上周五我們隨著五位專家思考了數據賦能下企業(yè)與消費者的鏈接,今天我們來探討大數據和人工智能對企業(yè)之間產生的驅動效應。
本屆D3 2018 DataStory大數據商業(yè)創(chuàng)新論壇中,來自不同專業(yè)的嘉賓們圍繞 「數據智能驅動企業(yè)級服務聚力融合、互相賦能」的主題,進行了案例分享和討論。
從整個行業(yè)關聯(lián)的角度,艾瑞研究院副院長沈志洋先生認為,市場環(huán)境的邊界正在擴張與模糊化,企業(yè)服務中實際的方法論體系正在重構,企業(yè)之間的連接已經由各自關門造車轉變?yōu)楦嗟睾献骱吐?lián)盟;
從企業(yè)投資價值的角度,朗盛投資合伙人周靈女士則表示,企業(yè)服務領域最有價值的一點,即投資人最關注的地方,已經從基礎的數據化變成了更高一級的智能化。
從地理大數據實際運用的角度,四維圖新股份有限公司商業(yè)服務部總經理金洪軍先生分享了地圖服務的三個維度:地圖的服務、地理的服務以及空間的服務,企業(yè)服務最后生成的整體的解決方案,既需要地圖作為商業(yè)行為IT的基礎設施,也需要各方面知識進行糅合。
在公關方案的策劃落地上,時空視點數字營銷機構創(chuàng)始人劉方俊先生提出了新穎的觀點:媒體形態(tài)以及消費者關注點與過去大不相同,內容營銷需要連接離錢最近的地方,在技術賦能的同時以用戶為核心,而不是跟隨流量為王的大流;
接下來讓我們看看各位嘉賓的詳細闡述。
Q:請各位介紹一下各自在這個行業(yè)里面共同面臨的情況,企業(yè)服務的市場在進行怎么樣的變化?
沈志洋:我來自艾瑞,艾瑞應該是中國最早的一家立足于互聯(lián)網的研究公司,本質上是一個研究咨詢機構。我自己在行業(yè)里面大概做了十幾年的時間,個人有一個比較深刻的感觸,就是在過去的兩年里,我們的整個服務的環(huán)境,發(fā)生了兩個大的變化。
第一個大變化,我認為是邊界的變化。我做專項研究出身的,以前研究公司基本上都是以case連接的。我們和企業(yè)之間的關聯(lián)就是一個項目做完了,再等下一個項目。但是在過去兩年里面,我們發(fā)現很多的企業(yè),并不是以做項目來定義連接。實際上,我們對企業(yè)的關系變成一種貼身式服務的,有點像合伙人的關系。第二個大變化是我們整個方法論體系正在重構,也就是方法論的變化。主要體現在哪里呢?以前研究咨詢的做法通常是提出一個框架,然后在里面設計一個算法,把它包裝成一個產品,然后就去賣這個產品。你會發(fā)現行業(yè)里面做得最好的公司就是這種模式的公司。但我相信這類公司在未來一定會受到很大的挑戰(zhàn),因為在過去兩年里面很明顯,大家看到正在發(fā)生巨大的變革。其中最大的變化是整個行業(yè)里面服務級企業(yè)所面向客戶的整個營銷環(huán)境發(fā)生了變化,現在是迭代非??焖俚臄底只癄I銷環(huán)境了。
第二個是大數據技術讓我們這個行業(yè)所生產或者服務生產的生產資料和工具都在發(fā)生變化。
去年開始,艾瑞就在往一個我們定義為“IDI”的方向在走,也就是“Insight +Data+IT”,將洞察的數據和技術結合在一起,來提供一種新的方法論。我個人認為,這可能是未來一種新的服務模式。
周靈:我們自己作為風險投資基金,為企業(yè)提供資金或者資源、經驗,也算是服務于優(yōu)質企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者。但是更重要的一點,我想分享的是其實我們是作為一個專注于投資企業(yè)服務領域的一些基金,能夠看到有什么樣的變化。我認為最大的一個變化是從過去幾年來看,企業(yè)服務的這個領域最有價值的點,從數據化變成了智能化。2012年-2013年左右,整個中國投資市場上面絕大多數投資機構比較關注的還是像手游、電商、互聯(lián)網相關的,但是我們已經從那個時候開始關注投資企業(yè)服務。當然也是因為當時我們認為投2C是難度非常大的事情,所以也是另辟蹊徑開始關注數據對于企業(yè)服務領域的一些改變或者一些深度結合能帶來的對垂直產業(yè)的變化或者能夠帶來的價值。
我們投的第一個關于企業(yè)服務的項目屬于傳統(tǒng)的物流領域里的國際海運。它運用數據去提供上下游企業(yè)的數據互聯(lián)互通,然后從寄希望于未來能夠實現業(yè)務流程的互聯(lián)互通的一個交易平臺,當時還沒有實現這種功能。我印象蠻深刻的是有一次我們跟東軟的董事會主席聊到這個項目的時候,他對此很不屑一顧,他說你這根本不叫大數據,完全沒價值,真正的大數據應該是像谷歌,它通過上億人次的搜索能夠提前預判出來流感爆發(fā)的疫情,這才叫真正的大數據。我聽完了以后覺得他講的完全正確,而且谷歌的那個案例是深入人心的。但是我后來還是很執(zhí)著的投了。投完了之后過了幾年,我們慢慢的發(fā)現大家為什么會有這個認知的差異,一個很重要的原因是在于很多傳統(tǒng)產業(yè),包括我們投資的國際海運物流的產業(yè),以及當時的醫(yī)院,一些制造業(yè)等等,很多產業(yè)數據基礎是非常差的。如果沒有數據,沒有這個基礎設施的話,更不用談智能,不用談商業(yè)。所以我們從2012年、2013年開始投了很多用數據去改變傳統(tǒng)產業(yè),去實現互聯(lián)互通的企業(yè)。從過去兩年時間開始,整個市場,或者很多產業(yè)都開始發(fā)生了變化,一些數據基礎設施做得比較好了。數據的互聯(lián)互通實現得更好之后,我們發(fā)現更多的企業(yè)開始試圖追求在一個垂直產業(yè)里面去實現一些智能化更高的價值。比如說我們投的一個做第三方影像中心的公司,本身它最傳統(tǒng)的是做醫(yī)學影像,當它的影像數據到一定量之后,它能開發(fā)人工智能,用人工智能的方式自動讀片,去代替讀片的大夫,實現自動的診斷。再比如說像制造業(yè)企業(yè),在制造高鐵運維體系里面,它可以用數據去替代人工實現智能運維,這樣就不需要按照傳統(tǒng)流程,一直到系統(tǒng)和零部件發(fā)生障礙再去維修,而是實現自動預警,智能化的告訴某一個路局,其實這個時間點某一個零部件已經需要維修了。
金洪軍:非常感謝有機會和DataStory一起來做這個渠道的產品,我們是圖商,是提供地圖類的圖商,最早客戶都是跟我們買數據,有要全國眼鏡店的,有要全國母嬰店的。所以我們自己對這種地圖的服務定義三個等級。第一個等級叫做地圖的服務。第二個叫地理的服務。第三個叫空間的服務。我們現在最多做的是地圖的服務,回答最基本的哲學問題,你在哪兒,你去哪兒。第二個地理的服務就是對數據的要求會更多,我們叫做城市的觀察,或者現在大家說做智慧城市,有多少人,什么樣的人,什么結構,什么趨勢。第三個就是空間的服務??臻g的服務很多人做這樣簡單的查詢,說我要找學校周邊所有的店,我要找離地鐵最近的店,這是一種查詢。還有一種,我們這個行業(yè)叫建立各種各樣的模型,管網有管網模型,商業(yè)有商業(yè)的模型,這個模型會把所有我們現在的數據做下去,類似選址。其實選址并不簡單,選址是最復雜的,要算它的ROI是非常復雜的。所以地圖的服務,我相信未來會成為每個商業(yè)行為IT的基礎設施,比如說大型的星巴克、麥當勞、耐克等等,地圖是它的一個IT基礎設施。
劉方?。何医袆⒎娇?,來自時空視點,原來我們都叫自己是公關公司,現在都包裝成叫數據市場營銷公司。這個行業(yè)大家可以參照一下藍色光標,原來我也在藍色光標服務過。做公關這么多年,我自己對媒體形態(tài)的變化、消費者的變化感受是最深刻的。我經常跟我同事講,在服務客戶里面,我們應該是離得最近的。這種變化體現在傳統(tǒng)的媒體今天來講,請媒體來參加一個活動是一個面子行為,大家更多的還是關注在所謂的social media上,自媒體上面的這種真的達到傳播的效果。
第二個,這種內容的變化也是很深刻的。原來寫篇新聞稿,需要做一個采訪,今天可能更多的通過在社交媒體上呈現,比如說海報、微信的長圖,甚至早些年的段子,這樣的形式去完成。
反映在背后有三個觀點:第一個叫連接。大家記得最深的連接是馬化騰講的連接,這個連接體現在傳播的語境里面,原來我們離消費者確實非常遠,我們會假想我們的用戶是怎么樣的。原來做公關的,策略能力比較強,我會假想用戶是這樣的行為方式,廣告公司,我們也嘲笑廣告公司,其實也在嘲笑我們自己,廣告公司做的分析,這個汽車品牌放到那個汽車品牌毫無違和感,真的是這樣。但是今天我們有很多方式可以去看到消費者,知道他在想什么,知道他的行為方式,品牌和消費者之間變得沒有距離感了。所以每個品牌要成為一個社交化的品牌,如果你沒有這樣一個思維,你們不能夠在心智上跟你的目標受眾更好的連接,一定會被這個消費者用腳投票,最終拋棄掉。
今天我們內部在討論這種流量的思維,它是一劑好藥,還是一劑毒?我們對流量有很高的警惕。雖然我們不是做流量出身的,但是整個行當都形成一種共識,流量為王。實際上,用戶應該是我們最應該關心的,所以現在必須有一個思考和洞察。一些產品如何去經營好用戶,而不是運營好粉絲,這是有天壤之別的。
我講一個簡單的小故事,我買的車里面,有個品牌跟我連接是最緊密的,它在我的生日給我寄了禮物。但是我買的另外一個品牌從來沒有給我同樣的待遇,即便去到4S店,我的感受也很不好。所以今天雖然做營銷的人,包括數據科學家,做data的人,有很多的前瞻性,但是不可避免的要回歸到一個問題的真相:今天企業(yè)的營銷實踐,其實離理想的狀態(tài)差得很遠。這幾年見過幾個廣州汽車的客戶,廣州的汽車公司數得出來,我也跟他們講,真正你出的這個brief,真的讓這個創(chuàng)意去成功。也就是講故事,真的差得太遠了,所以還是要回歸到這樣一個真相上面:巨大的企業(yè),一年下來能成為一個現象級的營銷案例真的屈指可數。
第三個我想講的案例是技術賦能,今天我們作為非常小的股東,參投到了DataStory,我們也希望在傳統(tǒng)的思維里,無論叫數字營銷思維,還是內容營銷思維,多加一些數據營銷的思維和視角,包括我們能夠更多的通過數據看清楚我們的消費者,指導我們所謂的傳播策略和創(chuàng)意。
Q:從企業(yè)級服務項目賦能、項目融合,在這個角度對企業(yè)有什么樣的建議?
沈志洋:談建議不如直接談我們的做法。我們現在越來越深刻的認識到,以前可能我們做很多事情,自己關起門來做,自己搞研發(fā),但是現在這個時代,坦白說數據誤導是很嚴重的事情,每家企業(yè)整個數據源完全不一樣,發(fā)展起來的知識結構、知識體系也完全不一樣,所以現在來講,艾瑞有一個大家共同的認識,就是要越來越多地去建立這種合作的聯(lián)盟。整個企業(yè)級服務,實際上現在不是構建自己的能力,而是希望我們和很多數據源的公司,很多技術型的公司,甚至有很多有特別的垂直領域里面,有專利的公司去做一些合作?,F在像艾瑞和DataStory之間的合作,我們基本不生產,但是我們會提供整個互聯(lián)網行為的數據給DataStory做深度的挖掘。另外我們自己有一些IT技術,這些IT技術可以和外部的數據源有更多的合作。這樣每個企業(yè)可以培養(yǎng)起來更好的服務于我們企業(yè)客戶的能力,這個是我們正在做的,未來一定要去強化的一個方向。
周靈:從數據和智能的這個角度來講的話,很多企業(yè)和行業(yè)的內部數據的相互賦能是不能忽視的。外部數據,不管是從微博、微信,或者其他百度、谷歌來的數據,很多人都可以獲得。從投資人角度來說,看到很多不同類型的行業(yè),很多不同類型的企業(yè),一方面他們自己需要的其實是來自企業(yè)內部和行業(yè)內部的內部數據;第二方面就是不同企業(yè)、不同行業(yè)之間,如果說能夠實現一些內部數據的交換或者互通,其實可能會發(fā)現一些新的價值。我舉個例子,也是我們投的一家企業(yè),它本身是做乘用車車后市場的售后零部件完整數據庫和交易平臺,它應該有所有中國市場上歷史上上市過的,包括進口車、國產車,大概是15萬個車型、4億多個零部件的SKU。如果說你要找某一個具體的零部件,它可以直接對接到廠商或者代理商,但是這個是企業(yè)自己的數據和基于這個數據所實現的商業(yè)價值和商業(yè)模式。當它們跟保險公司開始合作以后,你就會發(fā)現企業(yè)內部的數據實現了一個新的價值。對保險公司來說,他們用這個數據可以很大程度上去發(fā)現車險上騙?;蛘呤浅~賠付的情況,降低保險公司的賠付率、賠付金額。經過一個互相連通或者互相賦能之后,實現了一個新的商業(yè)價值,我覺得這是一個很好的案例。就像我剛才說的,不同行業(yè)、不同企業(yè)內部之間的交互和賦能的案例。
另一方面,我今天也跟徐亞波博士提了一個要求,我們在投一些消費型的企業(yè)或者相關的企業(yè)的時候,如果有DataStory的產品來給我們最簡單的做一些驗證或者做一些判斷,其實對投資人來說也是一個賦能的作用。
金洪軍:我們做地圖的是什么都可以附加的,因為所有的事情都有地理和時間兩個維度去分析。數據的合作,比如說我們運營合作所有促銷的數據,就是把所有促銷的數據和門店數據再疊加。所以對于我們地圖來說,能給客戶提供的價值是所有數據整合在一起。最后我們還需要各方面的專家,所以我會不停地在學習,學習促銷,學習廣告,學習等等各種各樣的知識。最終所有的這些知識和解決方案會提供給你的客戶,因為客戶最終要求的是一個整體的解決方案。這樣一個聽起來非常簡單的問題,實際上是需要你非常多的數據整合在一起,非常多的專家整合在一起,否則你提供的答案就是片面的。
劉方俊:以整合傳播的策略為核心,把技術、數據、資源進行更多地整合。資源比創(chuàng)意更重要,資源可以決定你的策略,甚至可以決定你的創(chuàng)意。我們希望形成這樣的四輪驅動,數據在這里是非常重要的角色。
今天在講到整合進來能為客戶做什么,剛才我談到要知道這個行當的真相,我們這行可以見到很多很好的inside,很多很好的case,但實際上跟企業(yè)真正的實現還是有很大的距離的。這個距離需要企業(yè)能清楚的認識到。比如說對我們來講,首先想的問題,是預算在哪兒,哪個部門在出,做數據服務的企業(yè)這點也是必須想清楚的。我講得比較實在,賦能也罷,融合也罷,最重要的、最現實的是要把他的錢拿到手。