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圆桌 | 不谈大数据: 它就是广告营销 能不能提小数据?

圆桌 | 不谈大数据: 它就是广告营销 能不能提小数据?

整理|铅笔道 记者 贾民将

导语

昨天的铅笔道有一个别致的小标签,是“2016中国企业服务峰会”的合作媒体, 还是名单中的第一名,有些小紧张 ,感谢主办方IDG、36氪对我们的宠幸。

活动的参会嘉宾业务多为企业级服务,如SaaS服务商金蝶云、纷享销客等;数据服务商GrowingIO、聚合数据等;安全服务商安全狗、青藤云安全、四叶草安全等。

这是一个圆桌论坛,讨论的问题涵盖数据产生、数据分析、数据应用等。还涉及到一些敏感问题,如大数据是否等于广告营销?现在都在提大数据,能不能做小数据?以下为具体分享内容:

圆桌 | 不谈大数据: 它就是广告营销 能不能提小数据?

四类数据公司

纪中展: 过去的论坛都是我来发问,然后每个人一圈一圈来回走下去,这可能会耽误一些时间,所以我们把这个论坛分成两个阶段,第一个阶段,每人结合大数据、 SaaS、大数据服务做5分钟演讲,超过5分钟我要抢话筒,讲广告,我也抢话筒。第二个阶段,我们就大数据,如何去分析和应用做深入的讨论。

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◆  知识分子CEO纪中展

左磊: 我是聚合数据的左磊,我们本来做API业务,所以我们跟SaaS平台有纯天然的合作关系。 举个例子,现在为在天猫、京东、淘宝开店的店铺提供CRA系统服务。比如我们的短信会嵌入到他们的SaaS系统里,为这些店铺的店铺主提供短信的发送渠道,可能店铺主会发一个短信给用户,说你的货物已经出仓,正在快递过程中。

我个人认为未来数据跟SaaS的合作,更多的还是围绕在人物画像或者精准营销方面。还是举店铺的例子,比如说一个在淘宝上卖袜子的店铺,其实袜子卖给了谁,背后究竟是学生、白领、蓝领,还是富有阶层,其实他是不知道的。未来大数据公司可能会跟这些SaaS平台结合,为他提供更多的维度、标签,我们才会知道这个人的收入水平究竟是什么样的。

纪中展:我看你们投了一个公司。

左磊: 我们投了数据分析的公司。其实我们是一个数据源公司,数据分很多层,我个人理解数据有一层叫基础架构层,其中更多的是云架构公司,阿里云、UCloud 等。第二是数据云公司,如BAT、京东等,因为每天购买、浏览、收藏,产生很多的数据。第三层是数据应用层,比如说在座的GrowingIO,我们投的公 司它更多的是把用户一些数据拿出来分析。我们在数据分析这一层并不是很擅长,所以不如找一家或投一家公司一起合作。

纪中展:谢谢!有请第二位嘉宾。

林逸飞: 大家好!我是TalkingData林逸飞,今天TalkingData解决的事情基本就是这四件:1、我们一直致力于打造开放、海量的数据合作的生态。 2、我们始终投资并且研发相应的大数据处理分析平台。3、我们非常关注专业的运营咨询或者专业的数据分析咨询业务。4、让它从01编码到最后实现业务价 值,这也是我们走过的一条路。

纪中展:谢谢!有请第三位。

张溪梦:大家好!我是GrowingIO的CEO张溪梦,我们公司专门提供互联网网站和ATP精细化运营产品的公司。

为什么要做这件事?其实很简单,刚才TalkingData的老总分析过了,大量的信息,很多运算,很高的技术,但如果本身不能变成价值和可执行的东西,它就没有最终价值。

我们今天做的工作就是利用用户基本行为的工具,来帮助一个企业做精细化运营。

实际上大家可能觉得精细化运营、大数据驱动,都挺高大上。但其实并不是,它实际上是一个企业,特别是创业型的企业必须要有的基础技能。

所以今天我们做企业,就是希望创业型企业能具备大公司分析力,帮他们做精准化运营,这就是我们今天要做的事。

蒋韬:大家好!我是同盾科技的蒋韬。同盾科技总结来讲就是数据应用和数据分析公司,我们主要帮助我们的客户解决风险识别和风险发现的问题。 同盾科技解决的问题有两大类,1、欺诈类风险。2、信用类风险。

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◆  同盾科技CEO蒋韬

欺诈类的风险包括像帐户、交易、信用卡申请这一系列的欺诈识别和发现。信用类的风险主要是对一个人过往数据的搜集整理,做一个画像,类似于信用建模的过程,这个信用建模,不光只有传统的逾期数据等,更多是在互联网上,如交易行为数据。

同盾到今天差不多有两年半的时间,我们现在是250多人,在北京、上海、深圳都有自己的团队,目前我们的客户有银行、保险、互联网金融、汽车金融、电商支付 等,各个行业都会用到,因为中国的诚信体系,都还处在非常初级的阶段。在风险识别这个层面上,数据的共享、打通已经是一个趋势,这个趋势已经不可阻挡了, 同盾也坚持这个理念。

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◆  大会现场

大数据=广告营销?

纪中展:大家先给我们四位嘉宾的第一轮演讲鼓掌。

我刚才在门口碰到一个企业,我说您是做什么的?他说是做SaaS的。我说我等一会儿要主持大数据专场,你怎么看? 他说大数据太多了,很多都是添乱的,不是帮忙的,大家怎么看这个问题?

左磊:光有了数据,数据如何跟相应行业结合,这需要打磨和时间。不断地找大数据能应用到的应用场景,这需要几年的时间,我们自己也在不断地摸索, 其实现在讲的比较多的还是大数据在广告方面的应用。

纪中展:现在感觉一听大数据,后面一定加一个营销或广告,很少有其它方面的应用,也很少场景化。现在很多人一听大数据就问你是卖广告的吗? 好象大家觉得大数据是广告公司标配,怎么能做到SaaS公司和行业标配?

林逸飞:经常听到这个问题,有几个观点跟大家分享一下。

第一、大数据干的事情,逻辑上有关联但可能无因果, 所以对数据要解决的事情,要先有一个认知,不是数据的维度、样本量越多就越好,因为很多数据当你不能识别它时,它会变成干扰量。

第二、您的观点某种意义上是正确的。 在今天,大数据不断验证稳固的领域是在广告营销层面上,但也不意味着它在其它行业没有应用。 比如我们TalkingData的服务,除了精准广告的服务,我们的行业客户也遍布了金融领域。如银行、保险、证券、资管、房地产、汽车甚至一些医疗健康公司。

第 三、我觉得有一个变化,以前广告之所以被大家认为广告,是因为它没有有效的渠道采集反馈,当我们走进移动互联网时代,这个问题就得到了很大程度的提升,也 就是说你有机会跟广告触达的对象产生互动,任何一个海量投放的效果都变成了闭环。从微观的角度讲,我可以对每一个消费者的各种广告反馈做策划,可以对某一 个区块,或者海量人群做相应的样本测试, 所以它已经不是一个传统意义上的单向投放和曝光的广告了。

张溪梦: 说起大数据,我个人认为它在技术层面有几个问题 ,第一是触及量越大成本越高,至少有存储成本和传输成本。第二是技术门槛也是越来越高、越来越复杂,现在很多需要各种混合型技术解决,这提升了企业和部门的门槛。第三是在技术上来讲,大数据本身是非常碎片化的产业,它需要各种不同的技术部门一起协作才能完成。

其实,大数据的“大”,核心还是价值上。以前我们没有足够的能力去搜集足够的信息,也没有足够的计算力处理足够的数据,导致当时的分析都很粗糙,比如市场调研,市场趋势,用小数据来预测整个大趋势,往往会产生很多的偏差。 但是今天,每一个用户的行为都能通过各种搜集手段采集到。

如此,我们就能给用户做很多定制化服务,这种服务往往就把潜在的价值,大范围地拉伸出来,这也是为什么精细化运营时,我们需要把用户做成不同的区隔、不同的群体,给他们不同的服务和不同的功能。

另外,今天的大数据我觉得还是三四年前炒作的话题,但实际上现在我们已经在很多角度把它落地,比如说市场营销、广告、物流、报销、风险控制领域,大幅度地提升了效率。

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◆  GrowingIO CEO张溪梦

蒋韬:同盾做数据生意2年多了,我们一直不敢宣称自己是大数据公司,就说自己是数据分析公司。

我们觉得做数据生意有几点最需要注意:

1、要找到一个可以落地或者是可以应用的场景,真正要在这个领域汇聚一批懂场景、懂业务的专家帮助你建立模型和应用场景。

其 实大数据的应用中,能挣钱的领域非常多,包括广告、风险、物流,甚至电影,都可以挣钱的,但是在一个领域里能做好是非常不容易的事情了,这是我们同盾 200多位同事获得的重要经验。今年我们的人数可能会扩大到700人规模,数据分析团队会扩大到200人,我们还是坚持做风险识别的事情。

2、刚刚几位老总都说了, 数据不是量越多越好,它要形成一个闭环 ,这个闭环就是数据的生命周期,从数据的搜集到数据的训练,到数据真正达标,最后跟客户形成一个互动,建立这个互动的机制需要付出极其大量的人工工作,因为你的企业客户,为什么信任你,他从中获得什么好处,都需要花大量的精力去研究探索。

3、 作为大数据企业,最需要解决的是信任感问题 ,很多做数据的企业搜集到了大量的客户的信息,怎么与客户建立这种信任感,从自身数据安全体系的建设,到与客户沟通,都需要做非常多的工作。

所以总结下来,做数据工作是很不容易的,方方面面都要做到位,才能把这个事情做好。

不提大数据,能不能做小数据?

纪中展:感觉做数据好象不太容易。台下的观众请拿手机扫描二维码,关注并且回复弹幕,然后就可以参与我们的弹幕互动了。

我们再提一个小问题,对于企业来讲,怎么去应用?很多人还是比较迷糊的。对于今天的讨论,我想再提一个问题,怎么保证数据安全,怎么去做数据分析,怎么去做数据应用? 当我们现在都在提大数据的时候,能不能做小数据?能不能做精准数据?我们几位可以先讨论一下。

蒋韬:其实刚刚纪总问的问题,我已经讲了一些了, 数据其实量不在大,还是在于精准地搜集、精准地运用、应用以及整个数据流程的打通和闭环的打通,我觉得这中间确实需要花非常多的工作。

从 风控的角度来举例,比如客户申请贷款的流程,我们帮别人做小额消费信贷的自动化风险识别和审批,别人提交给你一些个人信息和资料,你怎么能够在秒级甚至是 毫秒级做识别,技术方面今天很多公司都已经解决了。真正的问题是你给别人做识别以后,别人的放款数据、逾期数据为什么要给到你?你没有这些数据的话,怎么 对模型做修正?

所以你需要不断开发各种创意性产品,在解决客户问题的同时也能搜集到这些数据,这个过程中需要很多创造性工作,比如运营的工作,这看上去是很耗体力和精力的事情,甚至得不偿失,但是把整个闭环打通,我就会觉得很有价值。

张溪梦:从业务端讲一下,我觉得每一个企业如何用数据,其实这不是一个主要的问题,我觉得每一个企业如何把自己的业务做好,把运营做好,才是重要的问题。

数据方面能从多种角度辅助,从精益创业中来讲。

一、你要有一个很好的概念;二、能迅速地把它落地实施;三、要有正确的数据用以判断这个新概念和产品是否有很好的反馈。这是一个非常正向的反馈机制。

刚才诸位老总提到的闭环机制,我觉得一个企业用数据之前先思考它是否有闭环的可能。 我觉得每一个企业都有闭环的可能,闭环得越快效率越高,产生的价值越高。

另外,今天很多互联网企业都是数据公司,用户信息怎么用?

第一点,我们必须要在商业模式上跟用户保持透明,让用户知道这些数据用在什么方面,比如说我们公司只是提供分析工具或者产品。

第二点,我觉得在技术上,我们必须要加强在运维、数据运营、数据安全、系统安全级别的很多工作,这也是很多做SaaS企业必须要做的工作。实际上今天,在云的很多厂商里,已经提供了这种类似的服务。

第三,我个人认为可能也是时间的问题,政府也好,社会也好,需要有一套正确的制度来做到一定的规范性和规划性。这一点欧洲那边做得非常严密,甚至他们上一个网站,都要用户的Cookies,都要用户签字。

最后讲一点,数据的隐私和数据的价值处于数据的两端,如果想把我们的效率提高很多,个人就要放弃一些隐私,这是矛和盾的关系,应该有一个正确的平衡。

数据处理的4个阶段

林逸飞:我用刚才主持人号召大家发弹幕的过程来讲一下整个数据的处理,无论是政府还是企业,都要经历4个特别粗糙的阶段。

1、 大家关注这个二维码?解决什么问题?数据能收得上来,数据有一个通道 ,今天我们跟数据打交道,由于互联网的出现包括Wi-Fi的普及有很多通道。“麻烦你用微信关注这个微信号”这是一个很重要的动作,是与用户的沟通过程。

2、 大屏干了一件事,看得见 ,这个过程挺重要的,有挺多数据拿上来根本看不见,这个过程我们需要看什么样的数据,什么样的形式展现出来还是蛮讲究的。

3、 其实大屏还要做一件事还要理得清 ,这些事情走过路过就完了。

4、 最后还有一件事,还要用得上,我到底拿这些数据干什么用? 也许我只是为了秀一下,也许我在做一些热点分析。

但是到用得上之后返回来,又回到了收得上来的事,因为今天我们始终讨论的是闭环,也就是说我做了营销或者行业上的举措以后,一个反馈下去了,但我要通过什么样的渠道把这一次的干扰动作做为一种数据又收上来,然后再细化这四个过程。 数据的搜集、共享、安全在这4个环节中无处不在。

所以我觉得政府排在第一个阶段,先让大家能看得见,所以他们还在收得上来和看得见的过程里面建设。

纪中展:希望我们今天的讨论能让政府看得见。

左磊:个人隐私本身就是很敏感的话题,移动互联网让政府或者垄断行业掌握的数据,让很多的创业公司也能掌握,很多小的创业公司的App爆火了,几个月的时间就可以有上亿的用户。

我认为大数据最终是让我们的生活变得更方便,好比芝麻信用,大家之前有说过芝麻信用750分以上可以用来申请签证,我认为这就是一个很好改进, 我们要申请签证,本来要到公司开在职证明、收入证明等一大堆资料,而今天的芝麻信用就节省了很多时间和精力。

当然你也可以选择不共享这个数据,那你这个体就会像一个信息孤岛一样,没有方式Touch到你的话,你也很难享受到这种生活的便利,所以我觉得这个事情要看用户自己的想法,我个人觉得现在我们中国的创业公司还是有自己的道德底线,用户的数据也并不会被滥用,更多的还是在内部做一些算法,做一些模型。我觉得总体来说数据开放共享是一个大的趋势,可能未来法律或者政府也会在这方面做一些把控。

纪中展:今天我们一直在讨论SaaS和大数据的关系,大数据的获取、分析和应用。因为时间关系,我们就到此结束,掌声送给台上的四位嘉宾。

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