文丨Dogcher Chen
早在2015年，國家推廣大數據發展綱要，傳統行業的大數據化迎來熱潮。一個數據主導的數字企業時代到來，而數字化轉型則是企業順應時代的必然要求。
企業如何針對數字化進行升級成為問題關鍵。TalkingData作為一家數據服務提供商，其相關負責人在與Morketing對話時表示，這幾年中TalkingData看到最大的變化，就是企業數字化轉型的驅動點從技術部門往業務部門轉變，產品和技術能力的落地也變得更強。這同時也反映出整個行業從較為喧囂和浮華的大數據概念階段到現在較為務實階段。
TalkingData認為，企業數字化轉型是用數據去驅動決策。未來，企業數字化轉型的關鍵點在於，從面向科技部門慢慢轉向面向業務部門，同時，多點化、場景化、智能化將成為未來3年內企業數字化轉型趨勢。
企業數字化轉型的4個層面
企業數字化轉型是行業發展趨勢之一，在TalkingData看來，轉型的關鍵點在於轉型開始從面向科技部門，慢慢轉向面向業務部門。因為科技部門的訴求往往多樣化且不明確，但是業務部門的數字化轉型往往會落地到某一些具體指標體系中。比如營銷部門、市場部門要求用戶線上線下轉換量、用戶數據量以及飽和度，以便於進一步深度洞察。除此之外，業務部門可能還會制定更進一步的指標，例如客戶按照價值進行分類分群，以保證高價值的用戶人群在增長，使這類人群的價值度越來越高。
以營銷為例，TalkingData把數字化轉型分為以下4個階段：
第一步，客戶企業需要業務數據化。所謂的業務數據化，就是通過像ERP這樣的系統將業務數據保存下來。以前是將流程中必要的信息留存下來，現如今業務數據化是以客戶為核心，例如客戶在什麼時間什麼地點購買什麼東西，這些數據被保存下來，形成的客戶行為過程也被稱為客戶旅程。
第二步，業務數據化之後需要數據資產化。現在客戶與企業的交互更多是多渠道、多點，單一渠道的數據已不能滿足需求。例如當有的客戶通過商家
APP比貨比價、後選擇其他日期去該商家的線下門店進行購買，而單獨APP的數據或門店數據都不能完整體現的用戶與企業交互的旅程。數據資產化是企業將分散的數據進行匯聚打通，獲得用戶更完整的交互行為。360°的用戶視圖能對用戶進行深度洞察，對用戶群體進行更好劃分。第三步，數據資產場景化應用。資產如果沒有合理利用，那麼只是成本，只有在比如營銷場景、風控場景、客戶體驗場景裡面應用，才能夠產生真正的價值。所以企業需要與用戶場景化的系統打通，洞察數據後找到目標人群，然後針對性提供營銷物料和營銷策略。
第四步，場景智能化。在場景已經建立起閉環之後，可以通過智能化的方式進行提效，並且可以驗證提效的效果如何並不斷進行優化。一個數據模型如果沒有形成完整的數據閉環則很難長期持續產生作用，所以根據營銷活動結果好壞來不斷優化推薦模型，才能夠促進營銷效果越來越好。
所以，擁有場景之後才能夠真正建立起這種閉環，而擁有閉環後才能夠有智能化的用武之地，從而把效果最大化。
智能化、場景化的過程同時又產生新一輪業務數據化，企業數字化轉型就是不斷循環迭代的一個過程。
企業數字化轉型服務商的4個陣營
TalkingData認為，幫助企業進行數字化轉型服務商大概劃分為4個陣營：
第一陣營是SaaS服務為主的國際服務商，但它們在國內的發展會遇到以下幾個問題。
首先，由於國內企業數字化轉型市場剛剛起步，所以企業對於科技平臺的接受程度較晚。國內幾家較大的雲服務商一般會扶持自己的營銷服務商，所以國外服務商發展起來較為困難；營銷對數據的要求較高，但國家與國家之間有數據管控，所以在國內重新構建數據生態的過程同樣艱鉅。
其次，國內外流量生態也不同。營銷與流量的處理息息相關，比如在國內是
微信生態，而國外使用較多的是郵件營銷、Facebook、Twitter等。所以他們在國內的落地也需要觸點生態的對接過程，這部分需要消耗時間。最後，營銷平臺對於運營人員更有嚴格要求，並且需要有上線的過程。所關注的目標國外叫做客戶成功，國內則與增長相關。這種與增長相關的人才一般在互聯網公司較為稀缺，何況還需要有額外資源來支持第三方的營銷雲的落地，所以在支持能力上會遇到比較大的障礙。
第二陣營是國內傳統軟件巨頭，比如，以前做傳統CRM軟件的企業。一方面，軟件巨頭用戶基礎好，交叉銷售能力強。另一方面，他們的服務能力強，擁有遍及全國各地的服務系統，因此客戶服務體驗相對較好。
但是這部分廠商對於流量生態的運營能力和對於流量的親和性比較弱。如今營銷已經發展到不僅僅是要提供一個平臺，還要提供數據支持和智能化模型的能力，甚至做代運營的工作，才能夠把數字化營銷真正的運用好。
所以這對於傳統廠商來說，他們的優勢是在技術平臺方面能力強，但在智能化的能力和流量的運營方面是短板。
第三個陣營是一些流量巨頭。他們獲客能力強，具有搜索流量、社交流量、電商流量等優勢，這些流量有足夠的數據能夠支撐一個營銷閉環。
但同時這些流量巨頭也有短板。第一，他們2C的能力強而2B的基因弱，難以為企業客戶提供支持服務。第二，做全渠道的運營時，企業需要中立的平臺去同時對接，將營銷訴求進行集中處理。如果流量巨頭有自己的營銷平臺，很難打通其他渠道的流量以保證中立性。
第四方陣營是創業公司，包括TalkingData和偏中立的一些創立公司。有的小型創業公司專門針對單一渠道去解決單個問題，這樣操作的好處在於能夠解決某些細微問題，但是同時也存在資源方面的短板。
創業公司需要在企業側建立口碑，甚至需要有大企業客戶的背書，而大企業會要求解決方案中既要有平臺，也有數據，還有智能和運營的工作，但是同時能完成這些任務的公司比較稀少。因此對企業來說，可以選擇像TalkingData這種規模較大且有能力支撐這種生態發展的創業公司，或者基於需求結合一些小規模的SaaS服務公司是較為妥當的方法。
多點化、場景化、智能化的發展3大趨勢
“我們理解的企業數字化轉型，更多偏向於用數據去驅動決策。”TalkingData認為，在未來3年內企業數字化轉型方面將呈現以下3點趨勢：
第一點是多點化，也就是數據源多點。如今數據已經不僅是來自於傳統記錄系統，還來自於APP、微信、公眾號 、微信小程序、抖音、線下門店的交互大屏、攝像頭的人臉識別數據等等，呈多點化方向發展。
同時用戶交互觸點也會多點化，除了以前發短信到後來App推送等方式都，還有像微信、抖音等大入口的生態中的交互觸點，線下的pos機的交互觸點，以及AR等新的智能化交互觸點等。如何利用這些交互觸點，為客戶提供更好的體驗，這是企業面臨的挑戰也是未來的機會。
第二，場景化。現在很多90後自我意識比較強，擁有自己的價值主張，希望與企業之間有感情共鳴。比如消費者通過淘寶App拍照搜索到商品後並直接下單購買，這就屬於場景化良好的體驗。因為很多消費往往是衝動的，需要基於場景化服務，而企業希望能夠更加實時、個性化地為客戶提供服務。
第三，智能化。由於觸點、數據源增多，維度量級同時也在增多，這就為智能化提供了良好的基礎，所以能通過推薦、預測做更多智能化事情。例如TalkingData的某客戶是零售業的服裝領域頭部企業，在以前每年的折扣季的營銷活動只篩選了十幾個人群，維度也相對較少。而現在能夠達到每一次折扣季大概會設置兩三百個不同的人群做精準觸達，這就需要智能化手段的輔助才能夠實施。甚至有些銀行每年大概有兩萬次的營銷活動，相當於每半個小時就會有一次營銷活動，這完全靠人工是不能實現的，必須依靠人工智能去輔助。
從3個層面管理用戶數據資產
目前像零售行業是主要涉及人、貨、場，包括其他的管理數據。TalkingData認為，任何數據都需要分主題管理，而每個主題可能面對的使用方不一樣，因此管理方式也不盡相同，這是一個比較複雜的數據資產積累過程。
TalkingData在營銷方面一般面對的是B2C領域的企業，而可以把客戶數據分為以下幾層：
第一層是行為。比如用戶打開品牌App，其購物、瀏覽、搜索等都是行為，這些行為是第一層的數據。其中每一個行為中都帶有行為的標識符號、屬性，比如用戶購物的花費金額，使用卡券的類別，折扣率的大小等這些信息，是第一層的原始數據。
第二層是特性。比如數字串、標籤、日期、地理位置、滾動時間軸、計數器等，是為了方便運營人員直接操作數據。
第三層是人群。這需要基於用戶的標籤和人口統計學的特性來構建人群，比如最近3個月有過購物行為且年齡超過20歲的女性。企業可以在TalkingData平臺建立對用戶的深入、全面的畫像。
用戶特性和用戶旅程都是基於底層數據構建出來的，目的是為了幫助運營人員更深度的洞察用戶，在營銷時圈選出精準化的目標人群。
數據的精細化運營
每個人對精細化的理解都不同，從產品的角度來講，TalkingData希望把對於用戶的運營能力直接賦能給運營人員。行業內存在一個普遍的問題，一般數據的運營與管理都是技術部門來操作，但他們並不懂數據將來會用到什麼業務場景中去。
業務人員不瞭解數據之間的關係，這會加大雙方溝通與解決問題方面的成本。比如業務人員以前用BI系統出一份報告，當IT部門拿這些數據做報告時未必真正是業務人員想要的。如果不瞭解其中的邏輯，甚至會得出錯誤結論。而後來出現BI的平民化，目的就是讓業務人員直接使用數據。
因此，所謂的精細化運營實際上是如何讓運營人員對客戶的理解做到精細化，或者更進一步是讓業務人員如何更精細化的處理數據。TalkingData希望能夠減少IT部門或者技術部門的介入，降低業務人員直接使用數據的門檻。運營人員可以基於用戶行為自己打標籤、創建特性並創建人群，這樣能夠業務化的處理和理解所有數據，這屬於精細化的前提。
當完成以上工作後，剩下的內容則是業務人員根據自己對業務的理解來構造精細化的場景。而TalkingData在整個過程中為業務人員提供諮詢和培訓支持，比如當人群流失時的召回工作、新用戶人群的歡迎工作以及讓用戶的感知更好等。
結語
目前人口紅利下降，移動化滲透率到頂，流量成本越來越高，這是不可逆轉的趨勢。在這種情況下，國內外企業開始從獲客轉向留存。有報告顯示，在CMO營銷支出方面，有2/3的預算投入到老客戶的運營層面，甚至已經超過了獲客方面的投入。
而對數字化轉型來說，從提出到市場明確再到最終落地要經過一個過程。
TalkingData表示，現在不同企業對於數字化轉型的理解千差萬別，遇到的問題也不盡相同。TalkingData更希望迴歸到業務本質，把非關鍵、非核心的問題避免掉從而幫助企業解決業務上的問題。
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