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【金猿人物展】神策数据桑文锋:重构数据根基,实现数字化经营

桑文锋 数据猿 2021-09-06

桑文锋

本文由神策数据创始人、CEO桑文锋撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2020大数据产业趋势人物榜单及奖项”评选。

大数据产业创新服务媒体

——聚焦数据 · 改变商业




作为神策数据的CEO,我从神策的角度来分享 To B 公司在大数据领域的认知和从业感受。我认为 To B 业务的核心分为三部分,好比一只蝴蝶:产品是躯干,一扇翅膀是“营销”,包括“市场、销售”,另一扇翅膀是“服务”。“营销”让客户知道你、接受你,“服务”让客户真正用起来。


过去这几年我接触比较多的是创业者,五年来我看到了大量的创业公司倒了或者转型了。一些看起来没什么问题的公司,为什么突然做不下去了?90% 的创业都是 IPM 模式——I 是 Idea ,P 是 Product,M 是 Market,创业通常从 Idea 开始,并根据 Idea 打造一款产品,并将其推向市场。神策创业经历也是遵循 IPM 模式:最初考虑做一款可以私有化部署的数据分析产品,于是推出了神策分析,之后再看哪里有市场,哪些企业需要数据分析,这个过程就是有了锤子找钉子。当时我们认为:越和交易相关的企业,就越需要做数据分析。而在交易类企业中,金融类的神策做不了,因为对金融业务了解有限,当时能做的是电商 O2O……这个创业思路是直接、顺其自然的。但是 IPM 的创业模式中,如果团队无法将其 Idea 落地为有价值的产品,或者在推向市场时,发现市场盘子与想象中有落差,那么业务就无法进行。


过去这一年多,我也关注到另外 10% 的创业者,他们是反着来的。比如雷军做小米手机、李想做理想汽车、杨浩涌做瓜子二手车、庄辰超做便利店等。他们先看市场,市场足够大才做。万亿市场,才有做成千亿美金企业的机会。我把他们的模式抽象为 MRP 模式,即从 Market 到 Requirement 再到 Product。他们会先研究市场,看行业有哪些关键痛点,能不能解决,然后再打造产品出来。他们和初次创业者不同,他们有人、有钱、有资源,不愁打造不出产品来。他们会花大量精力进行市场研究,对市场深度分析。市场研究先行,这与毛泽东当年重视调查研究的思路如出一辙,毛泽东将调查研究看作一切工作的基础,也是各级干部必须练就的基本功,例如发表《湖南农民运动考察报告》,基于调查,明确指出了其在农村建立革命政权和农民武装的必要性。总之,我们需要学习这种 MRP 的思维。


那么应该如何分析市场?这个没有万能的方法论,在我看来,看待市场需从两个角度:基础设施与市场成熟度。先说基础设施。尤其对于科技产品来说,将其推向市场时,有赖于客户具备的基础设施。比如要安装一款移动 APP,就必须要有智能手机。如果科技产品所依赖的基础设施不具备,那么就会影响潜在客户池。


过去十年基础设施最大的变量是移动互联网的发展。就现在看,微信是一个新的 OS,它不再只是即时通讯工具,小程序、公众号、视频号等一同构成了完整生态,这是新的平台,我相信这里蕴藏很大的机会,比如给品牌零售带来新机会。除了微信生态外,还有智能车。造车新势力、传统车转型新能源等,这些都是新的终端,新终端给我们带来的想象力有限,正如在我们 2009 年使用 HTC 的智能手机时,根本想不到移动互联网在今天带来的行业变革。


再说,市场成熟度。2015 年刚开始创业,《跨越鸿沟》这本书教会我如何把科技产品推向市场。鸿沟理论介绍,客户是分层的,新科技产品投放市场经过 5 个阶段:革新者、早期使用者、早期大众、后期大众、落后者。


革新者与早期使用者,是理想主义者,他们会思考新技术给产品带来的颠覆性;早期大众是实用主义者,会关注这个产品能否真正发挥价值;晚期大众,关注产品是否有用,是否好用、易用等;落后者即是对新技术无任何兴趣的群体,比如智能手机完全普及时,还有些人不愿意接受智能手机。


当产品推向市场,市场环境在改变,市场成熟度不同,客户群体也存在行业差异,企业需要做市场细分,感知不同客户群体的需求,从而采用不同的市场策略、营销策略等。


百度八年,我从 0 到 1 创建了百度用户日志大数据平台,创建神策数据是基于我在百度工作的两点认识,一是,数据源很重要。只要把数据源头解决好,就解决一半了,正是在这种认知的支撑下,神策坚持做难而正确的事情——在数据采集与数据治理上花了大量的功夫,把数据治理好。二是,数据的价值,一方面是驱动业务决策,另一方面是驱动产品智能,80% 的价值都在驱动产品智能。


2019 年,神策首发中国企业数据化成熟度评估模型,从 IT 化、DT 化、DO 化三个层面评估企业的数据化建设现状;2020 年,神策基于 1500+ 家中国数字化转型领先企业原型,升级迭代成“数据化成熟度评估模型 2.0 版”。2.0 版主要升级了 DT 化评估维度,基于 SDAF 模型重新梳理评估体系,新增迭代用户画像感知力、人工决策能力、机器决策能力、数据运营能力、数据反馈能力等维度,全方位综合评估分析企业的数据化成熟度情况。


今年疫情期间,我想通了一件事情,我发现所有企业都是按照一种模式运作的。任何企业都是基于数据流的一个闭环,即 SDAF 模型:Sense 感知,没有调查就没有发言权;Decision 决策,没有基于 Sense 的决策叫拍脑袋,要基于 Sense 来做决策;Action 行动,基于决策做出行动;Feedback 反馈,要全面复盘,及时反馈。在反馈之后又会形成新的 Sense……再进入下一个循环。


有点类似《精益生产》的 PDCA,精益生产的整个流程就是一个 PDCA 循环的过程,计划(Plan)→ 执行(Do)→ 检查(Check)→ 改进(Act)再进入下一个循环。两者不同之处在于,生产制造的目标往往是确定的,而互联网是一个快速迭代的行业,需要不断做决策、不断执行与反馈。


我认为任何一家企业最终都归为 SDAF 模型,数据让这四个环节具象化:Sense 感知,从抽象的数据中形成对业务和用户的洞察;Decision 决策,感性与理性的平衡,人与机器共同决策;Action 行动,基于数据的全方位智能触达手段;Feedback 反馈,实现全端数据全面、实时的反馈。


在中国的市场环境中,只有单方面因素是不够的,需要将“产品 + 营销 + 服务”这一整体做好。这个整体的背后是员工、组织。因此一家 To B 公司能否做得好,要从四个角度去考虑,营销、服务、产品、组织建设。


ToB 有一个好处,在于它能够精准反馈。客户需要什么功能,想要什么效果,是明确告诉你的,你只要去帮他实现就可以了。但我们在服务一些传统客户的时候会发现,他们需要大数据分析处理的不只是一个点,而是很多地方。当时我们只有一个产品,太单薄了。这也做不成生意,因为你只解决了其中一个小问题。所以我们调整了自己的战略,从做单品极致到产品矩阵。最早我们只有神策分析这一个产品,到现在我们还做了神策智能运营、神策智能推荐、神策用户画像以及围绕 ToB 客户管理的神策客景。其实扩产品就是在拓展更多的需求。当你在更广泛的场景解决了用户更多的问题,自然就带来了更大的价值。神策数据就是要做一家数据便利店。当然,我们不是卖数据,而是卖数据工具。我们不掌握任何数据,而是通过一系列工具组件,为客户提供全家桶式的数据解决方案。


对于 2021 年,我认为微信生态蕴藏着新的生机,它涵盖着小程序、公众号、视频号等一系列内容,将会给品牌零售行业带来盎然新机;第二,智能车市场将为大数据领域带来新的思考与机遇,正如前文所说,造车新势力、传统车转型新能源等,这些都是新的终端,它们的发展或许能促生新业态;第三,神策数据在产品体系、商业模式、服务标准、组织流程等方面已日趋成熟,并不断刷新业内标准。未来,神策数据仍将在产品、营销、客户服务、组织建设四部分持续发力,凭借 1500+ 付费客户的实战经验,努力帮助更多行业、更多类型的企业打造数据根基,实现数字化转型、精细化运营,从而推动整个中国的数据化建设。


关于作者·桑文锋


桑文锋,神策数据创始人 & CEO,《数据驱动:从方法到实践》一书作者,湖畔大学五期学员。浙江大学计算机系硕士,在百度任职 8 年,从无到有构建了百度用户日志大数据平台,任大数据部技术经理。2015 年 4 月离职创建神策数据,定位帮助企业实现数据驱动,提供大数据分析和智能运营相关产品和服务。2017年7月,桑文锋荣获第六届中国财经峰会“2017最佳青年榜样”荣誉。2018年11月,桑文锋荣获 36 氪 2018 年度“36 位 36 岁以下了不起的创业者”称谓。

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2020年度产业图谱: 2020中国数据智能产业图谱1.0版 从产业图谱看中国2020年数据智能行业的发展态势2020数据猿《#榜样的力量#寻找新冠战“疫”,中国数据智能产业先锋力量》大型公益主题策划活动:

●《新冠战“疫”——中国数据智能产业最具社会责任感企业》榜

●《看过大佬们发的朋友圈之后,我相信:明天会更好,明年定会春暖花开》条漫

2019数据猿年度金猿榜:

2019大数据产业趋势人物榜TOP 10

●2019大数据产业创新服务企业榜TOP 15

●2019大数据产业创新服务产品榜TOP 40

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