圖：“數(shù)據(jù)飛輪”模式示意圖

聚焦到消費行業(yè)，數(shù)據(jù)飛輪面向業(yè)務(wù)應(yīng)用層主張“更懂業(yè)務(wù)”、“更會決策”、“更準(zhǔn)觸達”和“更快行動”，火山引擎大消費行業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品解決方案負(fù)責(zé)人田嵐介紹：

“更懂業(yè)務(wù)”，指支持企業(yè)構(gòu)建全局視角多主體畫像平臺。過去企業(yè)強依賴單渠道CDP產(chǎn)品，難以貼合業(yè)務(wù)需求構(gòu)建完善的市場畫像，數(shù)據(jù)飛輪能夠幫助企業(yè)將CDP系統(tǒng)升級為“X”DP，在整合多渠道市場數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，支持多主體畫像構(gòu)建，更懂業(yè)務(wù)，更能滿足業(yè)務(wù)需求。

“更會決策”，則指在企業(yè)業(yè)務(wù)的實際運轉(zhuǎn)中，通過更快、更好、更全面的數(shù)據(jù)，能夠幫助企業(yè)在商機轉(zhuǎn)化、潛在市場預(yù)測、新品爆品孵化、用戶體驗升級等多個場景上做出更優(yōu)更科學(xué)的決策。

除此之外，借助包括客戶數(shù)據(jù)平臺VeCDP、A/B測試DataTester、增長分析DataFinder、增長營銷平臺GMP等系列數(shù)據(jù)產(chǎn)品，企業(yè)還能實現(xiàn)內(nèi)容層面的更“準(zhǔn)”觸達，幫助營銷場景下的線下門店、線上店鋪以及直播間，高效引流、促成成交；而借助包括數(shù)據(jù)洞察DataWind等產(chǎn)品與飛書等IM工具的充分聯(lián)動，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可在授權(quán)條件下，隨時隨地在企業(yè)組織范圍內(nèi)實現(xiàn)及時共享，幫助企業(yè)打破跨部門、跨團隊的數(shù)據(jù)傳輸壁壘，助力業(yè)務(wù)更“快”行動。

活動上，華潤雪花啤酒私域運營總監(jiān)趙蕊分享了雪花啤酒在數(shù)字化營銷領(lǐng)域的實踐經(jīng)驗。從啤酒舊世界到新世界，雪花啤酒重塑了與消費者之間的鏈接模式。在數(shù)字化營銷的鏈路中，雪花啤酒以掃碼營銷切入，深度鏈接消費者；進而借助精細(xì)化的運營，以人為本，打造極致的品牌生態(tài)圈；最終基于雪花一方消費者數(shù)據(jù)平臺，以數(shù)為基，實現(xiàn)營銷數(shù)智化。在與火山引擎的合作中，雪花啤酒基于一方CDP能力，結(jié)合火山引擎VeCDP中的公域洞察模塊，進一步完善了用戶洞察，實現(xiàn)基于市場特征的精準(zhǔn)營銷。“在合適的時間將合適的營銷推送給合適的人群”，從而實現(xiàn)目標(biāo)用戶的全新體驗升級，真正打造出以數(shù)據(jù)洞察為基礎(chǔ)的’啤酒新世界。”

除了VeCDP，火山引擎數(shù)智平臺旗下的多款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，都能使數(shù)據(jù)消費覆蓋至企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用的各個環(huán)節(jié)，其中就包括A/B測試DataTester。DataTester源于字節(jié)跳動內(nèi)部超240萬次實踐打磨，能夠幫助企業(yè)低門檻實現(xiàn)多種業(yè)務(wù)場景下的A/B測試實驗。近期，DataTester發(fā)布全新功能“MAB智能調(diào)優(yōu)實驗”、升級“智能發(fā)布平臺Feature Flag”，同時還推出“可視化數(shù)據(jù)集成”及“集成工作臺”方案。

其中，新功能“MAB智能調(diào)優(yōu)實驗”頗受現(xiàn)場企業(yè)關(guān)注，據(jù)DataTester產(chǎn)品負(fù)責(zé)人介紹，該項新功能不僅支持多端、多場景的A/B實驗開設(shè)，還能實時計算各實驗組勝出概率，按效果動態(tài)分配流量，幫助企業(yè)以0分析成本、0時間成本的形式獲取A/B實驗?zāi)繕?biāo)收益的最大化，從而助推完成科學(xué)決策、實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長。

面向企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)層，數(shù)據(jù)飛輪遵循“可治理”、“可落地”、“可運營”的建設(shè)管理原則。通過提供數(shù)據(jù)BP咨詢服務(wù)，并搭建企業(yè)級數(shù)據(jù)研發(fā)和治理平臺、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理運營平臺，使數(shù)據(jù)飛輪能夠貫穿企業(yè)數(shù)據(jù)集成、開發(fā)、服務(wù)、消費全鏈路，并持續(xù)輸出應(yīng)對各環(huán)節(jié)潛在卡點的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)和問題應(yīng)對能力，實現(xiàn)構(gòu)建可驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展的企業(yè)數(shù)據(jù)“供應(yīng)鏈”體系。

以大數(shù)據(jù)研發(fā)治理套件DataLeap為例，它能幫助企業(yè)快速完成數(shù)據(jù)集成、開發(fā)、運維、治理、資產(chǎn)、安全等全套數(shù)據(jù)中臺建設(shè)，提升數(shù)據(jù)研發(fā)效率、降低管理成本；在此基礎(chǔ)上，它還能憑借更細(xì)粒度的行、列權(quán)限控制，表及字段級別的血緣管理等，最大限度保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

當(dāng)前，國內(nèi)消費行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)進入新階段，從中國連鎖經(jīng)營協(xié)會與麥肯錫共同發(fā)布的《2022年中國零售數(shù)字化白皮書》可以窺見：中國零售業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程已經(jīng)從信息化到線上化、智能化再到平臺化生態(tài)化；目前，有65%的企業(yè)處于2.0線上化時代，10%的企業(yè)處于3.0智能化時代。

而數(shù)據(jù)飛輪，正在成為推動企業(yè)數(shù)字化進程的有效模式。

崔歡歡