D3 2018 | 数据智能如何驱动企业级服务聚力融合、互相赋能？
本届D3 2018 DataStory大数据商业创新论坛中，来自不同专业的嘉宾们围绕 「数据智能驱动企业级服务聚力融合、互相赋能」的主题，进行了案例分享和讨论。
从整个行业关联的角度，艾瑞研究院副院长沈志洋先生认为，市场环境的边界正在扩张与模糊化，企业服务中实际的方法论体系正在重构，企业之间的连接已经由各自关门造车转变为更多地合作和联盟；
从企业投资价值的角度，朗盛投资合伙人周灵女士则表示，企业服务领域最有价值的一点，即投资人最关注的地方，已经从基础的数据化变成了更高一级的智能化。
从地理大数据实际运用的角度，四维图新股份有限公司商业服务部总经理金洪军先生分享了地图服务的三个维度：地图的服务、地理的服务以及空间的服务，企业服务最后生成的整体的解决方案，既需要地图作为商业行为IT的基础设施，也需要各方面知识进行糅合。
在公关方案的策划落地上，时空视点数字营销机构创始人刘方俊先生提出了新颖的观点：媒体形态以及消费者关注点与过去大不相同，内容营销需要连接离钱最近的地方，在技术赋能的同时以用户为核心，而不是跟随流量为王的大流；
接下来让我们看看各位嘉宾的详细阐述。
Q：请各位介绍一下各自在这个行业里面共同面临的情况，企业服务的市场在进行怎么样的变化？
沈志洋：我来自艾瑞，艾瑞应该是中国最早的一家立足于互联网的研究公司，本质上是一个研究咨询机构。我自己在行业里面大概做了十几年的时间，个人有一个比较深刻的感触，就是在过去的两年里，我们的整个服务的环境，发生了两个大的变化。
第一个大变化，我认为是边界的变化。我做专项研究出身的，以前研究公司基本上都是以case连接的。我们和企业之间的关联就是一个项目做完了，再等下一个项目。但是在过去两年里面，我们发现很多的企业，并不是以做项目来定义连接。实际上，我们对企业的关系变成一种贴身式服务的,有点像合伙人的关系。第二个大变化是我们整个方法论体系正在重构，也就是方法论的变化。主要体现在哪里呢？以前研究咨询的做法通常是提出一个框架，然后在里面设计一个算法，把它包装成一个产品，然后就去卖这个产品。你会发现行业里面做得最好的公司就是这种模式的公司。但我相信这类公司在未来一定会受到很大的挑战，因为在过去两年里面很明显，大家看到正在发生巨大的变革。其中最大的变化是整个行业里面服务级企业所面向客户的整个营销环境发生了变化，现在是迭代非常快速的数字化营销环境了。
第二个是大数据技术让我们这个行业所生产或者服务生产的生产资料和工具都在发生变化。
去年开始，艾瑞就在往一个我们定义为“IDI”的方向在走，也就是“Insight +Data+IT”，将洞察的数据和技术结合在一起，来提供一种新的方法论。我个人认为，这可能是未来一种新的服务模式。
周灵：我们自己作为风险投资基金，为企业提供资金或者资源、经验，也算是服务于优质企业和创业者。但是更重要的一点，我想分享的是其实我们是作为一个专注于投资企业服务领域的一些基金，能够看到有什么样的变化。我认为最大的一个变化是从过去几年来看，企业服务的这个领域最有价值的点，从数据化变成了智能化。2012年-2013年左右，整个中国投资市场上面绝大多数投资机构比较关注的还是像手游、电商、互联网相关的，但是我们已经从那个时候开始关注投资企业服务。当然也是因为当时我们认为投2C是难度非常大的事情，所以也是另辟蹊径开始关注数据对于企业服务领域的一些改变或者一些深度结合能带来的对垂直产业的变化或者能够带来的价值。
我们投的第一个关于企业服务的项目属于传统的物流领域里的国际海运。它运用数据去提供上下游企业的数据互联互通，然后从寄希望于未来能够实现业务流程的互联互通的一个交易平台，当时还没有实现这种功能。我印象蛮深刻的是有一次我们跟东软的董事会主席聊到这个项目的时候，他对此很不屑一顾，他说你这根本不叫大数据，完全没价值，真正的大数据应该是像谷歌，它通过上亿人次的搜索能够提前预判出来流感爆发的疫情，这才叫真正的大数据。我听完了以后觉得他讲的完全正确，而且谷歌的那个案例是深入人心的。但是我后来还是很执着的投了。投完了之后过了几年，我们慢慢的发现大家为什么会有这个认知的差异，一个很重要的原因是在于很多传统产业，包括我们投资的国际海运物流的产业，以及当时的医院，一些制造业等等，很多产业数据基础是非常差的。如果没有数据，没有这个基础设施的话，更不用谈智能，不用谈商业。所以我们从2012年、2013年开始投了很多用数据去改变传统产业，去实现互联互通的企业。从过去两年时间开始，整个市场，或者很多产业都开始发生了变化，一些数据基础设施做得比较好了。数据的互联互通实现得更好之后，我们发现更多的企业开始试图追求在一个垂直产业里面去实现一些智能化更高的价值。比如说我们投的一个做第三方影像中心的公司，本身它最传统的是做医学影像，当它的影像数据到一定量之后，它能开发人工智能，用人工智能的方式自动读片，去代替读片的大夫，实现自动的诊断。再比如说像制造业企业，在制造高铁运维体系里面，它可以用数据去替代人工实现智能运维，这样就不需要按照传统流程，一直到系统和零部件发生障碍再去维修，而是实现自动预警，智能化的告诉某一个路局，其实这个时间点某一个零部件已经需要维修了。
金洪军：非常感谢有机会和DataStory一起来做这个渠道的产品，我们是图商，是提供地图类的图商，最早客户都是跟我们买数据，有要全国眼镜店的，有要全国母婴店的。所以我们自己对这种地图的服务定义三个等级。第一个等级叫做地图的服务。第二个叫地理的服务。第三个叫空间的服务。我们现在最多做的是地图的服务，回答最基本的哲学问题，你在哪儿，你去哪儿。第二个地理的服务就是对数据的要求会更多，我们叫做城市的观察，或者现在大家说做智慧城市，有多少人，什么样的人，什么结构，什么趋势。第三个就是空间的服务。空间的服务很多人做这样简单的查询，说我要找学校周边所有的店，我要找离地铁最近的店，这是一种查询。还有一种，我们这个行业叫建立各种各样的模型，管网有管网模型，商业有商业的模型，这个模型会把所有我们现在的数据做下去，类似选址。其实选址并不简单，选址是最复杂的，要算它的ROI是非常复杂的。所以地图的服务，我相信未来会成为每个商业行为IT的基础设施，比如说大型的星巴克、麦当劳、耐克等等，地图是它的一个IT基础设施。
刘方俊：我叫刘方俊，来自时空视点，原来我们都叫自己是公关公司，现在都包装成叫数据市场营销公司。这个行业大家可以参照一下蓝色光标，原来我也在蓝色光标服务过。做公关这么多年，我自己对媒体形态的变化、消费者的变化感受是最深刻的。我经常跟我同事讲，在服务客户里面，我们应该是离得最近的。这种变化体现在传统的媒体今天来讲，请媒体来参加一个活动是一个面子行为，大家更多的还是关注在所谓的social media上，自媒体上面的这种真的达到传播的效果。
第二个，这种内容的变化也是很深刻的。原来写篇新闻稿，需要做一个采访，今天可能更多的通过在社交媒体上呈现，比如说海报、微信的长图，甚至早些年的段子，这样的形式去完成。
反映在背后有三个观点：第一个叫连接。大家记得最深的连接是马化腾讲的连接，这个连接体现在传播的语境里面，原来我们离消费者确实非常远，我们会假想我们的用户是怎么样的。原来做公关的，策略能力比较强，我会假想用户是这样的行为方式，广告公司，我们也嘲笑广告公司，其实也在嘲笑我们自己，广告公司做的分析，这个汽车品牌放到那个汽车品牌毫无违和感，真的是这样。但是今天我们有很多方式可以去看到消费者，知道他在想什么，知道他的行为方式，品牌和消费者之间变得没有距离感了。所以每个品牌要成为一个社交化的品牌，如果你没有这样一个思维，你们不能够在心智上跟你的目标受众更好的连接，一定会被这个消费者用脚投票，最终抛弃掉。
今天我们内部在讨论这种流量的思维，它是一剂好药，还是一剂毒？我们对流量有很高的警惕。虽然我们不是做流量出身的，但是整个行当都形成一种共识，流量为王。实际上，用户应该是我们最应该关心的，所以现在必须有一个思考和洞察。一些产品如何去经营好用户，而不是运营好粉丝，这是有天壤之别的。
我讲一个简单的小故事，我买的车里面，有个品牌跟我连接是最紧密的，它在我的生日给我寄了礼物。但是我买的另外一个品牌从来没有给我同样的待遇，即便去到4S店，我的感受也很不好。所以今天虽然做营销的人，包括数据科学家，做data的人，有很多的前瞻性，但是不可避免的要回归到一个问题的真相：今天企业的营销实践，其实离理想的状态差得很远。这几年见过几个广州汽车的客户，广州的汽车公司数得出来，我也跟他们讲，真正你出的这个brief，真的让这个创意去成功。也就是讲故事，真的差得太远了，所以还是要回归到这样一个真相上面：巨大的企业，一年下来能成为一个现象级的营销案例真的屈指可数。
第三个我想讲的案例是技术赋能，今天我们作为非常小的股东，参投到了DataStory，我们也希望在传统的思维里，无论叫数字营销思维，还是内容营销思维，多加一些数据营销的思维和视角，包括我们能够更多的通过数据看清楚我们的消费者，指导我们所谓的传播策略和创意。
Q：从企业级服务项目赋能、项目融合，在这个角度对企业有什么样的建议？
沈志洋：谈建议不如直接谈我们的做法。我们现在越来越深刻的认识到，以前可能我们做很多事情，自己关起门来做，自己搞研发，但是现在这个时代，坦白说数据误导是很严重的事情，每家企业整个数据源完全不一样，发展起来的知识结构、知识体系也完全不一样，所以现在来讲，艾瑞有一个大家共同的认识，就是要越来越多地去建立这种合作的联盟。整个企业级服务，实际上现在不是构建自己的能力，而是希望我们和很多数据源的公司，很多技术型的公司，甚至有很多有特别的垂直领域里面，有专利的公司去做一些合作。现在像艾瑞和DataStory之间的合作，我们基本不生产，但是我们会提供整个互联网行为的数据给DataStory做深度的挖掘。另外我们自己有一些IT技术，这些IT技术可以和外部的数据源有更多的合作。这样每个企业可以培养起来更好的服务于我们企业客户的能力，这个是我们正在做的，未来一定要去强化的一个方向。
周灵：从数据和智能的这个角度来讲的话，很多企业和行业的内部数据的相互赋能是不能忽视的。外部数据，不管是从微博、微信，或者其他百度、谷歌来的数据，很多人都可以获得。从投资人角度来说，看到很多不同类型的行业，很多不同类型的企业，一方面他们自己需要的其实是来自企业内部和行业内部的内部数据；第二方面就是不同企业、不同行业之间，如果说能够实现一些内部数据的交换或者互通，其实可能会发现一些新的价值。我举个例子，也是我们投的一家企业，它本身是做乘用车车后市场的售后零部件完整数据库和交易平台，它应该有所有中国市场上历史上上市过的，包括进口车、国产车，大概是15万个车型、4亿多个零部件的SKU。如果说你要找某一个具体的零部件，它可以直接对接到厂商或者代理商，但是这个是企业自己的数据和基于这个数据所实现的商业价值和商业模式。当它们跟保险公司开始合作以后，你就会发现企业内部的数据实现了一个新的价值。对保险公司来说，他们用这个数据可以很大程度上去发现车险上骗保或者是超额赔付的情况，降低保险公司的赔付率、赔付金额。经过一个互相连通或者互相赋能之后，实现了一个新的商业价值，我觉得这是一个很好的案例。就像我刚才说的，不同行业、不同企业内部之间的交互和赋能的案例。
另一方面，我今天也跟徐亚波博士提了一个要求，我们在投一些消费型的企业或者相关的企业的时候，如果有DataStory的产品来给我们最简单的做一些验证或者做一些判断，其实对投资人来说也是一个赋能的作用。
金洪军：我们做地图的是什么都可以附加的，因为所有的事情都有地理和时间两个维度去分析。数据的合作，比如说我们运营合作所有促销的数据，就是把所有促销的数据和门店数据再叠加。所以对于我们地图来说，能给客户提供的价值是所有数据整合在一起。最后我们还需要各方面的专家，所以我会不停地在学习，学习促销，学习广告，学习等等各种各样的知识。最终所有的这些知识和解决方案会提供给你的客户，因为客户最终要求的是一个整体的解决方案。这样一个听起来非常简单的问题，实际上是需要你非常多的数据整合在一起，非常多的专家整合在一起，否则你提供的答案就是片面的。
刘方俊：以整合传播的策略为核心，把技术、数据、资源进行更多地整合。资源比创意更重要，资源可以决定你的策略，甚至可以决定你的创意。我们希望形成这样的四轮驱动，数据在这里是非常重要的角色。
今天在讲到整合进来能为客户做什么，刚才我谈到要知道这个行当的真相，我们这行可以见到很多很好的inside，很多很好的case，但实际上跟企业真正的实现还是有很大的距离的。这个距离需要企业能清楚的认识到。比如说对我们来讲，首先想的问题，是预算在哪儿，哪个部门在出，做数据服务的企业这点也是必须想清楚的。我讲得比较实在，赋能也罢，融合也罢，最重要的、最现实的是要把他的钱拿到手。
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