以数据驱动营销优化，Datatist为企业提供一站式大数据解决方案
拓 扑 社
传 递 企 业 服 务 价 值
Datatist 创始人 Sophia
拓扑社（微信：tobshe）12月11日报道
文：窦悦怡
项目名称：Datatist
成立时间：2015年6月
主营业务： 为企业提供一站式运营优化大数据解决方案
近期融资：2017年成A轮系融资
本文预计阅读时间：5分20秒
随着互联网流量红利的消失，数据量的增长，越来越多的企业意识到数据驱动决策的重要性，在营销层面也不例外，企业希望通过用户行为数据采集和分析，优化企业运营模式、为用户提供个性化服务，实现精准营销，进而降低客户流失率，提高用户转化。
“数据驱动运营提升业绩是每个企业想要在竞争中异军突起的必备武器。但目前国内只有30%企业感知到数据革命。”Datatist创始人Sophia（宋碧莲）告诉拓扑社（微信：tobshe）。
Sophia曾是eBay、Linkedin的核心大数据成员，擅长机器学习客户行为、海量数据价值挖掘，商业目标预测和决策优化。在Linkedin时，Sophia曾主导过多个核心项目，例如精准目标客户预测，提高新客户获取率100%，提升新用户活跃转化率最高28倍，挖掘出付费转化率高达31倍的最有价值用户。获得Linkedin改革奖， 被CEO誉为最好的分析师。
据悉，Datatist是一家专门为企业提供用户运营解决方案的大数据公司，专注于用机器学习自动完成基于预测的闭环一体化市场营销优化。
此前，Datatist以上海二期校友的身份入选微软加速器，拓扑社采访到了Sophia。
-传统模式难以形成流程闭环-
Sophia认为，企业在从事数据驱动用户运营方面普遍遇到的痛点有：从产品本身而言，企业传统的营销模式都是以工具形式为主，并不是以运营优化为目的的构建产品。其次，企业使用的营销系统普遍缺乏强大的机器学习模型功能，功能仅限于分析而已。
第三，市面上缺乏一站式闭环的营销产品，大部分的营销产品都是模块化，太细分，各自为政，企业用户需要购买多套产品才能拼接出完整的营销流水线，而这些不同厂家的产品之间流程不一定能打通，也可能会遇到产品功能或者流程重复的情况。即使勉强搭建出一套系统，也会出现数据孤岛和数据碎片化现象，使整个流程难以通过数据全程打通和对接，导致企业在使用产品时候效率低、体验差。
再从企业本身而言，很多企业虽然意识到数据驱动决策的重要性，但是很多企业并不是很清楚如何有效利用这些数据，与业务相结合，有效指导业务运营。
其次，很多企业希望能自建大数据团队，但是国内大数据人才缺口100多万，2/3大数据岗位招不满。
“有数据运营经验的专业人才的大量缺失，导致很多企业无法自主实现数据运营，或者难以达到预期的效果。”
Datatist的打法是，以数据驱动营销优化为目标，以机器学习技术为基础，从海量数据中挖掘客户行为，通过个性化推荐和预测，帮助企业在每个运营环节找到最合适的被转化用户对象，提高每个运营漏斗的转化率。
同时，Datatist将企业的营销和销售通过数据进行内外打通，实现内外部闭环，为企业提供数据采集、架构、分析、建模到运营优化的一站式解决方案。
Sophia介绍道，数据驱动运营优化的产品根据被服务企业的类型，可以分为B2C和B2B两个系列。 一般把B2C称为营销云，B2B为销售云，也有公司统称为营销云的。
营销云在美国特别是硅谷已经发展的相对成熟，而且有多个细分领域。比如2C一般有营销分析，营销自动化等。 2B一般有销售线索推荐，营销自动化还有专门的外部数据供应商。
根据Gartner 2016年的世界营销云象限图，Adobe, Salesforce, Oracle 和Marketo 成为当前营销云的四大Leaders。
“这个领域最新的技术是利用AI进行智能化营销，也叫预测营销云。 2017年成为国际上预测营销云的元年。显然，在国外，数据驱动营销优化正在逐渐成为一种趋势。在国内，这种内外结合营销云大数据领域几乎空白。”
-打通内外数据，形成闭环模式-
在产品方面，Datatist基于数据云平台，针对B端的预测销售云、C端的预测营销云、针对政府方向的政府云/招商云，根据其业务属性提供一站式闭环的解决方案。
Datatist旨在用大数据驱动业务优化，帮助B端、C端的互联网、电商、新零售、金融等行业的企业用户提高效率、降低成本，提高拉新转化率，用户活跃度，留存率和价值转化率。还帮助政府端的政府机构用大数据驱动智慧城市运营效率。
Datatist为客户提供的一站式运营优化解决方案的数据优势在于能融会贯通三种数据：即由Datatist提供的外部用户画像数据、内部的行为数据、和来自企业内部的业务数据，如此进行的用户画像和行为预测数据纬度更加丰富。
预测销售云是基于预测B2B用户运营优化的一站式解决方案。B端主要覆盖传统B2B企业互联网转型、B2B电商平台、企业级SaaS服务平台三类企业用户。
Sophia认为，传统的传统的DSP，RTB等模式对于2B的拉新不是最好的渠道，因为不能有效的精准定位到企业客户，而且效果转化的跟踪和评估也存在困难。
国际上的销售类大数据产品又各自割裂，无法打通。 预测销售云大数据旨在提供一站式闭环方案，解决2B企业这些拉新难, 转化效率低和跟踪评估困难的综合痛点。
据了解，预测销售云包含以下几个功能：第一，预测销售云平台上拥有千万级别的潜在企业客户的外部数据，对之建立完整的企业画像和各类模型，比如信用风险，购买力，成长性等。
预测销售云产品界面 （图 1）
精准获取潜在客户（图2）
第二，通过研究企业CRM已有客户的特征，以及企业的获客需求，通过机器学习，帮助企业在千万级的企业数据库中预测最可能签单的销售线索， 机器学习精准推荐新leads（即潜在客户）。批量挖掘种子客户，提高签单效率。平台通过营销自动化触达Leads，跟踪和分析Leads的反馈效果，最后优化Leads转化率。
第三、当Leads转化成新客户后，可以精准的分析和报告新客户在自有互联网平台的具体行为情况，如客户画像、市场渠道、产品使用行为分析、交易、转化目标等情况，最后能够产生哪些价值，转化率情况如何，最大可能帮助企业挖掘潜在的销售线索。
客户生命周期画像（图3）
第四，平台将采集的企业外部画像数据和已有CRM系统进行对接，打通，再对接行为数据，构成企业客户360画像，再通过人工智能算法，预测复购率，流失率等，对已有客户进行运营优化，通过邮件，短信，App push等多个内部营销渠道发送运营活动，提高存量客户的活跃度和复购转化率， 帮助企业实现业务升级和转型，实现管理和决策智能化。
内部营销活动转化目标客户（图4）
预测营销云是基于预测B2C企业的用户运营优化的一站式解决方案。主要覆盖新型互联网， 传统企业互联网转型，电商平台等企业用户。 B2C用户运营优化包括用户在线行为数据智能分析云平台，外部用户运营优化和内部用户运营优化三个部分。
从数据采集，云平台架构，数据分析，用户画像，转化预测，营销活动推送等整个流程，都通过数据驱动营销优化， 实现一站式闭环模式，进而解决解决目前企业缺乏数据运营专家的难题，大大提高运营效率。
此外，Datatist还针对政府的税务部门、招商部门推出了政务云和招商云，帮助其对后续业绩进行精细化一站式管理，定期评估效益；还可以提供国内高质量的企业信息，不断推送和提供海外高质量企业信息，实现招商的全球化。这么做的目的就是帮助政府相关部门实现智慧政务。
在盈利模式上，Datatist采用两种收费模式： 一种是标准SaaS版本，可以直接购买； 另一种是根据客户需求的个性化版本。
其中，海尔，IBM，安佳，KNX，西域，中译语通，上海松江，广州地税等企业都在使用Datatist的产品和服务。
-主编点评-
加入微软加速器后，微软免费为Datatist提供了价值300万人民币的微软Azure云资源。微软研究院的Power B、Dynamics CRM等在技术和产品方面进行深度打通，数据整合，提升产品的智能化。
加速器也会举办多场VC Day，Datatist可以借助微软的品牌效应对接一线VC，拓展融资资源，微软还会会把优质的客户资源输送给Datatist外，还提供品牌宣传等活动，更会也牵线搭桥，与众多校友建立生态联系，互通有无。此外，微软针对校友企业的CEO或者CTO提供相应的培训课程，提升他们在管理等方面的能力。
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