为什么说 AI 优先的运营模式，才是企业破局数字化的关键？

阵子帮一家传统家居企业做数字化诊断，老板吐苦水：“去年砸了 180 万上AI 库存管理系统，结果现在系统还在‘躺平’—— 门店数据要么漏录，要么单位不统一，AI 算出来的补货计划和实际需求差了一半，最后还是靠老店长凭经验调货。”

这种“花了钱没效果” 的情况，在中小企业数字化转型里太常见了。IDC 去年的报告里提到，国内 67% 的企业 AI 项目卡在 “数据不达标”，32% 的项目因为 “人机协同脱节” 没法落地。其实问题的核心不是 AI 没用，而是我们搞反了逻辑：在数字化向智能化跃迁的当下，“数据驱动” 已从 “可选路径” 变成企业运营的 “基本模式”，但很多企业却先追算法、再补数据、最后想运营 —— 这根本是本末倒置。

今天结合我参与过的10 + 企业 AI 运营案例，从 “数据基础怎么打”“人机怎么协同”“运营能力怎么转”“风险怎么避” 四个维度，聊聊 AI 优先运营到底该怎么落地，尤其给中小企业一份能上手的路径。

一、别再盲目搭“数据中台”：数据全生命周期管理，才是基础的基础

很多企业一听说“数据是基础”，就跟风搭数据中台，结果中小公司搭完发现：维护成本每月几万，数据还是没人用。其实数据驱动的核心，是先做好 “数据采集、清洗、整理、存储” 的全生命周期管理，让数据 “能用、好用”，而不是先建复杂平台。

1. 中小企业：从 “轻量化数据整合” 起步，补齐基础课

我接触过一家20 家门店的连锁零食品牌，之前数据散在 Excel 里：门店销售按 “袋” 统计，总部采购按 “箱” 算，财务对账按 “斤”—— 每次月度分析，3 个人要花 10 天核对数据，还常因数据偏差出错。后来他们没搭中台，只做了两件事补全数据链路：

·规范“数据采集与清洗”：统一商品单位为 “袋”（1 箱 = 20 袋），在共享表格里设自动换算公式，避免人工录入偏差；门店每日填报时，系统自动校验 “销量是否超过库存”，异常数据会标红提醒；

·简化“数据整理与存储”：用 Power BI 同步数据，自动生成 “各门店销售 TOP10”“库存预警清单”，数据不用再手动整理，存储在企业云盘里，授权人员随时可查。

现在这套“Excel+Power BI” 方案，每月成本不到 500 块，却能精准判断补货与促销方向 —— 比如发现学校周边门店坚果销量高，就针对性加货，单店月销提升 23%。这就是夯实数据基础的价值：没有规范的采集、清洗、整理，再先进的 AI 也只是 “巧妇难为无米之炊”。

2. 中大型企业：数据中台要 “服务业务”，别搞技术自嗨

互联网大厂的中台好用，但照搬给传统企业会踩坑。某家电企业早年搭中台，把生产、销售、售后数据全堆进去，结果运营要查“某型号空调售后问题与销售区域的关联”，得提需求让技术开发，等 2 周才拿到结果 —— 完全没解决 “数据能支撑决策” 的核心需求。

后来他们调整思路，围绕“数据全生命周期价值” 建中台：先问业务 “高频需要什么数据”，再针对性建模块。比如运营常要 “用户购买后 30 天内的售后反馈”，就建 “销售 – 售后数据联动模块”，运营选好时间范围和产品型号，10 分钟就能出报告；同时在存储环节做分层，常用数据放 “快速调取区”，历史数据放 “归档区”，既保证效率又节省成本。现在中台使用率从 30% 升到 85%，真正成了 “业务工具” 而非 “技术摆设”。

核心逻辑是：数据基础不是“搭平台”，而是让 “采集的数能准、清洗的数能用、整理的数能懂、存储的数能取”—— 只有每一环都规范可靠，算法与模型才有 “用武之地”，数据才能变成驱动决策的资产。

中小企业从“数据采集 – 清洗” 轻量化切入，中大型企业聚焦 “数据整理 – 存储” 服务业务，均以全生命周期规范为核心

二、人机协同不是“分工”，是 “闭环”：共建高可信度数据循环

很多人觉得“人机协同” 就是 AI 干简单的、人干复杂的 —— 但实际落地常变成 “AI 做的没人信，人做的没时间”。真正的协同，是借助 AI 的自动化能力和人类的专业判断，共同打造 “数据生产闭环”，让数据从 “被动采集” 变成 “主动优化”。

1. 电商推荐：AI 初选 + 人校准，完善数据表达

某二线电商平台之前让AI 全包推荐，结果用户投诉 “给妈妈买次中老年奶粉，首页连推 1 个月”。后来调整为 “协同闭环”：

·AI 负责 “批量数据处理”：根据用户浏览、购买记录，生成 100 个推荐商品池，同时标注 “推荐依据”（如 “近 7 天浏览母婴用品 3 次”）；

·运营负责“场景化校准”：每天抽 20% 用户看推荐，若发现 “单身用户买母婴品”，就判断为 “礼品需求”，替换成礼品包装服务，并把这个 “场景规则” 反馈给 AI；

·数据反哺优化：AI 用校准后的规则重新训练，下次遇到类似用户，会自动优先推礼品相关商品，推荐准确率从 65% 升到 88%。

这个过程里，AI 解决 “效率”，人类解决 “场景理解”，最终让数据更精准反映用户需求 —— 这就是 “数据表达循环” 的价值。

2. 数据标注：AI 粗标 + 人精校，提升数据可信度

某AI 公司做 “用户评论情感分析” 时，纯人工标注成本高、效率低。他们用 “协同模式” 降低成本的同时，还提升了数据质量：

·AI 先做 “粗标”：自动识别 “质量差”“物流慢” 等负面词，把评论标为 “负面”，准确率 85%；

·人工做“精校”：重点核对 AI 标为 “负面” 的评论，把 “虽然物流慢，但客服好” 改成 “中性”，补标 “下次不会再买” 这类隐晦负面评论；

·精校数据反哺AI：用修正后的数据重新训练模型，AI 准确率升到 98%，后续人工核对量减少 70%，标注成本降 60%。

这里的关键是：AI 生成初始数据，人类优化数据质量，再用优质数据训练 AI—— 形成 “数据生产 – 优化 – 再生产” 的闭环，让数据越来越可靠。

3. 客服运营：AI 分流 + 人共情，兼顾效率与温度

某茶饮品牌之前让AI 接所有咨询，用户抱怨 “机器人只会读话术”。后来搞 “三级协同”，既提效又保体验：

·AI 答 “标准化问题”（营业时间、加盟条件），解决 70% 简单咨询，同时记录用户咨询关键词（如 “饮品异物”）；

·专员接“复杂问题”（订单漏送、质量问题），AI 同步用户订单号、历史咨询记录，专员不用重复问，处理时间从 15 分钟缩到 5 分钟；

·主管接“情感问题”（用户生气投诉），重点做情绪安抚（送券 + 手写道歉卡），同时把 “用户情绪触发点”（如 “漏送后没人跟进”）反馈给 AI，优化后续分流逻辑。

现在客服响应时间从5 分钟缩到 1 分钟，用户满意度从 70% 升到 95%——AI 管 “数据记录与效率”，人类管 “情感与问题根因”，共同完善客服数据循环。

AI 与人类协同的核心是 “数据闭环”：AI 生产初始数据，人类优化数据质量，再反哺 AI，让数据持续适配业务变化

三、运营能力重构：能“产新数据” 的人，才不会被 AI 替代

很多运营担心“AI 会取代自己”，但我见过的案例里，被替代的都是 “只会发券、改标题” 的执行岗，而能 “从数据中找问题、靠创新产新数据” 的运营，反而更吃香 —— 这正是 AI 时代运营价值逻辑的重构。

1. 传统运营 vs AI 时代运营：核心差异在 “数据创造力”

2. 案例：从执行岗到 AI 运营专家，她靠 “产新数据” 突围

我团队的运营姑娘之前只做“发券、统计数据”，后来靠三件事半年升主管：

·用AI 找问题：从 AI 看板发现某面霜复购率低，AI 说是 “价格高”，她却从用户评论里发现是 “用户不会用”；

·创新产数据：设计“面霜使用日记” 活动，让用户拍使用视频、填皮肤状态，收集到 “使用时间 – 皮肤改善” 的新数据；

·数据反哺业务：把新数据同步给产品部，推动优化使用说明书，同时让AI 推荐面霜时附带 “使用教程”，复购率半个月翻 2 倍。

她的核心竞争力不是“会用 AI 工具”，而是 “能用创新创造新数据，让数据更支撑业务”—— 这是 AI 做不到的，也是运营的核心底气。

四、别忽略“隐形坑”：合规与信任，是数据驱动的底线

做AI 运营时，很多企业只盯着 “效率”，却忽略了 “数据合规” 和 “用户信任”—— 这两个坑不避，再强的数据驱动也会翻车。

1. 数据隐私坑：过度采集 =“花钱买罚”

去年某母婴APP 因 “采集宝宝人脸识别数据推奶粉” 被罚 2000 万 —— 提醒我们 “数据不是越多越好”，采集前要问 “是不是必须的”：做母婴推荐，要 “宝宝年龄、性别” 就够了，不用 “人脸识别”；存用户地址，留 “城市” 就行，不用 “具体小区”。小公司没合规团队，可用阿里云、腾讯云的 “数据脱敏工具”，自动屏蔽身份证、手机号，避免风险。

2. AI 决策坑：“黑箱”=“丢信任”

某银行用AI 批贷款，用户被拒问原因，银行说 “AI 算的”—— 结果被投诉整改。AI 决策要 “可解释”：给用户说 “您有 3 次信用卡逾期，所以暂未通过”，给内部用SHAP、LIME 等工具看 “AI 决策依据”，既合规又保信任。

最后想说的话：AI 优先，是 “数据为基、体验为目标” 的范式重构

很多企业把“AI 优先” 理解成 “买工具、招团队”，但真正的 AI 优先，是 “以数据驱动为基础，以人机协同为支撑，以数据运营为路径，以用户体验和品味为目标” 的全新运营范式 —— 它不是技术优先，而是业务优先。

对中小企业来说，不用怕“没资源”：从 “规范数据采集” 开始，从 “AI 做初选” 起步，一步步试，比 “砸钱买没用的系统” 强得多；对运营来说，不用怕 “被替代”：AI 能做重复活，但不能懂用户情绪、不能创数据、不能找新机会 —— 这些 “人类独有的能力”，才是你未来的核心价值。

最后想跟大家互动：你们公司在做AI 运营时，有没有遇到 “数据规范难推进”“AI 决策不被信任” 的问题？是怎么解决的？或者你是运营，有没有 “用 AI 产新数据” 的小技巧？欢迎分享，咱们一起避坑、进步～

《客户世界》创办于2003年1月，是中国客户服务与数字运营行业的旗帜媒体。本文刊载于2025年蓐收辑（总第239期），本文作者：陈震原是广州市服务贸易与服务外包协会呼叫中心专业委员会主任；联络编辑：edit@ccmw.net

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