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分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
语言:中文 | 更新:2025-10-23 23:52 | 等级: |
平台:Android | 厂商: 对话思迈特CEO姚诗成:存量时代 BI 不只拼产品,客户真正要的是这两种核心价值股份有限公司 | 官网:暂无 |
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对话思迈特CEO姚诗成:存量时代 BI 不只拼产品,客户真正要的是这两种核心价值2024更新成一方天地。
> 厂商新闻《对话思迈特CEO姚诗成:存量时代 BI 不只拼产品,客户真正要的是这两种核心价值》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-24 02:35
2025年春节,DeepSeek的爆火让产业圈迎来一波全民狂欢。很多行业或主动或被动地被AI影响,拿到了大量商机,销售电话被打爆。
BI是其中一个典型。这个曾经专注于数据分析的行业,和AI有着天然的“亲近感”。
思迈特CEO姚诗成告诉松果财经,当时那种氛围中,不少客户涌入后台,纷纷表示今年预算重点在AI:“很多时候你过来直接聊BI,客户会说‘暂时不是我最关注的事情,我今年重点在关注AI’”。
客户在“挑”产品,被送到眼前的AI成了新解药。大半年过后,一个残酷的问题浮出水面:有多少商机真正变现了?
思迈特其实拿到了一个不错的结果:落地了百余个项目,大部分来自新客户,在IDC技术评估中也全面领跑ChatBI厂商。自去年推出由生成式AI技术支持的Smartbi AIChat白泽以来,这款产品在短时间内迅速成为思迈特的第二增长曲线,AI驱动BI智能化升级得到了完全具象化的解释。
(图源:思迈特)
但此时,姚诗成不认为这就是一切的答案。他,或者说思迈特,在这波浪潮中看到了一个更深层的行业困境:客户挑产品,说明并不是缺产品,而是对“让数据真正辅助决策”这件事存有疑问,不管是传统BI还是新的ChatBI,产品只是解决问题的形式。
而思迈特看到本质的时间,还远早于这一波AI浪潮。从2019年技术路线的转折,到2022年大刀阔斧的全面变革,从精细化管理到组织重构,这家公司在过去几年重新定义了自己的战略路线。直到今年,这场变革才开始显现成效。
毫无疑问,这是一条更难的路。一家ToB公司基于内驱力完成了自身的系统性重构,然后在一个刚好的时间节点上接住了技术浪潮带来的增长效应,在各行各业都大谈存量时代的今天,这构成了一个极其独特的、逆势增长的案例。
清醒的觉察
2021年,一个不太被察觉的转折点悄然而至。这一年之后,姚诗成开始在客户沟通中频繁听到不同以往的声音。
“21年之前,客户推进数字化转型的核心目的是更好地创新和开源,”姚诗成回忆道,“但从21年、22年开始,客户的数字化建设出发点基本都转向了降本、节流、合规和风控。”
市场从增量扩张进入存量竞争,客户不再为概念买单,而是开始算账,追问投了钱为什么用不起来,或者担心白花钱。
在BI领域,这逐渐体现为一个更明显的问题:用户看完了数据,然后没有了“然后”。
AI崛起后,传统BI关注度出现下降,生成式AI驱动的ChatBI站上高峰,为之带来了一定改善。只要说出你的需求,系统就会返回一系列看似严谨详细的研究,这太符合外界对数字化智能的想象了。
但在姚诗成的叙述中,这波浪潮背后隐藏着更深的问题。
“智能用数场景中,排名第一的一定是准确。数据不准确,就不可用。”准确性、稳定性、安全性、扩展性这四大问题没解决,客户就永远停留在“敢用不敢信”的状态——能聊天不等于能辅助决策,这是ChatBI最致命的硬伤。
更棘手的是,市场还出现了虚火。就算商机挤爆后台,在兴趣泡沫当中,如果不能快速精准识别能够最后买单的潜在客户,就会消耗大量优质的售前资源和成本。
客户到底需要什么?怎么看待当下BI的价值?问题的根源不在技术,而在认知。技术升级不会让BI万事大吉。思迈特并不赞成唯工具论、唯产品论。
很多企业把BI当成纯技术工具,但姚诗成认为它至少应有三层价值:技术工具、管理工具(Boss工具,赋能领导层决策)、业务工具(助力基层提升效率)。针对不同层级必须提供匹配的差异化服务,“对技术人员要配套使用服务,对管理人员产品要有更高易用性,对业务人员还要通过场景化培训,教会他们在场景中使用工具”。
传统对数字化建设认知的不足还带来了方法论的缺失,其失败经验往往表现为针对数字化建设投资大、周期长、见效慢、规划差、落地难。对此,思迈特从上千家客户实践中提炼出三条建议:以终为始指导建设规划,从业务视角而非技术视角出发;小步快跑,用MVP方式先做出标杆,探索经验;持续赋能,构建数据文化和数字化思维。
而在这些问题之上,则是从“建”到“用”的鸿沟——客户需求已从能看得见升级到用得好,但很多企业缺乏持续运营能力,导致系统建完成了摆设。
这套认知框架指向一个本质命题:BI的发展早就脱离了技术竞赛的范畴,现在要比拼的,而是谁能真正帮客户把数据用起来。这种能力很难在短时间内完成积累,而思迈特也并非一蹴而就地重塑了自己。
一场系统性重构
“我们到今天还在变革期,前三年是调整期,去年到今年是巩固或发展期。”姚诗成坦言。
在他的表述里,驱动变革的是三重因素:
外部市场从增量转向存量,客户需求从“建”转向“用”,内部经营理念从追求规模转向追求质量和健康成长。
变革的核心落在聚焦产品化。“我们明确了以产品化为核心的业务战略,让资源更聚焦。”姚诗成解释,“有所为有所不为,并不是所有客户和行业都是当下的重点”。这意味着,产品是载体,技术、组织乃至业务战略的系统重构,才是变革的“灵魂”。
为了让变革贯彻到底,从2023年起,思迈特开始将自己打造成“全数字化经营、运营的公司”,因为只有自己的数字化到位了,才能更加理解客户。每个部门、每个项目都能用数据清晰地看到毛利率、销售成本、交付成本等过程指标,这些数据和趋势能解释思迈特业务变革的成效。
如果说战略聚焦是方向盘,那么技术路线就是发动机。尽管在外界看来,是AI改造了BI。但其实思迈特的差异化源于2019年V10版本的战略性选择——采用数据模型和指标架构,并自此和业界很多厂商走上了不同的路。
这在根本上增强了BI对应用和业务的价值,而不是只起到统计分析的作用。“企业的经营管理目标更多时候一定要拆成层层指标才能衡量,这个指标体系构建是从上到下层层战略分解,结合从下到上层层融合,这才是企业经营管理中天天都在应用的事情。”姚诗成说。
这层积累正是今天思迈特在主导Agent BI发展时能“懂业务”的关键。
当其他厂商用大模型做简单对话时,思迈特的Smartbi AIChat白泽已经融合了基于指标模型和数据模型的综合能力。“你调用的是数据模型和指标模型里的数据,对质量可以完全有保障。”姚诗成强调,这是准确性排第一的底层支撑。
姚诗成形象地解释:“你可以把ChatBI拆开来看——Chat加BI。Chat是AI的能力,是大模型的互动能力。但为什么叫Chat BI?BI背后是客户数据质量的水平。真正做好了BI建设与应用,数据质量肯定是不会差的。”
“今天思迈特在AIChat产品中,基于数据模型和指标模型的BI能力融合,也是我们产品的差异化竞争优势。”
(图源:思迈特)
在实践中,思迈特采用务实的“AI+BI双轨策略”:有数据基础的客户直接上AI,充分利用积累;数据基础不具备的先上BI打好基础,再上AI。这避免了跨越式发展的风险。
近200个POC实践,也让思迈特形成了独特的精细化打法。在项目管理上,研发与一线组成联合项目组,对每个AI项目从线索到交付全程独立管控,快速与客户达成有效沟通。
这种管控在今年尤为重要。DeepSeek爆火后带来的商机泡沫中,思迈特通过有效筛选避免了公司优秀售前资源的浪费。同时,AI产品基本每月更新一次,与传统BI一年一个大版本形成强烈对比,“我们把POC经验和项目交付的方法论每个月快速总结和提炼,为下一次的客户服务提供更丰富的建设经验”。
而在如此多的策略迭代中,姚诗成提到,思迈特有一个看似反常识的决定:今年基本没招任何专业AI人员。相反,思迈特选择通过内部认证体系提升现有团队AI能力。
具体来说,从销售到售前,再到交付,思迈特从多个维度构建了一套严格、完善的体系,让每个人员都具备充实的认知,“都必须严格通过认证,持证上岗”,追求更高的专业性和敏捷性。
通过这种方式,思迈特优先实现了内部能力的转化,而非依赖外部招聘。对它所在的领域而言,这种短期聚焦实现现有团队能力升级的战略选择,更加适应快速融合的业务需求。按姚诗成的话来说,是组织能力满足新的业务需要和市场需要。
“如果我们自己的知识都不能很好掌握,很难把BI和AI融合起来。”同时,思迈特还在推动各岗位学会用AI工具,培养AI认知,“这样才便于我们更好理解客户的AI诉求,也能更好展现我们BI加AI的差异化优势”。
这些规则折射了思迈特综合能力持续提高的原因:和有可能被外界牵引的技术升级相比,组织能力和行业认知必须自己长出来。而这样的组织,将有更强的能力,读懂客户的心声。
从供应商到合作伙伴
数字是最有说服力的答案。思迈特今年又新增成交了几十个AIChat项目,都与其组织能力提升、挤掉了中间环节的泡沫有关。
并且,焕然一新的思迈特变得更适应这个存量时代的增长要求——从客户结构变化来看,其AI合同大部分来自新客户,说明产品力突破了原有圈层。
服务数千家老客户积累的行业Know-How,正成为新业务增长的护城河——“这些都是各细分领域的大客”,在金融、央国企等最严苛场景中打磨出的产品力,是难以复制的壁垒。
从这个角度来看客户的买单,姚诗成提到:“客户购买的驱动力一定不是技术和产品,最直接购买的是服务和能力。”这个区分很关键,它意味着思迈特从产品供应商升级为价值合作伙伴。
而此时再结合思迈特的变革经验和服务实践,我们看到了一条非常清晰的、陪伴客户“升级打怪”的路线。
首先是持续输出最佳实践和方法论,帮客户解答他只是关注但不知道怎么做的问题,比如针对AI产品,输出AI路线选择标准、产品功能关注点、方案,让客户对AI创新从关注到落地有系统性认知。这种方法论又会不断迭代,更好地服务未来客户。
(图源:埃森哲)
第二是场景化培训,先让业务人员用得好,“不仅使用好工具,还要帮助客户在场景中去使用工具”,一边赋能客户在日常工作中深挖更多需求,一边也让产品覆盖到更多的人群。
最后则是持续不断地更新自己。比如商业模式创新,提供订阅、租赁、直接购买服务等多样化选择,降低客户决策门槛;或是内部能力的更新,从销售到研发,都要锚定客户不断升级的业务诉求。只有走出一致的步伐,才能真正当好合作伙伴。
“我们一直希望能成为客户优秀的合作伙伴,而不是供应商。”姚诗成说。这不是口号,而是贯穿每个细节的理念。
至于为何会形成这种认知领先,则源于思迈特对数字化本质的深刻理解。姚诗成给出了关键判断:“信息化更多是在提升流程效率。但数字化最大的不同,是基于数据运营驱动的建设和应用,这才能更好地发挥出数据价值。”这意味着数字化不是把线下搬到线上那么简单,“因为真正全面贯彻执行的过程中,它会涉及业务、组织、流程的重构,是个庞大的系统性工程”。
客户需要以终为始,从用的视角、从业务的视角来指导建设,用小步快跑来构建每一个企业数字化的MVP,然后快速复制扩大,边建边用,最后在建设过程中匹配赋能运营推广的服务,来不断构建企业数据文化的氛围。
这个过程,思迈特将始终跟随,共同跨越。
结语
从2011年思迈特成立至今,行业风起云涌。报表工具进化成决策系统,信息化让位于数字化,数字化又被智能化重新定义。每一轮技术浪潮都会重新洗牌,每一次客户需求的跃迁都会淘汰一批玩家。
如今这个节点尤为关键。客户正怀抱热情接纳AI新事物,但热情褪去后,留下的只有两种结果:要么系统成了摆设,要么数据真正驱动了决策。
这中间的分野,不在于谁的技术更先进,而在于谁真正理解了行业、洞察了需求本质,并完成了从战略到组织的系统性重构。
姚诗成说,外界可能以为机会在变少,其实是各方能力的不同在放大。曾经的竞争只需要效率,看谁跑得快,但今天要比拼更深度的能力。为客户提供获得感、共创价值,将成为最终衡量战果的标尺。它既是一种挑战,也是一个新的机会点。
来源:松果财经
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