照惯例把全年的零碎想法梳理一下作为一年的思考记录，这其中大多数都是跑在客户一线拿到的真实反馈、以及作为一个创业者身在经营管理一线产生的一些思考。回看2022，真实和真诚才是最有力量的表达；回顾DATASTORY将近八年的发展历程，专注做好自己、健康经营才是最应该坚持的基本原则。面向2023，我们还是要冷静理性的乐观，要温暖的鼓励和坚持，要健康增长。这是我所体会的面向一个不确定性时代的最好答案。

行业观察之一：品牌、数字化和AI技术的趋势

• 后流量时代品牌公司之间的竞争越变成策略层的竞争。产品型还是营销型的创始人也好，都是要追求在人和品之间选一条高效率的通路，这其中的无数变量，没有持续的对消费者的深刻认知和洞察，很难有持续的成功。
• 对人性的洞察力、对品牌心智的理解深度、对产品质量的追求、对渠道的掌控力，这其中哪一个弱都成就不了伟大品牌。都强了还需要靠机遇，例如可口可乐作为开创的新品类且伴随着美国的强大文化传播力。新消费没有什那么“新”，该经历的考验都要经历。
• 带着大品牌逻辑看现在所谓的私域肯定是把自己给做窄了，从好的洞察出发，一手抓住场景和内容，一手抓住服务和体验，短期转化大家都想要，但忽略更长期的消费者关系、品牌资产和新的数字化运营模式的构建显然是捡了芝麻丢了西瓜。公私本该是一体。
• 数据对上述能做什么，能帮助拿到更多洞察，能加强策略的精准性，能在每个环节加强运营效率，能闭环不断优化效果。不要对数据短期有太高期待，也不要低估数据对于长期的力量。数说在推动品牌数字化转型的占位是什么？轻量级+场景化，以最高的ROI提供连续性的解决方案。
• 和去年预测的一样，和DATASTORY最相关的决策智能类应用在持续深入和广泛地蔓延开来，企业知道决策需要数据辅助，但由于疫情对于决策到行动落地，对应用效果闭环的追求更加高。
• CEM这个赛道开始明显开走向垂直，很怀疑任何通用的CEM软件能走出来，体验重要，但只有放在场景里形成闭环才能有价值，体验的改善不是单单软件能搞定的，方法论体系和服务配套同样重要。
• AI内容生成持续看好，虽然目前还没看到刚需类的应用出现，但技术的发展使得成本下降的趋势明显，需要一个周期持续探索等待爆发点的来临，短期很难成为业务主力。
• 最近开始出现MaaS（Model as a Service）要替代掉SaaS的论调，抛开又一个新名词，我觉得这个趋势的背后是AI模型终于要逐步摆脱调参要逐步走向标准化了。
• AI第二波已经在路上，除了大火的SD和chatGPT，应该还会有更多很快会出来。这波最大不同点是AI模型不只是作为一种特定的算法实现来解决某个具体问题，而是展现了作为一种基础设施并围绕其形成一种应用生态的可能性（aka Model as A Service）。
• 数字化经过这么些年有进入新阶段的迹象：1. 头部企业经过若干年尝试已经找到了一条合适自己的道路，组织架构也基本调整到位，开始有道路自信，供应商你就按我说的干吧。2. 中腰部老板经过若干年的踩坑实践经验，开始有系统化思考，想弯道超车就不能抄别人作业，也不能只是着眼于一些运营优化提效级别的东西，而必须要走数字化业务创新的路子，这个决心不好下但时间而已，3.更长尾的脑子活爱学习的企业已经有足够的便宜还可用的的数字化SaaS应用供给了，感谢这些年SaaS的投资人们。虽然我说的这么正能量，但不要忽略一个重点，每条线都不一定真的能赚到钱，因为需求虽然充足，但供给更充足，且都是菜鸡互啄的状态。
• 2023年企业数字化进入深水区：单一产品/技术创新越来越难满足系统的复杂的以业务结果为导向的转型需求，深入以生意增长为导向做深，甲乙双方深度协作方能助力对方成功。
• 2023的几个趋势预测： 一是大家普遍对2023预期不错，信心在回暖，但中长期不确定依旧很强；二是创新试错的冲动在下降，都讲稳健增长（意思是做好手头的事）；三是行业SaaS相对通用SaaS相对更被看好，背后逻辑还是要深入行业解决业务问题；四是AGI作为社会级基础设施的可能性在增加，但中国这块的差距在被拉大（略担忧）；五是新机会应该会出在技术和产业深度整合的地方，对现有业务精细化运营类是需求，但不是好生意；

行业观察之二： 始终和客户在一起

• 最近见大量客户感受是数字化的未来几年是场景之争。软件的背后是数据，数据的背后是场景，场景千变万化但能标准化能闭环的好场景真的不多，占住一个是一个。还在软件层面堆功能拼价格的只会搞坏这个市场，把数据的价值做深拿到溢价才是正道。
• 和客户在一起，听到客户认可觉得开心，听到抱怨也觉得踏实，有改进方向。作为一个产品技术驱动的公司，深知自己服务是弱项，去年内部提的是产品服务一体化，今年升级为服务放大产品的价值。很多人说加强服务是不是就不SaaS了。是不是SaaS不重要，服务好客户才重要的。
• 数据应用场景在各行各业千变万化，万变不离其宗：数据—洞察—策略—行动闭环。更有高人妙语：数据应用就是从群众中来，到群众中去。
• 中国的很多企业都是粗放发展起来，组织能力和经营能力都是弱项，很多业务的中高管号称懂业务但其实每个业务要做好，都需要构建好的组织系统和业务运营体系，这种一号位不懂，相应职能和数字化体系就很难发展。嗯，说这么多，主要还是要说明为什么中国的数字化转型挑战那么大，组织弱、经营弱、不靠系统和体系，靠资源和拍脑袋太多。
• 跑到客户一线最大感受就是数字化理念已充分渗透到每一个充满干劲和想法的年轻中高层的管理思路中，对数字化的理解和掌握程度、顶层设计和落地推动能力很大程度会成为竞争的关键点，因为对任何大型公司而言，数字化变革都充满机会又极具挑战。
• 每次见合作伙伴都特感兴趣理解一家公司是怎么长大的。企业和人一样，在很早期的机遇和选择很大程度决定了其未来的走向。凡是能熬到一定规模和行业地位的都大半有一套自己的方法论，这时候对自我的不停颠覆和对初心的坚持构成了一种张力，这种张力越大，公司越有发展潜力。当然，大张力下不崩就要靠风险控制了。
• 各家数字化之路怎么走越来越明确，甲乙双方好像也不缺方法论、场景和案例，可能越往后核心越在谁和谁能成为那个情比金坚的伙伴关系、互相成就。这其中的核心逻辑：前景光明道路曲折需要耐心和包容；双方都需要不断的能力长大，甲方最终自己要构建足够的in-house能力把业务应用和组织适配的最佳实践构建起来推广出去，乙方则需要提供基础的数据/算法/平台能力，以及足够的行业know-how来帮助完成初期从0-1的过程，然后同步和甲方不断一起深入业务。最后的最后的，好甲方和好乙方在中国这片商业的沃土和软件盐碱地上都是稀缺品。处得来的都应该好好珍惜。
• 从来没有今天这么觉得DataStory这个名取得这么好。和客户聊的时候突然意识到，作为天生的理性派我以前觉得Data更本质一些，但是当数据被用到一个具体的场景里的时候，其实Story才是那个更本质的东西。而这两者的平衡和运用正是乔布斯所说的科学和人文的十字路口。

行业观察之三： 企业服务、数据智能和SaaS

• Yann Lecun这句话值得一再回味，如此准确的讲出了数据智能领域所面临的巨大的期望落差及其原因。“妨碍智能机器落地的主要障碍，很多情况下不是技术，而是对技术能力的期望值和技术有限性之间的矛盾，以及应对复杂现象的能力”。
• 来回思考企服产品究竟是宽（轻量级多应用组合）好还是深（单应用业务闭环）好，后来发现这不是选择题。初期也许都对，后期也许都错。能不能解决客户问题，以及过程中形成的护城河深度是本质，其他都是阶段性的策略。
• 就数字化而言，那种上个千万级的大系统的时代可能终将过去。代之而起的主流模式可能是甲乙方达成对远景大方向的共识、乙方提供灵活的场景组合能力，共同商定一个相对低成本快速的落地第一步。此处的竞争点是乙方要有强大的PaaS+售前远景能力，且有足够高性价比且效果明显的入门级场景。
• 今天和同事探讨营销数字化是什么？或者说数说在构建一套怎样的独特体系来计划来为甲方的营销数字化提供一个自己的答案？达成的一致是营销数字化实际上是一套业务+数据的组合拳，是一套场景+技术的组合拳，是业务应用+数据治理+数据智能+智能应用这四个能力的不断互相促进持续迭代的升级过程。这四个能力真正都能有产品化能力的厂商，极少，我们就是其中之一。
• 从海外看，好的SaaS公司应该要70%的线索都来自于市场，然而实际应该每家公司应该都还差得很远。做不到这一点，很难展开之后销售、渠道建设和客户运营的数字化和规模化。从这一点看B2B市场的机会很大但也任重道远，大多数SaaS公司还是习惯性诉诸于短期冲销售而忽略长期建市场。
• 场景明确、价值明确，方法论有说服力，有标杆案例，交付有弹性能应对不同级别的客户、可规模化。企服公司来来回回就那么几个核心点，其他都是做好就会随之而来的东西。

创业杂谈之一： 企业治理、组织建设和个人修炼

• 今年朋友圈焦虑弥漫。好时候企业容易因为太多机会的诱惑犯错，坏时候则容易因为焦虑犯错。关键点想清楚坚决动作，但忌讳因为焦虑天天研究、频频动作，反复折腾，做多错多。
• 组织的竞争短期是效率之争，长期是思想之争；产品的竞争短期是性价比，长期是体验之争。
• 疫情内部推数字化协同方法论和工具，切入点很小就是怎么用好协同文档来同步项目信息和高效远程会议。最深感受就是大部分工种在数字化高度发达的今天其实本质都一样，大量收集处理提炼分析信息少量决策，整个组织的处理信息的带宽和速率是公司效率的基本指标。
• 每次在推动很多大想法落地的时候都会想起从拉姆查兰那儿学到的关于“执行”的学问。大多人喜欢谈战略，但忽略执行的重要性，以及其中的难度和创造性。好的执行包含着对方法和目标的严密探讨、争论、质疑，坚持不懈的跟进以及责任的落实。
• 越来越深刻认识到指挥官保持在一线多么重要，和客户的深入交流、对客户实际所面临的问题以及身处其中面对挑战的期待和压力的共情是真正的业务洞察和战略制定的一手信息来源。
• 当我们能放下自己，一心只想去帮助别人解决问题的时候，我们自己的问题也往往迎刃而解。
• 很少有人意识到，保持专注，做好严格的自我管理，坦诚沟通，并且用尽全力去成就他人就是最好的管理。
• 想要成为一个好的决策者，首要就是摒弃“喜欢不喜欢”的情绪，关注事实；其次就是关注不同方案的长期后果。在不同抉择中，更艰难的那个选择往往是正确的。
• 组织开门七件事：人才、团队、文化、运营、系统、进化和变革。前三者搞好可以及格，运营和系统可以让组织达到优秀，而要想持续优秀还需要有进化和变革。
• 总结一下数说对于业务线负责人的基本要求：1）不管多努力，结果不好就是不好，一点理由不要找，归功于外，归因于内。2）感觉业务碰到瓶颈，要清醒认识到这个瓶颈肯定在自己身上，而不是团队不行，环境不行。3）必须到一线。长期不到一线，在这么变化大的环境下，缺乏一手信息无法真正参与讨论决策、自身能力也得不到长大会逐步固步自封。这样下去，迟早会被淘汰。4）不管多难，只要是正确的事，首先想有什么办法解决，自己解决不了，想办法调动所有能调动的资源来解决。 在关键战役面前，退就是失败，对于精神上溃败了的人只能逐步淘汰，不是因为能力而是因为战斗意志和目标感。
• 经营管理者的自我要求：有风险能不能提前预警上会提出可行的解决方案；有经验教训能不能落到具体的几个点上；有成果能不能讲出来具体业务上的贡献；有不确定性能不能从经营视角给出自己的取舍和判断。

创业杂谈之二：那些帮助提升认知的道理

• 如果我们想解决问题，最重要的就是有直面问题的勇气。
• 对一个事情如果能从理论到工程原型到产品能在实际场景下用起来才是真正懂了。听起来要求很高，但这个其实就是工程意识的核心，基于科学理论寻找对实际问题的最优解。
• 好的创新人才培养四要素：以问题为导向、多学科融合、基于项目的学习、国际视野和品位。好的创新需要设计/艺术/商业/科技的深度融合。
• IDEA年度大会上主持人让Harry院长一句话总结人生经验，Harry院长说：Aim high. 现场徐扬生校长找了一句古话表达的超贴切：志不强者智不达，言不信者行不果。
• 在中国发生的大多数情况，可以归结为：伟大的行业，确定的机会，平庸的投资，无能的经营。经营是被严重忽视的环节。
• 在感知环节，你需要敏感；在认知环节，你需要理性；在决策环节，你需要果断；在行动环节，你需要野蛮。
• 市场逻辑、平台思维、资本力量。
• 科学家头脑，企业家素质、创业者精神。
• 乐观地幻想，悲观地计划，平静地实行。

最后的最后，我在整个2022年不断体会到的，也送给所有人：Be water，my friend！