立足工具型产品,诸葛IO发力数字化营销 | 爱分析访谈

2017-12-28 10:46 爱分析ifenxi 阅读 1336

调研 | 关蕾 贤豪

撰写 | 贤豪

今年以来,用户行为分析领域迎来了快速发展期,较为特出的企业有GrowingIO,神策数据,诸葛IO等。

其中,诸葛IO业务线较往年发生了较大变化。在坚持原有工具型产品的同时,对其业务范围做了延伸,从纯线上APP网站的用户分析平台,延伸到了一站式数字化营销分析与自动化平台领域。

2015年3月,诸葛IO推出工具型产品,并于同年7月独立成立公司,至今已两年有余。

截至目前,其在工具型产品和数字化营销方面布局和进展如下。

就工具型产品而言,2016年初,诸葛IO在原有SaaS基础上推出了私有部署版本,完善了客户对于数据安全性的需求。

而在数字化营销方面,则根据不同行业推出了有针对性的行业方案,目前涉及行业有教育、零售、金融、新媒体、企服、汽车、O2O、互联网社交等,其中重点布局的则是前三者。

客群定位上,诸葛IO更倾向于做B2C。主要服务的是大客户,也有少部分小客户。目前免费版SaaS用户20000+,付费版数量则在200+(含专业版与私有部署版),为提升免费用户的转化率,诸葛IO近期推出了按需付费的基础版。

在工具型产品业务流程上,诸葛IO集成了多种数据采集方式,对线上投放数据、自由线上平台、企业业务系统数据等数据源进行数采,建立用户档案数据平台(CDP),对内实现数据打通,在此基础上进行数据分析,完成工具型产品的构建。

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至于数字化营销产品,则是在工具型产品已构建的CDP基础上,增加诸如企业对用户的触达、用户交易等信息源,扩充用户档案,推出“智能触达平台”,主要功能除了更丰富的用户档案外,还包括自动活动和手动活动。

自动活动即为自动化营销,预先设定营销活动,就会自动向用户发送短信、推送、EDM、红包,实现营销活动自动化。这又可分为出发类活动和转化类活动。前者指当用户触发某类事件,如用户触发“注册成功”事件,自动推送信息;后者指用户触发A事件但未触发B事件,则推送信息。

手动活动,则需运营人员按需筛选客户后再行安排信息推送。

在此基础上,加之以精准获客(投放效果评估、落地页优化、投放数据与业务数据打通),精细化运营两大功能,推出整体解决方案。

至于为何将业务范围延伸至营销领域,诸葛IO创始人孔淼认为,主要出于以下几点考虑:

第一,在工具型产品上具备的基于客户全生命周期追踪和快速构建统一视图的能力,同时也是数字化营销领域所需具备的核心能力。

第二,纯做分析平台,发展有局限性。

分析平台对应的细分市场,服务受众的消费特点决定了其市场规模有限。对于有意购买服务的用户来说,企业是通过分析工具来最终更好地发挥出人的价值,分析工具本身对企业而言,产生的是管理费用,其效益难以直接被计为利润的一项。因此,分析工具更多地被定义为成本型产品,这也局限了服务受众为其付出更多的费用。

第三,用户行为分析市场规模有限,而产品迭代快、技术更新频繁的特点,所要求的长期技术与资金投入不利于创业公司的发展壮大。

分析平台对技术要求较高,而在企业服务这个变化效能高、技术迭代快的行业,分析平台作为产品本身也需要快速迭代,否则就会面临淘汰。而创业公司崛起本身需要时间,频繁的产品迭代要求其对于技术做长时间的大量投入和积累。创业公司可能难以度过成长期便因超出本身承受能力的技术投入需求退出市场。

第四,数字化营销领域的市场规模,足以支撑诸葛IO快速发展。

绝大多数企业,在当下的消费者市场中,有着巨大的广告投放及效果优化需求,并且这一需求近年来越来越大,这决定了数字化营销行业发展前景良好,而这在近几年该市场的快速增长中也得到了印证。

往数字化营销领域拓展,这契合了诸葛IO成为有规模的大公司的愿景。

近期,爱分析对诸葛IO创始人兼CEO孔淼做了访谈,现将部分内容分享如下。

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打通线上线下,实现工具到营销的延伸

爱分析:诸葛IO的分析平台工具这一产品设计初衷是为了解决哪些问题?

孔淼:我们的分析平台工具主要体现了三大价值:精准获客、精细化分析、数据化运营。这也是我们设计的初衷所在。

随着流量红利结束,客户出现了“投放难、推广难”的问题。究其原因,主要在于红利结束带来的获客成本(CAC)的增加。

此外,被流量红利时代掩盖的获客转化差问题也开始浮出水面,其背后的数据化运营体系落后导致精细化分析的难度很大。

最后就是留存复购低,客户数据化缺失,这使得定制化、线索培育很难进行,数据化运营则更是无从谈起。

爱分析:我们看到市面上相似的分析平台工具也有一些,诸葛IO的产品与之相比,有什么优势?

孔淼:我们的产品优势主要在于:全面数据采集、领先应用模型、深入分析场景、开放技术平台。

首先,我们的数据采集涵盖了企业各端数据采集,集成了UTM、SDK、API等数据采集方式,同时采取了灵活的埋点方式。

其次,基于客户全生命周期的应用模型是一个亮点。与过往的分析平台不同,我们不再只是分析设备或统计指标,而是坚持分析的目标应始终定位于用户。有别于行业里常说的“用户事件(Event)模型”,推出了诸葛独有的“UTSE模型”。

“U”,指通过3套ID标识(用户ID、诸葛ID、identifyID)清晰辨识出用户(User)。“T”,指代用户的设备,在投放端的访问行为,线下业务系统的行为,我们称之为触点(TouchPoint)。“S”,指我们能真实地辨识并还原有观点的事实的能力,我们称之为“会话(Session)”。

至于分析场景方面,我们针对不同的客户需求,推出了十余种分析模型,远多于同行所能提供的数量,覆盖了百余种分析场景。

最后,开放技术平台,诸葛IO的底层也是一个PaaS平台,从实时的数据订阅,到查询API,到SQL查询平台,包括数据账户其实都是开放的。

爱分析:数据采集方面,您认为埋点数采都有哪些优势?

孔淼:埋点和无埋点都有其适用的应用场景,但也都有缺陷。

埋点的优势在于其将分析成本转移到了埋点工作本身,并且通过埋点将行为数据和业务数据打通,相当于数据标注,后续分析时结合适用的分析模型能极大降低分析门槛,实现自助式分析。

相反,若前期无埋点,则后续分析成本与沟通成本将会很高。同时埋点相较于无埋点的准确性更好,分析维度也更全面。

总之,在分析两者优劣势时,需要谨记的是数据工作最终是为了实现应用价值。埋点的目的不仅限于数据,更是为了分析的优化,如若一味选择无埋点,则可能付出更大的沉没成本。

爱分析:新近推出的数字化营销分析&自动化平台,与诸葛IO既有工具型产品有何联系?

孔淼:过往诸葛IO做的是分析工具,分析背后则是诸葛IO动态的、持续的闭环大数据流。我们将其结合诸葛IO的查询分析引擎,推出了“数字化营销分析&自动化平台”,也就是所谓的智能触达。

在此有必要对支撑该产品的三方面关键技术加以介绍:大数据流式处理、查询分析引擎、工作流能力。

大数据流式处理技术形成了对用户行为持续跟踪的闭环,满足了数据的积累反馈、实时分析以及优化的场景。

查询分析引擎则支撑起了高效分析的能力及不同维度的组合查询,而工作流能力技术则结合以上两大技术满足了在线用户的行为规则,为客户的个性化需求奠定基础。

而这三大技术均在分析工具平台产品的分析模型上有采用,因此在这个程度上可以说诸葛IO进入数字化营销领域也是顺势而为,因为我们在用户全生命周期的跟踪上两年来的持续积累使我们拥有了该领域的核心能力。

爱分析:所以诸葛IO的对标公司是?

孔淼:我们长期对标的是Adobe Experience Cloud。

爱分析:未来是否会考虑做投放?

孔淼:有考虑。未来会把营销自动化平台再延伸,尝试承接投放业务,但这要视后续发展而定。

爱分析:在数字化营销上,会否增加定制化内容?

孔淼:会的。虽然定制化的内容来说需要更大的资源和精力的支持,但不管是出于提升营收还是进一步优化方案的考虑,定制化都是后续不可避免的。

爱分析:未来是否会往AI方向转向?

孔淼:正如眼下往营销领域的业务延伸,诸葛IO在工具领域会始终坚持,那是我们建立行业影响力的根本,同样出于此考虑,往AI方向发展也是必然的,但当下并不是合适的时机。

爱分析:要形成一站式的营销方案,势必要打通线上线下,实现数据联动。这方面诸葛IO有在做吗?会有哪些挑战?

孔淼:诸葛IO已经在做线上线下的打通了。ATL(线上)和BTL(线下)的数据联动存在的挑战主要是:

第一,数据结构化问题。当下很多行业没有数字化营销的平台,数据结构化并没有得到实现;

第二,关联匹配问题。比如用户ID的关联,这也是ATL和BTL数据联动的关键环节之一;

第三,要理解行业的痛点和目的,各行业差异很大,这对我们的工作提出了不同的要求。比如,不同行业数据渠道来源不同,这就要求我们要深入行业场景;又比如,不同行业业务需求也有所不同,这就要求我们要明确需求具体集中在哪方面,获客、转化抑或是复购;

另外,对于特别注重数据安全的行业,诸葛IO能提供私有部署的支持。在SaaS产品方面,我们为此与长亭网络和百度安全都开展了相关合作。

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市场规模更大,数字化营销有更多的发挥空间

爱分析:在目前的用户行为分析平台领域,您认为主要的玩家都有哪几家公司?

孔淼:从营收、规模来看,主要还是GrowingIO、神策、诸葛IO这三家。同时这个领域正不断涌进新的玩家。

爱分析:是什么因素驱动不断有玩家进入用户分析平台领域?

孔淼:主要有两个因素。其一是因为该行业本质上还是一个增量的市场,不断增加的需求会吸引新玩家的进入。其二则是,行业外有不少团队本身有着相关的技术积累,那么在有创业需求时,进入相关领域创业也就是自然而然了。

爱分析:在这个领域面临的是一个增量市场,您认为哪些企业会对其提供的产品存在刚需?

孔淼:数据应用平台在规模较大的(超过100人),有经常性分析需求的企业,尤其是消费类行业的这类企业对此会有比较刚性的需求。这也决定了诸葛在最初选择产品面向的行业客户时,定位在了消费类的行业。

爱分析:数字化营销领域,目前来看市场空间很大,但也有竞争激烈,市场份额分散的特点。您对未来趋势怎么看?

孔淼:过往确实有这种市场份额分散的情况。但未来趋势将会是集中的。

过往行业内大客户会有很多代理商,而不同代理商对应的又是不同的服务提供商。这在很大程度上导致了碎片化。但在当下,大客户更倾向于只找一家服务供应商或者代理商,一站式营销方案又是一个很好的服务提供方式。据此可以看出,未来市场份额开始集中于行业内几家特出企业应是题中应有之义。

爱分析:是不是可以理解为数字化营销领域的市场集中度未来会提高?

孔淼:是的。之前数字化营销的竞争激烈更多体现在投放上,也就是Adtech。我将之理解为数字化营销行业在中国发展的第一阶段。这个阶段让所有业内企业受到了教育,完善了基础设施。

但是在后续的第二阶段,也就是Martech阶段。市场集中度会提高。除却大客户选择服务提供商方式的改变,还因为宏观经济的变化,以及市场的价值关注点与过往相异。

在Adtech阶段,更多关注点集中在曝光、流量,而在Martech阶段,将会更多的注重客户体验。在任何一个行业,价值关注点变化的阶段,都只会有少数几家企业脱颖而出。

爱分析:中美市场在用户行为分析和数字化营销行业有什么异同?

孔淼:首先,两个市场在该行业供需两侧都有差异。需求方面,两国消费者在做购买决策时的思维方式,消费习惯和消费依赖都有所不同。供给方面,企业信息化、社会化程度也不太一样,比如美国B2B的成熟和中国B2C市场进入领先。

其次,两国企业在提供企业服务时,存在着同质化竞争的现象,这是该行业都存在的问题。

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扩大销售网络,将进军新领域的准备工作做在前头

爱分析:诸葛IO的获客方式是怎样的?

孔淼:在工具产品上,主要是网络获客的方式。

诸葛IO之前发布的干货文章带来了很多客户,大多数客户都是这样转化而来。

行业方案方面则是直销为主。

爱分析:营销这块,线下企业不少,在获客上有什么比较好的策略?

孔淼:主要有两个方式。一个是做标杆客户,通过拥有行业资源的销售去渗透。另一个就是通过工具产品获客。工具型业务建立了我们在行业里的影响力,这可以在即使竞争对手P.R.(Public Relations,公共关系)比我们更好时,关联搜索时也会看到诸葛IO的相关信息,这同样会给我们带来客户。

爱分析:目前免费版、专业版SaaS及私有部署版分别有多少客户在用?有哪些方法促进免费版客群转化?

孔淼:免费版目前用户有20000多家,活跃的免费版用户有2000多家。付费版本有200多家,其中专业版和私有部署分别都是100多家。

目前免费客户每个月的转化不是很多,主要是自然转化。

制约转化率提高的原因主要还是因为限制规格策略问题。用户经注册即可直接使用免费版本,造成很多免费客户也没有体验到我们的专业版本功能,而诸葛IO免费版本的功能甚至还要比行业其他付费版产品的功能服务丰富。这使得很多潜在客户直接选择了免费版本的长期使用。

为此,我们推出适用于价格敏感型客户的版本,调整免费试用机制。客户只需按月、按需付款,便能使用专业版的强大功能。力求后续调整能制定既能符合现有免费客户消费能力,又能保障他们服务体验的价位。

爱分析:客群选择上,如何平衡大客户与小客户需求?

孔淼:平衡大小客户需求的满足,目前的方式是在偏重做大客户的同时,也兼顾小客户的开拓,不会刻意去排斥小客户的来单。

在实际业务中,大、小客户的业务其实是相关的。服务小客户的同时,提升了诸葛IO做工具产品的能力,这个能力反过来在我们渗透大客户时,使我们相较于同行来说获得了性价比的优势。

爱分析:后续如果往垂直领域做深,产品化率肯定会受影响,怎么处理?

孔淼:如果做垂直领域的标杆客户的话,会有影响。但做完标杆客户后,会有行业方案出来,产品化率就会重新提升。诸葛IO有着持续的技术积累,我们在产品抽象,包括用户模型抽象,数据平台抽象上做的非常深入,行业方案出来后,我们会将定制化内容转变为基础配置。

爱分析:诸葛IO团队规模如何?研发、市场占比如何?

孔淼:目前团队人数在50多人。研发占比在半数,市场人员共7人。