提起数字化转型，很多企业就会说我们没有数据，缺少数据基础搞什么转型啊；其实，企业不缺数据，缺少的是数据的价值挖掘和应用，数字化转型就是要让企业原有的数据充分发挥价值，赋能管理和决策。
企业只要存续，只要经营，就有数据，这个数据可以是在我们财务记账系统、上下班打卡系统，也可以是我们使用的SaaS平台，比如说企业微信、钉钉或者飞书等系统平台，对于那些已经上业务信息系统的企业，比如说CRM，WMS、SRM、MES，或者上了ERP不同模块的业务信息系统，有了一定的信息化基础的企业，数据就更多了。
企业不是缺少数据，而是缺少对数据的挖掘使用。同样是员工上班打卡下班打卡，同样是财务记账的数据，我们都可以用来进行分析，用来去回答我们管理当中的问题。
这里我举一个例子，同样是打卡数据，记录了员工的行为，我们可以通过员工行为数据来看员工工作量饱和度、员工敬业度、员工能力变化、工作状态的变化，遗憾的是，绝大多数企业的打卡系统产生的数据都没有被拿出来分析过。
同样是CRM，我的一个石化企业的客户，2012年就上了CRM系统，采集记录了大量的客户信息，里面存量客户超过3万家，交易订单的数据超过百万条。但是，针对客户分类分级的方法、客户流失预警的算法、客户忠诚度、活跃度的算法，在我2018年开始为其做数字化转型咨询服务的时候还没有建立。
2018年，我就利用这些客户信息和客户订单数据，给他们搭建了几个应用场景，
第一个，客户分类分析模型和算法，来实时评价谁是优质客户，如何把我们销售团队的精力、营销费用预算和营销优惠政策，都聚焦到优质客户身上，让公司的营销和销售资源更加聚焦到优质客户身上；
第二个、客户经营质量评价模型，通过订单数据来分析我们的优质客户是否经营好，是否保持很好的客户关系，是否经常来采购我们家的商品，是否有比较高的价格和利润，从而让优质客户得到更好的挖潜，让销售团队聚焦到那些潜在的优质客户身上，从而提高整体销售团队的人效；
第三个，大家优质客户流失预警模型，作为石化企业的客户，无论是油品还是化工品，都是复购型的客户，客户的忠诚度非常重要，优质客户流失就是很大的损失，所以，优质客户流失预警模型，大幅度提升了客户忠诚度，提高了复购率，改善了客户关系，让企业经营绩效保持稳定增长，降低了经营风险；
第四个、销售导航系统，销售人员每天、每周都应该经营管理哪些客户，我通过客户分类分级算法、客户经营质量评价模型，以及客户流失预警模型，告诉他们每个销售人员，每天每周应该把精力聚焦在哪些客户身上，从而指导销售人员制定周计划、日计划，大幅度提升了销售人员的人均绩效，避免了随性和随意的管理状况。
你看，他们从2012年就上了CRM系统，数据积累了这么多，数据都在服务器中睡觉，没有得到价值挖掘，抱着金山哭穷啊。
所以，在企业数字化转型的过程中，不要忽略数据的价值挖掘，不要让数据在服务器中睡觉，不要数据称为“摆设”。未来，AI会将这些数据作为“口粮”，通过投喂这些数据给到AI模型，AI就能够给出你个性化的定制答案，称为你自己的专属的AI。
数据价值挖掘，你准备好了吗？
