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数据飞轮:数字化转型的新答案

作者:饭桶戴老板

2024-02-07 13:52:18

参加完刚结束的618大促,抖音电商的业务人员越发觉得,数据在业务中能发挥的价值越来越大。


对于渴望追逐当下流行的消费品牌来说,猜中消费趋势往往是极难的一件事。快时尚帝国Zara靠着西班牙总部周边的众多工厂,通过“小单快返”的供应链,极大程度上提高了“猜中”的概率。但更多的品牌并没有充裕的资金和人力打造柔性供应链。


抖音电商通过数据产品极大程度上解决了类似的问题。早在大促开始前一个月,抖音电商的业务人员可以通过分析数据,一定程度上预测未来的消费趋势,一些趋势的预测可以细化到某品类下的具体材质维度,例如自行车类目下的流行关键词“铝合金、碳纤维、女性自行车”。


这便是数据赋能业务的一个缩影,也帮助抖音电商更好的面对大促的挑战。今年的618大促中,抖音电商整体销量同比增长66%,货架场景抖音商城的销量同比增长177%。


数据洪流中蕴藏巨大价值早已成为共识。从亚马逊、Netflix,到字节跳动、SHEIN,还有更多的企业,都在数字化之路上蜿蜒前进。问题也同样一致——要采用什么样的转型解决方案,才能将数据的价值赋能到业务上?


从几张Excel到敏捷BI,从数据仓库到数据湖,数字化转型的思路与工具向来层出不穷。过去几年,建设大一统的数据中台一度成为一种行业共识,不仅互联网大厂纷纷推动数据中台的建设,众多传统企业也琢磨着把刀挥向自己,追赶这股潮流。


但中台化的投入重、门槛高、应用难,除了少数成功者,大量企业在转型过程中深感迷茫。随着“中台碎片化”的呼声四起,企业高管们开始重新审视主流的数字化解决方案:


如果中台化不是终点,那么数字化的前路又在哪里?


中台不是终点


2015年,位于芬兰的游戏公司Supercell吸引了中国互联网圈的目光。


这家公司成立于2010年,办公地点是在芬兰首都赫尔辛基。Supercell早期做网页游戏,后来全面转向移动端,员工人数不到200名却爆款频出,几年时间从巨头林立的游戏市场迅速崛起,一年利润高达15亿美元。


爆款制造机的密码在组织模式中:前台成立精悍的独立游戏开发小组,自行决定方向;后台技术部门沉淀游戏开发中的通用素材和算法,支持前台部门灵活调配,快速试错。


这便是未来风靡互联网圈八年多的“大中台、小前台”模式的雏形。此后不仅互联网大厂纷纷效仿,众多传统企业也试图追赶这股潮流。


中台可以理解成预制菜。后台是菜市场,前台是嗷嗷待哺的顾客,中台则负责把顾客最常点的几个菜事先切好、配置调料,等顾客下单就能快速生产。其中,业务中台提供可复用的业务,数据中台则提供数据洞察和智能。


建设企业中台一度成了组织改革、数字化转型的标准答案。在众多中台之中,“数据中台”的地位尤为重要。


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在跑马圈地的高增长时代,靠着中国庞大的人口基数,光吃渗透率都能做成一笔大生意。这个时期,企业就算有层出不穷的效率问题,也会被浩浩荡荡的高增长趋势掩盖。但随着企业的增量时代挥手自兹去,用数字化提升经营质量、降本增效成了共识。


数据一度被拿来与土地、劳动力、资本和技术并称五大生产要素,重要性自然不言而喻。但如何用好数据,却没那么简单。据 Gartner 的研究报告,68% 的企业数据没有被用来分析、使用;高达 82% 的企业仍处于数据孤岛之中。


当企业经营数据累计成了规模,只有把孤岛之间的数据打通,让数据变成资产并服务于企业,企业的数字化转型才更有底气。数据中台的横空出世似乎提供了一套万能方案。


在设想中,数据中台本该将前台各个业务共性的数据需求抽离出来,以大一统的方式为业务提供数据产品和服务,从而提高企业运营效率,实现科学决策。但一度被视为灵丹妙药的“数据中台”,却没有收获意想中的效果。


随着数据中台的失败案例层出不穷,众多企业创始人和CIO都开始对其反思,进行改造。中台虽好,但大部分企业并不知道如何发挥它的价值。其中一大原因在于,许多急迫想要搭上数字化列车的企业,只重视建设大一统的数据中台,但数据却没有真正流动到业务之中。导致最后,数据中台建了,公司决策却还是靠拍脑袋。


数字化依旧是企业心之所向的未来,但如何能让业务真正用起来数据,实现数据驱动?


数字化虽好,但怎么做?


在这个问题上,天生和数据打交道的互联网公司自带优势。


通过A/B测试的数据反馈优化决策,几乎成了谷歌、Netflix等公司内部的通用准则。同样习惯用数据辅助决策的字节跳动,不仅用A/B测试给新应用起名,就连“用户界面上两个视频之间的缝隙有多宽”这样的细枝末节,都是靠几百组测试做出来的。


与很多企业数据中台“只建设、不利用”不同,在字节跳动内部,通过数据发现问题、寻找原因、解决问题早已成为一种习惯。


就拿相机应用“轻颜相机”来说,2022年6月,轻颜相机曾经开展过一轮头部用户调研,通过深度交流,团队发现用户反馈最多的问题是“不知道怎样摆姿势”,缺乏拍照灵感是一个核心痛点。


轻颜团队为此增加了一项“灵感”功能,为拍照提供姿势指导。但上线后,“灵感”功能的渗透率、次留等数据与“风格”“滤镜”等模块差距较大,他们困惑:


渗透低:主要原因是功能入口不显著,还是用户无需求?


次留低:是用户不知道使用效果,还是体验后不满意然后弃用?


功能内模板切换数据不高:是切换功能设计有问题,还是用户使用链路太长?


轻颜团队利用火山引擎增长分析DataFinder进行了归因分析,发现:渗透低,是因为80%的用户不会主动探索“灵感”;次留低,是新用户不了解“灵感”,大部分人查看后就收起了;模板切换数据不高,根据数据分析和进一步的用户反馈,是因为其他功能设计有遮挡问题,影响到“灵感”的使用。


知道原因后,他们很快制定了解决方案,并利用火山引擎A/B测试DataTester验证想法。最终,“灵感”功能的数据得到较大幅提升,更多的用户可以从该功能上学习拍照姿势,帮助提升拍照灵感。


汽车信息与服务平台“懂车帝”的优化迭代过程也用到了数据辅助决策。


用户登录率,是日活用户中处于登录状态的用户比例,也是所有的 App 产品都会关注的数据。对于社交、电商类的 App 产品,通常来说登录率是越高越好。但对于懂车帝这款资讯类产品,登录率则是一个需要平衡的指标。


因为,如果强制用户登录才能使用全部功能,会流失不愿意登录的用户;如果允许用户不登录即可使用全部功能,则登录率低下,难以对用户进行全生命周期的了解,损失个性化服务的机会成本。因此如何在保证用户体验和使用的前提下,提升登录率,是一个值得分析和解决的问题。


懂车帝利用增长分析DataFinder进行归因分析找到了优化的关键环节,设计了解决方案,并通过多轮的A/B测试验证效果,最终登录率追平了今日头条App 和西瓜视频App ,互动率和人均活跃天数也在上涨。


APP优化迭代对数据的应用尚显静态,而在强调实时性与灵活性的电商业务上,字节跳动的动态数据分析也在发挥越来越重要的作用。


如前所述,今年618开始前,抖音电商团队通过数据工具,辅助商家对可能爆发的商品进行提前调控,围绕潜在的消费趋势备货。


而在活动当天,平台也可以通过内部数据工具,对不及目标的直播间,在自动归因工具的协助下迅速采取策略。


比如在今年大促中,一位明星的直播间流量突然出现断崖式下跌。业务人员通过“直播工作台”发现,进入直播间的人数没有减少,但离开直播间的人越来越多。


火山引擎数智平台提供的实时画像功能找到了问题所在——流失的用户大都属于年轻女性,而当时直播间的选品不匹配。团队于是迅速调整策略,让这批用户更感兴趣的高性价比化妆品提前上架。短短几分钟的调整,迅速帮直播间撑住了人气和购买量。


不论是轻颜相机新功能上线、懂车帝App登录率提升,还是抖音电商业务利用数据工具帮助618大促,这都是字节跳动诸多业务线工作日常的一个缩影。


进一步分析,不难发现字节跳动的数字化,其关键是数据消费,通过不断的数据分析和数据实验,让更多的业务线与员工科学决策,最终实现数据赋能业务。


但这种源自互联网的数据消费理念,是否值得借鉴,能否推动其他行业的数字变革?数字化转型的过程中,其他企业又该如何提高自己的“数据消费”?


数据飞轮


今年4月,火山引擎在上海举办了春季 FORCE 原动力大会,对外介绍了字节跳动内部长达 10 年所沉淀的经验模式。作为集成了字节系技术能力和增长方法的云服务品牌,火山引擎提出了一套名为“数据飞轮”的数字化建设模式。

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所谓“数据飞轮”,即是围绕数据消费形成了从数据资产到业务应用的双向正循环。


数据消费是这一模式的起点。一个又一个具体业务中的数据消费,加速了决策洞察。而当数据真正赋能业务,带来好的结果时,又会推动更多、更频繁的数据消费行为,这是第一个飞轮。


业务的蓬勃发展也带来更大规模的数据,从而推动数据资产的建设,提高数据研发效率。更好更快的数据产品,自然也就让业务员工更愿意使用,成为第二个高速旋转的飞轮。


如今各个企业面临的是更变幻莫测的市场、更复杂的内部架构、更进退失据的现状。火山引擎提出的“数据飞轮”理念在数据中台的基础上,提供了一种更完整、有效的解决方案:将“数据驱动”的理念注入易用的产品之中,养成业务人员的数据消费习惯,从而帮助企业的数据飞轮真正转起来。


知识付费平台得到APP在引入火山引擎A/B测试工具 DataTester后,“遇事不决就A/B”的理念成为了内部共识。仅2022年第三季度,得到A/B实验场景就超过20个,成功率达80%,直接促成了产品渗透率和转化率的提升。无独有偶,头部租车平台悟空租车同样通过DataTester,顺利优化了押金支付的流程。


数据消费是撬动数据飞轮的原点,而好用的数据产品则是撬动数据消费的杠杆。


早在去年,火山引擎就发布了数智平台 VeDI,覆盖数据引擎、数据建设与管理、数据应用等全链路相互协同的数据产品。在今年4月的发布会上,火山引擎进一步加强对外开放的数据产品能力,升级湖仓一体分析服务 LAS,Serverless流式计算Flink服务,并发布新品管理驾驶舱 Plus。

通过“产品工具 + 方案 + 咨询”,“数据飞轮”正在走出字节内部,走向金融、汽车、大消费、文旅各个细分的行业场景。


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例如在金融领域,A/B测试已经在平安银行全面推广运用,对接到如信用卡运营、App平台运营、活动积分等14个业务平台,以分流实验的方式,实现数字驱动的决策,促进策略的持续迭代。


例如在汽车领域,通过接入火山引擎,领克汽车实现了公域平台数据打通,形成APP全域洞察。火山引擎帮助领克汽车打通了多系统用户数据,完成数据资产沉淀,达到构建以用户为中心的统一数据体系预期。


如果说“数据中台”帮助企业将数据变成资产,那么“数据飞轮”的意义在于,点出了数据消费的重要性,从业务到数据的双向闭环中,推动企业的飞轮式转动,真正迈进数智化时代。


一场新的数据转型变革,即将席卷千行百业。


尾声


1994年,《连线》杂志主编Kevin Kelly在《失控》的开篇里写道:“人造物表现得越来越像生命体;生命变得越来越工程化。”


在席卷全球的数字化浪潮中,企业同样正在经历一场翻天覆地的变革。三十年前,企业的数字底色是财务三张表和进销存账薄。三十年后,海量数据在企业内部输入、汇聚、流动、输出。


在某种意义上,企业正在成为一个数字生命体。数据流动产生的巨大价值,也成为企业内部埋藏的一座金矿。在增量有限、存量改善的时代,数字化呼声无疑会变得越来越迫切。各类

数字化工具、数字转型思路未来还将层出不穷地涌现。

这个老问题上,数据飞轮无疑提供了一种宝贵的新答案。


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