企业数字化转型加速前进，数据价值唤醒仍面临多重挑战
数字经济蓬勃发展时代，数据已成为关键生产要素。随着国家政策对数据要素价值释放的方向引领，数据赋能企业经营决策、业务模式创新的需求不断强化，以及新兴技术工具的有效支撑，推动数据向数据要素化、数据驱动化阶段跃迁，实现数据价值崛起。
政策层面，各级政府助推数据化建设，力促数据要素价值充分释放。从2020年首次明确数据要素市场发展，到2022年《“十四五”数字经济发展规划》、《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的正式发布，国家密集出台了多项与数据要素相关的政策，整体聚焦以数据安全为前提、完善数据要素产权配置、强化数据要素治理等内容，加快推动数据要素市场规范化发展，促进数据要素潜能进一步释放。需求层面，伴随“以客户为中心”的发展时代到来，企业迫切需要挖掘客户数据价值，通过对数据的洞察、分析与决策帮助企业实现业务创新升级，打造可持续的数字化经营增长模式。例如，业务人员需要全流程的数据驱动，进行客户全生命周期的精细化管理，促进运营效率和效果提升。尤其面对近两年外部商业环境的快速变化，如何存好数据、管好数据、用好数据，实现数据赋能业务韧性发展，成为每个企业思考的重要课题。与此同时，大数据、人工智能、云计算等新兴技术的快速发展，也为数据与业务经营的深度融合奠定基础，支撑企业更高效完成数据采集、存储、加工、分析、应用的价值闭环，实现数据获取量更大、数据分析更加智能化、数据应用场景更加多元化。然而，现阶段企业在数据价值挖掘与应用过程中仍面临诸多挑战，阻碍了数据资产能力的持续提升。第一，数字化触点建设薄弱，无法实现全域数据统一收集。大部分企业数据零散分布在官网、APP、小程序等多个渠道，由于缺乏便捷有效的数据采集工具和数据连接能力，导致很多企业尚未建立全域触点数字化体系，无法实现交易数据、营销数据、客户行为数据、AIoT数据等的全面采集。第二，数据治理程度低，缺少高质量的数据资产沉淀。企业各部门的信息系统往往是分散建设，由于缺少统一的数据管理标准，不仅导致各业务部门采集数据存在口径不一致的问题，而且可能因为不规范的数据采集、存储、处理方式，导致产生异常数据、缺失数据等“脏数据”，从而影响数据资产的价值释放。并且，企业以往的数据治理工作多从单一目标出发，如配合顶层规划、数据平台建设，以及局部的专题治理等要求而进行，导致数据治理的实际效果并不理想。随着业务部门逐渐成为企业数字化的核心，统一数据规划和标准、满足业务部门的分析和应用需求成为企业数据治理的重要趋势。第三，数据应用场景受限，数据价值难以发挥。一方面，当前数据应用于企业内部经营分析、业务提效方面的价值凸显，但受限于数据规模和数据颗粒度粗，企业利用数据驱动精细化客户经营仍面临挑战。因此，企业需要利用技术将客户经营系统与数据系统打通，用数据指导进行客户触达，比如用数据优化广告投放的精准度，用数据帮助运营人员进行精细化客户运营，甚至是指导销售成单的话术沟通。另一方面，伴随数据应用场景的持续扩展，企业对于数据应用的实时性和智能化需求增加。如何基于实时数据快速实现数据分析和洞察，且具备自动化和智能预测能力，是促进企业数据价值释放的关键之一。面对爆炸式数据增长和数据应用难题，企业如何真正发挥数据价值、驱动自身业务长效可持续增长？通过深入调研企业最佳实践经验，认为构建全链路数据能力是解决企业数据难题的最优解，通过形成数据收集、数据治理及数据应用的完整数据智能服务生态闭环，真正让数据产生可持续的商业价值。
图2：构建全链路数据能力的三个层级
第一，全链路数据采集，实现海量多维数据沉淀。在数据采集层面，企业可以基于在业务各环节交互触点采集信息的能力，通过代码埋点、全埋点、可视化圈选埋点、服务端采集等多种技术方案，打通来自网站、APP、公众号、小程序、广告等全渠道的数据触点，实现持续、全面的全域数据采集和统一管理。第二，全生命周期数据管理，深度萃取数据价值。企业通过搭建一站式大数据开发与管理平台，构建覆盖数据集成、数据开发、数据治理、数据分析与数据服务的完整数据价值能力，打通多源异构数据并统一数据标准，实现海量动态数据的融通共享、资源复用和高效价值挖掘，最终驱动数据要素在多业务场景创造价值。例如，针对数据不规范、数据质量差的问题，企业通过构建一套完善的数据标准体系，建立智能化的数据质量规则库和异常监控预警，从而保证数据的完整度和准确度，提高数据质量。第三，全场景企业数据运营，创新数据智能应用场景。数据本身是没有价值的，与业务场景深度融合让数据价值凸显。通过智能算法模型与具体业务问题相结合，企业能够将数据资产转化为可应用于实际业务场景的数据服务，构建出面向研发生产、营销运营、供应链管理、经营分析等多领域的数据应用体系，充分释放数据价值。尤其是借助大模型在快速知识学习、海量数据处理、大规模算力等方面的优势，企业能够更好地理解、分析和应用行业数据，实现数据价值的最大化变现。例如，针对营销运营场景，AI大模型能够通过简单的语言描述和对话来辅助CDP圈选合适的目标客群，支持MA快速生成文本、图片等个性化营销素材，从而提高客户全生命周期运营的效率和效果。整体而言，企业通过构建以数据治理和数据服务为核心的一站式大数据开发与管理平台，形成从数据收集到场景应用的大数据闭环能力，能够有效支撑数据资产统一管理和赋能业务创新发展，充分释放企业数据价值。
为帮助企业建立全链路数据能力，国内外众多厂商致力于构建覆盖数据全生命周期的一站式产品解决方案，加快数据商业价值在各行业中释放。这其中，惟客数据无疑是市场中具有代表性的一家厂商。
惟客数据成立于2018年，是一家以大数据和人工智能为核心的新一代数字化服务商。基于平台+应用+行业的数字化应用模式，惟客数据推出大数据和智能算法平台“惟数5.0”、 数字化客户经营平台“惟客5.0”、云原生技术底座“昆仑2.0”三大产品矩阵，以及泛地产、汽车、零售等行业化解决方案，帮助企业打造大数据和人工智能基础能力，并将数据智能能力赋能数字化业务发展。图3：惟客数据产品矩阵
经过多年沉淀积累，惟客数据已经在产品、技术、服务方面，形成全链路数据服务能力、领先的底层技术能力、数字化运营能力三大核心优势。图4：惟客数据的核心优势
全链路数据服务能力，支持端到端的数据价值实现。基于数据智能产品解决方案，惟客数据能够帮助企业建立从多元数据采集、数据治理、数据分析与挖掘、到驱动数据应用的全链路数据能力，为会员营销、数字化营销、导购销售、经营分析等行业应用场景提供更加精准、及时、智能的数据服务，从而实现数据与业务应用闭环管理，加速释放数据要素价值。例如，惟客云平台能够通过全域数据采集，帮助企业打通线上线下、公域私域的消费者数据，构建消费者分层、分群和标签画像，实现获客、留存、促活、成交、复购全生命周期精细化营销，形成端到端数据驱动的客户经营体系。同时，惟客数据将数据智能技术产品与泛地产、汽车、零售等特定行业的业务场景、需求痛点深度结合，能够为客户提供高场景贴合度的数字化解决方案。以经营分析场景为例，惟客数据能够根据不同行业特征制定专属的指标体系和运营模板，支撑企业进行多维度数据分析和经营决策。领先的底层技术能力，驱动数据智能产品持续升级。一方面，惟客数据多年来非常重视技术研发投入和创新，基于云原生高可用架构、领域模型驱动的设计模式及AI大模型，打造出专业的数据智能产品解决方案，兼具可拓展性强、安全性高、开发效率高等突出优势，已经得到行业很多头部企业的认可和应用。另一方面，在信创和国产化替代方面，惟客数据不断加大技术自研率和生态协作，实现对国产芯片、数据库、操作系统、芯片等的适配能力，以及对国外产品和技术的国产化替代。数字化运营服务能力，助力企业数据智能落地更敏捷。惟客数据基于丰富的行业实践经验和标杆客户案例，形成标准化实施方法论，能够面向客户提供方案设计咨询、本地化部署服务、系统运营实施服务等完整服务能力，助力项目快速落地。作为唤醒企业数据价值的实践先锋，惟客数据目前已在泛地产、零售、汽车等行业，面向客户经营、经营分析场景落地大量标杆实践案例，为加快驱动行业企业数据价值释放提供经验借鉴。案例1：数据驱动营销变革，某头部地产企业实现获客转化能力全面进阶需求痛点：某头部地产企业传统营销模式主要采用第三方SaaS工具和代运营服务，客户数据无法统一沉淀，难以实现全链路精准触达和营销降本增效。同时，随着渠道的强势崛起，该企业亟需搭建自有的数字营销阵地，逐步降低渠道依赖，沉淀私域客户资产，打造线上线下相结合的全方位客户服务能力，促进客户转化效率提升、销售业绩增长。解决方案：惟客数据为该头部地产企业搭建营销数字化平台，通过营销在线、渠道在线、案场在线三大场景升级，全面助推数字化营销转化能力提升。针对线上揽客场景，通过建立统一广告营销平台，一站式管理全渠道投放行为，并实时刷新、可视化呈现营销数据，有力支撑运营人员及时进行投放策略的优化迭代；针对渠道推客场景，通过交易结算流程透明化、拓客任务过程线上化，驱动全民经纪人广泛引流获客，大幅提升线下获客能力；针对案场转客场景，围绕从客户资源池、有效客户、意向客户到成交客户，建立在线开盘、渠道风控等标准案场处理流程，提升案场转化能力。图5：该头部地产企业的营销数字化平台架构
业务收益：营销数字化平台上线后，该头部地产企业能够基于客户数据的统一管理和分析，实现全链路营销策略触达和持续迭代，促进营销获客“获-渠-转”各环节效率的大幅提升。据统计，该平台上线仅一年时间，产生线索240万+，累计成交400亿+，全面支撑销售业绩目标达成。案例2：构建坚实数据底座，屈臣氏借助数据中台提升数据驱动决策能力需求痛点：作为一家全球布局10000多家门店的连锁零售先驱企业，屈臣氏很多关键运营数据统计分析结果需要T+1甚至T+2才能获取，销售端无法实时获取各渠道的库存信息，IT系统对实时数据处理的能力薄弱，导致企业难以实现智能化的需求预测、商品调配和补货、以及优化库存管理和补货流程。因此，提升底层数据实时处理能力、驱动数据赋能销售业务决策变得至关重要。解决方案：屈臣氏在惟客数据的帮助下成功上线数据中台，通过对库存相关业务系统进行数据集成、数据标准统一和实时数据指标计算，业务部门能够及时获取销售和库存数据，从而做出准确决策；基于数据服务平台，各业务部门能够轻松访问和利用数据，高效完成业务分析、报告生成等工作；此外，通过搭建经营可视化大屏，实时动态呈现公司销售、库存、补货等业务情况，为管理层提供直观精确的决策依据。图6：屈臣氏数据中台架构
业务收益：该数据中台的上线为屈臣氏的业务决策、数据分析和运营优化提供了稳定可靠的基础。- 核心SKU的有货率提升至99%以上，有效确保商品供应的稳定性，提高顾客满意度和购买转化率；
- 重点SKU的补货效率提升9%，减少销售损失和顾客流失风险，助力提升销售业绩；
- 通过有效的库存管理和实时数据支持，将库存损耗控制在0.85%以下的水平，显著降低经营成本。
伴随企业数字化转型走向深水区，数据作为高质量生产要素的价值持续凸显。
一方面，目前企业内部通常仅有部分业务场景实现数据驱动，仍有很多业务场景需要进一步加强数字化改造，因此需要构建面向全域业务的一体化数据赋能能力，逐步将数据能力深度应用于各细分业务场景。另一方面，企业数字化转型将更加重视大数据及数据智能技术与业务场景的深度结合，通过构建集数据采集、治理、智能化应用为一体的数据智能基础平台，实现数据赋能业务创新和发展。进入数据驱动的全新时代，全链路数据能力将助力企业实现更多的数据智能场景应用，持续为业务韧性发展和创新增长保驾护航。注：点击左下角“阅读原文”，下载完整PDF版本内容。
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