新冠疫情，让消费者行为发生颠覆性改变的同时，也在加速企业数智化转型的进程。面对增长挑战，全球商业面临重塑，企业的“数智化”转型成为必然趋势，建立自己的数智化核心内驱力成为企业刚需。因此，企业纷加码布局搭建数据平台台，以期实现降本增效。
商业活动中，数字化、智能化越来越重要，这是毋庸置疑的。“对于企业来说，数智化转型到底意味着什么，是否只要搭建了数据中台就能解决问题?”这是深演智能|品友创始人兼ceo黄晓南一直在思考的问题，尽管她十分清楚企业转型的必要性。因为她要通过不停的思考，带领深演智能沉淀出更为符合当下商业环境的产品逻辑和服务模式。 01 定义企业数智化方法论 黄晓南阐述了她对于企业数智化的理解：“数智化”，顾名思义，数字化+智能化。一方面，消费者运营数字化。在过去，企业数字化的表征可能是将广告预算挪到数字媒体。而现在2c企业都是围绕用户全生命周期进行管理和决策。其中需要明确的是，企业并不能把搭建官网、开通社交账号，就看作是实现了数字化;另一方面，企业营销的智能化。中大型企业大都面临相对复杂的业务流程，不论是搭建cdp还是dmp，万变不离其宗，目的都是用数据管理进行智能化决策，从而从数据资产中实现价值增长。 随着数据成为了重要的生产要素，企业数字资产的三大要素可以解构为“用户-触点-内容”。面对企业对更深层面的数据应用需求，深演智能基于企业数智化方法论而生的“三角魔方”，正在通过martech和大数据技术能力帮助企业解决数字化、智能化过程中遇到的难题和痛点，满足企业的关键需求。
按照深演智能的释义，企业全面数智化指的是企业“用户-触点-内容”三个环节的全面数字化智能。“这也是一个企业真正能够走向数智化并实现运用ai驱动决策的前提。”黄晓南告诉「执牛耳|数字营销技术邦」，“企业搭建自己的数据平台已经成为企业数智化转型的一个非常重要的标志。今年上半年，企业的需求比以往更为旺盛。”
02 拆解企业数智化的运转路径 根据这一数智化“三角魔方”的方法论，可以基于企业的多层业务需求，构建数字化、智能化的ai决策体系，这其中包括三个要点： 1. 生产要素标签化：企业数智化的开始，企业需要自有的第一方数据标签体系，并通过管理和加工，未来做到真正的洞察消费者内在需求，数据标签的落地化应用也十分重要，是支撑企业快速敏捷搭建业务系统的前提。 2. 数字算法化：在许多的传统行业中，比如制造、医疗等行业，大数据基础相对薄弱，标准不统一，数据质量参差不齐，数据孤岛化比较严重，很难形成闭环指导业务增长成为一大痛点。智能算法可以做的是将大数据进行预测训练产出预测模型，这也是整个系统可以指导决策的前提。 3. 企业决策智能化：基于智能算法，构建针对不同业务的预测、决策模型，企业在决策层级借助ai能力和大数据技术优化决策过程、采取相应行动并根据效果，形成决策反馈闭环。企业决策的智能化场景会日益丰富，智能化决策通过对大数据和算法模型进行不断地强化学习，从而在最佳决策序列中帮助决策者做出更加智能的决策，形成良性的学习反馈闭环，最终帮助企业实现全链路的高效决策。 “三角魔方”并不是看起来简单的三点，它涵盖了企业经营的所有活动，在任何行业都可以围绕“用户-触点-内容”构成一个核心场景。这与新零售行业中“人、货、场”的商业逻辑是一致的。
从企业数据全链路、端到端视角，将商品、品牌、渠道、营销、零售、服务等各环节进行解构，适配供应链、运营、销售等多个应用场景，每个触点不论线上还是线下，每个内容不管是商品还是创意，每一项企业的经营活动，都可以被数字化或者用数字来表达。相对许多局部数字化：如投放数字广告、进行线上直播、开发小程序以及搭建数据中台等单一的数字化活动，围绕“用户-触点-内容”形成闭环，构建智能的决策体系，才能帮助企业真正实现数据驱动下的增长。 03 中台火了，但解决业务痛点才是王道：业务中台驱动的数据中台模式 当前，企业对于能满足于将所有生产要素进行数字化管理的平台/系统的需求是十分迫切的，这种迫切需求催生了“中台”的火爆。但是很多数据管理服务商提出的中台概念，往往是现有方案的二次包装，很少是从行业和企业的业务场景出发。因此，黄晓南认为，中台其实并不是标准化的产品，也不是一种解决方案的包装话术，它是一套“数据应用机制”，通过产品能力和实施方法论来支撑和实现对业务增长的助力。
深演智能为企业数智化转型提供的数据中台+业务中台的全栈式解决方案就是围绕“三角魔方”打造的，包括一站式智能媒介管理平台alphadesk对应用户管理：全域触点管理，全链路营销增长;一站式智能企业数据管理平台alphadata对应触点管理：激活数据价值，指导营销决策;智能内容引擎cmp对应内容管理：批量创意生成，智能优化提升效果。
黄晓南表示，从短期来看，可以实现需求端和供给端的高效智能匹配，提效降本，通过人工智能数据驱动方式，在非常时期，能帮助企业进行消费刺激，拉动当前经济提升。从中长期，帮助企业打造数字化的基础设施，这也正与新基建的内核高度一致：为未来经济提升奠定坚实基础。 执牛耳了解到，深演智能服务了快消、汽车、零售、美妆、网服、金融、旅游等众多2c主流行业的头部客户上千家企业。“对我们来说，所有企业的决策只要能够被智能化和数字化，就属于公司的业务范畴。”黄晓南表示，“严格意义上来说，所有的业务模块最后会落在商业应用上。我们认为能够被数字化改造的经营活动，都可以在深演智能的产品体系中赋能商业应用。”深演智能所打造的全栈式解决方案都是围绕企业客户数据进行智能决策的平台，并不是纯it概念上的“中台”，而是更侧重业务的“中台”。“中台是什么不重要，能解决问题才是王道，产品的功能最终都需要落地到场景应用中。客户其实也不在乎概念上的区别，而是注重最终的业务增长。”深演智能的产品是基于“ai赋能决策”的核心理念而演变的。 04 布阵企业数智化转型服务之道 营销行业对于“品效”的讨论从未间断过。“对于企业来说，品效就是一条生命线，已经变成了真金白银。”黄晓南说。疫情期间，从企业的表现来看，它们不再是简单要求广告点击，也不满足于用户留资，而是考量实打实的购买，更加看重最终结果(即后端的转化)。例如，通过alphadesk可以把客户的线下&线上、公域&私域的触点进行管理，也能把程序化广告、媒体直投后台管理起来。 如何建立起长效的企业增长模式?对于大部分中国企业来说，数字化转型必定会经历一个由浅到深、由表及里的过程。黄晓南指出，企业希望每一笔投入都能尽快见效，这也是为什么企业数字化最先由“营销”环节切入，而“营销”最先从“数字广告”切入的原因。下一阶段，从增长目的出发，企业则需要从“运营”往整个“决策”环节渗透，目的是围绕消费者构建全链路的智能营销和数据驱动的增长策略。 以车企为例，消费者购车的决策链路很长，车企业务增长不仅仅体现在营销环节做得好不好，企业还希望知道4s店在哪里选址更好?供应链环节可以如何优化?研发新车产品线可以往哪些方向尝试?用户留资之后，如何判断哪些线索更重要?这些议题在ai算法为基础的智能引擎支持下，可以产生更科学的决策。从2008年公司创立至今，深演智能提供数据中台+ 业务中台的全栈式解决方案已经服务了超过70%的汽车类客户。
图：深演智能为车企搭建的数据管理平台“购车用户转化全链路”解析
黄晓南认为，企业数字化过程需要全面构建和消费者旅程的数字化，并且还需进行智能化的转型，使企业的数据被切实地用在决策上，被用在改善用户体验上，被用在强化企业核心竞争力上，这才是真正的企业数智化转型。 “所解决的问题决定了公司所在的赛道。”黄晓南一直坚信，数据和技术会改变所有企业经营的决策，这也是支撑深演智能多年来持续创新的核心能力。从adtech到martech，任一一款满足当下业务需求的技术平台如程序化广告投放、dmp、cdp、cmp的搭建，深演智能都争做“第一个吃螃蟹的公司”，“我们不会照搬某一家公司的模式，也不会拘泥于自身固有架构，我们靠颠覆自己引领行业变革。”黄晓南透露，接下来会进一步完善产品的分层，增加更多引擎，同时吸纳新型场景，从而更高效地实时部署平台。帮助企业从触点数字化、业务在线化、用户数据化和决策智能化这四个方面发力，从而推进数智化进程。
