在近日举办的第九届中国消费品行业 CIO 大会上，人工智能产学研基地记者（以下简称：基地记者）与来自日化、食品饮料、酒水、美妆、鞋服等消费品行业品牌方数字化负责人，就企业在数字化建设进程中的核心投入、主要痛点、未来规划以及 AI 技术的应用等方面展开采访交流。

在当前不确定性增大的商业环境中，企业对数字化建设的重视程度不断提升。基地记者在交流中发现，虽然快消品不同细分行业的企业在数字化建设方面存在差异，但面临的挑战却高度相似。而对于人工智能的爆发式热潮，现阶段大部分企业采取开放思维、谨慎投入的态度。

我们对本次采访交流作了些归纳总结，希望同时能带给大家一些延展思考：

一、企业数字化投入核心

营销费用管理

在当前缩量时代的大环境下，企业需要更加谨慎地管理营销费用，以最大限度确保每一笔投入都能带来明确的业务增长。在这样的背景下，企业须做到精准识别生意增长点，优化资源配置，以保持业务持续增长。企业通过建设和优化营销费用管理系统，实现对营销预算的精准分配和高效使用，实时跟踪和分析营销活动的效果。通过数据驱动的决策，企业能够识别高回报的营销渠道和活动，优化广告投放策略，减少无效支出。同时，先进的费用管理系统还能提高财务透明度，防止资金浪费和漏洞，能够在保持业务增长的同时，实现成本的有效控制。在缩量时代，这种精细化的营销费用管理对快消企业尤为关键，能够帮助他们在激烈的市场竞争中保持领先地位。

数据分析与用户管理

面对日益复杂的市场需求和竞争压力，企业迫切需要通过技术手段提升销售端的运营效率和客户体验。他们在销售预测、数据分析、门店管理、加盟商管理、会员管理等方面进行了较大的投入。通过引入先进的数据分析工具和销售管理系统，这些企业能够更精准地预测市场需求，优化库存管理，提升门店运营效率。同时，强大的会员管理系统能够有效增强客户黏性，提升客户满意度和忠诚度。而通过对加盟商的管理系统，企业能够更好地规范和支持加盟店的运营，实现品牌的统一管理和服务标准。通过这些举措，企业不仅能够提升市场竞争力，还能实现更为灵活和高效的业务运营。

供应链系统

日化、美妆、食品饮料企业面临着复杂的供应链管理和激烈的竞争压力，因此，ERP 系统的建设和优化是其数字化建设的重点之一。通过整合和自动化业务流程，提高库存管理、生产计划、采购、销售和财务等环节的效率，以提升企业的整体运营效率。这不仅能帮助企业更好地应对市场变化，满足客户需求，还能在成本控制和资源利用方面带来显著的改进。

销售端系统

对于酒水企业而言，不仅要应对复杂的生产和供应链管理，还需要在销售端建立强大的数字化系统，以提升销售端的运营效率和客户体验。他们在经销商管理、消费者互动、物流跟踪、消费者扫码查询、防止窜货等方面投入了大量资源。通过这样的数字化升级，酒水企业能够实现实时数据监控和分析，提高市场响应速度，增强品牌竞争力，同时也能更有效地打击假货和窜货现象，确保产品在市场上的合法流通。

二、数字化建设过程中有哪些挑战？

资源不足

企业在数字化转型过程中面临资金和技术资源不足的问题。缺乏充足的资金和技术资源，使得企业难以全面实施和支持数字化升级。这个问题不仅限制了企业在新技术和工具上的投资，也对基础设施的改善和升级造成了一定的阻碍。

传统思维桎梏

企业内部分员工对数字化转型的思想认知不一致，对数字化转型的必要性和益处缺乏理解和认同，甚至对变革持抵触态度。这种思想上的不统一导致内部沟通障碍，影响整体转型战略的执行。

投入未见效益

尽管企业引入了先进的数字化工具和系统，但由于企业内部技能和知识水平参差不齐，也导致实施过程困难重重。部分员工难以适应新系统和工具的使用，无法充分发挥这些工具的潜力，从而直接影响转型效率和效果，导致资源浪费和投资回报率低下，甚至影响数字化建设的推进。

三、未来数字化建设侧重方向

聚焦销售端

酒水行业存在一定的特性，故未来数字化转型重点仍将大多集中在销售端。为适应市场需求和提升竞争力，酒水企业将进一步加强销售端的数字化建设，优化经销商管理、消费者互动、物流跟踪以及防止窜货等环节。

构建端到端

构建涵盖生产、供应链管理、销售和客户服务等端到端应用系统。通过集成各个环节的信息流，企业能够减少冗余和浪费，实现资源的高效配置。

提升数据质量

关注数据治理和数据质量的提升。通过完善的数据治理框架和严格的数据质量控制措施，企业将确保数据的准确性、一致性和完整性，从而为业务决策提供坚实的基础。高质量的数据不仅能提高分析的准确性，还能增强企业在市场中的竞争优势。

挖掘数据价值

挖掘数据价值，通过构建和应用数据模型驱动业务增长。通过精细的数据模型和分析，企业可以发现潜在的市场机会，优化产品组合，提升客户体验，并提高销售转化率。数据模型还可以帮助企业更精准地制定营销策略，提升投资回报率。

四、以开放思维与谨慎乐观的态度拥抱 AI

数据分析与用户管理

AI 技术迅速发展，成为各行业提升竞争力和运营效率的重要工具。然而，许多企业对 AI 仍持谨慎态度，担心其在系统应用中输出的内容不够准确。尽管如此，企业仍在积极尝试图像生成、视频生成、文本生成、数字人直播以及智能化客服等多种已经较为成熟的 AI 技术，以探索其潜在价值。

智能助手

许多企业面临客户支持资源有限、服务响应速度慢以及用户操作系统复杂等业务痛点。他们希望借助智能助手，通过自然语言处理和机器学习技术，为经销商和消费者提供实时技术支持和问题解决方案，提升用户体验和操作效率。

费控 AI 模型

为了应对费用管理复杂、数据分析不精确以及投资决策效率低等挑战，企业计划在费控方面开发可行的 AI 模型，让费用分析更精准、更智能，从而更好地指导未来生意投资。

自研大模型

随着 AI 技术的迅速发展，越来越多的企业开始意识到大模型在提升业务效率和优化决策中的潜力。然而，自建大模型的成本高昂，包括硬件投入、数据处理、算法开发和人才资源等。因此，许多企业在探索大模型实际应用的同时，因担心投入过大和效果不确定性而保持观望状态。

编者结语

综上纵观，消费品行业不同细分行业品牌企业的数字化建设正在加速推进，各企业大量投入营销费用管理平台、销售端系统、供应链系统、数据分析和 ERP 系统等。然而，资源不足、人员能力参差不齐、传统思维变革等问题仍然是转型过程中的主要痛点。未来，各企业将继续关注数据治理与应用、端到端应用系统的建设以及销售端的持续数字化，同时探索 AI 技术在智能化客服、内容生成和费控模型等方面的应用。相信这些努力都将推动消费品行业在数字化+智能化时代实现更高效的发展和创新。