文：竇悅怡

5 月 19 日，神策數據 5 週年產品暨融資線上發佈會正式召開。神策數據創始人 & CEO 桑文鋒在發佈會上宣佈重磅融資信息，即獲得由襄禾資本領投，晨興資本、DCM 資本、華平投資、紅杉資本中國基金、線性資本、明勢資本跟投的共計 3000萬美元的 C+ 輪融資。

神策數據一直是i黑馬＆數字觀察持續及重點報道的獨角獸企業。神策數據成立於2015年，是一家專業的大數據分析平臺服務提供商，一直深耕大數據分析領域，致力於幫助客戶實現數據驅動。

近日，i黑馬＆數字觀察時隔半年再次採訪到了神策數據創始人桑文鋒，圍繞這五年的公司發展的內在邏輯，以及公司從單品極致到多元產品矩陣，以及做產品、做客戶等方面的全新思考，進行深度的交流。

數據意識已從無到有

但中國數據化根基需繼續夯實

從神策數據成立開始，桑文鋒就反覆指出，中國數據化浪潮從2015年開始，2025年達到一個頂峯，然後進入平穩發展階段，整個浪潮持續15年，到2030年結束。不過，當前國內大數據行業基本要面臨兩個問題，第一數據底子較薄，第二數據意識較差。

首先，從中國企業的數據底子方面來看，縱觀中國的IT發展歷史週期，從2000 年起，迄今不過短短的20 年，而美國IT 化階段開始於上世紀60、70 年代。

相比美國，中國的IT化程度有所欠缺，沒有一個規範的數據採集方式，採集過來的數據存在種類繁多、雜亂，質量差等問題。而IT是DT 的前提，如果企業IT 化基礎不夠，DT 化就會缺乏載體。

其次，再從企業數據意識方面來看，企業在IT 化過程會源源不斷地產生海量數據，例如企業內部的ERP、OA等系統產生數據、外部的數據、還有第三方的用戶行爲數據。

但過去的企業IT管理模式主要以業務流爲中心，而這種業務流程的思路並未考慮到數據的收集與應用，導致在數據驅動決策方面，數據採集的全面性、處理效率都存在突出問題。

這樣的模式會促使企業的海量數據往往會散亂在各種異構系統裏，無法打通和盤活，會以孤島形式呈現，使數據無法形成資產。

同時，很多企業決策人並沒有真正重視數據，沒有意識到數據驅動決策的重要性。這樣一來，企業無論是在產品改進、運營監控，還是商業決策，都不能通過數據分析做到精細化運營，做出科學、合理、準確的商業決策。

值得一提的是，數據可以幫助企業實現個性化推薦、智能運營等能力，這就說明數據正在逐漸成爲企業生產經營的核心環節，這也是一種數據意識，當然這種數據意識在這幾年已經發生了很大的改善。

談及這五年中國數據化建設、企業數據意識的發展趨勢，桑文鋒告訴i黑馬＆數字觀察，目前來看，在神策數據服務客戶的過程中，神策數據一直思考如何幫助企業把數據化做的更上一層樓，這裏的企業包括互聯網企業、互聯網+企業等，尤其處於轉型中的企業。

神策認爲，企業數據化程度的評估可分爲三個層面：IT化、DT化、DO化。

相比互聯網企業，本身IT化底子更好些，DT化、DO化更容易些。IT（Information Technology）化是一切數據建設的前提，主要考察了企業是否有穩定的線上產品服務以及對於研發團隊的控制力。

但對於傳統企業、尤其是處於數字化轉型中的傳統企業，很多連IT化建設都沒有，更別提DT化推進。

其實，IT 化是 DT 化的前提，企業要做好 DT 化必須要做好 IT 化，很多企業每間隔一段時間便提出各種各樣的理念，但是卻無法有效應用，很大程度上是因爲產品沒有線上 IT 化。

DT（Data Technology）化程度則描述了一家企業在數據建設的基礎上的投入和建設情況，主要考察了企業採集數據的廣度、顆粒細度、數據準確性以及是否有基於底層數據的二次開發應用等。

簡單來說，就是構建數據流，該數據流的建設，包括數據的採集、建模存儲、分析、可視化或反饋等。企業要把整個數據流建好，一方面建好數據流，一方面要把數據產品化，也就是讓數據成爲企業業務的一部分。

當企業IT化、DT化後，就要進入DO化（數據組織能力，Data Organization）則主要考察一家企業是否具備數據文化，是否有能力和對應的組織、流程來將數據真正落地到日常的企業運營中。

再從數據意識問題來看，最初 2015 年之前大家談大數據時，更多是空談，很難發現真正起作用或例子很少。

隨着時間的發展，我們發現大家對數據的意思、價值有了新的看法，企業對數據分析工具的需求從最初的可有可無，到 現在成爲了剛需。

所以，經過一段時間的實踐與驗證已經逐漸變的清晰，桑文鋒認爲數據的價值主要體現在兩個方向上：業務決策和產品智能。

首先，數據價值主要體現在驅動業務決策。不管是做運營分析、產品改進、戰略決策還是做量化管理，企業產生了數據，數據的價值體現在輔助人做正確的決策。

不過這種做法，現階段只能發揮數據價值的 20%，更多的價值應該釋放在產品智能。

所以，企業應該將數據套上一定的策略方法，把產品回到本質，讓數據成爲產品的本身，有人將其稱爲 AI，我將其稱爲產品智能，其本質都一樣，這也是神策數據構建平臺幫助客戶實現數據驅動的兩個關鍵。

另外，數據幫助企業實現個性化推薦、智能運營等，說明數據正在逐漸成爲企業生產經營的核心環節，這也是一種數據意識，當然這種數據意識在這幾年已經發生了很大的改善。

針對這種行業現狀以及底層邏輯，神策數據希望抓住中國的數據化浪潮，願意花10年的時間甚至更長的時間，去重構中國互聯網數據根基，幫助中國企業去搭建優質的數據基礎，提供底層數據的採集建模能力以及基礎平臺的支持，讓數據驅動落地企業，挖掘數據的價值。

客戶需求導向

從極致單品向多元化矩陣發展

i黑馬＆數字觀察瞭解到，從公司成立到2016年8月，神策數據通過產品，爲企業提供基於網頁和APP端的用戶行爲分析工具，推出“神策分析1.0”，併爲客戶提供一份30萬字的幫助文檔。

但神策發現，很多客戶對幫助文檔需求不大，而且數據接入也是一道門檻。於是，整個團隊開始思考，如何能夠研發出滿足企業客戶真正需求，真正配合客戶使用需求的產品。於是，神策開始調整策略，升級神策分析的產品。

升級後的產品可以基於企業業務特點和多部門複合需求，幫企業建立高效的數據指標體系，用先進的事件模型抽象用戶行爲，提供多維度、多指標的交叉分析能力，全面支撐各個團隊的日常數據分析需求，驅動業務決策。

同時，神策數據初期主要聚焦在互聯網初創企業。到了2016年，神策數據團隊發現，互聯網初創企業對用戶行爲產品需求旺盛，獲客容易，但死亡率也高，付費意願差。

“經過調研，神策數據團隊發現這些情況後，很容易影響神策的業務穩定性，我們需要開始思考拓展業務了，至於如何擴展，這是我們當時需要思考的。於是，在2016年底，神策開始向互聯網+企業，也就是傳統中大型企業延伸。”

相比市面上大數據初創企業選擇輕量的SaaS服務模式，而神策數據將私有化部署作爲公司主打。

神策在商業模式上進行了創新，採取了“私有化部署 + 標準產品 + 訂閱制”的商業組合，打造了不一樣的 SaaS 模式。

桑文鋒指出，2011年開始，國內的互聯網行業開始發生變化，團購、O2O、互聯網金融、在線教育等新業態開始出現，數據分析的需求也隨之開始發生變化，從聚焦日活月活，變成關注用戶轉化和最終交易，以及留存與復購。

變化的市場需求給神策數據帶來機會，支持私有化部署、提供PaaS平臺、提供基礎數據採集能力的神策分析應用而生，並取得市場認可。

隨着產業規模、產業發展階段、客戶認知度等方面發生了很大的變化，神策數據感知到市場上客戶需求發生了一些變化，有幾個大的方面：

第一，客戶對數據驅動的閉環的效果，越來越看重。什麼是閉環？比如說客戶想要針對流失客戶，直接發一個召回的優惠券，而不只做數據的採集與分析，客戶更希望神策數據能幫助其做到完全行動的那一步，從數據到信息，數據指導行動，形成一個閉環。

第二，客戶對運營與產品的個性化的要求越來越高。比如一些客戶說，能不能在產品里加一個“猜你喜歡”？越來越多的客戶不會花太多的精力在新用戶挖掘上面，而是把更多精力放在老用戶，也就是存量用戶的價值挖掘上，因此他們對精細化運營的需求也是越來越強。

第三，企業管理的全景化：ToB 的企業的需求。ToB 企業的訴求不止停留自己服務的客戶的分析，還會加深到企業本身的管理，客戶全生命週期的過程管理。

面對企業需求變化，神策的團隊開始如何在原有的數據分析產品的基礎上進一步滿足客戶需求，他們感知到，市場上三個變化，也是神策要面臨的挑戰，所以神策圍繞着自身產品、營銷、客戶服務、組織建設進行戰略調整。

首先，神策數據的產品矩陣，實現了從單品的極致向多個產品線拓展，但其實這件事情不是一蹴而就的，是有一個演變的一個過程。

其次，業務邊界從數據流向業務流開拓。當神策的團隊做多個產品時，要去服務多種類型的客戶，這個業務的邊界更加寬了。這樣一來，神策數據可以從一個純粹做數據分析工具向企業業務分析靠近，我們從數據流跨入到業務流程。

第三，伴隨着產品、業務的變化，也帶動了我們組織的變化與轉型。

總體而言，神策產品線的變遷，總體來說是八個字：精益迭代，因需而變。神策做事方式是圍繞着客戶的需求與客戶價值去迭代，神策最核心的價值觀是給客戶帶來價值。

換句話說，這些價值，也就是我們遇到的客戶的問題，這些問題就會變成需求，再轉化成一個產品。

所以，從2018年下半年開始，神策數據開始從“單品極致”向“產品矩陣”的多產品戰略進行轉型升級。

桑文鋒指出，神策數據產品線的迭代，要從兩個步驟來看：第一步，我們原來只有神策分析一個產品，解決我們的客戶從數據採集再到建模，再到分析整個流程閉環裏面的種種問題。

在迭代的過程中，我們在思考一個分析型的產品如何把數據採集與管理抽象出來，作爲公用的、面向矩陣其他產品的公共平臺。

我們做的第一件事情，就是把原有神策分析採集與建模部分的能力單獨抽象出來，也就是我們下面的這一層「神策數據基礎平臺」。

而神策數據基礎平臺總結來說做了兩件事情：一是對行爲數據的標準化採集；第二是對數據去做有效的管理，向產品線做統一輸出。如果把神策比作中央廚房，那數據基礎平臺做的是切菜、備菜的標準化加工動作。

第二步，就是將這個平臺的能力應用到其他產品線中。我們整個數據完成採集之後，是產生出了很多的標準化的“備菜”。

加工好的原料、備菜，可以繼續被應用層“烹飪成各類菜品”，前臺的廚師可以去做出更多的東西。而神策分析是對標準化的數據作進一步的加工，通過分析模型的使用，生產更多有業務價值的信息。

各個新產品線直接使用平臺上的數據和信息，直接去實現業務的應用。就像廚師使用標準化的備菜，通過菜譜烹飪菜餚給食客，而不需要自己去切菜。

整體而言，神策數據產品變化都是圍繞三個點佈局：圍繞數據驅動的閉環化，二是運營與產品的個性化，三是圍繞企業管理的全景化。”

佈局數據的711便利店

海量“配方”滿足客戶的需求

桑文鋒告訴i黑馬＆數字觀察，神策數據“產品矩陣”戰略的提出，參考了部分711便利店的經營理念。

第一，定價邏輯。相比同類型的便利店，711便利店的價格並不便宜，其創始人鈴木敏文解釋道，711便利店追求的並非低價，而是在該價格上的物有所值，神策數據也一樣。創業四年，神策數據在產品定價方面一直追求該價格上的物有所值。

第二，解決需求。711便利店空間不大，但卻基本上能解決日常生活所需，神策數據產品矩陣地推出，也是在爲客戶提供可以解決數據需求的“711便利店”。

未來，隨着神策數據的產品線不斷增多，這些海量“配方”可以不斷滿足客戶各式各樣的數據需求。

所以，經過多年發展，神策數據已經形成“諮詢服務+產品+標準服務”、“諮詢服務+解決方案+項目制管理服務”的模式。

在產品部分，公司圍繞用戶級大數據分析和管理需求，推出神策分析、神策智能運營、神策智能推薦、神策用戶畫像、神策客景等多款產品圍繞用戶行爲過程，最大化用戶行爲數據價值。

展開來講，神策數據的產品矩陣是搭建於神策基礎數據平臺上的整體產品解決方案，其中包含面向用戶行爲分析的神策分析、面向業務的用戶標籤及用戶畫像管理的用戶畫像系統、賦能業務增長的智能推薦系統、基於用戶行爲洞察一站式智能運營的智能運營系統。

其中，神策分析作爲神策數據首個推出的產品，其強大的數據計算能力是其他產品線計算效率快人一步的基石；其豐富多樣的分析模型，也直接助力其他產品線，讓數據分析可以更深一層，離數據真相更進一步。

神策分析與其他產品線相輔相成，同時會將它強大的分析能力賦能給各產品線。

在不斷打磨產品的同時，神策數據會通過良好的服務爲客戶賦能。神策數據會不斷地服務企業，現在基本上分爲幾個環節，首先神策數據會爲客戶進行需求梳理，分析師幫助客戶梳理指標體系，然後再製定數據採集方案，結合其實際場景制定選擇全埋點、代碼埋點、前後臺工具接入數據等方案。

值得一提的是，近期，神策數據推出了數字化運營閉環解決方案。桑文鋒介紹道，神策分析一直是神策數據的旗艦產品，它主要是幫助企業客戶建立高效的數據指標體系，用先進的事件模型抽象用戶行爲，提供多維度、多指標的交叉分析能力，全面支撐各個團隊的日常數據分析需求，驅動業務決策。

數字化運營閉環解決方案可以幫助企業客戶基於數據採集與整合，一站式實現看數據、分析數據、業務干預、效果評估的完整閉環，真正實現數據驅動業務迭代和增長。

其次，企業通過可視化操作與管理，實時、自助的數據洞察和業務驗證，跨越數據與業務的鴻溝，釋放業務生產力和想象力，提高運營效率。

第三，方案支持微信、短信、站內推送等運營場景，兼備強大的渠道對接與策略規則引擎配置能力，讓全渠道觸達與多觸點運營成爲現實。

同時，基於成熟的平臺化產品，具備完善的私有化部署方案及權限管理體系，交付快、質量高，快速滿足企業業務應用訴求。

整體而言，數字化運營閉環解決方案可以幫助企業客戶全端數據採集、用戶畫像洞察、多渠道精細化用戶觸達、效果評估實時反饋，打通企業數據流與業務流，實現數字化的業務閉環，用數據驅動增長。

“圍繞互聯網的中小客戶和傳統大型客戶的不同特點，目前神策數據的銷售策略做了很大的調整。圍繞互聯網的中小客戶，佈局互聯網營銷的團隊，標準化的打法，通過市場營銷的手段獲取銷售線索，再轉化，爲客戶提供標準化的產品和服務。

而圍繞傳統大型企業客戶，神策數據圍繞我們重點的行業，例如，品牌零售、金融類、廣電等行業，單獨組建售前售後部門，形成集營銷、交付於一體的KA客戶團隊，推出行業解決方案，實現爲企業提供諮詢、產品、交付和服務全流程的服務，提升我們的服務價值，滿足客戶的需求。

同時，也有助於我們內部的各個部門打通，工作更流暢，這是今年公司的核心戰略。”

經過5年的發展，業務現已覆蓋以互聯網、金融、零售快消、高科技、製造等爲代表的 30 多細分行業。

包括中國銀聯、小米、海通證券、廣發證券、東方證券、中原銀行、百信銀行、中青旅、平安壽險、四川航空、好未來、VIPKID、華潤、有贊、百姓網、貨拉拉、閃送、驢媽媽、Keep、36氪、拉勾、VUE、春雨醫生、聚美優品、撈月狗、紛享銷客、媽媽幫等 1000 餘家付費企業用戶的服務和客戶成功經驗，爲客戶全面提供指標梳理、數據模型搭建等專業的諮詢、實施和技術支持服務。

最後i黑馬＆數字觀察與桑文鋒再次聊到神策的邊界這個話題，桑文鋒指出，首先，神策的邊界，神策數據一直堅持做與數據相關的，最早只做數據流，不做流程控制相關。比如說，神策客景、神策智能運營等產品開始和流程控制相關。

神策數據發現只做數據本身很難形成閉環，若客戶成熟度不夠，閉環就大打折扣，爲讓客戶更好的實現數據驅動，神策數據開始考慮做流程控制。

其次，“把事情做到極致”是神策數據的做事理念，在神策數據 2015 年剛開始做產品時本身定了十個模塊，但最後決定先做三個，但是每個功能都做到 90 分，而不是 10 個模塊做到 60 分。

“其實，神策數據一直是一家產品驅動型的公司。在過去五年裏，除了逐步完善銷售、交付、大客戶交付等環節之外，神策也不斷圍繞客戶需求打磨產品，從單品極致向多元化產品矩陣發展，促使公司整體向規模化發展前進。

同時，在產品矩陣變遷的過程中，我們也是各種不斷踩坑，在不斷的自我總結中，最後形成一套我們自己的方法論體系，而這套方法論也在不斷升級迭代中。”

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