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如果说上世纪传统麦迪逊大街上的“广告狂人”吸金立足之本#xff0c;还主要是基于“Big Idea”的话#xff0c;那么在当下#xff0c;数据正在成为企业营销和运营的金矿。
这是一个“人与机器共同进化”的时代#xff0c;技术作为延伸人类感觉的媒介之…科技云报道原创。
如果说上世纪传统麦迪逊大街上的“广告狂人”吸金立足之本还主要是基于“Big Idea”的话那么在当下数据正在成为企业营销和运营的金矿。
这是一个“人与机器共同进化”的时代技术作为延伸人类感觉的媒介之一不仅影响、冲击甚至颠覆着人们的生活方式和消费观念同时也为品牌营销提供了更多创新的机会和可能性。
智能商业时代万物互联互通企业没有数据就如同一台没有燃料的机器数据逐步从最初的工具变成企业重要的生产要素。
如今越来越多的企业也开始重视数据然而有了数据并不意味着一切如何挖掘数据背后的意义释放并激活每一个数据的商业价值成为企业的共同课题。 以智能化为犁 开启深掘数据价值之旅
作为挖掘数据价值的重要手段之一数据智能正被国内包括零售、医药、金融、保险等在内的众多行业应用。
数据智能可谓是一个跨学科的领域从其诞生伊始便结合了大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种技术从数据中提炼、发掘、获取有揭示性和可操作性的信息从而让企业在基于数据定制决策和执行任务时提供有效的智能支持。
从技术创新到商业变革的完成并不是一蹴而就的事需要经历一个复杂且漫长的过程。
诸葛智能作为数据智能时代演进的亲历者目睹了数据智能如何潜移默化地改变着全盘商业棋局其正通过数据技术助力企业与组织实现数字化升级。
在诸葛智能创始人CEO 孔淼看来数据智能行业发展可以分为四个阶段即数据化、商业智能(BI)、数据智能(DI)、决策智能。 容联云·诸葛智能 孔淼
早在2007年之前尚未进行数字化转型的企业将日志、服务结果等数据进行电子化处理通过CRM、ERP等基础软件为企业提供出部分赋能即简单的数据化过程。
在BI阶段以企业已经拥有数据库或本地数据文件作为基础。这时需要将数据进行提炼整理形成数据报表。可视化工具能够为企业提供数据分析及报表产出效率增加数据实用性及数据价值。
实现数据可视化后企业便可以进入更高阶的DI阶段利用AI开发框架进行模型训练和数据挖掘通过数据分析培养自身能力。
企业在通过自主分析实现业务探索的同时还可以实时追踪实现业务预警通过AI化模块实现业务前景预测真正实现“人人都是数据分析师”的愿景。
这个过程就好比一家零售店利用数字化终端设备将消费者的消费时间、喜好、产品一一收集。继而对这些数据进行整理将有用的数据以通俗易懂的方式呈现出来。
通过这些的数据可以清晰地了解消费者的年龄层次、哪款产品喜爱度最高。而通过这些数据反馈出来的信息不断优化商品、升级营销方式从而帮助企业实现更高的增长。
然而数据仅作为桥梁和前端的呈现显然已经不够其更应该成为企业数字化转型的核心决策支撑需要给予产业作出行业定制化的表达。
随着机器学习、算法模型等AI技术的进一步发展以及ChatGPT的持续进化决策智能将基于这些自动化程序和智能化设备构建起全面的数据智能分析能力使“数据”转化为“洞察”进而由洞察产生行动。
不仅在技术上提升洞察分析能力也能够从组织、管控、能力的角度同步得到提升真正实现“感知-洞察-评估-响应”闭环。
据Gartner公司测算到2030年决策智能将超过所有其他类型的人工智能活动占全球人工智能衍生商业价值的44%。
可以看到从最初的业务数据化到最终改变商业格局数据智能在各个行业中遵循着这样的基本逻辑单点业务模块线上化→业务与业务数据联通→终端/营销业务模式改变→供应链运营模式改变→业务智能化→商业模式改变/行业格局改变。
在大数据和智能化的共同作用下数据智能对市场推广、用户运营、精准营销等各项业务产生效用以技术逐步解锁数据的深层价值。
回归业务本质搭建全域数字化经营闭环
面对数智经济浪潮汹涌来袭每个企业因所处的数字化阶段不同其数字化需求也不尽相同。
孔淼表示对于头部的传统企业业务已经实现全盘数字化痛点更多在于如何实现降本增效挖掘存量客户价值其更加注重通过产品和能力的复用以及新技术进一步应用提升整体运营效率。
对于已经初步完成数字化转型的企业痛点在于如何更有效利用数据把数据盘活这就需要制定自身指标体系通过数据运营进一步补充企业个性化能力。
同时当一些系统平台建立之后如何选择合适的产品工具并形成标准化操作流程也是这些企业的难点。
对于处在数字化转型进程中的企业而言更多要针对实际业务场景的数字化进行咨询比如如何快速开发平台触点、如何衡量产品价值、如何完善数字化体验背后的组织体系和服务体系以及如何进行流量合作等等之后还有渠道对接、技术与业务匹配等多种需求。
从需求上看在数字化的早期企业的痛点偏向流量运营而越往后痛点更多偏向数据智能的能力。比如如何盘活私域流量、如何结合业务现状和目标做一些个性化、定制化方案等。
由于目前市面上存在很多数据智能的技术、方案和通用化工具但企业却不知道如何应用。
针对这些用户痛点今年诸葛智能在业务场景打造全域数字化运营闭环能力展开产品技术全面升级迭代帮助处于各阶段的企业成功实现数字化转型。 3月22日诸葛智能旗下诸葛io、诸葛CDP、诸葛CEP三大核心产品全新升级以全新形态帮助客户进行全栈式用户数据管理、分析洞察和运营增长。
其中诸葛io 3.0版本聚焦真实业务场景构建起不同角色全面的分析产品和功能实现了分析可视化、分析自主化。 诸葛CDP 2.0通过持续、全面的全域数据采集、完备的数据重炼以及价值应用助力企业实现全端数据资产沉淀将数据转化为能够帮助业务提升的工具赋能企业经营。
诸葛CEP 2.0帮助企业在用户全生命周期互动运营过程中实现最小颗粒度场景内的智能运营助力企业提升经营效率优化用户体验。 例如消费者接触到一个全新的产品通常是通过公域流量进入。
企业商家为吸引流量就需要在各大平台投放广告如知乎、今日头条等侧重内容的平台京东、淘宝等电商平台以及抖音、小红书、得物等社交电商平台。
企业需要根据不同平台的特性针对性地投放不同的广告以获取客流量。
诸葛io作为深入业务场景的一站式用户行为分析平台为企业提供全面的数据采集、规范的埋点方案、完整的用户行为路径、灵活的多维度分析模型。
比如基于进入平台页面的点击率、浏览热力图等利用内置的智能分析模型帮助企业找到用户产品使用逻辑和行为偏好从而进行产品迭代优化用户体验提升留存转化提升ARPU和用户全生命周期价值。
虽然通过这样的方式企业能够拥有一定的流量但始终停留在公域的平台层面。
更多企业运营者希望通过投放广告将客户转换为私域流量进入到App、官网、小程序等自有平台当中。对于企业来说在自有数据库中沉淀用户数据要比在公域平台上更加可控。
当用户进入私域后诸葛CEP通过全域数据采集全渠道触达实现千人千面推动基于用户属性标签AI智能标签快速识别企业高价值客户。
内置智能营销画布无需定制开发即可对用户进行分层触达例如短信、APP小程序、AI Call等。
每一次触达可以产生数据回流以判断是否达到了ROI预期打造更具个性化的客户互动体验助力企业业务增长。
值得注意的是数据是一切数据智能的基石。假如没有数据诸葛io和诸葛CEP只能是无本之源。而支撑他们为企业客户实现这一切的就是来自底层的诸葛CDP客户数据管理平台。
它能够将企业线上、线下渠道自有数据、内部业务系统数据、投放渠道数据等多渠道多触点动态实时数据打通通过IDMapping统一客户OneID帮助企业穿透数据壁垒构建客户标签画像建立全方位客户视图实现全端数据资产沉淀同时满足企业不同业务部门的数据需求。
在这个数字化经营闭环当中企业要做的就是对用户数据实时监测调整营销方式以最优的效率获取最大的客流量。
通过标准化的内部流程、营销管理和业务闭环形成体系化的数字化经营助力企业快速洞察市场趋势迭代经营策略实现营收增长。 以杏仁医药为例该企业是一家整合上游供应链为诊所、药房、社区卫生服务中心、村卫生室等全国百万家基层医疗单位提供中药饮片及成药药事服务的数字化企业。过去杏仁医药在营销层面的各个环节相对割裂无法准确获取客户来源、终端转化、营销效果等信息。
诸葛智能团队与杏仁医药的每一个业务团队进行深入沟通全面了解企业当前的业务状况、数据需求以及存在的痛点难点问题。
在与业务人员充分沟通讨论后为其搭建一整套数字化智慧经营系统。诸葛io对线上全平台数据进行实时采集诸葛CDP则接入了业务数据诸葛CEP帮助企业统一ID体系对用户进行互动管理帮助杏仁医药构建起集触达、整合、洞察、培育、转化为一体的营销矩阵。
如此市场人员就可以准确得知一场活动后带来的转化效果方便市场人员衡量市场推广效果。
同时客服人员在与用户沟通时还可随时给用户打标签比如哪些用户在什么时间需要复购哪些药品等。在将整个链路的数据打通之后运营人员就可以更好地洞察用户从而更有针对性地制定营销策略。
经过搭建一系列数据设施杏仁医药在“双11”活动中交出了一份满意答卷。
数据显示2022年“双11”活动期间营收同比增长373%原先其通过活动拉动营收只能维持3天而去年“双11”持续了12天提升400%。
正如孔淼所说“从精细化运营到数字化经营企业不再只关注流量和用户增长而是更加关注经营效率和客户价值。因此诸葛智能成为企业数字化经营的赋能者不只要提供好的工具而且要帮助企业用更低的成本接入原有业务流程、降本增效。” 聚焦行业实践构筑数据智能竞争壁垒
如今针对不同行业市场上能够提供数据智能产品的厂商不在少数很多产品都有精准营销、私域营销、智能决策等类似功能。
不过在孔淼看来尽管市场上的数据智能服务商很多但把时间轴拉开来看每一个年代诞生的服务商都有其特点符合那个年代的核心需求所以各类厂商产品的同质化程度并不高。
以精准营销领域为例仅广告投放这个细分环节就包含三类数据智能厂商。
第一类厂商主要做品牌广告监测帮助企业衡量广告投放数据的真实性。
随着线上触点、流量以及平台越来越多企业需要进行线上营销管理包括素材、创意、内容等。
因此第二类厂商主要做广告营销管理解决的是在广告投放营销管理过程中如何做好精细化投放提升广告效率让点击消费更加合理化。
第三类厂商如诸葛智能做的是广告链路监测满足的是企业品效合一的需求即在广告投放的基础上更加追求流量指标的持续增长注重更有质量地投放。
比如要清楚知道流量是从哪些渠道、哪些平台而来哪些人留存了、哪些人流失了以及不同人群的价值同时还要衡量投放过程中的素材质量、投放效果等等。
事实上处于不同阶段、不同行业的企业所面对的痛点和需求都各有差异。
根据智研咨询的调查显示数据智能在互联网行业的应用成熟度最高为58.40%其次为金融行业56.70%而在教育、零售、工业等更为传统的行业数据智能应用成熟度仅为26.90%、25.60%、22.30%。
面对不同用户任何一家厂商都无法包揽所有需求。对此孔淼希望诸葛智能可以在通用领域中为客户提供最好的产品满足绝大多数腰部客户的需求。
而对于头部客户诸葛智能会在重点行业之中形成行业生态与合作伙伴一道共同落地数据智能的产品价值和服务价值。
而针对同一细分赛道的数据智能服务商竞争孔淼认为打造核心竞争力无外乎两点懂数据、懂业务差异化竞争。
首先如何将业务与数据紧密结合帮助客户实现经营的智能化这是数据智能服务商的“基本功”。
随着传统行业数字化进程加速越来越多的传统企业开始接触数据智能。但与互联网企业天然适配数智化技术不一样传统企业在面对新技术时需要跨越技术鸿沟。
如何进一步降低技术使用的门槛并与传统企业的业务更好的融合是所有诞生于互联网时代的数据智能服务商都要面对的挑战。
“谁越早去做传统行业市场占位做出一些能够贴合时代发展、迎合客户需求的产品并通过持续迭代升级生存下来谁越有可能最后胜出”孔淼说。
在此之上就是差异化竞争。
比如体现在数据维度上是拥有公域中的稀缺数据还是基于数据处理分析有独特的产品能力体现在业务上是聚焦的行业不一样还是聚焦的场景不一样这些都会形成独特的竞争力叠加在一起就是核心优势。
诞生于2014年的诸葛智能如今已是数据智能领域十年老兵。
从打造底层数据基础设施到营销一体化的一整套数字化智慧经营服务诸葛智能在地产、零售电商、互联网、汽车、金融保险、教育等行业都做出了显著的成绩基于服务超过1000家企业的丰富实践赢得了合作客户的高度认可。
这样的市场成绩并没有让诸葛智能停下创新的脚步。“这个过程就像马拉松长跑跑了几年才发现只是第一阶段马拉松结束了而第二阶段马拉松又启动了如今要面对的是千行百业的企业”孔淼表示。
未来诸葛智能将继续做好企业数字化转型的基建者角色通过数据驱动实现企业持续增长。
数字化转型之路“道阻且长”但一定“行则将至”。
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