“在人工智能全面到來之前,我們將經歷很長的數據智能階段,可能是3-5年,也可能是30-50年,每個行業的速度都不一樣。除了前沿的有大數據基因的企業,目前很多頂級品牌,也只是剛剛嘗試大數據。”在近日舉行的2017數據驅動者論壇上,【友盟+】COO尚直虎談到,“【友盟+】希望利用數據智能,驅動業務持續的增長、增值、升級”。

數據驅動業務一直存在,從傳統的小數據、大數據到全域數據,最終要實現的是驅動模式的自動化,驅動效果的智能迭代,將業務周期由年/月推進到實時(分秒)。得益于數據在消費者、企業、國家等層面的發展,我們正在經歷數據智能階段,過去是商業智能,未來是人工智能。
數據智能=數據+技術+場景
數據智能的本質是,在特定場景中使用數據和技術,釋放商業價值。在傳統的邏輯中,場景是一個時空的概念。數據智能中的場景,是聯結和融合了企業內部的場景和消費者的場景。

如何獲得數據、技術,是每個企業都建立數據平臺嗎?這需要非常大的投入,包括技術、資金、人員。【友盟+】擁有全域數據資源和能力,我們定位于數據賦能平臺,希望幫助客戶/行業/開發者等更輕松高效是應用全域數據。

我們在持續增強以消費者為中心的全域數據資產,包括打通線上線下行為數據、創建和豐富知識庫、增強垂直領域(如LBS/運營商/行業銷售)數據,特別是消費者認知數據。在營銷領域,我們常講到TA Insight。傳統的廣告投放,常常將TA設定為18-25歲男性,城市為北/上/廣,月收入1萬元。但是這些受眾的內心偏好、消費興趣、購買決策會相同嗎、與品牌匹配嗎。我們強調行為大數據與認知數據的融合,沉淀了7億真實活躍消費者,超過1000個原生行為標簽體系,并可通過系統快速獲得超2000萬動態消費者認知數據,更全面和深入的洞察消費者,為業務提供支撐。這背后是強大的數據技術體系的支撐,尤其是ID Mapping能力。
在數據和技術之上,是場景。場景需要企業有意識的去構建。以我們的重點領域——新零售為例,我們梳理出20余個場景,再去解析每個場景所需的數據,創造增量的商業價值。如何讓場景運轉起來?我們將所有工作分解為三個環節:第一是策略環節,要制定什么樣的商業策略;二是營銷活動,是整個業務流程的啟動環節;三是場景所連接的企業與消費者的持續互動。由此將無數的外部場景融于業務場景中。
數據智能驅動業務創造價值:增長、增值、升級
數據智能驅動業務有三個層級。第一是增長。增長是永恒的主題,但是在今天,談增長還遠遠不夠。企業更需要品質,包括用戶體驗、忠誠度、口碑等,讓增長的數量能被企業消化和沉淀,成為與消費者持續互動的源泉,這便是第二層級增值;數據和品質的積累,會推動新模式、新物種的出現——進化,新零售相對于傳統零售就是第三層級升級。

在與各行業客戶的共建中,我們進行了豐富的多場景的增長、增值、升級實踐。這些數據效果都是實時的、可測量、可驗證的,是真實地在推動業務發展。并且,我們希望將【友盟+】數據能力快速的復制到各行業中。
增長:旅游APP轉化率提升300%
一款旅游APP的首頁訂單轉化率通常是3%,而新增的自由行板塊轉化率只有1%。我們將自由行的登陸用戶做畫像分析——20-34歲、一線女性,再基于用戶群興趣和消費深度分析,發現這部分用戶群體更偏愛國際路線,尤其東南亞;基于這樣的洞察,將自由行板塊的推薦路線由國內調整為巴厘島、日本、新加坡等國際路線,轉化率提升300%。
增長:美妝品牌成交額提升50%
某美妝品牌,使用【友盟+】采集線下專柜客流,再通過ID Mapping獲知線下客流人群特征偏好;根據線下客流特征和媒體習慣,輸出線上媒體規劃和廣告投放執行計劃;對比基準組,根據線下人群用戶特征圈選投放人群的效果顯著提升:CTR提升32%,ROI提升50%。
增長:盒馬鮮生獲客成本降低80%

盒馬鮮生在門店通過智能感知和LBS數據聚合潛客。首先根據潛客畫像,識別高潛客戶;餐飲是即時性消費,我們通過實時地多渠道營銷觸達,吸引客流進店/消費,所有的動作都是分秒內完成的。數據結果是單位獲客成本降低80%,拉新效率提升10%,每天引流有效客戶數提升40%。
【友盟+】希望成為企業的增長/增值/升級伙伴,通過數據+技術+場景,推動業務實現真實、快速的提升。尚直虎還分享了一些企業數據化建議,包括建設全域數據資產、持續投資數據智能、建立專職大數據團隊、聚焦業務核心場景、快速迭代+允許試錯,號召更多的企業加入進來,一起分享數據紅利。
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