鈦媒體8月8日,在鈦媒體與ITValue主辦的2019全球數(shù)字價值峰會上,WakeData創(chuàng)始人兼CEO李柯辰在新技術論壇主題演講中,對數(shù)據(jù)中臺的價值、數(shù)據(jù)中臺建設步驟及架構進行了分析。
李柯辰從四個個緯度來闡釋數(shù)據(jù)中臺的價值:
第一個緯度,沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務,這是一線互聯(lián)網(wǎng)公司都在做的事情;
第二個緯度,數(shù)據(jù)利用率更高,相比數(shù)倉在數(shù)據(jù)規(guī)模、多樣性以及計算能力、實效性上都有優(yōu)勢;
第三個緯度,數(shù)據(jù)中臺對BI的促進,數(shù)據(jù)管理從結果論的數(shù)據(jù)向預測性數(shù)據(jù)演進;
第四個維度,數(shù)據(jù)中臺為企業(yè)帶來了提高獲客、轉化、客單、體驗、用戶忠誠度等的商業(yè)價值。
李柯辰表示,企業(yè)從構建數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、數(shù)據(jù)運營等多個步驟來構建自己的數(shù)據(jù)中臺,在這一過程中,企業(yè)數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)的打通非常重要,從業(yè)務層面來說,數(shù)據(jù)打通是精準營銷、精準服務的基本前提。
他以美業(yè)舉例,比如美業(yè)公司有一個肌膚監(jiān)測儀,通過消費者皮膚檢測,可以把方案推薦給皮膚狀況類似的人,避免銷售只賣?“貴的”不賣“對的”,這樣不僅能提升公司品牌形象,還能夠把機器里的數(shù)據(jù)采集回來后結合用戶的消費數(shù)據(jù)訓練相關推薦模型,將推薦結果推給一線業(yè)務人員,從而指導什么樣的客戶應該推薦什么樣的產(chǎn)品。
他也提及,很多企業(yè)在建設中臺的過程中,可能會陷入一個誤區(qū):有數(shù)據(jù)就行,數(shù)據(jù)能用就行。但其實大數(shù)據(jù)是有邊界的,舉個例子,頭條做推薦是因為有百萬級別的資訊內(nèi)容。然而有的企業(yè)只有十個產(chǎn)品也做千人千面,這意義不大,有的做AI算法和人臉識別,只拿一千個員工的數(shù)據(jù)做了算法,這也是不太合適的,因為做算法是有臨界值的,人臉識別的樣本模型至少是百萬級的。
同時,他也認為,數(shù)據(jù)中臺最重要的價值是經(jīng)驗的可復制性,他把這一點稱為管理流程的價值,比如頭條運營得好,這種運營的方式也可以放到抖音,比如一個美業(yè)門店,A門店做得好也可以把經(jīng)驗復制到B門店等等。
大家下午好,我是WakeData李柯辰。最近數(shù)據(jù)中臺的概念很流行,這個概念放在以前是沒有的,只是因為它的出現(xiàn)能彌合前臺與后臺之間的運轉速度差,因此給它取了一個“中臺”的名字,與前、后臺區(qū)別開來。
其實它叫什么并不重要,關鍵要看它能做什么。我認為人也是如此。我叫李柯辰,之前在阿里巴巴負責技術,后來到魅族管理Flyme平臺事業(yè)部,去年6月份從CIO轉型成為CEO,帶著大數(shù)據(jù)團隊出來創(chuàng)業(yè),建立了WakeData惟客數(shù)據(jù)。我們要做的是“喚醒沉睡的數(shù)據(jù)”,為企業(yè)提供一站式客戶經(jīng)營大數(shù)據(jù)解決方案,幫助企業(yè)打通線上線下數(shù)據(jù)、充分挖掘線下數(shù)據(jù)的價值,幫助企業(yè)順利進行數(shù)字化轉型。
因為我是技術出身,所以今天的分享會比較偏IT,希望從邏輯的角度與大家一起探討企業(yè)如何構建大數(shù)據(jù)體系、怎么部署數(shù)據(jù)中臺的問題。
我們先來了解一下IT的發(fā)展歷程。最開始的時候是PC軟件應用的時代,主要是辦公軟件的開發(fā)應用;緊接著是系統(tǒng)應用的時代;然后到了現(xiàn)在的移動互聯(lián)網(wǎng)時代。而在移動互聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長,促進了大數(shù)據(jù)應用的發(fā)展。
相信大家都聽過太多“大數(shù)據(jù)與人工智能”這樣的字眼,人工智能和大數(shù)據(jù)就像是雙生子般形影不離。這其實是因為人工智能是根植于大數(shù)據(jù)土壤的,而大數(shù)據(jù)應用的目的,也是為了讓我們的企業(yè)經(jīng)營管理、用戶運營等更加智能。
大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫有什么區(qū)別,我們該怎么做大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)能給我們帶來什么價值?這些問題都是我曾苦思冥想的,當時并沒有任何咨詢公司能夠給我建議,也幾乎沒有同行在做大數(shù)據(jù),因此只能自己帶著團隊一步步試錯,逐步構建一套自己的大數(shù)據(jù)應用體系。最終這些問題的答案也都沉淀成為了一些實用的經(jīng)驗,現(xiàn)在拿出來和大家分享。
收集多維數(shù)據(jù)、構建數(shù)據(jù)指標體系、以數(shù)據(jù)賦能業(yè)務等是目前互聯(lián)網(wǎng)公司的主流經(jīng)營模式,即不斷沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn),提升自己的大數(shù)據(jù)能力,進一步實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動,最后為企業(yè)業(yè)務賦能。類似于今日頭條、天貓、京東等一線互聯(lián)網(wǎng)公司,都是在利用大數(shù)據(jù)賦能運營。但是這些只是大數(shù)據(jù)其中一個維度的價值。大數(shù)據(jù)另一個維度的價值,偏向于企業(yè)的后端。比如餐飲公司可以利用大數(shù)據(jù)預測第二天的消耗,幫助餐飲店降低成本。
在應用大數(shù)據(jù)之前,首先要區(qū)別大數(shù)據(jù)應用與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應用是什么。打比方說,我們基于一百個數(shù)據(jù)資源,通過數(shù)據(jù)分析應用提高資源利用率的過程,并不是大數(shù)據(jù)應用。大數(shù)據(jù)應用不僅可以提高資源利用率,還可以做企業(yè)的業(yè)務創(chuàng)新和模式變革。
大數(shù)據(jù)平臺相比以前的數(shù)據(jù)倉庫有如下優(yōu)勢:首先是數(shù)據(jù)規(guī)模;其次是數(shù)據(jù)多樣性;然后是實時性。其實一些互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)也能做到實時呈現(xiàn),但是目前還無法與業(yè)務整合起來,數(shù)據(jù)報表的展示和大量業(yè)務數(shù)據(jù)的分析處理無法同時完成。這三點是大數(shù)據(jù)平臺相比數(shù)據(jù)倉庫在技術上的優(yōu)勢。
另一個維度的優(yōu)勢,是大數(shù)據(jù)平臺還擁有預測和智能的特性。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)分析是結果論的,而大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)分析還可提供預測類報表;此外,大數(shù)據(jù)還擁有智能的特性,比如今日頭條的推送服務就是應用了大數(shù)據(jù)智能的特性。
企業(yè)應該如何構建大數(shù)據(jù)體系呢?
我們認為,首先要建一個數(shù)據(jù)中臺。數(shù)據(jù)中臺的構建又分為三個步驟:第一是構建基礎平臺,降低IT應用門檻。第二是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化,在數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的基礎上,數(shù)據(jù)中臺能夠為企業(yè)提供類似互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務。第三是數(shù)據(jù)運營,數(shù)據(jù)中臺不僅僅是一個技術,還能夠很好地將數(shù)據(jù)與業(yè)務場景融合在一起,比如在內(nèi)部管理場景,數(shù)據(jù)中臺可以提供經(jīng)營分析服務;在客戶營銷服務場景,數(shù)據(jù)中臺能夠幫助企業(yè)提高用戶到店體驗、做好售后服務;遇到成本管理場景,數(shù)據(jù)中臺能夠?qū)溩鲱A估,以降低經(jīng)營成本。
WakeData數(shù)據(jù)中臺主要聚焦在產(chǎn)品運營和營銷服務上。當前線上流量見頂是一個既定的事實,而線下的流量還未被很好地收集和運營起來。那么流量擴展的答案顯而易見——到線下去擴展更多流量;與此同時,問題也隨之而來——該如何擴展線下流量?
首先是門店的數(shù)字化程度不夠。線下流量數(shù)據(jù)的沉淀,可以通過移動設備掃碼、前端智能硬件采集等方法實現(xiàn)。在線下數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基礎上,通過WakeData數(shù)據(jù)中臺,可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品迭代、智能營銷和運營服務。
對于很多品牌企業(yè)而言,用戶數(shù)據(jù)大多沒有沉淀在企業(yè)的自有系統(tǒng)中。比如餐飲企業(yè)的數(shù)據(jù)掌握在O2O服務商手里、傳統(tǒng)線下企業(yè)的數(shù)據(jù)掌握在經(jīng)銷商手里,類似這樣的情況不在少數(shù)。但是如果無法通過數(shù)據(jù)充分了解自己的用戶,企業(yè)又如何為用戶提供滿意度更高的產(chǎn)品呢?因此,WakeData數(shù)據(jù)中臺希望通過數(shù)據(jù)連接品牌與用戶,實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動智能營銷與運營服務,幫助企業(yè)完成客戶銷售到用戶運營的轉變升級。
| 地產(chǎn)案例
很多地產(chǎn)企業(yè)以集團化運作,業(yè)態(tài)豐富多樣,涉及到的業(yè)態(tài)包含酒店、機器人、農(nóng)業(yè)、社區(qū)零售服務等。在多業(yè)態(tài)的運作模式下,物業(yè)和項目的數(shù)據(jù)繁復冗雜。如此大體量的數(shù)據(jù),在數(shù)字化運營體系建設程度較低情況下,是無法為企業(yè)帶來價值的,甚至可能會給企業(yè)造成管理上的麻煩。那么通過數(shù)據(jù)中臺,大數(shù)據(jù)能為地產(chǎn)企業(yè)帶來什么價值呢?
1. 大數(shù)據(jù)支撐的數(shù)據(jù)分析
大部分地產(chǎn)企業(yè)的數(shù)據(jù)都是通過填報產(chǎn)生的,而且每個區(qū)填報的數(shù)據(jù)各不相同。通過數(shù)據(jù)中臺打通企業(yè)中多個不同業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù),借助數(shù)據(jù)分析工具實現(xiàn)多維度分析報表的實時自助查詢;在全域數(shù)據(jù)融合打通、匯總分析的基礎上實現(xiàn)智能營銷服務。
2. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理
由于地產(chǎn)企業(yè)業(yè)務與項目數(shù)量十分龐大,且大部分由供應商承包實施,很多管理者對于公司的業(yè)務實體、企業(yè)資產(chǎn)并不十分清楚。針對這個痛點,WakeData針對企業(yè)進行全域系統(tǒng)架構的梳理,包括業(yè)務架構、應用架構、物理架構等,建立地產(chǎn)企業(yè)全域資產(chǎn)模型。并利用可視化的大屏直觀地向管理者展示整個企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
3. 大數(shù)據(jù)團隊共建
目前市場上的大數(shù)據(jù)人才非常稀缺,人才訴求量約為130萬,而社會上實際擁有的大數(shù)據(jù)人才只有30萬。數(shù)據(jù)中臺構建起來后,如何使用中臺提供的數(shù)據(jù)工具,如何從團隊到產(chǎn)品、再到服務完全實現(xiàn)數(shù)字化,是企業(yè)下一步要考慮的問題。因此,WakeData還將幫助企業(yè)共建大數(shù)據(jù)團隊,配合企業(yè)吸納大數(shù)據(jù)人才,建設數(shù)字化團隊,進行知識轉移,逐步過渡,直到企業(yè)順利完成數(shù)字化轉型。
| 美業(yè)案例
如今,美容店的擴張更多是依賴于銷售。銷售能力強,就能夠快速獲取顧客,實現(xiàn)門店的擴張。但這其實是一把雙刃劍,過于依賴銷售存在很大的風險,因此,如何降低對人的依賴是當前美業(yè)的一大難題。
1. 數(shù)據(jù)收集與打通
借助類似AI測膚儀的前端硬件設施,門店能夠采集到更多的膚質(zhì)相關數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)中臺將用戶數(shù)據(jù)與產(chǎn)品數(shù)據(jù)相關聯(lián),并與訂單、會員等系統(tǒng)打通,實現(xiàn)業(yè)務的數(shù)據(jù)化。對美業(yè)而言,不同的膚質(zhì)數(shù)據(jù)與相對應的解決方案,統(tǒng)統(tǒng)都“記錄在案,有跡可循”,當再次檢測到相似的膚質(zhì)數(shù)據(jù)時,系統(tǒng)可自動匹配最佳方案推薦給顧客。
2. 智能營銷
在數(shù)據(jù)打通的基礎上,數(shù)據(jù)中臺能夠?qū)⒂脩舻木€下數(shù)據(jù)與線上數(shù)據(jù)相關聯(lián),將數(shù)據(jù)導入營銷系統(tǒng),實現(xiàn)智能、自動化的營銷。對于首次進入線下美容店的顧客,數(shù)據(jù)中臺可將顧客的ID關聯(lián),后期就可通過線上渠道為其推送該美容店相關的內(nèi)容,持續(xù)觸達用戶,實現(xiàn)可運營用戶數(shù)量的擴大。
3. 門店健康診斷與導購
通過門店健康診斷,美業(yè)公司可以清晰、直觀地掌握用戶的生命周期,根據(jù)用戶生命周期調(diào)整運營方式與營銷策略。此外,WakeData還提供線下門店智能導購系統(tǒng),賦能一線導購。導購界面顯示客戶的消費記錄、消費需求、品牌忠誠度等多維度信息,實現(xiàn)線下門店的個性化推薦服務。
越來越多的企業(yè)都在借助大數(shù)據(jù)尋求數(shù)字化轉型,但正是由于大數(shù)據(jù)神乎其神的效果,越來越多的企業(yè)開始神化大數(shù)據(jù),也在大數(shù)據(jù)的應用過程中陷入了一些誤區(qū)。大數(shù)據(jù)其實是有邊界的。比如千人千面的推薦,沒有海量的數(shù)據(jù)基數(shù),能達到的推薦效果是不夠“智慧”的;再比如用AI算法做人臉識別,樣本模型至少是百萬級別的,識別的準確率要達到95%~97%才能夠被應用。歸根結底,大數(shù)據(jù)的小技巧,其實就在于“大”,只有當數(shù)據(jù)基數(shù)足夠大、樣本量足夠豐富多樣時,大數(shù)據(jù)的“神力”才能夠真正發(fā)揮出來。
1. WakeData為企業(yè)構建的數(shù)據(jù)中臺包含了[數(shù)據(jù)中臺]與[業(yè)務中臺]“雙中臺”。
2. 數(shù)據(jù)中臺為企業(yè)帶來了提高獲客、轉化、客單、體驗、用戶忠誠度等的商業(yè)價值;組織效率提升、知識傳遞的管理流程價值;以及降本增效、質(zhì)量把控的IT能力價值;
3. 只有當數(shù)據(jù)基數(shù)足夠大、樣本量足夠豐富時,大數(shù)據(jù)才能夠真正發(fā)揮應有的價值。
4. 目前WakeData已與魅族、碧桂園、屈臣氏、嘉寶華、廣之旅、百佳超市、雪松控股、喜茶、以純、伊麗匯等知名企業(yè)達成合作。也獲得了IDG資本領投的Pre-A輪融資和紅杉中國領投的A輪融資。公司希望與各行業(yè)的企業(yè)客戶共建大數(shù)據(jù)體系,以大數(shù)據(jù)賦能企業(yè)的精準營銷、精準服務和用戶運營。
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