數字化高速發展的今天,企業產生的數據也在與日俱增,很多企業面臨著各式各樣的數據處理與分析難題,不知道該如何正確處理分析數據。在這種情況下,商業智能(BI)對企業決策發展的重要性愈發突出。

今年3月1日,杭州星云數字科技有限公司(下稱“星云有客”)宣布完成A輪億元融資,由高瓴創投、IDG資本聯合領投,老股東聯想創投跟投。加上近期宣布完成4000萬元的天使輪和Pre-A輪融資,星云有客短短半年內已經連續完成3輪融資。

僅2022年,商業智能(Business Intelli-gence,簡稱:BI)企業便有觀遠數據、數說故事、新略數智、海致BDP等均獲得了超過億元融資。據不完全統計,商業智能領域從2021年下半年至今累計融資超過20億元。

商業智能企業頻繁獲得資本和巨頭青睞的背后,是各行業數字化轉型已迫在眉睫。根據中國信通院數據,2005~2019年產業數字化復合增速達24.9%,高于同期GDP增速,行業數字化加速滲透。

商家的“高級分析師”

對于經營服裝廠的張超來說,數據分析是他最為迫切需要的。張超透露,自己在廣州有3家服裝工廠,為上百個小商家進行供貨,近幾年也通過一些C2M平臺直接面向消費者。而當用戶數據變得龐大而復雜起來,張超開始“接不住”了。

像張超這樣,對海量數據束手無策,無法分析、無法得出有效結論的商家并不在少數。從經營鏈路上講,首先是廣告投放、引流獲客的成本,近幾年,隨著公域流量見頂,成本在逐漸飆高,怎么通過數據分析高效獲客?其次,當有了用戶數據之后,怎么有效利用,及時發現問題進行糾正、洞察趨勢為下一步經營進行指導?

在業務層面,BI為平臺和商家提供從引流、廣告投放、圈人群包、用戶分析、渠道分析、選品分析,包括行業熱點分析、供應鏈分析以及指導,簡單說,BI讓每個商家擁有了一位高級數據分析師。

比如,在選品階段,BI平臺根據行業數據和企業內部數據,為商家提供新品、爆品、打折促銷、直播等多個業務場景的分析,以幫助商家科學找到適合自己用戶畫像的品類。

據了解,在眾多BI數智廠商中,主要分為兩種類型:一種是PaaS平臺提供底層數據分析能力,一種是SaaS平臺提供成熟的數據分析產品。

舉一個簡單的例子來說明PaaS與SaaS的區別,比如在廣告投放,圈人群包時,SaaS產品會根據過往數據,給出成型的人群包供商家選擇,類似“20~25歲一線城市男”等人群包,這些人群包是固定的,供商家選擇。而PaaS平臺可以讓企業根據自己的需求去自定義,在海量人群中“撈”出自己想要的,比如奢侈品品牌可以圈出“30天內瀏覽和購買過愛馬仕的人”,這個定向是非常精準的。

全鏈路數字化價值爆發

根據《2021年中國BI商業智能應用實踐白皮書》中數據顯示,2020年國內整個BI市場規模約60億~70億元,預計到2025年,中國商業智能軟件市場規模將達到13.3億美元,未來5年整體市場年復合增長率為17.9%。

有業內相關機構作出預判:“中國數據分析與商業智能的市場才剛剛開始。數字化轉型是未來十年中國經濟的最大主題,而BI是其中最確定的剛需之一。

一方面,成立5~10年間的各行業新經濟企業,都需要從0到1構建數據分析與決策的能力;另一方面,數據分析與商業智能的需求在全面進入‘2.0業務決策時代’,大型企業正在普遍面臨BI產品升級需求,迫切地希望引入讓廣泛的業務用戶能用起來的BI產品與能力。

這說明該行業增長空間依舊很大,而無論是什么類型的平臺,能夠在如此短的時間內“集體”受到資本的青睞,不止因為行業空間,而是行業發展已經到了一個關鍵節點。從商業的角度出發,這些BI廠商都在做一件事,那就是:全鏈路、全觸點的數字化。

在過去的傳統商業中,這幾個部分相互割裂,而數據平臺的介入,正在重構人、貨、場。

以數據增長服務商Growing IO舉例,其在與漢光百貨合作的案例中發現,很多用戶喜歡在漢光百貨的微信小程序中直接搜索口紅色號,而非品牌。但小程序中并沒有對應的搜索結果,也有些用戶習慣輸入英文,小程序內卻沒有英文模糊搜索體系,用戶常因為拼寫錯誤一個字母而搜索不到心儀產品。

這些是之前未被發現而被浪費的流量,但其實可以通過分析用戶搜索數據進行優化和利用。所以雙方決定,讓用戶直接搜索色號找到口紅,同時優化了模糊搜索的兼容性,最終使得搜索效率提升40%左右。

這樣的生態建成,意味著企業不再受平臺掣肘,有更大的選擇權,同時離消費者更近,無論是公域引流還是私域盤活,數據的價值和意義都在變得更具有指導性。

讓數據回歸服務

行業利好、應用爆發的同時,一段新的挑戰和難點正需要跨越。應用層面,BI行業正在發生“從IT到業務,從報表到決策”的變革。

過去若干年里,企業使用BI制作大量的報表,老板、業務人員忙著看報表,80%的時間耗在提取數據、對數據口徑等繁瑣事務上。但始終沒有讓業務用起來,真正為業務賦能。這使得業務人員與IT技術人員難以高效協作,新技術/系統未能真正令業務用起來,帶來真正的回報,反而增加了冗余的成本與人力,這是傳統BI產品的桎梏。

技術層面,隨著5G、云計算、AI等技術的發展,BI的應用場景進行了幾個階段的變化。

有報告明確指出,增強型分析功能是 BI產品發展最重要也是最顯著的發展趨勢之一,其原因并不難理解:當前企業使用的數據的規模和復雜度已經逐漸超過人類可以處理的程度,靜態報表、儀表板等傳統工具已經不能滿足需求,而通過機器學習、人工智能等技術增強分析,可以更好地處理這些數據。

其次是數據來源。面對當下逐漸高企的流量成本,公域平臺流量需要更高的成本和更精準的識別。而當公域轉向私域時,私域中的觸點變得更加零碎和復雜,難以統計。

觀遠數據的觀點認為,讓業務用起來是BI領域接下來巨大的機會。一款好的產品需要面向業務人員針對業務分析的場景去設計應用性。也就是說,隨著業態的變化,用戶數據整合將變得越來越困難,而數據能否真正服務于業務,才是關鍵點。

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