來源：中國(guó)貿(mào)易報(bào) ，作者楊正

過去，我們常把展會(huì)項(xiàng)目的“增長(zhǎng)”等同于“發(fā)展”。展會(huì)面積和觀眾人數(shù)的增長(zhǎng)固然重要，數(shù)量的增長(zhǎng)卻不一定等同于發(fā)展。增長(zhǎng)是發(fā)展的結(jié)果而非原因。我們應(yīng)該看到，展會(huì)面積和觀眾人數(shù)增長(zhǎng)是展會(huì)發(fā)展帶來的結(jié)果。

在筆者看來，高質(zhì)量發(fā)展的本質(zhì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)展，并非是規(guī)?；脑鲩L(zhǎng)。產(chǎn)能過剩的“內(nèi)卷”時(shí)代，高質(zhì)量發(fā)展成為各行各業(yè)的必然選擇。會(huì)展業(yè)作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，也在積極探索高質(zhì)量發(fā)展的有效路徑。高質(zhì)量發(fā)展并非簡(jiǎn)單地規(guī)模擴(kuò)張，而是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)展，即擺脫單純對(duì)展出面積、與會(huì)人數(shù)規(guī)模等要素的過度依賴，因?yàn)橐蕾囈?guī)模經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式必然帶來邊際收益遞減下的“內(nèi)卷”。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本規(guī)律是“報(bào)酬遞增”，遠(yuǎn)非傳統(tǒng)的邊際收益遞減，原因在于數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代運(yùn)行的規(guī)律是基于雙邊需求的連接創(chuàng)造平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，依靠專業(yè)社群的連接創(chuàng)造梅特卡夫效應(yīng)，依靠數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)帶來的零邊際成本的指數(shù)型擴(kuò)張效應(yīng)。

簡(jiǎn)單地講，高質(zhì)量發(fā)展是“顆粒度”更細(xì)的精細(xì)化發(fā)展。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，高質(zhì)量發(fā)展的核心在于更小的顆粒度。它不是傳統(tǒng)的依賴規(guī)模經(jīng)濟(jì)的模式，而在于對(duì)細(xì)分市場(chǎng)、觀眾群體需求進(jìn)行更精細(xì)化的把握，應(yīng)當(dāng)從四個(gè)方面進(jìn)入：

一是觀眾畫像的“顆粒度”更細(xì)。在新經(jīng)濟(jì)的當(dāng)下，觀眾畫像的細(xì)化程度正經(jīng)歷著轉(zhuǎn)變，從最初的素描式的簡(jiǎn)單劃分逐步過渡到工筆式更為復(fù)雜和精細(xì)的階段。因?yàn)橛^眾這一群體的細(xì)分更為復(fù)雜，包括基于地域、行業(yè)、職業(yè)身份、決策能力和采購(gòu)能力的分類。地域的細(xì)分更為精準(zhǔn)，不再只是城市，而是1至5線城市、區(qū)域、鄉(xiāng)村等。考慮到行業(yè)的特性和差異，觀眾所在的行業(yè)的劃分更為垂直細(xì)分。職業(yè)身份的分類也變得更加精細(xì)，必須剖析層級(jí)和職責(zé)范圍。決策能力和采購(gòu)能力的分類則考慮了在決策和采購(gòu)中的角色和能力。

二是需求對(duì)接的顆粒度更細(xì)。新商業(yè)環(huán)境下，需求對(duì)接的精細(xì)化是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長(zhǎng)的必要前提。從過去的按行業(yè)邀請(qǐng)觀眾到根據(jù)特定品類邀請(qǐng)買家，甚至到產(chǎn)品級(jí)別（SKU）的細(xì)化，行業(yè)的劃分不再是簡(jiǎn)單的分類，而是更精確地基于特定品類進(jìn)行邀請(qǐng)，甚至更進(jìn)一步到產(chǎn)品級(jí)別。如針對(duì)某類特定車型的零部件展品，精準(zhǔn)邀請(qǐng)需要這些零部件的主機(jī)廠。

三是參展、參會(huì)日程的“顆粒度”更細(xì)。高質(zhì)量發(fā)展需要對(duì)參展、參會(huì)日程進(jìn)行精細(xì)化安排。不再局限于售出展位和邀請(qǐng)觀眾，而是將每場(chǎng)預(yù)約洽談充分規(guī)劃，確保參會(huì)者的時(shí)間被充分利用。需要提前制定詳細(xì)的日程，考慮到不同參會(huì)者的時(shí)間限制、興趣點(diǎn)和專業(yè)領(lǐng)域。日程安排更加綜合考慮參會(huì)者的需求和期望，通過智能配對(duì)系統(tǒng)推薦最符合他們期望的會(huì)議內(nèi)容和商機(jī)線索。最后，展會(huì)日程安排必須精確到分鐘級(jí)別，避免時(shí)間浪費(fèi)，確保每一分鐘都能被有效利用。

四是持續(xù)性的參與和交流的“顆粒度”更細(xì)更長(zhǎng)。高質(zhì)量發(fā)展需要改變傳統(tǒng)一年一次的大會(huì)、大展的單次連接，采取建立持續(xù)性的參與和交流（如每周舉辦沙龍、每月組織線下研討會(huì)、季度舉辦行業(yè)分會(huì)及年度大會(huì)）的方式。每周的沙龍?zhí)峁┝顺掷m(xù)性的平臺(tái)，行業(yè)專業(yè)人士得以分享最新動(dòng)態(tài)、趨勢(shì)和經(jīng)驗(yàn)，激發(fā)創(chuàng)新思維，解決共同挑戰(zhàn)。每月的研討會(huì)則提供了更深入的交流，分享專業(yè)見解，促進(jìn)合作與創(chuàng)新。季度的行業(yè)分會(huì)聚焦更廣泛議題，吸引不同領(lǐng)域從業(yè)者，促進(jìn)跨領(lǐng)域交流合作。最終，年度大會(huì)匯聚全行業(yè)領(lǐng)袖，加深行業(yè)內(nèi)外人士的認(rèn)知，促進(jìn)商業(yè)合作。

筆者認(rèn)為，高質(zhì)量發(fā)展需要變依賴經(jīng)驗(yàn)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)展。也就是說，“顆粒度”更精細(xì)的高質(zhì)量發(fā)展，必須依賴數(shù)字化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)展：

首先，全面洞察與個(gè)性化服務(wù)。大數(shù)據(jù)賦予了行業(yè)更全面、深入的洞察能力，能夠基于全量樣本創(chuàng)建多維度的客戶畫像。這樣的畫像不僅有助于了解客戶需求和偏好，還能夠?qū)崿F(xiàn)更個(gè)性化、精準(zhǔn)的服務(wù)。借助數(shù)據(jù)分析，企業(yè)能更好地了解市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶反饋，從而調(diào)整策略、改進(jìn)服務(wù)，更好地滿足客戶期待。

其次，智能算法與資源優(yōu)化。智能算法的應(yīng)用提升了資源匹配效率，如匹配參展商和觀眾需求、展區(qū)布局、信息分發(fā)等。這些算法能夠快速且準(zhǔn)確地分析和匹配不同參與者之間的需求，提高資源利用率，使行業(yè)發(fā)展更為高效。

再次，流程革命與工作效率。機(jī)器自動(dòng)化和AIGC帶來的流程革命和生產(chǎn)自動(dòng)化使得許多繁瑣、重復(fù)性工作實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理。這些自動(dòng)化工具提高了工作效率，節(jié)省了時(shí)間和資源，讓從業(yè)者能夠更專注于創(chuàng)新、戰(zhàn)略規(guī)劃和提升服務(wù)品質(zhì)。

最后，實(shí)時(shí)決策與靈活調(diào)整。數(shù)字化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的特點(diǎn)在于能夠提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使決策者能夠基于即時(shí)信息做出更準(zhǔn)確、迅速的決策，而不是傳統(tǒng)依賴項(xiàng)目總監(jiān)的過往經(jīng)驗(yàn)來決策。同時(shí)，這為行業(yè)帶來了更大的靈活性，使其能夠隨時(shí)調(diào)整策略、改進(jìn)方案，以適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)和行業(yè)需求。

數(shù)字化工具與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用不僅提升了整個(gè)行業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，更為高質(zhì)量發(fā)展提供了可靠的技術(shù)支撐，使會(huì)展業(yè)能夠更好地適應(yīng)變革，促進(jìn)創(chuàng)新與發(fā)展。這也從根本上改變了會(huì)展業(yè)的工作方式和業(yè)務(wù)模式，為實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，高質(zhì)量發(fā)展需要引入開放、合作、共享的理念，讓共創(chuàng)、認(rèn)知盈余、“UGC（用戶內(nèi)容生產(chǎn)）+ PGC（專業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)） +AIGC（人工智能內(nèi)容生產(chǎn)）”的理念和模式來突破增長(zhǎng)的極限。

作者：楊正 31會(huì)議研究院執(zhí)行院長(zhǎng)