本文是对数据服务企业数阔创始人刘宝强的深度访谈，梳理了数阔十三年发展历程，分享了数据要素时代的核心认知和可落地的实操干货，具体内容如下：
1.核心认知：数据价值必须锚定业务场景，AI不替代人而是赋能人，高质量数据集要满足全、准、可决策三个条件，中国品牌出海最大门槛是一手本地数据。
2.个人实操：目前八爪鱼采集器已经支持AI调用，用户不需要懂编程，也不需要打开采集器界面，只要会用自然语言提问，就能让AI自动完成数据采集、整理和分析，普通人也能轻松获取公开数据做研究。
3.企业参考：企业做数据项目不要因过往失败因噎废食，要先明确要解决的业务问题，再匹配对应的数据、工具和合作伙伴，不要盲目追求AI一步登天。
本文为品牌商提供了数据驱动产品研发、用户运营、品牌出海的多重重磅干货，具体内容如下：
1.产品研发与用户运营：可以通过全渠道用户数据整合分析，挖掘真实用户反馈，精准定位产品在尺寸、做工、体验等方面的问题，快速推动产品优化；升级后的云听CEM可主动扫描数据，发现机会风险主动推送警报和解决方案，帮助品牌快速响应市场。
2.品牌出海：中国品牌出海的核心门槛不是语言文化，而是海外本地一手用户数据，品牌要获取本地用户真实讨论数据，洞察用户的审美、需求、习惯，才能真正建立品牌心智，不要迷信没有出海经验的所谓讲师。
3.落地参考：数阔已经服务OPPO、vivo、波司登、联合利华等数百个头部品牌，可提供从数据采集到决策的全链路陪跑服务，沉淀了多个行业的专业经验。
本文给不同赛道的卖家梳理了AI时代数据驱动增长的机会、可落地的工具和风险提示，具体内容如下：
1.市场机会：AI大模型降低了数据获取和分析的门槛，中小卖家也能轻松获取竞品动态、用户评价、市场趋势等数据，不需要懂技术，只要会提问就能得到完整分析结论，方便快速做决策。
2.效率提升工具：八爪鱼RPA已经推出130多个业务场景模板，覆盖跨境电商选品上架、国内电商日报自动化、抖音自动回评、财务对账、自动开票等多个卖家常用场景，大促店铺日报人工处理需要数小时，RPA仅需十分钟就能完成，可大幅降低人力成本提升效率。
3.出海卖家提示：出海卖家要抓住品牌化机会，核心是打通海外本地一手数据链路，数阔即将推出新功能专门解决海外数据到决策的最后一公里问题，可以提前关注。
本文给工厂推进数字化转型、匹配市场需求、挖掘商业机会提供了清晰的方向和干货，具体内容如下：
1.生产设计需求匹配：工厂可以通过全渠道数据采集和智能分析，获取消费者对产品的真实评价，自动识别出产品在厚薄、尺码、做工、功能等方面的负面反馈，帮助工厂快速定位产品短板，调整生产设计方向，更精准的匹配市场需求，头部服饰品牌已经通过这种方式实现了产品快速迭代。
2.数字化转型启示：工厂推进数字化不要盲目跟风，不要在没有明确业务问题、没有基础数据体系的情况下，妄图靠AI一步登天，避免浪费投入；应该先明确自身要解决的问题，再匹配对应的工具和合作伙伴，循序渐进落地。
3.商业机会：数阔已经构建了从数据获取到决策的完整闭环，服务了近700万用户、一万多家企业，有丰富的行业沉淀，可以为工厂提供全链路数据服务，帮助工厂提升市场反应能力和核心竞争力。
本文披露了数据服务行业的最新发展趋势、客户核心痛点和成熟的解决方案路径，对数据服务商有较高参考价值，具体内容如下：
1.行业发展趋势：数据正式成为第五大生产要素，AI大模型加速进入企业业务现场，客户需求已经从单纯的数据采集，转向全链路从数据到可执行决策的服务，通用大模型无法满足垂类客户需求，垂直数据服务结合AI能力还有很大发展空间。
2.客户核心痛点：当前企业的核心痛点包括数据获取门槛高，采集了大量数据后无法消化分析，没有自动化执行能力，很难获得全、准、可支持决策的高质量数据集，很多企业的数据项目投入大却没有收获。
3.解决方案参考：可参考数阔的发展路径，从数据采集这个基础痛点切入，围绕客户需求逐步延伸产品矩阵，构建“数据获取-数据治理-智能分析-自动化执行”的完整闭环，走和客户共创陪跑的路线，长期沉淀行业know-how，再将经验蒸馏到AI模型中赋能更多客户。
本文梳理了企业客户对数据服务平台的需求演变路径，给数据服务平台的产品迭代、运营管理和风险规避提供了清晰参考，具体内容如下：
1.客户需求演变：数据服务平台的客户需求已经经历了三次升级，从早期不知道CEM是什么，到认可方法论后质疑实际收益，再到当前对比通用大模型，要求更专业、更垂直、更完整的全链路服务，平台需要持续迭代才能跟上需求变化。
2.产品迭代方向：平台要围绕客户业务场景构建完整能力闭环，从基础的数据获取切入，结合AI技术不断降低使用门槛，把数据获取的门槛从会编程逐步降到会提问，同时延伸到分析、执行、决策全链路，满足客户一站式需求。
3.风险规避提示：平台不要盲目宣传自身是万能AI，要聚焦自身核心优势，持续沉淀垂直行业的know-how和数据积累，避免因为没有垂直能力被通用大模型替代；同时要把控数据质量，保证数据的全、准，才能满足客户决策的核心需求。
本文呈现了数据要素时代数据服务产业的最新动向、核心问题和成熟商业模式，对产业研究有较高的参考价值，具体内容如下：
1.产业新动向：在数据被确立为第五大生产要素后，国内数据服务产业正在发生明显变化，行业从单纯售卖数据转向将数据、AI、自动化能力深度结合，为客户提供从数据采集到落地决策的全链路服务；AI大模型的普及大幅降低了数据服务的使用门槛，同时也推动垂直数据服务细分赛道快速发展。
2.产业新问题：当前产业存在两个突出问题，一是很多企业对数据项目存在认知偏差，盲目投入大项目却因为方法路径不对失败，打击了企业构建数据竞争力的信心；二是中国品牌出海缺乏获取海外本地一手数据的能力，已经成为品牌出海的核心门槛。
3.代表性商业模式：数阔经过十三年发展形成的“数据获取-治理-分析-执行-决策”全价值链模式，通过长期陪跑客户沉淀行业知识，再将知识蒸馏到行业AI模型反向赋能客户，这种模式符合数据要素产业化的发展方向，具有较高的研究价值。
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