頗具價值的商業(yè)洞察埋藏在品牌的海量數(shù)據(jù)當(dāng)中。通過大規(guī)模使用人工智能和高級分析，消費品公司可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)洞察，然后分享至整個組織——從產(chǎn)品設(shè)計到供應(yīng)鏈，再到營銷和銷售。

在消費品行業(yè)的市場爭奪戰(zhàn)中，大型消費品公司近期四面楚歌，挑戰(zhàn)一方面來自于行動敏捷的小眾品牌，另一方面來自傳統(tǒng)零售商和線上零售商，后者充分利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢和與消費者的直接互動來大力推廣自有品牌或替代品牌。不過，大型消費品公司有多種反擊的方式，其一就是使用人工智能和高級分析將自身的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為頗具價值的商業(yè)洞察（參閱“小眾消費崛起，大品牌如何絕地反擊？”）。

為了解消費品公司采用人工智能和高級分析的價值、影響和挑戰(zhàn)，BCG與谷歌公司攜手開展了一項研究。在研究過程中，我們采訪了來自25家大中型消費品公司和五個小眾品牌的高管，以及全球約百名業(yè)內(nèi)專家。我們發(fā)現(xiàn)，通過大規(guī)模使用人工智能和高級分析，消費品公司可以做出更具前瞻性的需求預(yù)測，更符合當(dāng)?shù)匦枨蟮漠a(chǎn)品組合，還能為消費者提供個性化的服務(wù)和體驗，提升營銷和推廣的投資回報率，縮短創(chuàng)新周期，從而實現(xiàn)超過10％的營收增長。

但對大多數(shù)大型消費品公司而言，要想充分釋放這一價值依然困難重重。雖然幾乎所有受訪企業(yè)都已著手在核心業(yè)務(wù)中嘗試應(yīng)用人工智能和高級分析，但沒有一家企業(yè)推廣過哪怕一項應(yīng)用。它們列舉了許多組織結(jié)構(gòu)上的障礙，諸如高管層在支持力度上謹(jǐn)小慎微、數(shù)據(jù)管理不善、缺少分類法（即商定的數(shù)據(jù)框架）、團隊分散以及未能充分預(yù)測出人工智能和高級分析將對工作崗位和工作方式帶來的影響。

誠然，企業(yè)想從人工智能和高級分析等工具中獲益，就需要持續(xù)不斷的協(xié)同努力，攻克各類難關(guān)。消費品公司還應(yīng)精準(zhǔn)發(fā)力，聚焦三到五項高度優(yōu)先發(fā)展的領(lǐng)域，而非全面鋪開。

讓人工智能和高級分析落地

消費品公司擁有更多機會接觸海量信息，從傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)（從財務(wù)和運營部門獲�。┑较�費者數(shù)據(jù)（尤其是在線消費行為），再到合作伙伴數(shù)據(jù)（一般通過工作小組、零售商、商業(yè)洞察合作伙伴或其他方），甚至包括傳感器和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）生成的數(shù)據(jù)。然而到目前為止，消費品公司既沒有將這些數(shù)據(jù)視為一種需要保護和培養(yǎng)的戰(zhàn)略資產(chǎn)，也沒有對這些數(shù)據(jù)加以運用，為企業(yè)創(chuàng)造實際效益。

借助人工智能和高級分析技術(shù)，企業(yè)可以從這些數(shù)據(jù)中獲得可行的商業(yè)洞察。人工智能和高級分析技術(shù)最顯著的應(yīng)用是預(yù)測，比如預(yù)測新產(chǎn)品的需求水平、營銷活動的效果以及新消費趨勢的萌芽。

經(jīng)過調(diào)研，我們找出了企業(yè)可以利用人工智能和高級分析促進業(yè)務(wù)發(fā)展的應(yīng)用場景，大約有三十種之多，涉及消費品公司的所有職能部門，從營銷和洞察到運營、銷售和支持部門。這些場景還可用于促進如個性化助手和推薦引擎等創(chuàng)新服務(wù)的發(fā)展。

我們在這三十種應(yīng)用場景中挑選出十種，代表了人工智能和高級分析技術(shù)能夠為消費品公司帶來的最大增長機遇。如果大規(guī)模推廣，銷售額有望增長10％以上（參閱圖1）。

1．根據(jù)單品庫存（SKU）和地區(qū)差異對現(xiàn)有產(chǎn)品和新產(chǎn)品進行需求預(yù)測

2．評估投資回報率，用以預(yù)測廣告和促銷支出對銷售產(chǎn)生的影響

3．?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動促銷，識別合適的零售門店或銷售點，根據(jù)店面水平采用恰當(dāng)?shù)拇黉N宣傳活動，爭取市場份額最大化

4．根據(jù)每一家商店的運營情況優(yōu)化產(chǎn)品配搭

5．針對產(chǎn)品開發(fā)的趨勢預(yù)測

6．縮短研發(fā)和測試的時間（經(jīng)由計算機模擬）

7．靈活的、本地化、個性化定價和促銷

8．精準(zhǔn)營銷

9．個性化定制消費者互動

10．人工智能驅(qū)動的診斷和推薦服務(wù)

值得注意的是，這些應(yīng)用（包括趨勢預(yù)測）與具備以下特點的行業(yè)最為息息相關(guān)：產(chǎn)品上市周期短（如化妝品行業(yè)）；采用動態(tài)定價并且需要與零售商頻繁協(xié)商來有效促銷的行業(yè)（在食品和飲料行業(yè)中比較少見）。

雖然甄別最有效的人工智能和高級分析應(yīng)用相對容易，但在整個組織中部署這些應(yīng)用卻是大多數(shù)消費品公司無法完成的任務(wù)。在我們研究的三十家消費品公司中，所有都已著手實施至少一項人工智能和高級分析應(yīng)用，其中一半開始試水四種或更多的應(yīng)用（參閱圖2）。但是沒有一家公司能做到在整個組織中推廣哪怕一項應(yīng)用。

大規(guī)模推廣，障礙重重

大多數(shù)受訪的消費品公司高管均表示：擴大人工智能和高級分析技術(shù)的應(yīng)用規(guī)模，并確保為內(nèi)部所接受是高管們目前探討的一個關(guān)鍵議題。此外，他們還列舉出一些挑戰(zhàn)。即使只推廣一種應(yīng)用也非常困難，因為這需要大量的投資以及整個組織的管理合作。

企業(yè)通常需要在特定國家或者為特定品牌的具體應(yīng)用構(gòu)建小型的概念驗證（PoC）。然而，如果企業(yè)想要大規(guī)模部署概念驗證，通常需要多方面的努力：發(fā)展人工智能和高級分析技術(shù)，當(dāng)它們足夠強大時，便可以在整個企業(yè)內(nèi)部進行全球部署；開發(fā)數(shù)據(jù)，鞏固數(shù)據(jù)質(zhì)量，統(tǒng)一跨國家、跨品牌的分類法；現(xiàn)有的IT系統(tǒng)可能由于無法支持新的人工智能和高級分析技術(shù)而變得冗余，或者說當(dāng)前的IT系統(tǒng)要在顯著調(diào)整后才能提供或接收應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)。

其它需要關(guān)注的領(lǐng)域還包括現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程、管理規(guī)則和崗位職責(zé)描述，因為人工智能和高級分析將改變目前的決策流程，自動執(zhí)行手動任務(wù)和計算，并且改變大量員工和經(jīng)理的日常職責(zé)。最后，人才和技能也是企業(yè)不容忽視的問題，因為構(gòu)建和維護人工智能和高級分析應(yīng)用需要一個強大的人才庫（數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師）。消費品公司至少需要在一定程度上提升這方面的能力，以避免完全依賴第三方供應(yīng)商。

鑒于以上困難，要想在消費品公司內(nèi)有效推廣人工智能和高級分析，必須掃清以下六個明顯的障礙：

1缺乏遠見

企業(yè)沒有充分評估人工智能和高級分析可以為企業(yè)創(chuàng)造的效益，相應(yīng)的獎勵也不夠吸引人；高管人員也沒有得到充分的培訓(xùn)，限制了他們的投資意愿。

2主次不分

這會引發(fā)“ 概念驗證爆炸”，讓企業(yè)的努力付諸東流。企業(yè)與不同供應(yīng)商展開多項小型測試，但沒有執(zhí)行任何后續(xù)操作，也沒有將必要的努力投入到工業(yè)化、擴大規(guī)模和推廣應(yīng)用當(dāng)中。

3人才缺口

識別、延攬和留住英才（數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師等）絕非易事，由此導(dǎo)致企業(yè)對外部供應(yīng)商過度依賴，難以把控執(zhí)行情況。與此同時，企業(yè)多次嘗試發(fā)展本地人才，但往往缺乏群聚效應(yīng)。

4數(shù)據(jù)管控不足

企業(yè)的數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量或數(shù)據(jù)所有權(quán)流程缺位，也沒有統(tǒng)一（跨部門、跨國家）的數(shù)據(jù)分類法來推動人工智能和高級分析的大規(guī)模應(yīng)用。

5低估影響力

這類企業(yè)誤判了變革管理以及發(fā)展相關(guān)技能所需的投資水平。企業(yè)無法完全預(yù)測出人工智能和高級分析對現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程、決策流程、管理例程以及員工日常工作和所需技能的影響。

6對市場差異考慮不足

企業(yè)往往忽略了不同市場在數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)可用性、渠道特征和供應(yīng)商能力上有所差異。企業(yè)也未意識到，在不同市場中，市場需求、優(yōu)先事項和制約因素也各有不同。