“我国数据量年均增速超过50%，预计到2020年，数据总量全球占比将达到20%，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。”虽然类似信息不断提振着大数据行业的士气，但必须要面对的是，2019年大数据行业增速同比已有所放缓。对于很多大数据企业来说，接下来该如何走得更好是重要课题。
当下行业基本达成共识的是，无论多么优秀的技术，都需要尽快找到应用场景支撑，当大数据公司真正成为某一行业解决方案的提供商时，品牌就足以有底气越做越强。那么大数据公司该如何实现这一跨越?我们与在数字营销技术领域从事多年的艾普深瞳CEO兼首席架构师、沃捷集团CTO刘赓进行了一次深度交谈。
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消费市场变了
2019年，可以明显感受到企业们的焦虑。这一年品牌商对流量转化达到了可以用疯狂来形容的程度，在真金白银花费后，相对百万点击量，品牌商更愿意获得实打实的销售业绩。
品牌商对点击量的热情大不如前，一定程度上是因为去年很多“顶级流量”的翻车，不仅是顶级流量明星哑火，各种关于流量造假的新闻更是对营销行业产生了不少影响。
或许是为了应对这种情况，“私域流量”“裂变”“KOC”“MCN”等概念在这一年达到认知顶峰，“体验式营销”“终身制客户”成为营销行业的新切口。
虽然这些概念又让很多企业有故事可讲，但刘赓更愿意用“真没招了”这种大白话来形容当下。不过刘赓认为，需要认清的是，这种没招的背后，并不是因为营销本身出现了什么问题，而是因为消费者发生了巨大变化。
艾普深瞳CEO兼首席架构师、沃捷集团CTO刘赓
说起如今的消费市场，刘赓认为已经到了一个空前复杂的时代。之前的“同一世界”现在正在变成“四个世界”甚至更多的情况。如果时间追述到上世纪90年代末，2008年以前，不考虑当时过多的时代背景，仅仅思考企业市场营销工作本身的话，那个时候中国消费市场要面对的，基本算是“同一世界”的消费群体。
对于当下品牌商在营销方面的焦虑，刘赓大致将其分为三大类，首先是仍然只停留在表面阶段，根本没有意识到本质原因；第二类是想到了“本质原因”，但不知道该如何去改变；第三类是想到“本质原因”，想到改变方式，并去尝试执行，但最终因为“基因”问题发现自己执行不了。所以，是看准了这些焦虑与痛点，刘赓开始打造自己的数据及运营双驱动的营销解决方案。
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首例商业化的成功
随着行业的逐步发展，越来越多从业者开始意识到，想要让自己企业走得更远，就必须把技术匹配到合适的应用场景，而成为“解决方案服务商”，是企业能在一个行业走得更坚实的标志。刘赓认为，经过自己以及团队在大数据应用与数字营销技术领域的经验和能力的积累，如今的深瞳已充分具备为品牌商提供解决方案的能力。
之所以会有这样的信心，还要追述到刘赓第一次带领团队通过大数据真正实现商业化。
2014年，正值巴西世界杯开战，国内消费者对世界杯的热情十分高涨，正是在这一年刘赓开始带领团队尝试挖掘商用价值。
首先基于电信运营商2.5亿移动智能终端用户，整个团队通过用户搜索、浏览、电商、社交等行为的相关数据进行了算法建模，有针对性地将2.5亿用户进行线上行为洞察，通过“社交解析”“情感识别”“搜索强度聚类”“消费支配关联”等模型，其团队确定了大约700万名密切关注世界杯的独立用户。
当时彩信新闻还处于使用率较高时期，于是针对2000万彩信用户，刘赓团队又通过新闻早晚报推出世界杯免费专刊，其中有60多万人进行了订阅。
通过这700万独立用户与60多万订阅用户的再次交集，最后就得到了大约20万具备“密切关注世界杯”和“跟运营商有定制关系的消费者用户”这两个重要条件的群体。
针对这20多万人的群体，根据常规理解又被分为32个组，从世界杯开幕第1天，就会有针对性地做出32个不同版本的世界杯专刊内容进行推送，同时在专刊的最后一帧，每期还会发起不超过三道问题的小型调研。这种小型调研在一定程度上补充了很多大数据没办法实现洞察的定性特征结论，比如人心里的想法和感觉。
基于这种补充并结合之前的大数据线上行为的洞察，在世界杯淘汰赛开始时，同样是专刊最后一帧，插入了一个短链接，点开之后就会进入到一个H5页面，页面上每天会有三款该用户所在分组球队的相关世界杯纪念品进行售卖。
最后让刘赓团队倍感欣喜的是，一直到世界杯结束，通过这个渠道每天的卖货收入都能保持在10万元人民币以上，这让整个团队第一次意识到了行为大数据商业化应用的未来。
正是这次成功的试商用，让刘赓意识到，自己的团队并不应只是纯粹支撑数字业务的产品技术团队，而是应该做细分业务场景的大数据解决方案团队。
不仅可以做类似营销这种单一的事情，更重要的是可无限拓展思路，找到更多业务场景下的应用。
大数据行业的变与不变
虽然2020年整体经济形势仍处于不乐观的境况，但还能活着的企业会越来越找准自己的方向。说到艾普深瞳的核心优势，刘赓将其分为“底层”和“前端”两个部分。
底层方面就是指作为大数据企业拥有的优质数据，除了一直有合作的电信运营商数据源，让刘赓更引以为傲的，是自己团队通过多年积累，从2008年甚至更早就开始通过移动端的数字媒体开始积累的数据，包括时间序列数据、消费者或细分行业的结构化数据、细分市场且体系化很强的定性数据等。
此外还有产品发展数据、品牌发展数据以及营销相关数据，甚至营销媒体行业内的众多媒体平台的变迁数据。大数据行业从业者一般会称其为“长数据”和“小数据”，可以说这种积累对提升企业核心价值是非常有意义的。
对此刘赓介绍称，从技术上说，在时间序列概念上，任何一个事物发展都会留下数据资产，其中有相当一部分数据资产是没有时效性的，但它的价值不是来自于实效性，而是来自于对应的时间标签。所以，拥有在行业十多年从业经历的团队所积累下的数据，就成了非常重要的核心资产，这是很多现在能力很强的数据团队和数据公司所不具备的。
此外就是对海量非结构化数据的理解能力和处理能力，其实在行业内有很多非常厉害的技术专家或数据分析专家，但坦率说很多人实践经验相对少一些，并没有多少机会见到真正的大体量数据。
相对来说，艾普深瞳对非结构化数据的理解能力和使用、分析能力成为现在非常重要的底层核心优势。这种能力或经验同样需要时间积累，就是一种理性与感性并存的经验，这既是时间门槛是经验门槛。
在前端应用层面，如今行业内很多技术类公司，核心团队更多时候是专注于自己的技术领域，并没有很强意识以及能力去学要去服务的行业。在此，艾普深瞳的优势就是对所服务行业的学意识和学效率，通过不停学其他行业知识，深入到其他行业具体工作里去踩坑，从而积累并转化为自己重要的核心价值。
更重要的是通过各种行业知识的积累，让自己拥有很独特的基于数据驱动的业务层的解决方案，这些解决方案就是跨业务场景的，并将数据应用与行业知识结合的形态。
而这种形态在商用实践过程中已经交过“学费”、走过“弯路”，经过沉淀被市场验证并反复修正后，最终变成了实用、独特、可以创造价值的应用方法论，就是刘赓理想中“解决方案服务商”定位的核心基础。
如今的大数据行业，人工智能、区块链等概念快速成为主流。在刘赓眼中，大数据企业本身不应该单纯从大数据出发去谈长足的发展，核心原因是因为大数据本身仅是一个基础，而不是直接创造价值的东西，应该结合众多应用场景去谈。
在他的理解中，一家大数据企业能够长足发展，就必须要转型成为某一细分领域的“A.I企业”。可以说，这类企业发展的标志，不是来自于大数据三个字，而是来自于企业找到了很好的行业属性以及对应的应用场景。
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《数据》杂志2020年 第1-2期
编辑丨东青 人间有味是清欢。
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