大会亮点 HIGHTLIGHTS

《What Hypergrowth Companies Know》

硅谷新锐营销增长专家 Ian Thiel

“公司的决定因素是它的矢量总和”,即只有向同一方向前进,才能使公司的效益最大化。超速增长公司的成功三要素:目标、项目、衡量。

《数据化建设的时代机遇》

神策数据创始人 & CEO 桑文锋

一家企业落地数据驱动包括三个层面:第一层是高层建立数据驱动意识; 第二层是公司的整体业务流程的改造,并将数据驱动引入;第三层是真正的落地层面。

《场景赋能—神策产品矩阵发布》

神策数据联合创始人 & CTO 曹犟

有效落地客户全生命周期管理的三个步骤。神策数据的新产品矩阵发布,在原有神策分析的基础上,新发布神策自动化运营、神策智能推荐、神策客景 3 条产品线。

《线上新媒体业务的数据中台建设》

东方明珠新媒体研发总监 胡俊

OPG 数据中台的核心价值体现在用户画像洞察、统一账户体系、业务 BI 分析三个方面,核心模块为用户画像洞察报表、运营指标统计分析和同一内容标签库。

新闻报道 NEWS

精彩回顾 REVIEWS

内容精华 CONTENTS

《What Hypergrowth Companies Know》 硅谷新锐营销增长专家 Ian Thiel

Ian Thiel 介绍了特斯拉创始人的观点——“公司的决定因素是它的矢量总和”,在我们的工作中,有各种各样的工作方向。比如,现在公司有 100 件事需要做,但是其中只有 10 件事与总目标是同一方向的,我们就要把全部的时间和精力投入到这 10 件事中,其余的 90 件事可以忽略。此外,通过介绍 Tesla、Amazon、 Airtable 等公司的实践案例,阐释超速增长的公司具备的四个条件:第一,设立正确的目标;第二,只做对实现目标有益的项目;第三,具备完善的项目评估机制;第四,严苛执行。需要注意的是前三个条件是第四个条件的前提,因为把更多的时间和精力放在前三步,再做第四步将会使总价值增长十倍以上。

《数据化建设的时代机遇》 神策数据创始人 & CEO 桑文锋

我国企业信息化与数据化建设,信息传输方面存在三方面的问题,包括数据传输不及时、数据传递不准确、数据收集不全面。且在信息化建设上,要从面向业务流的思路转变为面向数据流的思路,一家企业落地数据驱动包括三个层面:第一层是从企业高层开始,老板的数据驱动意识; 第二层是公司的整体业务流程的改造,包括产品、市场、运营等,并把数据驱动引入到实际的工作流程之中;第三层是真正的落地层面,包括数据基础平台的建设,以及如何围绕数据驱动决策和智能让数据发挥更大的价值。

《场景赋能—神策产品矩阵发布》 神策数据联合创始人 & CTO 曹犟

客户全生命周期的管理与分析步骤:首先,在产品上构建整个客户生命周期的定义,按照业务特点将客户的生命周期构成不同的状态,并在此基础上依托神策分析提供的数据采集和建模能力完成对于生命周期在数据上、指标上的定义。其次要拥有一个整体的客户罗盘,可以从客户行业、客户时间、客户规模等不同维度查询该状态下客户使用情况。最后,在认知和分析基础之上智能地提供风险与机会的预警,风险可能是某个客户使用情况急转之下,机会可能是客户突然有了新的诉求,从而使客户管理者及时调整运营策略,并通过运营计划做出干预,最终通过综合分析去衡量调整后的效果是否达到预期。同时发布神策数据产品矩阵,在原有神策分析的基础上,新发布神策自动化运营、神策智能推荐、神策客景 3 条产品线。

《传统银行业务的数字化转型》 中原银行大数据架构师 刘远东

围绕数据整合与管理、商业智能的用户视角、数据价值的运营体现,介绍中原银行的数据化转型实践。在数据整合方面,中原银行为确保内外部数据打通融合,保证数据模型的可维护性与一致性,需要对整体模型进行标准码表、元数据标准、数据层级、加工逻辑定义等进行完善顶层设计,保证各不同模型设计人员遵照统一口径;在数据模型抽象,现把整个团队工作重心转移至以客户为中心,主要围绕客户标签、商业智能、指标体系。在商业智能方面,通过大数据平台的数据整合,部署和提供五种数据交付模式,支持高共享的、跨业务领域的数据需求,重点支持灵活查询、模型分析类应用,提高业务响应时效,并介绍数据分析平台体系的建设,以及如何做到一站式数据分析的。在数据价值运营方面,从数据产品、产品运营、文化建设三个角度构成了中原银行数据架构运营的体系,并对这三个角度进行详解。他强调,打造数据产品是从产品运营的思维去沉淀数据价值,本质上是企业内部对数据价值的定价。中原银行致力打造场景化的数据产品,组建了专门的运营团队负责数据产品运营,进行数据产品运营推广。

《金融行业的数据驱动落地》 神策数据联合创始人 & COO 刘耀洲

从银行业、证券业的市场环境说起,介绍金融行业应如何从采集、建模、分析、反馈,构建基于用户行为的数据驱动闭环,以及融合用户行为的数据驱动方案和融合用户行为分析平台的技术架构。他详解多种数据采集方式、数据基础模型构建、不同的数据模型如何选择不同的存储方案,并附以银行业与证券业关键数据指标示例,围绕市场营销、用户运营、产品优化、产品智能数据驱动核心场景,期间穿插大量神策客户的真实案例。

《金融行业标签体系应用及设计思路》 神策数据业务咨询专家 徐美玲

标签画像是精准营销、产品应用的中间层基础,可以实现的业务价值包含基于用户群体的生命周期管理、高价值客户深入开发、交叉营销,也可以输出用于个性化推送、个性化推荐以及个性化实时营销,同时也是数据分析和用户分析的属性源,具备非常强的应用价值。标签体系的建议,核心是从应用场景和商业目的出发,基于对业务形态和策略的理解之上,从业务需求反推标签及体系设计,同时也强调了标签的管理和可持续维护的重要性,并分享了某证券客户标签体系建设的案例,介绍该客户如何由业务需求抽离出标签体系,详解从项目准备、系统部署、标签需求梳理、产品持续交付、标签系统实施、交付与培训、交付后的全流程。

《客户全生命周期服务设计》 纷享销客副总裁 刘晨

客户成功的 5 大要素:首先,用户生命周期的管理。要以数据为抓手,完成客户旅程设计。第二,用户流失风险的管理。ToB 类产品要丰富线下团队,当发现风险后,能极早地介入客户服务中。第三,产品与服务价值。当客户成功有能力把产品价值传递给客户时,才能够更加促进客户的深度使用与价值再创造。第四,用户增长与用户价值。关注用户自身诉求,提供更长期和有效的价值。第五,跨部门协作与数据透明。客户成功涉及与产品、销售、实施等多部门协作,客户成功要深入到整个产品过程中。

《客户全生命周期管理从方法到实践》 神策数据技术经理 孙文亮

数据驱动下的客户生命周期管理,并非将客户划分不同阶段,再简单统计。而是将客户生命周期划分为更细粒度的客户接触点。每次与客户接触,都会产生大量的数据,客户走完全生命周期,就是数据逐渐丰富的过程;每次与客户接触,也是数据持续发挥价值的场景,跨接触点使用数据,就是打造数据驱动的过程。然而实践数据驱动,会遇到两个问题:数据采集难,数据分散;驱动业务难,缺少抓手。通过营销、客户成功分别打通,建立客户全局唯一 ID,可以解决数据采集难的问题。通过 “收集打通、描述、评估、改进” 四个方向,结合每一个客户接触点,可以解决解决驱动业务难的问题。后结合销售首次电话、360全景图、渠道评估、风险 & 机会评估、健康度评估、产品改进等实际案例,分享了神策用数据驱动客户全生命周期管理的实践经验。

《数据驱动高增长营销体系》 硅谷蓝图研究院 Patrick

科学销售 4 大核心理念:体系思维、分工协作、数字化管理、复合效果。体系化思维从流程、技术、赋能、技能、团队层层向上,最终成为一种正能量的文化,是一个简单可复制的流程;分工协作指针对同一个目标,协同配置职能分工,从而系统提升;数字化管理指从前期市场营销,到销售赢单,到客户成功,为一体化的数字化管理,针对品牌与营销分开、营销与获客捆绑的行业状态,从始而终的数字仪表盘尤为重要;符合效果,在每个细小的环节做优化,形成销售加速。同时,从体系、定义、流程、层级、套路、进化等逻辑步骤出发,详细介绍如何搭建营销体系,并达到极速增长。

《移动应用出海的大数据建设挑战》 Apus 大数据负责人 朱辉

Apus 是智能手机上的用户系统。第一款产品 Apus Launcher 于 2014 年 7 月 2 日上线,截止 2017 年,Apus 系统及产品集群全球总用户数突破 12 亿,成为全球高速发展的互联网公司。 大数据平台的价值不仅是提供海量数据存储计算的支撑服务,而是解决实际问题、产生产能、实现可量化的价值。Apus 大数据负责人朱辉在大会公布 了Apus 用户系统 从2014 -2017 年的“全球用户增长曲线”,并介绍了在 2016 年引进“神策分析”启动了大数据业务。同时,通过详细解读出海企业在建设大数据平台普遍存在的困难与挑战,通过技术创新实现了全球混合云大数据架构方案、以及介绍了大数据平台从脚本工具化、系统化到平台化的演进的整个过程,剖析了 Apus 从 0-1 建设大数据平台的实操方法论,此外,还通过构建全球用户画像、“海外互联网指数”、反欺诈引擎、推荐 & 广告等产品解读如何真正实现大数据的价值。

《数据驱动如何真正落地互联网业务场景》 神策数据副总裁 张涛

聚焦数据驱动的真正落地,摒弃报表式数据分析迟缓笼统的旧模式。传统报表式数据分析存在“业务人员只重结果,出现数据与业务的脱节分析”和“偏向历史业务总结,无法对当前或未来的工作提供数据辅助和验证”的两个弊病。张涛通过场景化实例剖析了将数据驱动真正落地业务场景的三个方法论:第一,缩短反馈周期,即通过实时的数据反馈分析,实现把数据从“总结过去”到“切实驱动业务”的角色转化,将数据变成每个人的“即时工作工具”;第二,直击行动,让每一次指标波动都能够被积极响应,成为业务的优化动作,实现业务的实时统筹,辅助科学决策;第三,融入业务流程,即通过实时获取真实数据且支持深度分析的灵活易上手的数据分析平台,消除业务人员数据分析的艰涩壁垒,轻松实现“数据”与“业务语言”的转化,使数据平台化身业务平台,赋能数据驱动的切实落地。

《线上新媒体业务的数据中台建设》 东方明珠新媒体研发总监 胡俊

OPG 数据中台的核心价值体现在用户画像洞察、统一账户体系、业务BI分析三个方面,核心模块为用户画像洞察报表、运营指标统计分析和同一内容标签库。其中在闭环的画像迭代与运营中,数据对于业务的运营支撑以及智能推荐和广告系统显得尤为重要;通过 OPG 数据中台建立的统一账户体系则会在用户和各业务之间形成合力,并扩展用户体验;而BI业务分析则通过大屏+移动适应多场景的业务与用户特征分析。目前,OPG 数据中台通过 App 移动版、PC 网页版、Tableau Server 共同组成丰富的产品端模块,且通过与神策数据的合作,助力在营运埋点、运营报表、内容标签库、用户画像、智能推荐、统一通行证、DevOps 等分析方面均有所突破。东方明珠已有 300+ 业务人员系统地使用神策分析,东方明珠将与神策数据携手共进。

《渠道数字化运营 行业数据化未来》 中商惠民运营中心总经理 牛燕

多业态跨界与共生,创新型 B2B 电商需要实现“双向”(上下游)赋能 • 基于大数据建立的深度用户洞察能力,赋能零售业精细化运营与管理,实现消费体验与运营成效双升级。牛燕详细介绍中商惠民的以“惠眼”、“惠景”为中心的惠民数据体系架构,“惠眼”实现大数据可视化动态时实展示,直观了解企业经营动态,助力经营策略进行调整;“惠景”实现个性化智能精准营销,智能生产商品活动,实现活动与目标人群匹配,有助于商品营销效果。如此,中商惠民通过分级管理与定向服务、数据分析与精准服务来持续赋能 B 端客户。