鑽石舞台

文丨Lily Ji

最近三四年，Martech行業蓬勃發展，其中最火熱的概念莫過於數據湖與數據中台，許多企業都以此將自己的數據匯整在一起，希望通過數據協同，增強各部門的聯動，從而提升組織效率。

但想實現這樣的美好願景卻不容易。「數據湖我們是做出來了，但業務抱怨這個系統他不會用；老闆嫌棄投了一堆錢卻看不到明顯的業務增長；想引進AI模型算法，技術又不知道怎麼搞，真的很難做。」一位老國企的數字化業務負責人向Morketing抱怨。

這其中到底出了什麼問題？數據如何真正賦能業務增長？

就此，Morketing採訪了Martech行業領軍企業「深演智能」的CTO歐陽辰，從技術專家的視角了解行業發展的困境和解決之道。

「Martech是一個相當年輕的行業，在中國發展了不過十幾年，但它的成熟速度其實是相當快的」，鑽研了20年互聯網廣告營銷技術，從搜索廣告、移動廣告到MarTech，一路走來的歐陽辰對行業發展深有體會。

「最近幾年Martech行業的發展非常快，前幾年大家覺得Martech還只是個概念，但如今品牌主對數據和技術賦能的營銷都深刻認知，都在構建一方的Martech營銷產品棧。隨着市面上產品越來越多，很多企業開始用這些產品解決營銷問題，對於Martech行業來說，無論是需求側，還是供給側，都發生了一些結構性變化。」

就需求側而言，消費者觸點、數據量、個性化需求不斷增多，數字營銷從技術到玩法都變得越來越複雜了，因此廣告主對數據中台和營銷中台的要求也越來越高。

以前，廣告主可能關注程序化投放、廣告創意或者數據管理分析等某一個角度，但現在大部分客戶對一體化的Martech解決方案更加感興趣，對產品需求也從簡單解決某一個營銷問題，變成整體的營銷方法策略，以及支持的一體化產品解決方案，同時對營銷智能化的需求也越來越多，對效果需求也越來越高。

隨着企業數字化營銷的發展，廣告主對於營銷的效果管理和追求更加精細化，廣告主更關注產品技術對實際業務場景的支持，幫助業務指標的持續增長。對Martech的期望從工具化轉向業務化了，大家引入Martech的目標是在營銷場景上解決業務問題。

目前，國內Martech市場的數據處理能力其實已經基本搭建完成，各大企業都構建了自己的數據倉庫，整體的數據積累已經達到了一定的水平，可以說實現一定程度的「數據化」。但歐陽辰也告訴Morketing，「行業里很多公司在營銷場景的支持力度，對業務的賦能其實是不足的，並不能很好滿足廣告主的需求」

究其原因，還是供給側的Martech產品出現了一些問題。儘管數據湖可以幫助企業解決底層的數據匯集問題，提供計算能力、雲技術和一些基礎架構，讓企業能更加高效的管理數據，但它其實並不會創造任何業務價值，單純的把各個業務環節和觸點的數據集中起來，營銷人員和管理層還是不會使用。

「因為這上面還缺失了一體化產品與服務兩大重要的模塊」，歐陽辰說道。

「首先，在數據中台之上還要搭建一個面向業務的，能夠靈活應用的一體化產品，方便業務人員用這套產品去實現各種場景。如果沒有場景，只是搞了個需求給IT，就沒辦法梳理實際的應用情況，也就沒辦法規劃數據產品要幫企業解決什麼業務問題，中台戰略常常會名存實亡。」

「其次，以我們的經驗來說，數據產品一般來說還是需要依賴沉澱一些行業經驗，才能把它用好，所以我們還需要在應用工具上面再疊加運營服務，而這種運營服務能夠沉澱很多行業經驗，這種基於產品的服務才能發揮產品的最大價值。」

總之，在當下這個越來越複雜的營銷環境中，大部分的企業光有數據庫是很難發揮價值的，必須結合面對業務層面的軟件產品，以及相關的運營服務，才能讓數據積累發揮最大的價值。

「以上的種種原因，導致數據湖的效果不佳，但我們不能指望企業自己去解決裡面的問題，作為Martech工具及服務的先行者，我們有責任提供一個更好的解決方案，幫助企業用數據產品解決真正的業務問題。」 歐陽辰這樣告訴Morketing。

深演智能在多年的服務經驗中，摸索出了一套 「軟件+運營」的服務模式，一方面希望解決甲方沒有場景「空中樓閣」的問題，切實產生業務價值；另一方不斷沉澱行業經驗，以數據和經過市場檢驗的算法幫助客戶達成增長。

歐陽辰指出，為了解決業務問題，很多廣告主希望Martech供應商提供一個一體化、全鏈路的產品平台，支持集成CDP、DMP、AdServing等多種功能，覆蓋從市場挖掘、客戶培養，到交易達成、復購的全鏈路營銷需求，支持一方數據，二方和三方數據的整合應用，覆蓋私域和公域的的營銷場景。

「目前我們應該是業內唯一能在單平台集成以上三種服務能力的供應商，這一點恰好滿足了上述客戶需求，從而更加高效和精準地幫助客戶打通全鏈路，包括公域流量的程序化購買、私域流量的精細化運營，同時整合算法模型和預測能力，賦能企業全面管理自有的用戶數據。」

而在這些功能的基礎上，Martech服務商也要提供「即開即用」的產品系統，幫助企業管理和應用數據。面向私域建立能夠跨平台統籌管理各個觸點的用戶數據運營中台，面向公域，則需要建立覆蓋多媒體渠道的智能廣告投放平台和KOL解決方案。

針對私域管理，深演智能開發了一站式的用戶智能運營平台AlphaData，歐陽辰指出，深演特別強化了該系統的全域觸點數據收集能力，能涵蓋公眾號、企業微信、小程序APP，天貓/京東等電商平台，抖音等，也整合了公域數據的集成方案。

通過整合這些用戶數據，AlphaData能夠形成跨平台OneID，以此構建單一的用戶360畫像，支持多種模式的個性化標籤，利用模型算法對消費傾向進行預測，並推送個性化內容給用戶，提升用戶體驗和轉化率。

長期大客戶的服務經驗讓深演智能產品沉澱了豐富的行業經驗及相應策略，也打磨出了更加深入、靈活和高效的能力。使得深演智能的中台產品能夠幫助業務可見，實現輕鬆配置，增強了產品的可用性。

譬如，普通廠商做OneID都是依靠工程師寫代碼設定規則，這樣很容易變成「黑盒子」，業務人員無法檢查準確與否，後續客戶信息有了新變化，也無法及時還原和改正。

而深演智能AlphaData™的oneIDsystem自帶規則，業務人員可以自行管理、編輯， 保證了one-id的透明、準確。同時，面向業務人員的使用場景中，AlphaData提供靈活可配置的產品能力，客戶檔案融合規則可配置，CDP、營銷自動化產品設計中引入模板層級，可通過配置快速支持業務需求，也可通過模板沉澱業務場景。

而針對公域流量的管理，深演智能開發了SAAS智能投放平台AlphaDesk，通過對接各大廣告媒體的流量，支持結合一方數據，以算法模型對流量進行分析判斷，智能匹配最合適的廣告創意，實現流量價值的最大化應用。

然而，搭建起來一套Martech數據產品平台，也只完成了一半的工作。歐陽辰指出，Martech團隊的服務能力和行業經驗，也是數據平台提供者能夠給予企業的另一塊重要的「軟實力」。

「系統產品能夠為我們的客戶帶來很多自動化和系統化能力，能夠提高業務流程的效率與智能性，而運營服務可以在此之上加入很多人的經驗和策略，機器的精準和人的靈活度，這兩者是缺一不可的。我們的運營團隊沉澱了很多行業的經驗，包括多個行業的業務場景，數據模型和算法算法、標準運營流程（SOP）等等，這些都能通過運營服務，為廣告主賦能。」

目前深演智能的服務經驗已經覆蓋了零售、快消、汽車、美妝等眾多行業，通過「軟件產品+運營服務」的模式，讓企業「有數據不會用」，「有數據湖沒業務提升」的狀況得到了很大的改善。

歐陽辰向Morketing分享了一個汽車領域數字化案例，彼時該大型汽車製造企業正面臨着內部「數據孤島、營銷效率低、營銷和IT資源利用不充分等多重挑戰。

通過深演智能的「全家桶」軟件解決方案，該企業把散落在不同系統中的數據進行統一管理，完成線上線下業務數據互通，打造出全方位符合業務邏輯的標籤體系和中台模塊，構建了一套完整的會員生命周期管理體系。同時，通過預測模型、AI算法 ，深度挖掘和分析會員數據，助力品牌銷量提升。

最終，該車企實現有效銷售線索提升率達50%，單個銷售線索獲取成本降低20%，與此同時，企業依託數據資產體系的構建過程，也極大拉動了企業內部數據觀的建立和完善。

當提及Martech行業應用難題時，歐陽辰表示，「我們在服務客戶過程中，越來越多的客戶和我們一起利用AI智能來賦能業務場景，獲得不少好的效果，我們也沉澱了很多建模能力和智能產品。儘管，這是一個難題，也是一個非常有價值的領域」。

他指出，在營銷全域數據化的基礎上，營銷智能化是未來數字營銷領域的發展方向：「營銷變得越來越複雜了，觸點越來越多，數據量也越多，所以傳統定量分析、定性分析，可能就不如人工智能、機器學習來得精細。現在我們需要將人的宏觀營銷策略、算法與模型的微觀預判能力結合在一起，來達到更好的營銷效果。」

而對於如何讓AI智能在營銷產業中能夠得到高效應用，歐陽辰提供了兩個觀點。

第一點，AI系統的運算能力不能「空穴來風」，它必須集成許多行業的經驗，不斷地被具體的數據和場景訓練，特別需要被部署在具體的客戶環境裡，用實際的營銷數據幫助AI迭代升級。

以深演智能自己的AI模型平台福爾摩斯為例，它的內部就預置了十多個業務場景，包含超過數十個的預置模型。這些分行業和場景化的模型，可以快速落地部署在企業客戶的環境裡，結合客戶一方數據進行訓練和優化，快速應用在業務場景上。

歐陽辰指出，「這些內置模型了包括消費者購買傾向預測、流失預測、客戶價值評估等一系列功能，保證客戶能開箱即用；營銷模型在應用過程中，也會獲得很多效果的反饋，這些反饋又可以持續的優化模型的準確性，因此，構建一個模型優化的反饋，持續利用模型進行精細化的用戶運營，長期來看可以持續增長營銷的獨特競爭力。」

舉一個例子，深演曾幫助一個美妝客戶，通過企業微信向消費者推送不同類型的產品，通過算法來預測每個消費者最合適的產品內容，並且指導銷售代表基於推薦內容與與客戶溝通，轉化率和效果都有顯著的提升。

第二點，歐陽辰指出，AI系統需要做到高自動化，才能夠真正幫助企業節約人力精力成本，並能隨時根據市場變化做出快速反應。為了解決這一問題，深演智能搭建了營銷自動化產品——深演全域MA，並在最近對其進行了全面的智能化升級。

首先，MA集成了更多的智能組件，支持人、貨、場的智能匹配，可以自動優化用戶運營的效果，可以輔助企業進行智能投放與用戶觸達。比如，深演內置了一個可以智能優化發送時間的組件，叫STO（發送時間優化），這個組件可以根據利用算法預測出哪個時間段消息打開概率高，對對短信等消息的實際發送時間進行優化，自動優化投放效果。

其次，新版本MA還實現了深度的AB測試，沉澱了很多行業優秀的AB測試模板，可以對觸達的內容、頻次和人群做多維度的交叉測試，系統能夠自動幫廣告主選擇控制組和對照組，尋找差異並找到最好的優化路徑，幫助營銷人員快速構建更好的營銷策略。

歐陽辰還分享了MA系統服務某大型零售品牌的案例，「我們的產品和他們的運營人員PK，對比二者提供的推薦策略的轉化效果，我們發現通過算法去推送的效果，要比他們運營人員通過經驗推送的的效果，在客單價和銷售額上展現出明顯的數據提升。」

營銷數字化的路程，國內市場只走了一半，數據搭建起來了，但相應的一體化產品和服務卻沒有跟上。面對這樣的現狀，歐陽辰提出了一些對Martech行業未來的期待與展望。

儘管整個行業的需求其實是越來越複雜的，但他表示，希望通過一體化營銷產品的快速搭建，以及AI智能化產品迭代，能夠讓使用者的操作變得越來越簡單，更好的輔助營銷人去做營銷商業決策。

「以前業務人員經常需要代理公司、數據分析師，甚至需要工程師來幫他實現營銷策略，未來我們希望用用產品把工程師的數據處理能力、分析師的數據洞察能力，數據科學家的建模能力，直接賦能給更多的營銷者」 。

隨着CDP的普及，相信在數據越來越完備的情況下， AI和更多的智能化科技也能夠發揮更大的作用。「Martecｈ是我自己非常看好的一個行業，我也相信我們提供的AlphaData產品和相關服務能夠幫助更多的客戶提升營銷的數據化和智能化，真正規模化解決業務的問題」，歐陽辰總結到。

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