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模型预测准确率98%,「创略科技」如何用AI大数据驱动客户营销?
2020 年 11 月 24 日
创业邦杂志
在拜访
「创略科技」
联合创始人&总裁杨辰韵前,创业邦记者得知,公司刚刚完成新一轮7100万元人民币B轮融资,由源渡创投领投,高美资本、G5创新投资等跟投。
对于在今年疫情大背景下完成本轮融资,杨辰韵并不意外。因为
自公司于2017年完成A+轮融资至今,创略科技业务情况已连续多年保持2~3倍增速快跑
。
「创略科技」定位于一家
智能客户数据中台服务商
,主要以智能客户数据中台产品(CDP)为基础,通过整合大数据及AI技术,差异化的为中大型B2C企业提供端到端的客户数据技术解决方案,助力其优化与客户数据相关的应用场景,包括客户洞察分析、个性化营销、客户生命周期价值管理、客户体验提升等。
其硅谷背景的
创始团队创始人&CEO胡世杰及联合创始人&总裁杨辰韵
均来自加州大学伯克利分校,最初在十余年前为微软提供营销数据分析系统开发和数据挖掘时开始首次合作,核心团队包括在大数据技术、数据科学及机器学习、客户运营及营销领域,以及垂直行业等方面拥有近20年相关经验的顶尖人才。
“数据驱动的营销能力是在流量红利见顶、增量市场饱和的新时代背景下,企业保持持续增长的关键要素,直接决定了企业的生存发展潜力。无论是对于大中型企业,还是中小企业,
只有不断提高基于数据及AI驱动的精细化运营能力,才可能在竞争愈加激烈的市场角逐中脱颖而出、持续发展
。”杨辰韵告诉创业邦。
不过,很多人会从字面意思来理解大数据,认为大数据就是将大量的数据集合起来。
但实际上,大数据的关键并不在于所收集数据量的大小,还在于数据实时性,以及数据积累后的打通、挖掘和分析。
假设一个头部企业的营销部门,想要基于数据来驱动营销,而实际从IT部门取数完成,有时甚至需要2~4周的时间。那只能算是事后基于营销结果的分析和复盘,而非实时的个性化营销。
倘若具备了以上实时数据获取能力,那还不够,营销部门还需要打通企业数据仓库、CRM、ERP、会员体系、APP实时行为数据、微信、客服、呼叫中心等多系统和多触点的客户数据,才能形成完整的客户画像。
所以,在此情况下,企业真正需要的是客户数据中台(CDP)作为枢纽,为其提供数据整合、处理、支持业务决策、客户管理服务,从而串联所有客户数据源及应用场景,最终构建客户全生命周期管理体系,实现企业与客户的深度链接,完成数据驱动的营销。这,便是创略科技的核心商业逻辑。
以客户数据为核心,创略科技现已通过
NEXUS(客户数据技术)、IQ(预测性机器学习&AI)
等业务,建立了从数据采集到应用完整闭环的国内首个客户数据中台(CDP)解决方案。
其中,NEXUS产品作为智能客户数据平台,覆盖数据收集、数据处理到数据分析,最终将洞察变为营销触达。
IQ模块,则是在前者NEXUS打通数据之后,使数据不局限于人工设置,而是可以基于算法模型,智能地完成客群的分区预测。
区别于传统的非大数据系统,创略科技的平台体系是基于Hadoop生态的大数据架构搭建而成,并运用了包括机器学习、深度学习和自然语言处理方面的人工智能技术,可大幅提高数据处理、客户分群和预测分析效率。
据悉,目前该公司在融合数据技术、机器学习、自然语言处理等技术层面优势明显,其跨行业模型预测准确率最高可超过98%。
成立至今,创略科技目前已服务
数百家
中大型头部客户,包括威马汽车、玛莎拉蒂、华夏出行、滴滴出行、施华洛世奇、春秋航空、东方航空、卓越教育、中国银行等,主要分布在于汽车出行、零售、旅游、教育和金融等行业。
“
为确保产品和解决方案针对垂直行业的匹配度,公司坚持按照每个垂直行业客户需求和痛点,打造行业解决方案,从营销、客户运营等应用层面提升企业运营效率,并直接体现在用户转化率等量化数据中
。”杨辰韵透露。
以国内某旅游行业客户为例。该客户主要想预测“在400条航线里,消费者未来7天购买航线机票的偏好”,用以个性化直复营销触达。之前其直复营销转化率为0.7~1%,而通过创略科技的预测模型最高可达到14%,转化率持续提升了10倍以上。
根据公司的发展规划,2015~2016年,公司主要把重心放在平台研发,2017~2018年,公司开始打造标杆客户及行业解决方案。
经过此次B轮融资后,创略科技将在垂直
市场拓展、人才队伍建设
以及
技术研发升级
层面发力,全力为更多客户提供服务。
尽管现阶段,国内市场上营销技术占营销预算的比例还远低于海外的20%+,阶段比已经涌现出多家估值在数十亿美金CDP独角兽企业的海外市场更早期,但从2018年开始,明显有越来越多的头部客户已开始主动布局营销技术和立项CDP采购。
到今年疫情过后的下半年,肩部及腰部客户需求更是可感知的爆发式增长,未来市场快速发展趋势毋庸置疑。
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图片来源:摄图网
本文作者:
王涵,关注医疗健康、集成电路和前沿科技领域。报道相关,欢迎来撩,微信:13699196712,请注明来意。
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