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鱼和熊掌如何兼得?——Datatist画龙科技商业AI技术帮助企业实现增效和降本

在人工智能这条赛道上,出师未捷身先卒的“先烈”比比皆是。

然而,有这么一家公司,凭借在人工智能领域多年的潜心研究和经验积累,研发出了针对私域流量运营开展精细化管理的“AI运营官产品“与面向供应链提供库存优化决策的“供应链引擎”两款解决方案。由于找准了切入点,这两款产品已经被1万多家金融和零售企业,以及3亿多C端用户的智能运营服务商采用,开展数据运营产品和服务,带来了大量的收益。

凭借解决方案独到的领先性和行业应用成果,该公司还赢得了甲骨文等头部ERP

供应商的信赖并达成深度合作,在AI领域奠定了成功的基础。

这就是2016年成立的Datatist画龙科技。其解决方案的最大特点是:基于订单数据,运用诸多模型,提升企业交易额,降低运营成本,最大化为企业创造经济价值。

甲骨文公司副总裁、中国区域联盟与渠道部总经理朱德文(左三)与Datatist画龙科技创始人宋碧莲博士(左二)

“Datatist画龙科技的AI解决方案其实是融合了机器学习的方法与不同行业用户消费的习惯与商业环境,整体打造出一个模型体系,其最大的特点就是有效性,也就是在私域流量远远不足的情况下依然能够获得巨大的投资回报。”Datatist画龙科技联合创始人祁云峰说。

成立五年来,Datatist画龙科技自主研发了数百种“商业AI”算法,被评为全球预测性分析技术TOP 1,成为一家全球领先的AI运营产品和服务提供商。

从理念到现实,“商业AI”如何接地气?

谈到AI产业发展仍然面临的窘境,“商业AI”理念发明者、Datatist画龙科技创始人宋碧莲博士指出,原因主要在于大量的研究工作脱离了行业或应用场景。多数贴近行业应用场景的AI,比如语音AI、图象识别AI、工业AI、自动驾驶AI等已经取得了一定的进展,但商业AI 因为产品化工作十分困难,所以在全世界范围内也迟迟见不到成熟的产品.

宋碧莲博士认为,“商业AI”是企业商业决策的底层核心技术,其意义在于精准把控行业需求,深入及时挖掘数字价值,帮助企业降本、增效。

在增效方面,随着会员系统的建立和私域流量运营的兴起,越来越多企业拥有了完善的用户数据。“AI运营官产品”,通过直接干预用户行为和科学引导,在获客、活跃、复购等用户生命周期的漏斗上提升转化率,为门店进行预测、提升增长提供智能的决策,实现精细化用户运营。

在降本方面,“AI运营官产品”通过对发行的优惠券进行分析,大大降低运营成本。“供应链决策引擎”则解决了零售企业的库存拖累利润率的难题,通过精准的预测补货需求,实现降低库存成本的目标。

宋碧莲博士详细介绍了“商业AI”如何针对不同的人群展开营销工作的做法。

首先是对人群的判断和需求的挖掘。针对全生命周期建立系列模型,根据人群活跃程度活跃状况等因素预测是否流失,是否首购或复购等,每一个周期都预测下一步客户的需求变化。

确定潜在目标后,继续展开系列的活动,促进迁移。

如双十一期间,一大拨客户发生购买行为,但节后客户会迅速流失。如何刺激他们的第二次购买?这时触发Datatist画龙科技的产品预测模型,预测什么样的产品、或者赠送什么样的权益才能打动他再回头。当然,不同的商品有不同的策略,服装、饮料一类的小件商品,存在复购的可能性,但彩电冰箱一类的大件商品,就得另外想办法了。Datatist画龙科技深谙客户心理,既能迎合客户的刚需,也会采取实物或者赠券的投放,或者多种措施结合的方式。

权益也是一种迁移措施。但权益的发放是有成本的,有时候一张50块钱的优惠券就能打动一批人,有的时候“买5000送1000”也未必打动人,而这个操作又可能造成亏损。因此成本的控制十分重要。Datatist画龙科技成本优化模型,可以核算出最佳的成本,让成本达到最低且转化率最高。

在触达用户方面,触达方式多种多样,打电话、发短信、发邮件、朋友圈等,但到底哪种方式最有效?Datatist画龙科技可根据用户喜好、行为习惯等特点协助推送制作好的内容,让转化率达到最高程度。

看得出来,Datatist画龙科技的智能决策引擎活跃在整个运营过程中。

围绕降本和增效提供的商业AI决策,Datatist画龙科技让投入产出的效果最大化。

AI技术,成就Datatist画龙科技智能的决策运营解决方案

任何营销矩阵都离不开决策。决策的发展,经历了从最早的拍脑袋,后期的商务智能再延伸到如今的AI三个阶段。

在缺乏足够科技手段支持的年代,运营是靠广告策划或者内容运营人员设计文案,绞尽脑汁想招数、生创意,取得一定的效果,但不足之处是营销准确程度不够高,在ROI方面有较大的提升空间。

本世纪初期,商务智能得到广泛应用,不少企业组建数据运营团队,规模成百甚至上千人,每天对人群过去的画像进行统计和分析,判断未来营销趋势。虽然准确性和时效大大提高,但ROI方面仍有提升空间,而且对数据运营团队的素质和分析人员的数量要求都很高。

AI技术带来了新的商机。借助AI的支持,首先是庞大的专家团队数量迅速压减,少数几个员工能完成以往数百数据分析人员的工作,最重要的各类Know-how已经沉淀于系统之中;其次,云计算时代的迭代开发方式,让解决方案随时更新,用户的应用永远是最新的产品,得出的永远是最佳的决策结果;三是速度最快,几个小时就提供结论,而以往通常需要好几个月的时间,还不能保证最好的结果。

宋碧莲博士在Linkedin工作期间

宋碧莲博士记得,在eBay、linkedin工作期间团队有300多人;一些国内AI领先的应用企业或银行,也有上百人的专门团队。事实上,多数企业不具备这样的实力,特别是在商业分析人员严重缺乏的传统零售与跨境电商公司,仅凭少数运营人员,很难保证效果。

经过多年的努力,Datatist画龙科技成功地将人工的决策团队升级成了AI大脑,并实现了产品化、规模化;两款产品已经实现了SaaS化并进入批量推广阶段。Datatist画龙科技正在联合生态伙伴进行商业化的推广,希望企业加上这个引擎后,可以加速数字化转型的进程。

客户群体与日俱增,商业AI市场前景可期

Datatist画龙科技的解决方案是在实践中反复验证、修改后不断成熟的。海尔和苏宁是两个典型的合作案例。

在挖掘老客户的二次商机方面,海尔采用Datatist画龙科技的解决方案,试用一年的时间内举行了上百场活动,仅凭35万的运营成本以及700万的系统成本,产生了超过3亿元的新增收入。

在数据变现方面,苏宁易购与Datatist画龙科技合作,一天之内就安装好智能决策大脑,再投资7万元拉新,一周时间内为某客户5000万新增人群,帮助整体家电企业创收2亿元。

据悉,Datatist画龙科技还与中国银联、广发证券、诺亚财富、中国人保、中国平安、阳光保险、华泰保险等企业开展了深入的合作。以华泰保险为例,“AI运营官“建立了360度客户画像自动化运营系统以及各种车辆保险的交叉推荐模型,智能化的运行效果,为华泰保险效益平均提升了3~6倍。

迄今,Datatist画龙科技在中国完成了零售、保险、银行、证券四个领域的商业AI标准化,完成了最早的论证:一天部署安装、100%的有效性,证明Datatist画龙科技的“商业AI”技术已经稳定、成熟,只要客户数据整理到位,一天就可以完成模型计算,准确率高达90%。

在变化多端的市场,Datatist画龙科技不断探索,提炼出了AI技术面向商业市场的底层核心价值,实现产品化、工具化、商业化,从而准确预测出对企业的经济发展背后的影响因素,并在不同场景下发挥稳定的作用,以精细化的用户运营来提升企业的经济效益,成为推动新兴产业成长的基石。

打造完整的生态伙伴体系,服务更多客户

在生态板块图中,Datatist画龙科技将自己定位于承上启下的智能运营决策中台。

为了充分发挥生态体系的价值,Datatist画龙科技正在跟大量的伙伴融合合作,共同的在私域流量领域更好地赋能更多的客户。这也就是11月16日Datatist画龙科技与全球软件最大的企业之一的甲骨文宣布了深度合作的原因。

甲骨文是一家领先的数据库公司,现在也在积极开源和上云,升级云ERP、云销售等所有解决方案,决策支持系统也在不断完善中。

值得一提的是,甲骨文收购的NetSuite这个优秀的营销自动化系统,前三年在国内900%的增长率,让人瞠目;而NetSuite,是甲骨文最贴近客户需求的解决方案之一。

甲骨文应用渠道总经理王春莉表示,Datatist画龙科技的“商业AI”模型,可以支持甲骨文各种解决方案更好地挖掘业务中的数据,洞察相关人或物相关的链条,从而展开针对性的精细化运营,推进这些客户的持续转化,同时避免低效和浪费。

甲骨文公司副总裁,中国区域联盟与渠道部总经理朱德文表示,面向未来,双方将重点发力海外电商市场,帮助中国电商更了解海外客户,更好地提供增值服务。他期待跟Datatist画龙科技有更多的合作,也期待推出更多的产品与服务。

“Datatist画龙科技与甲骨文两方携手,加上战略咨询、数据中台、云服务等合作伙伴的支持,将形成一个完美的组合。”宋碧莲博士告诉记者,这样的合作还在持续推进中。

Datatist画龙科技的创建者,一群有爱国情怀的“海归”

商业AI是一门复合型技术,既要有商业背景又要有AI积累。

宋碧莲就读博士期间,醉心于研究如何用AI提高企业效能,成为博士后之后,她跟随李杰教授从事工业AI的产业化,又掌握了很多将AI从实验室推向企业的实践。通过在AI算法上的实践和学习,她选择“商业AI”作为新的方向。

在eBay和Linked in工作期间,她将过去积累的传统经验引入到AI运营中,用AI来决策驱动效果的战略转型,最终为eBay挖掘出价值数亿美元的市场营销机会,为Linkedin提高28倍用户活跃度、价值用户转化最高达到31倍。

在两家企业的成功,大大增强了宋碧莲博士的信心:“既然能够帮助这两家企业,那就有信心帮助更多企业成功。”随后,她将研究成果沉淀下来,逐步完成了场景标准化、数据标准化、模型标准化、配方标准化。

2016年,团队中部分骨干去FaceBook、Google等公司发展,另一些人经过考虑,决定回国发展创业。于是,头顶各种光环的宋碧莲博士与多位杰出同事带着情怀回到祖国,组建了Datatist画龙科技。

“我们希望在亚洲,特别是在中国,成为商业AI的原生地,打造一家真正具备AI基因的科技公司。”宋碧莲博士说。6年来的事实已经证明,宋碧莲博士及其团队不仅高效率地做到了这一点,而且公司发展前景非常可观。

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