TalkingData幫助萬達構建數據運營體系

趙艷秋

企業正面臨著數字化轉型3.0帶來新的挑戰與機遇，即轉型成為“數據驅動“型企業需要面對的各種問題。

2015年初，萬達集團宣布第四次轉型。2017年1月，在萬達集團發布的2016年財報中，服務業占比為55%，首次超過房地產。作為轉型的重要組成部分，萬達利用云計算、大數據和區塊鏈等技術，摸索自身和行業的數字化轉型升級之路，并宣布進軍云計算和數字化轉型服務市場。

在這期間，萬達在大數據企業TalkingData的協助下，用了一年半時間建立起自己的數據運營體系，其摸索之路具有代表性。

萬達構建數據運營體系

“最初，萬達提出的數字化轉型目標很散。”TalkingData合伙人蔣奇說，“例如，萬達小貸部門說，要抓住給商鋪和會員的小貸機會；電影院說，要對廣告投放做優化；電商部門則說，要把線下人群引到線上來買東西……”

蔣奇很快意識到，如果與一個個部門業務去談，可能解決不了萬達的根本性問題——不能開展整體數據采集，不能把數據串起來?！坝谑?，我們建議萬達要有整體規劃，要對自己的數據資產進行盤點，有哪些、缺哪些、要補哪些”。

在做完整體規劃之后，TalkingData開始協助萬達做方案落地。第一個要解決的問題是數據平臺。傳統數據庫管理的是“死”的、結構化的數據。可是萬達的數據五花八門，有實時人流WiFi行為數據、攝像頭數據、用戶交易數據……特別是其中一些動態數據要在2小時內做出反饋，否則就失去價值。比如，某個消費者進入萬達廣場的一個商鋪，要馬上對他進行針對性營銷。

在這樣的新型數據運營模式下，TalkingData為萬達提供了一套自主開發的數據管理平臺。核心在于依托TalkingData SmartDP（智能數據平臺）強大的數據能力實現線上線下數據的打通，配合萬達的各種業務場景，確保數據能不斷流進，實時處理，進而促進整體業務運營的效率。

在搭建數據平臺的過程中，數據治理非常關鍵?！斑@不是你有什么數據，我幫你清洗下這么簡單，企業往往需要咨詢服務”。例如，如何采集和準備數據，這包括企業現在有什么數據，它們對業務會帶來哪些價值，還有哪些企業沒有意識到的數據。再如，數據如何合法合規，如何保護用戶隱私。還有，不同渠道、跨不同部門和觸點的數據，如何通過唯一的客戶畫像匯總并串聯起來。

在搭建數據平臺、開展數據治理后，萬達選擇了幾個優先場景來跑通數據運營，首先在中小商戶的小額貸款風控場景上，我們通過共同的數據采集，到聯合建模和算法構建，成功地提供了相關服務；在商場前策和選址上，我們在所有萬達的新開商場提供類似的服務，也取得了很好的效果。在這個過程中，萬達漸漸熟悉什么場景調用什么數據，開發什么樣的模型，并要構建一套數據閉環體系，用反饋回數據不斷優化模型。

隨后，越來越多的業務和數據遷移到數據平臺上，像CRM和ERP數據等，數據運營被引入更多業務。

繞過數字化運營中的“坑”

在幫助萬達和其他企業開展數字化轉型后，TalkingData也漸漸總結出幫助企業構建數據運營體系的方法論。

“數字化轉型并不是新概念?！笔Y奇說，“最早可以回溯到2000年前后那波互聯網浪潮?！痹谶^去近20年中，傳統企業經歷了“互聯網”和“云計算”的洗禮，數字化轉型的1.0、2.0時代，讓傳統企業構建了完整的IT系統。在此基礎上，進入數字化轉型3.0時代也就順理成章，水到渠成?，F在企業正面臨著數字化轉型3.0帶來新的挑戰與機遇——即轉型成為“數據驅動“型企業需要面對的各種問題。目前，大量的企業開始擁有自己的數據，并正在用數據提升企業運營效能，并且逐步積累更多數據資本，用數據輔助決策。

蔣奇觀察到，最近幾年，一些傳統企業甚至“跳過互聯網、跳過云”，直接從移動互聯網起步?！耙苿踊ヂ摼W確實是推動企業數字化轉型的一個重要途徑，因為移動互聯數據距離數據分析的終極目標——人是，最近，最能從數據展現人的各種行為”。最典型的我們服務的某個銀行客戶。2012年，客戶信用卡部門與TalkingData合作，通過數據運營，信用卡APP用戶在兩三年間從幾十萬增長到近3000萬。在這個過程中，銀行積累了大量數據，為它的整體經營活動提供支撐，從而完成了轉向全面數字化運營的目標。

蔣奇說，在企業開展數字化轉型過程中，制定一個合理而“聰明”的目標非常重要。銀行客戶最初將自己的APP移動戰略定位在金融工具上，但這讓其APP既沒有活躍度也沒有粘性。TalkingData建議銀行客戶將移動端戰略定位在生活類金融服務上，實現對消費者的全方位連接，這證明是成功的。

“我們也觀察到，一些企業往往會提出不切實際的目標和愿景，但沒有基礎實現?！笔Y奇說，“企業要有一個適中的目標?！?/p>

有了目標，在之后的數據采集和治理過程中，一個重要問題是對數據安全性的考慮，特別是對隱私數據的脫敏處理。“現在很多做法很粗暴，這會影響產業。”蔣奇說，“我們會給企業提供專業咨詢，留下有價值的數據并保證數據的安全性。

TalkingData特別強調數據運營體系中的數據質量。它的強項是第三方數據和數據治理，因為它最早通過為移動互聯網開發者提供SaaS經營分析服務起家，并通過與數十萬款APP展開合作獲取合法合規，安全的數據。

“客戶數據分析效果不好，是數據質量問題，還是算法模型的問題？我們不希望把數據治理和算法模型統統包在一個大黑盒子中。我們做數據治理，與算法模型隔離開，這能讓用戶更精準的溯源，有的放矢地優化分析效果”。

數據分析是一個長鏈條，除了數據和數據治理外，算法分析也是重要環節。兩年前，TalkingData開始建立開放生態平臺。平臺上是分析、算法的合作伙伴。目前，平臺上約有300家數據應用企業，涉及金融、房產、營銷、風控、智能客服的。針對每一類分析，都有兩三家公司提供算法模型，給用戶選擇權?！斑@是一個健康的模式，讓真正懂業務和算法的公司生存下來”。

現在，TalkingData團隊看到大量來自金融、地產行業的需求。在提供數字化轉型咨詢和數據治理等服務外，TalkingData也投入人工智能（AI）技術，目標是把一些具體場景，如保險公司如何識別健康險騙保人群的分析算法固化下來，能低成本高效地為客戶提供服務。其系列AI產品已于去年底開始推出。