Ekimetrics中国区总经理专访：数据科学+AI双引擎，在中国咨询圈杀出新路径
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近日，Ekimetrics中国区总经理Christina接受数据猿专访，分享在AI浪潮中的差异化路径及中国市场战略。Ekimetrics凭借“数据科学为骨，AI为翼”的核心方法论，正助力企业实现从经验驱动到数据驱动的转型。
随着大语言模型的竞争格局逐渐明朗，企业对生成式AI的关注，也从实验室的“炫技”转向更务实的商业价值落地。
在咨询行业，变化尤为明显。
麦肯锡推出QuantumBlack，贝恩牵手OpenAI，BCG主推AI@Scale，几大传统咨询巨头几乎在同一时间开始“重做”AI，让这项技术技术能更直接地服务于增长、提效和降本，成为企业运营系统的一部分。
在悄然洗牌的过程中，来自法国巴黎的Ekimetrics选择了一条与众不同的路径。它不卖SaaS服务，也不自研大模型，而是将数据科学和AI技术更紧密地结合，搭建起一套“洞察—预测—行动”的闭环体系，真正让AI服务于业务决策的提速与提准。
“我们不造大模型，而是基于现有模型，帮企业实现应用落地。”Ekimetrics中国区总经理岑倩（Christina）在接受数据猿采访时表示，“我们的强项是‘加AI’，而不是‘造AI’。”
在Ekimetrics看来，数据科学和AI从不是孤立存在的。前者通过统计建模、趋势挖掘、因果分析、变量追踪等方法，揭示业务问题背后的深层逻辑；后者则在此基础上提升处理速度、实现决策自动化及自适应性。两者结合，推动咨询行业从基于经验的判断，转向真正的数据驱动。
数据科学为骨，AI为翼：Ekimetrics重塑咨询行业的增长逻辑
成立于2006年的Ekimetrics，如今在全球拥有超过500位数据科学家与顾问，业务覆盖80多个国家，服务范围横跨消费品、汽车、金融、零售、美妆、奢侈品、酒店等多个行业。客户阵容也颇为亮眼——从LVMH、L'Oréal，到Renault、Peugeot、Sanofi、BNP Paribas、Michelin、Carrefour、Accor，几乎囊括了全球多个行业的领军品牌。
Ekimetrics的四大解决方案板块构成了其核心业务支柱：
- 营销策略提效与优化（Marketing & Commercial Effectiveness）
- 智汇环保AI （AI for Sustainability）
- 卓越运营（Operational Excellence）
在营销优化领域，Ekimetrics特别擅长营销组合模型（Marketing Mix Modeling，简称MMM）。这是一种通过建模历史营销数据（如广告投入、价格策略、促销活动等），量化各营销渠道或方式对销售或品牌指标实际贡献的方法。
随着全球各国对数据隐私保护要求不断提高，传统依赖个体追踪的归因模型，尤其是基于cookies和设备ID的多点归因（Multi-Touch Attribution，简称MTA），正逐步失去往日的效力。过去，营销人员可以通过第三方cookies，完整追踪用户在不同网站、不同设备上的行为路径，精准识别一次转化中各营销渠道的贡献。但随着GDPR、CCPA等隐私法规的推行，以及苹果iOS系统引入App Tracking Transparency（ATT）政策，用户可以选择拒绝应用追踪，浏览器也开始默认阻止第三方cookies的使用，跨平台追踪用户行为变得越来越困难。
例如，之前用户在手机上刷Instagram看到广告，又在笔记本电脑上通过Google搜索完成购买，广告主可以通过cookies或设备ID将两次行为关联，进行准确归因；而现在，这种跨设备关联被切断，归因数据碎片化，导致决策失真。对正在加速出海的中国品牌们而言，这带来了新的挑战：媒介渠道结构更复杂、消费者偏好因地而异、数据获取受限，过去依赖经验判断或将国内投放逻辑“平移”到海外市场的方式，效果越来越难以复现。
在这样的背景下，MMM重新受到关注。通过对历史广告投入、销售表现和市场变量（如节假日、季节性波动、竞品动态等）进行建模，MMM能帮助企业识别驱动销售的真实因素，量化各渠道、各市场的投资回报率（ROI），从而优化整体资源配置。例如，在相同预算下，企业可以借助MMM判断：在某一市场，是加大数字广告投放带来的边际回报更高，还是转向线下促销或调整定价策略更具弹性与效率。更重要的是，MMM天然具备适应全球数据监管的优势，能够在不侵犯隐私的前提下提供可靠的归因与预测。这使得它成为企业出海时，在广告投放与营销优化领域规避合规风险、控制成本和提升效率的关键工具。
Ekimetrics不仅在MMM传统建模方法上有深厚积累，更通过引入机器学习技术，显著提升了模型的灵活性与预测能力，使MMM能够快速响应市场变化，帮助客户清晰厘清各营销动作的ROI，并动态模拟不同市场环境、不同战略选择、不同预算分配下的潜在营销效果及其能带来的销售成果，为动态决策提供有力支撑。这种方法将传统依赖经验判断的营销投入，转化为以数据驱动、可量化、可持续优化的科学决策流程。
为提升亚太市场的广告效果与营销效率，一家全球领先的零售集团携手Ekimetrics，运用定制化的MMM系统评估媒体投资并优化预算分配。该项目覆盖五个国家、六个品牌和十二条业务线，助力客户应对区域市场的高度复杂性与快速变化。
面对电商崛起、疫情冲击，以及KOL、直播等新兴营销生态的冲击，Ekimetrics基于其数据科学方法论，构建了一套融合“解释—预测—优化”功能的MMM体系。相比传统静态模型，它能够结合品牌历史数据与最新市场动态，实时更新预测结果，大幅提升策略制定的敏捷性与准确性。模型每年迭代优化，逐步深化至更细颗粒度的媒介渠道、销售通路与影响者策略，增强了企业应对市场波动的能力。同时，项目也建立了跨国数据整合机制，提升了区域层级的资源配置效率与洞察能力。
最终，这家零售集团实现了显著的商业成果：单季度营收增长超2500万欧元，广告投入回报率（ROAS）达到4:1。随着模型的深入应用，该体系正逐步扩展至更多东南亚市场与子品牌，持续释放数据驱动的增长潜力。
数据科学与AI的结合，在提升企业研发效率上发挥巨大作用
据Ekimetrics介绍，面对欧洲即将在2025年实施的新法规，一家全球美妆巨头需要在三年内重新配方超过1500款染发产品——这是对传统研发体系的一次极限挑战。
为了在时限内完成配方审批并保持市场竞争力，Ekimetrics为其研发团队打造了一套基于机器学习和实验设计的预测模型。这套模型能够自动推荐合规性更高的配方替代方案，将配方获批速度从每年50个提升到500个，时间被压缩为原来的十分之一。与此同时，Ekimetrics还为其构建了统一的云端数据平台，实现测试数据的自动采集、整合与分析，并结合UX设计确保研发人员的顺畅使用。这套AI系统不仅让流程更快，更重要的是让整个配方开发过程更加可控、可复制、可扩展。
很显然，不同于传统“卖工具”式的咨询逻辑，Ekimetrics的方法更接近定制式咨询，强调从客户的核心商业问题出发，再基于行业知识、市场洞察和数据资产，组合出最适合的分析工具与AI能力。
在和数据猿的交流中，Christina强调：“我们不是一个纯技术公司，也不是来卖通用产品的。每一个项目的出发点，都是要搞清楚客户真正想解决的是什么问题。”这种打法，在To B市场上并不常见。Christina坦言：“我们是因地制宜，因时制宜，甚至是因司制宜去服务企业，并由此赋能提效他们想做的业务。”
她指出，不同城市、不同行业之间的策略逻辑不尽相同，美妆与体育用品、快消与奢侈品不能用相同打法逻辑对待。“我们很少用one-size-fits-all的产品和方法。我们更看重的是策略的适配性和执行路径的可落地性。”Christina说到。在Ekimetrics的理解中，数据科学挖掘的是“企业经营问题背后有哪些变量以及这些变量如何对经营业绩产生影响”，AI则帮助解决“如何用更快、更便捷的方式得出解决方案并将其执行下去”，而策略适配性决定了解决方案能走多远及其落地效果。
深耕中国市场，以定制化能力陪跑出海企业
2024年，Ekimetrics正式启动在中国大陆的本地化进程，在上海设立办公室，组建交付团队，并计划在未来两到三年内扩展至约50人规模。作
为中国区总经理的Christina曾领导德勤亚太区客户与行业的拓展及解决方案的推陈出新，并有着多年在麦肯锡、德勤、贝恩等咨询公司从事的战略与管理咨询工作的经验，长期服务于消费品、零售、汽车、国企、民企与跨国公司，也有过创业经验，曾尝试在中国老龄化社会背景下推动数字化产品落地。她拥有深厚的商业洞察力与方案落地能力，擅长跨部门协同、商业模型搭建以及本地执行管理。
“我们是一家既有咨询脑、也有技术脚的公司，而我过去的经历，刚好连接了这两端。”Christina说到。无论是从客户痛点切入，还是在企业资源有限的条件下高效落地AI项目，她都能够给出具有商业理解的执行路径。“Ekimetrics让我把过去的‘战略设想’，变成可以迭代优化的、实实在在的‘产品路径’。”
最初，Ekimetrics在中国的服务重心主要放在在华外资企业，但随着中国本土企业在国际舞台上的竞争力不断增强，公司中期策略也开始转向，着力于服务那些具备出海能力和出海意愿的中国客户。
对于希望国际化扩张的中国企业来说，仅凭本地经验已难以应对不同市场的独特性和复杂性。国际化运营涉及的数据隐私合规、消费者偏好差异、渠道碎片化挑战，远比国内市场更为复杂。Ekimetrics在全球运营过程中积累的大量实操经验，正好能够为这些企业提供结合本地洞察与全球经验的双重支持，帮助他们在海外市场更精准布局，更高效触达与转化潜在用户、规避试错风险，加速成长。
Christina坦言，中国市场的复杂性远超最初的预期，但正是这种复杂性，让Ekimetrics的优势得以发挥。
一方面，经济环境的不确定性让企业在AI项目上的投入变得更为谨慎，项目必须能够给出明确、可量化的ROI；另一方面，在合规和国产化的大背景下，企业对于模型选择、部署方式等也提出了更高的要求。特别是在PIPL（个人信息保护法）生效后，越来越多企业希望将大模型部署在私有云或本地服务器上，如何在合规框架下进行AI建模，已成为咨询服务不可或缺的一部分。
除了技术与策略能力，Christina认为，Ekimetrics在客户选择上的灵活性同样是一项优势。“我们不会卷价格战。我们的客户更看重实际效果和方案的适配性，而不仅仅是价格。”她强调，真正重要的标准，不是项目数量，而是能否真正交付可验证的成效与长期价值。
在复杂多变的市场环境中，优秀的咨询公司并非简单的建议提供者，而更像是企业“共同作战”的盟友。企业往往受限于自身经验和路径依赖，难以跳脱固有框架，而Ekimetrics这样拥有跨行业、跨市场经验的团队，能够帮助企业重新定义问题，厘清方向，挖掘机会点。与此同时，Ekimetrics具备“即插即用”的能力集成模式，能够将数据科学家、AI工程师与业务顾问无缝协作，快速为客户搭建从问题洞察、模型搭建到业务部署的一站式体系。这种能力，尤其对于那些尚未建立完备数据团队，或临时面临转型压力的企业来说，极具现实价值。
相比一次性的解决方案，Ekimetrics更注重为客户搭建一套可以自主演进、持续适应变化和持续升级的能力体系。这种能力体系的价值，远不止于某一两个项目的成功，更是支撑企业在不确定环境中持续应对挑战、实现长期增长的底气所在。正如Christina总结的那样：“我们的合作始终围绕客户的实际商业问题展开。我们的客户，不是来买一个模型或一份报告的，而是希望找到一个真正能一起想清楚问题、并能陪伴他们走得更远的伙伴。”
2025年，Ekimetrics迎来其亚太业务十周年。自2015年进入亚洲以来，这家公司不断将其在欧洲积累的建模能力与战略咨询经验本地化，成为众多亚太企业迈向数据驱动转型的重要技术合作方。 在AI快速重塑商业逻辑的当下，Ekimetrics的目标也不再只是帮助企业“用好AI”，而是在每一个关键节点，帮助他们“做出正确的决定”，并持续创造真正可衡量的长期价值。
共建能力，成为中国咨询行业新的竞争门槛
尽管全球经济增速放缓，中国管理咨询市场仍保持每年5%-8%的扩张。2022年行业规模约为2500.4亿元人民币，按此增速推算，截至2024年底，市场规模预计将在2700亿至2900亿元之间。大型国际咨询公司如麦肯锡、BCG、贝恩依然占据高端市场，但本土咨询机构在消费品、出海、电商、智能制造等领域加速崛起，展现出更强的灵活性和本地执行力。企业越来越关注数据治理、大模型应用、AI场景落地和ESG合规等实际问题，不再满足于传统PPT式的咨询交付，而是期待咨询公司能够真正帮助其构建可落地、可持续演进的能力体系。
同时，随着出海成为新增长引擎，企业对咨询伙伴提出了更高要求：不仅要有全球视野，还需要深刻理解不同市场环境下的文化差异与合规要求，并能够在本地精准执行。当咨询行业从“交付建议”走向“共建能力”，真正重要的不再是模板化的标准答案，而是理解复杂性、适应变化，并能与企业一同穿越周期的能力。谁能真正读懂客户需求之下的动态世界，谁就能在新的竞争格局中，占据未来的位置。
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