杰克韦尔奇（Jack Welch）说过：“CEO永远是最后一个知道公司要倒闭的人。”

　　纽约一家投资银行大举裁员，风险分析小主管亦在之列，刚入职的华尔街的年轻金融分析师接棒，他从数字趋势中分析出自己公司即将在下一周破产，逐层汇报，在一晚上时间里，找到主管，主管找到经理，经理找到总裁，总裁找到董事长创始人

　　平常并不在公司露面的各路搭私人直升机连夜前来开会，然而，越是高层，就越不具金融财务分析能力，oss对满是数字的报告看也不看，要求分析师以浅白的言词说出到底发生什么事。

　　片中oss的结论是：泡沫周而复始，没有一个人能够控制或者阻止，但每次危机都有人赚，有人赔。赢家和输家，这个比例是永恒不变的。

　　2023年老板们普遍焦虑，尤其是做电商的老板们，摆在他们面前的是中国电商渗透率几近饱和，天花板在步步逼近。

　　丛林法则下，无论是做老牌传统电商，还是做新兴内容电商，亦或是垂直领域电商，都无法再按以前的方式吃到红利，只能在流量吸引、用户留存等方面展开较量。

　　每一个老板都知道，谁能有更多的活跃用户、私域用户，谁能有更多的留存和复购，谁才有更大的增长机会。

　　一个企业需要的并不是等待风口，也不是任用“”和“热血”前进。比如在双11大战前夕，一个消费品牌要备多少的货，要预测哪些产品能成为爆款，要花多少钱做营销，要找哪些达人营销每一个决策，都像是一场豪赌。

　　如果做生意、做决策，不靠“拍脑袋”，而是像做科研一样，实验室设备先跑一遍，得出精确的结果，之后再推向市场该多好。

　　中译名最美的两个外国美妆品牌，一个是“露华浓”，一个是LVMH旗下专业彩妆品牌MAKE UP FOR EVER，被译为“浮生若梦”（官方名叫玫珂菲）。

　　自1984 年成立至今，MAKE UP FOR EVER已成为专业彩妆的代名词，指引着世界彩妆的流行趋势。

　　化妆品作为可选消费品并带有一定专业性，消费者在选择时往往包含尝试、接受建议、模仿等过程，“营销先行”是非常关键的胜负手。比如2000 年以后韩妆品牌即借助风靡中国的韩剧、韩星，通过高效营销成功切入中国市场。

　　如今，泼天的富贵来到高性价比的“国货彩妆”端，完美日记、花西子、彩棠等，无不是通过数字化、年轻化营销四两拨千斤，打造口碑抗衡国际巨头。

　　国际美妆品牌也开始正面迎战。来自巴黎的专业彩妆品牌MAKE UP FOR EVER玫珂菲，虽是典型的“产品中心”派，但也深知营销的重要性，这通过艺人合作，达人直播带货、KOL种草等推广方式，开始新营销转型之路。

　　今年双11正式开启前，MAKE UP FOR EVER 就希望，能在合理的预算范围内，找到最适合品牌调性并且能实现更优直播转化的达人。

　　中国达人千千万，根据商务部数据，2022年我国重点监测电商平台累计直播场次超1.2亿场，活跃主播近110万人。如何在海量的达人中，挑选到最适合的那个？

　　LVMH集团数据团队帮MAKE UP FOR EVER跑出了一套既快又准的「达人优选」方案。

　　根据历史合作经验以及MCN机构推荐，MAKE UP FOR EVER 输出了一份可合作达人名单，而LVMH集团数据团队则运用火山引擎数智平台（VeDI）提供的客户数据平台VeCDP，针对这些达人账号做进一步洞察，评估包括带货指数、稳定性、品牌契合度、品类契合度等在内的更度数据，并针对品牌调性输出了基于“成熟达人”（已经合作过的达人）和“潜力达人”（未合作的达人）两个维度的名单，方便MAKE UP FOR EVER 快速做出选择。

　　基于数据分析结果，MAKE UP FOR EVER 很快确定达人合作名单，携手开展了短直联动式（短视频+直播）的合作。以“成熟达人”名单中的某位达人为例，本次合作成功创造出该达人与Makeupforever合作的单场直播最高销量。数据显示，这场直播销量较618大促期间最高销量提升了168%。

　　双11的硝烟同样在鞋服领域弥漫。有人形容，鞋服是双11最卷的品类，“卷到衣服鞋子论斤卖，跟菜市场卖猪肉一样一样的”，这带有夸张成分的话反映了当下竞争的激烈。

　　积极布局中国市场的斯凯奇势如破竹，但也预见了变化，正如斯凯奇中国总经理陈孝哲此前所说：“我们对中国市场充满信心，但从长期看人口红利逐步见顶，它不再是一个增量市场，更可能是存量市场”。

　　存量市场拼什么？《25%的回头客创造75%的利润》一书中提到，占总用户人数25%的老用户，对大多数企业的贡献值占比高达75%。

　　今年3月，斯凯奇与火山引擎数智平台（VeDI）正式达成合作，重点瞄准会员私域运营场景。这个双11，斯凯奇的主要帮手是火山引擎数智平台的客户数据平台VeCDP，在VeCDP的标签构建能力赋能下，斯凯奇拥有了识别沉睡会员人群、沉默会员人群的“火眼金睛”。

　　所谓的沉默会员人群，就是曾注册成为斯凯奇品牌会员，但尚未在斯凯奇进行购物的；而沉睡会员人群，则是曾在斯凯奇完成过购物，但长时间未有复购的。

　　将潜在“回头客”挑选出来后，斯凯奇通过VeCDP进一步解构对应人群的需求差异，并针对性设计了差异化的会员权益和营销设计，有效激活了“沉睡”人群和“沉默”人群。

　　数据显示，在精准营销之后，超万名沉默会员和沉睡会员回流至品牌下单或复购。在回头客们的带动下，今年双11斯凯奇线%。

　　无独有偶，在婴幼儿配方奶粉市场进入存量博弈时代，达能通过火山引擎数智平台（VeDI）旗下的增长分析DataFinder和客户数据平台VeCDP，精准识别和唤醒户，获得生意的增长。

　　达能是跨国食品饮料公司，双11期间，其奶粉业务借助火山引擎数智平台工具，通过深钻人群特征和消费需求，有效识别小程序登陆的高价值潜在人群。

　　发现“高潜”用户只是第一步，如何把户变成实实在在的购买者，这中间的重要一环是会员精细化运营。达能通过DataFinder全链路洞察会员在小程序内的生命旅程，为用户提供包括产品推荐、育儿教育、内容论坛等关联服务，有效提升了用户在小程序内的粘性。

　　谁能快速、持久占领用户心智，谁就有机会获得用户的优先选择权。数据显示，达能通过精细化运营服务的客户，平均客单价会比没加入过小程序的人群提升1.7倍左右。

　　当绝大多数品牌还在反复试错，MAKE UP FOR EVER、斯凯奇、达能这些品牌，已经找到了确定性路径，在这个双11获得增长。

　　把“薛定谔的猫”变成了确定性的生意，是所有企业的共同追求。如今有一个共识越来越强数字化，是未来10年最大的确定性。

　　根据《福布斯》和麻省理工学院对全球400多家大型主流企业的调研数据，数字化企业的盈利能力比行业平均水平高出26%。

　　回看MAKE UP FOR EVER、斯凯奇、达能三个品牌的“开挂”方式，可谓是如出一辙，都是在数字化的道路上走了捷径，找一个聪明的“外脑”，用数据消费的方式，让数据真正赋能业务，辅助业务决策。

　　要知道，中国相当多企业还在数字化转型道路上磕磕绊绊，陷入一个「鸡生蛋，还是蛋生鸡」的死循环，业务会问大数据团队能帮我做什么？大数据团队会问业务你想做什么？

　　几乎所有公司都意识到了数字化的重要性，每个公司都不缺数据，更不缺少各种数据工具和数据后台。但大多数企业，都陷入了数据基建“光建不（会）用”的怪圈里。据 Gartner 的研究报告，68% 的企业数据没有被用来分析、使用；高达 82% 的企业仍处于数据孤岛之中。

　　美的集团董事长方洪波就曾公开表示，数字化转型是一把手工程，要决断决策、推动下去。而推动的难度好比人类赖以生存的一口气，“有时候，一口气突破了、顶住了，可能就是一片新的天地。有时候没有憋过去，又回到起点。”

　　每年考虑转型数字化的投入时，便是他最艰难、最焦虑的时刻，数额大至每年投几十亿。“这项投资没错，但无法预知。焦虑就是未知。”

　　得到APP联合创始人&CEO脱不花在公开场合说过：在得到APP搭载火山引擎的数据驱动技术之前，曾因业务增多导致数据常常出错，当出现业务成果极好的情况，团队也会怀疑，是不是数据错了，而非达成“我们干得真棒”的共识。

　　打破这个怪圈，火山引擎提供了一种解决方案数据飞轮，帮助得到内部从意识到观念，再到行为，已经完全形成了新的、基于数据共识的工作范式。火山引擎认为要实现数据驱动，就必须以终为始，以数据消费作为数据驱动的核心进行建设。

　　只有通过更频繁的数据消费，让数据真的“活”起来、用起来，才能够更好地驱动业务的增长，同时针对性地推动数据建设。

　　企业的每一个角色、每一个工种、每一个不同的岗位，都可以也都应该数据消费，每一个人都能“心中有数”，每个人都知道企业的生命周期，而不是“最后一个知道公司要倒闭的人”。

　　火山引擎提出了两个80%的标准：一是80%的企业员工能够使用数据产品实现数据消费，二是数据资产能覆盖80%的业务日常分析场景。

　　数据驱动的价值是在无数次数据消费中喂养出来的，企业的数据消费越频繁，意味着数据供给能力越足。这就构成了企业的数据飞轮。

　　可能大家不太能理解这意味着什么，字节跳动数据平台负责人罗旋就曾谈到数据飞轮相比传统企业数字化工具和数据中台的升级点，他说：

　　最大的一点是看业务的痛点，第一步到底做什么？传统数据中台第一步是把数据建设好，数据资产弄好，到底有多少数据是一个相对整齐、统一、高质量地呈现出来。

　　数据飞轮，很大程度上先聊业务，业务上有什么诉求，看数据可以在里面起到多大作用，再看具体应该用什么样的解决方案，什么样的产品。

　　如果说，数据中台是一种理想式的先规划后建设，是一场声势浩大的数字基建，像建高铁、建地铁一样，十分考验后续的运营，那数据飞轮则在实践着“不管黑猫白猫，只要抓到老鼠就是好猫”的法则，瞄准一个个具体的目标和痛点，用数据消费做“”。

　　对于企业尤其是对消费品牌而言，终极目标是一致的增长，需求是具体的：

　　一是用更加易用的用户标签体系，辅助分析师完成用户分层等工作，并自动圈定人群包，实现精准触达；

　　三是抢先一步“预测”消费趋势，比竞争对手早一步推出产品抢占市场

　　他们通过分析数据，一定程度上预测未来的消费趋势，一些趋势的预测可以细化到某品类下的具体材质维度，例如自行车类目下的流行关键词“铝合金、碳纤维、女性自行车”。这便是充分消费数据，数据飞轮应用在业务应用中的缩影。

　　抖音电商这两年的快速发展，也离不开数据消费的加持。在今年抖音商城双11好物节期间，抖音电商支付GMV较去年双11同期增长119%，增速超过了预期；抖音商城消费人数同比增长111%，平台纪录再度刷新。

　　博西家电，是欧洲最大的白色家电生产商，谁说“洋品牌”不懂中国人的心思？它通过火山引擎的增长分析DataFinder+A/B测试DataTester的组合使用，就洞察出了用户对清洁用品和清洁服务两类产品更有兴趣，于是上线了这两个产品方案的组合，显著提升了博西家电小程序运营位产品的点击率和转化率。

　　凡事都用数据说话或者讲讲A/B 测试，大厂的工作方法越来越像搞科研，很多工种同学的工作也越来越像实验员。

　　就连火山里两个小视频之间那条缝的宽度都是做几百组AB做出来的

　　除了提出数据飞轮模式，字节跳动旗下的火山引擎也把内部类似A/B测试这样的数据消费工具，也就是数智化增长的能力，做成了一个平台，通过数智平台VeDI，输出给更多的企业和品牌用好数据。

　　为了让更多企业甩掉包袱，轻装上阵，朝着增长目标更有方向性去努力，火山引擎还让“AI助手”上阵，降低数据消费门槛，即使是不会写代码的运营人员，也能和大模型对话，能做好日常业务运营的取数、看数和归因分析。

　　不管是老板，还是HR、设计、运营等人员，都能驾驭过去只有技术人员才能做的事；不管是高科技企业，还是传统的零售业，都能获得数据的普惠能力。

　　随着企业中数据消费越来越频繁、密度越来越高，企业所积蓄的数据驱动的势能也就越来越大，增长也就可以被计算，数据飞轮效应自然也就容易形成。

　　20多年面世的《数字化生存》一书中，尼葛洛庞帝说，“将来的电脑将能够观察、倾听，不像一台机器，而更像一位善解人意的仆人。”

　　今天的数据飞轮，则像一个善解人意的生意帮手，能够观察、倾听、决策，让生意的增长可以被计算，确定性就藏在一个个字节当中。

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　　纽约一家投资银行大举裁员，风险分析小主管亦在之列，刚入职的华尔街的年轻金融分析师接棒，他从数字趋势中分析出自己公司即将在下一周破产，逐层汇报，在一晚上时间里，找到主管，主管找到经理，经理找到总裁，总裁找到董事长创始人

　　平常并不在公司露面的各路搭私人直升机连夜前来开会，然而，越是高层，就越不具金融财务分析能力，oss对满是数字的报告看也不看，要求分析师以浅白的言词说出到底发生什么事。

　　片中oss的结论是：泡沫周而复始，没有一个人能够控制或者阻止，但每次危机都有人赚，有人赔。赢家和输家，这个比例是永恒不变的。

　　2023年老板们普遍焦虑，尤其是做电商的老板们，摆在他们面前的是中国电商渗透率几近饱和，天花板在步步逼近。

　　丛林法则下，无论是做老牌传统电商，还是做新兴内容电商，亦或是垂直领域电商，都无法再按以前的方式吃到红利，只能在流量吸引、用户留存等方面展开较量。

　　每一个老板都知道，谁能有更多的活跃用户、私域用户，谁能有更多的留存和复购，谁才有更大的增长机会。

　　一个企业需要的并不是等待风口，也不是任用“”和“热血”前进。比如在双11大战前夕，一个消费品牌要备多少的货，要预测哪些产品能成为爆款，要花多少钱做营销，要找哪些达人营销每一个决策，都像是一场豪赌。

　　如果做生意、做决策，不靠“拍脑袋”，而是像做科研一样，实验室设备先跑一遍，得出精确的结果，之后再推向市场该多好。

　　中译名最美的两个外国美妆品牌，一个是“露华浓”，一个是LVMH旗下专业彩妆品牌MAKE UP FOR EVER，被译为“浮生若梦”（官方名叫玫珂菲）。

　　自1984 年成立至今，MAKE UP FOR EVER已成为专业彩妆的代名词，指引着世界彩妆的流行趋势。

　　化妆品作为可选消费品并带有一定专业性，消费者在选择时往往包含尝试、接受建议、模仿等过程，“营销先行”是非常关键的胜负手。比如2000 年以后韩妆品牌即借助风靡中国的韩剧、韩星，通过高效营销成功切入中国市场。

　　如今，泼天的富贵来到高性价比的“国货彩妆”端，完美日记、花西子、彩棠等，无不是通过数字化、年轻化营销四两拨千斤，打造口碑抗衡国际巨头。

　　国际美妆品牌也开始正面迎战。来自巴黎的专业彩妆品牌MAKE UP FOR EVER玫珂菲，虽是典型的“产品中心”派，但也深知营销的重要性，这通过艺人合作，达人直播带货、KOL种草等推广方式，开始新营销转型之路。

　　今年双11正式开启前，MAKE UP FOR EVER 就希望，能在合理的预算范围内，找到最适合品牌调性并且能实现更优直播转化的达人。

　　中国达人千千万，根据商务部数据，2022年我国重点监测电商平台累计直播场次超1.2亿场，活跃主播近110万人。如何在海量的达人中，挑选到最适合的那个？

　　LVMH集团数据团队帮MAKE UP FOR EVER跑出了一套既快又准的「达人优选」方案。

　　根据历史合作经验以及MCN机构推荐，MAKE UP FOR EVER 输出了一份可合作达人名单，而LVMH集团数据团队则运用火山引擎数智平台（VeDI）提供的客户数据平台VeCDP，针对这些达人账号做进一步洞察，评估包括带货指数、稳定性、品牌契合度、品类契合度等在内的更度数据，并针对品牌调性输出了基于“成熟达人”（已经合作过的达人）和“潜力达人”（未合作的达人）两个维度的名单，方便MAKE UP FOR EVER 快速做出选择。

　　基于数据分析结果，MAKE UP FOR EVER 很快确定达人合作名单，携手开展了短直联动式（短视频+直播）的合作。以“成熟达人”名单中的某位达人为例，本次合作成功创造出该达人与Makeupforever合作的单场直播最高销量。数据显示，这场直播销量较618大促期间最高销量提升了168%。

　　双11的硝烟同样在鞋服领域弥漫。有人形容，鞋服是双11最卷的品类，“卷到衣服鞋子论斤卖，跟菜市场卖猪肉一样一样的”，这带有夸张成分的话反映了当下竞争的激烈。

　　积极布局中国市场的斯凯奇势如破竹，但也预见了变化，正如斯凯奇中国总经理陈孝哲此前所说：“我们对中国市场充满信心，但从长期看人口红利逐步见顶，它不再是一个增量市场，更可能是存量市场”。

　　存量市场拼什么？《25%的回头客创造75%的利润》一书中提到，占总用户人数25%的老用户，对大多数企业的贡献值占比高达75%。

　　今年3月，斯凯奇与火山引擎数智平台（VeDI）正式达成合作，重点瞄准会员私域运营场景。这个双11，斯凯奇的主要帮手是火山引擎数智平台的客户数据平台VeCDP，在VeCDP的标签构建能力赋能下，斯凯奇拥有了识别沉睡会员人群、沉默会员人群的“火眼金睛”。

　　所谓的沉默会员人群，就是曾注册成为斯凯奇品牌会员，但尚未在斯凯奇进行购物的；而沉睡会员人群，则是曾在斯凯奇完成过购物，但长时间未有复购的。

　　将潜在“回头客”挑选出来后，斯凯奇通过VeCDP进一步解构对应人群的需求差异，并针对性设计了差异化的会员权益和营销设计，有效激活了“沉睡”人群和“沉默”人群。

　　数据显示，在精准营销之后，超万名沉默会员和沉睡会员回流至品牌下单或复购。在回头客们的带动下，今年双11斯凯奇线%。

　　无独有偶，在婴幼儿配方奶粉市场进入存量博弈时代，达能通过火山引擎数智平台（VeDI）旗下的增长分析DataFinder和客户数据平台VeCDP，精准识别和唤醒户，获得生意的增长。

　　达能是跨国食品饮料公司，双11期间，其奶粉业务借助火山引擎数智平台工具，通过深钻人群特征和消费需求，有效识别小程序登陆的高价值潜在人群。

　　发现“高潜”用户只是第一步，如何把户变成实实在在的购买者，这中间的重要一环是会员精细化运营。达能通过DataFinder全链路洞察会员在小程序内的生命旅程，为用户提供包括产品推荐、育儿教育、内容论坛等关联服务，有效提升了用户在小程序内的粘性。

　　谁能快速、持久占领用户心智，谁就有机会获得用户的优先选择权。数据显示，达能通过精细化运营服务的客户，平均客单价会比没加入过小程序的人群提升1.7倍左右。

　　当绝大多数品牌还在反复试错，MAKE UP FOR EVER、斯凯奇、达能这些品牌，已经找到了确定性路径，在这个双11获得增长。

　　把“薛定谔的猫”变成了确定性的生意，是所有企业的共同追求。如今有一个共识越来越强数字化，是未来10年最大的确定性。

　　根据《福布斯》和麻省理工学院对全球400多家大型主流企业的调研数据，数字化企业的盈利能力比行业平均水平高出26%。

　　回看MAKE UP FOR EVER、斯凯奇、达能三个品牌的“开挂”方式，可谓是如出一辙，都是在数字化的道路上走了捷径，找一个聪明的“外脑”，用数据消费的方式，让数据真正赋能业务，辅助业务决策。

　　要知道，中国相当多企业还在数字化转型道路上磕磕绊绊，陷入一个「鸡生蛋，还是蛋生鸡」的死循环，业务会问大数据团队能帮我做什么？大数据团队会问业务你想做什么？

　　几乎所有公司都意识到了数字化的重要性，每个公司都不缺数据，更不缺少各种数据工具和数据后台。但大多数企业，都陷入了数据基建“光建不（会）用”的怪圈里。据 Gartner 的研究报告，68% 的企业数据没有被用来分析、使用；高达 82% 的企业仍处于数据孤岛之中。

　　美的集团董事长方洪波就曾公开表示，数字化转型是一把手工程，要决断决策、推动下去。而推动的难度好比人类赖以生存的一口气，“有时候，一口气突破了、顶住了，可能就是一片新的天地。有时候没有憋过去，又回到起点。”

　　每年考虑转型数字化的投入时，便是他最艰难、最焦虑的时刻，数额大至每年投几十亿。“这项投资没错，但无法预知。焦虑就是未知。”

　　得到APP联合创始人&CEO脱不花在公开场合说过：在得到APP搭载火山引擎的数据驱动技术之前，曾因业务增多导致数据常常出错，当出现业务成果极好的情况，团队也会怀疑，是不是数据错了，而非达成“我们干得真棒”的共识。

　　打破这个怪圈，火山引擎提供了一种解决方案数据飞轮，帮助得到内部从意识到观念，再到行为，已经完全形成了新的、基于数据共识的工作范式。火山引擎认为要实现数据驱动，就必须以终为始，以数据消费作为数据驱动的核心进行建设。

　　只有通过更频繁的数据消费，让数据真的“活”起来、用起来，才能够更好地驱动业务的增长，同时针对性地推动数据建设。

　　企业的每一个角色、每一个工种、每一个不同的岗位，都可以也都应该数据消费，每一个人都能“心中有数”，每个人都知道企业的生命周期，而不是“最后一个知道公司要倒闭的人”。

　　火山引擎提出了两个80%的标准：一是80%的企业员工能够使用数据产品实现数据消费，二是数据资产能覆盖80%的业务日常分析场景。

　　数据驱动的价值是在无数次数据消费中喂养出来的，企业的数据消费越频繁，意味着数据供给能力越足。这就构成了企业的数据飞轮。

　　可能大家不太能理解这意味着什么，字节跳动数据平台负责人罗旋就曾谈到数据飞轮相比传统企业数字化工具和数据中台的升级点，他说：

　　最大的一点是看业务的痛点，第一步到底做什么？传统数据中台第一步是把数据建设好，数据资产弄好，到底有多少数据是一个相对整齐、统一、高质量地呈现出来。

　　数据飞轮，很大程度上先聊业务，业务上有什么诉求，看数据可以在里面起到多大作用，再看具体应该用什么样的解决方案，什么样的产品。

　　如果说，数据中台是一种理想式的先规划后建设，是一场声势浩大的数字基建，像建高铁、建地铁一样，十分考验后续的运营，那数据飞轮则在实践着“不管黑猫白猫，只要抓到老鼠就是好猫”的法则，瞄准一个个具体的目标和痛点，用数据消费做“”。

　　对于企业尤其是对消费品牌而言，终极目标是一致的增长，需求是具体的：

　　一是用更加易用的用户标签体系，辅助分析师完成用户分层等工作，并自动圈定人群包，实现精准触达；

　　三是抢先一步“预测”消费趋势，比竞争对手早一步推出产品抢占市场

　　他们通过分析数据，一定程度上预测未来的消费趋势，一些趋势的预测可以细化到某品类下的具体材质维度，例如自行车类目下的流行关键词“铝合金、碳纤维、女性自行车”。这便是充分消费数据，数据飞轮应用在业务应用中的缩影。

　　抖音电商这两年的快速发展，也离不开数据消费的加持。在今年抖音商城双11好物节期间，抖音电商支付GMV较去年双11同期增长119%，增速超过了预期；抖音商城消费人数同比增长111%，平台纪录再度刷新。

　　博西家电，是欧洲最大的白色家电生产商，谁说“洋品牌”不懂中国人的心思？它通过火山引擎的增长分析DataFinder+A/B测试DataTester的组合使用，就洞察出了用户对清洁用品和清洁服务两类产品更有兴趣，于是上线了这两个产品方案的组合，显著提升了博西家电小程序运营位产品的点击率和转化率。

　　凡事都用数据说话或者讲讲A/B 测试，大厂的工作方法越来越像搞科研，很多工种同学的工作也越来越像实验员。

　　就连火山里两个小视频之间那条缝的宽度都是做几百组AB做出来的

　　除了提出数据飞轮模式，字节跳动旗下的火山引擎也把内部类似A/B测试这样的数据消费工具，也就是数智化增长的能力，做成了一个平台，通过数智平台VeDI，输出给更多的企业和品牌用好数据。

　　为了让更多企业甩掉包袱，轻装上阵，朝着增长目标更有方向性去努力，火山引擎还让“AI助手”上阵，降低数据消费门槛，即使是不会写代码的运营人员，也能和大模型对话，能做好日常业务运营的取数、看数和归因分析。

　　不管是老板，还是HR、设计、运营等人员，都能驾驭过去只有技术人员才能做的事；不管是高科技企业，还是传统的零售业，都能获得数据的普惠能力。

　　随着企业中数据消费越来越频繁、密度越来越高，企业所积蓄的数据驱动的势能也就越来越大，增长也就可以被计算，数据飞轮效应自然也就容易形成。

　　20多年面世的《数字化生存》一书中，尼葛洛庞帝说，“将来的电脑将能够观察、倾听，不像一台机器，而更像一位善解人意的仆人。”

　　今天的数据飞轮，则像一个善解人意的生意帮手，能够观察、倾听、决策，让生意的增长可以被计算，确定性就藏在一个个字节当中。