如果回望剛剛過去的十年，我們會發現這樣一組數字：全球大數據技術和服務市場范圍已達500億美元，第一次超越了在數據中心設備上的支出。而從用戶端來看，以往的十年是企業應用一天天復雜、數據量和數據分析飆增的十年。更有權威人士斷言，未來十年，是傳統行業推進數字化的最后十年。
然而，細看國內企業數字化轉型的現狀，卻會讓我們感到一絲無奈：當前我國企業數字化轉型比例約25%,遠低于歐洲的46%和美國的54%。這個時候，避談數字化轉型，就恰如二十年我們中絕大多數人對待電商的態度，認為它不會影響實體零售，更不可能是顛覆性替代。
于是，我們開始了差距和出路的尋找。也正因如此，與國內數字化轉型相伴相生的TalkingData十年歷程尤其值得研究。因為，TalkingData創始人兼CEO崔曉波曾一再重復：我以為我把經歷過的坑告訴世人，他們就不會再跳。但他們一定需要把這些坑再跳一遍，才繞得出這個彎。而差距面前，我們需要的一定是彎道超車，而絕沒有時間把前人跳過的坑再跳一遍。
數字化轉型服務的開端
2011年，曾擔任Oracle中國區A&C技術總監的崔曉波創建了TalkingData公司。初創時期的TalkingData主打工具和方法論，包括為游戲App開發者提供數據分析服務。而此時，直接做游戲顯然比數據服務更賺錢。但面對各種開發游戲賺錢的建議，崔曉波卻選擇了拒絕。
TalkingData將自己的愿景設定為“數據改變企業決策，數據改善人類生活”,此后的十年，TalkingData的策略和技術、產品雖幾經變遷，但致力于用數據+科技的能力為合作伙伴創造價值卻一直未變。不僅如此，在國內多數互聯網公司都選擇站隊某個互聯網巨頭的今天，TalkingData在移動廣告監測服務領域，始終保持著中立性。因此，崔曉波和TalkingData的十年歷程，完全可以算得上是國內數字化服務十年的縮影。
2011年國內移動互聯網大潮方興未艾，國外的移動應用開發公司會使用蘋果和谷歌的分析工具，而這兩家公司到了國內，卻要么無法使用類似的服務，要么所提供的服務水土不服，這給為國內提供移動互聯網數據服務的廠商預留了巨大的發展空間。雖然進入時間比友盟和百度都晚，但TalkingData卻憑借著數據指標定義、3A3R模型分析方法論等一系列創新，讓業務一直保持著高增長的態勢。
順境之中，崔曉波卻感受到了一絲不安：每天國內幾億部移動設備產生出海量的數據，但卻還沒辦法讓數據釋放出更大的價值。
早在2014年，招商銀行和平安保險就紛紛找到了TalkingData，想用互聯網公司的方法提升自己的客戶體驗。
招行銀行早在2014年就建立了數字化轉型的愿景，并且有了發展手機APP，限制線下營業廳發展的思路。與TalkingData合作項目的核心訴求，是要做到高端信用卡用戶洞察，還要把客戶進行分層運營。但當TalkingData把這部分用戶的三個屬性報給招商銀行的負責人時，卻受到了質疑。
根據數據分析，這部分人群除了金融、社交屬性之外，最典型的一個屬性是游戲，但此前招行與幾個游戲廠商合作搞的活動，其效果卻并不好。為了打消招行的顧慮，崔曉波建議招行在APP的積分兌換專區中增加用九個積分就可以兌游戲點卡，結果是大受用戶歡迎。而此后與某游戲廠商合作搞的活動中，來兌換的用戶太多，硬是讓招行服務器出現了異常。大數據的價值開始初步呈現出來。
招商銀行和平安保險項目的成功，讓多家頭部金融機構也迅速成為了TalkingData的客戶，更多行業的頭部企業也開始與TalkingData一起開啟了數字化轉型之旅，國內數字化應用的春天仿佛正在來臨。
但是，當崔曉波帶領TalkingData真下全力進入企業互聯網市場時，他卻發現：在相當多的行業內，頭部企業和腰部企業在數字化轉型領域存在巨大的差異，國內多數企業在數字化意識上的缺失讓數字化的春天離這個產業還很遠。
這開始讓崔曉波在沉思中面對創業中的三大挑戰。受Oracle這種傳統IT服務商背景影響，容易產生一種“To大B”的思想。這種思想的核心就是做企業服務要從年銷售額達幾百億的大型企業開始，然后再把這些項目的成功經驗復制到其他企業。但這種體量的企業往往數字化變革的速度慢，與此同時，具備數據基因的新興企業會在日后迅速崛起。而只關注超大型企業，就會丟掉規模更大的新興市場。
另一方面，以往的信息化工作經驗讓崔曉波的數據思維太重，認為數據無所不能，而忽略只有在實際業務場景之中，數據才能真正發揮出作用。
為此，崔曉波將TalkingData的模式從最初以SaaS和工具交付方式為主，轉變為與定制化與服務交付方式并重，以保證與客戶的業務同步。同時，將組織架構調整為DA（數據分析師）、BA（業務分析師）、客戶成功經理等懂業務的人在前臺，而在后邊的中臺提供更綜合的算法、數據、營銷科技能力來支持前臺人員，從而可以應對更多業務場景。讓數據與業務場景結合產業增益，實現數據的真正價值，也更貼近具備數據基因的新興企業的需求。
這些思維方式的轉變，對崔曉波影響至深。近日，TalkingData宣布獲總額約1億美元的新一輪融資。本輪融資由華潤資本旗下CR Data Fund（大數據科技應用基金）作為戰略投資方領投。在談及選擇投資方的原因時，崔曉波依然會強調：“我們自己是沒有場景的公司，所以我們會選擇有場景的公司合作。華潤集團業態比較豐富，業務場景比較多，華潤集團旗下的地產、銀行、商超、新零售等都能給我們更多的場景。同時，華潤集團也需要一個數字化服務能力強的企業作為數字化轉型路上的伙伴。”
疫情里的數據價值
機會總是歸于有準備的人，崔曉波不知道的是，一個更大的機會正在向他靠近。
臨近2020年春節新冠疫情突然發生，不斷有客戶撥打崔曉波的手機，其中一家客戶要求TalkingData的工程師馬上駐場工作，這不禁鉤起了崔曉波的好奇心。
為應對疫情影響，這家頭部餐飲連鎖企業想要馬上搭起自有的外賣平臺。此前這家企業的CDP系統（客戶數據平臺)是由TalkingData搭建的，應用這個系統，這家企業實現了全數字化的會員數據管理和運營，可以很容易地根據會員的特征做漢堡等食品的個性化促銷。由于數字化基礎設施完善，此次外賣平臺系統的搭建在兩周內就完成了。
崔曉波暗地里算了一筆賬，這家客戶的競爭對手，由于沒有相應的數字化基礎設施支撐，因此應對疫情的外賣系統的進度非常慢，在會員管理沒有實現數字化的情況之下，銷售額受到了極大的影響。由此帶來的差別，就是自己的客戶在2020年一季度盈利突破一億美金，而其競爭對手同期卻處于虧損狀態。
撥打崔曉波手機的另一個客戶，在疫情面前同樣遇到了難題。這家快消行業巨頭的情況正相反，因為它的業務受益于疫情，變得突然火爆起來。但以往如何做配貨、物流，只存在于核心業務運營人員的腦子里。但疫情所帶來的封城、隔離、不能復工等突發情況，讓原來的人工經驗型管理已經發揮不了作用了。因此這家快消公司與TalkingData合作，要求盡快開發出一個預測模型系統。最終，預測模型系統上線以后，可以實現基于疫情、客流等數據，通過模型預測各地各渠道的貨品需求，以調整供應鏈。由此帶來的結果，是物流成本下降了50%。
從整體來看，突然而至的疫情讓許多實體產業線下業務停擺了，這確實加速了數字化進程。由于這個原因，快消行業開始大幅提升線上外賣比例，服裝行業在線下店關閉的情況下轉向了直播，就連房地產企業也搞起了線上銷售。由此帶來的是線上與線下體系銷售的商品單品（SKU）實現了同步，也讓廠商對線上銷售體系更為倚重，由此也帶來了數字化意識的飛速提升。
但從另一個角度來看，目前國內企業的著眼點更多還處在消費互聯網階段，強調用更好的方式去洞察和理解用戶，以便給他們提供更好的體驗，同時提供更高的性價比。2020的疫情讓這一部分市場得以爆發。但從產業互聯網的角度來考慮，后端的生產、物流等鏈條還沒有實現數字化。現在不少大的餐飲企業，每年的損耗都在幾億元以上。因此，借助銷量預測模型來優化供應鏈，就可以減少損耗省很多錢。這說明產業互聯網中更大的數據價值還有待進一步挖掘。
對此，崔曉波認為：“國內企業在疫情之中被迫提升了數字化意識，但對于數據的價值，多數企業的認識還遠遠不夠。從企業的角度來看，數字化的核心不是組織結構調整，也不是在沒有業務場景的條件下搞出一個中臺系統，而一定是要在像營銷這樣的典型業務場景中印證數字化的效果，要么實現成本下降，要么實現銷量上升。”
全鏈路如何歸因
疫情在讓更多企業提升數字化轉型意識的同時，也讓數字化服務技術產生著新的變化。對于TalkingData而言，跟隨這些變化，在新場景之下貼近企業的數字化新需求，就成了一個新問題。
在傳統行業內部，曾流傳著一句話：不上電商是等死，上電商是找死。而后半句話就來自于電商行業流量獲取的水太深。與實體店不同，電商新客戶流量的獲取依靠廣告等多種形式的推廣，這樣，電商廣告就成了電商交易中重要的一環。
在TalkingData的產品矩陣中，包括了App Analytics（移動應用統計分析）、Game Analytics（游戲運營分析）、Ad Tracking（移動廣告監測）、Brand Growth（品牌廣告分析）以及移動觀象臺等一系列產品，其中不少產品已經憑以往的戰績證明了自己。而隨著全鏈路歸因、基于ROI的服務的流行，通過從Ad Tracking（移動廣告監測）到TalkingData全域營銷監測方案，數字化營銷科技正在利用創新來應對移動廣告業的新變遷，以證明自己的新價值。
以快消行業為例，以往快消行業的企業投了大量的廣告，但廣告業水很深，投出去的錢都不知浪費在了什么地方。但疫情讓企業的生意越來越難做，以往單純的品牌廣告，現在也要考量究竟哪些渠道是最有效果的。
一方面，企業可以把包括廣告曝光、點擊等前鏈路數據全部回收。同時，當用戶通過點擊廣告之后跳轉到淘寶店、快手小店這樣的店輔，到最終實現購買的后鏈路數據也回收回去，整合在一個像MDP（媒體數據平臺）這樣的大數據庫之中。至此，企業又產生了把前鏈路數據與后鏈路數據匹配的需求。TalkingData借助Multi-Touch Attribution 多點歸因技術進行全鏈路歸因，讓企業可以跨平臺地考察消費者在哪里看到了廣告、又在哪里下單購買等信息，便于更精準的評估不同渠道的投放效果。
在這個過程中，TalkingData又幫助用戶解決了另一個問題。以往企業會選擇電視和戶外這樣的傳統媒體，以后出現了互聯網媒體和電商平臺。而現在，用戶面臨更多選譯，可能是長視頻為主的媒體平臺、OTT媒體平臺，又可能是快手、小紅書這樣的短視頻媒體平臺。企業原來轉換媒體投放平臺時速度很慢，原因在于他們需要一些指標對這些平臺的傳播效果做出考量。
大量新媒體平臺的出現，需要新的度量方法。而順應這種需求，TalkingData推出了新度量方法。不僅告訴企業為什么要轉向某些媒體，還告訴他們需要在這些媒體平臺上投入多少資源。
崔曉波總結說：“當前營銷上越來越呈現出品牌廣告效果化、寡頭平臺數據封閉化、廣告轉向私域流量、后鏈路運營變成主流的趨勢。在這個過程中，由于媒體的強勢，對全鏈路歸因的需求會變強。因此，全鏈路歸因、基于ROI的服務，一定會在近兩年內成為主流。”
【結束語】
數字經濟已經成為 21 世紀全球經濟增長的重要驅動力，從在國際層面上，數字化發展將進一步拉大國家間的差距。與之相類似，數字化的應用水平在國內也將決定一個企業的未來地位。數字化轉型通過構建一個全感知、全連接、全場景、全智能的數字世界，進而優化再造物理世界的業務，對傳統管理模式、業務模式、商業模式進行創新和重塑，實現業務成功。從長遠來看，它是一場起決定意義的進化。
從崔曉波多年幫助傳統企業數字化轉型的視角來看，數字化轉型的高級階段，中國企業一定會像 Amazon、Google 那樣，走到一個利用數據做決策、利用算法做決策的時代。而在產品層面，未來的新產品 2.0 時代，所有產品必須都要具備三個特征：一是極致 C 端視角，二是精準人群，三是場景構建。對相當多的國內企業來說，也許只有遙望這些目標時，才能體會到前方的路有多遠，肩上的擔子有多重。但在這場決定性的競爭中，中國企業所能做的，只能是負重遠行。
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