企业决策智能项目的五种失败姿势( 三 ) _信息快讯

第一，各个平台的数据无法打通。
不同互联网生态、不同内容平台上沉淀的用户数据是无法“出塔”的，只能在生态内部进行有限的洞察和使用，在某狗上的营销策略无法看到某猫上的用户行为数据，技术服务商的“轮子”只能跑在自家生态的路上，这就让精准营销效率降低了。

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第二， “轮子”大小与业务进展不匹配。
作为国牌，品牌C还达不到雅诗兰黛集团、欧莱雅集团这样的规模和量级，项目和市场都在快速发展迭代期，对于决策智能项目的要求也是能够小步迭代、低成本轻量级。一些技术服务商一上来就推荐什么全球零售仓储物流体系化解决方案、建设海外平台，用C企业技术负责人的话来说——听起来就很可怕。
不用企业自己反复“造轮子” ，这很好，但轮子也有大小，适配企业业务的轮子才能让决策智能真正跑起来。
姿势四：有决心，但战略耐力短利用AI能够更好提升决策效率和决策质量，已经成为共识。做出“智能化转型”的决定并不难，但推进智能项目进程，就不是一朝一夕、一帆风顺的了，往往需要企业的掌舵人具备长期战略思维，以及深度把握企业方向的能力。
就拿某鞋类企业D来说，在2018年就尝试引入了数字化建设，希望积累大量会员数据来为消费者洞察服务。然而项目落地不到一年，老板觉得没有达到预期的状态，大数据平台建立起来之后完全没有产生经济效益，就直接将项目暂停了，相关平台也没有再更新迭代和使用。
追求短期见效，也让该企业面临着较大的内部管理动荡，数字项目负责人的离职更替率较高。
老板因为意识到自家企业的数字化能力相对落后，开始努力追赶，这期间不停尝试引入新的技术管理者，领导者的更替总会带来一轮方向变化和员工换血，不可避免地导致重复建设与投入，无法彻底、全面地实施变革。

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频繁地调整战略、团队动荡，也让线上线下渠道权益的平衡与整合，多个信息化系统的打通，门店的数字化改造等等，许多“硬骨头”无法高效推进。
智能决策的落地需要土壤，民营企业和家族企业的管理特质，以及背后的激励体系、企业文化，或许才是成功更需要的质素。
姿势五：有AI ，但没知识全局数据+厉害算法，智能决策就一定比“人治”强吗？答案是否定的。
诚然，决策智能需要不断挖掘和分析消费者、研发、生产、供应链等各种数据，再基于算法模型建立一套新的决策机制，但这个过程是终极理想状态，至少在目前，人的传统经验、行业知识依然非常重要。
某饮料企业E告诉我们，目前该企业已经慢慢长出了一些自动化决策的标准，可以从某些维度给出建议，比如从短视频博主的曝光量、点赞量、粉丝画像、成长轨迹等，判断对方的带货效果。

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