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神策數據桑文鋒:聚焦“矩·變”,加速中國數據化建設

11-12 來源:互聯網 發布人:張永

  在以“矩·變”為主題的2019神策數據驅動大會現場,桑文鋒發表了名為《矩·變——加速中國數據化建設》的主題演講,分享了新時代數據化建設面臨的挑戰和機遇,并指出了企業落地數據驅動的方法論,本文將為你重點介紹:

  ·數據源的重要性及數據的價值

  ·數據化成熟度體系

  ·神策數據的戰略

  一、數據源的重要性

  在大數據分析領域從事的12年間,通過實踐再三驗證了做好數據驅動的最重要前提是數據源的把控,關于數據源的評估我總結了四個字:大、全、細、時,這也是我對大數據的定義,現在所提倡的大數據與過去最主要的一個區別就是數據源,且數據源的把控方法與程度不一樣結果便會千差萬別。

  大數據的“大”強調宏觀的“大”,而非一味追求數據量的“大”;“全”是全量,強調多種數據源,包括前端、后端的數據,以及日志、數據庫數據等;“細”強調多維度數據,包括事件、商品的各種維度、屬性、字段等。比如我現在問“你所在公司的客戶中,不同身高的群體在平均消費額上有什么差異”,你很可能回答不出來,因為你沒有記錄“身高”這一維度的數據;“時”強調時效性,即實時數據采集和實時數據分析的價值。

  數據源的重要性

  二、數據的價值

  最初2015年之前大家談大數據時,更多是空談,很難發現真正起作用或例子很少。而現在關于數據的價值,經過一段時間的實踐與驗證已經逐漸變的清晰,我認為數據的價值主要體現在兩個方向上:業務決策和產品智能。

  數據的價值

  數據價值首先體現在驅動業務決策,不管是做運營分析、產品改進、戰略決策還是做量化管理,企業產生了數據,數據的價值體現在輔助人做正確的決策,不過這只能發揮數據價值的20%,更多的價值釋放在產品智能,企業將數據套上一定的策略方法,把產品回到本質,讓數據成為產品的本身,有人將其稱為AI,我稱其稱為產品智能,其本質都一樣,這也是神策數據構建平臺幫助客戶實現數據驅動的兩個關鍵。

  三、數據化成熟度體系

  在神策數據服務客戶的過程中,我一直在思考如何幫助企業把數據化做的更上一層樓,這里的企業包括互聯網企業、互聯網+企業、傳統企業等,尤其處于轉型中的企業,他們遇到的問題比我們想象的難很多。

  而如今,神策數據已經服務了1000+企業,恰好有一個“小數據”可以輔助解決這個問題,我經??吹缴癫邤祿目蛻羧谫Y或上市新聞,也就是說被市場驗證發展不錯。為此,我也一直在思考如何構建一個模型來衡量企業的數據化程度,現在我有了答案。

  我認為,企業數據化程度的評估可分為三個層面:第一個層面是IT化,相比美國六七十年代便已經開始IT化,中國的IT化起于互聯網化,在1998年互聯網開始興起時很多企業著手做IT化。

  IT化是DT化的前提,企業要做好DT化必須要做好IT化,很多企業每間隔一段時間便提出各種各樣的理念,但是卻無法有效應用,很大程度上是因為產品沒有線上IT化。

  第二個層面是DT化,這也是神策數據與眾多企業正在攜手做的事情,DT化簡單來說就是構建數據流,在神策2018年數據驅動大會上我演講的《面向數據流的信息化建設》中,我分析了信息化的建設究竟是讓IT化面向業務就可以,還是需把IT化的目的做為數據的載體,作為支架來看待的問題。

  其歸根到底是構建一條數據流,該數據流的建設,包括數據的采集、建模存儲、分析、可視化或反饋等。企業要把整個數據流建好,一方面建好數據流,一方面要把數據產品化,也就是讓數據成為企業業務的一部分,就像阿里的理念“數據即業務”。

  第三個層面是DO化,這是我最想強調的一點,熟悉我的人應該了解我個人對歷史比較感興趣,特別是中共黨史,我也學習了阿里的組建思路。在學習的過程中,我一直在思考歷史上的各種人物如何使用數據?當時他們甚至可能不將其稱為數據,比如楚漢爭霸劉邦獲勝的理由是因為他有簫何,簫何可以幫他分析各種各樣的事情;毛主席為何偉大,其中一點是他洞察數據分析,他的名言是“沒有調查就沒有發言權”,調查換句話說就是數據采集。

  縱觀歷史會發現即使時代、名字變了,但是數據的關鍵性作用沒變,我們都要重視數據,再從另外一個角度考慮偉大的組織怎么打造,比如劉邦、朱元璋等歷史上偉大的團隊,我發現其關鍵是組織建設。

  關于組織建設,我將其分成三個耦合體:第一個耦合體是組織架構與決策機制,其為整個企業的框架;第二個耦合體是文化與制度;第三個耦合體是人才與激勵。組織建設一般離不開這3個耦合體,同樣,若企業想實現數字化轉型,其需要思考能否讓數據起到關鍵作用,成為企業不可分割的一部分。比如,企業的組織架構是否有專門負責數據決策對應的部門,其決策機制必須是以數據為依據而不是憑空想象等。

  再就是激勵,網上經常說KPI是萬惡之源,事實上,正確的KPI本身就具有數據驅動的邏輯,企業要把數據作為組織的組成部分,就像馬云所說,當戰略調整,組織一定要調整,組織沒有調整等于戰斗沒有調整,利益群體沒有變化,沒有革命大家就會坐吃山空,等著山滑掉、倒掉。所以,企業的數據化重組路要從IT化、DT化、DO化三個維度綜合考量。

  數據化成熟度體系

  四、數據化成熟度衡量標準

  從IT化、DT化、DO化三個維度評估企業的數據化成熟度,具備一定的衡量標準,如下:

  數據化成熟度衡量標準

  信息化(IT化):是否具備數據化的載體,即是否有穩定的線上產品和是否有成型的技術團隊,這里的技術團隊包含產品、運營,即企業是否構建一個完整的數據驅動團隊。

  數據化(DT化):即面向數據流的信息化建設是否完善,具體來說,數據模型、數據豐富度、數據質量、二次開發能力、AI模型各個維度做的如何。

  數據組織建設(DO化):數據組織建設包含數據意識和組織流程兩大部分,即將數據化建設作為一個系統化工程來整體考量。這一點呂厚昌在1997年就提出過,但現在還在解決這個問題,我也曾給團隊分享,從2015年成立的時候我們的目標是花十年時間重構中國互聯網數據根基,當時我認為離這個目標有十萬步,現在發現有十萬八千里,變得越來越遠,因為接觸的企業越多,發現牽扯的因素更繁雜,當把它當成系統化的工程分析,發現需要做的事還有很多。

  五、500+家合作企業的數據化成熟度測評

  神策數據對服務的500+家合作企業進行了數據化成熟度測評,測評標準主要圍繞三點,IT化占20%,DT化占40%,DO占40%,如下圖:

  測評標準

  我們圍繞這些評分維度科學評估后,得出這500+家客戶的平均分為71分,中位數為73分,74%的客戶超過60分,總體來看,神策數據的這500多家客戶的數據化成熟度比較高,如下圖:

  測評結果

  如下圖,我們再看IT化、DT化、DO化三個維度對企業的數據化成熟度的影響占比:

  數據組織能力是差異化關鍵

  從上圖中,我們可以發現,數據組織能力(DO)是形成差異化的關鍵,數據組織能力占比越大,評分越高,即企業的數據成熟度更完善。下面我們再看看不同行業的數據化成熟度差異:

  不同行業的數據化成熟度差異

  從行業數據化成熟度的平均分來看,不同的行業類型在數據化成熟度上確實有明顯差異,可以粗略分為三個梯隊:電子商務、工具軟件、互聯網金融、房產服務為第一梯隊;在線教育、游戲、文化娛樂、本地生活為第二梯隊;汽車交通、醫療健康、企業服務等為第三梯隊。

  再看互聯網/互聯網+的數據化成熟度差異,如下圖:

  互聯網/互聯網+的數據化成熟度差異

  互聯網與互聯網+數據化成熟度差距比較明顯,互聯網的高分段明顯大于互聯網+,當然神策數據服務的互聯網+企業已經是其中數據化成熟度較好的企業了,因此,兩者的數據成熟度差異存在一定的鴻溝。再看上圖右半部分,其差異的關鍵點依舊是圍繞DO化。

  不同發展階段,企業的數據化成熟度差異,如下圖:

  不同發展階段的數據化成熟度差異

  不同的融資階段有不同的影響,從天使輪到D輪以上呈現數據化成熟度越來越高的趨勢,這與企業發展階段明顯相關,發展越靠后組織越完善,整個數據驅動建設越好,數據化程度也越高。反過來,數據化成熟度建設好是否會幫助企業發展呢?我認為存在一定的相關性,上市公司分布具備多樣化,因上市公司中存在大量的傳統企業,該分布更加接近于天使輪的公司所處特點。

  若你想查看自己的企業數據化成熟度評分,你可關注神策數據公眾號回復“數據化成熟度評估”或掃描下方二維碼進行測試:

  數據化成熟度評估

  六、神策數據的戰略

  前面我主要介紹的是數據驅動的認知,認知的變化最后依舊需反映在戰略調整中,認知、戰略、組織是一個動態整體。

  1.神策數據近一年的成績單

  神策數據在企業服務和數據分析領域發展態勢比較好,如下圖概括了神策數據近一年時間中取得的成績:

  神策的成績

  現在神策數據幫客戶采集的結構化的行為數據超過1000億條,這一點比較自豪,這與我創立神策數據的初心一致,神策數據希望幫企業梳理業務,確定可用數據源,建好數據源,不僅在大數據時代,在智能時代若大量數據沒有被應用起來,也會被浪費掉。

  神策數據本身的技術也成為了行業學習的定義,我與很多大的互聯網公司打交道,他們經常告訴我其做了一個類似神策數據產品的模型,當時Alex加入百度的時候帶著我們從零摸索出一個數據模型,這是我們在百度大環境下真正實踐出來的經驗,現在隨著神策數據服務的客戶越來越多,我們一直在不斷迭代,力求打造一個每次都更優的數據模型。

  神策數據的付費客戶也已經有1000+家,主要分為互聯網和互聯網+企業:

  互聯網企業占80%,包含小米、百度視頻等一些頭部企業。但神策數據不只服務頭部企業,我們也有很多創業和初創公司的客戶;關于互聯網+企業,其中IT化程度最高的是金融,金融天然與數字打交道,如銀行、證券、保險的數據建設,現在包括招商銀行、銀聯云閃付都是我們服務的客戶,另外四川航空、東方明珠、中青旅也是我們的客戶,所有的企業也逐漸呈現線上線下雙管齊下的趨勢,值得強調的是,線上線下的結合及線上各個端的整合是一種必然的趨勢。

  2.神策數據的使用場景

  很多人認為神策數據是大數據公司什么都可以做,這是個錯誤認知,我們經常告知客戶我們有些事情不會做,但神策數據圍繞用戶行為分析建設,可以比其他對手做的更出色。

  粗略來說,神策數據可解決四個核心場景:

  (1)全渠道分析,神策數據可支持企業的各種拉新渠道進行策略評估,如對于某教育企業,神策數據可支持其進行不同約課路徑的用戶轉化分析,Kafka數據訂閱與內部業務系統打通等。

  (2)用戶運營,神策數據支持自定義精準用戶分群,促進精細化運營。如對于某快消品企業,神策數據可支持精準分群,對其拉新、復購類活動和不同營銷手段效果評估,APP、小程序、實體店等全渠道運營效率和業務數據對比實時分析。

  (3)產品迭代,產品迭代是精益創業的理念,通過數據驅動指導產品的有效高速迭代是企業發展的動力,如神策數據幫助小米實現MIUI國際線核心工具APP改版功能實時分析、內部核心產品線相互流量轉化分析、產品功能AB測試效果評估和反饋。

  (4)產品智能,通過數據和算法技術讓企業實現產品智能,如對于某視頻企業,神策數據可支持視頻業務標簽及推薦算法的提供,實現首頁、分類頁、各個頻道頁的個性化瀑布流推薦、用戶視頻內容“千人千面”等。神策數據不只做基礎數據平臺建設,還會做AI服務,幫助客戶更好地實現智能化。

  3.神策數據的價值觀

  (1)給客戶帶來價值

  在神策數據成立之初,我為整個公司定了一個底線——給客戶帶來價值。在企業服務領域,某企業引入新的IT服務或第三方服務,若要落地,需對基礎架構做改造、對人做培訓,配合的人力、投入、時間都是成本,因此價值不是賣的產品有用,而是產出大于投入。

  另外一方面神策數據不做免費的客戶,我們認為要做好數據建設,從神策來講一定是產品+服務才能更好。前面講了DO就是數據組織,我們需要培訓、指導客戶,讓組織升級換代,而不是讓產品、系統升級換代。

  我曾對外分享過一些神策數據服務客戶的小故事。比如有一家客戶與我們簽了合同并已付款,但兩個月后卻沒有用起來,最后給出的理由是該企業的業務調整后不需要了,后來我便要求將錢全部退回,無功不受祿。還有一個互聯網+的大客戶有需求做用戶標簽畫像,雙方開始合作、立項,一開始定了實驗場景去做,但后續出了一些問題,如客戶沒有技術團隊采用外包,大家的意識有一些欠缺,最終效果并不好,客戶準備終止該合作,并準備給神策數據二十萬辛苦費,我在內部管理層開會說這二十萬我們不能要,不是因為沒有給客戶帶來價值,而是客戶沒有最終上線就是沒有取得最終價值,即使我們投入非常大,我們也不能要錢。

  兩三個月后,該企業的業務負責人聯系我們進行再次的探討,我和其復盤了整個過程,他便打算繼續啟動項目,并計劃落地更多場景。這再一次驗證了堅持價值觀雖然短期可能有損失,但是長期來看是更有利的。神策數據的大多數客戶都是訂閱式客戶,只簽一年,對于客戶來說,會有一定的安全感,對于神策數據來說,雖然很多TO B企業一次簽兩三年營收會大一些,但我們認為訂閱最好的模式就是把刀架在乙方的脖子上,這樣從雙方的角度來不斷促進神策數據的服務進行迭代,搭建更好的服務流程,給客戶帶來價值,讓他們心甘情愿的與神策數據合作一年再合作一年。

  (2)把事情做到極致

  “把事情做到極致”是神策數據的做事理念,在神策數據2015年剛開始做產品時本身定了十個模塊,但最后決定先做三個,但是每個功能都做到90分,而不是10個模塊做到60分。這與雷軍所說的“專注、極致、口碑、快”異曲同工,專注和極致是搭配,不能一百個方向都極致卻沒有專注。再比如阿里巴巴如此大的公司,資源也有限,也需要專注每一個模塊,這是互聯網時代的特點,你不做到九十分將會一無是處,注定會被市場淘汰。

  4.神策數據從單品極致到產品矩陣

  神策數據過去經歷了四年,前三年就是一個理念,單品極致,我們堅持做一個產品做到九十分,干掉所有的競爭對手。但是我們也發現了整個市場是在變化的,企業的認知也要跟著變化,現在這個市場已經不是四年之前的市場了。四年之前對許多公司來說就是數據分析工具可有可無,至少不是剛需。但是今天為止數據分析其實是一個剛需,沒有一個公司說我不用數據分析,不用數據。因為我打交道的投資人非常多,在微信里有超過四百個投資人,投資人說不重視數據的公司是沒有價值的,我們是不會看的,這就是時代的可能,你要順勢而為,數據化是顯著的特點。

  從去年開始我們轉變思路,從單品極致考慮做產品矩陣,轉變的核心原因和契機是客戶的需求,而不是自己想要做什么就根據自己的思路做,我創業四年最開始考慮的是產品如何做創新,這對我來說是最重要的事情,現在我覺得需優先考慮市場,企業要對市場本身做分析,客戶的需求是什么?商業化能力如何?客戶群體有多少?競爭態勢怎么樣?企業面前若有十萬億的市場,需要思考市場哪一部分領域是你的。

  神策數據的產品矩陣

  但是,一個企業的擴展一定是組織能力的溢出,就是在你組織能力強大到一定程度之后才可以擴展。如果你的組織能力沒有溢出的話,這意味著你的能力跟不上。神策數據的產品矩陣意味著要從多個角度滿足客戶,能服務化就不要咨詢化,神策數據最終是要成為產品致勝的公司,發動機就是產品研發能力,神策數據要從單缸發動機變成八缸發動機,需要不斷地強化研發能力。

  目前,神策數據的推出的升級版產品矩陣也預示著神策數據的“數據便利店”正式開張,如下圖:

  神策數據便利店

  神策數據在開一家數據便利店,當然我們不掌握任何數據,更不賣數據,神策數據是賣數據能力的,神策幫企業建立好自己的基礎數據,幫企業使用數據做好支持,賦能企業。我們的數據便利店不只有五款產品,未來可能會有十款、一百款,我們會提供一系列圍繞數據方面的工具,企業有數據的要求,我們的數據顧問會與你合作,并圍繞企業做一個定制化的方案,圍繞企業特定的場景評估要引入哪些數據工具,從而讓企業的數據化做的更好,這是我們的理念。

  關于神策數據

  神策數據是專業的大數據分析平臺服務提供商,致力于幫助客戶實現數據驅動。公司圍繞用戶級大數據分析和管理需求,推出神策分析、神策用戶畫像、神策智能運營、神策智能推薦、神策客景等產品。

  此外,還提供大數據相關咨詢和完整解決方案。神策數據積累了中國銀聯、中國電信、百度視頻、小米、中郵消費金融、海通證券、廣發證券、東方證券、中原銀行、百信銀行、中青旅、平安壽險、四川航空、翼支付、好未來、VIPKID、東方明珠、華潤、有贊、百姓網、貨拉拉、閃送、驢媽媽、Keep、36氪、拉勾、VUE、春雨醫生、聚美優品、惠頭條、紛享銷客、媽媽幫等1000余家付費企業用戶的服務和客戶成功經驗,為客戶全面提供指標梳理、數據模型搭建等專業的咨詢、實施和技術支持服務。希望更深入了解神策數據或有數據驅動相關問題,請撥打4006509827電話咨詢,會有專業的工作人員為您解答。

  神策2019數據驅動大會即將啟動分會場

  成都:2019年11月15日(周五)

  杭州:2019年11月15日(周五)

  合肥:2019年11月22日(周五)

  武漢:2019年11月29日(周五)

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