DMP在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的作用 - 基礎(chǔ)架構(gòu)篇
有一家名為滴滴 的“出租車”公司沒有一輛屬于自己的出租車;有一家名為 Airbnb 的“旅館”沒有一間房間是真正屬于這個旅館創(chuàng)始人的;有一家名為阿里巴巴的最大零售商也不是從其自身的零售業(yè)務(wù)而發(fā)展壯大的。但是,他們之間有個共同點,就是利用數(shù)據(jù)和科技掌控了“全局”。
學(xué)生時期我們總是被教育說:“你現(xiàn)在不打好基礎(chǔ),以后怎么辦?!”當(dāng)初老師的這句話放在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個話題下也同樣是個硬道理。數(shù)字經(jīng)濟時代,不管是小企業(yè)還是大品牌,都在面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個問題。無論正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的茫然期、還是已經(jīng)摸索到轉(zhuǎn)型的技巧,還是正在轉(zhuǎn)型的初期小步快跑、正在轉(zhuǎn)型的道路上大刀闊斧。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一個階段,合理且高效的數(shù)據(jù)資產(chǎn)挖掘和安全管理勢必是助力企業(yè)贏在起跑線上的重要基石。
強大和健全的基礎(chǔ)架構(gòu)是基石
美國心理學(xué)家亞伯拉罕?馬斯洛在《人類激勵理論》中認為,人類的需求從低到高分為五個層級:生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我實現(xiàn)需求。生理需求包括呼吸、水、食物、睡眠等等,如果任何一項得不到滿足,人類的生理機能就無法正常運轉(zhuǎn)。在這個意義上來說,生理需要是推動人們行動最首要的動力。同樣,在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,強大和健全的基礎(chǔ)架構(gòu)DMP就是基石,也就相當(dāng)于人類賴以生存的最基本需求——生理需求。
互聯(lián)網(wǎng)時代,企業(yè)要做數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須從數(shù)據(jù)開始,一切與消費者有關(guān)的信息被數(shù)字化后,才能得以實現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。目前,許多企業(yè)已經(jīng)著手轉(zhuǎn)型,但在轉(zhuǎn)型的過程中會面臨許多問題,比如:數(shù)據(jù)來源多渠道且碎片化,數(shù)據(jù)質(zhì)量把控、數(shù)據(jù)安全存儲等方面都存在各種挑戰(zhàn),甚至無法向前。加之企業(yè)自身搭建一套數(shù)據(jù)管理平臺的底層體系,對于人力和財力的要求和成本都相當(dāng)高。面對這些事實客觀因素及企業(yè)自身的難點,專業(yè)的第三方數(shù)據(jù)技術(shù)公司由此帶著他自有的基因優(yōu)勢、技術(shù)優(yōu)勢、角色優(yōu)勢應(yīng)運而生,nEqual 就是早期誕生的,為企業(yè)提供數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用等服務(wù)的技術(shù)公司。
像 nEqual 這樣的數(shù)據(jù)技術(shù)公司就能夠提供數(shù)據(jù)管理平臺的服務(wù),也就是大家耳熟能詳?shù)腄MP。要將企業(yè)分散在各處的數(shù)據(jù)統(tǒng)一高效地收集和打通整合起來,首要的就是確保安全、合理的數(shù)據(jù)清洗、存儲、打通等管理,進而幫助企業(yè)實現(xiàn)從用戶畫像分析、門店客流分析、物流倉儲分析、品牌營銷閉環(huán)打通等等一系列的數(shù)據(jù)分析和商務(wù)應(yīng)用。也就是說,數(shù)據(jù)應(yīng)用要落實到實際應(yīng)用和價值驅(qū)動層面,最簡單的數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)之一就是,在企業(yè)對市場和消費者洞察、溝通、服務(wù)、銷售等方面感覺到困惑或瓶頸的時候,可以從數(shù)據(jù)中得到答案,進而推動企業(yè)的商業(yè)發(fā)展。
數(shù)據(jù)智能大格局:基礎(chǔ)構(gòu)架安全穩(wěn)定很重要
基礎(chǔ)構(gòu)架的運作范圍主要分四部分,數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標簽化、以及數(shù)據(jù)輸出。
數(shù)據(jù)采集是一個相當(dāng)復(fù)雜的工程,好的基礎(chǔ)架構(gòu)會根據(jù)數(shù)據(jù)采集的量級、實時性要求、安全性要求、以及結(jié)合不同的數(shù)據(jù)采集類型,進行量體裁衣,通過諸如使用支持分布式架構(gòu)的Flume、Logstash、Fluentd等開源框架進行深度定制和開發(fā),更好的實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集需求。
數(shù)據(jù)清洗就是要把不規(guī)則的數(shù)據(jù)規(guī)范化。然而在海量數(shù)據(jù)中,數(shù)據(jù)的清洗和整合是巨大的挑戰(zhàn),甚至可以說占用了超過50%的時間。因為大部分企業(yè)數(shù)據(jù)源非常復(fù)雜,包含了大量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化等各種數(shù)據(jù)。好的基礎(chǔ)架構(gòu)平臺會根據(jù)不同類型的應(yīng)用場景下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)給出不同類型的“數(shù)據(jù)清洗武器庫”,讓數(shù)據(jù)ETL工程師游刃有余。
數(shù)據(jù)標簽化即將清洗完后“純凈”的數(shù)據(jù)進行分類,例如人口屬性標簽、硬件設(shè)備標簽、網(wǎng)絡(luò)行為標簽等等。數(shù)據(jù)標簽對于基礎(chǔ)架構(gòu)的分類考驗?zāi)芰軓姡仨殞?shù)據(jù)有足夠的“認識”,且擁有能夠快速分辨的能力。
DMP就像個培育工廠,在經(jīng)過一系列對數(shù)據(jù)的打磨之后,即可輸出一套優(yōu)質(zhì)成熟的數(shù)據(jù),此時,可根據(jù)企業(yè)不同的營銷策略和市場需求發(fā)揮出其巨大的價值,全面實現(xiàn)完整數(shù)據(jù)收集鏈路、消費者洞察、以及多場景的應(yīng)用。
許多企業(yè)一般會忽略基礎(chǔ)架構(gòu)的規(guī)劃,殊不知,從那一刻起已經(jīng)埋下了隱患。亦或是對“轉(zhuǎn)型”有一些誤解,以為有了OA系統(tǒng)、上了ERP就可以開始做數(shù)字化轉(zhuǎn)型了,其實不然。數(shù)字化轉(zhuǎn)型期間,企業(yè)需要花很多功夫在基礎(chǔ)架構(gòu)的構(gòu)建上,后面的路才能走得平穩(wěn)和順暢。假設(shè),某快消品牌需針對新上市的唇膏做推廣,設(shè)定人群標簽為18-25歲,女性,白領(lǐng),那么依靠一套出色的基礎(chǔ)架構(gòu)可對已有數(shù)據(jù)庫進行漏斗式整合分析,觸達到更多更全面的數(shù)據(jù)來源渠道,進而實現(xiàn)TA人群的精準觸達。反之,不穩(wěn)固的基礎(chǔ)架構(gòu)則會出現(xiàn)渠道觸達不完整、人群標簽不完善、甚至結(jié)果分析不準確等問題。那么,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在源頭就出現(xiàn)了問題,之后的步驟中會出現(xiàn)更大的偏差而導(dǎo)致項目失敗或者效果不明顯的情況,之前的功夫都是徒勞。
在“打地基”方面,nEqual DMP 利用其企業(yè)數(shù)據(jù)連接樞紐的角色和基礎(chǔ)構(gòu)架能力,幫助企業(yè)實現(xiàn)以“人”為核心的數(shù)據(jù)打通和管理。在確保數(shù)據(jù)安全的情況下,利用成熟的技術(shù)為企業(yè)最大化挖掘、連接和管理目標受眾的數(shù)據(jù),豐富企業(yè)洞察,讓企業(yè)和消費者能夠像朋友一樣溝通,知道他們的喜好是什么,進而為消費者提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)。
復(fù)雜的媒體環(huán)境,海量的營銷大數(shù)據(jù),繁多的營銷決策,企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)營銷中面臨著不能沉淀和積累用戶數(shù)據(jù),致使無法支持長期的營銷策略,這些在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中遇到的痛點都將依靠DMP的核心功能:對數(shù)據(jù)的收集和管理來協(xié)助化解。DMP在營銷鏈路中像一個中樞神經(jīng)系統(tǒng),控制著營銷策略的制定和執(zhí)行,形成營銷閉環(huán)。人工智能時代下的品牌營銷,企業(yè)在商業(yè)化競爭中,把握住企業(yè)的基礎(chǔ)架構(gòu),就如同已經(jīng)“手握”入場券,數(shù)據(jù)智能賦能智慧商業(yè),nEqual 將發(fā)揮出其巨大的能量,和企業(yè)一起穩(wěn)步前行。
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原文標題:致數(shù)字化轉(zhuǎn)型:數(shù)據(jù)智能大格局,基礎(chǔ)構(gòu)架hin重要
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