
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 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07