并定期更新话术相关的智能知识库

向用户提供统一、标准化的客户服务最关键的一个环节是建立智能知识库。按照业务需求以及客户咨询问题的梳理与分析定期更新话术，话术中应包括基本业务场景的解答方案，以及对与客户交流沟通中逐渐形成的共性问题进行统一汇总，建立标准的Q&A 清单充实智能知识库。无论是人工客服还是AI 智能客服，在接通客户来电，了解了客户咨询的问题之后，都可以通过智能知识库检索到答案，尤其在AI 智能客服场景下，可通过系统自动检索到最佳答复方案，通过自然语言生成技术组织成通俗易懂的答复内容，以便为客户提供更加快速、便捷、高效的应答服务，实现精准客服的目标。

在结束会话后，由AI 智能自动创建工单并支持智能查询功能，为后期的服务提供凭证，减少人为手工记录工单。同时，记录会话服务的相关数据集成基础的服务数据，结合内部系统现有的数据，为后台智能大脑提供决策报告信息，构成智能客服的庞大的知识库，并实时更新、学习。依据预设的关键信息变动，由AI 客服主动在线呼叫或发送短信等方式提醒用户，如销售政策变动、用户基础信息变动以及销售环节的各个业务节点的变动，增强客户与系统的互动性。

第一，利用大数据分析技术，根据不同类型客户的基本信息、购买频率、购买习惯、购买量等行为特征的差异，将其区分为不同的类型，为其贴上各类标签，形成360度客户画像。国外知名咨询机构Cintell 收集的研究成果显示，在营销过程中有效使用完善的用户画像的企业经济效益会得到以下3个维度的提升：受营销影响的收入增加10%～25%，从基于角色的潜在客户生成中缩短 2～3 个月的销售周期，已完成的销售交易增加3倍。

第二，在客户画像建立初期，可通过内部已积累和统计的客户数据、海量的潜在客户资料收集池以及第三方技术集成数据，包括存量客户和潜在客户。收集的客户信息包括但不限于名字、法人、注册地、注册资金、目前所在省市、行业、联系人名字、联系人性别、联系人电话、企业经营内容、企业财务数据、生产经营数据、历史天然气消费情况等所有与之相关的信息字段。利用大数据处理技术，在数据与计算层对这些数据进行清洗、存储、管理，然后根据数据的处理深度设计标签（如城市、省份、注册资金、联系人、所属行业等），并在基本信息基础上建立计算逻辑，打上规则类标，如购气偏好、交易活跃程度、企业规模等。

第三，在客户画像体系初步建立后，从海量客户中精确地找到目标客户，利用智能算法和大数据处理技术识别客户特征，展开客户分类，管理客户生命周期，实现精准化营销，提高潜在客户转化率。例如根据客户的消费习惯、消费规模、行业属性、黏性等因素将客户分为高、中、低价值客户，分析每类客户的消费特征，对不同类别的客户制定不同的营销策略，展开精准化营销。使用决策树分类对客户进行评级，按照客户消费频率、消费金额、资金规模、提气计划执行率、计划变更率、资质情况等维度进行综合评级，自动识别风险，进行风险管控。使用逻辑回归建立客户流失预警模型，按照客户的最近购气间隔天数、历史购气频率、历史购气金额、客户规模、当前气电购气价格、竞争对手购气价格等特征计算出客户的流失概率。逻辑回归根据专家意见定义出流失客户，然后根据当前的客户流失数据制作训练样本训练回归模型，最终通过模型计算出客户的流失概率，标记客户流失风险等级，建立客户流失预警机制。

客户画像可以帮助大数据“走出”数据仓库，从而开展后续的个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样性服务，是企业精准化营销的一种重要手段。

对销售企业而言，传统销售大多通过签署合同、执行合同向购买者提供相应的产品。在销售过程中，通过人工线下操作与执行，可能产生预付货款跟踪不及时、物流调度缓慢、对账结算出现人工计算错误等问题，造成潜在销售风险。

然而，通过电商平台等数字化系统可综合解决上述问题。销售企业只要事先制定销售规则，如买卖双方须提前签署购销合同才能在线上交易，买方应提前支付预付款才能发货，物流计划分配与调度仅能通过信息系统进行填报、流转与审批，所有对账结算须通过系统数据自动生成等，实现从交易、物流到结算整个销售环节的交易闭环，以及业务流转过程中均可通过系统被记录，确保每一笔交易都可查询与追溯。一方面可规避线下销售由于数据登记不及时产生的延时风险，另一方面通过系统使每个交易过程都在线上留痕，便于事后的数据分析和总结，还可通过在系统中设置强控制和预警功能，自动把控风险点，推动合规经营。

例如，客户若需要与供应商建立合作关系，采购供应商的几类商品，那么客户应通过登录供应商的电商平台完成线上注册、签约、下单交易、货款支付、采购需求填报一系列系统操作完成采购，且采购后的货款结算也将通过系统显示的供应量和单价自动形成账单，并开具电子发票，客户只需在电商平台买家端下载发票即可。由此可以看出，买卖双方的购销活动均在线上完成，在进一步提高销售效率的同时，还通过系统强管控规避了经营销售风险。若在某一环节出现问题，可直接通过系统复盘，及时查找与分析原因，并快速解决存在的问题，帮助企业通过信息化、数字化手段防范风险，推动合规经营。

面对如今的数字化浪潮，越来越多的企业认识到进行数字化转型的重要性与紧迫性，通过信息化、数智化手段改变传统企业的经营管理方式，寻求不断提质增效的方式方法。从本文的分析可以得出，运用数智化手段可以让企业实现数据治理、资源整合与重组，还可以运用大数据进行精准营销，为企业防范风险与合规经营管理等提供助力，帮助企业在当前疫情防控常态化、国内经济增速逐步放缓、同业竞争日趋激烈的大环境下，运用数字化进行精细化管理，全方位推动企业高质量发展。

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