出品丨虎嗅智库

头图丨AI生成

“过去两周才能做完的报表，现在只需几轮提问，系统就能自动生成。”这是某头部乳企上线 ChatBI（对话式商业智能工具）后的直观感受。工具只是手段，关键在于是否真正解决了业务问题。对零售和消费行业来说，数据分析的意义在于让业务人员通过简单提问，快速拿到答案，高效解决问题。

针对零售消费企业普遍面临的“数据找不到、工具没人用、难以辅助决策”等问题，7月16日，虎嗅智库第50期「502线上同行」闭门会邀请北极九章资深解决方案专家张晨，结合其在零售和快消领域的实践经验，从头部乳企ChatBI实践案例出发，系统分享了企业如何高效推进数据分析建设，涵盖项目落地路径、常见问题及解决方案、组织配套机制等多个方面的内容。

上线ChatBI前，先评估企业是否已经准备好了

ChatBI 基于大模型，可将口语化提问直接转化为数据查询和分析指令，帮助业务人员直接与数据对话，实现“对话即分析”的智能决策支持。在零售消费行业，它解决了“数据用不起来”、“洞察做不出来”的两大痛点，广泛适用于门店运营、供应链优化、消费者洞察等多个场景。

比如实体门店店长可以通过ChatBI平台，在移动端语音提问“昨日A店毛利低于目标的原因？”，几分钟内即可拿到归因分析报告，替代原需数小时的数据提取与人工比对；电商企业的营销负责人则可实时查询“618活动中新客优惠券核销率”，据此快速调整促销策略等。

但不是所有零售消费企业都适合立刻做ChatBI。张晨建议企业上线ChatBI平台前，先做下数据分析成熟度评估，从“数据、业务、组织、回报”出发，结合企业数据建设和应用现状，看ChatBI建设适配阶段。

在数据层面，要判断是否至少完成了核心数据的中台集成，关键指标是否统一口径，数据缺失率和重复率是否可控，是否有适合的非实时场景数据可被自然语言分析提问；

在业务层面，要识别那些“频次高、跨部门、维度多”的灵活取数场景，例如销售分析、活动评估、渠道洞察；

组织上，则要看业务部门是否有主动需求、IT是否有基本配合能力、高层是否具备推动意愿；

最后在ROI方面，张晨建议投入不应超过年均分析师成本的50%，并优先验证能提效或挖掘增量价值的场景。

同时，为了让评估更具可操作性，张晨还提供了一套评分模型，建议企业根据评分结果确定行动计划

得分80分以上可以直接推进，60–79分建议小规模试点，40–59分则需先补数据短板，40分以下建议先夯实基础。

聚焦单点，把一个场景跑通后，再全面铺开

当企业明确可以做ChatBI，接下来的问题就是，从哪儿开始？张晨建议采用“统一规划、试点先行、逐步推广”的落地思路。

以一家乳品企业的项目为例，他们最早从销售与渠道部门入手进行试点，需数据直接来自现有BI看板，团队只花了两周就完成从需求梳理到系统部署、语义模型搭建、权限配置、初步培训及上线使用和持续运营的全过程。

项目组用了两周时间，就完成了从需求梳理、系统部署、语义模型搭建、权限配置和初步培训及上线使用和持续运营的全流程工作，整体节奏明确、推进高效。

乳品项目实施流程

技术可以标准化，项目能否跑起来，本质上看的是人。张晨特别强调要配齐五类关键团队角色，项目负责人协调推进；数据工程师完成数据源对接并优化查询性能；业务分析师翻译场景需求；AI训练师持续进行模型调优及支持库维护；IT工程师则保障部署与安全。

这个“小分队”的组建不仅仅是为了搭建一个数据平台，更重要的是要跑通“业务提问→平台响应→实际使用”的落地闭环。

试点完成后，从“一个部门用起来”到“多个部门能共用”，ChatBI的推广路径也有方法论。结合乳企实践，张晨建议选出“部门内的种子用户”，通过他们带动团队使用；同时结合实际运营方式，比如问数大赛、搜索排行榜、反馈通道等，让业务人员对ChatBI平台从“偶尔试试”逐步形成“主动依赖”。

落地攻坚：数据、业务、安全难题解法

在项目推进过程中，企业常会遇到数据、技术、业务、安全等方面的现实问题。张晨结合多个零售消费项目实战经验，给出了一些务实建议：

针对脏数据、多源数据整合困难问题，可以构建数据中台，统一语义层、优先接入高质量系统数据等；

聚焦业务用户接受度低、需求范围蔓延等问题，可通过RICE评分模型（影响范围Reach×价值Impact×可行性Confidence÷成本Effort）筛选场景，控制预期，聚焦“核心”的场景，避免“所有人都想要”却无人真正使用的需求蔓延，同时用培训与赛马机制激发使用积极性；

最后，对大家都很关心的安全问题，则可通过私有化部署、字段级权限、加密策略，来实现数据“可用不可见”的安全治理。

常见技术问题及解决方案

不过，最难的问题往往不是技术，而是组织内部对数据角色的认知。张晨坦言：“如果业务觉得数据只是分析师的事，平台就不会有人用。”要让ChatBI真正成为日常工作的一部分，既需要上层推动，也需要下层自发反馈，缺一不可。

让数据“飞轮”真正转起来

一个好的ChatBI项目，不该只停留在“能问”，而是能“反哺”。张晨分享的实践中，很多企业通过平台搜集使用数据与反馈，迭代语义库、优化指标定义，甚至反向驱动数据治理。

判断数据飞轮是否转起来了，有几个标志：提问变多了、报表自己建了、愿意扩展新场景、甚至业务人员开始主动提出新指标和洞察需求，数据团队也愿意协同跟进与支持。

他提到另一家零售客户，一个月内一名业务用户自助搭建200张看板，覆盖多个团队，跨部门沟通效率提升40%。“很多一线业务人员原来觉得数据‘遥不可及’，现在能主动提问、自己看懂数据，对数据的应用自然也就融入了日常业务。”

结语

ChatBI不是简单的工具替换，而是让组织重新理解数据价值、调整使用方式的过程。比起“AI能做什么”，更值得关注的是：谁能用得上？谁愿意用？谁真的用起来了？这或许才是企业走向真正“数据驱动”的开始。

整场活动中，线上观众也参与了热烈的讨论，提出了一些问题，比如“复杂SQL查询如何保障准确性？如何应对部门间数据口径冲突？”等问题，嘉宾也一一给出相应回答。此外，也有来自知名TOP公司40+决策者们，比如日立（中国），蒙牛、茶百道、都市丽人、海信、广为电器等这些优质观众参与本场活动。现场活动在交流实践经验，探讨业务合作等多种声音下落下帷幕。

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