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    五位創(chuàng)始人聊數(shù)據(jù):現(xiàn)實(shí)中的服務(wù)與應(yīng)用

    億歐 2017-08-16 08:17:48

    8月10日下午,億歐B2B子欄目在上海舉辦了“數(shù)據(jù)賦能—企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用之道”垂直沙龍,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人蘇春園、戈壁創(chuàng)投管理合伙人朱璘、帆軟軟件聯(lián)創(chuàng)陳炎、駐云科技創(chuàng)始人蔣爍淼、Chinapex創(chuàng)略創(chuàng)始人Jimmy Hu、驛氪創(chuàng)始人閔捷、奧凱大宗創(chuàng)始人白睿均有到場分享其對于數(shù)據(jù)服務(wù)市場的演變和理解。

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    以下是圓桌嘉賓的演講速記,經(jīng)億歐整理編輯,供行業(yè)內(nèi)人士參考。

    注:參與圓桌討論的嘉賓有觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人蘇春園、戈壁創(chuàng)投管理合伙人朱璘、駐云科技創(chuàng)始人蔣爍淼、Chinapex創(chuàng)略創(chuàng)始人Jimmy Hu、奧凱大宗創(chuàng)始人白睿,主持人為億歐B2B頻道副主編黃志磊。

    主持人:剛剛我們聊了很多關(guān)于數(shù)據(jù)分析的方法。但是俗話說,醫(yī)者不能自醫(yī),你們自己在數(shù)據(jù)分析當(dāng)中是服務(wù)方,那你們自己企業(yè)內(nèi)又是怎么做數(shù)據(jù)分析的?會用哪些數(shù)據(jù)分析方法?

    白睿:奧凱大宗做垂直行業(yè),塑料化工行業(yè)大約有兩三萬億的市場空間,存量的客戶群體大概有三四十萬家,我們所有的客戶都是B2B類型客戶,沒有B2C客戶,B2C客戶可能會更感性一點(diǎn),但B類客戶是很理性的,它們對數(shù)據(jù)價(jià)值獲取和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度要求的會更高。我們的數(shù)據(jù)分析主要分為三個過程:

    第一步,通過平臺交易我們產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),同時(shí)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集和整合行業(yè)內(nèi)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源,對所獲取的數(shù)據(jù),一方面為我們的交易做決策,另一方加工成數(shù)據(jù)產(chǎn)品,服務(wù)行業(yè)內(nèi)從業(yè)人員。

    第二步,我們在一些業(yè)務(wù)的核心流程上應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行模型。這些建模與其它行業(yè)不太一樣,比如我們前幾天所建的風(fēng)控模型——它是多維度的用戶場景模擬,以風(fēng)控為核心點(diǎn),把相關(guān)業(yè)務(wù)方全部考慮進(jìn)來,包括供給方,倉儲和物流等。整個模型都是動態(tài)的,它要去動態(tài)的平衡每個訂單經(jīng)過每個節(jié)點(diǎn)流的時(shí)候,盈利和風(fēng)險(xiǎn)比例系大小,從而使我們在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下,實(shí)現(xiàn)利潤最大化。

    第三步,我們會在一些可應(yīng)用的場景實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)。比如最近倉儲的定價(jià)策略,物流的價(jià)格指數(shù)。大家都知道物流的波動頻率很低的,但是它會隨著季節(jié)和節(jié)假日的變化。對于我們整個區(qū)域來講,區(qū)域內(nèi)各塊的運(yùn)營時(shí)常會出于不平衡狀態(tài)。這時(shí)候我們通過數(shù)據(jù)分析,生產(chǎn)一個可控的產(chǎn)品,幫助客戶更好地達(dá)成交易。

    蘇春園:觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)提供新一代的一站式商業(yè)智能產(chǎn)品,過去10年我們都在幫助企業(yè)做經(jīng)營決策方面的數(shù)據(jù)分析,也正好自己也有這方面的一些經(jīng)驗(yàn)。第一個例子,在做觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)之前,我是一家全球主要商業(yè)智能公司中國區(qū)的研發(fā)總裁,團(tuán)隊(duì)有三百多人。每天每個工程師都要寫大量的代碼,經(jīng)過持續(xù)測試看有沒有缺陷。

    所有這些會被記錄下來,然后被分析,做實(shí)時(shí)的預(yù)警,我在周一就會收到報(bào)告,哪幾個產(chǎn)品,哪幾個團(tuán)隊(duì)的哪些代碼老是出問題,主要因?yàn)槭裁丛驅(qū)е?,以后又該如何提升。第二個例子,每次在做產(chǎn)品發(fā)布的時(shí)候,我們會做全球范圍內(nèi)的全員測試(All-hands test)。財(cái)務(wù)部的同事做財(cái)務(wù)分析,市場端、銷售端、產(chǎn)品研發(fā)部門,乃至CXO,每個人都會作為終端用戶去建立自己的分析,跑完了24小時(shí)的測試,最后檢查有沒有問題,如果有問題的話,即刻解決。

    蔣爍淼:駐云科技會自己構(gòu)建一個平臺,我們很多的業(yè)務(wù)都發(fā)生在線下而不是線上,但線下業(yè)務(wù)很難數(shù)字化,因此對于我們來說,最重要的是如何把線下發(fā)生的事情線上化,這個過程中我們會用到大量數(shù)據(jù)工具,我們選擇數(shù)據(jù)工具的方式是,在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的一瞬間就直接對應(yīng)數(shù)據(jù)的意義,因此我們在做用戶的時(shí)候,用了一個很特殊的數(shù)據(jù)庫——持續(xù)數(shù)據(jù)庫。我們發(fā)現(xiàn)整個系統(tǒng)其實(shí)不需要數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)脫敏和數(shù)據(jù)抽取,因?yàn)闃I(yè)務(wù)模式已經(jīng)決定了數(shù)據(jù)的最終結(jié)果。

    我們會給每一個服務(wù)人員都進(jìn)行數(shù)據(jù)畫像。我們在服務(wù)過程中,會根據(jù)員工的評價(jià),當(dāng)前工作的負(fù)載,自動生成一個數(shù)據(jù)評價(jià)體系。事實(shí)上,在我們公司很難實(shí)現(xiàn)所謂的濫竽充數(shù),因?yàn)榫退闼軙vPPT,但是沒有工作能力的支撐還是不行。另外還有一個衡量標(biāo)準(zhǔn),就是每一個公司數(shù)據(jù)化決策的能力。

    Jimmy:創(chuàng)略中國具體還是靠數(shù)據(jù)化營銷,我們的數(shù)據(jù)產(chǎn)品自己也用。一方面,實(shí)時(shí)的行為數(shù)據(jù),用可視化進(jìn)行分析與展示,我們在產(chǎn)品里面,有個ID匹配,打通他們部門,打通后進(jìn)行360度畫像,接下來有客戶分析,事件分析,客戶分層等等。這個AI模型我們自己不用,但是我們有一些客戶,比如金融客戶,基本上都會涉及到基礎(chǔ)組合、深度學(xué)習(xí)的一些模型,是直接給他按照應(yīng)用場景來調(diào)的。說這個就是預(yù)測客戶流失率或者是客戶生命周期價(jià)值,最終他們應(yīng)用到各種生命周期和營銷個性化的方面。

    主持人:這邊問一下朱總,如果你看企業(yè),會看企業(yè)經(jīng)營哪方面數(shù)據(jù)呢?

    朱璘:從AI也好,大數(shù)據(jù)也罷,其實(shí)本質(zhì)上它是工具,我更關(guān)心的是他們對于工具使用的意識和使用的方式方法,業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化和產(chǎn)生數(shù)據(jù)的質(zhì)量,特別是當(dāng)AI工具成立之后,應(yīng)用的效率會得到很大的提升。

    舉個例子,比如我們看到很多的傳統(tǒng)行業(yè),比如途牛,傳統(tǒng)旅游,它們哪一些業(yè)務(wù)要進(jìn)行數(shù)據(jù)化?數(shù)據(jù)化到什么程度?為什么數(shù)據(jù)化?這個是蠻重要的。所以我覺得你打算怎么做,做到什么程度,這個是我非常關(guān)心的。賺多少錢利潤多少,都不是最關(guān)鍵的。關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)源,這個對業(yè)務(wù)提升上是有幫助的。

    其實(shí)說到這個,VC對于這個關(guān)注比較低的,畢竟還有很多主觀因素在里面。但是對沖基金,現(xiàn)在基本上華爾街都擁有自己的數(shù)據(jù)模型,基金經(jīng)理的價(jià)值越來越低,因?yàn)榻灰椎钠贩N就是數(shù)據(jù),你跟CEO溝通的,判斷的素材都是數(shù)據(jù),如果這樣的話,人相對于機(jī)器沒有任何優(yōu)勢,除非有很多主觀因素在里面。

    主持人:數(shù)據(jù)服務(wù)中我們遇到過哪些坑?在教育客戶上是否會改變客戶想法?

    朱璘:客戶想法沒有對和錯的,更多的是客戶需求在這邊,行業(yè)發(fā)展在那邊,你在現(xiàn)金和未來之間怎么做平衡。我不能把公司所有的錢都拿去賺快錢,我沒有研發(fā)沒有未來。但也不能說我就是要等到那一天我才有飯吃。

    Jimmy:從一個客戶的模型應(yīng)用的話,可能會碰到一些不匹配的應(yīng)用場景。但是在這個領(lǐng)域里面,我們有自己的做法,不是他需要什么就幫他做什么。而是說如果他有這個特殊需求,如果是在我產(chǎn)品里面的環(huán)節(jié),我可能就會把優(yōu)先級提高一點(diǎn),但是不會為他定制化的。

    蔣爍淼:我再補(bǔ)充一句,我不支持私有云,不支持?jǐn)?shù)據(jù)清洗,更不支持BI。但是如果客戶有需求,我還是會賣給他。我現(xiàn)在有兩種不同的心態(tài),一種是我會用自己的理念觀點(diǎn)去打動對方的董事長、CEO,但也會有客戶就是要上個BI,要有這個預(yù)算,我干嗎不做呢?包括今天我剛剛看了一個很大型的超商,花了很多錢上了一套SAP的ERP系統(tǒng),但現(xiàn)在只有財(cái)務(wù)模塊用起來了,其他模塊都用不起來。企業(yè)服務(wù)商要真正地為客戶考慮,就像馬老師說的,不能把梳子賣給和尚。你要為客戶考慮,也要考慮自己的利益平衡。但客戶不一定是真的不懂,他也許現(xiàn)在真的需要那些現(xiàn)實(shí)的東西,我們就要把他需要的東西賣給他。

    蘇春園:第一個是客戶的預(yù)期管理與溝通,在認(rèn)知上有些潛在誤區(qū)很正常,包括我們服務(wù)過的大量全球與中國的五百強(qiáng)客戶,都會經(jīng)常碰到一個問題,客戶希望用了BI之后,決策可以更智能,這個不是不可能,但前提是需要先有足夠的投入做好基礎(chǔ)工作。比如我們現(xiàn)在做的智能化的數(shù)據(jù)分析,會需要客戶能夠在數(shù)據(jù)對接、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備以及數(shù)據(jù)分析場景構(gòu)建上面有足夠的認(rèn)知與投入,而不是只想看到分析決策的那一刻。只有前面80%的工作最扎實(shí)了,最后20%的決策才能容易,當(dāng)然,我們觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)也針對性的提供了一系列的產(chǎn)品,使得前面80%的工作可以非常的高效和容易。

    第二個是關(guān)于如何有節(jié)奏的推進(jìn),之前我們碰到不少客戶希望一步進(jìn)入到“企業(yè)級”數(shù)據(jù)分析,成為全員數(shù)據(jù)驅(qū)動的2.0公司,業(yè)務(wù)部門都調(diào)動起來,給足預(yù)算和優(yōu)先級,一次性大量人力物力的投入,但幾個月之后,就發(fā)現(xiàn)其實(shí)不是那么回事了。以我們的經(jīng)驗(yàn),在今天去構(gòu)建數(shù)據(jù)分析能力,我們尤其推崇互聯(lián)網(wǎng)式的迭代,先實(shí)現(xiàn)quick-win(速贏),然后再根據(jù)業(yè)務(wù)快速延展。從某一個或一類業(yè)務(wù)場景、從某一類具體的角色或部門、某一個或幾個具體的業(yè)務(wù)問題入手,快速構(gòu)建分析,再進(jìn)一步延展和迭代,最后自然而然的構(gòu)建了整個企業(yè)級的分析決策體系。而觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)從產(chǎn)品上也是基于這個思路,讓企業(yè)非常容易和快速的看到數(shù)據(jù)的價(jià)值,然后再往縱深拉動到更多場景。

    白睿:我在公司內(nèi)部有兩個原則,第一個是如果數(shù)據(jù)能幫助我決策,在我的交易里面能產(chǎn)生收益,那我就自己用。第二個如果這個數(shù)據(jù)能生成數(shù)據(jù)化產(chǎn)品,能夠變現(xiàn),那我就賣給客戶。總之,這個東西我不會白做。因?yàn)檎f實(shí)話,B2B行業(yè)可以說是非常非常低端,需要我們向市場推出更多的工具化產(chǎn)品,所以我們是按照客戶今天的需求,不會超出客戶的需求,明天他要什么我再幫他做,我不會做超前市場的產(chǎn)品。

    我們母公司是遠(yuǎn)大集團(tuán),遠(yuǎn)大2007年進(jìn)入大宗交易。當(dāng)時(shí)它就是找了一個大宗交易所當(dāng)學(xué)徒工,幫它搭建了整個體系,他在去年收購了一家專門做技術(shù)的數(shù)據(jù)公司,叫小遠(yuǎn)科技?,F(xiàn)在它利用系統(tǒng)和量化工具,做“期”、“現(xiàn)”結(jié)合業(yè)務(wù),它的業(yè)務(wù)基本上90%的利潤來自于它的商品市場,這就是它比傳統(tǒng)的貿(mào)易企業(yè)先進(jìn)之處,這個就是數(shù)據(jù)的魅力。

    我現(xiàn)在能告訴客戶的是,我能給你一些數(shù)據(jù)化工具,你可以做一些期現(xiàn)的操作,比如說跨期、跨品種、跨區(qū)域的,我們可以給他提供一些簡單的推薦,比如PP、PE。其實(shí)聚烯烴和丙烯中間是有價(jià)值差的,長時(shí)間來看,價(jià)格是圍繞價(jià)值波動的,當(dāng)所謂的內(nèi)八角或者外八角出來的時(shí)候,它一定有買或者是賣的機(jī)會的。這時(shí)候從曲線圖上來看,期和現(xiàn)是有價(jià)值差的,里面有一系列的成本可以計(jì)算。我們做了一個工具,把期現(xiàn)貨時(shí)間差的倉儲、資金占用成本都計(jì)算出來,這樣用戶就一目了然的從我們工具化的曲線圖產(chǎn)品中發(fā)現(xiàn)套利機(jī)會。

    主持人:數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新價(jià)值還有哪些值得挖掘?

    白睿:在我們這個領(lǐng)域,談不上創(chuàng)新,所有的挖掘點(diǎn),其實(shí)已經(jīng)全部在做了。這個里面,我們的數(shù)據(jù)點(diǎn)可能有幾百個,甚至更多,現(xiàn)在B2B行業(yè)在不停的做一件事情,把不同的數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性找出來,然后這些相關(guān)性到底對業(yè)務(wù)會產(chǎn)生什么樣的影響,這些相關(guān)性會導(dǎo)致客戶的行為發(fā)生哪些變化,全部找出來,理清楚。基于此我們不斷的篩選分析,我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)貿(mào)易交易效率低,可能會與我們的交易效率差一個時(shí)代,也就是說我們至少能提升傳統(tǒng)貿(mào)易的效率,不說十倍級,至少五倍級,在這個領(lǐng)域B2B就有足夠的優(yōu)勢打敗對手。

    B2B用戶畫像背后其實(shí)是不太一樣的,沒有一個交易行為一模一樣的用戶,它總是會有一些差別的。找出那些細(xì)節(jié)的東西,是很重要的,我覺得在這個方向,我們會做一些嘗試、創(chuàng)新和優(yōu)化。

    蘇春園:很好的問題,有很多點(diǎn)可以聊。以我們觀遠(yuǎn)團(tuán)隊(duì)之前服務(wù)過的星巴克咖啡、KFC等品牌為例,在未來我們想象下,是否可以通過數(shù)據(jù)分析解決這樣一個業(yè)務(wù)場景?比如當(dāng)溫度超過35度以上,這個的天氣數(shù)據(jù)現(xiàn)在都很準(zhǔn)確提前可以拿到,根據(jù)某個門店所處的區(qū)域、各個產(chǎn)品線SKU的過往銷售情況,如果是周末時(shí),天氣超過這樣一個溫度,它哪些冰飲產(chǎn)品在銷售趨勢上會有哪一些顯著上升的特征,再結(jié)合具體庫存情況,就比較容易能得出應(yīng)對的決策建議,這個不可能100%準(zhǔn)確,但商業(yè)上其實(shí)也不需要100%準(zhǔn)確。

    如果可以將庫存脫銷優(yōu)化提升1%,那么對于星巴克全球來說,這就是很大的商業(yè)提升。而這個問題是傳統(tǒng)商業(yè)智能沒有解決好的問題,但在未來我們可以看到新一代的智能分析將往這個趨勢去發(fā)展。這也是我們觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)在做的很多創(chuàng)新,原來是商業(yè)智能1.0,未來的5-10年我們覺得商業(yè)智能將會是真正的智能。

    蔣爍淼:我順著這個例子說,與外婆家創(chuàng)始人吳國平聊過,他說有一件事情的轉(zhuǎn)變對餐飲行業(yè)有重大的影響,就是整個供應(yīng)鏈從線性轉(zhuǎn)變成網(wǎng)狀,當(dāng)供應(yīng)鏈有足夠的彈性和能力的時(shí)候,數(shù)據(jù)自然而然就會有優(yōu)化菜品的過程。否則比如說豆子,倉庫倉儲本身沒有優(yōu)化,豆子放在倉庫跟店鋪有什么區(qū)別呢?就是減少一些物流流程罷了。所以在我看來未來一定要做智能化的商業(yè)決策,深度學(xué)習(xí)背后的本質(zhì)有個核心要破解的東西,每個行業(yè)要解決的問題,整個行業(yè)最垂直要解決的問題,就是向量化。

    我們今天做的事情是調(diào)度服務(wù)工程師,還是用數(shù)據(jù)權(quán)重,數(shù)據(jù)積累不夠。比如我認(rèn)為這個人比較資深,權(quán)重高,這個人不資深,權(quán)重低,誰說的呢?說不定剛剛畢業(yè)的畢業(yè)生更牛。所以說未來我們把每個人的能力值變成向量表示,最后去訓(xùn)練,訓(xùn)練的結(jié)果是讓機(jī)器進(jìn)行用人調(diào)度,回過頭來,就能更精準(zhǔn)的找到能解決問題的人,系統(tǒng)通過向量化分析,然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,最終產(chǎn)生結(jié)果。

    這個話題再引申,我們今天做的事情,不要線性地從數(shù)據(jù)出發(fā),如果今天這個事情能解決,為什么要用數(shù)據(jù)?如果我們這個數(shù)據(jù)能夠更好地幫助解決問題,那就用數(shù)據(jù)優(yōu)化,要從這個點(diǎn)出發(fā)思考問題。

    Jimmy:比較實(shí)際一點(diǎn),最近在看的數(shù)據(jù)洞察。舉個實(shí)際例子,一個客戶,中國人壽,它有很多本地?cái)?shù)據(jù),有另外一部分,是呼叫中心的,目前用科大訊飛變成文字的,但是這些文本沒有變成公司業(yè)務(wù)的“洞察力”,我們的創(chuàng)新方式是用開源框架去解決洞察力的問題。

    朱璘:我說說挑戰(zhàn)吧,我覺得機(jī)會大家都看得到,挑戰(zhàn)在幾個方面,以中國數(shù)據(jù)商業(yè)現(xiàn)狀來看,產(chǎn)品化是個大問題,最大的麻煩點(diǎn)在于服務(wù)項(xiàng)目太多,我覺得大家招人方面還是很痛苦的。原來沒有大數(shù)據(jù)工具,可能要雇十個人,現(xiàn)在要雇六個人,但依舊是重投入的運(yùn)營體系跟框架。

    這個問題的原因主要還是客戶的需求,客戶在行業(yè)里面,數(shù)據(jù)的不規(guī)范、不干凈、不結(jié)構(gòu)化,當(dāng)然這對于數(shù)據(jù)分析企業(yè)也是一個機(jī)會,因?yàn)檫@樣企業(yè)服務(wù)公司才會去做,這是很大的挑戰(zhàn),如果誰能解決這個問題的話,會是很大的機(jī)遇。

    第二個還是行業(yè)垂直價(jià)值,在座各位都有自己垂直行業(yè)性,在自己的行業(yè)里面深挖,才能把產(chǎn)品化問題解決,商業(yè)價(jià)值得依賴于主要產(chǎn)品。目前戈壁資本看數(shù)據(jù)分析的項(xiàng)目,現(xiàn)階段我覺得要投資還得看團(tuán)隊(duì),因?yàn)橛幸恍?shí)際的問題確實(shí)是解決不了的,比如客戶對于定制化的需求,不是想改就改的,更多的是團(tuán)隊(duì)對數(shù)據(jù)服務(wù)的理解,當(dāng)業(yè)務(wù)和產(chǎn)品體系都成熟之后,才會是投資判斷的節(jié)點(diǎn)。

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