今天小編分享的财經經驗：2024，需要一場“增量革命”，歡迎閱讀。
在剛剛結束的兩會政府工作報告中，明确提出了 2024 年國内生產總值（GDP）預期增長 5% 左右的目标，發展 " 新質生產力 " 也成為各界人士熱議的主題詞，毫無疑問，尋找新增量成為了 2024 年經濟的主基調。
傳導到企業層面，這個命題必需答，但并不易答，以人口增長紅利為基礎，移動互聯網技術爆發為推動力的 " 規模驅動式增長 " 早已見頂。以電商行業為例，各大電商平台在歷年雙十一 GMV 持續增長後，2022 年首次不披露 GMV 增量；國内乘用車市場總體折扣率連續超過 20% ……存量時代，競争加劇，企業急需探索新的增量範式。
" 新質生產力 " 如何養成？
數據要素是構建數字生產力共識的重點和路徑之一，作為數字生產力的底座，數據要素的價值被提升到了前所未有的高度。從 2018 年開始，數據要素對我國 GDP 的貢獻度逐年提升，2021 年數據要素對 GDP 的增長貢獻率是 14.7%，數據要素貢獻率增長遠快于 GDP 增長的速度。
對千行百業而言，" 數據 " 并不陌生，在數字化、信息化高速發展的十多年裡，數據早已成為企業經營的 " 血液 "，它伴随着每一次點擊、每一次生產、每一筆訂單而產生，但是除了移動互聯網、電商等數字原生企業，對數據價值的挖掘會相對充分外，在生產、制造、金融等產業，數據往往停留在對業務流和工作流的 " 映射 " 層面。據 Forrester 公開數據顯示，60%-73% 的企業内部數據是并未被使用并產生價值的。在以移動互聯網技術推進的人口增長紅利期，增量更多來源于市場規模效應的形成，來源于業務增長，但是當大部分市場趨于飽和，規模效應逐漸消失，" 數據驅動 " 增量的價值會日益提升，Forrester 的數據同時顯示，數據驅動決策的企業，實現高速增長的可能性會提高 8.5 倍，存量競争時代，企業勢必要挖掘數據這個 " 金礦 " 的最大價值。
今年初由瓴羊和清華大學數據治理研究中心聯合舉辦的首屆數據同學會，邀請了眾多產、學、研、企嘉賓共同出席，從會上的發言和讨論中我們可以發現，挖掘數據價值已成為行業的共識，" 數據驅動 " 成為增量新範式。
流量紅利出盡，細微處求增量？
傳統的增量模式中流量為王，曾經流傳過一句戲言，" 新品牌等于 5000 篇小紅書加 2000 篇知乎問答再加薇娅李佳琦帶貨 "，在消費賽道越來越 " 卷 " 的時代，流量成本高企，一個爆款單品的紅利期只有 2-3 年，這套 " 大力出奇迹 " 的邏輯行不通了，基于用戶數據的深度運營才是高質增量來源。九陽數據運營總監張殿啟在會上舉了一個生動的例子，像豆漿機賽道，4-5 人大容量的豆漿機增量幾近見頂，但是通過對全網域用戶數據的深度分析，發現了對 1-2 人小容量豆漿機的細分市場需求，這一細分市場的增量，帶動了整個豆漿機市場的新增量。
在營銷領網域，這樣的例子更不鮮見。例如在汽車行業，通過對潛客線索的分級精細化運營，不僅可以降低運營成本，同時還能将線索轉化率提升 30% 以上。
雅戈爾集團 CIO 王歆談論關于 " 數據重塑企業效率 " 話題
除此之外，新質增量還來源于企業經營全鏈路的降本提效，例如數字供應鏈、智能營銷及服務、敏捷決策……用雅戈爾集團 CIO 王歆的話來說，數據驅動效率提升，本質是縮短信息鏈路，提升信息反饋速度，再驅動流程，驅動運營效率，"讓部門的時間產生更多的價值 "。
以供應鏈為例，在傳統模式下，企業的供應鏈像 " 鏈條 " 一般按部就班，在數字時代，這一運行模式已被颠覆，數字技術将供應鏈的運營從 " 串聯 " 改造為 " 并聯 "，各個環節間無縫連接，構建了整個生态系統的協同關系，從而拓展消費零散、有限的增量空間。
SHEIN 的 " 小單快返 " 柔性供應鏈和蜜雪冰城的極致性價比，是零售領網域供應鏈優化促進增量的兩個極致典型。服裝行業最大的麻煩是庫存，對于 "SHEIN 們 " 而言，優化庫存就是降本增利，雅戈爾旗下的高端定制品牌美雅，通過 CRM 預測市場需求和庫存，可将 15 天定制時間壓縮成 2、3 天。蜜雪冰城蜜雪集團首席技術專家、流程與數字化中心副總經理蘇虎臣也表示 " 數據是供應鏈優化的底層能力 "，他總結了數據促進供應鏈優化的通用模型：" 采購端依賴數據來保證穩定性，產品研發依賴數據來保證研發的可持續、可量化、可衡量，銷售端依靠數據來驅動整體的供應鏈的銷售，從而拉動後端的整體供應，以此達到研產采銷一體化。"
AI、出海、IOT …打開增量新場景
更大的增量空間來自于新趨勢、新技術給企業帶來的 " 創新革命 "。
AI 席卷世界、萬物互聯時代加速、出海和全球化……成為企業尋求全球市場增量的主要手段，在這些浪潮中，數據扮演着前所未有的重要角色。
比如席卷世界的 AI，它之所以能夠發展得如此迅猛，核心之一是高質量的數據，而高質量的數據正是來源于數據治理和業務融合。正如雅戈爾集團 CIO王歆在數據同學會上表示，"數據質量背後代表着企業的治理思路和規範體系，只有真正意義上以業務流程為核心的數據治理，才能夠訓練出優秀有價值的 AI模型"。長安汽車集團智慧營銷中心副總經理範龍祥也認為，AI 要應用到業務場景當中，需要兩個基石，其一是合格的數據治理，其二是業務融合，要建立基本的業務流。而所謂對 AI 有價值的數據，是要在業務流程和業務活動很清晰成熟的前提下，產生的業務數據。
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AI 作為新的業務驅動輪，給很多行業帶來新的增長空間，在有彎道超車之勢的新能源汽車領網域，吸引年輕消費者的智能座艙和自動駕駛是重度依賴數據的 AI 場景，在這兩個場景中，數據安全合規是增量底線，高質量數據的應用則帶來增量的無限想象。
路特斯科技數智中心資深專家曹學成提到，合法合規提取數據，遵循全球不同地區的數據合規要求提供差異性解決方案，是在AI和全球化時代，數據人需要具備的基礎能力。 而基于汽車行業的獨特數據，才能打造出智能座艙場景中的智能服務、個性化體驗，這也是中國智能汽車走向全球的差異化競争力之一。對此，小米數據中台部門負責人劉應耀也提出了類似的觀點，作為汽車、手機、智能家居等多個業務板塊全球化布局的企業，" 各個地網域板塊的合規要求不盡相同，通過拆解的方式來滿足地網域的合規，然後将核心大數據一定程度脫敏，确保隐私合規的前提下進行全球數據集成。"
數據要素流通帶來新質增量更高緯度的想象空間，杭州數據資源管理局副局長齊同軍表示，"千行百業的數據碰撞，會產生新的場景，新的應用 "，這正是 2023 年瓴羊發布的 " 瓴羊港 " 所在做的事。今年 1 月，國家數據局發布的《" 數據要素 × " 三年行動計劃》，将新質增量的想象空間規劃化、政策化。行動計劃中選取工業制造、現代農業、商貿流通、交通運輸、金融服務、科技創新、文化旅遊、醫療健康、應急管理、氣象服務、城市治理、綠色低碳等 12 個行業和領網域，以推動發揮數據要素乘數效應。配合數據資產入表這個數據資產化的重要一步邁出，将開啟數據要素產業化的大時代，也會迎來全新的增量空間。
數據人，邁入新的 " 黃金年代 "
數據的背後，是一場全新的增量革命。在這個數據要素產業化的大時代，數據人需要練成 " 十八般武藝 "。
懂業務是數據人的必備能力之一，九陽數據運營總監張殿啟表示：" 在一個體系裡人人都可能會數據，但數據人的核心競争力在于更懂業務，能夠完全理解工具背後的邏輯和價值。"只有深入業務的核心，探尋數據在業務中的閉環，通過閉環反饋再修正數據，才能真正理解并挖掘數據的價值。
與此同時，數據人也必須緊密關注技術變革的趨勢，不斷更新更新技術能力，正如路特斯科技數智中心資深專家曹學成表示，" 傳統數據人可能更關注數倉、數據建模以及數據治理，但是對于 AI 場景來說，數據人必須了解人工智能的相關趨勢和知識。"
更重要的是，數據人正在經歷着認知和思維的革命——必須培養 " 增量意識 " 和 " 危機意識 "，以驅動持續的增長，并在行業的飛速發展、技術的不斷進步以及充滿不确定性的未來中，找到屬于自己的定位和價值。
在這個過程中，數據從業者們需要相互扶持，共同更新。由瓴羊和清華大學數據治理研究中心聯合打造的 " 數據同學會 "，正是這樣一個互相幫助、交流、聯絡和學習的平台，這裡匯聚了來自產業、學術、研究等多個領網域的數據從業者坐而論道，通過深度交流與合作，相互引導和啟發。在數據同學會上，阿裡巴巴集團副總裁、瓴羊CEO 朋新宇表示，所謂 " 同學會 "，就是志 " 同 " 道合、相互 " 學 " 習、" 會 " 面交流，期待同學會能夠幫助數據人共同進步，一起迎接未來的挑戰，開啟數據行業的新篇章。
對于數據人而言，一個嶄新的黃金年代，正悄然降臨。
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