如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

一、構建可閉環、可沉淀、可持續的企業級數據賦能體系的背景

1.數據“四化”

如何讓屬於企業自己的不同觸點的數據快速形成一個閉環,沉淀串聯這些零散的數據能夠快速應用去賦能業務?這涉及到四個關鍵詞,一是業務數據化,企業所有觸點是否為真,是否被打通。第二是數據資產化,能否可以像管理資產一樣很好地管理數據。第三是資產應用化,企業的資產能否有效應用?如何借助數據資產賦能業務,最後是應用價值化。所有的應用最終一定是為增長、為獲客而服務,必須要有價值。在這背後最重要的是場景必須可閉環,數據必須可沉淀,最終數據中臺、數據能源才是可持續的。

2.構建可閉環、可沉淀的數據賦能體系的意義與價值

下圖展示瞭一套可閉環、可沉淀、可持續的企業級數據賦能體系是如何構建的。下圖友盟+會推出一個面向企業的數據銀行。數據銀行和業務是一種什麼樣的協作關系?開發者數據銀行會基於雲基礎設施,如MaxComput等,不斷幫助企業采集各種場景、觸點的數據,做相應的數據治理、提純、模型加工、形成各種應用服務,基於UMID打通能力,多賬號歸一,多端歸一,支持不同的終端數據打通(移動客戶端、服務端、客戶端不同的平臺), 幫助開發者完成全場景、全觸點的數據資產沉淀及應用的管理。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

關於跨端用戶運營會涉及兩個問題,首先,公司每一次在媒體外投的數據是否已經回流?回流後是否能夠對數據進行第二次應用?第二,通過你的營銷是否將用戶沉淀至用戶池,跨端的用戶是否有效運營起來瞭?其實除瞭營銷,企業會有很多用戶觸點,如頭條號、微博、抖音號等,用戶資產的數據必須打通後才能發揮真正的價值,如果你在做你的搜索推薦,那麼除瞭先進的模型算法之外,你的公司是否有數據底座,是否在收集回流歸一各個觸點的用戶行為數據,並喂養給你的搜索引擎讓它越來越智能;比如:此前投過廣告的數據下次進行搜索時,你就應該推薦客戶之前看過相關廣告的內容。

二、開發者數據銀行

每一傢公司都需要構建屬於自己的數據銀行。比如在阿裡巴巴的生態體系內,阿裡在雙11當天有上百萬商傢賣貨,很多品牌商傢都在阿裡構建數據銀行。同樣,友盟+在數據智能服務領域已深耕九年,憑借服務百萬傢互聯網企業的經驗,面向開發者推出開發者數據銀行,與MaxCompute形成一套核心解決方案服務用戶。數據銀行需要解決幾個問題:第一,數據銀行解決數據資產的管理和應用的問題,可以用采、建、管、用四個字來表達。首先是業務數據化和數據資產化,如何采集數據,並快速將端的數據形成數據資產。其次是資產應用,形成多種消息的推送,營銷的拉新,包括App的推送,各種運營推薦,都是在數據銀行上能夠提供的服務。

數據銀行包括三類產品,從三個角度幫助用戶解決問題。如下圖所示,第一個產品是智能數據采集(U-SDC),第二個用戶數據平臺(U-CDP),幫助企業沉淀數據資產,高效服務業務部門、運營團隊、市場等團隊。第三個是數據開放平臺(U-DOP),將采集到的數據通過友盟雲之上與業務數據進行融合、分析,更全面的洞察用戶,更場景化的應用數據。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

1、智能數據采集(U-SDC)

無論AI或者智能引擎產品,本質是數據生產和采集。采集是數據質量的根本,數據采集的效率質量和效益都至關重要。數據采集工作需要關註是否全面掌控瞭公司的數據埋點?是否清楚某個場景應如何埋點?埋點後會產生什麼樣的數據?所埋的點是否正確有效?埋點是個長期運行的動作,需要不斷驗證埋點是否健康,最後一點回歸到根本性的問題,如果埋點是錯的,那麼疊加的AI智能等所有內容也都會是錯的。

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管理埋點:埋點在大數據領域屬於臟活累活,很多人不願意做。常見的情況往往到瞭產品上線,需要使用數據的時候開始催促埋點。所以一傢公司的埋點是否有人搞清楚?是否清楚這麼多的埋點中哪些埋點正確,哪些異常?很多企業是不清楚的,這是一個殘酷的現實。這是一個非常實際的問題,如果公司長期不清楚自己的埋點問題,便是在錯誤的數據上長期持續經營業務,越走越錯。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

埋點智能方案推薦:某傢視頻行業領域的公司的有兩個團隊,分別負責直播不同頻道的業務,兩個團隊都會定義一些公司的埋點規范。但是數據規范性在兩個團隊不一致,如視頻播放開始,A團隊定義埋點全局參數叫Play,代表播放開始事件,B團隊將其定義為Start。兩個團隊並不知道兩個數據定義都不一致。案例中的問題看似不嚴重,但後續會發現公司數據不可持續,此時不論利用什麼工具都不能解決問題。對於公司數據的管理一定要基於對業務場景的深刻理解,對業務場景進行標準、規范的定義。友盟+通過更多標準化的場景,包括為不同行業提供標準的埋點方案推薦來解決用戶問題。友盟+聚合瞭非常多比較優秀的企業的實踐,告訴用戶如何埋點,埋點後能夠解決哪些場景問題,同時會提供各種各樣埋點智能推薦,針對技術團隊沉淀公司基於場景的埋點解決方案的知識圖譜。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

智能埋點與智能驗證:開發做埋點是通過SDK代碼,上報數據,後臺打印日志。但並不意味數據上報則完成瞭埋點。如開發者直接將一個啟動的日志埋在登錄頁面,突然有一天發現登陸數高於頁面訪問數近一倍。原因是該點同時被埋到瞭退出頁面的加載進程中。即開發者錯將一個點埋到兩個位置。友盟+希望能夠提供各種智能驗證工具,比如當埋點上報時,會為開發者提供一個服務,如果埋點命名為“啟動”,會有一系列的智能檢測該埋點上報時所在的頁面截圖是否為正確的業務場景位置。智能埋點及其驗證測試是非常重要的,友盟+會通過視覺切圖計算驗證埋點的正確性,為技術團隊大幅減輕工作成本和壓力。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

埋點健康度一鍵體檢:當埋點全部完成,公司要做埋點健康度的驗證,檢查埋點是否符合規范,是否有異常點。埋點健康度是公司數據采集準確性的底座保證。數據團隊和做客戶端的開發團隊經常會因為埋點問題產生矛盾。數據團隊覺得數據有問題時一般歸責為埋點問題,開發團隊也會認為是數據團隊配合問題。埋點的KPI就是先讓埋點可視化,看到是由誰埋瞭哪個點,運行情況是否出現問題,是否按照規范埋點。如果埋點的規范度沒有達到一定程度,團隊是否應該承擔責任?因此需要從管理角度、從組織層面以及產品能力層面解決公司埋點和采集的核心問題。

數據銀行采集平臺(U-SDC)會重點解決以上幾個核心問題,使用戶埋點可見、可控、可管,為用戶埋點推薦合適的優秀方案,使用戶埋端能夠智能調試和驗證,大幅降低埋點采集的成本,從而最終達成數據質量的根本性提升,使最終保存的數據資產有價值有質量。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

2. 用戶數據平臺(U-CDP)

數據采集之後,最重要的是解決用戶資產問題。首先,用戶資產管理一定要解決的問題是可信和歸一。數據做瞭很多觸點,每個請求在訪問APP,其中很多是作弊的或受欺詐的流量,如何保證設備是可信的?基於UMID打通能力,多賬號歸一,多端歸一,支持不同的終端數據打通(移動客戶端、服務端、客戶端不同的平臺)的流轉換關系洞察,歸一完成後形成自動的標簽生產庫,使得私域的標簽生產保持高效,並且能夠賦能到業務團隊,快速做標簽、洞察、圈人,並且最終形成對客戶的運營動作。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

是否清楚自己的用戶資產:用戶數據平臺(U-CDP)支持多源數據如何在很短時間一鍵接入平臺,如移動客戶端、服務端、客戶端等源頭。U-CDP保證可信識別和多端歸一,通過全域數據識別,幫助用戶做數據歸一和提純,過濾垃圾,反作弊。識別打通後最終形成用戶資產可視化,清楚公司觸點來源,瞭解多少私域用戶被沉淀下來。清楚上述問題再分析需要建哪些觸點,需要增強哪些觸點。最終沉淀下來的才真正是自己的私域數據資產。沉淀私域用戶資產的一個前提是可運營,若不可運營、不可見,那麼數據是無用的。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

用戶的標簽管理庫,配置即生產:業務團隊總是對技術團隊不滿意,當運營團隊要做一個活動,需要按照業務場景準備物料,準備活動的頁面,還要再按照規則圈到一群想要觸達的內存,然後對其進行運營。上述需求需要先和產品經理提需求,產品經理再去和算法、技術團隊溝通然後寫PRD,再等待幾天將活動開發上線。往往流程特別長,完全無法滿足運營團隊快速迭代、快速試錯、快速運營客戶的訴求。而運營團隊的需求並沒有那麼復雜,如運營團隊隻是想給最近30天訪問過APP、看過小程序,同時這兩天被廣告命中的那部分人一個紅包,但是很多企業面臨技術排期。

運營團隊感到不滿,技術團隊也缺少成就感,因為每天的工作基本是跑SQL等繁瑣零碎的事情。企業需要思考的問題是如何高效解決上述生產場景。友盟+希望數據銀行提供預置私域標簽的生產,不需要技團隊做過多事,隻需要將埋點做好。所有產品要去支持運營,能夠在平臺上面快速配置,快速生產,賦能業務團隊,預置私域標簽,配置即生產。此外,友盟+數據銀行會提供一個不同的能力,既全域標簽。私域標簽隻對客戶進行圈選和洞察,友盟+會額外加持全域標簽,告知不同用戶的興趣方向,從更多的維度去洞察和圈選用戶。友盟+未來計劃與其它企業聯合建立一個標簽實驗室,貢獻雙方不同的數據,通過融合計算得出更好的標簽效果以服務不同企業。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

預置分析模型,自定義報告結構:運營團隊隻需要預置分析模型,做交、並、差的各種組合,做各種洞察,洞察完成後保存自己的人群包,即可快速復用到每一個業務的運營和活動之中。自定義私域人群細分體系埋點完成後,在友盟雲上采用MaxCompute數據倉庫的方案,自動匯聚成一個人在多個端每一天的行為,自動形成用戶的檔案序列,自動配置完成。隻要埋點是正確的,運營團隊馬上可以完成私域人群細分。友盟+希望把上述的輕量方案應用到解決實際生產中的各種各樣支撐的問題。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

多種組合模式,找到想找的人:如某裝修建材公司,有一個Web網站,起初是通過Web網站以及QQ與客戶聯絡。後面該公司又發展瞭APP和小程序的團隊。客戶可能同時出現在三處,問題時數據不互通,並且組織是分開運營的。其實本質問題是能否在APP端快速發現小程序的客戶,再去客戶端做投放,運營和回流。友盟+結合多種模式,無需等排期,幫助運營能找到合適的人。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

多種通道觸達、互動效果追蹤:U-CDP支持多種通道,無論是短信、EDM、還是APP的消息等都可以對接,所有的運營效果都可以實時可見。友盟+CDP本質上是和技術團隊一起賦能業務團隊,解決業務團隊的效率問題,並增強業務團隊運營能力,並沉淀下來用戶數據資產。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

3.數據開放平臺(U-DOP)

友盟+采集數據後將采集的數據與客戶的數據進行融合,通過與MaxCompute進行雲端的無縫對接,支持更大力度的開放返還。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

一鍵數據包訂閱返還:如下圖所示,友盟雲采集幫助客戶快速采集移動客戶端、服務端、客戶端不同的平臺等數據。如果客戶自行加工單一的上述事情,處理時間會非常就且最終質量難以保證。基於UMID打通能力,多賬號歸一,多端歸一,支持不同的終端數據打通,友盟+幫助客戶做好加工,生成不同的數據包,隻要客戶使用SDK,數據包自動生成,自動將數據傳送到MaxCompute中。然後可以借助DataWorks、DataV、QuickBI與客戶的數據做數據融合,極大地降低成本。客戶使用的不再是原始數據,而是經過友盟+加工處理過的數據。之後,用戶就可以專註於業務產品的開發,業務場景的賦能,把精力放到業務創新而非原始的加工工作上。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

友盟+和MaxCompute雲上數據倉庫無縫對接,不僅可以提升處理性能,還可以增強使用的簡易和便利性。友盟+會為用戶預置好所有模型包、模型表,並且打通數據,數據即開即用。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

QuickBI智能數據分析展現:下圖是一位客戶做的友盟+和QuickBI智能數據分析展現。數據融合、返還後,結合MaxCompute+QuickBI,做業務人員自助分析,拖降式自助分析和在線表格的分析,與原來其它的割裂數據放到一起做大量工作,由此分析師團隊的效率獲得瞭極大的提升。

如何構建一個可持續的企業級數據賦能體系?

總結:無論企業有多麼強大的容器、數據庫和算法,或者要做多麼智能的場景應用,一定要先回到四個關鍵詞:第一是業務數據化,管理好采集和數據質量。第二是數據資產化,讓管理層清楚的看到用戶資產的具體情況,涉及多少個端,多少個觸點,每天產生的數據,沉淀下多少用戶。第三是資產應用化,沉淀下來的數據能夠快速變成哪些應用去服務業務團隊,使業務團隊認為技術、數據是在促進幫助業務團隊做創新,而不是業務團隊等待資源去賦能。其中最根本的一套理念是必須讓所有的觸點和業務行為的環節能夠產生場景和數據的閉環,讓場景和閉環能夠沉淀數據資產,隻有這樣才能使一個企業的數據中臺可持續,數據賦能可持續,數據能源才會越用越厚,越用越好。

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