基于客户价值理论的快消企业数字营销投入决策及回报分析 以上海家化佰草集为例基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例2IMA 管理会计师协会（The Institute of Management Accountants,简称 IMA）成立于 1919 年，是全球领先的国际管理会计师组织，为企业内部的管理和财务专业人士提供最具有含金量的资格认证和高质量的服务。作为全球规模最大，最受推崇的专业会计师协会之一，IMA 恪守为公共利益服务的原则，致力于通过开展研究、CMA 认证、继续教育、相关专业交流以及倡导最高职业道德标准等方式，转变传统财务领域的思维模式，服务全球财务管理行业，从而推动企业优化绩效，成就个人职业发展。IMA 在 150 个国家和地区拥有规模超过 140,000 名 CMA 考生及持证者，以及 300 多个分会和精英俱乐部。IMA 的总部位于美国新泽西州的蒙特维尔市，将全球划分为四个区域，美洲、亚太、欧洲以及中东/印度，提供本地化服务。了解详情，请访问 IMA 管理会计师协会网站:https:/上海家化联合股份有限公司(简称“上海家化”)是中国美妆日化行业历史悠久的民族企业之一，前身是成立于 1898 年的香港广生行，于 2001 年在上海证券交易所上市，是国内行业中首家上市企业，2011 年，公司在上海国企中率先实现股份制改革，成为混合所有制企业。2017 年，公司完成了历史上最大并购案，全资收购全球母婴喂哺领导品牌总部位于英国的 Tommee Tippee。至此，上海家化成为了一家国际化的美妆日化公司，在中国的上海、海南、广东，以及非洲摩洛哥和欧洲英国设有制造工厂，具有全球领先的生产能力，销售网络也已从中国拓展至亚洲、欧洲、非洲、北美洲、大洋洲。2022 年，上海家化实现营业收入 71.06 亿元，净利润 4.72 亿元，扣非净利润为 5.41 亿元，营收规模在国内同行业上市公司中领先。复旦大学管理学院目前设有 8 个系、29 个跨学科研究机构。现有一级学科博士点 5 个，二级学科博士点 12 个（含自设博士点），一级学科硕士点 5 个，二级学科硕士点 18 个（含自设硕士点）以及工商管理硕士（MBA）/高级管理人员工商管理硕士（EMBA）、会计硕士（MPAcc）、国际商务硕士、金融硕士及应用统计硕士 5 个专业学位硕士点，本科专业 7 个，博士后科研流动站 4 个。2018 年,在教育部学位与研究生教育发展中心公布的全国首次专业学位水平评估结果中，复旦大学工商管理类别获评“A ”。共有教师 166 人，其中教授 58 人、副教授 62 人。98%的教师具有博士学位，其中取得境外博士学位的 81 人。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例3关于作者研究团队徐浩萍，复旦大学管理学院会计学系副教授朱振梅，复旦大学管理学院会计学系副教授韩敏，注册会计师，上海家化副总经理、首席财务官兼董事会秘书姚树浩，CMA、CSCA，IMA 中国区研究经理单雨飞，CPA、CMA、CFE、CSCA、PMP，IMA 中国区研究与知识总监特别致谢张琳，IMA 华东区合作与发展总监朱雪宏，IMA 华东区合作与发展经理臧春艳，上海家化财务分析高级主管李紫云，上海家化财务分析高级主管奚晓薇，上海家化财务分析高级主管王峰，上海家化数据创新经理周立卓，复旦大学管理学院本科生朱翘楚，复旦大学管理学院本科生基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例4目录执行摘要.6一、快消行业及案例企业介绍.71.1 快消行业介绍.71.2 数字化营销对快消行业的冲击.81.3 案例企业.81.3.1 上海家化.81.3.2 上海家化的营销策略.91.3.3“佰草集”品牌.10二、研究目的、理论基础和研究方法.112.1 研究目的.112.2 客户价值理论.112.2.1 客户价值的驱动因素.122.3 研究方法.13三、基于“佰草集”历史数据的营销投资回报分析.143.1 研究内容与核心假设 .143.2 样本选择、模型设计与变量定义.153.3 描述性统计.163.4 营销投资对客户行为和销售的影响.193.5 本章研究小结与局限.23四、利用 ChatGPT 评估客户价值驱动因素与未来购买意愿.244.1 研究内容与核心假设.244.2 ChatGPT 评分及有效性测试.244.2.1 ChatGPT 评分过程.244.2.2 ChatGPT 评分有效性的测试.26基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例5目录4.3 ChatGPT 评分结果分析.274.3.1 ChatGPT 对未来购买意愿的评分结果.274.3.2 ChatGPT 对产品价值、关系价值和品牌价值相关维度的评分.274.3.3 客户价值驱动因素对未来购买意愿的影响.294.4 研究小结和研究局限.29五、护肤品行业客户价值驱动因素与购买预算的问卷研究.305.1 研究内容与核心假设.305.2 问卷设计、投放与问卷对象特征.305.2.1 问卷设计.305.2.2 问卷的投放与答卷群体特征.315.3 问卷反馈的数据分析.315.3.1 实际消费金额和未来消费预算.315.3.2 客户价值驱动因素的衡量.315.3.3 构建回归模型.325.4 研究小结和研究局限.33六、研究总结与实践建议.346.1 研究总结.346.2 对快消行业企业营销投资策略的建议.35参考文献.37基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例6执行摘要随着数字化时代的到来，如何在一个快速变化的市场环境中有效地进行营销投资，以确保每一笔投入都能带来期望的回报，是企业获得竞争优势的基础。特别是在快消行业，产品的生命周期较短，消费者的购买决策周期更为迅速，这使得营销策略需要更为灵活和及时。本报告，以快消领域中的佼佼者上海家化的“佰草集”品牌为研究对象，运用企业内、外部以及生成式 AI 创造的数据探索了如何基于客户价值理论来驱动企业的营销决策。报告基于“客户价值”（Customer Equity）理论，通过建立回归模型，深入探讨了营销投资结构如何促进客户价值的三大驱动因素：产品价值、关系价值和品牌价值。用客户价值发展过程中的阶段性成果客户意愿或行为以及最终实现的销售来衡量投资回报。为了更精确地把握客户需求和感受，我们还利用了生成式 AI 技术ChatGPT，对客户评论进行了深入的评估。这种评估不仅帮助我们更好地理解了客户对产品和品牌的看法，还为我们提供了有关未来购买意愿的宝贵信息。此外，我们还采用了问卷调查的方法，进一步了解了消费者对佰草集的看法，以及客户价值驱动因素对其购买意愿的影响。上述不同研究方法得到的研究结论基本一致，即在三种客户价值驱动因素中，产品价值方面的投资对客户价值核心因素的影响最大，回报最显著。这种多角度、多方法的研究方式确保了我们的研究结果的准确性和可靠性，为上海家化对“佰草集”在数字化时代的营销策略提供了有力的支持。我们进一步对快消行业企业的营销投资战略提出了建议。在快速演进的数字化营销背景下，企业需要重新评估和优化其营销投资结构，平衡对产品价值的短期投资与品牌及关系价值的长期培养。这意味着企业不仅要提高产品性价比，还要深化品牌故事并加强与消费者的交互。同时，数字化对营销的颠覆性影响使内容管理成为核心，要求企业有针对性地为不同消费者和场景制定叙事，同时利用 AI等技术提升创作效率。为了适应这一变革，我们建议企业构建一个结合叙事与 IT 管理的物料系统。从财务角度看，为了保证营销投资的高效性，企业不仅需要打造一个整合财务与业务的数据平台，确保数据的一致性和准确性，还需要深入理解客户价值的驱动因素。这也意味着，企业在数字化转型的过程中，需要加强跨部门合作，确保财务决策与市场策略的紧密结合，从而达到资源的最优配置和实现优异的、可持续的投资回报。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例7一、快消行业及案例企业介绍1.1 快消行业介绍在快速消费品（Fast Moving Consumer Goods）行业中，产品特征以高周转率和相对较短的生命周期为显著标志。这一行业主要涵盖了日常消费的基础商品，例如食品、饮料、家居和个人护理产品，与房地产、汽车、大型家电等耐用消费品相对（Durable Consumer Goods）。鉴于消费者对快消品的购买频率较高，因此品牌知名度、品牌所传递的价值观及其与消费者的互动关系显得尤为关键。传统上，快消品企业依赖线下零售店、超市、便利店等经销商来触达终端消费者。近年来随着电子商务的迅速发展，天猫、京东等线上销售平台重要性不断上升，成为不可或缺的销售和品牌推广渠道。同时，也有很多企业开始探索 DTC（Direct To Customer），即绕过中间商直接将产品销售给消费者的模式。触达消费者的方式各有特点，也往往会带来高昂的销售成本（见表 1）。快消企业需要根据自身定位，探索对品牌和产品最有利的营销方式和渠道布局。表 1：部分 A 股上市快消企业 2022 年销售收入占营业收入比证券代码公司简称主营业务2022 年营业收入（亿元）2022 年销售费用（亿元）销售费用占收入比600315.SH上海家化公司主要从事护肤、个护家清、母婴产品的研发、生产和销售71.063126.523337.323605.SH珀莱雅化妆品的研发、生产和销售63.854527.858443.633983.SH丸美股份主要基于以皮肤科学和生物科学研究为基础,从事各类化妆品的研发、设计、生产、销售及服务。17.31728.461648.8600740.SZ水羊股份各类型护肤品的研发、生产、销售47.223920.328443.050439.SH瑞贝卡发制品的生产和销售12.57941.309210.412919.SZ名臣健康研发、生产、销售健康护理用品,网络游戏创意策划、研发制作和商业化运营9.45403.210433.96%数据来源：东方财富 Choice基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例81.2 数字化营销对快消行业的冲击数字化营销是企业与客户和合作伙伴一起通过技术驱动、互相调适为所有利益相关者创造、沟通、传递以及维护价值的过程（Kannan，2017)。据 Gaur&Bharti(2020)估计，2020 年美国企业在数字广告中的支出高达 356 亿美元，并将以 9.4%的年增长率增长。与传统的线下营销相比，数字化广告具有规模化、可衡量以及精准定位的优点，由此产生可记录、可追溯的信息，特别是可以搜集消费者个人层面的数据。互联网是客户从起心动念到付诸行动，到行动后感受的全记录。数字化营销对快销行业的影响深远：第一，数据和分析工具的使用增强了品牌对客户洞察力，从而让企业能更好地了解客户，更有针对性也更有效地投入营销资源；第二，随着社交媒体和大咖主播营销的兴起，快消品牌可以接触到更广泛的受众，从而加强品牌与目标消费者的联系，品牌知名度和参与度的提高都有更多可能性（Ramanathan et al.,2017）；第三，通过社交媒体密切关注消费者的偏好和趋势，数字化营销方式在某种程度上降低了产品创新的成本和风险，快消品公司以此开发新产品或调整现有产品，更好地满足受众的需求；第四，电子商务的快速增长，为快消品牌创造了新的销售渠道和机会；第五，数字营销工具和平台能够提高营销战略韧性，使快消品牌能够对市场变化做出快速反应，根据需要调整战略，以保持在竞争中的领先地位；最后，数字营销提高了消费者对企业可持续性和社会责任的认识，促使快消公司采取更负责任的做法更有效地传达其价值观。与此同时，数字化营销也给快消行业带来挑战。因为数字化营销让小品牌也能低成本地接触广泛受众与成熟的大品牌竞争，行业竞争由此更加激烈；传统的快消品牌为了在数字化营销的环境中保持竞争力，面临着变革旧有范式的压力；要充分利用数字化营销带来的机会，就必须对相关人才和技术进行大量投资。Javornik&Mandelli（2012）研究发现客户在社交媒体上与快消行业品牌的互动参与度取决于品牌是否有独特的价值取向，因此打造品牌的独特性并将其与社会责任联系将日益重要。1.3 案例企业1.3.1 上海家化上海家化是一家拥有完善的品牌矩阵的美妆日化企业，其产品涵盖美妆、个护家清、母婴等多个品类，公司历来坚持全渠道全覆盖式发展，集研发、生产、销售于一体。根据公司 2022 年的战略部署，确定了“一个中心，两个基本点，三个助推器”的经营方针，即以消费者为中心，坚持为消费者创造价值；以品牌创新、渠道进阶为两个基本点，加速品牌在电商渠道的发展；以文化、系统流程、数字化为三个助推器，优化组织部门结构。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例9图 1：上海家化的战略数据来源：上海家化 成为中国美妆日化领导者将中国美带给全世界以消费者为中心品牌创新渠道进阶文化系统与流程数字化使命以尽善之心，追求至美的产品与服务为消费者、员工、股东和社会创造最大价值价值观正直互信创新进取尽责高效共享共赢经营方针1个中心2个基本点3个助推器1.3.2 上海家化的营销策略2022 年以来上海家化持续加强核心品牌建设，通过营销创新来提升品牌影响力和市场竞争力。具体来说，其营销策略主要包括以下几个方面：1.品牌创新：家化紧扣市场趋势和消费者需求，结合前沿技术和产学研合作，进行产品开发和品牌升级，打造高端化、年轻化和功效化的美妆品类，多场景应用和细分化的个护品类，专业性和安全性的母婴品类。公司通过明星、达人、IP 合作、专业大会等多维度的营销活动，提升品牌的流量、声量和口碑，实现品效合一，提升招新和复购。2.渠道进阶：家化持续推进渠道发展和转型，优化电商渠道的精细化运营和兴趣电商的协同突破，提升全渠道用户运营的效果，推动特殊渠道的零售化转型，提升线下渠道的动销、服务体验和招新能力。3.文化、系统流程和数字化：家化注重人才梯队的建设，对于流程和数据进行优化和治理，通过数字化转型在爆品打造、营销投放、销售费用投放等方面获得效率和效果的提升，并推动仓网优化和提升供应链效率。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例10上海家化以上营销策略体现了该公司对市场变化的敏锐洞察和对消费者需求的深刻把握，通过品牌升级、产品创新、渠道拓展和营销活动等多维度的举措，提升了公司的品牌价值和市场份额，为公司的可持续发展继续奠定坚实基础。1.3.3“佰草集”品牌上海家化的品牌矩阵中，美妆是利润较大、估值倍数较高的一类。佰草集作为上海家化美妆领域的主推品牌，享受着企业较多营销预算投入的同时，也肩负着集团对之高盈利的期望。该品牌从中草药护肤理念出发，针对 30岁以下年轻女性敏感肌消费者群体推出以抗衰老、纯天然中草药为卖点的护肤品。相对于诸多竞品，佰草集的独特优势便是一以贯之的中草药护肤理念。契合当前的国潮热，佰草集作为民族品牌专注打造“特色草本 科技赋能”的核心竞争力，将研发资源大部分投放在中草药研究上，力争成为化妆品中高端市场的头部品牌。尽管从一开始就被给予厚望，但是佰草集在品牌发布的前 13 年都处于亏损状态，从第 14 年才开始慢慢盈利，并渐趋于稳定。上海家化 2021 年、2022 年的品牌费用投入约为 15%，其中佰草集的营销费用投入在平均及以上。虽然 2022 年受到疫情影响在渠道营销投入上有所减少，但当年 Z 时代客户的占比上升了 62%，复购率也显著提高。与上海家化旗下其他品牌相似，佰草集也采取线上线下全渠道融合的营销模式。2022 年佰草集的 4 大功能线全面布局，营销方面继续夯实品牌高端化、年轻化、高功效、高安全的科研级本草形象。品牌持续聚焦太极系列打造爆品，其中啵啵水成为单品规模中的 TOP 1，累计至今单品零售破亿。太极系列消费者画像显示，超过 60%的客户是精致白领和精致妈妈，初步实现了品牌消费客群的迭代升级；同时品牌升级新七白系列，扶植美白潜力赛道；上市双石斛保湿系列，招募更年轻的消费者。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例11二、研究目的、理论基础和研究方法2.1 研究目的在上海家化的整体发展战略和营销策略下，佰草集品牌的定位不断明晰，营收、利润不断向好发展。然而，如何衡量及评价每年巨额营销在不同渠道上的投入所带来的品牌和销售效果，找到其中的相关甚至因果关系，进而支持营销投资决策、实现品效合一是上海家化也是快消行业普遍面临的问题。这一问题不仅是营销上的，更是财务上的。企业财务部门可以通过对这一问题的深度探索来优化资源配置、支持战略和业务决策，由传统上“守护价值”的定位拓展到守护价值和创造价值并举。业界对评估营销投资回报的挑战已有一些探索。首先，从营销投资到形成品牌和客户无形资产价值，有一个漫长因果链条（见后文图 2）。具体说来，营销投资首先影响消费者的心理感受，进而影响消费者行为，然后才会产生购买，单次购买的满意度进而影响未来购买意愿，而未来重复购买的实现才会真正建立客户价值。这使得营销投资的直接效果和无形资产价值很难在时间上与空间上直接匹配；其次，品牌和客户无形资产价值的度量非常困难。学术上采用了“客户价值”(Customer Equity)的概念来衡量营销投资形成的企业价值部分，这一概念以客户终身价值（Customer Life-long Value）为基础，但其衡量对数据要求很高，且建立在很多假定基础上。再次，部分快消企业虽然在数字化平台建设方面走在国内企业的前列，但是积累的数据还不够多，可以利用的样本期较短，财务部门数据和营销部门数据口径不一，还不能直接匹配。这些都限制了企业现有数据对评估营销投资回报的作用。基于营销投资回报方面的现有研究和数据上的挑战，我们以客户价值理论为基础，使用多种数据来源、从不同的角度对如何评估营销投资效果进行了探索。2.2 客户价值理论客户价值(Customer Equity)是客户对企业长期价值贡献。在客户个体层面，客户价值体现为“顾客终身价值（Customer Life-time Value,以下简称 CLV）”。Pfeifer et al.(2005)将 CLV 定义为“归因于客户关系的未来净现金流现值”。理论上，Blattberg et al.(2009)将其表达为：其中，Vt 是客户在 t 期的净边际贡献，d 是贴现率。将客户个体层面的 CLV 加总，就得到了企业层面的客户价值，即基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例12CLV 和 CE 的计算模型表明，决定客户价值的并不是昨天交易带来的已实现利润，而是建立在预测基础上未来的利润贡献（Borle et al.,2008)，在这一模型中，客户为企业创造的长期价值，不仅仅取决于客户在过去和现在带来的利润贡献，还取决于客户未来的贡献。在客户价值的理论框架中，企业发展和评价营销战略的主要考量从以交易为主转向以客户长期关系为主。例如该理论强调客户的持续贡献，因此维护和培养现有客户的战略可能优先于吸引短期新客户的战略。再如，预测客户未来贡献的核心在于客户对已完成交易的满意度以及企业与客户的互动体验。Gupta et al.(2004)研究了营销行为提高客户留存率的经济后果，他们发现客户留存率 1%的提高，客户价值就会提高 5%，而产品毛利 1%的提高，对客户价值的影响仅仅为 1%。Blattberg&Deighton(1996)则强调客户留存和获取新顾客之间平衡是客户价值最大化的关键因素。此外，对于衡量营销投资效果来说，营销投资对非财务指标如反映客户态度和行为的指标，以及财务指标如销售收入的影响不尽一致，因此会引起部门之间的争论和管理层的困惑。在客户价值的概念中，这些非财务指标和财务指标统一到同一框架下，它们都是发展客户价值的阶段性指标，都为预测未来客户贡献提供依据。2.2.1 客户价值的驱动因素客户价值的驱动因素可以分为产品价值、客户关系价值和品牌价值三类（Rust&Oliver,2000;Rust et al.,2004;Vogel et al.,2008），分述如下：(1)产品价值（Product Equity,PE）产品价值资产是指产品让客户感知到的价值与客户付出的代价之比，也就是我们常说的“性价比”。当这个比例接近客户预期时，客户会体验到内在的公平感(Oliver&DeSarbo 1988)，并因此促进客户对产品的积极态度，如满意度与忠诚度。性价比的重要性在现实中不言而喻，在理论上也得到大量实证证据的支持(e.g.,Lam et al.2004;Silvestro&Cross 2000;Yang&Peterson 2004;)。(2)客户关系资产价值（Relationship Equity,RE）以关系为基础的营销可被视为构成客户价值基础的一般准则。营销投资的重点是持续的关系而不是交易（Ballantyne et al.，2003;Mller&Halinen，2000）。在此基础上形成客户关系管理系统（Customer Relationship Management，CRM）。该系统就是利用营销数据库以及通信技术来最大化客户终身价值。一旦关系中信任得以建立，那么交易成本就会下降。客户关系资产包含了将客户与品牌和公司联系起来的因素。当客户相信他们被特别用心地对待时，这种关系资产价值就比较高。这项资产的价值还与客户对品牌、店面以及销售人员的熟悉程度有关，他们信任产品质量，也相信会及时准确受到服务。此外，客户之间的积极互动体验也是关系资产的指标之一(Hennig-Thurau et al.,2002)。关系资产为客户提供了产品之外的附加价值。当客户将自己的体验与预期比较，相信他们受到了较好的服务时，他们的满意度和忠诚度就会提高（Gwinner et al.，1998；Patterson&Smith，2001；Reynolds and Beatty，1999)。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例13(3)品牌价值（Brand Equity,BE）品牌资产价值是客户对所选择品牌的主观评价。它因企业积累的营销投资而产生,并于产品和服务之外增加价值(Keller 1993;Rust et al.,2000)。营销活动的目标在于影响消费者对产品在功能、社会甚至情感方面贡献的看法。Calder et al.(2016)则指出营销活动聚焦于让客户在经验某个品牌时有更多体验上的参与感。这些都说明品牌价值是附加于产品本身之上价值，由顾客对产品的主观看法决定。如果客户认为某个品牌代表了强大、独特以及令人渴慕，他们就会在购买中体验到较高的品牌价值(Verhoef et al.,2007)，相对于同类产品和服务，客户愿意对该品牌的产品和服务支付更高的价格。因此一个美好的品牌形象，能对客户的选择产生积极的影响 在实证研究中，Bolton et al.(2008）认为，对品牌的好感会影响客户的情感认可。Lemon et al.（2001）发现品牌资产会影响客户的停留意愿、回购概率和推荐品牌的可能性。2.3 研究方法根据图 2 的逻辑思路，本课题采用三种不同的方法，从不同的角度来衡量营销投资与客户价值之间的关系：方法 1：基于上海家化历史数据的回归分析：我们以天猫和京东为例，在相关营销投资和消费者行为以及最终实现的销售之间建立投入产出关系，这反映了佰草集“现实”的营销投资回报。方法 2：基于佰草集天猫旗舰店的消费者评论，利用 ChatGPT 提炼消费者对客户价值驱动因素的评价，以及判断佰草集消费者的未来购买意愿，为上海家化营销投资结构调整提供借鉴和参考。方法 3：我们对佰草集的潜在客户人群进行问卷调查，建立消费者感知到的产品价值、关系价值以及品牌价值与消费者意愿消费金额之间的关系；虽然该问卷并不针对佰草集，但是作为行业的参照，可以为上海家化调整营销战略以及资源布局提供借鉴。图 2：本课题研究逻辑与三种研究方法消费者感知的投资效果（产品价值、关系价值与品牌价值）消费者行为（如：网店的搜索和访问）购买（销售收入）未来购买意愿客户价值企业营销投资（产品价值、关系价值与品牌价值）企业历史数据分析问卷与ChatGPT评价基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例14 由于财务系统中无法直接分离出对京东和天猫的投资，因此我们按照财务系统现有的对营销渠道的投资分类。传统电商渠道为京东和天猫，全渠道指财务上无法进一步细分的营销投资，其他渠道指虽未在财务上归类为营销类投资，但有潜在营销影响的投资。我们假设传统电商渠道投资对京东/天猫的消费者影响最大，其次为全渠道，最后是其它渠道。三、基于“佰草集”历史数据的营销投资回报分析3.1 研究内容与核心假设 本章我们根据上海家化提供的财务数据和营销数据，以天猫和京东为样本，研究企业对客户价值驱动因素的投资能否且在多大程度上影响客户行为和销售收入。本研究的核心假设如下：消费者对旗舰店的搜索、访问行为以及已实现的销售收入，能反映创造客户价值的阶段性成果；客户价值驱动因素与上海家化财务系统中营销费用类别的对应关系如表 2；根据对天猫/京东消费者的影响程度不同，分为传统电商渠道、全渠道和其它渠道；按渠道类别划分的投资将同等作用于该类别的所有渠道。例如，对传统电商渠道的广告投资将同等作用于天猫和京东；营销投资的效果有一定的滞后性，假设滞后期为 1-3 月。表 2：财务系统中的营销费用与客户价值驱动因素的对应关系客户价值驱动因素上海家化财务系统的营销费用分类产品价值投资渠道活动-执行渠道活动-物料制作免费发货-产成品外购赠品中小样费用产品检测关系价值投资会员费广告制作明星代言公关活动执行代理费用品牌价值投资媒体宣传市场调研费注：该表根据案例企业相关人员的判断整理基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例153.2 样本选择、模型设计与变量定义本研究的样本是自 2020 年 1 月至 2023 年 3 月的月度天猫和京东旗舰店的销售收入、消费者行为数据以及前三个月公司在佰草集品牌上的营销费用数据，剔除数值缺失和数值为负的样本之后，有效样本观测以及分布见表 3。表 3：样本的年度和渠道分布表 4：变量定义表财务数据（投资与销售）营销数据（搜索和访问）京东天猫合计京东天猫合计202066458918合计232346142337变量名称含义数据来源被解释变量LnSearch天猫/京东旗舰店月度搜索量的自然对数营销部LnVisit天猫/京东旗舰店月度访问量的自然对数营销部LnSales天猫/京东旗舰店月度实现销售的自然对数财务部我们利用回归模型研究营销投资对消费者行为和实现销售之间的关系。被解释变量有三个，分别是（1）对天猫和京东旗舰店搜索量和（2）访问量这两者是消费者行为的变量以及（3）实现的销售收入。解释变量是对产品价值、关系价值和品牌价值的营销投资，根据财务部提供数据以及影响京东/天猫消费者的程度不同，区分三个渠道传统电商渠道（变量末尾字符 E）、全渠道（变量末尾字符 W）和其它（变量末尾字符 O）。以上变量都取自然对数。最后我们设置了区分天猫或京东数据的 0-1 变量（TM）。为了体现投资成效的滞后效用，对所有被解释变量，我们都取 t 期数据，而对于所有解释变量，则分为 t-1（滞后一个月），t-2（滞后两个月）以及 t-3（滞后三个月）。具体模型如下,其中 i 为 1 到 3，变量定义和数据来源见表 4：基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例16变量名称含义数据来源解释变量LnPEE,W,O表 2 中产品价值对应的营销费用类别支出之和的自然对数，尾标E,W,O 分别代表传统电商渠道、全渠道和其它渠道财务部LnREE,W,O表 2 中关系价值对应的营销费用类别在传统电商渠道支出之和的自然对数，尾标 E,W,O 分别代表传统电商渠道、全渠道和其它渠道财务部LnBEE,W,O表 2 中品牌价值对应的营销费用类别在传统电商渠道支出之和的自然对数，尾标 E,W,O 分别代表传统电商渠道、全渠道和其它渠道财务部控制变量TM天猫旗舰店取1，京东旗舰店取 03.3 描述性统计从渠道分布来看，公司的投资主要在全渠道，对传统电商渠道的营销投资相对较低。图 3：不同渠道营销投资（季度）按照客户价值驱动因素分类，佰草集的营销投资占比最高的是品牌价值维度的投资，其次是关系价值维度，最后是产品价值维度，可见家化在营销方面更重视中长期投资。在品牌价值维度，投资主要集中于全渠道；在关系维度，投资同样集中于全渠道；在产品价值维度，投资主要集中全渠道和传统电商渠道之外的其它渠道。将每月各渠道的营销投资金额描述性统计见表 5。表 5：上海家化 2020-2023 年 3 月月度营销费用的描述性统计2（单位：千元）均值中位数标准差PEE355112693PEW 0002 尾标 E,W,O 分别代表传统电商渠道、全渠道和其它渠道2020Q1 2020Q2 2020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4传统电商全渠道基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例17图 4：京东与天猫旗舰店访问人数（季度）图 4 描述了佰草集天猫旗舰店和京东旗舰店的访问数、搜索数以及实现的销售收入。从图中看出，天猫平台的这三项指标均高于京东。均值中位数标准差PEO726682682PE 投资合计1081815918REE961693902REW503189734REO1010213RE 投资合计2BEE209BEW474620016411BEO2700485BE 投资合计501820226641PEw的均值和标准差均大于 0,取整数后为 0。2020Q1 2020Q2 2020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4天猫访客数京东访客数基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例18图 5：京东与天猫旗舰店搜索人数（季度）图 6：京东与天猫旗舰店实现销售收入（季度）所有参与回归的变量，在做了对数化处理后的描述性统计见表 6 所示。表 6：回归变量描述性统计变量名称观察值平均值标准差最小值中位数最大值LnVisitt3711.940.3811.1811.8512.79LnSearcht3713.521.1111.9713.6316.60LnSalest468.880.767.838.9010.94LnPEEt464.691.6904.738.10LnPEWt460.000.0100.046LnPEOt465.442.4106.537.802020Q1 2020Q2 2020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4天猫搜索人数京东搜索人数2020Q1 2020Q2 2020Q3 2020Q4 2021Q1 2021Q2 2021Q3 2021Q4 2022Q1 2022Q2 2022Q3 2022Q4天猫销售收入京东销售收入基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例193.4 营销投资对客户行为和销售的影响我们按照 3.2 节中的回归模型，用不同客户价值驱动因素和不同渠道的营销投资对佰草集京东和天猫旗舰店的搜索量、访问量和销售收入进行回归，表 7 的 Panel A,B,C 分别按照投资滞后 1 个月、2 个月和 3 个月报告了回归结果。回归结果显示，不同类型投资对客户行为和销售的影响在 3 个月内次第展开。例如全渠道的产品价值投资（PEw）当月 1%的增长，可以在下个月带来约 21.8%的搜索量增长和 63.5%的访问量增长，在投资后第二个月带来约 60.1%的访问量增长和 29.2%的销售增长。全渠道的关系投资增长 1%，在投资后第二个月带来约 0.1%和 0.3%的访问量增长和销售收入增长，在投资后第三个月销售收入增长而还将持续；全渠道品牌投资的增长则在投资后第三个月对搜索量、访问量和销售收入都发生显著的促进作用。表 7：上海家化佰草集营销投资对客户行为和销售的影响Panel A 投资后一个月的效应LnSearchLnVisitLnSalesLnPEEt-10.0340.0600.087(0.72)(1.03)(1.44)LnPEWt-121.849*63.519*3.087(6.72)(9.78)(0.48)LnPEOt-1-0.0410.004-0.048(-1.63)(0.08)(-1.21)LnREEt-1-0.0130.006-0.002(-0.27)(0.11)(-0.03)变量名称观察值平均值标准差最小值中位数最大值LnREEt466.181.443.146.547.97LnREWt464.033.0905.248.06LnREOt461.612.55006.79LnBEEt460.160.77003.77LnBEWt466.543.3107.6010.17LnBEOt462.023.10007.38基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例20LnSearchLnVisitLnSalesLnREWt-10.0290.0370.069(0.94)(0.87)(1.19)LnREOt-1-0.025-0.081*-0.077*(-0.82)(-2.17)(-1.87)LnBEEt-10.0180.0040.098(0.18)(0.04)(0.74)LnBEWt-1-0.009-0.007-0.027(-0.34)(-0.14)(-0.59)LnBEOt-1-0.017-0.042-0.064*(-1.18)(-1.48)(-1.71)TM 0.463*1.834*0.889*(5.60)(13.11)(5.72)常数项11.706*12.029*8.289*(32.26)(23.10)(18.69)Adj R20.6260.8700.444样本量353544Panel B 投资后两个月的效应LnSearchLnVisitLnSalesLnPEEt-2-0.057*-0.163*0.019(-1.76)(-3.01)(0.58)LnPEWt-29.50660.131*29.184*(1.33)(7.58)(3.19)LnPEOt-20.077*0.126*0.111*(2.48)(3.74)(3.40)基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例21Panel C 投资后三个月的效应LnSearchLnVisitLnSalesLnPEEt-30.037-0.0930.070(0.71)(-1.00)(1.58)LnPEWt-3-4.290-15.8885.248(-0.36)(-0.70)(0.71)LnSearchLnVisitLnSalesLnREEt-20.104*0.275*0.053(2.61)(3.25)(0.62)LnREWt-2-0.082*-0.173*-0.046(-3.41)(-4.04)(-1.22)LnREOt-20.086*0.0440.044(1.89)(0.87)(1.58)LnBEEt-2-0.395*-0.582*-0.325*(-4.60)(-5.35)(-3.23)LnBEWt-20.0100.021-0.025(0.57)(0.74)(-0.85)LnBEOt-20.009-0.014-0.027(0.54)(-0.52)(-1.09)TM0.449*1.906*0.935*(26.38)(21.32)(16.08)常数项11.026*11.322*7.562*(26.38)(21.32)(16.08)Adj R20.6610.9070.688样本量343442基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例22LnSearchLnVisitLnSalesLnPEOt-3-0.020-0.0690.075*(-0.43)(-0.56)(1.73)LnREEt-30.0030.0180.184*(0.04)(0.10)(2.65)LnREWt-3-0.091*-0.166*-0.214*(-2.54)(-2.17)(-4.65)LnREOt-30.027-0.0410.016(4.83)(10.57)(6.57)LnBEEt-3-0.244*-0.235-0.565*(-1.89)(-1.13)(-4.68)LnBEWt-30.078*0.174*0.159*(3.06)(2.39)(4.41)LnBEOt-3-0.007-0.003-0.011(-0.41)(-0.09)(-0.33)TM0.465*2.111*0.989*(4.83)(10.57)(6.57)常数项11.489*12.700*6.468*(17.61)(8.48)(15.72)Adj R20.4980.7650.664样本量333340注：回归系数下方括号内为 t 值，*、*、*分别代表 1%、5%、10%的显著性水平(适用本报告所有回归表格，下同)基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例233.5 本章研究小结与局限本章我们利用企业提供的 2020 年-2023 年 3 月的月度数据研究了佰草集的营销投资结构及其对天猫京东旗舰店客户行为以及实现销售的影响。我们发现，佰草集不同类型营销投资的效果在投资后三个月依次展开，如表 8 的总结。从中看到，产品价值投资见效快，但是作用主要集中在两个月内，而品牌价值和关系价值投资见效虽慢，但是显然会有相对长期的效应。值得注意的是，本章的结论受限于（1）较短的样本期和较小的样本量；（2）由于渠道颗粒度或口径问题限制而做的一些假设，例如虽然我们用天猫和京东旗舰店的客户行为及销售数据衡量投资的结果，但投资数据并非明确针对这两个渠道；（3）在本研究中我们尚无法分离不同驱动因素投资之间的交互作用；（4）研究的样本期恰逢疫情期，是否对未来有代表性值得观察。由于存在以上限制，在后面的第 4 章和第 5 章，我们以企业外部数据为研究对象，采用不同的研究方法，以期对研究进行补充和完善。表 8：基于回归结果不同类型的投资发挥作用的领域和时间投资后月份数影响的领域产品价值投资关系价值投资品牌价值投资1消费者行为(搜索和访问)无显著影响无显著影响实现销售收入无显著影响无显著影响无显著影响2消费者行为(搜索和访问)无显著影响实现销售收入无显著影响无显著影响3消费者行为(搜索和访问)无显著影响无显著影响实现销售收入无显著影响基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例24四、利用 ChatGPT 评估客户价值驱动因素与未来购买意愿4.1 研究内容与核心假设本章我们利用 ChatGPT 生成对消费者对所感受的客户价值驱动因素及其对未来购买意愿的评价。研究建立在如下核心假设基础上：佰草集网购消费者评论能揭示消费者感受到的企业在产品价值、关系价值和品牌价值方面投资效果；未来购买意愿是客户价值的核心因素；ChatGPT 能够根据提示词合理识别和评估消费者评论是否与上述维度相关以及关联程度。关于上述最后一条假设，作为生成式 AI 技术，ChatGPT 自从 2022 年 11 月发布以来成为横跨科技界、商界和学术界的热点。它在信息提取、代码生成、文本生成、数据解读等方面的能力不断被检验。特别是在文本理解的主观性判断方面，Hansen&Kazinnik（2023）利用 ChatGPT 测度联邦公开市场委员会（Federal Open Market Committee，FOMC)宣布货币政策的用语中透露出的鸽派鹰派情绪导向，发现与以自然语言程序为基础的其它文本分析工具（如 BERT）相比，ChatGPT 表现出与人类专家判断更高的一致性，而且给出的判断原因也跟人类的逻辑高度相似。在 4.2.2 部分我们也对 ChatGPT 判断的有效性做了实验检验。4.2 ChatGPT 评分及有效性测试4.2.1 ChatGPT 评分过程我们以佰草集天猫旗舰店自 2021 年 6 月 30 日到 2023 年 5 月 24 日间的消费者评论，剔除字数过少没有信息含量的记录后，随机选择 5000 条评论。其次，我们设计了如下提示词，介绍了评分背景、评分项目以及评分要求。在我们的提示词中，并没有让ChatGPT 直接对客户价值的驱动因素-产品价值、关系价值和品牌价值这三个抽象概念进行评分，而是将产品价值拆分为“产品质量与功能”和“价格竞争力”两个维度，将关系价值拆分为“商家服务”、“情感链接”以及“会员与参与”三个维度，将品牌价值定义为“品牌信任度”一个维度，要求 ChatGPT 针对这些更为具体的维度打分。评分维度与客户价值驱动之间的对应关系如图 7 所示：基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例25品牌价值品牌信任度关系价值会员与参与商家服务情感链接产品价值价格竞争力产品质量与功能图 7：客户价值驱动因素与评分维度之间的对应关系提示词为：“你是一位护肤品行业营销专家，我们需要你对某品牌护肤品的下述消费者评论单独评分，以便我们了解该消费者的未来再次购买意愿。请同时给出你评分的理由。你的评分分为如下维度：1、消费者未来再次购买意愿2、消费者对产品的质量和功效的态度3、消费者对产品价格竞争力的态度4、消费者对品牌（而非产品）的信任和认可程度5、消费者对商家服务、客服态度的认可程度6、消费者与品牌的情感链接程度7、消费者对成为品牌会员以及参与品牌活动的兴趣请使用五分量表制进行评分，-2 分为最负面，-1 为比较负面，0 代表评价中性，1 代表比较正面，2 分为最正面。若评论未能体现某维度的内容，则该维度标志为“无关”请以表格形式呈现评分内容。表格的列名分别为“序号”、“1”、“2”、“3”、“4”、“5”、“6”、“7”、“理由”。”我们将该提示词提交给 ChatGPT（使用 GPT-4 模型）,由此得到 ChatGPT 以消费者评论为基础的 5000 条评分数据。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例264.2.2 ChatGPT 评分有效性的测试ChatGPT 作为新生的生成式 AI 技术，它究竟能否具有和人类相近的逻辑“思维”方式，生成人类认为“合理”的判断？为了检验 ChatGPT 评分的有效性，我们从上述 5000 条评论中随机选择了 100 条评论，同时提供给ChatGPT 和两位财经专家，要求他们独立地对评论逐条进行客户未来购买意愿及其六个驱动因素的评分。两位专家均为高校商学院教师，对网购商业环境有比较清晰和理性的认知。我们发现 ChatGPT 的评分与两位独立财经专家的评分从均值、中位数与标准差均无显著差异，分值的比例分布也体现出高度的近似。在对未来购买意愿动因的进一步研究中，我们发现 ChatGPT 将消费者评论与这些因素相关联的能力略低于专家，同时有更高比例的极端负面评分以及较少的中性或温和评分，这些原因造成ChatGPT的评分在大多数维度上均值低于专家，而标准差高于专家。综合以上分析，我们认为 ChatGPT 的评分与人类的逻辑判断基本类似，有参考借鉴意义。图 8：基于 100 条消费者评论的未来购买意愿分布-2-1012ChatGPT专家1专家2表 9：专家和 ChatGPT 基于 100 条消费者评论的客户未来购买意愿评分对比均值中位数标准差专家 10.9421.39专家 20.8521.53专家均值0.89521.46ChatGPT121.50ChatGPT vs 专家均值 T=0.629Z=1.225基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例27图 9：ChatGPT 对“未来购买意愿”维度的评分分值分布图 10：ChatGPT 从消费者评论中识别提示词中各维度的相关频次210-1-2无法判断4.3 ChatGPT 评分结果分析4.3.1 ChatGPT 对未来购买意愿的评分结果我们看到，ChatGPT 对佰草集消费者评论中体现的未来购买意愿还是非常乐观的。ChatGPT 对 44.52%的评论打了最乐观的 2 分，32.9%的评论打了 1 分，12.84%打了中性的零分，还有 6.16%是负面评分，最后，尽管我们在提示词中要求 ChatGPT 尽量对未来购买意愿做出判断，但还是有 3.58%的评论 ChatGPT 表示无法判断。4.3.2 ChatGPT 对产品价值、关系价值和品牌价值相关维度的评分如前所说，我们在提示词中将产品价值、关系价值和品牌价值拆分或定义为更具体、更容易理解的六个维度。首先，ChatGPT 的评分结果说明消费者评论中最关注的是产品的质量与功能，其次是价格竞争力，再次是品牌信任度，最后是三项商家服务、情感链接及会员参与（见图 10）。如果按照图 7 的对应关系转换为客户价值驱动因素的三个方面，则消费者评论揭示的相关性程度为：与产品价值相关 84.5%、与关系价值相关 12.8%、与品牌价值相关11.7%，如图 11 所示。0 0%质量与功能价格竞争力品牌信任度商家服务情感链接会员与参与基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例28图 11：ChatGPT 对客户价值驱动因素识别频次的汇总图 12：ChatGPT 对提示词中各维度的评分值分布图 13：ChatGPT 对客户价值驱动因素的评分分值分布其次，我们再来看 ChatGPT 对相关维度的评分分值分布（见图 12）。无论在哪个维度，代表正面评价的红色和橙色都在比例上占主导。就红色代表正面最高评价（2 分）来说在“会员与参与”维度出现最多，其次是“价格竞争性”维度。蓝色所代表负面最低评价（-2 分）在“商家服务”维度出现最多，其次是“品牌信任度”维度。事实上，“商家服务”维度的评分呈现出两极化趋势，温和评分所占比例不高。如果我们再次按照图 7 的对应关系回到三个客户价值驱动因素，并且做如下定义：若子维度中有一项评分达到 2 分，则对该因素有极正面评价；若子维度中最高的评分为-2 分，则为该因素的极负面评价，其它情况定义为温和或中性评价。根据图 13，我们发现在所有驱动因素中，极正面的评价都在 40%-60%之间，而关系价值上更容易出现正负极端化评价。84.5.8.7%值价牌品值价系关值价品产0 0%质量与功能价格竞争力品牌信任度商家服务情感链接会员与参与-2分-1分0分1分2分51DFD7B%5%值价牌品值价系关值价品产极正面评价温和或中性评价极负面评价基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例294.3.3 客户价值驱动因素对未来购买意愿的影响在本小节，我们测试消费者评论中反应出的三个客户价值驱动因素对未来购买意愿的影响。我们定义客户价值驱动因素的评分为其子维度评分的最大值，由此构建三个变量 PE（产品价值）、RE（关系价值）和 BE（品牌价值），当未来购买意愿评分大于等于 1 时，定义变量 High-Repur-Will 为 1，其它情况为 0。首先，分别在有相关性的样本中，用 PE、RE 和 BE 对 High-Repur-Will 做一元 logit 回归，其次，针对与三个驱动因素都相关的样本，用 PE、RE和 BE 对 High-Repur-Will 做多元 logit 回归。回归结果见表 10 所示。可以看到，在一元 logit 回归中，三个驱动因素都对提高未来购买意愿有很显著的影响。如果消费者对产品价值、关系价值和品牌价值的评价分别提高 1%，那么未来购买意愿就会分别增强 3.34%、2.06%和 1.98%。而在多元 Logit回归中，考虑到这三个因素之间的相关性（共线性）之后，产品价值对未来购买意愿的影响最大，其次是品牌价值，而关系价值的影响则不显著了。表 10：客户价值驱动因素对未来购买意愿的 logit 回归结果解释变量被解释变量：High-Repur-Will PE3.34*(26.74)无显著影响无显著影响6.07*(2.47)RE无显著影响无显著影响2.06*(12.87)-0.12(-0.17）BE无显著影响1.98*(11.31)无显著影响2.70*(2.41)常数项-10.87*(-24.44)-5.94*(-9.28)-5.72*(-10.96)-30.68*(-2.68)Pseudo R20.680.560.680.93样本量42235836422144.4 研究小结和研究局限在本章，我们以佰草集天猫旗舰店的消费者评论为基础，利用 ChatGPT 评估了消费者感受的产品价值、关系价值和品牌价值投资效果以及它们对未来购买意愿的影响。研究结果表明，消费者评论与产品价值的相关性最强，其次是关系价值和品牌价值；在相关的评论中，对三个方面正面的评价占主导，对关系价值的评价较趋于极端，总体上体现了较强的未来购买意愿。在三个客户价值驱动因素与未来购买意愿之间建立多元 Logit 回归，发现提高消费者对产品价值的评价对增强购买意愿的效果最强，其次是品牌价值，最后是关系价值。利用 ChatGPT 产生数据是一个新的尝试，必然有许多不完善之处，上述结果的稳定性和可靠性还需要更多的测试。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例30五、护肤品行业客户价值驱动因素与购买预算的问卷研究5.1 研究内容与核心假设本章我们利用护肤品行业消费者问卷调查来研究消费者个人层面感受的客户价值驱动因素程度与对未来购买预算的影响。本章的研究建立在如下核心假设基础上：问卷对象的性别、年龄、地域以及消费特征与佰草集潜在客户人群具有可比性；问卷中的问题与产品价值、品牌价值与关系价值高度相关；消费者的评价能揭示消费者感受到的企业在产品价值、品牌价值和关系价值方面投资效果，消费者自我揭示的已实现购买和未来购买预算能在一定程度反映带给企业的客户价值。5.2 问卷设计、投放与问卷对象特征5.2.1 问卷设计问卷中除了了解问卷对象的年龄、性别和地域之外，我们要求答卷者列出自己使用的某个护肤品品牌，过去一年在该品牌的消费金额以及未来一年的消费预算，然后我们列出若干条关于消费者体验的陈述，要求答卷者逐条对陈述的认同程度打分,最高 5 分，最低 1 分。这些陈述与客户价值驱动因素之间的对应关系见表 11。表 11：问卷中关于消费者体验的陈述与客户价值驱动因素的对应关系客户价值驱动因素消费者体验的陈述产品价值1.该护肤品质量很好 2.该护肤品价格具有竞争力 3.该护肤品牌的产品能够达到我希望的功效关系价值1.我愿意以较小的代价成为该品牌的会员 2.我十分了解该护肤品牌的全线产品 3.我感觉该护肤品牌所属公司能够个性化地对待我 4.该护肤品牌所属公司待我以情感而不仅是利益 5.在社群互动中，我体会到对该品牌的归属感 6.我积极参与该护肤品牌的线上社区互动（如新产品抽奖免费试用等）7.护肤品牌积极举办各类线上社区活动，会让我更倾向购买该品牌产品 8.该护肤品牌总是会及时回复我的线上评论 9.总体而言，我非常信任该护肤品牌基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例31客户价值驱动因素消费者体验的陈述品牌价值1.我经常关注护肤品牌的广告2.我经常留意护肤品牌给我发送的信息 3.各媒体或社交网络对该品牌的推广宣传影响了我对于该品牌的购买决策 4.此护肤品牌热衷于公益活动5.此护肤品牌所属公司对于其客户和员工拥有高道德标准 6.该护肤品牌的形象契合我的个性 7.我对该护肤品牌拥有较高的忠诚度（参考指标：已持续使用两年及以上）5.2.2 问卷的投放与答卷群体特征我们将问卷在部分复旦管理学院本科生、在职专业硕士等微信群投放，共计得到 304 份有效反馈。其中女性占79%，约 82%来自上海，从年龄分布来看，21%在 24 岁以下，75%在 24-45 岁，4%超过 45 岁。反馈中使用“佰草集”品牌的占 4.28%，其它提到的品牌数量共 84 种，其中雅诗兰黛、欧莱雅、资生堂、科颜氏和 SKII 等品牌出现的频次较高。答卷中 28%提到每半年购买护肤品，27%只会在打折时购买。5.3 问卷反馈的数据分析5.3.1 实际消费金额和未来消费预算在 304 份问卷反馈中，在过去一年（2022.6-2023.5）对所列护肤品品牌的实际消费金额中位数为 1200 元，均值 2648 元，标准差为 4026.874 元，对未来一年在该品牌的消费预算中位数为 1200 元，均值为 3656 元，标准差为 12242.43 元（见表 12）。在后面的回归中，我们对上述两个变量都做了标准化处理，并用 Real_CONSUM 和Budget_SPEND 两个变量来表示。表 12：问卷反馈的过去一年实际消费金额和未来一年的消费预算（N=304）（单位：元）25 分位50 分位75 分位均值标准差实际消费金额(2022.6-2023.5）50084027未来消费预算(2023.6-2024.5）5006122425.3.2 客户价值驱动因素的衡量在本研究中，我们采取因子分析法来衡量产品价值、品牌价值和关系价值这三个客户价值驱动因素，具体分为两个步骤：首先，对所有陈述认可度的评分做标准化处理；其次，根据表 11 中的对应关系，分别对三个驱动因素基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例32对应的陈述评分做因子分析，并使用负载最大的第一个因子作为该驱动因素的衡量。每个因素的因子负载如表 13所示:表 13：基于陈述评分的因子分析表 14：基于问卷数据的回归分析结果，N=304客户价值驱动因素的衡量对应问卷陈述评分数量最大因子解释方差PE_Factor（产品价值因子）329.9%RE_Factor（关系价值因子）1042.2_Factor（品牌价值因子）727.3%变量Real_CONSUMBudget_SPENDPE_Factor0.08*（1.91）0.04*（2.07）BE_Factor0.04（1.54）0.01（0.58）RE_Factor0.02*（1.68）0.01*（1.72）常数项-0.02（-0.38）-0.05*（-2.36）年龄固定效应控制控制性别固定效应控制控制地域固定效应控制控制品牌固定效应控制控制Adj-R20.040.035.3.3 构建回归模型下面，我们研究消费者感受到的客户价值驱动因素对实际消费支出和未来预算支出的影响。我们将 Real_CONSUM（标准化后实际一年消费支出）和 Budget_SPEND（标准化后的未来一年预算支出）作为被解释变量，将上述因子分析得到 PE_Factor、BE_Factor 和 RE_Factor 三个价值因子作为解释变量，控制问卷对象的年龄、性别、地域和使用品牌的固定效应后做 OLS 回归，回归结果如表 14。回归结果表明，在客户价值驱动因素中，产品价值因子是驱动客户消费的首要因素，对于客户在品牌上的实际消费和未来预算规划均有显著的影响。其次，同样对两者有显著影响的是关系价值因子，但影响程度低于产品价值因子，在本研究中，品牌价值因子虽然也有正面的作用，但在统计上不显著。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例335.4 研究小结和研究局限本章我们采用对护肤品行业消费者问卷调查的方法，研究客户价值驱动的三个因素对消费者购买金额和购买预算的影响，以期为佰草集提供参考和借鉴。我们针对回收的 304 份有效问卷进行分析，首先用因子分析从相应的陈述评分中提炼出反映产品价值、品牌价值和关系价值的三个因子，然后用这三个因子对消费者一年的消费金额和预算回归，结果表明，产品价值因子的影响最为显著，影响程度最大，其次是关系价值因子，品牌价值因子虽然有正面的影响，但在统计上不显著。应当注意到，以上结论受到问卷方法对象群体的限制，另外在研究方法上，因子分析固然有助于从多角度的陈述中提炼出客户价值驱动因素的度量，但是最大因子能解释的方差有限，因此制约了度量的精确度。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例34六、研究总结与实践建议6.1 研究总结本课题以上海家化“佰草集”品牌为例研究营销投资回报的衡量。我们借助“客户价值”的理论框架，将营销投资按照客户价值的驱动因素分为产品价值、品牌价值以及客户关系价值三个方面，用客户价值发展过程中的核心因素既包括体现已实现的销售收入等财务指标，也包括能对未来销售产生的影响的客户意愿或行为等非财务指标衡量投资回报。我们在上述投资及回报之间建立回归模型考察营销投资结构对客户价值核心因素的促进作用。本课题采用三种不同方法实现上述研究目标。虽然方法和数据完全不同，但都围绕客户价值驱动因素的投资与客户价值核心因素增长之间的投入产出关系：首先，我们采用企业财务和营销部门提供的历史数据研究佰草集品牌在 2020-2023 年 4 月期间的营销投资回报。这里的营销投资用投入营销费用的金额衡量，而客户价值的核心因素则是用天猫和京东旗舰店消费者搜索和访问量以及实现的销售收入衡量；其次，我们利用 ChatGPT 根据佰草集天猫旗舰店消费者评论进行多维度评分，用关于未来购买意愿的评分衡量客户价值的核心因素，用关于功能、价格等等六方面的评分衡量消费者感知的产品价值、品牌价值和关系价值投资效果；再次，我们采用护肤品行业消费者问卷的方式，用消费者预期消费金额衡量客户价值核心因素，用因子分析方法从问卷评分中提炼消费者感知的对客户价值驱动因素投资效果。三种方法的比较和总结见表 15。上述不同方法在产品价值投资回报方面的研究结论高度一致，即在三种客户价值驱动因素中，产品价值方面的投资对客户价值核心因素的影响最大，回报最显著，无论公司的投资现实、佰草集消费者或护肤品行业消费者的感受都是如此。这说明产品性价比相关的投资是佰草集消费者带给上海家化的客户价值的主要驱动因素。对品牌价值和关系价值的投资回报则不同的方法有不同的结果，企业历史数据分析显示这两类投资见效较慢，但是有长期效果。ChatGPT 评分显示品牌价值投资对客户价值核心因素有一定的显著作用，而问卷调查的研究结论则是关系价值投资是有显著作用的。诚然，上述研究结论都受其研究方法和核心假设的限制，在使用或推广时需要特别留意。每种方法的研究局限亦在表 15 中做了总结。表 15：本课题研究佰草集营销投资回报的三种方法对比研究方法数据来源客户价值的核心因素衡量营销投资的衡量主要结论主要研究局限历史数据的统计分析上海家化内部销售收入消费者行为(搜索和访问)投资金额产品价值方面的投资见效最快，回报最高，但可持续性较差，对品牌和关系价值的投资见效较慢，回报系数较小，但有长期效应样本量小，数据口径匹配比较粗糙。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例356.2 对快消行业企业营销投资策略的建议在 VUCA 时代，快消企业站在波澜起伏的消费市场最前沿。面对经济、政治、全球化解体等的不确定性因素，打造营销战略韧性成为多数企业追求的目标，也是上海家化等行业领先企业的战略选择。战略韧性指企业在面对市场变化、竞争压力和不确定性时，能够灵活调整和适应的能力。它强调企业在快速变化的市场环境中保持稳定，并能够迅速作出反应和应对，以保持竞争优势和持续增长。基于对上海家化以及同行公司的调研，我们为快消行业企业提出以下建议：(1)优化投资结构首先，很多快消企业现有的营销投资布局中对品牌价值和关系价值的投资占了较大的比重。根据我们的研究，无论家化还是护肤品市场，在短期内产品价值的投资对消费者产生影响最快也最为显著，这与疫情后消费市场的态势也非常吻合。而品牌价值和关系价值投资见效较慢，但有长期效应。因此在未来的营销策略中，快消企业应平衡长短期战略目标，考虑增强产品性价比方面的投资。这可以通过提升产品质量、挖掘产品卖点、优化生产流程以降低成本、实施不定期的销售活动等方式实现。其次，提高品牌价值和关系价值投资的针对性，以缩短其见效时间，增强投资效果。品牌价值的建立在很大程度上取决于品牌故事的深度和广度。例如，本研究中的案例品牌佰草集作为一个秉承中华传统草本美容秘方的品牌，可以更多地在品牌故事中融入这种文化元素，强化其独特性。在关系价值方面，佰草集可以利用社交媒体平台进行各类活动，如线上有奖问答、产品试用体验分享、用户 UGC（用户生成内容）活动等，增加与消费者的互动，同时也能提升品牌的可见度和口碑。(2)加强内容管理数字化对整个营销业态和管理模式都有颠覆性的影响，营销管理将从对以对经销商、渠道管理为主，转向消费者管理和内容管理为主（见图 14）。在高度依赖营销投资的快消行业，能否及时应对数字化挑战可能是决定生死存亡的关键因素。研究方法数据来源客户价值的核心因素衡量营销投资的衡量主要结论主要研究局限利用ChatGPT评估AI生成数据，上海家化相关购买满意度和未来购买意愿消费者感知到的营销投资结果产品价值方面的投资回报最高，其次是品牌价值的投资ChatGPT 生成数据的有效性尚需检验问卷调查分析护肤品行业消费者未来意愿购买金额消费者感知到的营销投资结果产品价值方面的投资回报最高，其次是关系价值的投资问卷投放对象非佰草集消费者；因子分析方法可能存在信息损失基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例36图 14：营销管理重点的转变图 15：数字营销“物料”系统经销商管理消费者管理(CRM)内容管理(CMS)由于快消品行业的市场竞争和品牌塑造依赖于针对不同场景不同消费者不同时期的叙事，而叙事的工具如平面广告、短视频、内容创作等等就成为营销的“物料”，而这些物料又可以不断分解模块，变成素材，继续细分，最后形成颗粒度很小的数据。通过 AI 技术的应用，可以随时随地根据需要创作出新的内容，将会极大提高内容创作的效率。如何根据市场和消费者的变化及时创造和调用物料，需要建立专业化的“物料”管理系统。这个系统结合了叙事创作的文学艺术元素和 IT 数据管理的技术元素。图 15 提供了一个可参考的框架。内容素材标签数据(3)继续完善数字化转型数字化转型的一个重要方面是打造财务业务一体化的数据平台，实现“破壁垒、通数据”，“破壁垒”是指同一数据口径，“通数据”是指业务数据和财务数据的融合和流通。例如，很多企业营销系统的行为数据可能是以天为单位，营销成本以活动进行分类，收入数据可以追踪到每笔客户订单，但并不一定符合会计准则认可的销售收入的条件；财务系统的营销数据可能以月单位、以渠道进行分类，收入数据可以细化到渠道，是根据会计准则做出了调整的收入。这两个系统的口径不一致，匹配难度较高，限制了数据支持决策的范围。事实上，在快消行业，为了应对数字化营销，营销投资的构成已经发生了变化，出于营销管理目的的数据平台投资在营销投资中的比重不断增加，营销费用从过去以变动成本为主转变为以固定成本为主。我们有理由相信，未来的营销竞争取决于数字化系统运转有效性的竞争。基 于 客 户 价 值 理 论 的 快 消 企 业 数 字 营 销 投 入 决 策 及 回 报 分 析 以 上 海 家 化 佰 草 集 为 例371 Ballantyne,D.,Christopher,M.,&Payne,A.(2003).Relationship marketing:Looking back,looking forward.Marketing Theory,3(1),159-166.2 Blattberg,R.C.,&Deighton,J.(1996).Manage marketing by the customer equity test.Harvard business review,74(4),136-144.3 Blattberg,R.C.,Malthouse,E.C.,&Neslin,S.A.(2009).Customer lifetime value:Empirical generalizations and some conceptual questions.Journal of Interactive Marketing,23(2),157-168.4 Bolton,R.N.,Lemon,K.N.,&Verhoef,P.C.(2008).Expanding business-to-business customer relationships:Modeling the customers upgrade decision.Journal of marketing,72(1),46-64.5 Borle,S.,Singh,S.S.,&Jain,D.C.(2008).Customer lifetime value measurement.Management science,54(1),100-112.6 Calder,B.J.,Malthouse,E.C.,&Maslowska,E.(2016).Brand marketing,big data and social innovation as future research directions for engagement.Journal of Marketing Management,32(5-6),579-585.7 Gaur,J.,&Bharti,K.(2020).Attribution modelling in marketing:Literature review and research agenda.Academy of Marketing Studies Journal,24(4),1-21.8 Gupta,S.,Lehmann,D.R.,&Stuart,J.A.(2004).Valuing customers.Journal of marketing research,41(1),7-18.9 Gwinner,K.P.,Gremler,D.D.,&Bitner,M.J.(1998).Relational 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Vogel,V.,Evanschitzky,H.,&Ramaseshan,B.(2008).Customer equity drivers and future sales.Journal of marketing,72(6),98-108.28 Yang,Z.,&Peterson,R.T.(2004).Customer perceived value,satisfaction,and loyalty:The role of switching costs.Psychology&marketing,21(10),799-822.

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新挑战、新价值与新未来中国消费企业社会价值研究报告202231263序言Invest in the future 用现在回答未来第四章致力商业向善 看见消费未来第二章消费行业的社会价值分析67附录数据.

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1|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 1|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 报告编委报告编委 报告指导人报告指导人 黄勇 爱分析 合伙人&首席分析师 报告执笔人报告执笔人 曹凤娟 爱分析 分析师 2|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 关键发现关键发现 n 2023 年，央国企数字化市场规模为 5057 亿元，预计 2026 年市场规模将达到 8128 亿元，年复合增速为 17%。n 央国企数字化需求变革主要由政策驱动。数字化能力建设层面，深度用云、释放数据要素价值、强化 AI 技术能力等需求不断增强；数字化应用场景建设层面，核心需求集中在提升行业企业质量管理水平、国产化替换、加强合规监管、业务财务深度融合、强化网络安全等。n 央国企信创建设迎来全面加速，交通、能源、教育、电信等行业正加快多个环节的信创采购和替换节奏，医疗、工业行业信创建设相对较慢。信创四大领域中，央国企当前核心需求点集中在基础设施和应用软件领域，对基础软件和信息安全的需求尚未放量。厂商选型方面，央国企应当重点关注厂商的信创资质和信创生态建设能力。n 央国企凭借自身优势加速大模型落地建设，主要落地方式大概分为三类：一，从算力和数据出发构建通用大模型，深度赋能千行百业数字化转型，如运营商类央企；二，从场景数据出发，通过训练企业自有大模型的方式来支撑自身业务应用，采取这一方式的以年度数字化预算 20 亿以上的央国企为主；三，通过调用开源大模型或者大模型 API 服务来满足场景应用需求，这是绝大部分央国企采用的落地方式。从大模型的实际落地进展来看，能源、金融类央国企成为大模型建设的领军企业，已部分进入试点应用的阶段。3|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 目录目录 1.研究范围定义 5 2.市场洞察 9 3.厂商全景地图 15 4.市场分析与厂商评估 18 4.1 云平台 18 品高股份 22 4.2 智慧能源 27 远光软件 32 4.3 智慧办公 37 中航国际金网 42 5.入选厂商列表 48 关于厂商全景报告 52 关于爱分析 53 研究与咨询服务 54 法律声明 55 4|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 研究范围定义研究范围定义 5|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 1 1.研究范围定义研究范围定义 研究范围研究范围 根据中共中央、国务院印发的数字中国建设整体规划布局，到 2025 年数字中国建设要取得重大进展，作为数字中国建设的关键主体，央国企数字化转型进入加速期。本次报告中，央国企是指国家对其资本拥有所有权或控制权的企业，包括国务院国资委、财政部等部门所管理的央企、地方政府监督管理的国企。央国企普遍具有规模大、体系复杂、下属企业数量多等特点，其数字化转型是一项系统性工程，应该从数字化能力建设、数字化应用建设两方面推动转型发展，并且两者需要协同推进。数字化能力建设主要包括数字技术基础平台能力、组织及管理体系支撑能力，旨在夯实央国企数字化转型基础，其中云平台、数据中台等数字技术基础平台建设是核心。数字化应用建设主要涉及数字技术在垂直行业场景以及通用职能场景的应用，核心在于驱动业务模式和流程创新，实现企业价值的提升。本次报告爱分析将央国企数字化市场分为“数字化转型规划与治理”、“产业数字化应用”、“数字技术基础平台”三层。其中“数字化转型规划与治理”是统筹部署需制定数字化转型规划和路线图，多措并举保障数字化转型顺利实施的解决方案；“产业数字化应用”包含制造、能源、建筑、服务四类重点垂直行业以及通用职能场景，是国央企数字化转型的重要价值体现；“数字技术基础平台”包含 5G、云计算、人工智能等新一代信息技术构建等技术赋能平台，是提供业务数字化创新的服务支撑。6|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 图 1：央国企数字化市场全景地图 7|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 本报告重点选取云平台、智慧能源、智慧办公三个市场进行研究。本报告面向央国企决策层及数字化部门负责人、信息技术部门负责人、业务负责人，通过对各特定市场的需求定义和代表厂商的能力解读，为央国企数字化转型规划与厂商选型提供参考。厂商入选标准厂商入选标准 本次入选报告的厂商需同时符合以下条件：厂商的产品服务满足各市场定义的厂商能力要求；2022 年厂商具备一定数量以上的央国企付费客户（参考第 4 章各市场定义部分）；2022 年厂商在特定市场的营业收入达到指标要求（参考第 4 章各市场定义部分）。8|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 市场洞察市场洞察 9|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 2.市场洞察 1 1、20232023 年央国企数字化市场规模将达到年央国企数字化市场规模将达到 50575057 亿元亿元 根据爱分析数据测算，2023 年央国企数字化市场规模将达到 5057 亿元。预计 2026 年央国企数字化市场规模将达到 8128 亿元，2023-2026 三年 CAGR 为 17%。图 2：2021-2026 年央国企数字化市场规模（亿元）央国企数字化市场的快速增长主要受政策、使命、内生需求的共同驱动。政策层面，上云用数赋智行动、十四五规划、数字中国建设等一系列政策文件均为央国企数字化转型指明了方向，包括加快释放数据价值、鼓励企业“上云用数”、信创国产化替换、加强合规监管等。使命担当层面，央国企肩负着经济发展、稳固政治和服务社会的使命担当，亟需借助数字化转型推动组织创新、技术创新、管理创新，培育具有全球竞争力的世界一流企业。内生需求层面，央国企基于自身业务发展的实际情况，有通过数字化转型实现降本增效、业务模式重塑、资产保值增值、培育发展新动能的现实需要。2 2、政策驱动需求变革，央国企深度用云、释放数据要素价值、强化、政策驱动需求变革，央国企深度用云、释放数据要素价值、强化 AIAI 能力等是重点方向能力等是重点方向 10|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 央国企作为数字化转型的主力军，在政策、技术等的共同驱动下，其数字化需求也在持续发生变革。数字化能力建设方面，央国企在深度用云、释放数据要素价值、强化 AI 能力方面的需求不断增强。n 伴随数字化转型的持续深入，央国企不再只关注云平台建设，而是更加关注如何管好云、如何通过深度用云驱动业务创新升级，相应对云平台的需求升级为稳定高效支撑业务、云服务运维运营统一管理、以及核心技术自主安全可控。n 央国企数据需求由数据汇集和统一治理转向数据实时驱动业务，相应需要将 DataOps 等理念与数据中台建设深度融合，形成数据集成、数据开发、业务编排、主动治理、任务运维等数据开发治理一体化能力，进一步放大数据中台的应用价值，实现数据质量提升和数据应用持续敏捷交付。n 大模型技术在人工智能领域带来了巨大变革，央国企作为行业企业的领军者，积极强化大模型等AI 技术能力建设，并深度应用于央国企的生产、营销、运营等业务场景，有效促进场景创新、激活发展新动能。数字化应用场景建设方面，针对制造、能源、服务、建筑四大垂直行业场景应用，央国企结合自身业务特点，更加需要借助数字化技术提升质量管理水平，例如制造类央国企注重提高产品质量在线监测、在线控制和全生命周期质量追溯能力。针对通用职能场景应用，央国企的核心需求变化集中在国产化替换、加强合规监管、业务财务深度融合、强化网络安全等方面，例如信创政策要求下，央国企需要基于信创底座构建数字办公平台，提高协同办公效率，保证办公体系的安全可控。3 3、央国企信创建设全面加速，核心需求聚焦基础设施和应用软件领域、央国企信创建设全面加速，核心需求聚焦基础设施和应用软件领域 伴随国资委 79 号文等政策文件明确央国企信创替换的节奏和要求，以及相应财政预算、贴息金融扶持政策等资金扶持计划的陆续出台，央国企信创建设发展迎来全面加速，信创产品采购步入常态化阶段。从行业信创落地进展来看，党政信创进入全面建设阶段；交通、能源、教育、电信等行业央国企 11|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 正加快多个环节的信创采购和替换节奏；医疗、工业行业信创建设相对较慢。未来五年，信创“2 8 N”应用体系的需求将全面爆发。信创四大领域中，央国企当前核心需求点集中在基础设施和应用软件领域，对基础软件和信息安全的需求尚未放量。结合信创替换政策要求、落地实践经验，央国企信创落地路径分为四步：一是加强信创替换顶层规划设计，明确信创落地的任务目标、实施路径及实施方案等；二是推动 CPU、芯片等基础设施国产化替换的同时，全面完成综合类办公系统的国产化替换，并逐步推进战略决策、ERP、风控管理、CRM 经营管理系统的试点替换落地；三是规模化完成战略决策、ERP、风控管理、CRM 经营管理系统的国产化替换，并探索生产制造、研发系统的国产化替换；四是规模化推进生产制造、研发系统的国产化替换。图 3：央国企信创落地路径 厂商选型方面，信创能力是决定央国企产品采购与否的关键因素。一方面，厂商需为内资控股企业，所提供产品的核心技术须自主可控；另一方面，厂商需构建完善的信创生态体系，产品能够全面兼容 12|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 适配主流国产软硬件环境，包括操作系统、数据库、中间件以及各类应用软件等，助力央国企打造全栈自主可控的 IT 系统。4 4、引领示范，能源、金融类央国企走在大模型建设落地前列、引领示范，能源、金融类央国企走在大模型建设落地前列 大模型是推动新一轮科技创新和产业升级的重要生产力。作为大模型“国家队”，央国企凭借数据基础设施建设完备、算力投入高、AI 应用场景多且基础强等优势，正在以不同方式加速布局大模型，旨在强化自身能力建设的同时，为大模型在各行业企业落地应用起到引领示范作用。目前央国企落地大模型分为三种方式：n 第一种是从算力和数据出发构建通用大模型，深度赋能千行百业数字化转型，如运营商类央企。例如，中国移动发布九天众擎基座大模型，融合通信、能源、钢铁、建筑等 8 大行业专业知识，超两万亿 Tokens 训练数据，助力企业快速构建行业大模型和打造智能化应用。n 第二种是从场景数据出发，通过训练企业自有大模型的方式来支撑自身业务应用，以年度数字化预算达到 20 亿以上的央国企为主。例如，南方电网自主研发百亿参数规模的电力大模型，具备意图识别、多轮对话、总结提炼、自动生成巡检报告、可视化数据服务等能力，并在发、输、变、配、用电各领域落地 80 余个场景应用。n 第三种通过调用开源大模型或者大模型 API 服务来满足场景应用需求，绝大部分央国企采用该落地方式。例如，中国工商银行推动基于知识增强的 NLP 大模型在金融场景的创新应用，要求供应商具备可支持私有化部署的千亿级自然语言大模型产品。从大模型的实际落地进展来看，能源、金融类央国企成为大模型建设的领军企业，已部分进入试点应用的阶段。能源类央国企生成类场景落地速度快，如智能客服、设备运检知识助手、检修文档生成等，所带来的业务价值更多是用户体验的改善和内部效率的提升；高价值应用场景主要聚焦决策类场景，13|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 如电力负荷预测、新能源规划设计等。银行类央国企重视大模型在营销、风控、运营三个方向的应用价值，智能问答助手、智能客服、营销图片生成、贷后报告撰写将实现率先落地应用。图 4:大模型在不同行业央国企的落地进展 14|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 厂商全景厂商全景地图地图 15|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 3.厂商全景地图 爱分析基于对甲方企业和典型厂商的调研以及桌面研究，遴选出在央国企数字化市场中具备成熟解决方案和落地能力的入选厂商。16|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 17|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 市场市场分析分析与厂商评估与厂商评估 18|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 4.市场分析与厂商评估 爱分析对本次央国企数字化项目重点研究的特定市场定义如下。同时，针对参与此次报告的部分代表厂商，爱分析撰写了厂商能力评估。4.1 云平台 市场市场定义：定义：云平台，是指以云计算技术为基础的计算服务平台，用于提供灵活、可拓展、可共享的计算、存储、网络等基础软硬件服务及云托管服务，为上层业务数字化转型整合有效资源、提供高效且低成本的全面支撑。甲方甲方终端用户：终端用户：央国企 IT 部门 甲方甲方核心需求：核心需求：云平台作为企业发展的数字化底座，在激发企业数据价值、强化智能化创新应用实践、保障数据资产安全方面具有重要作用。随着数字化转型的持续深入，对云基础设施提出了更高的要求，央国企不再只是关注云平台建设，而是更加关注如何管好云、如何通过深度用云驱动业务创新升级；上云范围也逐渐从以大数据服务和互联网应用为主，转向核心业务全面上云。在此之下，央国企对云平台的核心需求从原来的优化资源利用效率，逐步升级为稳定高效支撑业务、云服务运维运营统一管理、以及核心技术自主创新和安全可控。19|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 图 5：央国企对云平台的核心需求 全栈技术架构升级，稳定高效支撑业务创新全栈技术架构升级，稳定高效支撑业务创新。在上云初期，央国企的云平台建设主要集中在 IaaS 层的基础能力，且传统的系统架构普遍以集中式为主，可扩展性低，难以支撑解决企业同时面临的系统架构升级、业务应用创新等复杂需求。因此，央国企需要升级改造原有系统架构，建设从 IaaS 层延伸至 PaaS 层的全场景应用，形成支撑业务快速增长所需的及时响应、灵活扩容、信息共享互通、稳定可靠等能力。云服务运维运营统一管理，降低企业云服务运维运营统一管理，降低企业 ITIT 运维人力成本运维人力成本。混合多云架构为央国企业务创新与升级发展提供了所需的灵活性、便捷性和可扩展性，但也带来了云资源管理和维护上的难题，比如异构资源难以统一调度管理、运维成本高等。央国企需要通过云平台屏蔽底层架构的复杂性，通过抽象出简单易学的通用操作，降低用户运维和部署门槛，实现可持续、精细化的运维运营管理。核心技术自主创新和安全可控，构筑牢固安全的云平台底座核心技术自主创新和安全可控，构筑牢固安全的云平台底座。伴随信创政策的全面推进，央国企需要云平台能够满足核心技术自主可控，兼容信创生态体系，实现信创国产化替换。同时，云平台需要提供完整的安全防护体系，符合“等保 2.0”系列文件的安全扩展要求，为央国企信息数据安全、网络安全、应用安全提供全方位安全保障和安全服务。20|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 甲方选型建议：甲方选型建议：不同央国企在规模、业务特点和发展阶段上存在显著差异，因此在进行厂商选型时，应该基于自身对于数据存储计算、弹性扩展、高可用性等方面的实际需求，选择相适配的云平台。同时，随着深度用云需求增加，央国企对于交付和运维运营的要求增加，不仅需要云平台具备智能化、精细化的运维运营管理能力，还需要云服务厂商提供持续可靠的服务。此外，云平台的安全合规也是央国企应重点考虑的因素。厂商能力要求：厂商能力要求：基于统一的云原生底座，提供全栈式一体化云平台建设服务基于统一的云原生底座，提供全栈式一体化云平台建设服务。在高效支撑业务方面，厂商需基于统一的云原生底座，利用微服务、容器、动态编排等技术，搭建能够支持自动机器扩容、负载均衡、高可用性的系统架构，根据业务需求变动快速调整存储和计算资源，提升架构灵活性和业务适应性。同时，厂商需具备从 IaaS 基础设施层、PaaS 平台层、DaaS 数据层到 SaaS 软件层的全栈技术能力，为央国企用户提供一体化云平台解决方案，全面赋能企业 IT 架构转型升级。具备全方位的云资源运维和运营管理能力具备全方位的云资源运维和运营管理能力。伴随越来越多的核心应用上云发展，央国企对于如何更高效管云、用云提出了更高的要求，相应需要云平台能够提供智能化、精细化的运维运营管理能力。在运维管理方面，云平台需具备智能化运维功能，不仅能够对各类云资源的使用情况进行监控和主动预警，还支持拖、拉、拽方式进行日常运维工作的编排、解析与自动执行，降低用户运维和部署门槛。在运营管理方面，云平台需提供配额管理、计量计费、订单管理等运营管理工具，实现基础架构资源使用可计量，助力运营人员和管理者及时掌握云资源整体运营情况，并做出科学决策。技术自主可控，满足安全合规和云用户安全保障需求技术自主可控，满足安全合规和云用户安全保障需求。在信创落地方面，云平台的核心技术应为自主可控，且能够向下兼容服务器、操作系统等主流国产基础软硬件，向上适配各种企业级应用、承载企业数字化系统的核心平台，帮助央国企实现全栈的安全可控。同时，云平台厂商需要拥有较强的安全 21|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 保障能力，提供数据加密、自动数据备份、硬件隔离技术、安全准入机制等安全保护措施，能够满足不同行业央国企的安全需求，确保数据安全、应用安全。图 6：云平台厂商的能力要求 入选标准：入选标准：1.符合云平台市场的厂商能力要求；2.近一年在该市场服务央国企客户数 10 家以上；3.近一年该市场相关服务收入规模在 1 亿元以上。22|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 代表厂商评估：代表厂商评估：品高股份品高股份 厂厂商介绍：商介绍：广州市品高软件股份有限公司（以下简称“品高股份”）成立于 2003 年，是国内专业的云计算及行业信息化服务提供商。公司拥有众多以云计算为核心的系列平台化产品，通过云产品销售、云租赁服务、云解决方案和行业信息化咨询服务等业务模式，已经在政府、电信、城轨、汽车、公安、金融、教育等多个行业积累了数百家大中型政企客户。产品服务介绍：产品服务介绍：品高股份品高股份 BingoCloudBingoCloud 云计算解决方案，覆盖企业云计算解决方案，覆盖企业 ITIT 架构中的架构中的 IaaSIaaS 层、层、PaaSPaaS 层、层、DaaSDaaS 层和层和 SaaSSaaS层层，具体包含品高云操作系统 BingoCloudOS、品高车载边缘云平台 BingoEdge、品高容器云平台BingoKube、品高云应用支撑平台 BingoFuse、品高云数据湖管理平台 BingoInsight、聆客企业协作平台 BingoLink、品高云管理平台 BingoCMP 系列全栈云产品，支持行业云交付、混合云交付两种交付模式，助力央国企解决基础设施云化、敏捷开发、数据治理、开放互联等问题。23|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 图 7：品高股份云平台产品矩阵 厂商评估：厂商评估：依托深厚的行业客户服务经验、先进技术自主可控及多方位安全保障能力，品高股份能够为央国企提供全栈云平台解决方案，不仅覆盖从咨询规划、云平台建设、再到落地实施、后续服务的全流程服务，而且具备 IaaS、PaaS、DaaS、SaaS 和 CMP 的完整产品矩阵，支持以灵活定制开发能力快速响应客户需求。拥有行业领先的全栈式云平台产品矩阵，能够面向央国企提供灵活的定制化开发能力拥有行业领先的全栈式云平台产品矩阵，能够面向央国企提供灵活的定制化开发能力。经过 20 年的行业信息化服务经验和云计算产品打磨，品高股份云平台产品覆盖基础、应用、数据三个层面形成全栈架构，提供 IaaS、PaaS、DaaS、SaaS 和 CMP 的一站式解决方案，充分满足客户业务延展需求。同时，品高股份云平台在不同央国企客户落地时，支持根据实际需求在产品间通过独立或组合的形式支持根据实际需求在产品间通过独立或组合的形式提供服务，也可以基于标准产品进行定制开发提供服务，也可以基于标准产品进行定制开发，满足央国企客户的个性化需求。24|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 创新研发容器云、边缘云等产品，满足央国企多场景需求创新研发容器云、边缘云等产品，满足央国企多场景需求。品高股份深入洞察行业客户业务需求痛点，凭借自主可靠的云边技术能力、创新场景的前瞻性研发等优势，在适用于数据中心的品高云操作系统基础上，持续推出边缘云、容器云等具备新特征的云计算产品，满足央国企不同业务场景下的特殊需求。以边缘云平台为例，不同于业内很多厂商基于开源架构做研发，品高股份边缘云平台采用自研代码，能够在环境恶劣、断网断电、无人运营执守等极端场景下实现设备上云，支撑包括消防、公安、交通以及车载、舰载等大规模边缘场景应用的统一生命周期管理、协同资源调度、高质量持续稳定运行。以容器云平台为例，基于对原生 Kubernetes 进行高可靠、轻量化、高性能等方面的优化，品高股份容器云平台可部署在物理机、虚拟机、嵌入式设备以及超融合架构之上，广泛应用于大型云数据中心场景，以及飞机、车辆、船只、楼宇消防等边缘小型化特殊场景。具备较强的云运维运营服务能力，高效提升多云管理效率具备较强的云运维运营服务能力，高效提升多云管理效率。面对央国企复杂多云环境下的统一管理需求，品高股份云管理平台具备一体化的智能运维运营管理能力，不仅能够提供多资源池容量监控、主动预警、问题定位以及自动化运维故障处理等功能，助力央国企实现智能化运维；而且提供基于多级组织的云资源管理及灵活的角色授权能力，通过利用配额管理、计量计费、订单管理等运营管理工具，助力央国企实现精细化的运营管理。例如，某国有金融机构通过云管理平台一键式自助申请虚拟机资某国有金融机构通过云管理平台一键式自助申请虚拟机资源并部署应用软件，减少通过传统的申请资源、搭建环境、管理设备、维护软件架构等耗费的精力和源并部署应用软件，减少通过传统的申请资源、搭建环境、管理设备、维护软件架构等耗费的精力和时间，节省时间，节省 90%左右运维人力成本。左右运维人力成本。以云原生重新定义大数据，实现跨部门数据的互联互通，最大限度释放数据价值以云原生重新定义大数据，实现跨部门数据的互联互通，最大限度释放数据价值。为有效解决央国企跨层级跨行业跨领域的数据互联互通问题，品高云数据湖管理平台在设计之初便采用了云计算的底层技术架构，云原生理念下的 BingoInsight，采用存算分离架构、通过云原生的存储加速数据访问，通过云原生的计算智能调度资源、通过云原生的网络保障数据安全，为央国企客户跨部门、跨组织及跨 25|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 行业的数据共享提供普适性的基础数据支撑环境，打破数据孤岛状态，对各类结构化、非结构化等多元数据进行集中化管理，从数据中探寻趋势和发展方向，有效释放数据价值，构建可持续发展的数据生态。定位数字化协作底座，聆客企业协作平台助力实现高效组织定位数字化协作底座，聆客企业协作平台助力实现高效组织。针对央国企实现组织高效协作的需求，品高聆客企业协作平台提供开箱即用的品高聆客企业协作平台提供开箱即用的 SaaSSaaS 应用应用,包括即时通讯、通讯录、日程管理、文件管理、任务协作等多种功能，覆盖了组织日常工作中所需的大部分协作场景，同时支持个性化定制扩展：可以与其他数字化应用系统无缝集成，实现组织协作全领域覆盖，使用户能够远程处理所有工作事项。例如，某集团型国有企业借助聆客打造集团统一移动办公平台，在满足该企业信息安全合规要求的基础某集团型国有企业借助聆客打造集团统一移动办公平台，在满足该企业信息安全合规要求的基础上，结合定制化开发与原有系统对接，实现集团企业统一管控，打通集团内外部的业务协作。并借助上，结合定制化开发与原有系统对接，实现集团企业统一管控，打通集团内外部的业务协作。并借助云计算与云原生、微服务技术的融合，构建敏态、稳态两类环境以提供基础技术底座支撑，快速响应云计算与云原生、微服务技术的融合，构建敏态、稳态两类环境以提供基础技术底座支撑，快速响应业务需求，迭代创新应用，赋能前台业务。业务需求，迭代创新应用，赋能前台业务。图 8:品高聆客企业协作平台功能架构 26|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 技术先进、自主可控，具备完善的信创安全保障能力技术先进、自主可控，具备完善的信创安全保障能力。首先，区别于国内大部分云平台基于开源OpenStack 进行研发，品高股份的云计算系列产品采用原始创新研发的技术架构和路线，核心技术自主可控，已取得了 52 项发明专利和 317 项软件著作权，有效保障云代码的安全可靠，并且核心技术在大规模混合异构的云架构方面具有突出优势。其次，品高股份持续加强信创生态体系建设，能够兼容适配主流国产核心软硬件产品，实现从底层技术支撑到上层业务应用的全栈信息技术创新应用，为央国企数字化建设提供开放、安全的信创技术生态。此外，品高股份不仅提供主机安全、网络安全等多重安全保障手段，还能够基于 SDN 开放能力叠加第三方安全厂商产品，为央国企各类业务应用持续稳定运行、业务数据安全提供多方位保障，切实保护云上数据资产安全。提供全流程服务支持，沉提供全流程服务支持，沉淀深厚的行业客户服务经验淀深厚的行业客户服务经验。品高股份立足“行业 云”的发展战略，深入理解各行业客户需求，围绕业务交付的全生命周期阶段，提供从咨询规划、解决方案、再到落地实施、后续服务的完整服务能力，助力央国企实现具备快速需求响应和业务创新能力的数字化、智能化转型。同时，品高股份持续多年深耕政府、公安、轨道交通、金融、教育等行业，已经积累了众多大中型企业标杆案例实践经验，为央国企实现云计算发展战略最终落地提供了可靠的保证。典型客户：典型客户：中国移动、广州地铁、越秀集团、国药集团、南方报业传媒集团 27|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 4.2 智慧能源 市场市场定义：定义：智慧能源是指综合利用人工智能、物联网、云计算等技术，围绕能源生产、储运、交易、消费、管理等场景，通过推动横向的电热水气多能互补、纵向的源-网-荷-储协调，提高能源利用效率和降低能源使用成本，实现能源行业全业务链条协同创新、清洁低碳转型的智能化解决方案。甲方甲方终端用户：终端用户：能源央国企的 IT 部门、业务部门、运营管理部门 甲方甲方核心需求：核心需求：传统能源产业面临“双碳”目标约束下的绿色转型、能源生产总体利用率不高、传输损耗大及供应不稳定等一系列挑战。在全球能源产业积极转型的背景下，加快能源数字化转型和智能化升级已经成为贯彻国家“双碳”战略、实现能源产业高质量发展的必然要求。在推动能源行业转型发展过程中，央国企的核心需求主要体现在创新能源数智化应用场景、强化产业链高效协同、信创国产化替代三个方面。创新能源全产业链条数智化应用场景，促进能源产业能效提升、安全生产和绿色低碳创新能源全产业链条数智化应用场景，促进能源产业能效提升、安全生产和绿色低碳。在构建新型能源系统和落实“碳达峰、碳中和”目标的共同影响下，推动数字化技术在能源生产、储运、交易、消费相关业务环节，以及公司内部经营管理方面的落地应用，促进能源行业安全高效、绿色低碳转型升级，已成为现阶段能源类央国企的核心需求之一。28|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 例如生产环节，央国企需要能源生产过程全面实现智慧监控、智慧预警、生产运行协同调控以及生产数据智能分析，提高生产效率和质量；消费环节，央国企需要借助柔性负荷智能管理、虚拟电厂优化运营、分层分区精准匹配需求响应资源等方式，保证用能稳定性、实现节能提效。图 9：能源行业全链条数字化需求 打通各环节业务数据，实现能源产业链上下游及行业间高效协同打通各环节业务数据，实现能源产业链上下游及行业间高效协同。传统体系下，能源行业产业链上各个环节未能够进行信息充分打通，甚至同一企业内部的基础设施、业务平台也存在信息烟囱，难以实现产业链上下游的高效协同发展。因此，能源类央国企需要破除产业链上的数据孤岛，加强能源生产、储运、消费等各环节的数据联通和资源管控调度，推动源网荷储一体化、智慧能源服务一体化和多能源协同运行，进而提升能源系统的运行效率，降低能源成本。升级信息系统及架构，满足信创国产化替代需求升级信息系统及架构，满足信创国产化替代需求。能源行业是支撑国民经济和社会发展的战略性支柱产业，加快构建自主可控、安全可靠的能源安全保障体系，对推动能源产业链现代化水平提升意义重大。能源类央国企在信息化建设时期采购的国外产品系统面临的自主可控、信创安全问题愈加突出，29|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 因此需要逐步对已有非自主可控信息系统进行国产化替换，并能够与国产芯片、服务器、网络、数据库等兼容适配，保证企业自身的数据安全和网络安全。图 10：能源类央国企的核心需求 甲方选型建议：甲方选型建议：能源类央国企在进行厂商选型时，不仅要关注厂商产品完整性，还应当着重考察厂商对于能源行业各细分场景的理解程度和过往实践经验，以及厂商基于实际业务需求的定制化开发能力，确保厂商解决方案与自身需求高度适配。同时，能源类央国企也需要关注大模型等新技术，通过自研或外采相关产品服务的方式，加速变革能源业务模式，促进能源产业加快转型升级。厂商能力要求：厂商能力要求：具备丰富的央国企实践经验，对能源行业业务场景有深刻理解具备丰富的央国企实践经验，对能源行业业务场景有深刻理解。厂商需在能源行业深耕多年，积累丰富的央国企能源数字化转型实践经验，对能源行业的产业特性、业务场景、管理方式、需求痛点等有着深刻的理解和洞察，能够面向不同央国企的复杂需求提供个性化的产品解决方案。30|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 围绕能源产业链的某一或多个环节，能够提供智慧能源解决方案围绕能源产业链的某一或多个环节，能够提供智慧能源解决方案。厂商需能够将新能源发电、清洁发电等能源新技术与人工智能、物联网等信息通信技术深入融合，围绕生产、储运、交易、消费、管理等场景，为央国企提供单一或多个成熟的智慧能源解决方案，例如生产管理系统、购售电一体化平台、碳资产管理平台等，助力央国企实现数字化转型升级，推动安全高效生产和绿色低碳发展。同时，厂商也可以提供能源大数据平台、综合能源服务平台等产品，满足央国企全产业链高效协同的需求。例如，综合能源服务平台面向综合能源供应、销售和消费服务，提供能源运行监视、资产运维、能效分析、需求响应、能源交易、能源金融等“一站式”的用能服务，实现节能降碳和增效降本。产品自主可控，且能够和主流国产基础软硬件、上层应用软件兼容适配产品自主可控，且能够和主流国产基础软硬件、上层应用软件兼容适配。在信创应用方面，厂商需具备自主可控的核心技术，能够为央国企提供全栈国产化的智慧能源解决方案。在信创适配方面，厂商提供的产品需完成与国内主流软硬件厂商的全面适配，包括麒麟等国产操作系统、达梦等国产数据库、飞腾等国产 CPU 等，实现从底层芯片到上层应用的全栈自主可靠。图 11：智慧能源厂商能力要求 31|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 入选标准：入选标准：1.符合智慧能源市场的厂商能力要求；2.近一年在该市场服务央国企客户数 5 家以上；3.近一年该市场相关服务收入规模在 1 亿元以上。32|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 代表厂商评估：代表厂商评估：远光软件远光软件 厂厂商介绍：商介绍：远光软件股份有限公司成立于 1998 年，是国内主流的企业管理、能源互联和社会服务信息技术、产品和服务提供商，主营产品与服务包括数字企业、智慧能源、信创平台、社会互联等，公司控股股东为国家电网全资子公司国网数字科技控股有限公司。公司专注大型集团企业管理信息化逾 30 年，高度重视自主可控、坚持自主创新，自 2003 年起连续多年入选“国家鼓励的重点软件企业”清单，连续 6 度荣获“可靠企业核心软件品牌”。公司始终以先进的信息技术、能源技术为根本动力，聚焦“大云物移智链”等新技术的应用研发，为能源电力、航天航空、高端装备、冶金冶炼、制造、金融、医疗卫生等多个行业的大型集团企业提供全面的数字化转型解决方案和服务，并在能源电力行业企业管理软件领域长期处于领先地位。产品服务介绍：产品服务介绍：远光软件核心团队深耕能源领域逾 30 年，对于能源行业、特别是电力行业的产业特性、经营特点、管理模式、业务流程等有着长期、深入、全面的理解，公司产品广泛应用于企业经营管理和能源生产运营领域。企业经营管理领域，公司推出的新一代企业数字核心系统 DAP 采用“云原生”技术，按照“全栈国产化、组件式接入、全业务协同、嵌入型分析、服务化运营”的设计理念，建设“战略绩效、资源管理、数据运营、生产经营、共享服务、产业互联”六大核心领域应用，通过“业务模式数据库”“管理逻辑组件”“程序和数据分离”等创新构想，实现应用的随需而变；通过安全、稳定、共享的云平 33|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 台对外赋能，以数据驱动业务管理，以智能支撑战略决策，助力企业数字化转型升级，促进产业协同、社会互联生态构建。图 12：远光 DAP 总体架构 图 13：远光 DAP 核心产品优势 34|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 能源生产运营领域，远光软件重点聚焦可再生能源、综合智慧能源、能源交易、低碳服务等场景，依托远光智能物联平台和大数据、人工智能、区块链等数字技术，开展了碳业务、电力交易、能源站运营、虚拟电厂、能源运维等多个细分业务领域的数字化应用，涵盖能源规划、建设、生产、运营、交易、消费、排放等产业链核心业务，助力加快构建能源互联网，赋能新型电力系统建设。图 14：远光软件智慧能源产品体系 厂商评估：厂商评估：具备丰富的央国企服务经验，满足客户多元化管理需求具备丰富的央国企服务经验，满足客户多元化管理需求。远光软件深耕大型集团企业管理信息化领域多年，创新提出并实现了“业务模式数据库”“管理逻辑组件”“程序和数据分离”等创新构想，解决了管理软件适配性问题。基于服务国家电网、中国南方电网、国家能源集团、中国电建、华能集团、海尔集团、越秀集团、金川集团、皖能集团等大型央国企和世界 500 强企业的经验沉淀，新一代企业数字核心系统 DAP 等核心产品融入了行业典型业务实践与成熟业务模型，经过了万亿级资产规模集 35|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 团的充分检验，可复制、可推广，具备高度适应管理变化、高度满足集团管控、高度支持共建共享和全自主可控、全业务覆盖、全智能引领等特点，能灵活满足央国企不同业态、不同业务模块的复杂管理需求，支撑数字化转型升级。持续深耕智慧能源，参与共建能源互联网产业生态持续深耕智慧能源，参与共建能源互联网产业生态。远光软件以促进全社会实现“碳达峰、碳中和”为目标，以全面支撑新型电力系统建设为己任，深度融合信息技术与能源技术，面向能源产业链企业提供数字化、智能化的产品和解决方案，助力能源企业持续创新业务价值，实现智慧生产、智慧传输、智慧存储、智慧交易，智慧应用，积极参与共建能源互联网产业生态、发展能源数字新产业，助力能源产业链绿色低碳发展。目前，已经形成聚焦“智慧能源综合服务，碳达峰、碳中和支撑服务，电力市场服务”等多个新兴业态的产品和解决方案，全面覆盖发电、输电、配电、售电和用电各价值链环节。坚持坚持“自主可控软件产品自主可控软件产品”发展方向，构建全方位信创生态体系发展方向，构建全方位信创生态体系。远光软件始终坚持“自主可控软件产品”发展方向，基于全栈国产化技术路线研发远光九天智能一体化云平台，涵盖需求、设计、开发、测试、部署、应用、监控、运维的信息系统全生命周期管理，贯穿软件研发全过程，能为企业云应用的快捷构建、规范管理、自动化运维提供全面支持。同时，其提供的云原生、一体化协同设计、智能低代码开发等能力，可有效支撑企业在基础架构、中台建设、协同研发等方面的创新。依托该平台，远光软件研发推出 DAP 等核心产品，并完成与国产主流软硬件产品的适配，实现从底层基础设施支撑到上层业务应用的全栈自主可靠，服务国家信创战略落地。重视自主创新、持续研发投入，精研软硬一体化应用重视自主创新、持续研发投入，精研软硬一体化应用。远光软件始终坚持自主创新，曾先后承担国家和省市科技计划、产业示范、火炬计划等科技项目，并荣获多项省部级科技成果奖励。公司与国内外知名企业、机构、高校建立了密切的战略合作联盟，强化产学研合作，持续加大对新技术的研发、储备和应用，研发投入已连续九年占营业收入比例超 20%，累计超 30 亿元。公司精研软硬一体化应用，36|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 基于云原生、微服务、中台架构模式，充分融合应用大数据处理、人工智能、区块链、IOT 等信息技术，实现万物互联、人机智能交互，状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活。基于完善的服务网络体系，提供高效便捷基于完善的服务网络体系，提供高效便捷的本地化部署服务的本地化部署服务。远光软件坚持以客户为本，始终将客户满意度放在首位，严格遵循 ISO20000、ITIL、ITSS、CCRC 等体系标准开展服务。公司通过了软件能力成熟度模型集成最高等级 CMMI5 级、ISO9001 国际质量体系、ISO27001 国际信息安全管理体系、ISO20000 信息技术服务管理体系等多项认证，设有遍布全国的 35 个服务网点，近 1700 名专业运维服务人员，以贴近用户开展“零距离”式服务，能够为客户提供专业、多层次、高效的本地化服务，满足央国企对于跨地域、跨组织的大型软件研发需求。图 15：远光软件服务体系 典型客典型客户：户：国家电网有限公司、中国南方电网有限责任公司、中国华能集团有限公司、国家能源投资集团有限责任公司、中国电力建设集团有限公司 37|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 4.3 智慧办公 市场市场定义：定义：智慧办公，是指以全栈自主可控软硬件为支撑，运用人工智能、大数据等数字技术赋能企业的组织协作与管控，实现“人、财、事、物”全面数字化的新型办公模式，能够大幅提升组织内部甚至跨组织的信息处理与交互、信息传递与共享、组织协作等方面的工作效能，降低组织沟通协作成本。甲方甲方终端用户：终端用户：央国企的业务及管理部门 甲方甲方核心需求：核心需求：央国企原有办公体系协同协作能力不足、效率不高等问题逐渐显露，亟需采用数字技术对业务流程、组织结构、管理模式等进行全面升级和优化。与此同时，在信创战略、数据安全法等监管政策的持续影响下，办公体系作为内外部沟通协作、涵盖人财事物等关键信息的核心工具，实现自主可控，确保企业核心信息数据资产不受侵害，已成为央国企长久经营的关键举措。伴随企业办公模式逐步向智慧化办公演进，央国企的核心需求如下：38|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 图 16：央国企对智慧办公平台的核心需求 构建覆盖办公核心场景的统一管控平台，实现信息在组织内部的集中管理和共享，大幅提升组织协同构建覆盖办公核心场景的统一管控平台，实现信息在组织内部的集中管理和共享，大幅提升组织协同效率。效率。传统办公模式下，央国企尤其大型和集团型央国企内部各个系统之间处于割裂状态，存在多入口频繁登录、信息难共享、审批流程繁琐、文件流转慢等问题，办公效率低、员工办公体验差。央国企需要重点围绕信息处理、文档处理、沟通交流等组织办公核心场景，打造统一的管控平台，并能够与 OA 系统、财务系统、CRM 系统、人力资源管理系统等业务及管理系统进行融合打通，实现信息的集中管理和共享，提高工作效率和协同能力。强化人工智能与办公应用的深度强化人工智能与办公应用的深度融合，以智能化工具赋能办公效率显著提升。融合，以智能化工具赋能办公效率显著提升。企业传统信息化办公虽已经打破地域限制和空间阻隔，让更高效的信息传递和深度协作成为可能，但普遍缺乏智能化的应用和工具，在文档编辑、会议纪要撰写、资料检索等方面仍需要耗费较多的人力成本。随着人工智能等技术在办公场景的深度应用，央国企需要借助智能化的内容生成能力、人机交互能力和非结构数据处理能力，推动数字办公体系走向更加智能化，显著提升整体办公效率。例如，智能化会议纪要生成、代办事项自动梳理等，可以极大节省会议内容的同步时间。39|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 灵活构建各类办公应用，敏捷高效支持业务管理需求灵活构建各类办公应用，敏捷高效支持业务管理需求。传统办公信息化系统多为独立部署实施，且之后缺乏可持续的运营管理。央国企需要借助平台化能力，根据组织管理需求灵活进行应用功能开发、系统运维及持续运营，促进数字办公平台在整个集团内部更好地运转。打造统一安全防控体系，为智慧办公价值释放创建安全可控的环境。打造统一安全防控体系，为智慧办公价值释放创建安全可控的环境。办公系统贯穿企业上下，涉及企业所有部门，涵盖人、财、事、物等关键信息或保密信息。过去央国企大多依靠不同办公软件所具备的内生的独立安全机制进行防护，整体协同性不足，安全漏洞较多。因此，央国企需要构筑安全可控的办公系统，应用整体性的安全防控解决方案，保障信息数据安全、网络安全和应用安全。甲方选型建议：甲方选型建议：央国企在进行智慧办公厂商选型时，首先，应当重点关注厂商对于央国企业务流程和信息交互需求的理解能力，确保能够提供高度集成和协同的智慧办公平台，并具备央国企智慧办公项目落地实施经验。其次，还需要关注厂商对底层大模型的集成和产品化能力，能够构建基于办公场景的智能化应用，深度赋能办公效率提升。此外，也需要考察厂商的团队稳定性，能够提供持续的支持和维护服务，确保智慧办公平台的稳定运行和安全性。厂商能力要求：厂商能力要求：深刻理解央国企的办公场景和流程，提供功能丰富、高度集成的统一智慧深刻理解央国企的办公场景和流程，提供功能丰富、高度集成的统一智慧办公平台。办公平台。厂商需对办公领域有深刻的行业 Know-how，能够针对央国企办公体系的特点和需求，构建统一的数字化管控平台，全面覆盖多级组织管理、公文管理、会议管理、智慧党建、督查督办等日常办公场景，助力提升组织办公效率和综合管理水平。同时，厂商所提供的智慧办公平台需具备高度集成能力，能够与 ERP、CRM等系统的各项业务、流程、管理及运营等集成连接，实现跨组织、跨系统的信息、数据共享和协作。40|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 基于自研或整合的大模型等基于自研或整合的大模型等 AIAI 底层能力，提供丰富的智能化办公工具。底层能力，提供丰富的智能化办公工具。大模型技术的成熟和商业化推广，为上层办公应用的智能化发展提供了重要支撑。厂商需能够通过自建大（小）模型能力或以 API方式调用不同厂商的大（小）模型能力，配置丰富的智能化办公工具，如智能化会议纪要生成、公文智能协作、合同自动生成等，提升整体办公效率。具备低代码平台开发能力，支撑央国企自主开发各类办公应用。具备低代码平台开发能力，支撑央国企自主开发各类办公应用。厂商需基于微服务架构、低代码中台构建智慧办公平台，赋能央国企用户拥有自主开发软件的能力，灵活按需搭建各类智能化办公应用，如电子公文传输系统、督查督办管理系统等，实现业务与功能上的横、纵向扩展，满足不同业务场景的持续迭代需求。技术自主可控，具备牢固的安全防护能力。技术自主可控，具备牢固的安全防护能力。一方面，智慧办公平台应为自主研发，全面适配国产主流软硬件，能够为央国企提供自主可控、全栈信创的数字化办公能力。另一方面，厂商需能够提供先进的数据安全技术和严格的数据保护措施，如恶意行为精准监控、自动实时告警、内容过滤机制、数据加密传输、权限控制、安全认证等，有效确保数字办公体系下的网络安全、系统安全、应用安全以及数据安全。图 17：智慧办公厂商能力要求 41|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 入选标准：入选标准：1.符合智慧办公市场的厂商能力要求；2.近一年在该市场服务央国企客户数 10 家以上；3.近一年该市场相关服务收入规模在 5000 万元以上。42|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 代表厂商评估：代表厂商评估：中航国际金网中航国际金网 公公司司介绍：介绍：中航国际金网隶属中国航空工业集团有限公司，作为集团重点发展子企业，肩负数字技术产业化发展重要使命，是航空工业集团“云平台、智慧供应链平台、综合业务管理平台和网络安全平台”建设和运营支撑单位。公司长期致力于云计算和信息安全基础技术创新，为党政军企客户提供安全可信、敏捷高效的云产品与行业解决方案，是国内领先的国防军工数字化服务提供商，已成为国家级“专精特新”小巨人企业、国家高新技术企业，承担国家重大研发专项工程。产品服务介绍产品服务介绍：中航国际金网拥有十余年产业数字化经验，借助大数据、云计算、人工智能等先进技术，构建覆盖蓝擎云、信创超融合蓝擎办公云平台、供应链协同平台、供应链采购平台等产品解决方案，全面为航空产业赋能。区别于传统 OA 厂商满足企业办公自动化协同的需求，信创超融合蓝擎办公云平台融合行业深刻know-how 和最佳实践经验，面向航空、党政军及其他军工单位，满足大型组织或企业的统一管控、智能化办公、统一安全防护、灵活应用开发等需求，助力构建智能、高效、灵活、安全的数字化工作平台，全面赋能企业生产办公提质增效。信创超融合蓝擎办公云平台采用采用“3 2”“3 2”总体架构，以安全管理和集成服务为支撑，全面融合云基础总体架构，以安全管理和集成服务为支撑，全面融合云基础设施、通用设施、通用中台和办公应用，构建全栈融合的多场景一体化产品中台和办公应用，构建全栈融合的多场景一体化产品。其中，基础层以蓝擎云、虚拟机、国产服务器、容器化、缓存、数据库为底层基座；中台层融合低代码开发平台、门户中台、消息中台、43|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 流程中台、文档中台、身份中台等业内领先中台能力，灵活支撑上层办公应用开发；应用层覆盖综合门户统一入口、公文管理、行政管理、人事管理、综合搜索、会议管理、综合管理、党建文宣、流程中心、项目管理、知识管理等多场景应用，全方位实现企业“人、财、事、物”数字化。信创超融合蓝擎办公云平台具备中台融合打通能力、信创国产化、蓝擎云底座支撑中台融合打通能力、信创国产化、蓝擎云底座支撑三大产品特征。首先，该平台具备强大的中台融合打通能力，能够将行业先进的消息中台、流程中台等中台能力进行融合，结合低代码开发平台提供灵活的定制化开发适配能力，并沉淀全流程数据资产，形成平台化、服务化能力以支撑上层办公应用的快速变化。其次，该平台核心技术自主可控，全面适配主流国产软硬件，满足央国企信创替换的整体要求。最后，作为办公平台的底座支撑，蓝擎云平台聚焦企业私有云场景，拥有完全自主知识产权和国家保密局的保密测评认证，能够深度融合基础软硬件、通用中台和办公应用。图 18：信创超融合蓝擎办公云平台的产品功能架构 44|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 厂商评估：厂商评估：中航国际金网凭借深刻的航空行业 Know-How、大型企业组织数字办公实践经验及强生态联合能力，打造集全栈融合、强大中台融合打通、智能办公、安全合规等优势为一体的信创超融合蓝擎办公云平台，助力央国企全面提高工作效率和协同能力。图 19：中航国际金网核心优势 深耕航空领域十余年，拥有对大型头部企业管控模式和需求把握的独特认知，具备强大的数字化架构深耕航空领域十余年，拥有对大型头部企业管控模式和需求把握的独特认知，具备强大的数字化架构顶层设计能力顶层设计能力。中航国际金网具备全面的数字化架构视野，能够深刻理解航空企业的办公核心场景及对应的关键要素、任务、流程等，将集团总部办公管理的经验智慧与央国企最佳实践经验融合到产品设计中，依托微服务、平台化架构能力，构建贴合航空业务场景的数字办公解决方案，并形成标杆效应逐步推广至党政军、央国企及其他军工单位。目前，信创超融合蓝擎办公云平台已经在中国航空工业集团整个超大规模企业得到完整验证，其中商网办公平台能够满足日活二十万人在线办公的场景需要，涉密网已经在集团以及昌飞等子公司上线应用。全栈融合，提供低成本、高适配的多场景办公一体化平台全栈融合，提供低成本、高适配的多场景办公一体化平台。中航国际金网满足大型组织或企业的统一管控需求，综合运用自身及生态合作伙伴的产品技术能力，全面融合信创服务器、数据库、操作系统、中间件等软硬件，门户中台、消息中台、低代码开发平台等通用中台，综合门户统一入口、公文管理 45|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 等办公应用，以及流版签、浏览器、电子签章等延伸应用，构建全栈融合的多场景办公一体化产品，解决央国企过去单独采购软硬件办公产品存在的适配难度大、成本高、人力投入大等痛点。具备强大的中台融合打通能力，助力央国企高效实现数据价值释放和灵活应用开发。具备强大的中台融合打通能力，助力央国企高效实现数据价值释放和灵活应用开发。首先，依托自主创新能力和生态合作能力，中航国际金网能够将业内成熟的门户中台、消息中台、流程中台、文档中台、低代码平台等产品进行融合，打造行业领先的中台能力，并基于统一的底层数据库实现全流程数据打通，支撑上层智能化办公应用。以公文管理为例，央国企在依托低代码开发平台完成应用表单配置的同时，可直接调用文档中台完成文档在线编辑，调用流程中台完成公文审稿、和稿到发文的全过程，调用门户中台完成公文待办统一推送。其次，基于深刻的军工、航空等行业理解，中航国际金网具备对低代码开发平台及其他中台的二次开发能力，能够提供贴合行业特性的低代码平台、办公应用；最后，先进的低代码开发平台赋能央国企用户掌握中台化能力，独立进行办公应用开发和产品销售，在助力降低 IT 开发运维成本的同时，促进商业模式创新和业务增收。基于丰富的智能化办公应用，助力央国企实现智慧办公基于丰富的智能化办公应用，助力央国企实现智慧办公。中航国际金网积极将大模型能力与办公场景深度融合，能够提供丰富的智能化工具和应用，如公文智能写作、RPA 工单审批、会议纪要智能生成、合同自动生成、智能客服、智能语音交互等，大幅提升央国企整体办公效率。例如，利用大模型对各类型公文、法规、政策等的训练，可自动生成符合规范、专业标准的公文和文案，智能推荐给相应人员完成流程审批，显著提升办公工作效率；大模型能够实现智能化会议纪要生成、代办事项自动梳理和跟踪等，可以极大节省会议内容的同步时间。全栈信创适配、满足保密合规要求，高标准保障数字办公平台的安全合规全栈信创适配、满足保密合规要求，高标准保障数字办公平台的安全合规。中航国际金网信创超融合办公云平台为 100%自研产品，核心技术自主可控，且全面适配国产化操作系统、服务器、数据库、中间件、终端计算机、浏览器等，满足央国企信创替换的整体要求。同时，该平台满足国家分保/等保 46|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 的安全建设要求，从三员管理、数据加密、登录安全、用户安全等多维度构建安全管理措施，助力央国企办公体系更加安全可靠，确保数据安全、系统安全和网络安全。典型客典型客户：户：航空工业、昌飞、北京航空制造工程研究所 47|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 入选厂商列表入选厂商列表 48|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 5.入选厂商列表 49|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 50|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 51|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 52|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 关于厂商全景报告 l 爱分析厂商全景报告面向数字化市场的甲方用户，由爱分析定期撰写并公开发布，为甲方采购旅程中的数字化规划、厂商选型等环节，提供决策依据和支撑。l 报告提供所覆盖领域的数字化市场全景地图、特定市场定义与入选标准，以及入选厂商列表、代表厂商评估等研究成果。l 甲方用户可以依据入选厂商列表，拟定潜在供应商名单，并通过爱分析第三方评估，了解厂商在特定市场的产品服务优势，选择合适的厂商进行选型。53|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 关于爱分析 爱分析是中国领先的数字化市场研究与咨询机构，成立于中国数字化兴起之时，致力于成为决策者最值得信任的数字化智囊。凭借对新兴技术和应用的系统研究，对行业和场景的深刻洞见，爱分析为数字化大潮中的企业用户、厂商和投资机构，提供专业、客观、可靠的第三方研究与咨询服务，助力决策者洞察数字化趋势，拥抱数字化机会，引领中国数字化升级。54|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 研究与咨询服务 技术研究技术研究 客户洞察客户洞察 行业研究行业研究 新兴技术研究，厂商能力调研，助力数字化最优决策 企业用户需求及实践调研，辅助制定业务与市场策略 行业数字化趋势与实践研判，辅助业务与战略决策 商商业业研究研究 品牌品牌&营销营销 投资研究投资研究 基于研究、数据和案例调研积累，辅助业务可靠落地 权威背书，树立行业地位；教育市场，精准触达客户 成熟方法论，一手数据，助力研判机会、稳健投资 联系我们 联系人：李喆 邮箱： 手机/微信：135-2162-2835 55|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 法律声明 此报告为爱分析制作，报告中文字、图片、表格著作权为爱分析所有，部分文字、图片、表格采集于公开信息，著作权为原著者所有。未经爱分析事先书面明文批准，任何组织和个人不得更改或以任何方式传送、复印或派发此报告的材料、内容及其复印本予任何其它人。此报告所载资料的来源及观点的出处皆被爱分析认为可靠，但爱分析不能担保其准确性或完整性，报告中的信息或所表达观点不构成投资建议，报告内容仅供参考。爱分析不对因使用此报告的材料而引致的损失而负上任何责任，除非法律法规有明确规定。客户并不能仅依靠此报告而取代行使独立判断。北京爱分析科技有限公司 2022 版权所有。保留一切权利。56|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告 57|2023 爱分析央国企数字化厂商全景报告

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服务管理观点|汽车行业|公开资料汽车企业面临的服务机遇紧跟客户偏好变化，提供相应的出行服务，释放品牌价值1/102/10目录3 飞速迈入可持续移动出行新时代4 拥抱服务思维，融合传统与技术5 以客户为中心，提供灵活的服务体验6 实施全面的服务备件管理，提升供应链韧性7 全面整合投诉与质量管理8 按需提供一切即服务，持续开展客户互动9 实施服务管理，引领汽车行业的未来3/10飞速迈入可持续移动出行新时代目前，汽车行业最显著的一个发展趋势是，售后服务模式兴起。从自动化的客户互动到基于联络中心的客户互动，再到订阅、续订和客户培育计划，各种个性化的客户服务陆续涌现，为企业带来稳定且更加可预测的营收增长。1现在，越来越多的汽车企业开始选择实施服务管理，并将其作为市场推广战略。毕竟，服务受外部环境变化的影响通常较少，并且能在经济活动放缓时为企业提供稳定的现金流。如今，全球售后服务业务的平均运营利润大约是新销售订单的 2.5 倍。2 原因很简单：在不确定时期，维护或选择性地升级现有产品对客户来说是一项必要且更加可持续的策略。在汽车行业，企业要想创新，不能只是单纯地顺应元趋势，例如互联、自动驾驶和电气化等，还需要革新体验，在便捷性、速度、可靠性、成本效益和可持续发展方面，满足客户不断提升的期望。1.“汽车行业的智慧企业”，SAP，2022 年。2.Rise of Aftermarket Services（售后服务的兴起），Deloitte Insights，2020 年。4/10拥抱服务思维，融合传统与技术客户的需求和期望瞬息万变，因此追踪客户体验的变化情况极具挑战性。但问题是，汽车行业有许多重要的产品和服务，这些产品和服务影响着企业当前和未来的竞争力，甚至在塑造着我们的世界。虽然一些地区或行业受到的冲击可能更大，但汽车企业必须围绕三大核心要务，优化传统业务模式，打造下一代创新服务：重塑：交付智能产品并收集数据，打造创新型服务，包括基于使用量或基于成果的服务，从中实现盈利，从而实现营收增长 精准化：加强互联，并与现有客户群签订服务等级协议，从而更高效地优化和调用资源，降低成本，同时提升客户体验 变革：主动提供“数据即服务”，提升设备效能，延长设备寿命通过持续提供主动的沉浸式服务体验，企业可以提高客户忠诚度，推动营收增长和业务扩张。为此，企业可以推出月度服务订阅业务或者按使用量付费的服务订阅业务，而不是开展一次性交易或销售。例如，汽车企业可以构建数字化业务合作伙伴网络，从而基于车辆数据提供捆绑式移动出行服务和订阅。这样的数字化网络可以提供极具竞争力的保险套餐，帮助客户优化可持续发展足迹，并确保驾驶员能够及时获得维护服务。这样，企业就能充分利用持续高效的服务业务模式，专注于提升产品性能和可靠性，提升驾乘体验，同时尽可能减少环境影响。许多制造企业的服务利润占到了其总利润的 40%-50%。“Rise of Aftermarket Services”（售后服务的兴起），Deloitte Insights，2020 年。以客户为中心，提供灵活的服务体验要想提供创新服务，为你的企业和客户同时创造价值，你就不能只专注于生产下一代智能互联产品。你还必须将客户亲密度打造成自身的差异化优势，并抵御产品同质化风险，同时开辟新的收入来源，提高利润率。你可以从产品生成的数据入手，重构服务管理运营，整合客户体验的各个环节，包括交易和销售订单确认、质量管理、客户互动等。借助人工智能(AI)、物联网和预测性分析等技术，你可以顺畅推进流程的每一环节，始终保持高效、可靠且可持续的业务运营。为了进一步说明企业如何通过数字化转型来把握这一机遇，我们列举了三个用例，帮助你在端到端客户之旅中统一协调服务流程。实施全面的服务备件管理 整合投诉与预测性质量管理 按需提供一切皆服务(XaaS)5/106/10实施全面的服务备件管理，提升供应链韧性采用全面的服务备件管理方法，企业能够在应对行业挑战的同时，提高供应链韧性。在整个过程中，通过在恰当的时刻以数字化方式自动与相关方开展互动，企业可以快速响应客户需求变化，提高产品可用性，并减少库存投资。（参见图 1）例如，某经销商的服务部门对车辆进行 60,000 英里常规保养。在更换机油、轮换轮胎、加注液体和进行多点检查后，负责为车辆进行保养的机修工发现车顶饰条开裂松动。尽管汽车制造商已发布针对该车型和生产年份的召回公告，但经销商仍需订购该部件，并另行安排时间进行安装。下单时，系统会提醒客服人员原装件因存在缺陷已不再生产，建议订购其他部件替代。于是，客服人员根据供应商现有的库存交付周期，确认替代部件的销售订单和交货时间。图 1：服务场景 实施全面的服务备件管理三天后，OEM 得知供应商无法按期交货，原因是当地即将出现四级飓风，导致工厂需要关闭一段时间，且持续时长未知。OEM 立即将情况通知经销商的客服人员，并及时告知最新信息。然后，客服人员向客户解释延误原因，并在原定日期两个月后重新安排更换日期。与此同时，OEM 的计划人员将供应商工厂关闭至少一周的情况录入计划系统。随后，系统根据需求重新计算所要采购和配送的部件数量。经销商的仓库也做好了准备，他们将利用集成的自动化服务备件仓储和配送流程，高效地接收、存储和发放部件。部件到货后，即刻与相应的订单匹配，并如约运送给客户。不仅如此，客户到达预约地点后，机修工已经现场完成了维修工作。经销商创建 A 部件 销售订单发现互动履行交易评估交付供应商通知 OEM 延迟交货计划人员自动重新计算整个 网络所需的采购量仓库接收、存储和 发出货物用 B 部件替换销售订单中的 A 部件，并根据供应商 交付周期确认订单OEM 通知服务中心，服务中心将新的 交货日期告知客户计算配送数量，确保高效交付使用替换件，按时完成出库运输135724687/10全面整合投诉与质量管理在供应链的各个环节和车辆生命周期的各个阶段，产品都可能出现问题。然而，在解决质量相关问题的过程中，企业很难与内外部利益相关方开展透明的协作。但在处理和解决偶尔和经常出现的质量问题时，对关键缺陷进行实时监控和分析又至关重要。（参见图 2）假设你负责管理不同利益相关方（包括供应商、OEM、经销商和客户）在价值链中提交的投诉。借助集 ERP、投诉处理、数据仓库和质量问题处理等解决方案于一体的集成式云系统，你能够一次性对比所有投诉。系统中基于 AI 的算法能够快速查明根本原因，并确定纠正措施和预防措施。高管团队批准你的建议后，你便可以在整个供应网络共享相关信息，并对影响车辆性能和质量的缺陷部件发起召回。经销商向受影响的客户发送通知邮件，建议他们安排时间进行免费更换。客户车辆维修完成后，经销商通过你公司的购回计划退还缺陷部件。随后，你将退款记入经销商账户。最后，经销商和客户对事件处理结果都非常满意，但你的工作尚未结束。你可以使用同一系统提交针对供应商的投诉，要求供应商找出缺陷的根本原因，并实施纠正和预防措施。随后，部件从你的仓库运回至供应商。不论你是否继续与该供应商合作，供应商都可以立即开具贷项通知单，用于抵扣下次采购的费用，或通过你首选的付款方式退款。图 2：服务场景 整合投诉与质量管理经销商在检查或收货过程中发现缺陷部件客户投诉供应商收回部件经销商将缺陷部件 退还汽车企业针对缺陷部件，向供应商提出投诉缺陷部件退还供应商机修工查找根本原因，并更换部件向经销商开具贷项通知单，解决债务问题要求供应商解决问题提出索款，由部件供应商结算135724688/10按需提供一切即服务，持续开展客户互动随着技术和数字化不断发展，一切皆服务(XaaS)等新业务模式正在汽车行业迅速普及。XaaS 有助于弥补市场和经济波动造成的营收损失。此外，与完全基于产品的业务模式相比，XaaS 还能帮助企业提高利润，并增强供应链韧性。（有关场景示例，参见图 3。）例如，嵌入车辆中的物联网传感器生成的数据可以与企业内部 ERP 和数字化车辆中心共享。这样一来，当车辆检测到问题（例如前排乘客座椅的加热功能损坏）并发送报告后，企业、驾驶员和 OEM 都能第一时间知晓。尽管故障警报自动触发了空中下载(OTA)软件更新，试图主动解决问题，但座椅加热功能仍然失效。于是，客服人员会联系客户，逐步指导他们重启和更新系统。如果问题依然存在，客服人员会安排当地技术人员前往客户首选地点（例如私人住宅或工作地），现场察看问题。服务计划人员查看工单并更新时间表，确保技术人员和部件都能按时到位，解决车辆问题。技术人员带着需要的部件按照约定的时间到达客户指定的地点。完成维修后，系统根据客户在 OEM 网站上的浏览历史记录，提示技术人员新增座椅冷却功能。最后，座椅加热功能运行良好，客户十分满意，对于新增的冷却功能更是倍感惊喜。不过，客户关系并未就此结束。在 XaaS 流程中，客服人员可以再次与客户互动，向他们发送个性化的邮件，并在邮件中提供调查链接，邀请他们对技术人员的服务及整体品牌进行满意度评价。图 3：服务场景 按需提供一切即服务汽车传感器检测到错误，并发送报告发现思考服务交易反馈客服人员指导客户 完成系统更新计划人员查看并 更新维修订单发现追加销售机会并 完成交易基于空中下载(OTA)技术自动更新软件客服人员为客户 安排现场服务技术人员进行维修企业结束本次服务或 提出改善计划135724689/10实施服务管理，引领汽车行业的未来随着汽车行业越来越关注服务模式，企业必须快速作出调整，提高自身在市场上的差异化优势。这有助于企业超越竞争对手，同时开辟新的收入来源，提高客户忠诚度，并推动可持续发展。SAP 的服务管理解决方案能够有效地帮助企业实施服务转型，实现战略和运营目标。这些解决方案提供了许多基于云的功能，支持联络中心运营、服务和资产管理、众包服务和现场服务等，有助于企业加速实现服务化转型。更重要的是，借助这些解决方案，企业还能提高效率和盈利能力，并降低设备维护成本，制胜未来。了解更多信息如需了解如何借助 SAP 服务管理解决方案，构建基于服务的业务模式，提升竞争优势，请致电当地 SAP 代表或访问我们的网站。联系我们

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服务管理观点|消费品企业|公开资料消费品企业面临的服务机遇提供动态、互联且值得信赖的服务，超越消费者期望1/112/11目录3 打造卓越体验，提高消费者满意度，并增加营收4 拥抱服务思维，提高品牌忠诚度5 提升服务管理的韧性和效率6 基于统一的真实数据源，处理整个企业内的投诉7 实现工作流自动化，简化产品召回流程8 加快家用电器的现场维修流程9 提供令人满意的奢侈品返厂维修服务10 实施服务管理，引领消费品行业的未来3/11打造卓越体验，提高消费者满意度，并增加营收当今内部流程方面的技术进步令人惊叹，其中最显著的一点是服务货币化业务模式的创新。近期，市场上兴起了很多新业务模式，包括基于使用量的计费模式、数字化增值服务、订阅模式以及产品交付服务，这些业务模式都能为企业带来稳定且更加可预测的营收增长。现在，越来越多的消费品企业开始选择实施服务管理，并将其作为市场推广战略。这种转变是有因可循的。毕竟，服务受外部环境变化的影响通常较少，并且能在经济活动放缓时为企业提供稳定的现金流。随着人们越来越多地通过消费来推动世界朝她们期望的方向改变，消费品行业必须拓展自身的价值，不能再只是生产和交付令人满意且值得信赖的创新产品，而是应大胆创新业务模式，持续满足甚至超越消费者的期望。4/11拥抱服务思维，提高品牌忠诚度快速、可靠的服务是整体消费者体验的关键内容。企业如果能快速解决问题，满足消费者期望，让他们始终感受到企业的支持并获得愉悦的体验，就可以显著提高品牌忠诚度，并打造富有价值和盈利能力的创新业务模式。因此，关键业务模式场景的创新正在重塑消费品行业的需求和偏好，影响品牌当前和未来的竞争力。虽然一些地区或行业受到的冲击可能更大，但消费品企业必须围绕三大核心要务，优化现有服务并实现服务创新：重塑：收集消费者数据，打造创新型服务，包括基于使用量的服务，提升购买体验和产品体验的价值，从中实现更多盈利，从而推动营收增长 精准：加强互联，并提供订阅业务，从而更高效地优化和调用资源，降低成本，同时提升消费者体验 变革：主动提供“数据即服务”，提升设备效能，延长设备寿命通过持续提供主动的沉浸式服务体验，品牌可以提高消费者忠诚度，推动营收增长和业务扩张。为此，企业可以推出月度服务订阅业务，而不是开展一次性交易。比如，实现品牌互动数字化后，企业可以构建由数据驱动的互联生态系统，打造全新的服务，进而提高产品利润率，降低成本，并为消费者创造更多价值。通过这种方法，企业可以充分利用持续高效的服务业务模式，专注于提升产品可靠性，优化业务成果，同时尽可能减少环境影响。提升服务管理的韧性和效率要想提供创新服务，为你的企业和客户同时创造价值，你就不能只专注于打造下一代智能购物体验和产品体验。你还必须将消费者信任打造成自身的差异化优势，并抵御产品同质化风险，同时开辟新的收入来源，提高利润率。你可以从产品生成的数据入手，重构服务管理运营，整合消费者体验的各个环节，包括首次购买、使用、保修、返厂维修和现场维修、计费以及财务。借助人工智能(AI)、物联网和机器学习等技术，你可以顺畅推进流程的每一环节，始终保持高效、可靠且可持续的业务运营。为了进一步说明企业如何通过数字化转型来把握这一机遇，我们列举了四个用例，帮助你在端到端消费者之旅中统一协调服务流程。投诉管理 产品召回管理 家用电器的现场维修和更换 奢侈品的返厂维修和零部件更换5/116/11基于统一的真实数据源，处理整个企业内的投诉随着法规要求日趋收紧、产品和产品组合越来越复杂，以及成本持续攀升，投诉管理成为了消费品企业一个越来越严峻的问题。一旦管理不当，企业将面临巨大风险，比如，违规、严重的业务中断、营收损失、消费者忠诚度下降等。实现数字化转型后，企业能够打造动态的投诉管理流程，全程提供值得信赖的互动体验。每个环节都将依托统一的生态系统运行，而该生态系统不仅打破了不同部门之间的壁垒，还提供精简、互联的流程和增强的数据管理功能（见图 1）。例如，一位消费者致电你们公司的服务热线，投诉自助退货流程。来电被转接至相应的品牌专家，同时系统根据消费者调查和产品历史记录，自动生成投诉记录。品牌专家对投诉进行归类后，系统立即基于卓越实践创建问题解决工作流，并付诸行动。图 1：服务场景 投诉管理基于工单类型，系统提供一系列步骤指导，确保 精准解决问题，并提供符合企业政策和目标的服务体验。当问题得到令消费者满意的解决后，基于会话式人工智能的解决方案会评估消费者的情绪及其对新的追加销售产品的接受程度。结束通话前，品牌专家收到通知，提示其向消费者简要介绍追加销售的个性化产品。和预期一样，该消费者对这款个性化产品很感兴趣，并希望立即购买。于是，系统开始处理订单，消费者将收到有关交付详情（如交易处理进度、承诺交货日期）的电子邮件通知。同时，品牌专家关闭服务请求，服务部门收到有关如何改进消费者体验的报告。客户主动联系 服务部门发现思考服务追加销售反馈根据投诉类型，创建解决流程利用人工智能评估客户情绪，并据此确定后续行动处理客户的 追加销售订单来电被转接至专家，系统自动生成投诉记录逐步解决问题基于客户洞察，制定 个性化的追加销售方案完成流程闭环，确定改进方向135724687/11实现工作流自动化，简化产品召回流程简化产品召回和退货流程，有助于企业赢得和维持消费者信任（见图 2）。尤其是如果企业能够迅速识别并召回缺陷产品，避免消费者因产品性能不佳或质量问题受到影响，这种效果会更加显著。利用智能技术，消费品企业能够更快地下架缺陷产品，将其撤出分销网络。例如，借助预测性分析技术，你可以检查数千种配件或零部件的性能故障或质量问题。此外，你还可以快速找到问题产品批次，并追踪流向特定制造工厂、组件、仓库或物流提供商的问题产品。经完善后的产品召回流程会是怎样的呢？员工发现产品缺陷后，在系统中自动打开召回工单，输入受影响的产品序列号，确定可能已收到缺陷产品的分销点。系统向报告中确定的仓库、零售商和客户发出通知，告知其将产品下架，并提供免费订购替换商品的说明。收到替换品订单后，你公司的计划人员恰当安排履行和交付订单的承诺日期，并向订单联系人发送追踪链接。同时，你们公司启动专用渠道，受理来自仓库、零售商及客户的电话、电子邮件和聊天通信，为他们额外提供支持，解答他们有关产品召回的咨询。最后，替换品准确、安全、准时地交付到各方手中，所有人的期望都得到满足。但是，召回流程并未结束。在召回和退货流程中，你的企业可以确定待改进之处并发掘机遇，再次为消费者推荐个性化产品，促使消费者未来继续购买你的产品。图 2：服务场景 产品召回和退货管理发现缺陷产品发现思考服务反馈根据序列号 找到受影响的分销点安排并交付替换品替换品准确、安全、准时地送达自动创建 并打开召回工单迅速通知仓库、零售渠道及客户开通全渠道热线，受理召回咨询完成流程闭环，确定改进方向135724688/11加快家用电器的现场维修流程对于家用电器现场维修流程，企业可以实现数字化和自动化，确保在恰当的时刻与客户互动，这有助于打造令消费者满意的整体体验，同时提高企业的盈利能力。你可以确保快速、彻底地解决产品问题，从而提高消费者忠诚度，同时提升流程效率，并降低运营成本（见图 3）。假设你的企业销售的冰箱内置了物联网传感器，可以为消费者生成性能数据。但是这一次，传感器检测到异常，并发出了警报。为了找出警报产生的原因并加以解决，消费者决定访问你们的网站，通过咨询聊天机器人来排查故障。遗憾的是，这种自助服务未能提供解决方案，该消费者的冰箱依然面临意外停机风险。为此，消费者选择上报该问题，并在公司网站上提交了服务请求，希望联系人工客服。之后，自动化流程工作流基于算法，综合考虑每位客服人员的经验、技能、地区、语言能力和工作安排等因素，为其选择合适的专家。接到分配的服务请求后，客服人员查看服务请求链接的消费者资料，评估消费者登记的产品配置和规格、服务历史记录、聊天记录和保修协议。客服人员批准保修索赔，系统自动创建服务工单。下一步，客服人员借助基于云的服务平台，根据消费者的时间，安排合适的技术人员上门服务，并将后续安排告知消费者。更重要的是，现场服务技术人员会在约定时间前往消费者家中，评估问题并维修产品。技术人员成功完成现场维修工作，并记录好解决方法。关闭服务请求前，客服人员向消费者发送一封个性化邮件，邀请消费者参与一项小调查，对技术人员的表现作出评价。完成索赔流程后，客服人员还会根据消费者反馈，思考有待改进之处，以便未来更好地处理服务来电。图 3：服务场景 家用电器现场维修与更换收到来自客户的 保修索赔发现思考服务更新反馈索赔获批后，自动创建服务工单客服人员联系客户，告知后续安排现场技术人员 解决问题并做好记录批准或拒绝保修索赔提供保修服务或赔偿安排合适时间 进行现场维修完成索赔流程，确定改进方向135724689/11提供令人满意的奢侈品返厂维修服务对于奢侈品的故障诊断和维修服务，消费者往往抱有很高的期望。他们希望获得无缝、快速、透明和便捷的服务体验，期待企业能够进行清晰的沟通，提供准确的解决方案，并兑现品牌承诺（见图 4）。实现返厂维修服务数字化，有助于企业提供消费者期望的客户体验。例如，某消费者的手表出现故障，但仍在三年保修期内，于是他前往当地零售商处，要求退货。销售人员收下手表，并告知消费者可以修理。听闻此消息后，消费者非常高兴并同意接受维修服务。销售人员记录退货信息，申请让维修技术人员进行故障诊断，并将手表及相关文档发送至仓库。仓库收到手表后，技术人员进行故障诊断，并联系零售商，告知其手表出现的问题、维修费用以及预计交付时间。之后，奢侈手表零售商向消费者发送电子邮件，详细说明后续安排、费用和交付日期。消费者随即给出答复，表示同意各项维修条款。零售商批准维修计划后，技术人员立即开始修理手表。技术人员完成维修工作，并在业务系统中记录实际维修时长以及使用的零部件。系统自动生成登记文档，并创建退货单据及相关收货单。随后，手表被送回零售商处。消费者非常高兴地从零售商处取回手表。销售人员关闭索赔流程，并向消费者发送一封个性化的邮件，为其提供可用于下次购物的定制优惠，或者一次免费服务检查。此外，邮件中还包含一个小调查的链接，供消费者对整体服务表现作出评价。消费者完成调查后，反馈信息返回至零售商、仓库和奢侈品牌，用于帮助确定服务体验的待改进之处。图 4：服务场景 奢侈品的返厂维修和零部件更换客户将手表退还零售商或直接退回工厂发现思考服务更新反馈仓库收到手表奢侈品牌联系客户，告知后续安排系统生成登记文档，并创建退货单据及相关收货单客服人员记录退货，请求进行故障诊断技术人员对手表 进行故障诊断技术人员完成维修，并确认维修时长以及 使用的零部件完成索赔流程，确定改进方向1357246810/11了解更多信息如需了解如何借助 SAP 的服务管理解决方案，构建基于服务的业务模式，提升竞争优势，请致电当地 SAP 代表或访问我们的网站。实施服务管理，引领消费品行业的未来随着消费品行业越来越关注服务模式，企业必须快速作出调整，提高自身在市场上的差异化优势。这有助于企业抵御产品同质化风险，同时开辟新的收入来源，提高消费者忠诚度，并推动可持续发展。SAP 的服务管理解决方案能够有效帮助企业实施服务转型，实现战略和运营目标。这些解决方案提供了许多基于云的功能，支持众包服务、现场服务、联络中心运营、服务和资产管理等，有助于企业加速实现服务化转型。更重要的是，借助这些解决方案，企业还能提高效率和盈利能力，并降低设备维护成本，制胜未来。联系我们

60人已浏览 2023-10-14 10页 5星级

?3?4?5?6?7?8?9?11?12?13?14?15?16?17?18?19?21?22?23?25?26?27?101613 62549 8929 109852 70634 9800 8.11.

47人已浏览 2023-10-12 196页 5星级

希格玛会计师事务所和君常明联合发布陕西省国企平台高质量发展研究报告20232023陕西省4国企平台高质量发展研究报告区域特点基本情况区域分布信用评级资产规模债务水平经营能力 收益质量 年度变化 区域贡.

24人已浏览 2023-10-11 53页 5星级

 ?1?|?2023?1?|?2023?报告编委 报告指导人 黄勇 爱分析 合伙人&首席分析师 报告执笔人 孟晨静 爱分析 分析师?2?|?2023?目录 1.研究范围定义 4 2.市场洞察 6 2.1 2023 年数据科学与机器学习平台市场规模达到 55 亿元 6 2.2 大模型将升级平台使用体验，成为厂商差异化竞争关键 7 2.3 数据科学与机器学习平台厂商应满足企业信创需求 9 3.市场分析与厂商评估 12 3.1 数据科学与机器学习平台 12 力维智联 20 4.入选厂商列表 25 关于厂商全景报告 26 关于爱分析 27 研究与咨询服务 28 法律声明 29?3?|?2023?研究范围定义?4?|?2023?1.研究范围定义 研究范围 经济新常态下，如何对海量数据进行分析挖掘以支撑敏捷决策、适应市场的快速变化，正成为企业数字化转型的关键。机器学习算法能识别数据模型，基于规律完成学习、推理和决策，正广泛的应用在金融、消费品与零售、制造业、能源业、政府与公共服务等行业的各种业务场景中，如精准营销、智能风控、产品研发、设备监管、智能排产、流程优化等。企业传统的机器学习虽然能有效支撑业务决策，但由于严重依赖数据科学家，其技术门槛高、建模周期长的特点正成为企业实现数据驱动的阻碍。数据科学与机器学习平台是指覆盖数据采集、数据探索、数据处理、特征工程、模型构建、模型训练、模型部署与发布、模型管理与运营等建模全流程的平台，提供一站式建模服务，能显著提升建模效率、降低建模门槛。数据科学与机器学习平台能支持并赋能企业各业务场景实现智能决策，帮助企业打造数据驱动型组织。本报告对数据科学与机器学习平台市场进行重点研究，面向金融、消费品与零售、制造与能源、政府与公共服务等行业企业，以及人工智能软件与服务提供商的数据部门、业务部门负责人，通过对业务场景的需求定义和代表厂商的能力评估，为企业数据科学与机器学习平台的建设规划、厂商选型提供参考。厂商入选标准 本次入选报告的厂商需同时符合以下条件：l 厂商的产品服务满足市场分析的厂商能力要求；l 近一年厂商具备一定数量以上的付费客户（参考第 3 章市场分析部分）；l 近一年厂商在特定市场的收入达到指标要求（参考第 3 章市场分析部分）。?5?|?2023?市场洞察?6?|?2023?2.市场洞察 2.1 2023 年数据科学与机器学习平台市场规模达到 55 亿元 图 1 2022-2026 年数据科学与机器学习平台市场规模 据爱分析推测，2022 年数据科学与机器学习平台市场规模为 41 亿元，2023 年将达到 55 亿元，同比增长35%。未来爱分析测算2026 年数据科学与机器学习平台市场规模将达到154 亿元，2022-2026 四年CAGR 为40%。未来几年，数据科学与机器学习平台市场的快速增长主要受AI 大模型驱动。ChatGPT 的爆火推升了企业对生成式大模型的认知，也提高了企业对AI 解决方案的预算投入，数据科学与机器学习模型作为AI 解决方案的基础设施建设，将与AI 解决方案一起保持高速增长。?7?|?2023?目前，数据科学与机器学习平台市场在金融、电信、互联网等行业渗透率最高；大中型企业正加速平台落地。分行业来看，受数据体量和质量水平影响，数据科学与机器学习平台在金融、电信、互联网等行业渗透程度较高。大型企业均已通过采购或自建的方式搭建起数据科学与机器学习平台，中型企业也在加速部署落地。其次是政府机构，数据科学与机器学习平台在省级部门单位的渗透率逐渐提升。此外，数据科学与机器学习平台在零售、新能源、工业、医疗等行业的渗透率较低，其中大型企业尚处于引入、筹备阶段。从企业规模来看，大中型企业的业务线条复杂、潜在 AI 应用场景数量可观，且自身技术人员储备充足，从长远来看，使自身具备 AI 建模能力是更持久、性价比也更高的方式，因此待数据条件成熟后大中型企业更倾向引入数据科学与机器学习平台；小型企业业务简单，技术人员有限，更倾向直接从算法商店直接购买成熟的 AI 算法部署实施，实现 AI 应用的快速验证，后续 AI 应用场景增多或是采购的算法不支持个性化业务场景时，才会考虑采购数据科学与机器学习平台。2.2 大模型将升级平台使用体验，成为厂商差异化竞争关键 AI 大模型热潮激发大模型与千行百业的结合，大模型与数据科学与机器学习平台的融合已明确成为数据科学与机器学习平台的进化新方向。数据科学与机器学习平台厂商在功能上区别不明显，平台使用体验成为差异化关键，大模型与数据科学与机器学习平台的融合能有效改善平台使用体验，将成为厂商获取未来竞争优势的发力点。据爱分析调研，厂商对大模型与机器学习平台的融合实践路径主要基于以下三种形式展开：?8?|?2023?图 2 大模型与数据科学与机器学习平台融合形式 通过预训练大模型进行智能标注，如应用 CV 大模型对图片、语义进行智能标注，高效生成训练数据。用大模型对业务创新思路进行快速初步验证。大模型的通用性使得它能快速给出结果，用户可先通过大模型验证业务思路后，再使用数据科学与机器学习平台开发训练小模型以保证模型效果和稳定性。通过大模型实现建模全流程智能化。既有的低代码建模仍需要人工拖拉拽进行配置，过程中也需要对算子细节进行设置，人工操作不可避免，而自动化建模方式下，缺少数据科学家的专业性，只能适用于分类、回归等简单的场景。大模型建模的理想愿景是实现用户通过自然语言与大模型互动，大模型可自动化完成数据准备、模型训练、模型部署全流程。在这个过程中，大模型会为用户提供数据科学家级别的专业引导。这一方式的落地难度系数极高，需完成包括不限于完成从自然语言（NLP）到数据处理（SQL）的转化、数据的图形化、建立模型训练知识库等过程。?9?|?2023?图 3 人通过自然语言与大模型互动智能完成建模全流程 目前，前两种形式已经落地实现，第三种形式还处于研发阶段。2.3 数据科学与机器学习平台厂商应满足企业信创需求 信创国产化已经成为国家发展的重要战略之一。随着信创产业的发展，以金融、政府为代表的领域正沿着从基础设施到支撑平台再到企业应用的思路进行国产化替换，目前，大中型企业及机构在基础设施端的国产替换完成度较高，包括芯片、服务器、操作系统、数据库、中间件等。数据科学与机器学习平台支撑数据资产价值变现的关键环节，且与以上基础软硬件关系紧密，需要适应企业国产化环境。这要求技术厂商尽快完成平台软件与国产化软硬件环境的兼容、适配及认证，保证平台能在国产CPU、AI 加速芯片以及操作系统上稳定运行。?10?|?2023?图4 数据科学与机器学习平台的国产化适配要求?11?|?2023?市场分析与厂商评估?12?|?2023?3.市场分析与厂商评估 爱分析对本次数据科学与机器学习平台项目的市场分析如下。同时，针对参与此次报告的部分代表厂商，爱分析撰写了厂商能力评估。数据科学与机器学习平台 定义：数据科学与机器学习平台是指覆盖数据采集、数据探索、数据处理、特征工程、模型构建、模型训练、模型部署与发布、模型管理与运营等建模全流程的平台，提供一站式建模服务，能显著提升建模效率、降低建模门槛。大模型开发平台也属于数据科学与机器学习平台的范畴。终端用户：金融、消费品与零售、制造与能源、政府与公共服务等行业企业，以及人工智能软件与服务提供商的数据科学家、风控建模人员、营销建模人员、业务分析人员、模型应用人员 甲方核心需求：企业对机器学习的应用越来越广泛。一方面，数据量的激增、算法的突破以及 CPU、GPU、DPU 等多种算力技术的发展，为以机器学习为基础的数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别等技术在企业的应用奠定了技术基础；另一方面，市场环境的快速变化对企业决策敏捷性要求增强，不仅推动企业将机器学习模型应用到营销、广告、风控、生产等更多业务场景，也对模型精度、模型开发敏捷性以及模型应用广度提出更高要求。然而，机器学习技术门槛高、建模周期长，难以满足企业通过基于机器学习模型提升经营效率的需求。?13?|?2023?数据科学与机器学习平台具备工具丰富集成、建模效率提升以及模型资产复用等特点，能充分满足企业对智能应用的需求，正成为企业智能化基础设施的必要构成。不同企业对数据科学与机器学习平台的需求不同，其差异取决于企业自身机器学习建模能力和对算法的需求。1、对于金融、消费品与零售、制造与能源、政府与公共服务等行业企业 除大型金融机构外，传统企业普遍不具备机器学习建模能力。大型金融机构数据科学团队人才完善，对机器学习算法的探索和应用更前沿，如将机器学习模型应用在精准营销、智能风控、产品研发、客户体验管理等多个场景中。但更多的传统企业面临 IT 人才缺失、尚未开始智能化应用或处于局部试验的初期阶段。传统企业对数据科学与机器学习平台的需求主要体现在以下五个方面：图 5 传统企业对数据科学与机器学习平台的需求?14?|?2023?1）降低机器学习建模门槛，使非专业建模人员也能掌握机器学习建模技术，赋能业务。传统机器学习建模技术门槛高，需要组建专门的数据科学团队，包括数据工程师、数据科学家、开发工程师等，人力成本高昂。传统企业希望能降低机器学习建模门槛，如平台能实现数据自动处理、自动特征工程、图形化建模或自动建模等功能，使非专业的业务人员也能快速开展建模工作，广泛赋能业务，实现普惠 AI。2）提供定制化算法、模型部署和运营服务，快速创造业务价值。传统行业多具备行业特性，行业垂直场景下的模型开发耗时耗力，而且传统企业对 AI 智能应用的探索尚处于初期，更倾向“小步快跑”，因此购买定制化算法能节约人力、实现快速产出以及验证 AI 智能应用效果。企业需要厂商提供定制化算法服务、模型在硬件平台和操作系统平台的部署服务以及模型运营服务。3）缩短建模周期，提高业务敏捷响应度。以金融行业为例，金融企业的产品、服务、风控模型均需随着客户行为改变而持续迭代更新。但传统的机器学习建模周期长达数月，无法敏捷响应业务需求。企业需要数据科学与机器学习平台内置丰富的行业算法、模型模板、案例等，供建模人员直接调用，加速模型训练；或是提供一键部署功能，实现模型在生产环境的快速部署。4）提供咨询服务，提升模型质量。对于具备一定机器学习建模能力的金融机构，需要厂商提供建模咨询支持，协助企业完成数据准备、模型训练、模型部署等环节，提升模型质量。5）支持国产化适配。以金融、政府、电信为代表的行业，其底层软硬件基础设施已经基本实现国产化，厂商需支持平台对国产软硬件的兼容、适配。2、对于人工智能软件与服务提供商 对于中小企业或是刚开始试点智能应用的企业，相较于数据科学与机器学习平台需要的组织、人才、流程上的变革与支持，采购适用于特定场景的 AI 智能应用是性价比更高、更迅捷的解决方案。人工智能软件与服务商如算法服务商、ISV 即面向此类需求，提供模型和智能应用服务。以算法服务商为例，?15?|?2023?尽管具备专业的数据科学团队，但中小型企业的算法需求多样且个性化，如虽然都是 AI 视觉算法，智慧城市、智慧工业下的应用场景如安全帽识别、产品瑕疵识别的模型却截然不同，需要基于业务数据集、业务思路分别进行训练。这使得算法服务商常常面临严格的算法交付周期和算法精度要求。具体而言，人工智能软件与服务提供商对数据科学与机器学习平台的核心需求主要体现在以下四个方面：图 6 人工智能软件与服务提供商对数据科学与机器学习平台的需求 1）提高机器学习建模效率。软件开发公司、算法提供商面临严格的交付周期，但在传统 AI 应用开发方式下，数据接入、数据处理、模型训练等一系列建模流程都需要人工操作，建模周期长。其中数据接入环节因开源算法工具对不同类型的数据兼容性较差，需人工将原始数据转化为开源算法所支持的数据类型；数据标注环节往往通过人工完成，并且部分领域的标注过程严重依赖专业知识，整体数据准备将耗费数周时间；模型部署中对模型的集成、监控和更新需要大量的调研和实施工作，单个模型部署到上线需要 3-5 个月。企业需要完善的数据科学工具和建模功能，支持实现数据采集、数据准备、特征工程、模型训练、模型部署等建模全流程，提高建模效率。?16?|?2023?2）满足数据科学家复杂场景建模需求。平台需支持数据科学家在复杂场景下进行灵活建模，如提供丰富的算法，预置主流机器学习框架，支持 NoteBook 建模方式，以及支持数据科学家在模型训练中手动调参等。3）对模型开发资源和计算资源进行统一管理，支持计算资源弹性扩容，加速建模计算性能。传统开发模式中重复建设严重，如各项目数据准备、特征工程、模型训练等各自研发，造成模型开发管理资源、计算资源浪费，难以适应大规模智能应用开发需求。另外，机器学习模型训练过程中耗费大量计算资源，而一旦结束训练，计算资源又处于闲置状态。企业需要实现计算资源弹性扩容，满足模型开发不同阶段的计算需求。4）为多角色的数据科学团队提供协作平台。机器学习建模过程需要数据工程师、数据科学家、数据分析师等多角色共同协作完成，存在反复沟通、协作流程不明确等问题，带来重复性工作。厂商能力要求：为满足金融、消费品与零售、制造与能源、政府与公共服务等行业企业，以及人工智能软件与服务提供商等甲方客户的核心需求，厂商需具备以下能力：1、厂商应具备完善的机器学习模型开发功能，提供包括数据采集、数据准备、特征工程、模型训练、模型部署等功能在内的一站式端到端数据科学与机器学习平台。1）数据采集方面，平台应具备整合多源异构数据的能力，支持实时接入结构化数据和非结构化数据（如表格、图片、时间序列数据、语音和文本等），并具备基本的 ETL 能力、数据实时更新和同步能力。?17?|?2023?2）数据准备方面，平台应提供丰富的数据清洗、数据探索工具。其中数据清洗环节，应能支持进行数据融合、数据缺失处理、数据分类、数据标注、数据异常处理、数据平滑以及整合非结构化数据和结构化数据等数据清洗工作，减少人工干预。数据探索环节，厂商需具备单变量和多变量统计、聚类分析、地理定位图、相似度度量等分析能力。3）模型训练环节，针对非专业建模人员，平台应提供简便易用的建模工具，降低机器学习建模门槛。如平台可通过建模全流程可视化降低用户使用门槛，尤其在模型构建环节，应支持以拖拉拽的方式完成建模。针对专业建模人员，平台应具备较高的灵活性和开放性，提供主流开源算法和建模工具。如为专业的数据科学家提供自由灵活的 NoteBook 建模方式，并预置主流机器学习框架 R、TensorFlow、Pytorch、Spark 等，以及丰富的机器学习算法。4）模型部署环节，平台应支持模型一键部署，使建模人员可快速将模型从开发环境部署到生产环境中，并提供 API 接口供业务人员调用。此外，平台还应提供模型版本管理和模型监控功能，实时监测模型性能，保证模型质量。5）资源管理方面，平台需能对 CPU、GPU 资源进行管理和整合，以容器化方式对算力虚拟化，实现弹性扩容、性能加速等功能，且不同部门和项目之间可共享集群资源。6）平台应具备 AutoML 能力，包括提供数据自动清洗、智能标注、自动特征工程和自动模型训练等功能，提高建模效率。其中特征工程环节，数据科学与机器学习平台应能实现自动化特征构建、特征选择、特征降维和特征编码；模型训练环节，平台应支持自动化模型选择、自动化调参、自动化超参数搜索、模型自动验证等，减少模型训练时间成本和人力成本。7）此外，平台还应支持多角色的数据科学团队协作，协同数据工程师、数据科学家、业务人员等不同角色在建模工作流程中的模型注解、讨论、答疑、评论等，使建模过程可追溯、模型可复用，减少重复性工作。?18?|?2023?2、厂商需具备垂直行业 Know-how 能力，为企业提供咨询和实施部署服务。厂商的专业服务能力体现在三个方面：一方面，基于丰富的垂直行业知识和经验积累，厂商能为用户提供行业场景相关的算法、模型模板，或是将行业经验与模型算法相结合，形成诸如精准营销、智能推荐、反欺诈、设备预警等智能业务模型，供用户直接调用；另一方面，厂商能提供建模咨询服务，通过数据科学专家团队规划有效的模型应用到特定业务的运营方案，协助用户完成数据准备、模型训练、模型部署、模型运营等工作，以及将企业既有的数据集经验、特征工程经验、模型经验等提炼形成数字资产，内嵌到平台中。此外，厂商应具备较强的实施部署能力，包括提供定制化模型算法在硬件平台和操作系统平台的部署服务、以及数据科学与机器学习平台的部署服务。3、厂商需支持数据科学与机器学习平台与国产化软硬件生态体系适配。如在服务器方面，应支持华为、曙光、浪潮等国产服务器品牌，在操作系统方面，支持中标麒麟、银河麒麟的适配认证；在国产CPU 方面，支持与飞腾、鲲鹏、海光、龙芯等国产厂商适配。入选标准：1.符合市场定义中的厂商能力要求；2.2022Q1 至 2022Q4 该市场付费客户数量10 个；3.2021Q1 至 2022Q4 该市场合同收入1000 万元；?19?|?2023?厂商全景地图：?20?|?2023?代表厂商评估：（注：以下代表厂商评估均按厂商简称首字音序排序）力维智联 厂商介绍：深圳力维智联技术有限公司（简称“力维智联”），前身为中兴通讯的子公司“中兴力维”，是一家专注于泛在数据监测预警和大数据人工智能技术的科技公司。公司拥有 170 授权发明专利，承担国家“科技创新 2030新一代人工智能”重大项目和“物联网与智慧城市关键技术及示范”重点专项的研发任务，是国内通用人工智能与机器学习平台 DSML 软件产品的核心供应商。产品服务介绍：Sentosa 数据科学与机器学习平台（简称“Sentosa_DSML”）是力维智联自主研发的一站式通用人工智能开发部署应用平台，通过低代码方式帮助客户实现 AI 算法模型的开发、评估与部署，且具备完善的数据资产化管理模式、支持开箱即用简捷部署。Sentosa_DSML 以 Sentosa Data Cube 数据魔方平台为主体，集成了 Sentosa ML 机器学习平台与 Sentosa DL 深度学习平台等组件，支持组合定制、灵活搭配。Sentosa_DSML 已应用在政府、出版、电信、科研院所、高校、能源等多个行业，通用性较强。?21?|?2023?厂商评估：力维智联 Sentosa_DSML 在降低用户使用门槛、缩短模型开发周期、平台实用性以及运维服务等方面具有明显优势。其中，在易用性方面，力维智联已经将大模型能力融入平台中。此外，平台可适配国产硬件，满足信创需求。提供端到端一站式低代码人工智能开发部署平台，降低用户使用门槛。为适应非专业建模人员使用，Sentosa_DSML 可全流程零代码实现数据准备、模型开发、评估与部署。平台部署近 300 个标准算子，包括数据读入算子、数据处理算子、数据可视化算子、特征工程算子、机器学习算子、深度学习算子、模型评估算子等，支持用户通过拖拉拽的形式自定义算子流，之后算子流可直接发布为服务进行部署。除零代码可视化模型开发外，Sentosa_DSML 还支持自动化模型开发，支持自动化数据准备、自动化进行特征工程、自动选择模型、自动调参等模型开发全流程。此外，针对专业数据科学家，平台通过提供数据视图和模型库访问插件的形式支持低代码 Notebook 开发，提升模型开发效率。具备高效的项目执行效率，显著缩短开发周期。Sentosa_DSML 高效的执行效率体现在模型开发、团队协作、资源管理、数据资产管理等多个方面。在模型开发的编译环节，平台对算子流编译统一进行后台优化，包括优化编译器设计框架、代码结构以及内存，提高编译效率。在团队协作方面，基于力维完全的自主研发，平台定义了一套接口规范，保证建模各环节之间的衔接流畅，如清洗好的数据可直接拖入建模平台中，数据读入算子、统计分析算子等进一步处理分析。规范的接口可使数据工程师、数据科学家、软件工程师等多角色无缝协作，减轻代码开发工作量的同时也让团队更专注于模型精度的优化与领域知识的落地应用。?22?|?2023?数据资产管理中，支持算子流、Notebook、模型、服务、工作流和应用等全流程数据资产的版本管理，实现数据资产的沉淀和共享复用，提高模型开发团队工作效率。并且，模型的版本管理中支持一键切换，更轻便灵活，减少繁琐的更新部署工作。在资源管理方面，平台以容器化的方式对计算资源包括 CPU、GPU、内存和存储等进行统一纳管、分配和动态扩容，尤其支持对不同项目资源进行隔离，避免因资源错配或抢占导致任务效率低及中断的现象。平台操作界面互动友好，实用性较强。力维智联秉持“用户友好”的理念，对用户操作细节进行改进。如 Sentosa_DSML 支持一键部署，开箱即用，且具有良好的跨平台特性，可在私有云和公有云上部署。又如在模型开发中，用户对 Notebook 类型任务节点的条件参数构建表达式时，平台可自动提示数据集列名、自动校验表达式正确与否。如在 AI 调度中心，可对算子流、Notebook、脚本等调度单元进行定时调度、周期调度、消息触发调度等，作业执行方式更灵活。与此同时，力维已将大模型能力融入机器学习平台中，提高平台的可用性，例如在深度学习数据预处理中，用户可通过预训练大模型提供的 AI 自动标注功能，辅助完成数据标注工作。另外，在平台 Chat with Data 大模型功能模块，用户可通过自然语言输入，实现对数据的预处理。此外，Sentosa_DSML 可满足金融、政府、电信等多领域的信创需求。力维智联对 Sentosa_DSML有完全自主知识产权，且平台在底层硬件上全面适配 Intel、鲲鹏、飞腾 CPU 处理器和 Windows、Linux、麒麟等操作系统。实力雄厚，可为用户提供持久运维服务。力维智联前身为中兴通讯子公司“中兴力维”，公司已申请并积累 700 余项发明专利与软件著作权，全业务覆盖全球 70 国家和地区，可为用户提供算法更新、算法开发、人员培训以及后续运维升级等服务支持。?23?|?2023?典型客户：上海世纪出版集团、中海油惠州石化、南网科研院、航天科技、国家城安院?24?|?2023?入选证书?25?|?2023?4.入选证书?26?|?2023?关于厂商全景报告 l 爱分析厂商全景报告面向数字化市场的甲方用户，由爱分析定期撰写并公开发布，为甲方采购旅程中的数字化规划、厂商选型等环节，提供决策依据和支撑。l 报告提供所覆盖领域的数字化市场全景地图、特定市场定义与入选标准，以及入选厂商列表、代表厂商评估等研究成果。l 甲方用户可以依据入选厂商列表，拟定潜在供应商名单，并通过爱分析第三方评估，了解厂商在特定市场的产品服务优势，选择合适的厂商进行选型。?27?|?2023?关于爱分析 爱分析是中国领先的数字化市场研究与咨询机构，成立于中国数字化兴起之时，致力于成为决策者最值得信任的数字化智囊。凭借对新兴技术和应用的系统研究，对行业和场景的深刻洞见，爱分析为数字化大潮中的企业用户、厂商和投资机构，提供专业、客观、可靠的第三方研究与咨询服务，助力决策者洞察数字化趋势，拥抱数字化机会，引领中国数字化升级。?28?|?2023?研究与咨询服务 联系我们 联系人：李喆 邮箱： 手机/微信：135-2162-2835 技术研究 新兴技术研究，厂商能力调研，助力数字化最优决策?客户洞察 企业用户需求及实践调研，辅助制定业务与市场策略?行业研究 行业数字化趋势与实践研判，辅助业务与战略决策?品牌&营销 权威背书，树立行业地位；教育市场，精准触达客户?投资研究 成熟方法论，一手数据，助力研判机会、稳健投资?商业研究 基于研究、数据和案例调研积累，辅助业务可靠落地?29?|?2023?法律声明 此报告为爱分析制作，报告中文字、图片、表格著作权为爱分析所有，部分文字、图片、表格采集于公开信息，著作权为原著者所有。未经爱分析事先书面明文批准，任何组织和个人不得更改或以任何方式传送、复印或派发此报告的材料、内容及其复印本予任何其它人。此报告所载资料的来源及观点的出处皆被爱分析认为可靠，但爱分析不能担保其准确性或完整性，报告中的信息或所表达观点不构成投资建议，报告内容仅供参考。爱分析不对因使用此报告的材料而引致的损失而负上任何责任，除非法律法规有明确规定。客户并不能仅依靠此报告而取代行使独立判断。北京爱分析科技有限公司 2022 版权所有。保留一切权利。?30?|?2023?31?|?2023?

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