“在人工智能全面到來之前，我們將經歷很長的數據智能階段，可能是3-5年，也可能是30-50年，每個行業(yè)的速度都不一樣。除了前沿的有大數據基因的企業(yè)，目前很多頂級品牌，也只是剛剛嘗試大數據。”在近日舉行的2017數據驅動者論壇上，【友盟+】COO尚直虎談到，“【友盟+】希望利用數據智能，驅動業(yè)務持續(xù)的增長、增值、升級”。
數據驅動業(yè)務一直存在，從傳統(tǒng)的小數據、大數據到全域數據，最終要實現的是驅動模式的自動化，驅動效果的智能迭代，將業(yè)務周期由年/月推進到實時(分秒)。得益于數據在消費者、企業(yè)、國家等層面的發(fā)展，我們正在經歷數據智能階段，過去是商業(yè)智能，未來是人工智能。
數據智能=數據+技術+場景
數據智能的本質是，在特定場景中使用數據和技術，釋放商業(yè)價值。在傳統(tǒng)的邏輯中，場景是一個時空的概念。數據智能中的場景，是聯結和融合了企業(yè)內部的場景和消費者的場景。
如何獲得數據、技術，是每個企業(yè)都建立數據平臺嗎?這需要非常大的投入，包括技術、資金、人員?！居衙?】擁有全域數據資源和能力，我們定位于數據賦能平臺，希望幫助客戶/行業(yè)/開發(fā)者等更輕松高效是應用全域數據。
我們在持續(xù)增強以消費者為中心的全域數據資產，包括打通線上線下行為數據、創(chuàng)建和豐富知識庫、增強垂直領域(如LBS/運營商/行業(yè)銷售)數據，特別是消費者認知數據。在營銷領域，我們常講到TA Insight。傳統(tǒng)的廣告投放，常常將TA設定為18-25歲男性，城市為北/上/廣，月收入1萬元。但是這些受眾的內心偏好、消費興趣、購買決策會相同嗎、與品牌匹配嗎。我們強調行為大數據與認知數據的融合，沉淀了7億真實活躍消費者，超過1000個原生行為標簽體系，并可通過系統(tǒng)快速獲得超2000萬動態(tài)消費者認知數據，更全面和深入的洞察消費者，為業(yè)務提供支撐。這背后是強大的數據技術體系的支撐，尤其是ID Mapping能力。
在數據和技術之上，是場景。場景需要企業(yè)有意識的去構建。以我們的重點領域——新零售為例，我們梳理出20余個場景，再去解析每個場景所需的數據，創(chuàng)造增量的商業(yè)價值。如何讓場景運轉起來?我們將所有工作分解為三個環(huán)節(jié)：第一是策略環(huán)節(jié)，要制定什么樣的商業(yè)策略;二是營銷活動，是整個業(yè)務流程的啟動環(huán)節(jié);三是場景所連接的企業(yè)與消費者的持續(xù)互動。由此將無數的外部場景融于業(yè)務場景中。
數據智能驅動業(yè)務創(chuàng)造價值：增長、增值、升級
數據智能驅動業(yè)務有三個層級。第一是增長。增長是永恒的主題，但是在今天，談增長還遠遠不夠。企業(yè)更需要品質，包括用戶體驗、忠誠度、口碑等，讓增長的數量能被企業(yè)消化和沉淀，成為與消費者持續(xù)互動的源泉，這便是第二層級增值;數據和品質的積累，會推動新模式、新物種的出現——進化，新零售相對于傳統(tǒng)零售就是第三層級升級。
在與各行業(yè)客戶的共建中，我們進行了豐富的多場景的增長、增值、升級實踐。這些數據效果都是實時的、可測量、可驗證的，是真實地在推動業(yè)務發(fā)展。并且，我們希望將【友盟+】數據能力快速的復制到各行業(yè)中。
增長：旅游APP轉化率提升300%
一款旅游APP的首頁訂單轉化率通常是3%，而新增的自由行板塊轉化率只有1%。我們將自由行的登陸用戶做畫像分析——20-34歲、一線女性，再基于用戶群興趣和消費深度分析，發(fā)現這部分用戶群體更偏愛國際路線，尤其東南亞;基于這樣的洞察，將自由行板塊的推薦路線由國內調整為巴厘島、日本、新加坡等國際路線，轉化率提升300%。
增長：美妝品牌成交額提升50%
某美妝品牌，使用【友盟+】采集線下專柜客流，再通過ID Mapping獲知線下客流人群特征偏好;根據線下客流特征和媒體習慣，輸出線上媒體規(guī)劃和廣告投放執(zhí)行計劃;對比基準組，根據線下人群用戶特征圈選投放人群的效果顯著提升：CTR提升32%，ROI提升50%。
增長：盒馬鮮生獲客成本降低80%
盒馬鮮生在門店通過智能感知和LBS數據聚合潛客。首先根據潛客畫像，識別高潛客戶;餐飲是即時性消費，我們通過實時地多渠道營銷觸達，吸引客流進店/消費，所有的動作都是分秒內完成的。數據結果是單位獲客成本降低80%，拉新效率提升10%，每天引流有效客戶數提升40%。
【友盟+】希望成為企業(yè)的增長/增值/升級伙伴，通過數據+技術+場景，推動業(yè)務實現真實、快速的提升。尚直虎還分享了一些企業(yè)數據化建議，包括建設全域數據資產、持續(xù)投資數據智能、建立專職大數據團隊、聚焦業(yè)務核心場景、快速迭代+允許試錯，號召更多的企業(yè)加入進來，一起分享數據紅利。
