伴隨著企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型一步步走入深水區(qū),AI、云計(jì)算等技術(shù)帶來(lái)的巨變滲透到企業(yè)增長(zhǎng)模式之中。數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)成為近幾年被追捧的一把密鑰,企業(yè)期待能用其更輕松地打開(kāi)增長(zhǎng)之門(mén)——但卻反而被困在迷霧之中。
事實(shí)是,營(yíng)銷(xiāo)市場(chǎng)卻變得越來(lái)越“散”。用戶(hù)需求與平臺(tái)的多元化,讓流量更加碎片化,媒介觸點(diǎn)無(wú)限增多,移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)高度分散。這樣的分散折射在營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)市場(chǎng),大量服務(wù)商與不可計(jì)數(shù)的營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品涌現(xiàn),它們確實(shí)解決了一些問(wèn)題,但根據(jù)艾瑞咨詢(xún)提供的數(shù)據(jù),70%的企業(yè)認(rèn)為其營(yíng)銷(xiāo)效果不及預(yù)期。
同時(shí),營(yíng)銷(xiāo)概念正變得越來(lái)越“玄”。公域帶私域、混合云、去中心化,新的技術(shù)與概念在不斷地被提出與應(yīng)用,數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展確實(shí)邁上了更專(zhuān)業(yè)化的臺(tái)階,但也大幅度抬高了理解門(mén)檻,讓人搞不懂、用不來(lái)。
潮水的大方向固然清晰可見(jiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型、企業(yè)上云、Martech是被業(yè)內(nèi)公認(rèn)且踐行的大趨勢(shì)。但問(wèn)題在于,隨著數(shù)字化與智能化的浪潮越卷越高,市場(chǎng)更復(fù)雜,數(shù)據(jù)更復(fù)雜,技術(shù)更復(fù)雜,讓增長(zhǎng)反而變得困難。
更困難的增長(zhǎng):數(shù)據(jù)成為負(fù)債
數(shù)字化的時(shí)代,沒(méi)有人不知道數(shù)據(jù)對(duì)增長(zhǎng)的重要性,但對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō),有效處理數(shù)據(jù)其實(shí)是變難而不是變簡(jiǎn)單了。
表面上看,市場(chǎng)上的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)解決方案俯拾即是。2021年我國(guó)MarTech各子場(chǎng)景企業(yè)累計(jì)數(shù)量超500家,它們提供了大量的CDP、用戶(hù)行為分析、MA/SCRM、廣告平臺(tái)解決方案,但實(shí)際應(yīng)用上這些產(chǎn)品碎片化、鏈路長(zhǎng)、互不相通,能夠?qū)⒁陨檄h(huán)節(jié)整合完全打通的方案仍是市場(chǎng)空白。
同時(shí),媒介觸點(diǎn)更加多元,進(jìn)一步加劇了數(shù)據(jù)生態(tài)的復(fù)雜。根據(jù)Statista的數(shù)據(jù),在谷歌Play Store中有超過(guò)287萬(wàn)的應(yīng)用程序,在Apple App Store中有196萬(wàn)應(yīng)用程序,其中有130多萬(wàn)款游戲應(yīng)用,在高度分散的移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)中,流量變得更加破碎。
不同的解決方案疊加不同的媒介觸點(diǎn),催生出幾何級(jí)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)孤島。簡(jiǎn)單來(lái)講,碎片化生態(tài)下數(shù)據(jù)是割裂的,企業(yè)很難跨渠道、跨媒體、從不同品牌的解決方案中還原出一個(gè)用戶(hù)生命周期的全貌。因此,這些孤島般的數(shù)據(jù)無(wú)法發(fā)揮出真正的價(jià)值,反而成為企業(yè)的負(fù)債。
另一個(gè)變得更難而不是更簡(jiǎn)單的是與營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)的技術(shù)部署。尤其對(duì)大量的中小企業(yè)來(lái)說(shuō),它們揮舞起數(shù)字大旗、投入于技術(shù)自建,但在追趕行業(yè)技術(shù)發(fā)展的道路上走得跌跌撞撞。
壓力首先來(lái)自于成本。根據(jù)艾瑞最近發(fā)布的報(bào)告,有六成以上的企業(yè),對(duì)營(yíng)銷(xiāo)和營(yíng)銷(xiāo)的IT架構(gòu)支持上的投入在10%以上,且在疫情后,相關(guān)預(yù)算的增速明顯,有不到10%的企業(yè)增速甚至超過(guò)50%。從數(shù)據(jù)中可以觀察到企業(yè)對(duì)數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)的關(guān)注,但反過(guò)來(lái)看,也揭示出數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)帶來(lái)的IT成本上升。并且,出于對(duì)更高業(yè)務(wù)支撐能力的需求,IT運(yùn)維成本會(huì)繼續(xù)擴(kuò)張。
其次,技術(shù)的迭代與進(jìn)步,在賦能企業(yè)發(fā)展的同時(shí)也對(duì)開(kāi)發(fā)者提出了更高的要求。舉例來(lái)說(shuō),云計(jì)算使得整個(gè)軟件架構(gòu)的層次更加豐富、靈活性加深,但要掌握好多層次架構(gòu),開(kāi)發(fā)者能力就必須得同步強(qiáng)化。但對(duì)許多中小企業(yè)來(lái)說(shuō),受困于人才與資源,其自建團(tuán)隊(duì)的能力增長(zhǎng)常常跟不上市場(chǎng)復(fù)雜度的增長(zhǎng)。
還有一個(gè)頗為棘手的問(wèn)題,是在監(jiān)管推動(dòng)之下,市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)安全與用戶(hù)隱私的關(guān)注被推高,審查更加嚴(yán)格。但無(wú)論是企業(yè)自建數(shù)據(jù)體系,還是目前市場(chǎng)中絕大多數(shù)服務(wù)商所使用的中心化部署方式,都很難保證數(shù)據(jù)的高度安全,這其中存在的沖突會(huì)在未來(lái)演化地更加激烈。
種種現(xiàn)象說(shuō)明,數(shù)字化時(shí)代,智能營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)確實(shí)取得了不少的突破,但同時(shí)也讓營(yíng)銷(xiāo)鏈路變得更加復(fù)雜難懂。
企業(yè)苦增長(zhǎng)久已。在實(shí)際操作層面,企業(yè)需要的其實(shí)是最簡(jiǎn)單直接的增長(zhǎng)解決方案,而不是被裹挾在越來(lái)越多的陌生概念與不斷上升的成本之中。
尋找增長(zhǎng)飛輪:一站式工具生態(tài)
經(jīng)歷過(guò)起起落落之后,SaaS在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)終于迎來(lái)了真正的價(jià)值認(rèn)可,背后驅(qū)動(dòng)因素之一正是市場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜性上升。技術(shù)的不斷迭代對(duì)開(kāi)發(fā)者提出更高要求,催生出一批專(zhuān)精服務(wù)商,來(lái)為更廣泛的中小企業(yè)提供開(kāi)箱即用的標(biāo)準(zhǔn)化工具。
面對(duì)更加分散、長(zhǎng)鏈的營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景,企業(yè)們同樣在等待一個(gè)低成本、簡(jiǎn)單易用的一站式解決方案。瞄準(zhǔn)這一痛點(diǎn),Martech與SaaS有了更多聯(lián)動(dòng),頭部玩家的動(dòng)作是關(guān)鍵風(fēng)向標(biāo),今年4月,全球性技術(shù)服務(wù)平臺(tái)匯量科技以15億人民幣的總價(jià),大手筆全資收購(gòu)第三方移動(dòng)監(jiān)測(cè)和營(yíng)銷(xiāo)科技公司熱云數(shù)據(jù)。
昨日,匯量科技與熱云數(shù)據(jù)召開(kāi)了聯(lián)姻后的第一場(chǎng)發(fā)布會(huì),頭部玩家的戰(zhàn)略再次印證了行業(yè)發(fā)展的方向。結(jié)合二者的工具生態(tài)與營(yíng)銷(xiāo)科技能力,匯量科技聯(lián)合熱云數(shù)據(jù)正式發(fā)布了一站式智能營(yíng)銷(xiāo)解決方案“熱力引擎”,其核心使命正是要“讓增長(zhǎng)變簡(jiǎn)單”。
具體來(lái)看,熱力引擎的價(jià)值體現(xiàn)為其能夠幫助企業(yè)建立起業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、資產(chǎn)效果化三種能力。
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化,是將公域中廣告和渠道來(lái)源方面的數(shù)據(jù)、私域中企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品的用戶(hù)行為數(shù)據(jù),交匯融合,通過(guò)覆蓋投放效果分析、實(shí)時(shí)防作弊、客戶(hù)行為分析等能力,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)渠道效果分析和用戶(hù)甄別,把業(yè)務(wù)沉淀成數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)化,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是將數(shù)據(jù)打通、整理,讓數(shù)據(jù)發(fā)揮出更大的價(jià)值,而不是成為企業(yè)的負(fù)債。熱力引擎會(huì)基于保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)隱私、最大程度滿(mǎn)足業(yè)務(wù)的具體需求兩大原則,提供CDP(客戶(hù)數(shù)據(jù)平臺(tái))解決方案,打通公域+私域的ID Mapping構(gòu)建完善用戶(hù)標(biāo)簽體系。
資產(chǎn)效果化,則意味著沉淀下的數(shù)據(jù)能夠賦能營(yíng)銷(xiāo),基于數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo),降低成本,真正為業(yè)務(wù)增長(zhǎng)發(fā)揮價(jià)值。熱力引擎是國(guó)內(nèi)首個(gè)將用戶(hù)行為分析、CDP、智能投放平臺(tái)完全無(wú)縫打通的解決方案,各個(gè)環(huán)節(jié)互相關(guān)聯(lián)、相輔相成,能夠打破割裂的數(shù)據(jù)與環(huán)節(jié)聯(lián)通,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化增長(zhǎng)的閉環(huán)。
基于熱力引擎,增長(zhǎng)被簡(jiǎn)化為上述的三個(gè)環(huán)節(jié),企業(yè)能夠獲得一站式的服務(wù)。匯量科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO曹曉歡告訴「深響&真探AlphaSeeker」,他發(fā)現(xiàn)技術(shù)性的東西離日常生活太遠(yuǎn),客戶(hù)們被大量很難理解的概念與名詞所圍繞,“我們要把它封裝起來(lái),客戶(hù)不需要管技術(shù)背后的復(fù)雜性,需要關(guān)注的只是如何實(shí)際應(yīng)用”。
這就提供了一個(gè)非常美妙的增長(zhǎng)圖景。通過(guò)使用一站式的解決方案,企業(yè)能感受到數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)所帶來(lái)的降本增效,而無(wú)需過(guò)多投入于跟進(jìn)與理解這背后的技術(shù)迭代。
在更成熟的行業(yè)分工邏輯里,如何通過(guò)技術(shù)的精進(jìn)來(lái)提供更好用的工具產(chǎn)品,本身就是服務(wù)商應(yīng)該做的事。熱力引擎的三種能力的背后,分別對(duì)應(yīng)著數(shù)據(jù)分析云、數(shù)據(jù)管理云、智能投放云三站解決方案,進(jìn)一步細(xì)化,這背后是匯量科技與熱云數(shù)據(jù)多年積累下的技術(shù)能力、工具能力、需求洞察能力等。
根據(jù)熱云數(shù)據(jù)首席執(zhí)行官白冬立的介紹,熱云數(shù)據(jù)成立八年時(shí)間里,累計(jì)服務(wù)的客戶(hù)數(shù)量超過(guò)2000家,為客戶(hù)提供了針對(duì)營(yíng)銷(xiāo)各個(gè)環(huán)節(jié)的工具矩陣。熱云數(shù)據(jù)基于長(zhǎng)期為客戶(hù)服務(wù)的豐富經(jīng)驗(yàn),將這些工具整合與簡(jiǎn)化,就能夠針對(duì)性地為客戶(hù)配置不同場(chǎng)景下的解決方案。
匯量科技多年以來(lái)在服務(wù)企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)上的積累,尤其是在底層架構(gòu)上的建設(shè),則是實(shí)現(xiàn)熱力引擎增長(zhǎng)方法論的另一關(guān)鍵。尤其是匯量科技的數(shù)據(jù)智能與云原生能力,是驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)引擎的兩個(gè)元素化武器。
底層推動(dòng):AI和云原生
“增長(zhǎng)不只需要關(guān)注營(yíng)銷(xiāo),還需要關(guān)注IT基石能不能支撐得起增長(zhǎng)?!辈軙詺g這樣向「深響&真探AlphaSeeker」強(qiáng)調(diào)。但對(duì)于大量中小企業(yè)來(lái)說(shuō),它們能夠解決應(yīng)用層的問(wèn)題,卻不太有資源與能力去解決底座的問(wèn)題。
為資源與技術(shù)上存在瓶頸的企業(yè)搭建起IT基石,這成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中服務(wù)商們需要具備的能力之一,也是要啟動(dòng)增長(zhǎng)引擎的推動(dòng)力。
具體來(lái)看,底座問(wèn)題的難以解決,首先是因?yàn)橹行∑髽I(yè)與巨頭在AI能力上存在明顯的水位差。這不只是因?yàn)槿瞬?、預(yù)算、資源的稀缺,導(dǎo)致中小企業(yè)數(shù)字化基建能力較弱,還因?yàn)橹行∑髽I(yè)往往對(duì)什么樣是合理需求缺乏認(rèn)知,照搬巨頭的思路反而可能走入誤區(qū)。
能力水位差天然存在,但技術(shù)外溢的趨勢(shì)也越來(lái)越明顯,來(lái)自巨頭的人才、技術(shù)、思維以及經(jīng)驗(yàn)等生產(chǎn)要素正在加速流量全行業(yè)。這一大趨勢(shì)下,第三方AI技術(shù)服務(wù)商強(qiáng)勢(shì)崛起,為中小企業(yè)提供技術(shù)賦能。
也正是在這一背景下,匯量科技引入了AI行業(yè)大咖朱小強(qiáng)擔(dān)任首席人工智能官。朱小強(qiáng)曾任職于百度鳳巢、阿里媽媽?zhuān)瑩碛薪?0年頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)廣告產(chǎn)品與技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。朱小強(qiáng)加盟后,繼續(xù)構(gòu)建了熱力引擎的智能底座EnginePlus,用行業(yè)最頂尖的AI技術(shù),希望幫助中小企業(yè)實(shí)現(xiàn)從“數(shù)據(jù)”單輪到“數(shù)據(jù)+智能”雙輪驅(qū)動(dòng)。
朱小強(qiáng)介紹說(shuō),他選擇加入?yún)R量科技正是基于要做服務(wù)者的初心?!拔蚁肟吹交蛘哒f(shuō)我想做的,是開(kāi)放的、服務(wù)千千萬(wàn)萬(wàn)企業(yè)的全新場(chǎng)景。我特別想把這件事情做成,想定義這個(gè)行業(yè),想給這個(gè)行業(yè)真正地帶來(lái)一些更可行的創(chuàng)新。”
除AI外,用云效率也是困擾著大大小小企業(yè)的一個(gè)問(wèn)題。
當(dāng)行業(yè)發(fā)展至今,上云已成為主流,云計(jì)算資源不再成為限制企業(yè)發(fā)展的瓶頸,但如何“降本增效”仍然是行業(yè)內(nèi)被高頻討論的關(guān)鍵詞。在業(yè)內(nèi)被寄予厚望的云原生技術(shù),簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)是要幫助開(kāi)發(fā)人員充分利用云計(jì)算的特征,基于分布部署和統(tǒng)一運(yùn)管的分布式云,來(lái)加快產(chǎn)品的交付。
其中,DevOps(開(kāi)發(fā)運(yùn)維一體化)是云原生四大代表性技術(shù)之一。最初,亞馬遜將開(kāi)發(fā)運(yùn)維相整合,讓開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的業(yè)務(wù)覆蓋整個(gè)生命周期,隨后更多的企業(yè)開(kāi)始實(shí)踐DevOps,但知易行難,由于開(kāi)發(fā)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)責(zé)任不明、代碼冗余和跨云混合云帶來(lái)的管理復(fù)雜度提升,反而會(huì)導(dǎo)致效率低下。
匯量科技首席工程架構(gòu)師蔡超提出,要讓開(kāi)發(fā)回歸開(kāi)發(fā)。其領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了針對(duì)應(yīng)用部署和運(yùn)維效率問(wèn)題的解決方案MaxCloud。MaxCloud抽象了DevOps的常見(jiàn)任務(wù),并且封裝了云原生的復(fù)雜性,從而使得應(yīng)用全球化部署和運(yùn)維簡(jiǎn)單化甚至自動(dòng)化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人力成本的優(yōu)化。
AI與云原生二者共同擔(dān)任著熱力引擎的底層推動(dòng)力,通過(guò)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、資產(chǎn)效果化三大能力,為企業(yè)構(gòu)建了一個(gè)路徑清晰的增長(zhǎng)飛輪。并且隨著數(shù)據(jù)量的積累,增長(zhǎng)飛輪會(huì)越轉(zhuǎn)越快。
這是數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)走向成熟的一條必經(jīng)之路,行業(yè)分工需要進(jìn)一步細(xì)化與精專(zhuān)?;趨R量科技等服務(wù)商在AI、云原生等技術(shù)上的持續(xù)深入探索,為更廣大的企業(yè)客戶(hù)帶來(lái)低成本、高效率的增長(zhǎng)體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)整個(gè)行業(yè)的效率優(yōu)化。
更值得期待的是,隨著匯量科技工具生態(tài)的進(jìn)一步建設(shè)與開(kāi)放,隨著服務(wù)商助力下企業(yè)內(nèi)建能力的加強(qiáng),行業(yè)方法論與認(rèn)知的精進(jìn),能夠讓增長(zhǎng)真正地變得簡(jiǎn)單。
源:深響DeepEcho
本文經(jīng)授權(quán)發(fā)布,不代表增長(zhǎng)黑客立場(chǎng),如若轉(zhuǎn)載,請(qǐng)注明出處:http://m.gptmaths.com/quan/47281.html