专注消费领域,星图数据蛰伏三年,等来大数据之风

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专注消费领域,星图数据蛰伏三年,等来大数据之风

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专注消费领域,星图数据蛰伏三年,等来大数据之风

随着互联网的兴起,消费者越来越习惯网上购物,线上销售对品牌企业越来越重要。全新的商业模式意味着新的商机,在2B企业待了十年的谷熠发现新模式下品牌企业存在的问题和需求,决定出来创业。

互联网解决了消费者的信息不对称问题,消费者决策周期缩短。而品牌企业的信息不对称问题依然严重。企业获取数据的方式还是主要依赖于平台自身提供的数据和市场调研,平台数据真实性存疑,市场调研速度太慢,跟不上企业的决策速度。

2014年初,星图数据的核心团队组建完成,开始搭建底层数据供应链系统,同时积累原始数据。经过一年的蛰伏,星图数据在2015年进行商业化尝试,为一些品牌企业提供服务,切入应用场景,打磨产品。

2016年,星图数据开始将自己的产品大范围推向市场,意图在消费领域占据一席之地。

围绕销售、品牌、设计三项业务,解决监控、评估、优化三个问题

目前,星图数据有5款较为成熟的产品和服务,服务于品牌企业,主要解决品牌企业在销售环节、渠道管理以及产品设计方面的问题。可以通过下面一张表来看出星图数据目前已实现功能和未来延伸方向。

专注消费领域,星图数据蛰伏三年,等来大数据之风

销售主要是指企业在各大电商平台产品销售情况,D-Matrix是线上零售市场竞争情报分析挖掘平台,可全面洞察线上市场竞争趋势;A-Power是商品搜索及线上全生命周期分析管理平台,可用于产品全生命周期的监测分析。以图表形式将各项产品销售状况展现出来,而选品通过数据分析的方式辅助业务人员调整各项产品在不同电商平台的投放量,以更好地提升销售业绩。

品牌主要是指渠道管理,进行渠道巡查,了解下游各渠道商是否按照品牌企业的要求去推广产品,如价格、广告语等方面是否符合规定,Skyscope是对全网电商平台进行全息数据扫描,实现商品信息及市场动态的实时直播。可将实际情况第一时间反馈到品牌企业。

设计主要是指帮助企业及时了解消费者对产品的反馈,进行产品调整优化。这部分业务只有优化而没有前面的监控和评估,是因为星图数据在实际应用中发现,品牌企业暂时无法认知到监控和评估的价值,直接提供设计优化的解决方案是最容易让企业接受的方式。

值得一提的是,星图数据主要为品牌企业的线上产品销售提供服务,所有数据均来自于互联网,通过爬虫等技术抓取互联网数据,并未触及企业自身数据,企业在使用产品时顾虑较少。

就目前而言,外部数据尚能满足企业的需求,但长远来看还是不够的。星图数据一方面在等待企业开放内部数据的窗口期,另一方面也在探索挖掘企业内部数据的方式,下一步会切入企业在各大电商平台的数据,已经与一些合作密切的品牌企业开始这方面的尝试。

起步于耐用消费品牌,开始切入快销品牌

星图数据最初是从耐用消费品开始,主要考虑到耐用消费品的产品标准化程度高,数据易于处理,适合作为自身产品推广的第一站。在积累一定经验后,星图数据在今年开始进军快消品牌市场,目前已为一些快消品牌提供其产品外包装的优化方案。

谷熠在访谈中提到,截至现在,星图数据已经有几十家品牌企业客户,平均客单价达20-30万元。产品主要以SaaS形式服务客户,少数大客户是项目制服务。做项目主要是为了以项目来养产品,将项目实现功能标准化,增加现有产品的功能。

对标Clavis Insight,细分领域空间不小,场景应用壁垒大于技术

不管是国内外,消费领域都没有体量较大的大数据公司。星图数据对标公司是Clavis Insight,去年刚刚获得KKR集团的2000万美金投资,主要做世界顶级品牌企业的在线零售情况和渠道分析。

Clavis Insight成立于2008年,最初业务类似传统市场调研公司,2012年开始转型做在线数据分析,帮助品牌企业监控、评估其在线销售状况,找出其业绩增长的有效方式,帮助品牌企业管理下游渠道商,维护品牌价值。

爱分析认为,星图数据具备两大优势:

一. 市场规模比想象中要大,竞争不激烈

星图数据主要服务于品牌企业的线上销售,暂时无法覆盖汽车品牌这些以实体销售为主的消费品。但线上销售品牌的市场规模空间不小,传统品牌企业的付费能力比想象中要强。根据谷熠的测算,每年在数据采购、咨询服务以及BI可视化等方面投入百万级以上的消费品企业有2至3万家。

另一方面,这一领域市场竞争较小,尚无其他大数据公司进入,主要竞争对手是传统咨询公司和市场调研公司,其数据采集范围、质量和速度远远落后于星图数据。

二. 场景应用壁垒大于技术,先发优势明显

消费大数据属于大数据生态中的上层应用,在这一细分领域中,对应用场景的理解要远远重要于技术实力。全网数据的抓取、清洗、分析、可视化呈现比拼的是各家技术实力,但随着技术发展,未来这方面差异只是分钟级,真正考验各家公司的是对应用场景的理解,是准确找到用户的痛点。

知易行难,想要准确找到企业用户痛点,必须与企业深入合作,与企业建立信任关系,企业才愿意分享他们的经验,帮助大数据公司了解其真正痛点,完善产品功能,建立壁垒。

谷熠在访谈中表示,在与飞利浦公司合作之前,我们认为渠道管理只是针对价格,但是随着合作深入,我们才知道渠道管理还包括产品名称、图片、标语、广告位使用等方面。

专注消费领域,星图数据蛰伏三年,等来大数据之风

近期爱分析对星图数据创始人兼CEO谷熠进行访谈,现将精彩内容分享。

Q:当初决定出来创立这家公司是怎么考虑的?

A:我们核心创始团队都是2B背景,我原先是做产品经理的,我们的CDO之前是在市场调研公司做数据建模的,COO之前是在咨询公司。我们会接触很多企业,会发现企业有一些严重问题,运作方式非常落后。

中国的品牌企业有两个问题:心态封闭,信息不对称。心态封闭是不愿意将自己的数据放在别人的平台上;信息不对称是一方面企业内部IT系统使用率低,各IT系统之间的数据不容易打通,另一方面企业所处产业信息不对称,品牌企业无法判断平台渠道数据真实性。

这些问题企业一直存在,之但是随着消费者获取信息越来越容易,决策周期越来越短,企业原有的运作方式问题越来越严重。原先企业获取数据的方式,是通过平台和市场调研获取数据,平台的数据真实性存疑,市场调研速度太慢。同时,管理数据是由IT部门,业务人员想拿到数据速度很慢,而且不是最新数据,数据无法为业务人员提供有效帮助。

我们希望解决这些问题,让企业的决策是科学的、运营是合理的,我们主要是想做一款服务于业务人员的产品。

我认为对企业利用大数据是三步曲,分别是“决策辅助”、“辅助决策”和“代替决策”。当然,现在大部分企业还是在第一步,有很少一部分企业在第二步,但值得注意的是,走在第二步的,也就是用大数据辅助决策的企业,已经占领了70%以上的市场份额。相信在不远的未来,大数据作为决策依据的比例会越来越大,会从“辅助决策”变为“代替决策”。

Q:成立三年来,星图经历了哪些发展阶段?

A:我可以大概分成三个阶段。2014年初,整个核心团队组建完成。2014年,我们主要做的是搭建底层数据供应链系统,我们希望从数据采集、清洗挖掘、建模计算到产品应用、可视化呈现都覆盖。同时,我们在做一些数据积累。总结下来,2014年主要是在做技术和数据积累。

2015年,我们主要做一些商业化尝试。我们和企业沟通下来,发现企业有一些应用场景,我们要把我们的数据套到应用场景里面,做成工具提供给企业。我们这些工具都是面向业务部门,如渠道管理、经营分析、产品优化。

2016年,我们主要是市场拓展。去年我们没有销售团队,有一些付费客户。真正有客户持续付费的时候,我们觉得产品已经成熟了,可以推向市场了。

今年我们做大规模推广,是为我下一步工作打伏笔。我目前是通过外部数据去服务客户,我需要得到企业内部数据来更好地优化产品。中国的企业心态很封闭,直接切企业内部数据不现实,窗口期还未到。我们在等待这个窗口期的时候,需要让这些企业快速用起来我们的产品,培养使用习惯,培养黏性、信任。

Q:目前服务的客户主要是传统品牌企业么?

A:最开始我们主要服务耐用消费品客户,今年下半年开始切入快销品牌。明年尝试做一些渠道企业,未来也会尝试做消费服务类的。

Q:最开始从耐用品消费切入的原因是?

A:耐用品标准化程度高,我们做基础数据处理的时候,难度低,参数容易量化,效率高。当然,我们现在初步具备处理快消费品数据的能力,所以在开拓这部分市场。

Q:我们现在给企业提供的是SaaS类产品还是有本地化部署的形式?

A:完全没有本地化部署,说实话,我们也有一些项目制的服务,但并不是盲目做项目。我们希望拿项目养产品,一个项目接进来是个性化的,单角度的案例,如果我们初步判断是有共性的。同样的项目做三到五个,我就可以把这部分做成产品。

Q:有考虑如何去切企业内部数据么?

A:从电商的角度去切入会容易一些,流量、转化率这些数据我们自身很难获取,企业比较容易开放这部分数据,因为毕竟是电商数据,不是他内部CRM、ERP数据。我们服务的一些客户,现在也愿意开放这部分数据,这是一个好势头。

Q:现在整个团队有多少人?

A:50多人,我们60-70%的人都是做研发人员。

Q:公司未来战略有哪些设想?

A:我有个终极目标,星图构建的是一个平台,企业只要有与数据相关的运营、决策、管理都到我们这个平台上,变成企业数据决策的桌面。当然,我希望未来的数据应用不仅仅是星图研发的,也有合作伙伴研发的。数据源的角度,我们也希望能引入越来越多的外部数据源。

Q:星图数据每年都在做双十一的全网平台的数据直播,当初决定做这个是出于什么考虑?

A:当时只是突发奇想,我们觉得双十一没人敢报自己的数字,都是给天猫做陪衬。但是我们觉得有必要让大家知道整个互联网是什么状况,没想着通过这个事情去获取客户,我们只是觉得有能力去做这个事情。

我们将每年双十一这个节点看成一次练兵,借着双十一的机会把我们系统做一些迭代、改进,进行一些尝试性应用,所以每年双十一结束后,我们系统会做一次大的升级和迭代,提升我们系统的稳定性。所以,每年双十一对外是宣传,对内是练兵。

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