出海企業(yè)的數(shù)據(jù)困境

確實，賣家和服務商們擁有大量數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)在出海過程中未能成為行業(yè)標準。這是為什么呢？會不會是我們根本沒用好數(shù)據(jù)或不知道數(shù)據(jù)的用法？數(shù)據(jù)并非都是資產(chǎn)，更多數(shù)據(jù)是垃圾，未處理過的只是信息，不是數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時代存在誤解，人們以為有萬能的數(shù)據(jù)解構(gòu)者，能從海量數(shù)據(jù)中產(chǎn)生智慧與洞察，可惜數(shù)據(jù)越大，垃圾可能越多，大數(shù)據(jù)需在海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎上才起作用，而現(xiàn)實中高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺。

大部分數(shù)據(jù)保質(zhì)期短，廣告主雖手握海量數(shù)據(jù)，但真正可用的不多。數(shù)據(jù)要成為資產(chǎn)，必須不斷更新，不能是死水一潭。常見誤解是認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)是靜態(tài)的，其實它像永不停歇的軌道列車，玩轉(zhuǎn)不易。隨著大數(shù)據(jù)與云計算發(fā)展，企業(yè)獲取數(shù)據(jù)量和維度增加，挖掘分析工具變強，新模型算法不斷涌現(xiàn)，智能化運營成為企業(yè)增長探索點。

建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)的難度在于數(shù)據(jù)體系規(guī)劃，數(shù)據(jù)源頭構(gòu)建隨意。企業(yè)常有的兩類數(shù)據(jù)，一類是客戶信息等成熟數(shù)據(jù)，另一類是外部第三方工具抓取的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)常成為報表，背后原始數(shù)據(jù)更有價值卻被沉睡。數(shù)據(jù)由不同部門用不同第三方工具獲取，相互獨立，雖都能輸出數(shù)據(jù)，但為打通數(shù)據(jù)卻都不愿行動。老板要求使用數(shù)據(jù)時，IT部門翻找困難，數(shù)據(jù)打不開或無法細分，報告只能提供大概數(shù)據(jù)。工具多但彼此不相關，數(shù)據(jù)多卻無法打通，處理困難，存儲空間增大，企業(yè)內(nèi)部要么沒數(shù)據(jù)，要么數(shù)據(jù)孤島重重，根源是數(shù)據(jù)系統(tǒng)缺乏規(guī)劃。

數(shù)據(jù)無法打通有兩個原因，一是缺少主鍵，二是清理、去重、打通數(shù)據(jù)表工程龐大且易出錯，理論可行但落地難，多數(shù)只能按需臨時對接。所以，沒有數(shù)據(jù)能力，數(shù)據(jù)資產(chǎn)無從談起。

近年來很多企業(yè)通過BI工具獲得洞察和成長，但BI工具分析相對簡單，多為低維分析。機器學習和人工智能模型處理數(shù)據(jù)能力遠超常人理解，如集成學習、深度學習、強化學習模型、GAN模型等，我們面臨如何在業(yè)務系統(tǒng)中應用這些強大工具的問題。本文將圍繞此探討模型驅(qū)動項目關鍵步驟，助出海企業(yè)少走彎路。

什么是數(shù)據(jù)能力

通常認為資料獲取、處理、運用等能力是技術能力，但數(shù)據(jù)能力還有重要方面易被忽視。首先是數(shù)據(jù)規(guī)劃系統(tǒng)，很少有企業(yè)能規(guī)劃好數(shù)據(jù)系統(tǒng)，多在堆積數(shù)據(jù)。業(yè)務需求緊迫，構(gòu)建數(shù)據(jù)系統(tǒng)耗時耗資源，還需說服老板，非業(yè)務部門能控制，于是有了數(shù)據(jù)中臺和CDP。數(shù)據(jù)中臺很多企業(yè)基礎不行做不來用不上，CDP相對易用，業(yè)務集中，使用可能性大。

其次是數(shù)據(jù)運營系統(tǒng)，企業(yè)對此缺乏認識。數(shù)據(jù)獲取不僅是技術，更是業(yè)務。如建站獨立站，不同設計數(shù)據(jù)收集不同，靠操作能力。打通數(shù)據(jù)需操作，要讓用戶留聯(lián)系方式作為主鍵，靠操作讓消費者愿意提供，如今營銷系統(tǒng)或活動若無法獲取足夠消費者數(shù)據(jù)，價值會折損。數(shù)據(jù)應用場景多樣，如利用第一方數(shù)據(jù)進行廣告投放等，但數(shù)據(jù)若不應用最終會過期。數(shù)據(jù)資產(chǎn)不是數(shù)據(jù)報告等，而是能應用到特定場景驅(qū)動業(yè)務的物質(zhì)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)不易，是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心問題。

數(shù)據(jù)應用的關鍵步驟

擁有大體方案后進行數(shù)據(jù)采集，提前部署客戶數(shù)據(jù)平臺（CDP），獨立站用戶數(shù)據(jù)封裝其中可直接使用，新客戶則需數(shù)據(jù)清洗與流程標準化，此階段速度較慢。

數(shù)據(jù)預處理是建模關鍵，耗費時間且影響模型精確度。以零售行業(yè)為例，要將交易數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用戶和商品特征輸入預測模型，預測用戶購買轉(zhuǎn)化行為。

預測用戶轉(zhuǎn)化場景常用二分類模型，場景復雜時可用多分類模型，如電商平臺個性化推薦。搭建好模型后需做離線檢驗驗證，對驗證后的模型畫像，理解邏輯并確定營銷策略。

模型驗證后上線，在線檢測并固化流程成自動化模型產(chǎn)品，按業(yè)務需求保持自動更新。成功的數(shù)據(jù)模型是商業(yè)洞察、數(shù)據(jù)、算法相互作用結(jié)果，業(yè)務目標驅(qū)動數(shù)據(jù)采集、算法選擇、驗證和策略制定，業(yè)務場景多樣需根據(jù)客戶需求微調(diào)建模過程，不同崗位對模型有不同需求，如用戶運營、業(yè)務前端、廣告業(yè)務、供應鏈等場景。