如果回望剛剛過去的十年，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)這樣一組數(shù)字：全球大數(shù)據(jù)技術(shù)和服務(wù)市場范圍已達(dá)500億美元，第一次超越了在數(shù)據(jù)中心設(shè)備上的支出。而從用戶端來看，以往的十年是企業(yè)應(yīng)用一天天復(fù)雜、數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)分析飆增的十年。更有權(quán)威人士斷言，未來十年，是傳統(tǒng)行業(yè)推進(jìn)數(shù)字化的最后十年。

然而，細(xì)看國內(nèi)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀，卻會(huì)讓我們感到一絲無奈：當(dāng)前我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型比例約25%,遠(yuǎn)低于歐洲的46%和美國的54%。這個(gè)時(shí)候，避談數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就恰如二十年我們中絕大多數(shù)人對待電商的態(tài)度，認(rèn)為它不會(huì)影響實(shí)體零售，更不可能是顛覆性替代。

于是，我們開始了差距和出路的尋找。也正因如此，與國內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相伴相生的TalkingData十年歷程尤其值得研究。因?yàn)?，TalkingData創(chuàng)始人兼CEO崔曉波曾一再重復(fù)：我以為我把經(jīng)歷過的坑告訴世人，他們就不會(huì)再跳。但他們一定需要把這些坑再跳一遍，才繞得出這個(gè)彎。而差距面前，我們需要的一定是彎道超車，而絕沒有時(shí)間把前人跳過的坑再跳一遍。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)的開端

2011年，曾擔(dān)任Oracle中國區(qū)A&C技術(shù)總監(jiān)的崔曉波創(chuàng)建了TalkingData公司。初創(chuàng)時(shí)期的TalkingData主打工具和方法論，包括為游戲App開發(fā)者提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)。而此時(shí)，直接做游戲顯然比數(shù)據(jù)服務(wù)更賺錢。但面對各種開發(fā)游戲賺錢的建議，崔曉波卻選擇了拒絕。

TalkingData將自己的愿景設(shè)定為“數(shù)據(jù)改變企業(yè)決策，數(shù)據(jù)改善人類生活”,此后的十年，TalkingData的策略和技術(shù)、產(chǎn)品雖幾經(jīng)變遷，但致力于用數(shù)據(jù)+科技的能力為合作伙伴創(chuàng)造價(jià)值卻一直未變。不僅如此，在國內(nèi)多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司都選擇站隊(duì)某個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭的今天，TalkingData在移動(dòng)廣告監(jiān)測服務(wù)領(lǐng)域，始終保持著中立性。因此，崔曉波和TalkingData的十年歷程，完全可以算得上是國內(nèi)數(shù)字化服務(wù)十年的縮影。

2011年國內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大潮方興未艾，國外的移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)公司會(huì)使用蘋果和谷歌的分析工具，而這兩家公司到了國內(nèi)，卻要么無法使用類似的服務(wù)，要么所提供的服務(wù)水土不服，這給為國內(nèi)提供移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的廠商預(yù)留了巨大的發(fā)展空間。雖然進(jìn)入時(shí)間比友盟和百度都晚，但TalkingData卻憑借著數(shù)據(jù)指標(biāo)定義、3A3R模型分析方法論等一系列創(chuàng)新，讓業(yè)務(wù)一直保持著高增長的態(tài)勢。

順境之中，崔曉波卻感受到了一絲不安：每天國內(nèi)幾億部移動(dòng)設(shè)備產(chǎn)生出海量的數(shù)據(jù)，但卻還沒辦法讓數(shù)據(jù)釋放出更大的價(jià)值。

早在2014年，招商銀行和平安保險(xiǎn)就紛紛找到了TalkingData，想用互聯(lián)網(wǎng)公司的方法提升自己的客戶體驗(yàn)。

招行銀行早在2014年就建立了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的愿景，并且有了發(fā)展手機(jī)APP，限制線下營業(yè)廳發(fā)展的思路。與TalkingData合作項(xiàng)目的核心訴求，是要做到高端信用卡用戶洞察，還要把客戶進(jìn)行分層運(yùn)營。但當(dāng)TalkingData把這部分用戶的三個(gè)屬性報(bào)給招商銀行的負(fù)責(zé)人時(shí)，卻受到了質(zhì)疑。

根據(jù)數(shù)據(jù)分析，這部分人群除了金融、社交屬性之外，最典型的一個(gè)屬性是游戲，但此前招行與幾個(gè)游戲廠商合作搞的活動(dòng)，其效果卻并不好。為了打消招行的顧慮，崔曉波建議招行在APP的積分兌換專區(qū)中增加用九個(gè)積分就可以兌游戲點(diǎn)卡，結(jié)果是大受用戶歡迎。而此后與某游戲廠商合作搞的活動(dòng)中，來兌換的用戶太多，硬是讓招行服務(wù)器出現(xiàn)了異常。大數(shù)據(jù)的價(jià)值開始初步呈現(xiàn)出來。

招商銀行和平安保險(xiǎn)項(xiàng)目的成功，讓多家頭部金融機(jī)構(gòu)也迅速成為了TalkingData的客戶，更多行業(yè)的頭部企業(yè)也開始與TalkingData一起開啟了數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅，國內(nèi)數(shù)字化應(yīng)用的春天仿佛正在來臨。

但是，當(dāng)崔曉波帶領(lǐng)TalkingData真下全力進(jìn)入企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場時(shí)，他卻發(fā)現(xiàn)：在相當(dāng)多的行業(yè)內(nèi)，頭部企業(yè)和腰部企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域存在巨大的差異，國內(nèi)多數(shù)企業(yè)在數(shù)字化意識上的缺失讓數(shù)字化的春天離這個(gè)產(chǎn)業(yè)還很遠(yuǎn)。

這開始讓崔曉波在沉思中面對創(chuàng)業(yè)中的三大挑戰(zhàn)。受Oracle這種傳統(tǒng)IT服務(wù)商背景影響，容易產(chǎn)生一種“To大B”的思想。這種思想的核心就是做企業(yè)服務(wù)要從年銷售額達(dá)幾百億的大型企業(yè)開始，然后再把這些項(xiàng)目的成功經(jīng)驗(yàn)復(fù)制到其他企業(yè)。但這種體量的企業(yè)往往數(shù)字化變革的速度慢，與此同時(shí)，具備數(shù)據(jù)基因的新興企業(yè)會(huì)在日后迅速崛起。而只關(guān)注超大型企業(yè)，就會(huì)丟掉規(guī)模更大的新興市場。

另一方面，以往的信息化工作經(jīng)驗(yàn)讓崔曉波的數(shù)據(jù)思維太重，認(rèn)為數(shù)據(jù)無所不能，而忽略只有在實(shí)際業(yè)務(wù)場景之中，數(shù)據(jù)才能真正發(fā)揮出作用。

為此，崔曉波將TalkingData的模式從最初以SaaS和工具交付方式為主，轉(zhuǎn)變?yōu)榕c定制化與服務(wù)交付方式并重，以保證與客戶的業(yè)務(wù)同步。同時(shí)，將組織架構(gòu)調(diào)整為DA（數(shù)據(jù)分析師）、BA（業(yè)務(wù)分析師）、客戶成功經(jīng)理等懂業(yè)務(wù)的人在前臺(tái)，而在后邊的中臺(tái)提供更綜合的算法、數(shù)據(jù)、營銷科技能力來支持前臺(tái)人員，從而可以應(yīng)對更多業(yè)務(wù)場景。讓數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)場景結(jié)合產(chǎn)業(yè)增益，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的真正價(jià)值，也更貼近具備數(shù)據(jù)基因的新興企業(yè)的需求。

這些思維方式的轉(zhuǎn)變，對崔曉波影響至深。近日，TalkingData宣布獲總額約1億美元的新一輪融資。本輪融資由華潤資本旗下CR Data Fund（大數(shù)據(jù)科技應(yīng)用基金）作為戰(zhàn)略投資方領(lǐng)投。在談及選擇投資方的原因時(shí)，崔曉波依然會(huì)強(qiáng)調(diào)：“我們自己是沒有場景的公司，所以我們會(huì)選擇有場景的公司合作。華潤集團(tuán)業(yè)態(tài)比較豐富，業(yè)務(wù)場景比較多，華潤集團(tuán)旗下的地產(chǎn)、銀行、商超、新零售等都能給我們更多的場景。同時(shí)，華潤集團(tuán)也需要一個(gè)數(shù)字化服務(wù)能力強(qiáng)的企業(yè)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型路上的伙伴?！?/p>

疫情里的數(shù)據(jù)價(jià)值

機(jī)會(huì)總是歸于有準(zhǔn)備的人，崔曉波不知道的是，一個(gè)更大的機(jī)會(huì)正在向他靠近。

臨近2020年春節(jié)新冠疫情突然發(fā)生，不斷有客戶撥打崔曉波的手機(jī)，其中一家客戶要求TalkingData的工程師馬上駐場工作，這不禁鉤起了崔曉波的好奇心。

為應(yīng)對疫情影響，這家頭部餐飲連鎖企業(yè)想要馬上搭起自有的外賣平臺(tái)。此前這家企業(yè)的CDP系統(tǒng)（客戶數(shù)據(jù)平臺(tái))是由TalkingData搭建的，應(yīng)用這個(gè)系統(tǒng)，這家企業(yè)實(shí)現(xiàn)了全數(shù)字化的會(huì)員數(shù)據(jù)管理和運(yùn)營，可以很容易地根據(jù)會(huì)員的特征做漢堡等食品的個(gè)性化促銷。由于數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施完善，此次外賣平臺(tái)系統(tǒng)的搭建在兩周內(nèi)就完成了。

崔曉波暗地里算了一筆賬，這家客戶的競爭對手，由于沒有相應(yīng)的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施支撐，因此應(yīng)對疫情的外賣系統(tǒng)的進(jìn)度非常慢，在會(huì)員管理沒有實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的情況之下，銷售額受到了極大的影響。由此帶來的差別，就是自己的客戶在2020年一季度盈利突破一億美金，而其競爭對手同期卻處于虧損狀態(tài)。

撥打崔曉波手機(jī)的另一個(gè)客戶，在疫情面前同樣遇到了難題。這家快消行業(yè)巨頭的情況正相反，因?yàn)樗臉I(yè)務(wù)受益于疫情，變得突然火爆起來。但以往如何做配貨、物流，只存在于核心業(yè)務(wù)運(yùn)營人員的腦子里。但疫情所帶來的封城、隔離、不能復(fù)工等突發(fā)情況，讓原來的人工經(jīng)驗(yàn)型管理已經(jīng)發(fā)揮不了作用了。因此這家快消公司與TalkingData合作，要求盡快開發(fā)出一個(gè)預(yù)測模型系統(tǒng)。最終，預(yù)測模型系統(tǒng)上線以后，可以實(shí)現(xiàn)基于疫情、客流等數(shù)據(jù)，通過模型預(yù)測各地各渠道的貨品需求，以調(diào)整供應(yīng)鏈。由此帶來的結(jié)果，是物流成本下降了50%。

從整體來看，突然而至的疫情讓許多實(shí)體產(chǎn)業(yè)線下業(yè)務(wù)停擺了，這確實(shí)加速了數(shù)字化進(jìn)程。由于這個(gè)原因，快消行業(yè)開始大幅提升線上外賣比例，服裝行業(yè)在線下店關(guān)閉的情況下轉(zhuǎn)向了直播，就連房地產(chǎn)企業(yè)也搞起了線上銷售。由此帶來的是線上與線下體系銷售的商品單品（SKU）實(shí)現(xiàn)了同步，也讓廠商對線上銷售體系更為倚重，由此也帶來了數(shù)字化意識的飛速提升。

但從另一個(gè)角度來看，目前國內(nèi)企業(yè)的著眼點(diǎn)更多還處在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)階段，強(qiáng)調(diào)用更好的方式去洞察和理解用戶，以便給他們提供更好的體驗(yàn)，同時(shí)提供更高的性價(jià)比。2020的疫情讓這一部分市場得以爆發(fā)。但從產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的角度來考慮，后端的生產(chǎn)、物流等鏈條還沒有實(shí)現(xiàn)數(shù)字化?，F(xiàn)在不少大的餐飲企業(yè)，每年的損耗都在幾億元以上。因此，借助銷量預(yù)測模型來優(yōu)化供應(yīng)鏈，就可以減少損耗省很多錢。這說明產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中更大的數(shù)據(jù)價(jià)值還有待進(jìn)一步挖掘。

對此，崔曉波認(rèn)為：“國內(nèi)企業(yè)在疫情之中被迫提升了數(shù)字化意識，但對于數(shù)據(jù)的價(jià)值，多數(shù)企業(yè)的認(rèn)識還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。從企業(yè)的角度來看，數(shù)字化的核心不是組織結(jié)構(gòu)調(diào)整，也不是在沒有業(yè)務(wù)場景的條件下搞出一個(gè)中臺(tái)系統(tǒng)，而一定是要在像營銷這樣的典型業(yè)務(wù)場景中印證數(shù)字化的效果，要么實(shí)現(xiàn)成本下降，要么實(shí)現(xiàn)銷量上升。”

全鏈路如何歸因

疫情在讓更多企業(yè)提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識的同時(shí)，也讓數(shù)字化服務(wù)技術(shù)產(chǎn)生著新的變化。對于TalkingData而言，跟隨這些變化，在新場景之下貼近企業(yè)的數(shù)字化新需求，就成了一個(gè)新問題。

在傳統(tǒng)行業(yè)內(nèi)部，曾流傳著一句話：不上電商是等死，上電商是找死。而后半句話就來自于電商行業(yè)流量獲取的水太深。與實(shí)體店不同，電商新客戶流量的獲取依靠廣告等多種形式的推廣，這樣，電商廣告就成了電商交易中重要的一環(huán)。

在TalkingData的產(chǎn)品矩陣中，包括了App Analytics（移動(dòng)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析）、Game Analytics（游戲運(yùn)營分析）、Ad Tracking（移動(dòng)廣告監(jiān)測）、Brand Growth（品牌廣告分析）以及移動(dòng)觀象臺(tái)等一系列產(chǎn)品，其中不少產(chǎn)品已經(jīng)憑以往的戰(zhàn)績證明了自己。而隨著全鏈路歸因、基于ROI的服務(wù)的流行，通過從Ad Tracking（移動(dòng)廣告監(jiān)測）到TalkingData全域營銷監(jiān)測方案，數(shù)字化營銷科技正在利用創(chuàng)新來應(yīng)對移動(dòng)廣告業(yè)的新變遷，以證明自己的新價(jià)值。

以快消行業(yè)為例，以往快消行業(yè)的企業(yè)投了大量的廣告，但廣告業(yè)水很深，投出去的錢都不知浪費(fèi)在了什么地方。但疫情讓企業(yè)的生意越來越難做，以往單純的品牌廣告，現(xiàn)在也要考量究竟哪些渠道是最有效果的。

一方面，企業(yè)可以把包括廣告曝光、點(diǎn)擊等前鏈路數(shù)據(jù)全部回收。同時(shí)，當(dāng)用戶通過點(diǎn)擊廣告之后跳轉(zhuǎn)到淘寶店、快手小店這樣的店輔，到最終實(shí)現(xiàn)購買的后鏈路數(shù)據(jù)也回收回去，整合在一個(gè)像MDP（媒體數(shù)據(jù)平臺(tái)）這樣的大數(shù)據(jù)庫之中。至此，企業(yè)又產(chǎn)生了把前鏈路數(shù)據(jù)與后鏈路數(shù)據(jù)匹配的需求。TalkingData借助Multi-Touch Attribution 多點(diǎn)歸因技術(shù)進(jìn)行全鏈路歸因，讓企業(yè)可以跨平臺(tái)地考察消費(fèi)者在哪里看到了廣告、又在哪里下單購買等信息，便于更精準(zhǔn)的評估不同渠道的投放效果。

在這個(gè)過程中，TalkingData又幫助用戶解決了另一個(gè)問題。以往企業(yè)會(huì)選擇電視和戶外這樣的傳統(tǒng)媒體，以后出現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)媒體和電商平臺(tái)。而現(xiàn)在，用戶面臨更多選譯，可能是長視頻為主的媒體平臺(tái)、OTT媒體平臺(tái)，又可能是快手、小紅書這樣的短視頻媒體平臺(tái)。企業(yè)原來轉(zhuǎn)換媒體投放平臺(tái)時(shí)速度很慢，原因在于他們需要一些指標(biāo)對這些平臺(tái)的傳播效果做出考量。

大量新媒體平臺(tái)的出現(xiàn)，需要新的度量方法。而順應(yīng)這種需求，TalkingData推出了新度量方法。不僅告訴企業(yè)為什么要轉(zhuǎn)向某些媒體，還告訴他們需要在這些媒體平臺(tái)上投入多少資源。

崔曉波總結(jié)說：“當(dāng)前營銷上越來越呈現(xiàn)出品牌廣告效果化、寡頭平臺(tái)數(shù)據(jù)封閉化、廣告轉(zhuǎn)向私域流量、后鏈路運(yùn)營變成主流的趨勢。在這個(gè)過程中，由于媒體的強(qiáng)勢，對全鏈路歸因的需求會(huì)變強(qiáng)。因此，全鏈路歸因、基于ROI的服務(wù)，一定會(huì)在近兩年內(nèi)成為主流。”

【結(jié)束語】

數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為 21 世紀(jì)全球經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動(dòng)力，從在國際層面上，數(shù)字化發(fā)展將進(jìn)一步拉大國家間的差距。與之相類似，數(shù)字化的應(yīng)用水平在國內(nèi)也將決定一個(gè)企業(yè)的未來地位。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過構(gòu)建一個(gè)全感知、全連接、全場景、全智能的數(shù)字世界，進(jìn)而優(yōu)化再造物理世界的業(yè)務(wù)，對傳統(tǒng)管理模式、業(yè)務(wù)模式、商業(yè)模式進(jìn)行創(chuàng)新和重塑，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)成功。從長遠(yuǎn)來看，它是一場起決定意義的進(jìn)化。

從崔曉波多年幫助傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高級階段，中國企業(yè)一定會(huì)像 Amazon、Google 那樣，走到一個(gè)利用數(shù)據(jù)做決策、利用算法做決策的時(shí)代。而在產(chǎn)品層面，未來的新產(chǎn)品 2.0 時(shí)代，所有產(chǎn)品必須都要具備三個(gè)特征：一是極致 C 端視角，二是精準(zhǔn)人群，三是場景構(gòu)建。對相當(dāng)多的國內(nèi)企業(yè)來說，也許只有遙望這些目標(biāo)時(shí)，才能體會(huì)到前方的路有多遠(yuǎn)，肩上的擔(dān)子有多重。但在這場決定性的競爭中，中國企業(yè)所能做的，只能是負(fù)重遠(yuǎn)行。

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