
新技术的不断出现,让我们不得不面临新的转变。互联网使得数据的流动和共享成为了可能,云计算技术的开发更是能够全面进行数据分析。我们对数据对的处理不再仅仅是从海量的目标群中选择样本,进行因果分析。相对的,通过技术手段,我们可以对所有相关数据进行整理,深入挖掘数据之间的各种潜在关系,并获得我们想要的精准的关联结论。这就是大数据时代,数据成为了最有价值的存在,同时推动或倒逼各行各业的数字化转型。
移动互联网的快速普及与发展更是推动了这一形势的加剧。当众多的消费者从线下转移到线上之后,众多传统企业才开始意识到“触网”接受技术变革的重要性。“信息量已经进行了转移,消费者线上+线下的跳跃性消费行为需要被评估。”云像数字CEO安士辉如此评价到。
云像数字CEO安士辉
传统企业需要进行数字化转型以便更好的适应时代发展。当互联网公司已经抢先获得大数据优势的时候,传统企业如何能够从从众多的数据挖掘中精准分析消费者行为,并找回线上消费者,成为了其面临的重要难题。
“传统企业对消费者和品牌的定位需要从感性理解转向数字理解。”安世辉表示,这也是云像数字成立之初,希望能够为传统企业带来的全新改变。
2013年,在美国数字服务行业已经发展的如火如荼之时,云像数字公司成立。作为基于CRM的数字一体化服务公司,其发力做创新业务,包括CRM和BI产品搭建与实施、数据分析服务、数字营销和全渠道服务。
对于传统企业来说,单独的电商服务已经无法满足时代变革的诉求。在不同的商业环境下,企业需要更加完整的数据链条与完善的数字化平台。数据的收集不再仅仅局限于门店、社交数据等单独层面,而是要形成完整的O2O闭环,将产业链数据进行打通,更加完善的分析消费者行为,从而进行精准营销。
因此云像数字提出了打造“完整数据资产”的理念,将Digital Marketing与Ecommerce完整打通,整合多种数据源帮助企业构建强大消费者资产。以Omni consumer为基础,明确其完整消费者画像(Face),基于CRM为客户提供数字营销和数字渠道的服务。云像数字的CRM产品属开放平台式产品,主要有以下几大功能模块:数据管理模块、数据报表模块、消费者忠诚度管理模块、工具模块等。“我们希望能够形成品效合一,为企业进行全渠道的O2O服务。”安世辉如此解释到。
但与美国相比,中国市场在数字服务领域仍显稚嫩。虽然存在起步晚等一些客观因素,但在传统企业思维转变与产业链数据开源方面仍面临着许多问题。“传统企业的数据源是割裂的,线上线下很难进行统一,同时全产业链的各个环节,包括经销商的数据还很难进行采集与分析。”安世辉在谈到中国传统企业进行数字化转型所面临的的困难时如此说道。
而目前,云像数字将电商、门店和经销商系统、社会化媒体、移动端等进行完整的数据接触点布局,再通过这些布局实现对消费者的完整描述,进而对消费者加以区分,并根据不同的价值来进行定制化营销和体验管理。以此为基础,结合包括分销系统和产品系统在内的整个供应链系统,将整个系统完整打通,实现消费体验管理,由此促使消费者成为自己的忠实粉丝,进而提升营销业绩,更有效地践行完整数据资产理念。
“我们将企业资金用户产品开发、人才引进和市场运作,希望能够成为以数据为基础的数字服务公司,推进数据产品的商业化应用,帮助传统企业实现数字化转型。”安世辉如此表述云像数字的未来发展规划。
实际上,云像数字的母公司瑞金麟刚刚完成B轮近亿元的融资。安士辉在此前的2014互联网大会上接受记者采访时表示:“本轮融资将开启公司业务创新的大幕为品牌客户提供一体化数字服务,资金主要将投入在数据产品运维、数字业务发展、管理体系化建设、人才引进与品牌发展上,相信会为公司注入强心剂,更好适应数字时代的数据、渠道、品牌等互联网化的需求。” 他认为,目前中国数字服务市场还处于半蓝海状态,竞争并不激烈,对于中国的数字服务企业来说是一个良好的机遇。
融资的成功也表明了云像数字这类数字服务型企业的兴起,将能更好的帮助传统企业进行数字化转型。但传统企业在大环境下面临的各类转型问题并没有办法单靠数字服务公司进行完整解决。传统企业在大数据时代下谋求数字化转型时,除了依靠数字服务公司的帮助,还应加快自身意识的转变,更快的接受新技术所带来的时代变革,并注重人才培养,推动行业整体发展环境的完善。数字服务公司可以帮助企业进行数据的管理与分析,但数据的广度与深度还需依靠企业的自身发展进行完善。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23