读书笔记 用得上 营销知识全景解析系列 增长是一切企业问题解决的入口 数字化时代 企业增长地图系统化搭建与优化路径 1 咨询顾问，市场增长战略专家，任科特勒咨询（ KMG ） 中国区管理合伙人，师从菲利普 · 科特勒，为世界 500 强 与创新型公司的管理者提供深度的市场战略决策咨 询服 务。 著有《数字时代的营销战略》《首席增长官：从 CMO 到 的不二之选。 柯洲 笔记侠创始人兼 CEO （首席执行官） 菲利普 · 科特勒 现代营销学之父 何麻温 · 卡塔加雅 MarkPlus 营销咨询公司创始人 本书评价 3 搭建企业增长的系统化、 成长性的增长全景图 企业或业务发展的生命线（增长基石） 保住企业或业务的生命，为企业向其他领域 扩张提供基础的养分。 企业如何做有价值的撤退 企业或业务在增长路径上找到最好的出售、 线 成长底线 本书价值 增长的线。 云 4 目录 CONTENTS 在互联网时代，重新界定增长，同时，从成长基石、指数与爆发增长、突破企业增长天 花板、业务退出等五维度系统化搭建企业增长地图。 01. 数字时代重新定义增长 撤退线：敦刻尔克的设 计 成长底线：业务基石的 设计 增长线：构建企业的动 态增长地图 增长五线：五线之间 的切换 天际线：企业如何击

··············································································· 26 5.2 组织效能：从碎片化到系统化的升级································································································ 出质疑，担忧失去主导权；基层员工则因起点低、公 开表达困难，普遍存在观望甚至抵触情绪，认为主持 会议是额外负担而非成长机会。 为化解阻力，霍尼韦尔导师团队与锦华管理层采取三 项核心措施： 系统化培训 多层级观察机制 赛马式激励 通过 30 余次授课、工作坊及实战演练，结合“应知应会”考试，推动员工从“被动参会” 转向“主动主持”，部分员工从“话都说不流畅”成长为“自信从容侃侃而谈”。 了大量现场问题，更推动了管理文化与组织效能的 深层变革，为锦华的精益转型注入了持续动力。 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 3.4 模块融合与持续深化 锦华的精益变革并非模块的简单叠加，而是通过模块 间的协同与融合，构建起系统化的精益管理体系，实 现从局部优化到全局提升的跨越。 逐进式实施：分阶段推进精益模块 锦华的精益变革遵循“先基础、后深化、再拓展”的 路径，分三阶段推进模块部署： A3 5S 第一阶段 （铜牌认证）

式聚焦工具升级，通过注入智能算法提升数据处理、分析与 可视化效率，衍生出智能问答、对话式交互、AI增强分析等 细分形态。而战略层的"AI+BI"模式则突破技术叠加范畴， 以"数据洞察自动化-决策反馈实时化-知识沉淀系统化"为方 法论，重构"采集-分析-决策"的传统链路，推动企业决策范 式从依赖历史经验的被动响应，转型为基于认知智能的前瞻 预判，实现商业价值链的深层重塑。 ❑ ABI应用的核心矛盾本质上是“数据-技术-业务”三角动态失 BI不是简单的技术叠加， 而是通过“数据洞察自动化、决策反馈实时化、知识沉淀系统化”，推动企 业从“经验驱动”迈向“认知驱动” ABI应用模式——AI + BI模式 来源：头豹研究院 ◼ AI + BI模式是从技术融合到商业价值重构，AI + BI不是简单的技术叠加，而是通 过“数据洞察自动化、决策反馈实时化、知识沉淀系统化”，推动企业从“经验驱 动”迈向“认知驱动” 数据洞察自动化是AI + 决策反馈机制，使得企业能够更快地做出决策，抓住市场机遇，降低决策风险。 知识沉淀系统化是AI + BI模式推动企业从“经验驱动”迈向“认知驱动”的关键。在传统 的经验驱动模式下，企业的决策往往依赖于过往的经验和案例，这种模式在稳定的 市场环境中可能有效，但在快速变化的市场中则可能失效。而AI + BI模式通过系统化 的知识沉淀和管理，能够将企业的数据资产、分析模型和决策经验等转化为可复用、 可扩

放全产业链的减排潜力，因此推动产业链协同及政策支持仍是实现系统性可持续的关键 途径。基于这种结构性差异，汽车企业需将环境管理从“基础合规”提升到“低碳竞争 力”，通过全生命周期减碳与资源效率的战略布局、系统化管理流程以及供应链赋能，将 排放盘查覆盖至最具挑战性的范围三，并采纳科学碳目标（SBTi）等国际标准，为下一阶 段环境绩效提升奠定坚实基础。 » 专业的环境管理能力基本具备 规范化的环境 能源管理体系基本建立，但减排行动受现有能源结构限制 能源管理覆盖从计划制定到执行、能源数据监测与优化等全过程，是汽车企业实现生 产节能、成本控制与碳减排目标的核心机制。在高能耗制造背景下，能源成本直接影响生 产效率与盈利水平，系统化能源管理直接关系到行业竞争力和可持续发展能力。 大部分汽车企业已经拥有较为完善的能源管理制度基础，但面临的减排障碍存在差 异。主机厂的减排障碍在能源端，当前瓶颈更多源于外部能源结构与成本约束。而供应链 上汽大众：探索水资源循环使用 对于制造业而言，水资源消耗大、循环利用率低，是行业普遍痛点，也是企业可持 续发展的重要课题。上汽大众将水资源管理纳入绿色生产全局，直面生产过程中水资源浪 费、利用效率不足等问题，以系统化举措推动水资源高效循环，助力企业绿色转型。 上汽大众确立“因地制宜、循环高效”的水资源管理核心策略，构建“回收—处理— 再利用”全链条闭环体系。结合各生产基地地域特点，整合技术升级与数字化管理手段，

生物发酵生产中，灭菌、CIP 清洗、蒸发 和干燥都是耗能突出的工艺环节。但是随着 生物发酵企业加快国际化步伐，满足欧美等 海外市场日益严格的碳排放标准，已成为企 业开拓国际市场的必要条件。依托于系统化 的能碳管理，企业不仅能够降低运营成本， 还能够有效应对全球范围内的合规要求，为 实现可持续发展和国际化战略奠定坚实基 础。 集成的能碳管理解决方案 SIMATIC Energy 16 . 生命周期服务 西门子生命周期服务为生物发酵企业提 供全方位运维保障。从技术团队支持到备件 管理，从过程监测到预防性维护，再到快速 响应机制，形成了完整的服务体系。 这种系统化的服务模式帮助企业实现从 被动维护向主动预防的转变，不仅提高了设 备可靠性，降低了维护成本，更确保了生产 的稳定性和产品质量，最终实现经济效益的 全面提升。 图 15 数字化咨询服务

预见失败 在常态中 保持警觉 平衡 价值共生原则 挖掘创新 成功经验 持续改善 避免落入系统化 创新的陷阱 价值共生原则 有目的地 放弃昨天 创新的做法被公司认可和推广 配置资源以帮助创新者成功探出一条路 总结成可复制的方式或方法 成功经验 挖掘创新 应注意 系统化创新的 三个陷阱 具体动作和行动计划之间的界限 混淆新奇和创新 为变革而变革 平衡组织价值 重构与组织连

然后利用上述原理将其标准化 , 形成科学方法。 科学管理之父 弗雷德里克 · 温 斯洛 泰勒 导致传统企业面临困境的原因是缺乏科学管理。所谓科学管理 , 就是将管理科学化、 系统化和结构化的过程。 传统企业的能力之困 据驱动和生态协同的方式重新构建商业模式、 供应链和价值链。 商业模式的创新激发了新的 产品和新的需求 , 衍生出复杂化、 多样性的 服 务生态 化运营。 “ 中台” 指为前台业务运营和创新提供专业能力的共享平台职 能 , 是一个共享数据库、 数据产品、 saas 工具及 API 接口等 , 其核心能力是专业化、 系统化、 组件化、 开放 实现产业链的上下游互通 , 形成 一个高效的生态体系 ; 建立互惠 机制 , 保证生态圈的平衡与稳 定 发 展 ; 建 立 合 理 的 价 值 让所有生态伙伴能够所 " 劳 " 有所获 , 共享利益 , 达 到 多方共赢。 组织微粒化——柔性化组织结构模式 指的是为前端产品提供快速设计方法和系统性后端服务 而诞生的系统化操作流程和统一化的产品服务。 指为整个平台提供基础设施建设、 服务支持与风险管控 的职能 , 其核心能力是专业化、 服务意识与能力。 是指灵活多变的一线业务人员 , 他们在工作中强调的 是

业、绿色转型等各个领域，提升人工智能素养，确保人工智能的安全、可靠和可 控。 尽管人工智能技术取得了迅猛发展并受到各国战略重视，其在诸多工程领域 的应用仍处于起步且分散的阶段，虽涌现出了多个单点应用案例，但尚未形成规 模化、系统化的效应。与此同时，工程领域普遍面临着将人工智能的巨大潜力转 化为实际生产力的挑战，例如，工程仿真平台 SimScale 在 2025 年发布的报告中 指出，高达 93%的工程领导者预期人工智能能在设计和仿真工作流程中带来生产 先进技术，而难以称为真正意 义上的生产力。 然而，正是在这一关键节点，随着国家层面持续推出支持人工智能与实体经 济深度融合的系列政策，产业链各环节在数据、算力、工具与应用场景方面逐步 形成系统化支撑能力，加上以大模型、智能体为代表的人工智能技术自身不断突 破与成熟，工程智能正迎来从“单点突破”迈向“全面赋能”的关键窗口期。 从宏观层面看，国家正积极将人工智能作为战略性新兴产业进行顶层设计和 套能力能够 有力支撑 AI 与工程实践的深度融合。更为关键的是，以大模型为代表的新一代 人工智能技术取得了突破性进展，其强大的通用性、理解和生成能力，极大地降 低了 AI 应用的门槛，为构建系统化、平台化的工程智能解决方案提供了核心技 术引擎。这三大驱动力相互促进，共同催生了工程智能规模化的绝佳时机，推动 其从星星之火发展为燎原之势，唯有先进技术被规模化地应用，在各个行业、各 个领域中

认知与 布局、AI变革需求与核心挑战、AI体系变革路径等 最新实践。 综合调研结果来看，部分受访企业在推进AI变革过 程中已逐步形成覆盖技术架构侧、数据语料侧、基 础设施侧、组织体系侧的系统化推进思路。主要呈 现以下特征： • 在技术架构侧，企业通常以落地场景的体系设 计为起点，采取混合部署方式推进大模型落地 应用，并统筹考虑云端风险应对、私域安全防 护、模型幻觉应对等问题，以重构技术底座， 后续章节深入分析如何推进泛行业企业AI Ready进程，以便更好与各类合作伙伴共谋 发展。 综合调研结果来看，部分受访企业在推进AI变革过程 中已逐步形成覆盖技术架构侧、数据语料侧、基础设 施侧、组织体系侧的系统化推进思路。主要呈现以下 特征： AI Ready硬实力 变革关键要素剖析 03 企业AI Ready需硬实力和软实力双向共驱，硬实力是底层基础，软实力是上层 建筑，企业硬实力的突破往往能催生出新型软实力形态，而软实力的前瞻布局 到技术栈的全链条映射，并通过定量化分析得 出了每个组成部分对业务目标的影响程度。由 此，该企业可以识别出影响最终业务价值的AI 体验与安全的薄弱环节，并精准优化。最终， 该企业CIO借助Splunk ITSI所体现的系统化治 理方式对齐了AI资源投入与业务价值，企业也 得以真正实现AI从投入到转化为业务成果的全 方位提升。 AI Ready 变革评估体系 04 本章制定了面向泛行业企业的AI Ready变革评估体系，旨在结合企业AI

据服务商、审计鉴证机构和咨询机构，提升市场整体服务能力。 6.2 对企业的建议 企业作为 ESG 实践的核心主体，需要转变认知，将 ESG 从 “合规要求” 转 化为 “发展优势”，同时要夯实数据基础，建立系统化 ESG 数据治理体系，以保 障数据质量、支撑披露与决策。 （1）转变观念，提升战略定位：将ESG管理从合规负担转变为提升核心竞 争力、实现可持续发展的战略机遇。推动 ESG 理念融入公司治理顶层设计，贯穿 深度融入核心 业务以发挥资本引导作用，也要通过创新丰富可持续发展挂钩贷款、绿色债券等 ESG 金融产品供给以满足市场需求，破解 “漂绿” 风险与技术依赖难题。 （1）将ESG全面融入投融资决策：建立系统化的ESG风险评估框架，在信 贷审批、证券投资、保险承保等环节嵌入 ESG 指标，实现风险识别与价值挖掘 的双重目标。 （2）积极参与产品创新：依托高质量 ESG 数据资产，加大创新力度，开发