亚马逊开会时，杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）总会在会议桌旁留一把空椅子，象征没有到场的消费者。
为了解公司顾客——司机的需求，提升其使用体验，吸引更多司机加盟，达拉·科斯罗萨西（Dara Khosrowshahi，Uber首席执行官）曾“微服私访”，亲自做一回Uber司机。
自执掌微软起，萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）一直坚持以客户为中心，专注打造能够“让客户痴迷”并乐于使用的产品，每次开会，他都会在一开始先了解客户使用数据。
企业高管和他们的组织都在不遗余力地想要弄清楚消费者的想法，理解消费者的行为。他们为什么这么在意客户呢？
近年来，‘以客户为中心’的转型变革在中国企业中蔚然成风，这一理念不仅席卷了消费品领域，还广泛应用于零售、互联网、金融保险以及各类服务型企业。然而，如何真正践行这一理念，各行业的底层逻辑差异显著，因此所需的“以客户为中心”的业务模式也各具特色。
尽管如此，有一点贯穿始终：对消费者洞察的构建、挖掘和敏捷响应，构成了所有这类转型的基石。在挖掘消费者洞察方面，AI技术展现出了巨大的潜力和价值。借助AI的力量，企业可以优化现有业务流程、重塑客户体验，甚至解锁更深层次的消费者洞察。
业绩、业绩还是业绩
根据我们的经验，以消费者为中心的企业，其业绩表现远胜普通企业，收入增长较普通企业高出约10%至20%，成本降低15%至25%，品牌美誉度提升20%至40%。而实现这一切的关键在于卓越的消费者洞察（对消费者深入、全面且实用的了解，能够提升决策水平、市场推广效果和客户体验，并使企业能够根据市场动向与消费者偏好变化及时做出恰当反应）（参阅图1）。
长篇蒙太奇
近年来，企业可利用的消费者洞察呈爆炸式增长（参阅图2）。与以往相比，消费者现在可以与品牌进行互动的平台和渠道太多了，导致消费者洞察的来源急剧增加，从定性、定量研究到众多其他来源，从零方数据到第三方数据，不胜枚举。但许多组织却未能利用这些新增的可用数据提升决策水平、获得更亮眼的业绩成果。
抓住焦点
想要利用海量消费者数据打造竞争优势、创造价值，为何如此困难？我们发现，企业面临八大常见挑战，其中许多是系统性问题，涉及整个组织，而非仅限于消费者洞察或客户数据平台（CDP）团队（参阅图3）。
例如，有些组织缺少统一的客户战略，导致许多精力浪费在杂七杂八的事情上，不能为单一战略计划提供支持。通常，深层次问题在于，数据源严重分散且数据集成有限或不完善，而组织孤岛的存在以及限制跨职能协作的僵化工作方式又加剧了问题的严重性。在许多情况下，组织内部各职能部门在制定激励措施时各自为政，甚至（制定出的措施）可能与整体客户战略或客户战略的某些方面存在冲突。结果可想而知，自然会导致市场推广活动出现脱节、不协调、效率低下等问题。例如，我们经常看到，企业不同部门之间缺乏制度性协调，在整个客户旅程中各行其是，分别向客户发送电子邮件或开展促销活动。此外，许多企业还存在技术平台和工具陈旧或不足的问题，无法为消费者洞察的收集、整合和报告提供支持。
目前，在传统的消费者洞察从业者中，能够快速提升技能、跟上数据与技术创新速度的企业很少。传统的获取消费者洞察的方法，无论是定性的消费者访谈，还是调查问卷的起草和执行，都需要耗费大量的人力和时间，这就减少了从业者进行战略思考的时间。最后，由于许多组织在进行战略和业务讨论时没有包含此方面的专家，导致消费者洞察在影响决策、推动实践方面的作用有限。
获奖者
随着AI和GenAI的兴起，企业有机会在未来三到五年更有效地应对上述挑战，并将自身的消费者洞察能力转变为覆盖整个企业的生态系统，打造出比以往任何时候都更全面的消费者视角。通过采用多学科、跨职能程度更高的运营模式，领先企业将能更有效地利用客户旅程各接触点的数据源，并对更大体量的输入数据实现实时监控。
其中的佼佼者在BCG消费者洞察七大支柱上均表现优异：
消费者洞察的北极星指标。提升整个组织的客户战略和消费者导向决策水平。
消费者洞察的落实。利用AI和GenAI技术，加快从洞察收集到推动实践的周期，重点关注影响更大的洞察。
消费者洞察数据与技术。创建综合数据生态系统，提供全面的消费者视角。
工作方式。组建多学科、跨职能小组，为开展更一体化的市场推广活动提供支持。
人才。投资相应资源，对人才开展动态技能提升和交叉技能培训，使其能够跟上技术发展和创新的脚步。
文化。设置统一的激励机制，打破组织孤岛，定期评估与实际业务成果挂钩的进展情况。
治理。制定新的治理与风险管理流程，降低与AI相关的新风险。
这一幕似曾相识？
长期以来，打造更好的消费者洞察工具一直是大多数企业的追求，只是这一目标始终难以实现。数据的增加本身并非解决这一问题的关键，但AI和GenAI的出现，为获取洞察注入了全新的强劲动力。
AI和GenAI将带来三大根本变化（参阅图4）：
优化任务，加快进度，节约成本。
通过数据、分析民主化，腾出更多时间进行战略思考，重塑决策流程。
通过整合数据、加强反馈环路，解锁对消费者更全面的了解，实现更具一体化的市场推广活动。
优化。在消费者洞察生成价值链中，有四大关键步骤，借助AI技术，企业可以在中间两大步骤（数据利用与洞察生成）实现速度与质量的双提升（参阅图5）。AI可以大幅缩短获得有用洞察所需的时间，也可以减少在既有洞察基础上开展工作所需的资源和潜在供应商服务。通过加快该流程，企业可以进一步提升成本效率，将产品更快推向市场。而后，企业可以将节省下来的资金计入净利润，也可以用于再投资，进一步推动消费者洞察生态系统的发展。
重塑。得益于GenAI的自然语言处理界面，数据分析和洞察生成不再只是分析师、研究人员和数据科学家才能完成的高精尖工作。借助AI技术，许多人将能够更轻松地对数据进行访问、收集和清洗，并基于数据生成输出和洞察（参阅图6）。例如，我们可以看到，已经有研究公司在开发新工具，通过在线聊天机器人用GenAI技术执行数百次访谈并在短时间内对访谈内容进行归纳整理。随着这些活动的自动化水平不断提高，研究人员将能够把更多的人力和时间从此类任务上解放出来，反过来又将改变各项任务所需的人才和资源配置，使人能够更加专心地进行战略思考和决策。
解锁。AI将为数据整合提供支持，通过单一平台更深入、全面地360度了解消费者，在整个客户旅程中协调各部门，更有效地开展各项活动。
谋划蓝图
在确定开始方式前，企业必须想清楚自己要从哪开始（参阅图7）。对于洞察能力不太成熟的企业，我们建议其将重点放在打牢基础上，以便更好地在业务战略和日常决策中利用洞察。对此类企业来说，当下最重要的任务是建设基本能力，并有选择性地从易处入手利用AI技术。对于洞察能力更成熟的企业来说，则应发力启动AI转型，在外部环境或竞争对手发生颠覆性变化前，思考如何利用AI和GenAI技术颠覆公司业务。
BCG消费者洞察成熟度矩阵（CIMM）可以评估企业在BCG消费者洞察支柱上的位置，利用成熟度标尺确定各家企业应从哪个阶段启动相关工作（参阅8）。通过评估可以确定企业在发展洞察能力过程中存在的主要不足，并找到可以改进的地方。
开场
首先，我们建议企业投入相应资源，完善自身的数据战略、运营模式和人才培养工作，将消费者洞察转化为优势资源：
数据：
制定任务导向的数据战略。确定推动实现既定业务目标所需的优先数据源。
运营模式：
以推动实践为目标调整团队方向。重新构建运营模式，建立任务导向、具有快速反馈回路的跨职能团队（参阅图9）。
提高洞察影响力。创建以客户为中心的文化，建立以影响为导向的共同激励机制，提高消费者洞察的影响力。
建立全新治理架构。制定监督与风险管理政策、流程，对技术进行监督，同时降低风险。
人才：
提升人才技能。增强战略技能和技术敏锐度，方便在消费者洞察领域有效利用AI技术（参阅图10）。
我们还建议企业确定并启动两到三个很可能在相对较短时间内取得成功的关键用例或任务。在AI和GenAI方面，我们的理念是，企业应从小处着手，彰显影响力，再随着时间的推移不断培养能力和技能（参阅图11）。通过采用这种从小处着手、快速演进的战略，我们可以尽早证明相关用例的价值，推动组织接受这种新生事物，还可以鼓励企业采用能够快速迭代的周期性学习方案，持续改进相关用例。
领导者心中的空位
无论是一把椅子、一次同行旅程，还是使用数据，任何技术，只要能帮助公司更好地了解客户，都能带来真正的价值。
经过未来三到五年AI、GenAI技术的长足发展，企业将获得各种所需工具，构建出更全面的消费者洞察生态，从而以更少的时间和更低的成本提供更高质量的客户洞察，使企业能够更加专注于战略思考、决策制定，协调好各项市场推广活动。
也许到那时，在该生态系统的加持之下，我们就能真正让消费者“坐到”空椅之上，彻底弄清楚他们的想法。
