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近期，神策数据在举办的数据驱动大会上，发布了新的公司定位和产品矩阵，从用户行为分析拓展到数字化营销闭环解决方案，赋能企业的数字化转型。

神策数据这次只是简单的产品拓展么？其内部逻辑是什么？

带着这样的疑问，数据猿采访了神策数据创始⼈兼 CEO 桑⽂锋，深入分析了神策数据新的战略定位和其业务逻辑，试图揭开其神秘面纱。

图丨神策数据创始⼈兼 CEO 桑⽂锋

创新 SDAF 方法，更好满足客户需求

在桑⽂锋看来，满足客户需求是神策数据一切业务的出发点对于客户而言，最直接的诉求无疑是更高的营收、更多的用户。为了实现这一目标，客户需要了解他所处的市场、了解其目标用户，制定合理的营销方案，依据市场效果反馈优化。

客户需要数据化系统工程建设，需要更多场景的数据服务。如果还是固守用户行为分析这一个领域，显然无法跟上客户发展的步伐。为此，神策数据也需要一次全面的技术和服务升级。神策数据提出 SDAF ‍‍‍‍‍‍‍‍方法，即打造集感知（Sense）、决策（Decision）、行动（Action）、反馈（Feedback）为一体的 SDAF 框架，构建基于数据流的企业数字化闭环。

在这个数据流动闭环，依据客户需求来提供相应的数据服务：首先，要有基础的数据输入，形成基本的数据感知，包括用户画像、业务场景洞察；然后，以数据为基础支撑业务和营销决策，指导营销活动、广告投放、目标客户群挖掘等；再然后，依据决策开展个性化推荐、A/B 测试、智能运营等行动；最后将市场数据反馈回数据系统，优化业务数据集和策略，完成一个数据流动闭环。

夯实一个数据根基，拓展两朵云

好的方法论，最终要落地成优秀的产品才能打动客户。在这次的产品升级中，神策数据进一步巩固了其在数据采集、数据治理方面的优势，通过业务分析云、营销云拓展其服务边界。此外，配合数据驱动咨询服务，帮助客户更快实现数字化转型。

（一）夯实数据根基

桑⽂锋多次强调数据根基的重要性，在其 SDAF 体系中，数据根基处于核心的位置。足够丰富的数据是企业数字化运营的基础。没有数据，数字化就是无源之水、无本之木。

如何夯实数据根基，神策数据从丰富的数据源、高质量的数据、智能引擎、私有云平台等方面着手。

1.丰富的数据源

早在 2015 年，神策数据就在推动开源 SDK，目前已开源 40+SDK，不断完善  SDK 矩阵，覆盖主流开发生态。同时，整个 SDK 团队在 Flutter 全埋点、React Native 全埋点、Kotlin 全埋点、SwiftUI 全埋点、APP 与 H5 打通等方面都有了全新的技术突破。多端数据源的数据采集，包括 CRM、ERP、OA 等业务系统；门店、POS 等线下数据；APP、Web、H5 等自营平台数据等。

神策数据也十分关注微信生态数据，包括公众号、小程序、企业微信数据等。此外，也开始在智能汽车领域前瞻布局。

在桑⽂锋看来，业务创新要关注互联网基础设施的变革，才能顺势而为。大体来看，互联网基础设施包括网络、终端、云服务、操作系统、支付、物流等，基础设施的变革并不会那么高频，隔一段时间才会出现新的机会。未来几年很有希望的互联网基础设施是微信生态和智能汽车，微信有超过 10 亿用户，人群覆盖较全，微信有完善的生态系统，包括公众号、企业微信以及小程序，可以帮助企业形成有效的私域流量，有利于企业的品牌建设和用户触达；智能汽车现在虽然规模不大，但随着 5G、车联网、智能驾驶等技术的推进，有望在未来几年实现快速增长。桑⽂锋谈到，智能手机在 2008 年的时候销量也不大，但后来的发展迅速，智能汽车目前类似于 2008 年的智能手机。

2.数据治理 + 数仓，提升数据价值

数据的价值一方面是数据的丰富度，另一方面是数据的质量，高质量的数据才能促进数据运营能力的提升。在提升数据价值方面，神策数据以其数据治理和数仓来满足需求。

在数据治理方面，神策数据发展出面向业务的“螺旋式”数据治理理念，并经历了三个阶段：从一开始关注数据源头的规范和安全，到关注数据的实时波动，最后形成覆盖所有业务团队的全面数据质量管理方法。

在数据治理基础上，神策数据仓库是神策基于业务进行的全新技术抽象。随着产品应用组件越来越多，团队将存储、查询、计算等会复用的抽象的数据处理能力组成了一个全新的技术组件，剥离了数据仓库层与数据应用层，将其称之为神策数据仓库（Sensors Data Warehouse），包含模型层、实现层、接口层三大层面。

通过神策数据仓库，一方面，神策的应用开发变得更加简单，只需解决数据应用方面的问题，而无需考虑数据处理能力等方面的问题。另一方面，也尝试将神策数据仓库作为单独的产品组件对外开放。当然，神策数据仓库也不仅处理用户行为数据，不仅局限在支持 Event-User-Item 模型上，而是进一步扩展数据模型和处理的数据类型。

3.智能引擎 + 私有云平台

数据根基的另一个重要组成部分则是神策智能引擎。早期，团队更多强调个性化推荐产品，但其实在个性化推荐产品之外，智能引擎也在分析和营销等领域发挥着重要价值，无论是基于数据做决策，还是基于决策做出更好的经营和营销动作，算法与数据智能都有其用武之地。目前，在包括预测、预警、LookAlike 个性化等方面，整个算法团队已在很多不同的功能组件中尝试去探索算法的作用。神策的产品功能也逐渐开始与智能引擎进行结合，希望能够完成从“人用数据”到“人机算法”的转变。

私有云平台方向是神策的核心竞争力之一。在这一方向上的持续努力，目前已经具备了在多场景、多部署、多环境下，超过 1000 个不同集群的运维能力。

（二）提升分析能力，优化营销策略

数据的价值在于应用，通过数据采集、治理、数据仓库，只是完成了数据的基本准备工作，接下来需要在各个应用场景中发挥数据的价值。

在数据应用方面，神策数据推出分析云和营销云。

1.分析云，提升企业经营效率

通过分析云服务，事件分析重构、留存分析重构、发布 LTV 模型、发布 A/B 测试模型等。分析云是用户行为分析能力的升级，相对于原来的用户行为分析产品具备更好的性能，产品易用性也更强，可以适配更多的业务场景。目前，在用户行为分析方面已经积累超 5 万个使用者，以及 14 个高度抽象并且具有跨行业通用性的分析模型，事件分析查询速度同比提升 2.4 倍，积累了众多的实用数据分析模型。

基于企业的经营数据，提供覆盖“人-货-场”的分析服务，包括用户行为分析、广告投放分析、用户画像分析、经营数据分析等，并提供标签管理、权限管理、渠道管理等完善的管理服务，让企业管理层能全面、直观的了解企业各项业务的经营情况，为基于数据的科学决策奠定基础。

迭代神策分析概览，推出 BI 报表功能，打通神策数据产品矩阵的全端数据，为管理者提供结论性的数据洞察，产品直观、简单易用，有助于将产品嵌入企业日常经营和业务分析流程中。

面向业务的用户标签和画像服务，构建打通多个端点的统一账户体系，实现数据融合。构建多样化的标签体系，比如用户的事件偏好属性、行为分布结果等。最终构建起完善的用户画像体系，包括从宏观角度勾勒群体特征的用户群画像，从微观角度分析的单用户画像，以及可按需定制、操作简便的用户画像模板。

广告投放分析，可以打通广告前后端数据，实现全链路数据监测，评估广告投放的投入产出情况，为优化投放策略和渠道奠定数据基础。

2.营销云，帮助企业拓展业务机会

数字化营销，是企业提升业绩的重要砝码。神策数据的营销云正是为了满足企业的数字化营销需求，构建营销闭环。

具体包括：

互动与触达。提供针对微信公众号、小程序、企业微信、APP 等的互动与触达管理，比如服务号群发、裂变二维码、小程序弹窗、APP 弹窗等。

活动管理。涵盖活动创建、活动内容配置、活动审核、活动执行、活动报告、活动日历等全流程管理。

自动化营销。提供 Workflow、触点管理、策略管理、实例管理、外部系统对接、效果分析功能。

平台化，拓展更大想象空间

“Think High，Think Deep，Think Big”，是桑⽂锋的追求。企业数字化这件事情，有什么方法可以“Go Big”呢？

在采访中，桑⽂锋透露神策数据会从 Saleforce、Adobe 的经验中进行学习。Saleforce 无疑是成功的，也是国内众多厂商争相学习的对象。Saleforce 的成功经验有很多，其中有一条尤为重要，那就是通过 PaaS 来实现平台化。PaaS 平台，直接将 Saleforce 拉升了一个竞争档位，并成为其后面产品多维度拓展的重要基石。

我们先来回顾一下 Saleforce 的平台化之路：

2005 年，发布 APPexchange，第三方开发者可以创建自己的应用，并可销售给 Salesforce 用户社区的其他成员。2006 年，发布按需编程语言 Apex，允许第三方开发者在 Salesforce 的共享架构上编写和运行代码。2008 年，发布第一个 PaaS 平台 Force.com，允许第三方开在 Salesforce 的架构上部署应用。

PaaS 平台提升了 Salesforce 的技术能力，对其 SaaS 产品的品类扩充以及应用生态打造至关重要，也是其高市值的重要支撑。PaaS 平台对于 Salesforce 发力数据分析和 AI 领域，也提供了便利。其 PaaS 平台本身也是贡献了大量营收。其云平台收入保持快速增长，2018 年收入 28.5 亿美元，增长率 49.2%，占总收入的 23%。

从云 CRM 产品到 PaaS 平台，是 Salesforce 成功的重要因素。这一条路，对神策数据也有启发。

神策数据也在通过 PaaS+ 来推动平台化，神策数据开发标准功能单元，第三方伙伴开发扩展功能单位，满足客户的定制化需求。

一些通用的功能，比如标准分析模型、用户标签、流程画布、数据报表、运营计划、信息流推荐、账号权限等，完全可以用标准组件的方式，来实现模块复用。开放标准平台，让第三方开发者也能方便的调用平台组件进行定制开发。合作伙伴针对一些行业、业务属性比较强的功能进行定制，比如各个领域的营销素材、行业分析模型等。基于 PaaS 平台，构建合作伙伴生态，神策数据可以专注于标准产品和平台开发，合作伙伴在平台基础上开发多样化的行业方案，满足客户的定制化需求，实现神策数据、合作伙伴和客户的三方共赢。

所以总的来说，神策提供的不仅仅是用户行为数据分析工具，更是全新的数字化营销闭环解决方案，是全新的神策分析云、神策营销云和神策大数据平台。

深入行业领域，发布数据化成熟度评估模型 2.0

有好的产品和平台，最终还是要服务于广大行业客户。由于各个行业的数字化程度不同，其数字化需求必然存在诸多差异。只有依据不同行业属性，制定针对性的解决方案，才能更好满足客户需求。

知己知彼方能百战不殆。为了增强对行业市场的了解，神策数据构建了一个评估数据化成熟度的模型。该模型在 2019 年首发，2020 年在 1500 家数字化转型企业原型基础上迭代出 2.0 版本。该版本根据 1500+ 企业数据化成熟度调研结果，3 大维度、13 个一级指标分类的相关性分析得出。

该模型分别从 IT、DT、DO 三个方面来进行评估。

IT 是企业数据化的载体，主要看企业是否有稳定的线上产品，是否有自研团队；

DT 评估企业面向数据流的信息化建设，将 SDAF 融合考核标准，从数据建设的基础上的投入和建设情况，考量企业采集数据的广度、颗粒细度、数据准确性以及是否有基于基层数据的二次开发应用等。

DO（Data Organization 数据组织），则从数据意识、组织与流程方面评估企业对数字化的接受和应用情况。具体包括数据意识，涵盖高层的数据意识、分析模型的使用情况、分析使用者的覆盖范围等；组织与流程，评估企业是否有数据部门、是否有埋点的流程和规范、是否有把数据应用到业务流程中等。

通过对 IT、DT、DO 各项指标的评估，给出企业数字化程度的综合评分。通过某行业内多个企业的统计分析来评估该行业的数字化水平。

全面的行业分析有助于神策数据筛选目标行业，找到自己的市场定位。同时，各个行业都处在快速的发展当中，其数字化水平也在不断变化，神策数据需要依据市场形势来及时调整重点行业。比如 2015 年，聚焦互联网；2017 年，在深耕在线教育、文化娱乐等互联网行业外，也大力拓展银行、证券、保险等金融市场；2020 年后，公司将聚焦互联网、传统行业（银行保险、证券基金、媒体）以及微信生态三个领域。

数据化成熟度分析，除了帮助神策数据筛选目标行业外，还可以分析各个行业的特性。不同成熟度的行业，其数字化需求不同，这些特点是提供差异化服务的依据。

比如互联网、金融、零售这三个行业，由于数据化成熟度不同，其在数据应用和数据治理方面就存在很大差异。

数据应用差异：

数据治理差异：

综合起来看，互联网行业的数据化程度高，已经比较成熟了；金融行业有多年的数据根基建设，目前主要的问题是数据标准的统一和多个系统间的数据打通；零售行业还处在数据基础建设的初期，需要先提升数据治理能力，同时需要关注不断涌现的新渠道和新生态，探索新的数字化应用场景。

具体到行业内部的特定企业，神策数据依据其数据化成熟度模型，将企业分为三个阶段：

数据准备阶段，这个阶段企业刚开始接触数据应用，还存在大量的问题，比如接入数据系统的业务线多且繁杂，不同业务线的诉求不一，数据标准不统一，接口不规范，不同业务系统之间用户账户不统一，数据孤岛现象严重等。

数据应用阶段，企业基本具备一定的数据基础，开始将数据应用于其业务和经营流程中。这个阶段，企业关键的问题是缺乏具备数据应用能力的专业人才，不知道如何将数据与企业的业务实际有效结合起来。

桑文锋指出，只有全面了解不同行业、不同企业的数据应用情况，清楚地知道行业和企业目前处在哪个阶段，知道这个阶段存在的问题，然后匹配合适的产品和服务。这样，提供的服务才能更好满足企业的数字化需求，真正做到“对症下药”，最大化发挥数据价值。

事实上，数据化是企业整体的变革，不仅跟某个业务息息相关，也牵涉到企业整个的经营流程甚至是企业文化。彻底的数字化变革，一定需要企业管理者有深刻的数据化意识，基于数字化经营来实现流程再造。为此，神策数据专门成立咨询团队来帮助企业实现整体的数字化转型。当然，与传统的企业战略咨询不同，神策数据的咨询专注于企业数字化领域，特点比较鲜明。

根据中国信息通信研究院发布的《新基建蓝皮书》，2019 年中国数字经济总量达到 35.8 万亿元，占 GDP 比重超过三分之一。2019 年数字经济发展对中国 GDP 增长的贡献率达到 67.7%，显著高于农业、工业和服务业对经济增长的贡献，成为带动中国国民经济发展的核心关键力。麦肯锡全球研究院最新发布的研究报告《中国数字经济如何引领全球新趋势》也显示，中国拥有全球最活跃的数字化投资与创业生态系统。

中国企业的数字化转型正当时，市场空间巨大，也有众多具备过硬技术实力的数字化服务商，将有广阔的发展前景。神策数据的发展历程也验证了这一趋势：短短几年时间，神策数据团队从 11 人快速扩展到超过600人，营收年均增长率超过 100%，客户续费率接近 100%，服务 30+ 行业超过 1500+ 客户，日处理数据超过 2000 亿条。对于中国的数字化转型而言，这真是最好的时代，也是最富创造活力的时代。

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