注：宏路數(shù)據(jù)系天堂硅谷所投資企業(yè)
大型品牌客戶在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，觸達(dá)并了解最終用戶是非常直接的訴求。以此為切入點(diǎn)，宏路數(shù)據(jù)通過幫助品牌企業(yè)搭建以用戶為核心的數(shù)據(jù)中臺，成功拿下了聯(lián)合利華、百威英博、雀巢、YUM！、優(yōu)衣庫、達(dá)能以及上汽集團(tuán)、戴姆勒奔馳等大型品牌客戶。基于數(shù)據(jù)中臺之上，宏路數(shù)據(jù)形成了體驗(yàn)云、分析云的營銷閉環(huán)，未來將基于洞察云的能力向其他場景延伸。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非一個(gè)新名詞，但卻是所有大型企業(yè)決策者最為關(guān)注的問題。
對企業(yè)決策者而言，了解最終用戶的訴求是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步，也是重要一步。基于用戶的認(rèn)知，去重塑采購、研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)，讓業(yè)務(wù)由自動(dòng)化走向數(shù)字化，才能實(shí)現(xiàn)企業(yè)的全面數(shù)字化升級。
以往企業(yè)去了解最終用戶，必須通過市場調(diào)研公司等渠道，效率低、反饋周期長。大數(shù)據(jù)的興起，賦予企業(yè)更加高效的手段去洞察最終用戶。
從最初的DMP、到后來的CDP，再到時(shí)下最火熱的數(shù)據(jù)中臺，企業(yè)不斷匯聚海量多源數(shù)據(jù)，建立以用戶為核心的數(shù)據(jù)平臺，基于平臺上的用戶畫像等，給前端各個(gè)應(yīng)用提供能力。
因此，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期階段，幫助企業(yè)搭建以用戶為核心的數(shù)據(jù)中臺成為很多大數(shù)據(jù)公司瞄準(zhǔn)的方向，宏路數(shù)據(jù)正是其中的佼佼者。
最早一批大數(shù)據(jù)公司之一，兩次轉(zhuǎn)型后瞄準(zhǔn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向
成立于2008年的宏路數(shù)據(jù)，最開始瞄準(zhǔn)了推薦引擎這個(gè)方向，是國內(nèi)最早一批布局大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的公司。
但當(dāng)時(shí)整個(gè)大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展尚未成熟，提供推薦引擎的獨(dú)立第三方廠商發(fā)展非常困難，盡管宏路數(shù)據(jù)在電商等領(lǐng)域有很好的落地產(chǎn)品，但整體電商付費(fèi)能力很差，并不足以支撐公司發(fā)展。因此，宏路數(shù)據(jù)當(dāng)時(shí)還自主研發(fā)了Hadoop發(fā)行版，同時(shí)為Cloudera等公司代理CDH等產(chǎn)品。
2012年，大數(shù)據(jù)在廣告營銷領(lǐng)域最先成熟，搜狐、新浪等媒體平臺對基于大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)廣告實(shí)時(shí)競價(jià)、發(fā)布等需求變得強(qiáng)烈，宏路數(shù)據(jù)也進(jìn)入到這個(gè)市場，為新浪等媒體平臺搭建廣告實(shí)時(shí)發(fā)布系統(tǒng)。
在這過程中，宏路數(shù)據(jù)沒有像其他公司，更加偏向廣告?zhèn)龋瑢⒋罅烤Ψ旁趶V告資源采買和廣告創(chuàng)意策劃方向，而是專注于提供技術(shù)產(chǎn)品，這其實(shí)是一條更加艱難的路。因?yàn)榧词沟浇裉欤夹g(shù)在整個(gè)廣告流程中的價(jià)值度仍然沒有完全體現(xiàn)，品牌廣告主對技術(shù)產(chǎn)品的投入遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于媒體采買和廣告創(chuàng)意策劃。因此，2012年后宏路數(shù)據(jù)依然發(fā)展得不溫不火，即使進(jìn)入廣告營銷領(lǐng)域，并沒有實(shí)現(xiàn)營收規(guī)模上的高速增長。
2015年，宏路數(shù)據(jù)發(fā)覺，大型品牌客戶不再完全依賴于第三方數(shù)據(jù)平臺，需要建設(shè)自己的第一方DMP平臺，管理起自己所有的用戶數(shù)據(jù)，不僅僅是用于廣告投放，而是要支持各項(xiàng)業(yè)務(wù)，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
因此，宏路數(shù)據(jù)將業(yè)務(wù)重心放在幫助大型品牌客戶搭建第一方數(shù)據(jù)平臺，圍繞著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這件事情。考慮到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一訴求往往是獲客，因此，宏路數(shù)據(jù)在搭建數(shù)據(jù)平臺上，主要圍繞著企業(yè)的用戶數(shù)據(jù)，并基于數(shù)據(jù)平臺上開發(fā)了很多營銷應(yīng)用產(chǎn)品，形成當(dāng)前以四朵云為核心的產(chǎn)品體系。
打造營銷場景數(shù)據(jù)閉環(huán)，數(shù)據(jù)治理是最大優(yōu)勢
類似于Adobe，宏路數(shù)據(jù)目前在營銷場景同樣打造了四朵云的產(chǎn)品體系，圍繞著受眾云、體驗(yàn)云、分析云，實(shí)現(xiàn)了營銷場景中用戶洞察、觸達(dá)用戶到效果評估的場景閉環(huán)。
四朵云中，最為核心的受眾云，也就是匯聚企業(yè)內(nèi)部的用戶數(shù)據(jù)，通過建立第一方DMP或者CDP平臺，將企業(yè)內(nèi)部用戶數(shù)據(jù)打通，并為營銷等場景提供數(shù)據(jù)支持，這是宏路數(shù)據(jù)積累最久、能力最強(qiáng)的產(chǎn)品。
從2008年成立以來，宏路數(shù)據(jù)一直圍繞著數(shù)據(jù)治理這件事，從最早做推薦引擎，到后面做Hadoop發(fā)行版，再到實(shí)時(shí)廣告系統(tǒng)，基本都是數(shù)據(jù)存儲、處理相關(guān)技術(shù)。數(shù)據(jù)治理是宏路數(shù)據(jù)最強(qiáng)的能力，而受眾云的核心就是做數(shù)據(jù)治理。因此，從技術(shù)上，宏路數(shù)據(jù)在這方面有很長時(shí)間的積累。
同時(shí)，從2015年后，宏路數(shù)據(jù)開始服務(wù)很多大型品牌客戶，包括上汽集團(tuán)、YUM！百勝集團(tuán)等，通過服務(wù)這些大型品牌客戶，能夠了解品牌客戶對數(shù)據(jù)的需求，從而不斷優(yōu)化DMP平臺的功能及數(shù)據(jù)標(biāo)簽維度。
技術(shù)能力和服務(wù)頭部客戶，是宏路數(shù)據(jù)能夠做好受眾云產(chǎn)品的關(guān)鍵。
做體驗(yàn)云和分析云，一方面是能夠?qū)⑹鼙娫频臄?shù)據(jù)找到一個(gè)比較好的應(yīng)用場景，因?yàn)閷τ诤芏嗫蛻魜碚f，建立第一方DMP的一個(gè)初衷就是為了更好地獲客，廣告投放永遠(yuǎn)都是最為簡單直接的獲客方式。另一方面，基于體驗(yàn)云和分析云能夠反饋數(shù)據(jù)，特別是分析云能夠?qū)⒂脩粼诰W(wǎng)站、APP等行為數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，從而反饋到受眾云中，不斷豐富受眾云的用戶畫像。
因此，通過分析云和體驗(yàn)云，宏路數(shù)據(jù)能夠?qū)⑹鼙娫频膬r(jià)值充分發(fā)揮，同時(shí)也能獲得反饋數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化受眾云的產(chǎn)品服務(wù)。
在整個(gè)營銷環(huán)節(jié)當(dāng)中，宏路數(shù)據(jù)相對薄弱的是在創(chuàng)意策劃方面，這方面主要是通過合作伙伴來實(shí)現(xiàn)的。宏路數(shù)據(jù)會(huì)將自己的產(chǎn)品OEM到廣告公司的產(chǎn)品中，由廣告公司來統(tǒng)一交付。這么做主要是考慮到創(chuàng)意策劃方面對人力依賴很重，必須要依靠策劃人員才能保證一個(gè)很好的效果，這并非技術(shù)型公司所擅長的方向。
瞄準(zhǔn)企業(yè)決策者的需求，基于洞察云的能力向其他場景延伸
在四朵云中，洞察云相對特殊。其他三朵云更偏向解決市場營銷部門的需求，而洞察云則定位于解決企業(yè)決策者的需求。
從產(chǎn)品形態(tài)上，洞察云主要是交付數(shù)據(jù)報(bào)告、數(shù)據(jù)報(bào)表類產(chǎn)品，類似于傳統(tǒng)BI產(chǎn)品，本身是很難解決企業(yè)決策者的需求，但因?yàn)閮蓚€(gè)原因，宏路數(shù)據(jù)的洞察云未來有機(jī)會(huì)達(dá)到這個(gè)目標(biāo)。
從品牌客戶的角度來看，未來一切的產(chǎn)品、服務(wù)、市場、銷售體系都將圍繞著用戶需求及偏好進(jìn)行調(diào)整，特別是如今品牌客戶越來越看重效果，不再單純追求曝光，基于用戶數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策這件事情慢慢成為共識。
從宏路數(shù)據(jù)的角度來看，因?yàn)槎床煸频臄?shù)據(jù)是來自于受眾云的，而受眾云主要是匯聚了企業(yè)的用戶數(shù)據(jù)。因此，當(dāng)受眾云中的用戶數(shù)據(jù)維度更廣、顆粒度更細(xì)致時(shí)，基于這些數(shù)據(jù)得到的數(shù)據(jù)報(bào)告，是有機(jī)會(huì)影響到企業(yè)決策者的。
同時(shí)，洞察云給了宏路數(shù)據(jù)跳出營銷這個(gè)場景的機(jī)會(huì)，特別是跳出純粹廣告營銷場景。洞察云面向企業(yè)決策者需求，肯定不僅僅會(huì)局限于營銷，會(huì)涉及到企業(yè)采購、生產(chǎn)、銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)。基于洞察云，宏路數(shù)據(jù)實(shí)際上在補(bǔ)充傳統(tǒng)咨詢公司，通過數(shù)據(jù)的方式，更加高效、準(zhǔn)確地為企業(yè)客戶提供咨詢服務(wù)。
因此，盡管現(xiàn)階段宏路數(shù)據(jù)的洞察云還難以真正給企業(yè)決策者提供Insights，但很明顯，洞察云能夠讓宏路數(shù)據(jù)未來的市場空間更大，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。
重點(diǎn)服務(wù)大型品牌客戶，直銷和合作伙伴并重
從目前來看，只有大型企業(yè)才有足夠多的資源投入到數(shù)字化轉(zhuǎn)型這件事，因此，宏路數(shù)據(jù)很自然地將目標(biāo)客群定位在大型品牌客戶。
考慮到自身體量，特別是服務(wù)支持能力，宏路數(shù)據(jù)在2019年聚焦于兩個(gè)大行業(yè)，快銷和汽車，現(xiàn)已拿下聯(lián)合利華、百威英博、雀巢、YUM！、優(yōu)衣庫、達(dá)能以及上汽集團(tuán)、戴姆勒奔馳等大型品牌客戶。
同時(shí)，宏路數(shù)據(jù)為這些企業(yè)搭建的DMP/CDP平臺，基本都會(huì)是全業(yè)務(wù)線使用的DMP/CDP平臺，當(dāng)然主要是聚焦于用戶畫像等營銷場景，客單價(jià)基本都是在300萬以上，大型客戶的訂單額會(huì)超過1000萬元。
通過行業(yè)聚焦，宏路數(shù)據(jù)能夠快速加深自己對垂直行業(yè)場景理解。因此，在搭建DMP/CDP平臺的部署周期能夠快速縮短，目前部署DMP/CDP平臺最長半年時(shí)間，一般都可以在兩三個(gè)月完成。
在獲取客戶方面，宏路數(shù)據(jù)除了依靠直銷，還大量通過合作伙伴來獲取服務(wù)客戶，超過60%的業(yè)務(wù)是來自合作伙伴，其中一部分是OEM產(chǎn)品，另一部分則是直接使用或者代理售賣產(chǎn)品。宏路數(shù)據(jù)的合作伙伴主要包括廣告公司、CRM公司、市場調(diào)研公司、咨詢公司等。
客群質(zhì)量高，場景理解能力較強(qiáng)
基于愛分析對數(shù)據(jù)智能公司的評價(jià)模型，分別從技術(shù)/產(chǎn)品、客群/LTV、獲客、場景理解和跨場景能力等五個(gè)維度對宏路數(shù)據(jù)進(jìn)行評價(jià)。
技術(shù)/產(chǎn)品方面，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)來自谷歌、惠普、蘋果等公司，從事數(shù)據(jù)挖掘工作多年，技術(shù)積累時(shí)間長，能夠服務(wù)上汽等500強(qiáng)客戶，系統(tǒng)穩(wěn)定性、可靠性高。圍繞著營銷場景有受眾云、分析云和體驗(yàn)云，產(chǎn)品體系非常完整。DMP/CDP平臺部署周期較短，產(chǎn)品化程度高。
客群/LTV方面，面向快銷和汽車行業(yè)，主要以行業(yè)頭部客戶為主，服務(wù)聯(lián)合利華、百威英博、雀巢、YUM！、優(yōu)衣庫、達(dá)能以及上汽集團(tuán)、戴姆勒奔馳等標(biāo)桿客戶，客群質(zhì)量較好，客單價(jià)基本在300萬以上，并有超過1000萬的訂單。
獲客方面，大客戶主要通過直銷，銷售團(tuán)隊(duì)20-30人，腰部客戶主要通過渠道合作伙伴獲客，2018年客戶數(shù)60多家，并擁有標(biāo)桿客戶，整體獲客能力較強(qiáng)。
場景理解方面，主要通過服務(wù)客戶來積累場景理解，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)在從2008年開始進(jìn)行相關(guān)工作，從業(yè)超過10年，并且?guī)椭髽I(yè)搭建第一方DMP/CDP平臺，應(yīng)用場景不限于廣告投放，場景理解能力優(yōu)于一般創(chuàng)業(yè)公司。
跨場景方面，受眾云主要是幫助企業(yè)匯聚第一方數(shù)據(jù)，基于這部分?jǐn)?shù)據(jù)和洞察云的產(chǎn)品，未來有機(jī)會(huì)延伸到企業(yè)的其他場景。
近期，愛分析對宏路數(shù)據(jù)董事長袁國瑋先生進(jìn)行訪談，主要就宏路數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)模式、未來戰(zhàn)略，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)中臺等行業(yè)熱點(diǎn)話題進(jìn)行交流，現(xiàn)將部分內(nèi)容分享。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)決策者的事情，洞察云是關(guān)鍵產(chǎn)品
愛分析：受眾云和洞察云放到一起，是因?yàn)槭鼙姺治龅哪康倪€是為了做用戶洞察，實(shí)際落地兩者是分開的？
袁國瑋：在我們這邊不太一樣，你可以理解成我們的受眾云就是個(gè)數(shù)據(jù)中臺，他就是個(gè)基于消費(fèi)者畫像的數(shù)據(jù)中臺，它比較偏技術(shù)層，側(cè)重在提供API去支持到前臺的各種應(yīng)用。
洞察云，實(shí)際上你可以理解成偏I(xiàn)nsights、偏咨詢，輸出的是報(bào)表，把原來需要咨詢公司做的事情自動(dòng)化。
愛分析：洞察云輸出的成果不僅僅是營銷環(huán)節(jié)需求，是類似于原來市場調(diào)研公司GFK去解決的問題，還是會(huì)跨到其他場景去？
袁國瑋：我們的分析云、受眾云和觸達(dá)云，是比較典型的營銷鏈。
于是，我在思考，我們這幾朵云，到底是給誰看的？如果是給MarketingOperation的人看，他們覺得夠了。如果我們把Adobe的產(chǎn)品，或者我們前三朵云，拿到客戶CMO級別的人去看，甚至CEO級別的人去看，他覺得你們講的東西是DashBoard，你們根本對我形成不了Insights，這個(gè)事情對我其實(shí)觸動(dòng)還是挺大的。
坦率來說，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個(gè)階段，我們最終受眾不是Operational level的人，因?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型這個(gè)東西肯定是Top Management下定決心來做的事情。
我們最終是要讓管理層懂，做了這個(gè)產(chǎn)品，投了錢，到底產(chǎn)生了什么好處？所以，更偏I(xiàn)nsights，更偏咨詢，把原來咨詢做的事情自動(dòng)化了。
從某種程度上來說，它是一個(gè)咨詢行業(yè)的革命。
例如汽車行業(yè)，我們幫客戶打的標(biāo)簽，就和廣告不一樣。廣告給汽車打了標(biāo)簽，主要是車型、價(jià)位，客戶性別、有沒有車。我們在汽車行業(yè)的第一方DMP里，還會(huì)打上一些其他標(biāo)簽，比如這個(gè)人喜歡的車是什么顏色的。如何知道這個(gè)數(shù)據(jù)，最直接是他的上一輛車是什么顏色，我在通用汽車、奔馳這些公司的DMP里面會(huì)有這些標(biāo)簽的。
這些標(biāo)簽原來是那些咨詢公司幫車企去分析產(chǎn)品，下一代車應(yīng)該是做成多長、幾座、什么顏色，會(huì)比較好賣。原來咨詢公司是站在產(chǎn)品維度去看這個(gè)事情，我們是站在消費(fèi)者的維度去看待這個(gè)事情的。
我們今天試圖把考慮產(chǎn)品的因素融合進(jìn)消費(fèi)者，做到人和物的結(jié)合，最后產(chǎn)生的Insights。一方面是做到更高維度的Insights，另一方面把傳統(tǒng)以物為分析的工作自動(dòng)化。
所以，洞察云也是能夠幫到我們的受眾云，這中間是有聯(lián)系的，因?yàn)檎麄€(gè)數(shù)據(jù)都是一個(gè)閉環(huán)。
數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)需要與場景結(jié)合
愛分析：這么看來，懂業(yè)務(wù)場景才能建好數(shù)據(jù)中臺？
袁國瑋：做一個(gè)通用的數(shù)據(jù)中臺，我覺得是不現(xiàn)實(shí)的。最近中臺很火，每個(gè)人有自己的看法。我覺得我們大家把中臺理解成了一個(gè)技術(shù)中臺，其實(shí)不存在技術(shù)中臺，沒有這個(gè)分層的，應(yīng)該是個(gè)業(yè)務(wù)中臺。這就很清晰了，他一定是跟著業(yè)務(wù)場景走的。
業(yè)務(wù)場景五花八門，為什么我們主要的發(fā)力在受眾云，其實(shí)就是我們發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)最通用的、滿足諸多業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)中臺。
我們的核心競爭力就是在DMP、CDP這一層，基于消費(fèi)者用戶畫像的中臺微服務(wù)上。我們也在嘗試做一些中臺產(chǎn)品，已經(jīng)有幾個(gè)客戶使用，但這些和場景會(huì)高度相關(guān)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有用戶畫像應(yīng)用場景那么多。
愛分析：下一步有可能再去延伸嗎？從消費(fèi)者的數(shù)據(jù)切入，有沒有可能把企業(yè)內(nèi)部的其他數(shù)據(jù)源都接入。阿里的中臺是把各個(gè)業(yè)務(wù)線的ID數(shù)據(jù)打通，大型企業(yè)內(nèi)部會(huì)不會(huì)做類似的事情？
袁國瑋：理論上來說，要發(fā)揮數(shù)據(jù)的最大價(jià)值，肯定是把所有的數(shù)據(jù)都匯總在一起。我們現(xiàn)在幫品牌主，盡可能地整合所有的數(shù)據(jù)。在車企，我們現(xiàn)在整合他的4S店的維修數(shù)據(jù)、客服數(shù)據(jù)。
但是要整合HR數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，從技術(shù)角度上是可行的。但是從現(xiàn)實(shí)的操作層面上來說，這是相當(dāng)之復(fù)雜的。
每個(gè)企業(yè)都會(huì)有一些歷史的遺產(chǎn)，一個(gè)企業(yè)之所以效率低，不同部門之間的數(shù)據(jù)孤島是一個(gè)很大的因素，這些歷史包袱也不是今天能夠拋掉的。
今天讓沃爾瑪、家樂福變成完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模式，他需要把之前投資幾個(gè)億、幾十個(gè)億的系統(tǒng)都完全拋棄掉，這個(gè)歷史包袱太大了。
所以，原生的和一塊塊拼接起來的，效率總是有差別的。現(xiàn)實(shí)的情況來說，一方面是有很多的遺產(chǎn)，另一方面是取決于怎么看待這個(gè)世界。從宏路數(shù)據(jù)角度，我們是從人的角度去看待這個(gè)世界的。所以我們是做消費(fèi)者研究。原先企業(yè)的HR部門、財(cái)務(wù)部門看待世界的角度是不一樣，整個(gè)邏輯是完全不一樣的。
所以，我覺得如果要把所有的數(shù)據(jù)完完全全打通，可能路還很長。
愛分析：打通過程是要有明確的應(yīng)用場景出來，才能接一部分新的數(shù)據(jù)？
袁國瑋：我們的客戶有兩種做法，我覺得都是OK的。
一種是現(xiàn)在的IT成本下來了，特別是存儲成本急劇下降，客戶把所有的數(shù)據(jù)都先采下來放在一起，等以后有機(jī)會(huì)把這些數(shù)據(jù)整起來。
另一種更加現(xiàn)實(shí)一點(diǎn)，想清楚一個(gè)場景，把所有數(shù)據(jù)先整理起來。不需要的數(shù)據(jù)先不整理。
我們幫客戶搭的DMP和CDP，下面是一個(gè)Data Lake平臺，理論上可以存儲所有數(shù)據(jù)。事實(shí)上，如果分開不同的用戶來看，聯(lián)合利華存儲的數(shù)據(jù)就和通用汽車不一樣，這就是基于他們對自己業(yè)務(wù)需求的理解。
愛分析：實(shí)際落地上，進(jìn)入到一個(gè)企業(yè)，基本上是客戶有一個(gè)新的需求，宏路數(shù)據(jù)去接新的數(shù)據(jù)，從底層往上層應(yīng)用走？
袁國瑋：我們現(xiàn)在服務(wù)的基本上全是500強(qiáng)客戶，這種數(shù)據(jù)的整合需求，一個(gè)小的企業(yè)搭建數(shù)據(jù)中臺的可見效益不多，一定是大企業(yè)可以很直觀就能感受到它的效益，無論是營收增長還是降低成本。
因?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)變成全球風(fēng)潮，大企業(yè)現(xiàn)在都有想法是不能落伍，要做數(shù)字化轉(zhuǎn)型。大家現(xiàn)在基本上有共識是要把平臺搭起來，先把比較通用的事情做起來。
下面是個(gè)Datahub，客戶的架構(gòu)幾乎是一樣的，上面是用戶畫像，包括DMP和CDP。DMP是以Device ID為基準(zhǔn)，CDP就是以CRM這些用戶實(shí)名數(shù)據(jù)。然后客戶會(huì)做統(tǒng)一身份識別。
現(xiàn)在大家做的時(shí)候，先把底層的技術(shù)中臺和數(shù)據(jù)中臺全部準(zhǔn)備好，形成統(tǒng)一的用戶畫像，上面一個(gè)個(gè)去對接客戶的前臺應(yīng)用。
我們也在服務(wù)一些稍微小一點(diǎn)客戶，比如像一些商業(yè)地產(chǎn)，這些客戶往往就是從一個(gè)觸點(diǎn)上往下走。目前來說，我們看到的這個(gè)案例是偏少數(shù)的，因?yàn)槟阋趩为?dú)的一個(gè)消費(fèi)者觸點(diǎn)上面，到最后能夠驅(qū)動(dòng)整個(gè)企業(yè)的大腦，其實(shí)從組織結(jié)構(gòu)上就有點(diǎn)逆向。
最多只能在自己管轄的范圍之內(nèi)，建一個(gè)小腦，又變成原來一樣的，每個(gè)部門建一套自己的平臺。
營銷不等于廣告，營銷應(yīng)當(dāng)是萬億級市場
愛分析：下一步會(huì)考慮延伸到其他領(lǐng)域嗎？客群本身會(huì)不會(huì)延伸到其他行業(yè)，不僅僅局限于品牌主？
袁國瑋：在我看來，營銷天花板低是整個(gè)市場對我們這種公司的誤解。
我們自己在融資過程中也發(fā)現(xiàn)，其實(shí)營銷和廣告是兩個(gè)不同的概念，廣告只是營銷中間很小一部分。今天所有的全球軟件巨頭，Adobe、Oracle、SAP等公司，全在收購跟MarketingCloud相關(guān)的公司，說明最大的一部分市場就在營銷。
如果按照廣告技術(shù)來分，我覺得也就是200多億的市場，但營銷是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于廣告的。從幾年前來看，我們做的就是Marketing Cloud事情，但在今天我們拿的實(shí)際是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的預(yù)算。坦率來說，我認(rèn)為這個(gè)市場是不可限量的。
我們有一個(gè)客戶是全球頂尖公司，才服務(wù)他半年，我們非常有信心是說到今年年底，營收上他就可以成為我們最大的客戶。這在我們公司過去的歷史上，從來沒有發(fā)生過的事情。當(dāng)一個(gè)大的客戶把他的數(shù)字化營銷的整個(gè)技術(shù)和數(shù)據(jù)中臺放到我們這里，用中臺去指揮他所有的營銷業(yè)務(wù)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)原來市場有那么多的錢。
我們現(xiàn)在在切割的是傳統(tǒng)的客戶花在整個(gè)營銷上的錢，客戶把整個(gè)數(shù)據(jù)中臺搭好，他慢慢地會(huì)發(fā)現(xiàn)，原來那么多供應(yīng)商沒有什么價(jià)值。
如果按照美國的研究報(bào)告，營銷占整個(gè)支出的30%左右，在中國至少就是幾萬億的市場，根本不是一個(gè)幾百億的市場。這個(gè)市場已經(jīng)很大了，我現(xiàn)在根本沒有想法，我覺得在未來的五年，我們都沒有想法脫離這個(gè)市場。
現(xiàn)在我們看到，這個(gè)世界在營銷側(cè)發(fā)生巨大的變化，中國很多事情不是漸進(jìn)的，都是倒逼改革的。美國MarTech很早就很興起了，MarTech公司都能賺到錢。
中國過去十年里面，錢基本都在廣告主那一側(cè)的公司，MarTech公司中間沒有賺到錢，中國是沒有漸變，今天錢都會(huì)迅速流向我們這類公司。
愛分析：您提到營銷占整體支出的30%，過往其實(shí)廣告投入也就是GDP的1%左右，剩下的營銷預(yù)算過往投到哪里了？
袁國瑋：從技術(shù)角度來看，以前講的是自動(dòng)化，今天講的是數(shù)字化。自動(dòng)化和數(shù)字化最大的差別就在于，自動(dòng)化是幫人提高效率，原來可能是要十個(gè)人做的，今天我可能只要兩個(gè)人做。
在決策者的印象，其實(shí)就是你幫我省了多少錢，我付一個(gè)百分比給你。或者是說，他覺得這是一個(gè)工具，沒有人會(huì)愿意為工具付很多錢。
數(shù)字化是，今天在整個(gè)市場上，企業(yè)決策者把整個(gè)生意都看成數(shù)字化，依托于數(shù)字化在經(jīng)營業(yè)務(wù)，大家會(huì)把網(wǎng)紅帶貨這件事情看成數(shù)字化。在老板腦海里，他會(huì)覺得生意是跑在你這個(gè)平臺上面，這是一個(gè)觀念上的改變。
一家傳統(tǒng)實(shí)體企業(yè)，最后一層零售商有一半的毛利，比如一個(gè)杯子10元，最后一個(gè)零售商會(huì)賣20元。今天數(shù)字化的意思是，我有更好的方法，讓企業(yè)能夠以20元賣給消費(fèi)者，我的價(jià)值有多少？
在整個(gè)鏈條中，宏路數(shù)據(jù)這樣的公司不是幫經(jīng)銷商，給工具更快把產(chǎn)品賣出去，而是直接就把這個(gè)產(chǎn)品在我平臺上賣出去了。
站在老板角度來說，宏路數(shù)據(jù)這樣的公司也至少應(yīng)該拿50%。對這個(gè)企業(yè)來說，原來就要支出50%，只是在今天重構(gòu)了。我跟最后一層零售商說，今天我驅(qū)動(dòng)你來做這件事，我們五五分成。所以，對企業(yè)主來說，他付出的錢是一樣的，整個(gè)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里面的錢是一樣的，但是這個(gè)錢落到哪個(gè)口袋已經(jīng)發(fā)生了巨大的變化。
原來我們的天花板可能是100-200億，但是經(jīng)過重構(gòu)后，我們的天花板已經(jīng)是10倍、100倍的擴(kuò)張。
愛分析：為什么中國營銷自動(dòng)化公司沒有做得特別大？
袁國瑋：我覺得之前時(shí)間點(diǎn)沒到，現(xiàn)在時(shí)間點(diǎn)到了。大邏輯上說，軟件其實(shí)根本上解決的是個(gè)效率問題，當(dāng)其實(shí)像Marketo這樣公司，國內(nèi)很多大企業(yè)，特別是全球企業(yè)，其實(shí)都在用它，比較清楚效率帶來的好處。
國內(nèi)沒有誕生這樣的企業(yè)，并不是說他們沒有這樣的需求，而是說今天他們沒有愿望為這個(gè)需求付錢。中美軟件原來有個(gè)最大的區(qū)別就是說，美國軟件公司做出來軟件認(rèn)為用戶都是受過良好訓(xùn)練的，中國做出來的軟件，都認(rèn)為用戶是小白。
對小白來說，知道結(jié)果就行，沒有必要搞清楚中間的東西，導(dǎo)致了很多Agency做了中間的事情，但這些Agency也沒有想法為這個(gè)業(yè)務(wù)付錢，因?yàn)樗X得人力也很便宜。整個(gè)利益鏈條，大家都不需要這個(gè)東西。
今天形勢發(fā)生大變化，人工越來越貴，我們現(xiàn)在有幾個(gè)業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)都是Agency，老板希望一半人可以被機(jī)器取代，這時(shí)候就會(huì)想營銷自動(dòng)化的事情。
很多大的廣告公司，內(nèi)部其實(shí)都有系統(tǒng)，這些系統(tǒng)為什么沒有搬出來，因?yàn)閺V告公司覺得這個(gè)搬出來沒有什么價(jià)值，真正也賣不了多少錢，還不如做廣告賺錢。
進(jìn)入到數(shù)字化時(shí)代，仍然需要理解場景
愛分析：如果未來是基于數(shù)字化的，那是不是意味著不需要懂場景？完全基于數(shù)據(jù)去驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)？
袁國瑋：我不這么認(rèn)為，我覺得場景是很重要的一件事情，這就是為什么我們現(xiàn)在在增強(qiáng)我們分析師的能力，以前我們更多的都是運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)來做。
不是說機(jī)器學(xué)習(xí)不好，而是說閉環(huán)的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)周期有多長。廣告行業(yè)，坦率來說，我們在DSP等廣告投放上面，幾乎我們不需要數(shù)據(jù)分析師。我們完全依靠機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)樗杆俳o反饋，而且可以每天不間斷地試，機(jī)器一定比人強(qiáng)。
當(dāng)線上線下相結(jié)合的，閉環(huán)周期回來很長，讓機(jī)器學(xué)習(xí)是可以，但要學(xué)到一個(gè)能讓客戶比較滿意的點(diǎn)，需要的周期太長了。我們就需要懂場景和懂行業(yè)的人，告訴我這個(gè)行業(yè)的通識，我們可以迅速縮短機(jī)器不必要的嘗試，能夠迅速達(dá)到大家都滿意的點(diǎn)。
再往后，就不是懂場景的人能夠解決的。一旦我們平臺搭建好，我們可以產(chǎn)生實(shí)時(shí)報(bào)表。從技術(shù)角度，我們覺得是很正常的事情，但對客戶來說，這是一個(gè)天翻地覆的革命，他會(huì)覺得產(chǎn)生巨大商業(yè)價(jià)值。
我們在某餐飲巨頭，他發(fā)優(yōu)惠券，只要實(shí)時(shí)報(bào)表出來，能夠極大降低“羊毛黨”，讓他省很多錢。如果靠分析師來分析“羊毛黨”，這需要很長的周期，這就是數(shù)據(jù)技術(shù)帶來的好處。
愛分析：這種咨詢能力是與行業(yè)緊密結(jié)合的，沒辦法跨行業(yè)復(fù)制，所以就只能一個(gè)個(gè)行業(yè)做？
袁國瑋：所以，我們在今年就開始收縮戰(zhàn)線了，比一般企業(yè)收縮戰(zhàn)線要早很多。我們主動(dòng)在業(yè)務(wù)剛起來的時(shí)候，就講究縱深。根本上，我們是用數(shù)字化去顛覆咨詢公司。當(dāng)然咨詢公司也看到了這點(diǎn)，這些公司都在瘋狂收購技術(shù)公司。
愛分析：今年重點(diǎn)是哪些行業(yè)？
袁國瑋：因?yàn)橐骖欁陨眢w量，所以我們主要是收縮到幾個(gè)方向。一個(gè)是快銷行業(yè)，像肯德基、優(yōu)衣庫、聯(lián)合利華等，另外一個(gè)是汽車。
（轉(zhuǎn)載自：愛分析研究微信公眾號）
