日前，北极九章受邀出席虎嗅“502线上研讨会”，分享DataGPT在消费零售企业的应用案例。
以下是研讨会分享内容。
我们已经服务了华润啤酒、京东、伊利、舍得酒业等知名的消费零售企业，为营销、销售、渠道、物流等团队降低数据分析门槛。
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非常感谢各位抽出时间参与这次研讨会。今天我将从落地的角度，为大家分享北极九章的 DataGPT 在消费行业领域的应用实践。
行业现状洞察
2025年，越来越卷的消费零售市场，企业如何反“反卷” 成为核心问题。
调研报告显示，2024年，中国居民日均购物时间从过去的 80 分钟缩短至 43 分钟，而消费意愿和新阵地却拓展了 3.6 个。消费者钱包没有变大，消费场景却更复杂，这给品牌主带来挑战，如何应对时间减少、兴趣增多的复杂场景？
同时，60% 的受访者将低价作为重要决策考量，其中约 20% 的人虽选择低价，但对品质和体验不满意，消费者期待低价并且看重质价比，这进一步加大了品牌方面临的挑战。
我们认为，企业需借助数据能力构建新一代人货场，提升经营效率，从传统流量扩张转向精细化运营存量用户。
经营效率包含决策效率和数据响应效率两个层面。
决策效率指当用户出现问题时，企业能快速调整市场策略满足预期；
数据响应效率承接决策效率，快速的决策基于快速的数据洞察。
接下来我会以头部饮料快消品牌为例，讲述其如何通过北极九章的AI数据洞察平台 DataGPT 提升百倍看数效率，打赢货架前的决策闪电战，并分享落地实施步骤，帮助更多企业搭建 AI for Data 能力。
客户面临的挑战
客户在数据应用的最后一公里面临三大问题：有数看不到、看到用不上、图表看不懂。
01
有数看不到
该头部客户信息化建设多年，拥有数据门户，积累了上百张数据报表，但报表同质化严重，如大量报表都叫 “运营分析报告”，却分属不同板块和模块，导致从众多报表中找到所需报表十分困难。
很多业务人员因找不到报表而求助数据团队，人工做报表。由于需求爆满，开发新报表的排期长达5-14天。
02
看到用不上
这家企业虽然建设了大量看板，但单张报表难以一次性满足业务人员的分析诉求，超过 50% 的需求需要二次分析。
例如我们发现，一张看板无法同时呈现客流量、客单价、某品牌销量、渠道经销商的成本和目标等信息，运营团队做分析时需联合多张报表，只能下载报表明细数据，再用 Excel 分析。
这表明且灵活需求难以得到满足。在交付过程中发现，大家分析问题的角度常依赖过去经验，缺乏自动从不同角度定位问题、做归因分析的方式，导致数据虽多却用不上。
03
图表看不懂
传统 BI 工具和报表只能看到数据的静态切片，但无法展现数据背后的信息。
例如，业务用户能看到某经销商目标达成率波动，但不清楚导致其波动的原因，也不知从哪些维度和角度做归因分析。以往需要分析师出报告，或自己翻看多张报表才能基于经验判断。
同时，即便发现数据洞察，如某品牌品类同比下降 3%，也无法得知其他同类企业或行业头部企业针对类似数据现状的解决办法。
解决方案：让数据真正用起来
北极九章依托 DataGPT，为这家饮料快消企业提供了 AI 解决方案，分三步解决用户痛点：
01
自然语言交互，降低全员看数据门槛
通过 DataGPT 引擎理解用户意图，让用户能用自然语言问数，打破看板的物理边界，任意维度、指标自由组合，解决看不到数据的问题。
02
AI 智能分析，从“what”到“why”
利用 AI 对数据进行解读，如针对营业额趋势，分析为何某些月份高、某些月份低。
结合企业内部知识库和大模型通用能力，理解数据并给出行动建议，覆盖从智能问答交互、数据可视化展示理解、数据分析到自助形成并沉淀报告、分享给业务人员协同分析的全过程。
03
多终端访问，支持随时随地用数
DataGPT 可以在移动端、PC 端应用，我们还在客户的企业微信搭建了智能机器人，服务不同团队、不同时刻的数据洞察需求。
应用场景举例
目前，这家饮料快消企业将 DataGPT 应用在产销存数据分析场景。不同角色在不同场景下有不同分析点：
01
领导决策
业务领导关注业绩总体情况，可通过提问了解总体指标。
场景还原
提问 “本周有多少开瓶”“过去这个月的动销金额是多少”。
DataGPT 会自动挖掘同环比异常点，并给出分析思路，如华东地区某工厂机器故障或停机，导致开瓶数量下降，某产品在某城市不热销，导致动销下降等。业务领导可进一步深入挖掘。
02
区域业务代表
区域业务代表关注管辖区域的 KPI 完成情况。
场景还原
提问“我负责的区域头部十个经销商的销量情况”。
DataGPT 支持追问模式，帮助用户基于一个问题快速生成下一个问题，通过排名、变化、同环比、对比、占比等多种分析方式发现问题。
用户基于这些优秀经销商，追问其销售产品、库存等特点，判断是否需要补货。
03
数据分析师
场景还原
数据分析师可通过复杂组合问法获取数据。
如 “开瓶数量超过 1000 的异地经销商的情况”、“看看产品退货的情况，按照降序 top20”，DataGPT 会从不同表和模型中找到对应维度和指标，自动计算。
项目建设流程
01
围绕业务目标，构建语义模型
项目初期基于场景构建语义模型。先确定核心场景，梳理核心指标和维度，构建指标体系。
根据我们的经验，虽然业务团队分析想法发散，但通常关注的核心问题不超 20 个。通过梳理核心标准指标，可以快速推动落地。
建议以场景为驱动，逐步推广应用。
02
轻量部署上线，持续运营优化
基于服务数十家大型和超大型企业客户的经验，我们总结出了一套完整的部署和运营流程。
上线前，实现开箱即用，最快可以 1-2 周上线应用，将新产品无缝融入现有 IT 架构，并满足权限管理、数据安全等企业合规要求。
上线后，对业务用户和 IT 用户进行培训，并与客户一起建立长期的运营机制、反馈优化机制，帮助客户在企业里把 DataGPT 用起来。
应用成果
01
数据问题响应时间大幅缩短
从过去以周为单位，缩短至两秒解决问题。
02
平台活跃度高与数据团队效能提升
平台月活达 4000 人次，相当于将 20 人的数据团队扩展为 200 人，支撑整个集团，通过小数据工具撬动数据最后一公里。
03
运营效率提升
报表开发成本节省95%。业务同事自助搭建了数千张个性化看板，数量和效率远超以往。
基于 DataGPT 统一数据统计口径，避免各部门各说各话，协同效率提升 50%。
