今年以来，随着线下实体展会的恢复，各地展馆重现人潮如织的场面。和2020年之前的展会相比，如今的展会除了现场多了些自媒体直播，似乎找不到更多明显变化。“数字会展”“双线会展”“云上展览”这些数字化产品又躲到线下实体展会背后，成为展会的配角、附属产品，甚至干脆被抛弃。面对数字经济大潮，会展企业在探索数字化转型上重新回归传统、回归线下，甚至摒弃数字化的趋势。

笔者在与会展企业特别是一些会展主办方的沟通中发现，绝大多数企业管理者十分重视数字化转型，却很难把握转型的切入点。特别是中小企业或专业展主办方，面对“高大上”的数字化战略，在有限的预算下实在找不到突破口。更难的是，由于线下会展往往具有周期性（一年一届是常态），数字化需要快速迭代和平台效应，这种与线下展会举办的“周期差”因此成为数字化实践的一道鸿沟。

如此一来，会展业该如何从自身能力出发，因地制宜，制定数字化战略规划？关键点在哪里？笔者认为，须实现三步走。

一是从数据化到数字化。会展企业实施数字化转型的基础是数据化。展会天然具备人流、物流和信息流集中交互的基础。显然，会展企业可留存的数据多而杂。对于会展企业来说，仅以数字化方式和手段储存数据，并不是数据化。数据化的关键是企业按统一的数据标准，以创造收益为目的，把对外交互的服务和生产数据在数据中心平台留存和使用，是这一“过程”。企业需要把握数据化的两个关键点：一个关键点是统一数据格式和标准。以会展企业最常见的展会专业观众数据为例，会展主办方通常采取项目制（即不同的专业展由不同的项目组负责），相关人员在采集专业观众数据时往往从项目自身需求出发，设定数据采集点。这导致会展企业在汇总下属各项目的数据时会发现格式不统一，无法区分数据唯一性，形成重复数据，整理起来费时费力。笔者观察发现，一些国际知名的会展集团在观众数据收集的前台已基本完成了数据标准的统一，不同专业展观众填写表单的格式是统一的，且有统一的数据收集系统。另一个关键点是，企业既要收集结果数据也要抓住过程数据，比如会展企业的展商数据。相信绝大多数主办方都有历届展会的展商数据，但往往会忽略那些在招展过程中没有成单的潜在展商，这些没有拿下的潜在客户所占比例并不低，企业在建立展商数据库时，要把不参展的原因、展商来源、展商所在地区以及销售过程等关键信息记录下来，形成较完整的展商过程数据。

二是从数据储存到数据决策。在数字化转型过程中，我们往往会教育企业管理者认识到数字化转型的本质是思维的转型，要具备数字化思维，企业管理者要学会利用数据来思考问题、解决问题。在会展企业中，数字化思维的关键起点就是要学会利用数据指标开展决策，实现从人的判断到人与数据共同判断的转变。企业有了较为完善的数据，接下来的关键步骤就是建立展会的关键数据分析指标，把数据进行智能化应用，通过系统和数字化工具，在储存的数据方面为管理者提供更多维度的业务决策，使其自动辅导业务，实现精细化管理。以笔者多年的会展实践来看，一场线下展会结束后，关键指标包括展商观众重复参展参观率、展览面积利用率、平均销售折扣、潜在展商流失率、预约观众到场率、线上活动反馈数据等，建立关键指标信息可以让管理者特别是企业中层管理人员建立起数字化思维，部门协作、开辟新的宣传渠道、创建新的数字系统将水到渠成。

三是从数据资产到数字会展。在前不久举行的Open AI开发者大会上，Open AI公司进一步开放了GPT-4的微调（Fine-tuning）功能，这让大模型的私有化部署有了更多空间，通过对特定领域专业数据的预训练，定制化的大模型成本会大大降低。由此可见，在可预见的未来，会展业要拥抱人工智能技术，拥有形式完整、生态开放的数据资产是关键。回到会展企业建立数据化这一话题上。在数字化转型的初期，中小型企业若预算有限，硬上数据系统就没有必要了，毕竟采购一整套专业的CRM、SRM、OA系统花费不少。但是，随着数据的积累、数字化思维的形成，企业数字化转型的立足点还是要回到建立属于自己行业领域的数据中心平台，形成数据采集、储存、分析和反馈的能力，最终形成数据资产。会展企业要立足业务现状和需求，在已经形成的数据管理标准的基础上开发符合自身发展目标的数据管理模型和体系，构建好用、安全的数据仓库和模型。数字会展的未来不局限于满足客户线下展会宣传的单一需求，时间周期也不可能只是“一年一次”“一地一次”。有了这样的数据资产，数字会展的核心竞争力自然就形成了。在下一代人工智能技术成熟时，会展企业的数据资产变现的方法将越来越多元化、个性化，这就是数字化转型的魅力所在。

简单来说，数据是会展企业数字化转型的起点，是最基础、最花精力的一环，也是实现数字化转型战略的关键所在。