數(shù)字化高速發(fā)展的今天，企業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也在與日俱增，很多企業(yè)面臨著各式各樣的數(shù)據(jù)處理與分析難題，不知道該如何正確處理分析數(shù)據(jù)。在這種情況下，商業(yè)智能（BI）對(duì)企業(yè)決策發(fā)展的重要性愈發(fā)突出。
今年3月1日，杭州星云數(shù)字科技有限公司（下稱(chēng)“星云有客”）宣布完成A輪億元融資，由高瓴創(chuàng)投、IDG資本聯(lián)合領(lǐng)投，老股東聯(lián)想創(chuàng)投跟投。加上近期宣布完成4000萬(wàn)元的天使輪和Pre-A輪融資，星云有客短短半年內(nèi)已經(jīng)連續(xù)完成3輪融資。
僅2022年，商業(yè)智能（Business Intelli-gence，簡(jiǎn)稱(chēng)：BI）企業(yè)便有觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)、數(shù)說(shuō)故事、新略數(shù)智、海致BDP等均獲得了超過(guò)億元融資。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，商業(yè)智能領(lǐng)域從2021年下半年至今累計(jì)融資超過(guò)20億元。
商業(yè)智能企業(yè)頻繁獲得資本和巨頭青睞的背后，是各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已迫在眉睫。根據(jù)中國(guó)信通院數(shù)據(jù)，2005~2019年產(chǎn)業(yè)數(shù)字化復(fù)合增速達(dá)24.9%，高于同期GDP增速，行業(yè)數(shù)字化加速滲透。
商家的“高級(jí)分析師”
對(duì)于經(jīng)營(yíng)服裝廠的張超來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析是他最為迫切需要的。張超透露，自己在廣州有3家服裝工廠，為上百個(gè)小商家進(jìn)行供貨，近幾年也通過(guò)一些C2M平臺(tái)直接面向消費(fèi)者。而當(dāng)用戶(hù)數(shù)據(jù)變得龐大而復(fù)雜起來(lái)，張超開(kāi)始“接不住”了。
像張超這樣，對(duì)海量數(shù)據(jù)束手無(wú)策，無(wú)法分析、無(wú)法得出有效結(jié)論的商家并不在少數(shù)。從經(jīng)營(yíng)鏈路上講，首先是廣告投放、引流獲客的成本，近幾年，隨著公域流量見(jiàn)頂，成本在逐漸飆高，怎么通過(guò)數(shù)據(jù)分析高效獲客？其次，當(dāng)有了用戶(hù)數(shù)據(jù)之后，怎么有效利用，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題進(jìn)行糾正、洞察趨勢(shì)為下一步經(jīng)營(yíng)進(jìn)行指導(dǎo)？
在業(yè)務(wù)層面，BI為平臺(tái)和商家提供從引流、廣告投放、圈人群包、用戶(hù)分析、渠道分析、選品分析，包括行業(yè)熱點(diǎn)分析、供應(yīng)鏈分析以及指導(dǎo)，簡(jiǎn)單說(shuō)，BI讓每個(gè)商家擁有了一位高級(jí)數(shù)據(jù)分析師。
比如，在選品階段，BI平臺(tái)根據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)和企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，為商家提供新品、爆品、打折促銷(xiāo)、直播等多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分析，以幫助商家科學(xué)找到適合自己用戶(hù)畫(huà)像的品類(lèi)。
據(jù)了解，在眾多BI數(shù)智廠商中，主要分為兩種類(lèi)型：一種是PaaS平臺(tái)提供底層數(shù)據(jù)分析能力，一種是SaaS平臺(tái)提供成熟的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。
舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)明PaaS與SaaS的區(qū)別，比如在廣告投放，圈人群包時(shí)，SaaS產(chǎn)品會(huì)根據(jù)過(guò)往數(shù)據(jù)，給出成型的人群包供商家選擇，類(lèi)似“20~25歲一線城市男”等人群包，這些人群包是固定的，供商家選擇。而PaaS平臺(tái)可以讓企業(yè)根據(jù)自己的需求去自定義，在海量人群中“撈”出自己想要的，比如奢侈品品牌可以圈出“30天內(nèi)瀏覽和購(gòu)買(mǎi)過(guò)愛(ài)馬仕的人”，這個(gè)定向是非常精準(zhǔn)的。
全鏈路數(shù)字化價(jià)值爆發(fā)
根據(jù)《2021年中國(guó)BI商業(yè)智能應(yīng)用實(shí)踐白皮書(shū)》中數(shù)據(jù)顯示，2020年國(guó)內(nèi)整個(gè)BI市場(chǎng)規(guī)模約60億~70億元，預(yù)計(jì)到2025年，中國(guó)商業(yè)智能軟件市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到13.3億美元，未來(lái)5年整體市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率為17.9%。
有業(yè)內(nèi)相關(guān)機(jī)構(gòu)作出預(yù)判：“中國(guó)數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能的市場(chǎng)才剛剛開(kāi)始。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是未來(lái)十年中國(guó)經(jīng)濟(jì)的最大主題，而B(niǎo)I是其中最確定的剛需之一。
一方面，成立5～10年間的各行業(yè)新經(jīng)濟(jì)企業(yè)，都需要從0到1構(gòu)建數(shù)據(jù)分析與決策的能力；另一方面，數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能的需求在全面進(jìn)入‘2.0業(yè)務(wù)決策時(shí)代’，大型企業(yè)正在普遍面臨BI產(chǎn)品升級(jí)需求，迫切地希望引入讓廣泛的業(yè)務(wù)用戶(hù)能用起來(lái)的BI產(chǎn)品與能力。
這說(shuō)明該行業(yè)增長(zhǎng)空間依舊很大，而無(wú)論是什么類(lèi)型的平臺(tái)，能夠在如此短的時(shí)間內(nèi)“集體”受到資本的青睞，不止因?yàn)樾袠I(yè)空間，而是行業(yè)發(fā)展已經(jīng)到了一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。從商業(yè)的角度出發(fā)，這些BI廠商都在做一件事，那就是：全鏈路、全觸點(diǎn)的數(shù)字化。
在過(guò)去的傳統(tǒng)商業(yè)中，這幾個(gè)部分相互割裂，而數(shù)據(jù)平臺(tái)的介入，正在重構(gòu)人、貨、場(chǎng)。
以數(shù)據(jù)增長(zhǎng)服務(wù)商Growing IO舉例，其在與漢光百貨合作的案例中發(fā)現(xiàn)，很多用戶(hù)喜歡在漢光百貨的微信小程序中直接搜索口紅色號(hào)，而非品牌。但小程序中并沒(méi)有對(duì)應(yīng)的搜索結(jié)果，也有些用戶(hù)習(xí)慣輸入英文，小程序內(nèi)卻沒(méi)有英文模糊搜索體系，用戶(hù)常因?yàn)槠磳?xiě)錯(cuò)誤一個(gè)字母而搜索不到心儀產(chǎn)品。
這些是之前未被發(fā)現(xiàn)而被浪費(fèi)的流量，但其實(shí)可以通過(guò)分析用戶(hù)搜索數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化和利用。所以雙方?jīng)Q定，讓用戶(hù)直接搜索色號(hào)找到口紅，同時(shí)優(yōu)化了模糊搜索的兼容性，最終使得搜索效率提升40%左右。
這樣的生態(tài)建成，意味著企業(yè)不再受平臺(tái)掣肘，有更大的選擇權(quán)，同時(shí)離消費(fèi)者更近，無(wú)論是公域引流還是私域盤(pán)活，數(shù)據(jù)的價(jià)值和意義都在變得更具有指導(dǎo)性。
讓數(shù)據(jù)回歸服務(wù)
行業(yè)利好、應(yīng)用爆發(fā)的同時(shí)，一段新的挑戰(zhàn)和難點(diǎn)正需要跨越。應(yīng)用層面，BI行業(yè)正在發(fā)生“從IT到業(yè)務(wù)，從報(bào)表到?jīng)Q策”的變革。
過(guò)去若干年里，企業(yè)使用BI制作大量的報(bào)表，老板、業(yè)務(wù)人員忙著看報(bào)表，80%的時(shí)間耗在提取數(shù)據(jù)、對(duì)數(shù)據(jù)口徑等繁瑣事務(wù)上。但始終沒(méi)有讓業(yè)務(wù)用起來(lái)，真正為業(yè)務(wù)賦能。這使得業(yè)務(wù)人員與IT技術(shù)人員難以高效協(xié)作，新技術(shù)/系統(tǒng)未能真正令業(yè)務(wù)用起來(lái)，帶來(lái)真正的回報(bào)，反而增加了冗余的成本與人力，這是傳統(tǒng)BI產(chǎn)品的桎梏。
技術(shù)層面，隨著5G、云計(jì)算、AI等技術(shù)的發(fā)展，BI的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了幾個(gè)階段的變化。
有報(bào)告明確指出，增強(qiáng)型分析功能是 BI產(chǎn)品發(fā)展最重要也是最顯著的發(fā)展趨勢(shì)之一，其原因并不難理解：當(dāng)前企業(yè)使用的數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜度已經(jīng)逐漸超過(guò)人類(lèi)可以處理的程度，靜態(tài)報(bào)表、儀表板等傳統(tǒng)工具已經(jīng)不能滿(mǎn)足需求，而通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)增強(qiáng)分析，可以更好地處理這些數(shù)據(jù)。
其次是數(shù)據(jù)來(lái)源。面對(duì)當(dāng)下逐漸高企的流量成本，公域平臺(tái)流量需要更高的成本和更精準(zhǔn)的識(shí)別。而當(dāng)公域轉(zhuǎn)向私域時(shí)，私域中的觸點(diǎn)變得更加零碎和復(fù)雜，難以統(tǒng)計(jì)。
觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)認(rèn)為，讓業(yè)務(wù)用起來(lái)是BI領(lǐng)域接下來(lái)巨大的機(jī)會(huì)。一款好的產(chǎn)品需要面向業(yè)務(wù)人員針對(duì)業(yè)務(wù)分析的場(chǎng)景去設(shè)計(jì)應(yīng)用性。也就是說(shuō)，隨著業(yè)態(tài)的變化，用戶(hù)數(shù)據(jù)整合將變得越來(lái)越困難，而數(shù)據(jù)能否真正服務(wù)于業(yè)務(wù)，才是關(guān)鍵點(diǎn)。
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