回到企业内部后，正常情况下，企业内部人员将对数据进行处理，通常由IT或者客户关系管理部门接手。在此基础上，市场营销措施将被投放，并在过程中实现逐步优化。在此过程中我们需要注意，要保留足够的内外部数据专家队伍，以便能够持续性地对数据算法及市场营销措施进行改善。
在本书第三部分我们曾经提到过，我们主要是在市场营销和企业运营的过程中，实现了数据应用和措施的真正发展与转化。在智能数据流程的第四步，我们基于数据分析和聚类分析的结果，明确了某一产品的特性，然后考虑如何能使这些特性更好地适应客户的需求。这首先是对市场营销人员提出的要求，当然也需要企业战略规划人员、数据专家、客户关系管理专家以及智能数据团队中企业运营人员的协助支撑。在智能数据流程的第五步，即实践具体的市场营销措施，将有企业运营人员主导，其他人员辅助。
在智能数据流程的最后两步中，请教外部专家也是有意义的，比如如何有创意地组织宣传活动，或者如何设计客户“触点”。到目前为止大家都是这样做的。我们对内外部关系的理解也没有太多改变，在可能的情况下，我们只需要去寻求一个合作伙伴，它对数据驱动下的市场营销在行，并且比我们更了解市场营销文化层面的内涵。
但是从我们的经验来看，起决定作用的是：
☆智能数据团队必须要有一个非常有能力的项目经理，其自身必须具有数据分析实力，并且具有数字化变革的相关经验。
☆智能数据团队必须由一个变革管理经理主导，或设置一个变革管理小组，负责促进团队能够为了将来获得客户增值而协同作业，保障团队所做出的尝试和探索不受外界因素破坏。
项目经理
我们经常低估了在数据项目的项目管理方面的成本投入。大家普遍认为，由团队的企业战略规划官或者其他什么人兼顾一下项目管理工作就行了。这样做无论如何是不行的，除非这个人的本职工作特别清闲或者这个人对数据项目特别感兴趣。
在启动一个智能数据项目之前，所有的参与者都必须明白，人们是期待这个项目对整个企业产生拉动效应的。但是很遗憾，这也必然意味着要付出相对较高的协同成本。跨学科项目团队的成员来自许多不同的部门和领域，他们在互相磨合的过程中尝试新的事物。这在组织层面是十分复杂的。从短中期来看，协同成本不会降低，反而会升高，这是可以预见到的。原因是，当第一批项目获得成功后，又会有新的项目需要大家互相配合。经验表明，在这方面，项目经理的能力此时就变得十分重要了。企业战略规划人员、IT人员、市场营销和销售的执行人员往往会在跨部门的沟通中出现问题，进而导致误会产生。误会很快就会演变成实际的冲突，这些冲突有可能会变得上纲上线，比如将引发的冲突归咎于智能数据项目上，认为这是智能数据项目的必然结果。
现实中是存在集专业能力与组织领导能力于一身的项目经理的，他们能够良好地解决冲突。在一个德国大型汽车制造企业的案例中，我们发现了这样的项目经理，同时也发现了一名女性变革管理经理。
变革管理经理
人们总是过高地估计了现存事物的价值，又过低估计了新事物的发展潜力。
人们总是过高地估计了现存事物的价值，又过低估计了新事物的发展潜力。这听起来像是陈词滥调，可是在企业中却经常发生。尽管呼吁改革已经是一个无所不在的口号了，但改革还是停留在口头上。在内心深处，我们会质疑，为什么要进行大规模的改革？虽然表面上表示拥护，但是从内心上，我们其实是在坐等某些改革走向失败。因为统计数据已经说得很明确，大约有3/4的数据项目都失败了。
对智能数据战略来说，糟糕的变革管理是最大的风险。
请给这句话画三次重点线！数字化变革有时因技术而失败，但大部分情况下是因为冲动。
如果想知道什么是优秀的变革管理，我们可以观察一下前文提到过的那位女性变革管理经理的做法。她帮助企业高层管理人员和项目负责人员建立起了对探索性改革的正确认识，使其能够在合适的时机做出正确的抉择并采取正确的行动。
具体情况是这样的：
☆高层管理人员用文字和对比数据明确表达了改革的必要性。同时也指出，如果现在不进行改革，企业将面临怎样的结果，总之都是不好的结果。
☆高层管理人员和智能数据项目团队从一开始就不知疲倦地沟通改革的意义和原因是什么。改革的目的，是更好地去了解客户，进而更好地去满足客户的需求。这种核心思想反复被强调，使每名员工都有所触动。大部分的员工都认识到，自己的一些行为可能不太合适。在企业的各个层面，以各种形式，开展这种批判式的自省。
☆有一些投资人和参与方，看起来与数字驱动下的市场营销没有太大关系，变革管理经理会持续性地组织他们参与到项目中。
☆当跨学科的项目团队中出现误解和冲突时，变革管理经理是时刻就位的。通过每一次调解，她逐步树立了自己调停人、中间人的角色与声望。她使智能数据项目团队越来越像是一个团队，对外可以取得良好表现，也可以吸引更多的人才。
☆她会定期或者不定期地向管理层和项目负责人通报近期取得的成绩及中期工作
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