企业数字化及中台搭建如何少走弯路？

在这里首先聚焦几个词：BI业务中台、CRM、CDP、DMP，这些词近两年在市场中频出。

特别是今年的疫情发生后，好像一家企业不去碰触或开始规划就落伍了，数字化的升级是一个大课题，涵盖了内部较大的架构搭建和功能使用范畴，而这些词更多是针对企业的市场及营销业务结合使用，早期企业更多的是信息化的建设，将集团总部及子公司或分公司等各类内部数据进行抽取清洗归类，搭建数据业务模型，再将数据进行BI可视化的数据展示，企业通过对于数据信息化的反馈，帮助企业领导层结合数据进行辅助决策，在以往更多是指ERP这类的软件应用，服务商也偏向于大型的咨询公司，例如埃森哲、麦肯锡、德勤等，在市场营销业务上则通过企业会员数据的收集整理，更多是以CRM形式进行自动化管理，以及对用户进行深度行为分析洞察，这类型的平台近些年也做了大量的升级迭代，现在数据采集的能力除了通过前端（Web/APP）以外，可以全端覆盖小程序、Lot等进行埋点采集，对于用户的唯一标识方法可以灵活自定义用户的唯一ID（User ID），数据的指标及分析维度可以支持自定义，数据的处理可以去ETL化，并结构化及数据拉通，在数据的时效性上支持实时回传，实时处理及实时查询，数据的分析功能和能力也更加全面，数据流的开放度支持PaaS平台的API接口导入及更广泛的可扩展性并于CDP、DMP等各应用平台进行整合与打通，其他例如在数据安全性上也有更多的技术上的创新及解决方案。

CDP是会员管理平台，也是这两年新出现的，有些认为它是CRM的衍生品，换汤不换药，其实还是有一些变化的，CDP的数据源是企业自有数字化触点的数据采集，包含网站、产品、交易数据、CRM等企业自身数据，具有数据的埋点接入、用户ID打通、用户分群及业务支撑的功能，通过用户的唯一标识ID（注册ID、手机号、微信、邮箱等…）进行用户画像及会员生命周期特征的分析及洞察，提升个性化的营销及用户体验的平台。

DMP是互联网广告行业一直在运用的数据源，主要是对于企业营销做精准TA人群的广告投放数据指导，结合精准的广告营销投放使用，其数据源主要是第三方数据（广告媒体及外部数据），通过对于数据的收集分类整理，形成用户画像并对接广告投放系统，通过对用户的ID（Cookie ID、设备ID）在媒体生态触点上进行Look alike用户放大、重定向及展示个性化广告。

在BI中台等业务场景中，服务商大都是对于数字化的趋势及对企业的业务了解，帮助企业开发的一套会员管理平台，主要是针对会员的生命周期做洞察及管理，这类型的产品可大可小，针对不同的企业，需求及理解会截然不同。

合数信息 DataBank企业私有数据管理平台

疫情的出现，让第三产业收到了巨大的冲击，但是线下的企业，特别是像餐饮、娱乐等，这类型的企业对于数字化及中台的建设理解相对简单，主要是帮助其将各触点（公众号、小程序、抖音、微博、小红书…）数据进行汇总及平台化管理，甚至疫情所带动的直播行业，也是可以通过平台的开发来管理直播的主播筛选及货品售卖数据等信息，这类型的企业对于数字化的理解就是需要短平快，突破线下的瓶颈，在线上可以更加高效的帮助企业带来营收的增长，但是对于较大型的知名企业而言，数字化是一个庞大的业务架构体系，涉及的管理及业务更加广泛，通过长期缜密的业务诊断，从线上的数据采集打通到线下的场景体验升级，线上、线下如何在结合原有资源上更好的互利互通，从而帮助企业在品牌升级还是电商销量等起到更好甚至是可以量化的增长结果，但是结合目前国内的BI业务中台业务来看，相对门槛较低，如果是简单的平台业务场景开发，这类的服务商可谓多如牛毛且产品的同质化严重，在满足业务及技术平台稳定性的前提下，也不好评判其具体的差异，这类型的企业或服务商更多是具有大量的技术开发人员，但是自身并没有企业或外部数据的积累，也没有流量触点资源的整合，无法对企业产出数据洞察，缺少市场营销的策略逻辑，更没办法进行策略后的执行落地。

营销层具体是指广告行业，其中的流量大平台拥有自身的流量触点，拥有的更多是媒体资源、但是缺乏数据做指导，目前BAT及字节等平台自身拥有强大的数据指导能力，但是由于各生态数据无法打通问题，导致无法帮助企业针对自身生态外的流量触点进行用户识别及跨媒介频次控制，但其他的诸如媒介代理公司，售卖的模式主要是资源及位置，所以相对缺乏数据的积累，对数字化的业务的理解和驱动能力有限。

综上每个层级的企业或服务商在各自的领域已经有着很大的发展和能力，所描述的也是一些客观存在的问题，更多是站在企业的数字化需求上，企业的数字化需求是多元化的，原因就是消费者的时间是碎片的，场景是多元化的，单一的大平台或生态也不能全部锁定一个消费者的时间和场景，所以，“整合”是企业在未来数字化时代要重点考量的。

当然，从效率上讲，即使找到在不同层级的优质企业进行对接合作，也不见得可以很好的落地，一种情况是企业要针对自身的需求对不同服务商讲三遍甚者更多，但是由于层级业务及知识体系的不同，服务商对企业需求的认知和理解就会有偏差，且如果将数据进行有效的洞察及分析后，在营销的应用上就要进行自动化的数据对接及个性化的广告营销使用，如果营销服务商在数据的对接上欠缺数据技术对接能力或数据的格式不同，就会严重影响企业营销的效率，另数据回流至技术层，也要看技术平台开发公司对于企业数字化营销需求的理解程度，如果不了解营销业务需求，所回流的数据也没法使用及洞察分析，这对企业来说，也是数字化转型及升级的一个难题，另外企业也需要对数字化有深入了解，企业如果对数字化的目标及运作不了解，就可能无法准确的罗列需求，服务商也很难进行项目交付，所以也需要有经验的数字化服务商配合共同沟通探讨。

数字化升级既然是未来趋势和刚需，就需要针对数字化的布局做好系统的梳理及规划，企业也需要明确数字化最终的目标、场景应用及效果考量方式，以及确实可落地的解决方案，如果相应的服务商缺乏业务诊断或由于对业务了解不足，在企业后期的需求上需要重新定制开发，则会增加企业的成本浪费，同时不断的增加企业的时间成本，从而错失市场良机，在以往企业为资源买单时代会更多向为知识付费进行转移，所以对于数字化业务，至少需要服务商自身就有这种业务经历及能力的整合及运作背景，才可以结合历史经验给与企业更为科学的解决方案及落地执行能力。