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隨著大數據的興起，言必稱數據，言必談數據驅動，逐漸成了我們這個時代一個顯著的特征。

然而此數據非彼數據，幾乎人類的一切行為，企業的一切經營狀況，今天都可能、可以被記錄，并被轉化為數據。

數據驅動企業商業價值增長。

在大數據時代，如何讓你的企業成為“數據驅動型企業”?在眾多的大數據公司中，誰能真正讓企業數據驅動落地呢?曾經的百度大數據部技術經理，如今的神策數據創始人、CEO桑文鋒說，數據驅動就是通過數據采集、建模、分析和反饋，幫助企業高效獲取數據，并進行多維度、海量、實時的數據分析，從而驅動決策和產品智能化。

桑文鋒正是《數據驅動：從方法到實踐》一書作者。

在百度任職8年，從無到有構建了百度用戶日志大數據平臺，覆蓋數據收集、傳輸、元數據管理、作業流調度、海量數據查詢引擎及數據可視化等。

(神策數據創始人&CEO 桑文峰)2015年4月，桑文鋒創建神策數據，針對企業級用戶推出用戶行為分析產品——神策分析，幫助企業實現數據驅動。

桑文鋒認為，數據驅動，不止于驅動決策，還應驅動產品智能化。

“數據驅動決策”只發揮數據大約20%的價值，而數據更大的價值在于更早一步的“數據驅動產品智能”，即利用個性化推薦、個性化投放廣告等真實落地的功能，讓產品本身得到大幅度優化。

1解決大數據應用中兩大問題神策數據四年來一直深耕大數據分析領域，致力于幫助客戶實現數據驅動。

桑文鋒認為，國內大數據行業基本面臨兩個問題：一個是數據底子薄。

中國行業用戶在數據的采集、建模等環節普遍缺失。

而要真正幫助企業實現在各行業的創新應用，就必須首先要解決企業在海量數據采集、存儲、清洗、分析挖掘、可視化、安全與隱私保護等領域的關鍵技術。

面對這樣的局面，神策數據希望利用十年時間重構中國互聯網數據根基，幫助中國企業去搭建優質的數據基礎，提供底層數據的采集建模能力以及基礎平臺的支持。

當前，有兩種途徑可以去幫助客戶搭建自己的數據根基：一種是以神策數據付費客戶的形式，由神策數據幫助客戶搭建;另一種則是客戶利用神策數據的理念及模型去自己實現。

目前，神策數據的SDK以開源的形式在GitHub上展現，即使有些互聯網公司并未購買神策數據的產品，但依然可以借鑒數據模型并將其應用于行業之中，比如神策數據在早期定義的User+Event 模型已經成為行業中的通用模型。

另一個是數據意識差。

現在真正用數據說話的企業多嗎?而改變“數據意識較差”的現狀，需要整個行業協同努力。

可喜的是，神策數據創業四年來，越來越多的企業將數據分析工具從非剛需變為剛需，逐步在意識上升級迭代。

從創建的第一天起，神策數據就背上了歷史使命：重構中國互聯網的數據根基——這也是桑文鋒和所有神策人的使命。

面對客戶，神策數據總是先幫助企業建立好完備的數據采集體系之后，才開始進行數據分析和咨詢業務。

神策數據通常首先幫客戶在數據采集技術和運營理念上重新進行梳理，建立起基于PaaS或SaaS的數據基礎平臺，并將底層數據接口都開放出來，以便企業進行二次開發、深度使用數據，從而實現既為客戶提供決策支持，又能將數據反饋于產品智能化。

2神策數據續費率接近100%桑文鋒在介紹神策數據最近取得的業績時，特別提到了兩個數據，即業績年增長率超 100%，續費率近100%。

目前中國企業服務SaaS市場，因為針對客戶不同，續費率差別較大。

針對中小企業的企業服務SaaS續費率低，客戶流失率高，難以支持市場高速增長。

而針對大型企業的企業服務SaaS服務續費率相對較高，但是用戶的個性化需求又比較高，成本會增加。

與傳統的軟件公司不同，如今的企業服務類公司多使用“訂閱模式”。

比如近期上市的美國某SaaS公司能保持每年80%以上的高增長率，核心原因在于其較高的續費率，假設該公司當年的營收為2億美元，當第二年續費率達到百分之百時，則可直接保證2億美元收入，其余額外的收入可直接疊加，這就是訂閱模式的優勢。

而傳統的“買斷”模式對軟件公司壓力極大，需要挖掘客戶的新需求點才能實現二次增購;同樣，客戶也將面臨巨大的壓力，因為費用的一次性付清，很難保證服務商在服務過程中不出現懈怠的情況。

神策數據從成立之初就推薦與客戶簽訂“訂閱模式”，讓客戶掌握主動權，并通過自驅力不斷提升自身實力。

因此，桑文鋒說，“續費率”指標對企業服務公司尤為重要。

同樣，神策數據以 PaaS + SaaS 作為基礎，幫助細分行業定義行業模板，挖掘更多數據價值。

根據客戶的數據類型、指標體系等去定義電商、互聯網金融、直播、企業服務等行業模版。

與其他大數據公司的不同在于，神策團隊會幫助用戶搭建底層數據源，同時還允許用戶基于神策分析進行數據的二次開發，滿足用戶個性化需求。

目前，神策數據分析產品70%為私有云部署，30%SaaS部署。

目前神策數據付費行業頭部客戶1000+，覆蓋細分行業20多個。

3單品極致戰略，斬獲頭部互聯網客戶受百度工程師文化中的“極致文化”影響較深，在創業前三年，神策數據一直堅持“單品極致”的產品理念，即只做一個產品，且將其做到極致。

這個產品就是神策分析(Sensors Analytics)，是神策數據推出的用戶行為分析產品，提供私有化部署和SaaS兩種部署方式、實現基礎數據采集與建模，并可作為PaaS平臺支持二次開發。

神策分析主要針對營銷渠道效果評估、精細化運營改進、產品功能及用戶體驗優化、輔助管理層決策等典型業務場景。

(神策數據創始人&CEO 桑文峰)桑文鋒說，神策分析把產品做到極致，滿足深度用戶行為分析需求。

2018 年，神策分析憑借其用戶行為分析領域多年行業積淀，與中國信息通信研究院聯合發布用戶行為分析標準1.0，為市場良性發展，梳理行業規范作出努力。

在由一個產品到產品矩陣發展中，神策數據把原有神策分析采集與建模部分的能力單獨抽象出來，形成了神策數據基礎平臺。

神策數據基礎平臺總結來說做了兩件事情：一是對行為數據的標準化采集;二是對數據去做有效的管理，向產品線做統一輸出。

如果把神策比作中央廚房，那數據基礎平臺做的是切菜、備菜的標準化加工動作。

4新產品矩陣：精益迭代，因需而變隨需而變，一直是神策做事的原則之一。

桑文鋒說，雖然神策分析在市場上有極強的競爭力，但是它終究只能解決某些場景，類似幫助客戶安裝了一個“大腦”，隨之而來的是不斷產生的新需求，需要新的工具。

自2018年起，神策數據產品理念從最初的單品極致升級為產品矩陣。

圍繞客戶大數據分析和管理理需求，在原來的產品——神策分析的基礎上，推出神策用戶畫像、神策智能運營、神策智能推薦、神策客景。

一套更完整、 更高效、更精準解決客戶問題的產品矩陣正逐漸形成。

神策數據產品矩陣源自客戶需求和市場的演變，主要三個方面：數據驅動的閉環，運營與產品的個性化，企業管理的全景化。

其中，神策客景是一款全面打通客戶的行為數據與業務數據的客戶全生命周期管理平臺，創造性將用戶行為、業務數據與預測模型相結合并應用到客戶管理、客戶服務運營的工作中。

依托神策數據強大的數據采集與建模、多維數據交叉分析等優勢，構建貼合企業自身業務特點的客戶分層分級體系，實時監控用戶健康度現狀和歷史變化趨勢，自動預警風險和機會，及時觸發標準化的最佳實踐，實現企業的主動響應。

神策用戶畫像系統是一個面向業務的用戶標簽及用戶畫像管理中臺，以用戶行為數據作為基礎，結合業務數據等多種數據源，幫助企業構建體系化標簽圖書館，基于標簽數據，配合分析模型，可以多維立體的進行用戶的洞察分析，賦能業務實現用戶精細化運營和精準營銷。

神策智能運營是基于用戶行為洞察的一站式智能運營平臺。

集活動創建、執行、管理、反饋、迭代為一體的自動化平臺，能夠通過用戶行為、屬性、標簽等數據篩選受眾，實現最佳人群的精準觸達，提升關鍵指標和運營效率，幫助企業最大限度釋放運營價值，數據驅動業務持續增長。

具體來說，可助力企業實現運營的全局管理、運營計劃的自動化、構建個性化用戶運營旅程、實時洞察運營效果等價值。

神策智能推薦系統是一套全流程閉環推薦方案。

支持采集終端(Web、App、H5、小程序、軟件等)的用戶行為、后端服務器日志(Log)、業務數據和第三方等多方數據源，存儲最細粒度數據，利用最新深度學習和語義分析模型構建推薦引擎，推薦結果可利用數據分析模型多維度、多指標的實時效果分析，形成快速反饋，精準迭代特征集和算法模型。

5打造數據領域的711便利店桑文鋒說，神策數據未來要成為數據領域711便利店，解決用戶數據方面的各種問題。

為什么會有這樣的想法呢?桑文鋒說，711便利店定價策略與一般零售店不同，相比同類型的便利店，711便利店的價格并不便宜，其創始人鈴木敏文解釋道，711便利店追求的并非低價，而是在該價格上的物有所值。

神策數據將堅持這一策略，在保持有競爭力價格基礎上讓用戶享受更好的應用體驗，并物有所值。

第二，711便利店空間不大，但卻基本上能解決人日常生活所需，神策數據產品矩陣的推出，也是在為客戶提供可以解決數據需求的“711便利店”。

像711一樣，堅持隨需而變的理念，讓用戶數據領域的不同需求都能在神策數據得到滿足。

第三，只要用戶有需求，神策就會推出產品，未來，隨著神策數據的產品線不斷增多，可以根據用戶需求，搭建或者組合成滿足用戶需求的數據分析產品。

那么如何感知需求，推出新產品呢?神策數據新產品線的開拓，都是從客戶中來，再到客戶中去。

那么如何孵化這些產品的?神策數據摸索出了一套自己的方法，建立在精益創業基礎上，基于一批優秀的神策分析的老客戶，從感知用戶需求再到產品的迭代，形成一個完整的閉環，總結來說就是大膽的假設，然后去做精益驗證，在迭代中去成長。

數據驅動企業商業價值。

在發現、利用數據價值的過程中，不但要健全根基，還要選對工具。

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