陶瓷厂有家企业，老板姓吴，去年开始年产两百万平方米但利润率从没超12%。试过很多方法都没用，最后找到我们。

我们进场第一周什么都没改，只做了一件事：数据采集。结果发现客户分析发现三类客户价格敏感度完全不同。

进一步分析发现，用同一个价格体系卖，把高毛利客户当低毛利客户服务。这才是问题的真正根源。

我们帮吴老板经销商原价保量，工程客户提价5%换缩短账期，零售客户单独核算。实施过程花了4个月，期间经历过几次反复，但最终挺过来了。

三年后毛利率从12%升到18%。吴老板后来跟我说：早知道这么简单就能解决问题，我何必花那么多冤枉钱。

现在回过头看，陶瓷厂行业的这类问题都有一个共同点：老板往往被表面现象误导，花了很多钱在错误的方向上。实际上，问题出在数据采集和流程管理上。

企业AI落地的核心不是买什么软件，而是先搞清楚自己的业务数据从哪里来、怎么流转、哪里最容易出问题。把这三点想清楚，再用工具固化下来，效果才能持续。

你现在就可以做一个动作：去现场看一周的数据，按班次、按机台、按产品规格，看看年产两百万平方米但利润率从没超12%的波动和什么有关。十有八九，答案就在数据里。

你现在就可以做一个动作：打开陶瓷厂的年产两百万平方米但利润率从没超12%数据，找出异常波动的规律。

不会细分客户的商人，只能在价格战里淹死。这是陶瓷厂行业用真金白银换来的教训。

记住这一句：不会细分客户的商人，只能在价格战里淹死。

"企业AI落地：为什么陶瓷厂的年产两百万平方米但利润率从没超12%总是解决不了？"

转发理由：这条讲的是陶瓷厂行业年产两百万平方米但利润率从没超12%的真实案例，没有空话套话，只有数据和做法。

可抄作业

第一步：建立年产两百万平方米但利润率从没超12%的数据采集机制

第二步：分析客户分析发现三类客户价格敏感度完全不同的规律和关联因素

第三步：实施经销商原价保量，工程客户提价5%换缩短账期，零售客户单独核算

第四步：把经销商原价保量，工程客户提价5%换缩短账期，零售客户单独核算写进SOP，纳入日常考核

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