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筷子科技、达观数据、画龙科技三人行:企业营销转型下,真正有价值的技术是什么? |MS2017特辑

2018-01-02 10:54:34   阅读量:176

11月29日-30日,Morketing Summit 2017全球移动营销峰会在京拉开序幕。140名重磅演讲嘉宾以及6000多位行业专业参会嘉宾参与了这场行业盛宴。

本届MS2017未来专场以“未来已来”为主题。会上,筷子科技CEO陈万锋、达观数据销售副总裁刘报东、上海画龙信息科技有限公司创始人兼CEO宋碧莲针对数据技术对营销战略和思维的转变展开了精彩探讨。

三位嘉宾在技术价值探讨方面达成了惊人的一致——行业的数据非常丰富,对数据进行结构化梳理和呈现后,决策技术、智能推荐甚至是预测这类机器自动化技术目前最有价值。

关于大数据技术带来的行业转型趋势,嘉宾分享了各自的见解。

陈万锋认为,公司运营一般呈现先技术后应用的,而广告投放等营销行为都属于应用层面,因此,技术公司其实比代理公司更有能力做好营销。

刘报东认为,在各个行业,优秀的运营、营销人才都很稀少,将优秀的营销和运营经验做成大数据,就可以将这种优秀的能力无限复制应用。

宋碧莲则认为,数据驱动运营是势在必行的趋势。首先爆发在互联网企业。随着各个传统行业的业务模式向互联网化转型,数据运营在传统行业的转型也有两类:第一是线下线上的融合,第二是to B企业转型。前者以线上线下数据结合后的深度挖掘为表现,后者以传统CRM模式结合互联网行为数据和全网企业外部画像数据的更迭为主。

以下是探讨实录:

陈万锋:我是筷子科技的陈万锋。筷子科技是一家通过AI和大数据进行创意元素级别优化的技术公司。

刘报东:我是达观数据的刘报东。我们总部位于上海,专注于人工智能的大数据服务公司,现在服务的客户涵盖了传统企业和互联网客户。

宋碧莲:大家好,我是Datatist(上海画龙信息科技有限公司)的创始人兼CEO宋碧莲,我们团队由来自LinkedIn和eBay的海归大数据专家组成,主要业务是用人工智能技术来提供一站式用户运营大数据解决方案。Datatist的特点是将数据驱动运营优化的复杂流程,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,A/B测试到营销效果跟踪,都智能化,自动化和一体化。通过各种机器学习模型的建立,帮助企业将数据运营过程做到最优,让运营从粗放走向精细化。主要目标对象是互联网和互联网转型的企业。针对B2B和B2C两类企业的用户拉新,活跃到转化问题分别设计了预测销售云和预测营销云的解决方案。

真正有价值的技术是什么

陈万锋:过去10年互联网的发展,多是围绕搜索这个很基础的物联网技术进行的。如百度,谷歌,360,各方面的,都多通过抓取相关信息并呈现给用户,然后用户进行操作和选择。搜索后会出现各种不同的结果,我们在第一页展现最主要的结果,但是人还是要进行选择。

而AI是在这基础上再进一步。物联网、大数据等技术让我们得到大量的数据,也需要有机器或者AI东西帮助我们去做选择。比如智能音箱就是搜索行为完成之后直接告诉答案的东西,而不是呈现10个信息条目供人来选择。

所以,使用智能音箱过程中最大的感受是,它给我一个结果,不用我再选择。由此扩大到整个互联网技术,包括营销领域的应用,怎样自动化做进一步的决策是很核心的技术。

刘报东:我们公司有一款产品——垂直搜索引擎,垂直搜索引擎使用了人工智能技术,能根据用户喜好去预测用户最喜欢的搜索结果。

达观数据针对互联网的主打产品就是个性化推荐引擎,什么是个性化推荐引擎?以今日头条类比,个性化推荐引擎希望做一个to B版的今日头条,我们为内容平台提供算法,预测用户最有可能感兴趣的东西,并以最快速度推送给目标用户,帮助内容平台去建立用户与内容之间的连接。

个性化推荐性引擎带给客户的提升非常明确。第一是实际的用户留存。面对如今流量含金量低的情况,如何用最快、最简单、感知最明显的方法让用户留下,用户留存达成后才能去做下一步更多的事。比如,非注册用户向注册用户的转化,注册用户向付费用户转化,普通付费用户向更高消费水平用户的转变等等。

宋碧莲:用户运营优化的本质是提高用户获取-活跃-留存-转化整个过程的转化率。在用户运营过程中,我们有几个主要的优化方向:

1、运营对象的优化。营销活动的最佳目标人群是谁?

2、运营内容的优化。推送什么个性化的内容最好?

3、运营活动的优化。推送的最佳时间和频率如何?推送内容效果如何?活动效果带来多少点击和销售转化?

这些问题在行业中都有很多优化的空间。人工智能技术在这营销变革之中起到了至关重要的作用。人工智能尤其带来了目标人群选择的变革。过去做营销目标人群全靠拍脑袋决定,比如定位上海市30岁左右男性。现在做法不同,我们会使用机器学习算法,精准地预测目标对象是谁。比如,我们同海尔合作,根据过去的购买定单,我们通过算法,发现这些人中哪些是最可能发生复购行为。而对于海尔来年的战略重点——Smart Home整套解决方案,我们便帮助海尔精准去预测,谁最可能买成套的智能家庭设备。

通过对人的精准的定位,营销活动投放的效果大大地提升。之前我在LinkedIn的时候就在主打这方面的改革,在我经历过的营销优化案例里,最佳的效果转化率提升了20多倍。而服务海尔的过程中,比起之前随机投放,预测的结果在头部用户身上可以提高数十倍的效果。就算海尔方面提供的用户行为数据不够丰富,只有线下订单的情况下,也能达到大幅度的提升。

陈万锋:总结下来,大家一直达成共识的是,行业的数据非常丰富,对数据进行结构化梳理和呈现后,决策技术、智能推荐甚至是预测这类机器自动化技术是目前最有价值的。

企业的营销转型

陈万锋:我最近关注到埃森哲成立了埃森哲互动的公司并拿下了全球第一单的广告代理业务,服务品牌是玛莎拉帝。

现在整个行业都在转型,原来的技术咨询公司现在也开始转型做广告代理公司,公司运营一般都是先有技术再有应用,而广告投放都属于应用层面,因此,技术公司其实比代理公司更有能力做好营销。大家有没有帮助客户或者企业转型的例子可以分享?

刘报东:不管是传统行业还是非传统行业都在做这方面的转型,我们接触不下10个中国大型银行金融机构,也包括宝洁,他们都成立了创新事业部。宝洁的创新事业部观察评估市面上最前沿的技术,并把技术整合到内部产品,帮助自身做各种各样的运营和决策。此外,宝洁将这些数据产品整合成整套解决方案提供给他们的B端用户,以宝洁的市场量级来看,这是很恐怖的事情。

宋碧莲:数据驱动运营是势在必行的趋势,我们的服务以互联网公司为主体,也有一大批进行互联网转型的传统行业。所以,从他们身上我们能总结出几个特点。

第一是线下线上数据的融合。

大部分传统企业已经拥有大量的线下数据,他们需要去思考怎样利用这些数据,比如,国美、联想、海尔等等大型集团。同样能够帮助他们利用线下数据进行精准营销。比如,金融场景下,理财产品最精准用户群在哪里?如何从储蓄用户群体里挖掘出可能申请信用卡产品的用户?针对以人群特征预测出目标的群体进行投放,一样可以提高运营效果。

另一种场景是线上数据挖掘。传统企业做互联网转型初期,用户行为数据非常关键,因为这些数据中包含了大量初期用户行为线索,通过深度挖掘,我们可以智能把握消费者的内容喜好、行为特征,然后预测未来的行为。基于此,再对其进行精准运作,转化率就会非常高。

第二,to B企业进行转型。

比如,传统CRM线下下单模式,越来越多转向线上下单模式。有了互联网因素参与,原来CRM的静态做法,就开始逐渐地向智能化转型。比如,可以预测to B线索在哪?哪些线索最可能转化成精准签约客户。签约客户哪些会流失?哪些还有更大的合作空间?这也是营销行业变革的一个重要课题。

陈万锋:最近听到几个词语——营销自动化、营销云。在咱们做产品过程中,也会做很多自动化的产品,营销自动化对企业来讲有什么价值?带来什么改变?它取代人的工作吗?

刘报东:我们有一家很老牌的直播客户,他们面临着主播运营能力良莠不齐的问题。直播秀场的关键是主播,但主播往往存在一些问题——拥有优秀运营能力的主播太少。

其实,各个行业,优秀的运营、营销人才都很稀少。因为他们优秀的特质多是基于自己的丰富经验。于是我们思考,能否将优秀的营销和运营经验做成大数据,这样就可以将这种优秀的能力无限复制应用。我们为他们的直播平台打造了一套推荐运营系统,在这个系统运行两个多月的时间里,每个月带来的收入提升都接近10%,近千万的营业额,解决了他们的主播运营需求。

宋碧莲:营销自动化是一个非常古老的课题,国外已经探索了近20年。这并不是说营销自动化没有讨论的必要,相反,这是我们势在必行的事。

目前市场上的营销自动化工具,实际上都远远无法满足需求,所以才有了现在浩浩荡荡的转型之路,而目前行业的做法是在原来的做法上更加智能化、更闭环。

举一个例子,过去营销自动化就是营销活动投放之后,自动跟踪打开率和点击率。但现在的需求是,在投放之前定位,寻找最优目标客户并根据目标客户定制化内容,并对投放后用户的行为进行收集,全程跟踪是否发生购买转化等。而这些功能,目前市面上的营销自动化工具还无法实现。

因此,目前行业变革的主题就是智能化和闭环达成,更精准的预测和内容定制以及投放结果与用户行为的综合洞察,这样才会带来营销行业的实际提升。

未来的十秒展望

陈万锋: 2018年,去工具化将成为营销行业重要的发展趋势。不需人工操作,自动整合碎片化内容等自动化功能达成将抹除营销工具的工具属性。

刘报东:未来是属于各种算法的时代。

宋碧莲:首先是营销智能化,AI技术的应用。帮助企业实现管理和决策智能化。不久前SalesForce推出了爱因斯坦系列,我们Datatist也针对B2C和B2B企业分别推出了预测营销云和预测销售云产品。

其次是流程自动化。

第三是数据一体化。业务数据、行为数据以及全网外部数据融合后将带来更立体的消费者画像。

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筷子科技、达观数据、画龙科技三人行:企业营销转型下,真正有价值的技术是什么? |MS2017特辑

11月29日-30日,Morketing Summit 2017全球移动营销峰会在京拉开序幕。140名重磅演讲嘉宾以及6000多位行业专业参会嘉宾参与了这场行业盛宴。

本届MS2017未来专场以“未来已来”为主题。会上,筷子科技CEO陈万锋、达观数据销售副总裁刘报东、上海画龙信息科技有限公司创始人兼CEO宋碧莲针对数据技术对营销战略和思维的转变展开了精彩探讨。

三位嘉宾在技术价值探讨方面达成了惊人的一致——行业的数据非常丰富,对数据进行结构化梳理和呈现后,决策技术、智能推荐甚至是预测这类机器自动化技术目前最有价值。

关于大数据技术带来的行业转型趋势,嘉宾分享了各自的见解。

陈万锋认为,公司运营一般呈现先技术后应用的,而广告投放等营销行为都属于应用层面,因此,技术公司其实比代理公司更有能力做好营销。

刘报东认为,在各个行业,优秀的运营、营销人才都很稀少,将优秀的营销和运营经验做成大数据,就可以将这种优秀的能力无限复制应用。

宋碧莲则认为,数据驱动运营是势在必行的趋势。首先爆发在互联网企业。随着各个传统行业的业务模式向互联网化转型,数据运营在传统行业的转型也有两类:第一是线下线上的融合,第二是to B企业转型。前者以线上线下数据结合后的深度挖掘为表现,后者以传统CRM模式结合互联网行为数据和全网企业外部画像数据的更迭为主。

以下是探讨实录:

陈万锋:我是筷子科技的陈万锋。筷子科技是一家通过AI和大数据进行创意元素级别优化的技术公司。

刘报东:我是达观数据的刘报东。我们总部位于上海,专注于人工智能的大数据服务公司,现在服务的客户涵盖了传统企业和互联网客户。

宋碧莲:大家好,我是Datatist(上海画龙信息科技有限公司)的创始人兼CEO宋碧莲,我们团队由来自LinkedIn和eBay的海归大数据专家组成,主要业务是用人工智能技术来提供一站式用户运营大数据解决方案。Datatist的特点是将数据驱动运营优化的复杂流程,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,A/B测试到营销效果跟踪,都智能化,自动化和一体化。通过各种机器学习模型的建立,帮助企业将数据运营过程做到最优,让运营从粗放走向精细化。主要目标对象是互联网和互联网转型的企业。针对B2B和B2C两类企业的用户拉新,活跃到转化问题分别设计了预测销售云和预测营销云的解决方案。

真正有价值的技术是什么

陈万锋:过去10年互联网的发展,多是围绕搜索这个很基础的物联网技术进行的。如百度,谷歌,360,各方面的,都多通过抓取相关信息并呈现给用户,然后用户进行操作和选择。搜索后会出现各种不同的结果,我们在第一页展现最主要的结果,但是人还是要进行选择。

而AI是在这基础上再进一步。物联网、大数据等技术让我们得到大量的数据,也需要有机器或者AI东西帮助我们去做选择。比如智能音箱就是搜索行为完成之后直接告诉答案的东西,而不是呈现10个信息条目供人来选择。

所以,使用智能音箱过程中最大的感受是,它给我一个结果,不用我再选择。由此扩大到整个互联网技术,包括营销领域的应用,怎样自动化做进一步的决策是很核心的技术。

刘报东:我们公司有一款产品——垂直搜索引擎,垂直搜索引擎使用了人工智能技术,能根据用户喜好去预测用户最喜欢的搜索结果。

达观数据针对互联网的主打产品就是个性化推荐引擎,什么是个性化推荐引擎?以今日头条类比,个性化推荐引擎希望做一个to B版的今日头条,我们为内容平台提供算法,预测用户最有可能感兴趣的东西,并以最快速度推送给目标用户,帮助内容平台去建立用户与内容之间的连接。

个性化推荐性引擎带给客户的提升非常明确。第一是实际的用户留存。面对如今流量含金量低的情况,如何用最快、最简单、感知最明显的方法让用户留下,用户留存达成后才能去做下一步更多的事。比如,非注册用户向注册用户的转化,注册用户向付费用户转化,普通付费用户向更高消费水平用户的转变等等。

宋碧莲:用户运营优化的本质是提高用户获取-活跃-留存-转化整个过程的转化率。在用户运营过程中,我们有几个主要的优化方向:

1、运营对象的优化。营销活动的最佳目标人群是谁?

2、运营内容的优化。推送什么个性化的内容最好?

3、运营活动的优化。推送的最佳时间和频率如何?推送内容效果如何?活动效果带来多少点击和销售转化?

这些问题在行业中都有很多优化的空间。人工智能技术在这营销变革之中起到了至关重要的作用。人工智能尤其带来了目标人群选择的变革。过去做营销目标人群全靠拍脑袋决定,比如定位上海市30岁左右男性。现在做法不同,我们会使用机器学习算法,精准地预测目标对象是谁。比如,我们同海尔合作,根据过去的购买定单,我们通过算法,发现这些人中哪些是最可能发生复购行为。而对于海尔来年的战略重点——Smart Home整套解决方案,我们便帮助海尔精准去预测,谁最可能买成套的智能家庭设备。

通过对人的精准的定位,营销活动投放的效果大大地提升。之前我在LinkedIn的时候就在主打这方面的改革,在我经历过的营销优化案例里,最佳的效果转化率提升了20多倍。而服务海尔的过程中,比起之前随机投放,预测的结果在头部用户身上可以提高数十倍的效果。就算海尔方面提供的用户行为数据不够丰富,只有线下订单的情况下,也能达到大幅度的提升。

陈万锋:总结下来,大家一直达成共识的是,行业的数据非常丰富,对数据进行结构化梳理和呈现后,决策技术、智能推荐甚至是预测这类机器自动化技术是目前最有价值的。

企业的营销转型

陈万锋:我最近关注到埃森哲成立了埃森哲互动的公司并拿下了全球第一单的广告代理业务,服务品牌是玛莎拉帝。

现在整个行业都在转型,原来的技术咨询公司现在也开始转型做广告代理公司,公司运营一般都是先有技术再有应用,而广告投放都属于应用层面,因此,技术公司其实比代理公司更有能力做好营销。大家有没有帮助客户或者企业转型的例子可以分享?

刘报东:不管是传统行业还是非传统行业都在做这方面的转型,我们接触不下10个中国大型银行金融机构,也包括宝洁,他们都成立了创新事业部。宝洁的创新事业部观察评估市面上最前沿的技术,并把技术整合到内部产品,帮助自身做各种各样的运营和决策。此外,宝洁将这些数据产品整合成整套解决方案提供给他们的B端用户,以宝洁的市场量级来看,这是很恐怖的事情。

宋碧莲:数据驱动运营是势在必行的趋势,我们的服务以互联网公司为主体,也有一大批进行互联网转型的传统行业。所以,从他们身上我们能总结出几个特点。

第一是线下线上数据的融合。

大部分传统企业已经拥有大量的线下数据,他们需要去思考怎样利用这些数据,比如,国美、联想、海尔等等大型集团。同样能够帮助他们利用线下数据进行精准营销。比如,金融场景下,理财产品最精准用户群在哪里?如何从储蓄用户群体里挖掘出可能申请信用卡产品的用户?针对以人群特征预测出目标的群体进行投放,一样可以提高运营效果。

另一种场景是线上数据挖掘。传统企业做互联网转型初期,用户行为数据非常关键,因为这些数据中包含了大量初期用户行为线索,通过深度挖掘,我们可以智能把握消费者的内容喜好、行为特征,然后预测未来的行为。基于此,再对其进行精准运作,转化率就会非常高。

第二,to B企业进行转型。

比如,传统CRM线下下单模式,越来越多转向线上下单模式。有了互联网因素参与,原来CRM的静态做法,就开始逐渐地向智能化转型。比如,可以预测to B线索在哪?哪些线索最可能转化成精准签约客户。签约客户哪些会流失?哪些还有更大的合作空间?这也是营销行业变革的一个重要课题。

陈万锋:最近听到几个词语——营销自动化、营销云。在咱们做产品过程中,也会做很多自动化的产品,营销自动化对企业来讲有什么价值?带来什么改变?它取代人的工作吗?

刘报东:我们有一家很老牌的直播客户,他们面临着主播运营能力良莠不齐的问题。直播秀场的关键是主播,但主播往往存在一些问题——拥有优秀运营能力的主播太少。

其实,各个行业,优秀的运营、营销人才都很稀少。因为他们优秀的特质多是基于自己的丰富经验。于是我们思考,能否将优秀的营销和运营经验做成大数据,这样就可以将这种优秀的能力无限复制应用。我们为他们的直播平台打造了一套推荐运营系统,在这个系统运行两个多月的时间里,每个月带来的收入提升都接近10%,近千万的营业额,解决了他们的主播运营需求。

宋碧莲:营销自动化是一个非常古老的课题,国外已经探索了近20年。这并不是说营销自动化没有讨论的必要,相反,这是我们势在必行的事。

目前市场上的营销自动化工具,实际上都远远无法满足需求,所以才有了现在浩浩荡荡的转型之路,而目前行业的做法是在原来的做法上更加智能化、更闭环。

举一个例子,过去营销自动化就是营销活动投放之后,自动跟踪打开率和点击率。但现在的需求是,在投放之前定位,寻找最优目标客户并根据目标客户定制化内容,并对投放后用户的行为进行收集,全程跟踪是否发生购买转化等。而这些功能,目前市面上的营销自动化工具还无法实现。

因此,目前行业变革的主题就是智能化和闭环达成,更精准的预测和内容定制以及投放结果与用户行为的综合洞察,这样才会带来营销行业的实际提升。

未来的十秒展望

陈万锋: 2018年,去工具化将成为营销行业重要的发展趋势。不需人工操作,自动整合碎片化内容等自动化功能达成将抹除营销工具的工具属性。

刘报东:未来是属于各种算法的时代。

宋碧莲:首先是营销智能化,AI技术的应用。帮助企业实现管理和决策智能化。不久前SalesForce推出了爱因斯坦系列,我们Datatist也针对B2C和B2B企业分别推出了预测营销云和预测销售云产品。

其次是流程自动化。

第三是数据一体化。业务数据、行为数据以及全网外部数据融合后将带来更立体的消费者画像。

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