对话爱玛：如何给2000多家经销商“清库存”

出品｜虎嗅智库

作者｜梁子博

头图丨视觉中国

两轮电动车行业经历了20余年的规模扩张，现如今已进入“贴身肉搏”的阶段。当行业竞争从“拼规模”转向“拼效率”，爱玛这家拥有3万多家门店、2000余家经销商的行业龙头面临着一道必答题：如何让分散在全国的庞大业务网络摆脱数据孤岛、决策迟滞和资源错配的桎梏？

从2012年搭建ERP系统，到2019年启动“361数智化工程”，再到2024年探索AI与业务的耦合，爱玛的数字化进程始终直面痛点：财务与经营管理如何支撑全国3万多家门店的高效运营？传统博弈式的经销商关系如何转型为数据驱动的厂商价值一体化生态？当AI浪潮席卷而来，企业又该如何实现开源大模型与企业垂直模型的深度融合？

DeepSeek等AI的崛起似乎让许多企业找到了“救命稻草”。而在与虎嗅智库对话时，爱玛集团CIO卢会北直言行业现状：“数字化转型的下半场才是AI。但很多企业还没打完上半场，就急着冲进下半场”。在他看来，没有端到端的业务重构和扎实的数据底座，AI只能是空中楼阁。

而爱玛的变革成果也证实了他的观点。爱玛通过实时经营分析，大幅压缩决策滞后时间；通过数据模型实现精准选品和区域作战，经销商库存周转提升显著，销售预测准确率突破80%；线上线下一体化新零售中台让数万家门店成为用户服务链路的数字节点等。更关键的是，当行业陷入价格内卷时，爱玛通过数字化的控盘，实现了从规模扩张到高质量发展的跃迁。

接下来让我们在这场深度对话中，了解爱玛集团CIO卢会北如何拆解爱玛的数字化逻辑和战略实践，使得年销千万辆级的行业头部企业，在数据的驱动下跑出新效率。

先解决财务业务一体化的问题

Q虎嗅智库：首先请您聊聊，爱玛过往都经历了哪些数字化建设？

A卢会北：2012-2018年，当时市场是所谓的增量时代，但是在管理上很分散，信息化、数字化基础都很淡薄。我带队先后构建ERP，实现财务共享，推动了财务业务一体化，在集团全面开展信息化基础建设。

到2018年我们的业务实现全面在线，有了五六十个系统，但很多系统都是烟囱式建筑，没有通过端到端的拉通。2019年是我们数字化转型的元年，首先从业务架构的视角重新审视企业，找标杆寻找不足和差距，再从IT治理开始对整个系统进行评估与端到端的设计。通过“361数智化工程”，统一了系统、数据和流程，对研发、供应链、营销、服务、财经、人力等进行重构，全面优化企业流程，再通过IT系统固化。

2024年开始我们为AI落地的可能性做了一些铺垫，通过数据进行预警，利用数据来优化模型，通过模型产出更好的数据，形成数据运营的良性循环。

我们是通过战略解码，基于顶层设计牵引出数字化战略，再形成数字化规划与落地路径。对于一个制造型企业来说，归根结底还是要聚焦在业务的变革上。爱玛根据自身状况，迎合战略发展方向和企业发展阶段，进行业务变革，做流程端到端的设计，再通过IT系统固化，对各个业务线进行有效管理，全面提升运营效率。

Q虎嗅智库：为什么一上来先解决财务转型的问题？

A卢会北：我们解决的是财务业务一体化的问题。以前爱玛的财务是一个是管控型+事务处理型的单位，有接近200人做一系列的核算以及财务事务处理的工作，本质原因是因为那个时候规模在不断扩大，管理又相对粗放，业务流程不规范而造成的。我们通过财务转型，让其变成管服兼顾的单位，渗透全业务，对业务部门进行有效赋能。

现在随着财务、资金的共享，财经的主要工作变成了经营分析与管理，跟业务部门一起在一个战壕里打仗，一起规划出更合理的业务预算。例如营销预算控盘，财务要判断整体的营销费用花在哪里、怎么花、什么时间节点花、花了以后有什么效率效果、投资价值等。

Q虎嗅智库：这样做有什么好处？

A卢会北：在过程里面，财务与业务一起来践行战略，财务这个时候转变成了既管理又服务的角色，这样既关注了业务规划与设计，也同业务一起并肩作战，做预算的过程管理，更保障了投资结果。

我们通过数据与模型，做到经营结果的即时产出，就能及时纠偏和调整策略，这对公司决策和战略执行的效率有极大的帮助。举个例子，1月经营结果在2.1上午出来直接复盘，跟在2.10上午出来相比，完全是不同的概念。发现了市场有问题，等了10天报表再对复盘应对，我们说“子弹打到战场都冷了”。只有及时发现，及时对症下药，才是成本最低、效率最快的，而且我们还能做到每日用数据驱动复盘和经营纠偏。

通过资金集中管理，既让经销商降低了多公司账户打款的繁杂性，也让爱玛分布在各个基地账户里的资金集中由集团总部合理调配，这不仅提高了资金效率，还能增加一定的理财收入。这也让老板更加坚定了信息化的投入建设。

Q虎嗅智库：两轮电动车行业整体的数字化水平？

A卢会北：我们这个行业对数字化的整体重视程度与底子不如其他行业，竞争焦点还是在产品和营销上，竞争壁垒没有那么明显，可以说是“贴身肉搏”，所以只能在规模、经营管理上做到极致。有些企业看似在重视数字化，其实并没有从底层逻辑上去规划与构建，只是空想或期待数字化带来完美的结果。

从博弈到共赢的经销商关系

Q虎嗅智库：经销商是重要的渠道合作伙伴，数字化转型中，该怎样处理与经销商的关系？

A卢会北：对于电动车这个行业来说，中国每个省的需求差异非常大，人口文化、地形地貌、地方政府管理要求等因素都对我们电动车的销售有很大的影响。例如卖到重庆的电动车跟卖到河南的电动车完全不是一回事，河南是平原，而重庆市山城需要大动力爬坡，所以必须更精准地把握用户需求的市场需求才行。

传统压货模式滋生了经销商与品牌商的博弈关系，博弈价格，博弈政策等。经销商希望拿到特价车，结果抢到特价车后，这些车又不一定是当地市场需要的，最终变成呆滞品。这样对大家都不好，对爱玛来说没有抢到用户，对经销商来说浪费了成本。

当市场比较难做的时候，压货是压不动的。所以我们就必须以价值引领，赋能提升经销商的动销，提升他们的市占率，帮他们一起抢占市场，同时提升他们的服务力，在当地构建经营的壁垒。我们有两千多个经销商，三万多家门店，只有每一个门店、每一个经销商都赚钱，爱玛才能更好发展，这是出发点。

以前收集零售数据，是一条数据返10块钱代维费，还不一定能收回来。现在通过系统扫码零售，实现80%以上的市场数据回流。因为数据能反哺业务，帮助他们分析市场，做经营改善，更精准匹配他们的策略打法，进而确保它在这个市场里能够打胜仗。

Q虎嗅智库：那么从曾经的博弈关系到现在的共赢关系，数字化能让经销商得到哪些赋能？

A卢会北：第一，我们通过预测模型，最大价值化帮经销商做好经营。根据当地市场竞争态势、车型型谱、经销商能力、门店店销、历史数据，甚至未来天气情况等因素，判断如何布局产品，精准预测销量并制定合理的销售政策，来确保销售计划高效执行。随着数据反哺和模型的不断修正迭代，目前有的区域市场预测准确率超过80%。预测越准确，公司就越能够提前做好生产的统筹，从而更进一步提升生产执行的平整性和产品的一致性，QCD（质量、成本、交付）这块就越做越好。

第二，我们构建了“经营控制塔”垂直管理模型。公司战略目标分解后，逐级层层拆解，通过沙盘推演，对齐资源盘后互锁，再通过过程管理来修正数据和销售策略，从而做到在过程中各业务部门协同作战来保障结果。

第三，我们构建了CRM系统，对经销、分销、门店全面用数据驱动管理。SI&ST&SO数据的拉通，加上到经销商的经营模型，经营结果可及时显现，系统能自行推荐经营优化策略，让商家一键调整，从而降低经营的难度，赋能他们做强竞争壁垒。

举个简单的例子，经销商想在某卖场做广场活动，我们系统就能提醒，他们去年在这里卖的什么车，卖了多少辆。今年要再做这个广场活动，会根据这个地方的用户群体画像和历史数据给出产品售卖建议，如果是大学城旁边，目标用户是年轻学生群体，产品就推荐这类目标用户。一场活动下来，系统立即根据数据形成复盘总结和改善建议。

第四，我们构建了产品一盘棋、交付一盘货的逻辑。产品一盘棋说明不同的区域市场我们要布局不同的产品，要迎合当地用户的需求去做企划、产品设计、产品开发、产品上市等。交互一盘货是我们要确保我们的货能够在全国快速到达用户手上，最早最快抢占市场。

Q虎嗅智库：新零售的人货场，数字化和AI应用在哪个环节渗透更多？

A卢会北：对于消费者而言，个人喜好、个人需求在购买决策中占据主导地位，购物模式也发生变化，所以企业需要用AI和大数据去挖掘用户的需求和痛点，通过线上线下一体化运作赋能营销、渠道扩展和购物体验。

对于货，我们的产品要重视、迎合消费者的需求，产品研发方向和改进方向要通过不同的场景，找到不同群体的需求，渗透到产品企划里。

对于场，主要是门店这块，用数据大脑去推动门店来做经营决策管理，帮助门店具备经营分析、数据预警、决策推荐等能力。同时建设线上线下一体化，线上为线下引流，打破更多场的线下空间限制。

Q虎嗅智库：线上+线下的销售策略中，如何更好地服务用户？

A卢会北：爱玛新零售中台本质上是线上线下一体化，线上也是为线下服务。因为在这个链路上面，有几十万人在做电动车行业的生意，我们要让这些人都在服务我们的用户。我们线上推新或推活动，让消费者了解新产品、参加活动，给经销商去引流，拓展他的销量，把用户带到他的店内，甚至把用户线上的订单转到门店去交付，帮门店把利益点做大，也极大提升了交付效率。

这样每个经销商都是我们服务用户的对象，每一个门店导购、维修小哥等，都是在服务用户，用户的体感就会好。

数字化转型，AI是下半场

Q虎嗅智库：您怎么看各大企业纷纷宣布接入DeepSeek这件事？

A卢会北：DeepSeek让AI进入技术平权时代，第一是因为开源，谁都可以用；第二是门槛低，拿来就能用。DeepSeek让很多企业更容易接触到先进的AI技术，不需要从零开始，能节省时间，降低AI成本。但是企业数字化转型不仅仅是个技术问题，还涉及到战略、数据、组织与管理等多方面。通用大模型是公平的，但企业数据基础不好，就很难做出符合自己的垂直模型，企业数字化的底子决定未来企业AI应用的深度，所以说数字化转型的下半场才是AI。

Q虎嗅智库：那爱玛是怎么做的？

A卢会北：对于爱玛来说，我们要借助自己的私有数据，构建垂直模型与解决方案。例如，我们会根据企业数据，来判断PPM是多少、最有可能发生的故障是什么；当消费者与车机做交互时，我们会根据他的意图去判断这个车有可能发生什么问题。这些不是一个公有模型能解决的，因为公有模型内不会有爱玛产品的故障描述或解决方案，这些是企业内部独有的知识和数据资产。

例如，我们通过自己的知识库，诊断生产过程中品质不良的情况、品质要素是什么、关键监测点在哪，然后让大模型帮忙做诊断品质标准。

Q虎嗅智库：根据您的经验，企业怎样才能用好AI？

A卢会北：战略是根本，数据是基础，AI是方向。做整个企业的流程再造、AI工具的应用之前，企业一定要有基于公司战略解码的数字化战略，有较坚实的数据基础，有较完整全面准确的数据库、知识库，有较浓厚的数据文化等。用数据驱动决策是企业应用AI的基础，垂直模型和共有模型相融合，才能真正赋能企业。

Q虎嗅智库：您怎么看AI对于爱玛或者电动车行业的冲击？

A卢会北：我们的判断是，未来AI可能会重构一切，AI会重新定义我们的产品，会重构制造业研产供销整个工作流，会重构服务模式和生态链。

Q虎嗅智库：您认为当下AI的不足是？

A卢会北：我认为AI的伦理和合规问题是不容忽视的，包括数据的隐私和算法的偏见等。

一定要找到“速赢”场景

Q虎嗅智库：作为CIO，您认为CIO这个角色在企业数字化转型中应承担哪些工作？

A卢会北：CIO要有能力解码一号位的战略，搞清楚战略能够达成的路径，然后推动落地。CIO要业务技术兼顾，用技术助力业务，最终表现在经营结果上。

Q虎嗅智库：爱玛的数字化是怎么在集团内部推下去的？

A卢会北：爱玛的数字化转型是在公司大变革背景上推进的，所有的变革其实就是一场利益的重新分配。数字化能快速巩固变革成果，并能固化执行。所以一定要深入理解业务并用利他思维推进，赋能业务，才能集中力量，成功落地。

Q虎嗅智库：如何让老板直观看到，数字化带来的经营管理上的提效或优化？

A卢会北：有些成效是可量化的，而有些无法量化。比如今年销量涨了，其中多少是因为上了数字化系统或数据决策带来的，这个很难讲。但如果用AIGC降本增效，替代或减少重复机械式工作之类的成本，这个是直观可量化的。效率改进要结合管理的洞察调研和现状数据分析报告，进行上下对比，验证效率、不良率等数据指标的变化。但一些大的东西归根结底要看企业经营结果，如果企业经营结果不好，也很难证明数字化做得好。

但数字化实施好了，价值一凸显，老问题解决了，战略落地步伐有力，老板应该是最直观感受的。

Q虎嗅智库：总而言之，您对中小企业开展数字化有何建议？

A卢会北：希望企业第一要抓住时代趋势，保持战略定力；第二是借鉴标杆，尽量不要走弯路。我觉得数字化转型它最大的成本就是失败的资金投入成本和时间成本。资金投入成本是投的钱打了水漂，时间成本是跟竞争对手或这个时代越来越远。还是建议企业要做好数字化转型规划，设计好路径，并找到一些“速赢”场景先行，快速构建有价值的应用场景，来树立企业数字化转型的标杆，再实现全面转型就容易多了。

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