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前不久,创略科技完成7100万元人民币B轮融资。
这家公司聚焦**中台(CDP),可以帮助商家进行私域数据采集,提升已有客户的潜在转化率、忠诚复购率,并帮商家进行用户流失预警、用户沉睡唤醒等,使存量用户的生命周期价值最大化。这在公域流量获取越来越难的今天越发重要。
其实这也是私域流量的核心命题之一。创略科技联合创始人、总裁杨辰韵告诉见实,CDP所处的营销市场是个万亿级别的市场,而CDP作为数据枢纽核心,至少是百亿级别的细分市场。
过去时间里,创略科技已经服务了包括春秋航空、玛莎拉蒂、威马汽车、星巴克咖啡、中国银行等数百家国内外知名企业。从2017年到现在,创略每年保持至少2-3倍的业绩增速。
在创略服务的客户中,除了头部品牌客户,今年也能明显看到更多肩部客户涌入。杨辰韵预测,未来3-5年,会有更多腰部客户和中小客户会对CDP有所布局。
这几天,见实科技约着杨辰韵深聊了一个多小时。聊天中杨辰韵也用俯瞰式的视角,帮我们一起梳理了整个行业的发展及现阶段所处情况。不妨一起回到聊天现场,一睹为快吧。如下,Enjoy:
创略科技联合创始人及总裁 杨辰韵
见实:创略本轮融资金额7100万元,整个融资谈判时长用了多久?
杨辰韵:这一轮融资是去年年底定下来的,从接触投资方到定下来用了一个月左右,速度很快。
见实:在这么细分的领域拿到了数千万级别融资,投资人比较看好你们哪点?
杨辰韵:今年上半年受疫情影响,投资市场是一个相对“沉睡”的状态。但融资这件事主要还是和业务本身有关。
2015年以前,是移动互联网红利的鼎盛时期,企业可能通过纯公域的广告投放,就可以快速、粗放式地获得发展。但2016年后,大家开始关注私域流量,因为公域流量越来越贵,新客获取越来越难,纯粹挖掘增量的时代已经过去了。
我们所在的营销技术细分赛道,是一个快速增长的领域,它不会受宏观的融资环境影响,也是最近非常火的赛道。
整个赛道的发展大趋势是:从2018年到现在,国内营销技术里的细分CDP领域增长速度很快,很多客户会有主动诉求。
而创略在CDP领域是做得最早的一批,从2015年底就开始做产品研发,在产品层面上有先发优势,比如在产品性能方面,有基于AI技术的应用,在国内比较领先。并在汽车出行、零售、旅游、教育培训等垂直行业积累了很多标杆案例。从2017年到现在,我们每年保持至少2-3倍的业绩增速。
见实:增速这么快,创略目前的用户画像是什么样的?不同类型的企业用户,目前对CDP的认知程度和接受程度是怎样的?
杨辰韵:从领域来讲,目前用户最多的是汽车出行和零售行业,另外,旅游、教育培训和金融也在慢慢变多。
这些客户的特点是:第一,客户生命周期价值比较高。比如像汽车行业,客单价很高,在5-7年有一个置换频次,需要精细化运营用户;还有像零售、服装、旅游行业,虽然客单价比较低,但复购率高。
第二,直销占比高。自有的线上触点、线下门店售卖的越多,就越希望把私域数据采集和沉淀下来,提升潜在转化率、忠诚复购率,进行交叉销售、流失预警、沉睡唤醒等,使存量的生命周期价值最大化。
反而是一些基于天猫等平台的纯快消品牌,如果他们100%的销量都在平台电商上,可能并不一定是最合适我们的客户。
见实:今年和往常相比,客户群体有发生新的变化吗?
杨辰韵:2018年左右,国内的头部客户会对CDP有需求,他们的营销预算通常在亿级别以上,这些公司也都是营收在十亿级别以上的公司。
而今年下半年,一些肩部客户以及部分腰部客户,也开始主动立项去做CDP。即便没有疫情发生,这个趋势也会有,疫情只是对这件事有促进作用。
见实:你们的用户中,传统企业会比较多?互联网公司多会自建CDP平台?
杨辰韵:我们的受众更多是传统企业,他们希望在营销场景上去做数字化转型或智能化转型。
所以相对来讲,偏互联网或纯互联网的企业,并不是我们的核心首批用户。通常,他们从战略层面上也会更倾向于认为,无论成本多少,希望通过自建的方式来布局CDP平台。
当然,我们也有部分互联网企业用户,他们的营销部门希望通过采购我们的标准化产品系统能快速上线,营销KPI能马上提升。否则他们自己研发,需要投资很多钱,研发周期也很长,也只能通过自己的用户数据去训练算法。
见实:现在整个国内的CDP情况和国外相比,是一个什么样的水平?
杨辰韵:国外在2012年左右就有做CDP的公司,比如欧美会比国内早3-5年,国外也有很多估值在10亿美金以上的CDP公司,最高的在40亿美金左右,且已经融资到E轮、F轮了。
国内是从2015年下半年、2016年开始做这件事。这个赛道里也会有一些从其他公司转型过来的,比如广告技术公司、做SCRM的公司等。
其实CDP是营销技术里的数据枢纽,这个定位很关键。转型过来的公司可能碰到的瓶颈是:对大数据架构不是特别熟悉,或者并不是特别了解营销场景,大家都是从不同出发点切入的CDP公司。
国内CDP的发展,得益于以下几个因素:一是市场和客户的痛点需求;二是技术的可落地程度,比如2016年,大家已经开始搭建大数据架构、2017年有了AI的第三次大浪潮;三是资本的驱动;四是同类型公司的持续努力和推动。
见实:目前国内的数字经济发展会比较好点?但CDP这块是国外发展比较好?
杨辰韵:从单市场的角度出发,国外很少能在单一的市场里边有亿级别的客户数量。而国内的数据量就非常丰富,算法模型比较准确。我们现在已经在各行各业的营销场景里,可以做到95%以上的模型预测准确率。
国内因为客户基数原因,长期有领先优势。但国内的大数据架构、AI等是2016年左右才开始普及,虽然国内的前景会更好,但也存在一个客户认知阶段,需要时间。国内的很多营销部门,之前甚至连软件也没有用过。前几年,国内企业服务的融资比例中,B2C占了95%,B2B占了5%左右,而国外这个比例是6:4。
见实:中小企业也开始接受CDP,并对此有一定的认知,大概需要多长时间?
杨辰韵:未来3-5年内,腰部客户和中小客户会对这件事有更多认知和相应的布局。未来总体营销会是一个万亿级别的市场,营销技术会是一个千亿级别的市场,CDP作为数据枢纽的核心,至少是一个百亿级别的市场。
2017年和2018年,可能是头部客户和一些外资客户会有认知。比如外资客户在欧美的供应商,可能没办法帮他们做国内的CDP,所以最早就会找到我们。现在,肩部用户已经占比到10%-30%了,而且我们已经不需要去教育用户了。
见实:CDP在参与品牌私域流量运营的整个过程中,主要扮演哪些角色?对企业的复购率、交易额、生命周期价等方面有哪些大的提升?
杨辰韵:从广义上来说,所有的非公域流量都是企业的私域流量,比如,自有官网、自有小程序、自有APP、线下和线上直接接触消费者的触点所产生的流量等。在私域流量之下,产生的数据都叫私域数据或自有数据。
而**中台(CDP),就是专门针对私域数据去做的。CDP主要不是针对新客,而是针对已接触的客户,如潜在客户或忠诚客户的复购、流失预警、沉睡唤醒等场景。
比如我们服务过的某航空公司有3500万会员,很希望去了解或预测,每个人大概率会偏向飞哪一条航线。我们基于他们过去三年的数据建模,预测了用户未来7天的航线偏好,做到了接近99%的预测准确率。这家航空公司之前发短信促进7天内的转化率是0.7%-1%,现在可以达到最高14%,平均有10倍左右的转化率提升,投入产出比接近1:100。
我们服务过的某汽车公司,也会基于车主特征,预测每个客户的购车意向,预测准确率做到了95%以上,提升了潜在客户的转化率、以及提升了试驾成功率。
还有某咖啡App中,会给用户推荐不同的线下好礼优惠券,每个人点了不同食品后会搭配不同饮料,这样的关联销售或交叉销售,我们帮对方提升了40%多。而每提升0.5%,对它来讲,至少都是千万级别的月销量提升。
见实:从企业数字转型层面看,数据驱动下的营销和过去传统营销相比,最大不同在哪?
杨辰韵:在传统营销中,客户要提升转化率,只能不停换创意,不断更换营销物料。而且客户只能按一个月或三个月以后的结果来换创意。而数据驱动下的营销,则可以做到千人千面的个性化营销和推荐。
另外,还有实时性问题,之前可能一个月之后才能看到客户的行为数据,但对实时性要求比较高的行业来说,比如餐饮行业,对实时性的要求是小时级别或者分钟级别,就需要客户运营的实时化、个性化、智能化。
企业如果要依赖数据做决策,本质上就需要用到CDP。我们已经从CDP延展到了营销中台,现在的产品矩阵已经是一个**中台和营销中台的结合。我们会从全渠道做用户实时行为数据的埋点、采集,然后会用AI算法驱动去做客户分群、设置人工规则,最后进行自动化营销。
见实:未来整个行业的发展,还有哪些可以值得想象的发展空间?
杨辰韵:从数据源层面上来看,线上行为数据的触点每年都在不断延展,从最开始的PC端到移动端,再到现在的小程序、快应用等,每年都会有更多触点出现。还有非结构化数据的处理上,除了文本,也会持续扩展到语音、图像、线下传感器、计算机视觉等更加立体的**。
从应用场景上来看,在营销的全渠道触达层面上看,用AI驱动的CDP里,前端的**源、标签创建、以及触达等,都不需要人工去设置和干预。这是产品延展到数据源和应用场景上的想象空间。
但本质上,**平台并不只适用于营销部门,我们现在已经有10%-20%的客户已经在跨部门使用。比如售后部门希望通过**提升服务质量、产品设计部门希望通过客户评价进行新品研发等,很多部门也希望用营销的结果数据和客户画像数据去支持核心决策。
所以,在泛新零售领域等直接的2C领域,在以客户为中心的逻辑下,**的应用场景,未来不会只局限于营销场景,也会延展到更多非营销场景。
见实:本轮融资的钱计划用在哪些地方?
杨辰韵:会继续进行产品的迭代和升级,进行新品研发。我们已经不是一个单纯的CDP产品提供商,而是基于CDP为核心,AI驱动的产品矩阵提供商,包括全渠道的营销应用模块和更加丰富的应用场景。
在产品研发层面,除了CDP中人的环节,后面的营销触达、时间和渠道选择、内容选择等有很多可以基于AI去做的。我们接下来会把更多环节AI化,降低运营门槛。另外,也会在市场拓展方面投入更多精力。
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