数据猿报告解读:两个数据智能模型,帮助企业实现数字化转型


来源:搜狐   时间:2021-06-10 16:31:31


来源:数据猿

  

 

  正在进行数字化转型的企业,是数据智能厂商最主要的服务对象。能否实现数据赋能业务的目标,是检验数据智能行业价值的关键。

  在这篇文章中,我们主要从应用场景角度,来分析数据智能产品如何赋能企业的业务和管理流程。

  依据数据猿的市场调研,企业普遍关注智能营销、管理数字化和产品研发数字化方面的价值。具体来看,市场营销的数字化、智能化程度最高,涌现出营销自动化、直播电商等创新应用;企业管理和业务流程的数字化、智能化程度有待加强,重点在于通过数智化升级提升企业管理效率,优化业务流程;产业研发数字化、智能化还处于起步阶段,其价值在于帮助研发部门更快、更深入地了解市场需求,让产品研发更有针对性。

  

 

  数据来源:数据猿问卷调研

  智能营销

  目前,大多数行业将由增量市场转变为存量市场,对客户的争夺将日益激烈,粗放式营销难以为继,有针对性的进行智能化营销,将成为企业制胜的关键。现有的市场营销面对着数据孤岛、营销终端与数据中台的隔绝、缺乏精细化和个性化以及与忠诚用户缺乏互动、留存率低等问题。

  要解决上述问题,关键通过数据智能应用,提升营销效率。具体来看,需要在用户触达、用户转化、用户留存三个环节,借助数据赋能,实现精细化营销。

  用户触达:通过对媒介的全链路数据分析,实现营销媒介的重新组合,实现预算范围内的用户触达最大化,提升广告预算使用效率。私域与公域的打通,加强私域流量的管理,降低获客成本。

  用户转化:通过用户精准画像,实现人群的精准画像与流量的精准分配,将不同营销素材精准推荐给不同人群,提升用户转化率。

  用户留存:构建自身会员体系,进行私域营销,是提升用户忠诚。针对不同用户需求,精准推荐产品、服务,降低对用户的无效打扰,提升用户满意度。构建用户数据实时监控体系,深入分析造成用户流失的因素,采取针对性措施降低用户流失率。

  

 

  实现智能营销,首先是在用户数据基础上实现多渠道、多系统数据的汇总融合,构建统一的账户体系。数据平台与AI平台深度融合,针对营销数据构建多样化的AI算法模型,探索智能营销应用。并结合业务场景不断细化业务中台能力,提升营销效率,增强用户粘性,降低用户流失率,培养忠诚用户。

  

 

  依据数据猿的市场调研数据,基于用户画像的用户深度洞察、个性化推荐、潜在客群识别、营销自动化、广告渠道优化、用户流失预警、客服机器人等,是智能营销领域比较关注的应用场景。在智能营销服务商方面,个推、神策数据、明略数据、Tableau等侧重数据分析,京东钼媒、智将广告、有米等侧重广告投放,致趣百川、深演智能等侧重营销自动化。

  在智能营销方面,字节跳动旗下的火山引擎搭建个性化行业营销数字化方案,扩容用户触点,可以有效带动销量增长。火山引擎基于数据治理能力优势,在有效触达用户的基础上搭建业务增长闭环,并提供规范化+个性化的互动方式。帮助客户用数据加深对用户的理解,用数据闭环提升业务表现,用营销自动化为用户规模化提供个性化体验,从容应对低成本获客、用户激活与运营、潜客培育与转化等核心环节。

  

 

  智能决策

  企业进行经营决策,多数时候都是靠管理者的经验。在数字化时代,市场和企业的情况可以进行更加精确的量化。在此基础上,基于数据的科学决策,显现出越来越强的吸引力。在企业经营管理过程中,将经验决策管理逐步与大数据分析融合,利用数据融合、数据分析、数据可视化等一系列方法和工具,以数据驱动业务和管理决策,提升运营管理的合理性和效率。

  另一方面,在数据赋能企业经营管理方面,还存在诸多问题,比如:

  数据孤岛现象严重,无法形成对企业总体情况的统一认知。各个业务系统连通性差,企业在数字化过程中,往往从不同厂商采购ERP、CRM、OA、BI等多个系统,这些系统数据无法实现数据共享,产生的“数据孤岛”,严重影响整个企业的数字化升级。

  数据价值挖掘不充分,不能有效提升决策效能。目前企业对于数据的价值认识不充分,数据作为一种全新生产要素的重视不够,数据资产管理不善,数据更新不及时,数据滞后于业务。数据的价值挖掘不充分,数据赋能业务的潜力还没得到发挥。

  为此,要实现数据智能对管理决策的赋能,需要构建统一的数据智能平台,将不同业务系统和渠道的数据进行融合打通,并在此基础上为业务部门构建自助式分析工具,为高管层提供可视化的管理驾驶舱平台,推动整个企业的业务和管理从以往的经验决策,向基于数据的科学决策转变,提高管理的精细化层度。

  

 

  管理驾驶舱,为企业高管提供一站式、可视化的数据分析与显示平台,以柱状图、折线图、地图、雷达图等多种可视化图表方式形象地显示企业经营管理的各项关键指标及其变动情况,帮助管理者更便捷、全面地掌握企业动态,基于全面的数据分析制定企业的管理和业务决策;

  业务主题分析,除了为高管层提供可视化的数据分析方式,还可以通过BI等工具,为财务、人力、销售、运营、采购等部门提供针对其部门业务的数据分析。敏捷BI产品,让业务人员也能实现自助式的数据分析,用数据赋能业务。

  以亚信科技的经营管理数据智能解决方案为例,以AISWare BigData大数据产品套件、AISWare AI²全域人工智能平台,以及AISWare Digital Twin数字孪生套件,自底向上通过数据聚合、多维关联、数据闭环和数字孪生等,为企业数字化转型构建数据价值体系。

  亚信科技以其数据智能产品,为某集团客户构建企业智能大脑。亚信科技帮助该集团客户建设大数据云平台,承载全网数亿用户的全量数据,支持多数据中心的异地调度。平台拥有领先的大数据存储计算资源、丰富的数据库资源、海量容器资源,以及较完备的大数据开发管理工具,能够利用5G技术进行实时数据分析,实现数据服务能力的全面开放。

  

 

  通过构建企业智能大脑,该集团客户实现了对数据资产的全面管控,实现对BOM三域(业务域、运营域、管理域)的数据融合,支持大数据应用的敏捷构建,有效实现降本提效。此外,该集团企业还能够为其客户及合作伙伴提供多样化大数据云服务能力,形成数据接入到应用发布的全流程支持,提升管理和服务效率,促进行业生态合作。

  智能研发

  技术产品研发,往往是企业的立身之本。能否研发出符合市场需求、具备差异化竞争力的产品,是企业的核心竞争力。

  在做出技术产品研发决策前,决策者往往需要回答一系列问题:各个区域、各个行业在产品需求上有什么特性;不同年龄、性别、职业的客户群体需求有什么不一样;哪些产品卖的好,都卖给了哪些区域、行业客户,客户群体分层;哪些产品被用户严重吐槽;友商的哪些新品受到市场欢迎,其卖点是什么;基于市场需求需要重新设计哪些产品,重新设计产品的哪些功能点;如何重新设计技术、产品研发流程,缩短产品研发与市场应答的链条等等。

  以数据赋能研发决策,优化产品研发规划、项目流程管理、产品市场验证、复盘与研发优化的闭环,可以有效提升研发效率。

  

 

  具体来看,与传统基于经验的研发决策相比,数据赋能研发主要体现在以下几个方面:

  市场分析更加细化,研发指导价值更大。大部分企业在做产品研发前都会做市场调研,但往往调研的深度不足。与之相比,数据驱动的研发在市场需求的行业结构、区域结构、目标人群分层等方面需要更多的数据支撑。市场反馈数据对产品研发的指导性更强,比如不仅能分析出哪些产品受欢迎,还能进一步分析出产品受欢迎具体的功能点、特色,并且能够对应到具体用户群体。

  打通研发与企业财务、人力等体系,对研发提供资源支撑。通过产品研发过程的数字化,以数据驱动研发流程和产品生命周期管理,打通产品研发的数据内循环,以及研发系统与企业财务、人力、生产、市场等部门的数据外循环,将产品研发与企业的业务和经营流程更紧密的结合起来,加强研发与企业各部门的协同性,理顺研发项目管理流程,提升研发效率。比如,产品研发与人力资源系统对接,将研发人才规划与企业的整个人员规划相衔接,更好地调度人才资源支撑研发工作。将研发规划与企业财务计划衔接,保障研发人员薪酬、研发设备采购、产品验证等方面的资金,提高资金利用效率。

  数据反馈更全面,数据资产化。与以往一次性的市场调研不同,产品反馈数据从电商等第三方平台、企业内部CRM、ERP、智能客服等多个系统源源不断的产生产品反馈数据,数据的实效性强。随着数据积累,产品反馈数据资产化效果明显,将成为企业的重要竞争壁垒。

  市场反馈数据深度介入产品研发。产品研发作为企业经营的重要一环,与市场、业务、运营等各个部门关联性大。以市场数据驱动的研发,需要市场、销售、运营、客服等提供市场需求与客户反馈数据,及时调整产品研发计划。市场数据将成为产品研发的重要基础,市场数据反馈、A/B测试等深度介入产品研发流程,真正实现以数据指导、驱动研发,提高产品研发的针对性和市场响应速度。

  总之,企业要实现数字化转型,核心在于将数据智能平台与其业务管理体系高度融合,将数据应用于日常管理和业务运营当中,并成为全体员工的一种工作习惯,数据成为企业流动的血液。无论是经营管理决策,还是市场营销决策、产品研发决策,都需要掌握足够准确、全面的数据,提升决策效率。能否构建一套基于数据的科学决策体系,将是企业未来参与市场竞争的制胜关键。

  相关企业:字节跳动&火山引擎、网易数帆、亚信科技

  【报告获取方式】关注“数据猿”微信公众号,后台回复关键词“数据智能报告”可免费下载完整高清版《2021中国数据智能产业发展报告》

(责编: rwddl8)

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