Martech 2030 趋势之四:从大数据到大运营

2020-11-11 385

来源:公众号 Marteker技术营销官 2020年11月

四个月前,Scott Brinker与WPP产品管理全球主管Jason Baldwin合作撰写一篇论文,主题是营销技术的主要趋势,他们认为这些趋势将在未来十年呈指数级增长,重新定义营销技术和运营的本质,进而影响广告公司和品牌未来十年的发展。论文最终以白皮书的形式呈现,由Scott Brinker的博客 Chiefmartec.com 与 WPP 集团共同发布。Marteker 将以系列专题形式,介绍Martech 的五大趋势。
有人说,数据是新的石油。一个更好的类比是,数据是新的油画颜料。
油画颜料的价格每支4美元到400美元不等,有普通的也有稀少的。它们有内在价值。但正是通过在画布上涂上这些颜料,在灵感的创造中,才能实现更大的价值,将物质转化为杰作。
数据本身也有价值,我们可以通过数据市场的价格来观察其价值。但正是通过将这些数据整合到卓越的客户体验的设计和交付中,营销人员创造了更大价值。
不论在数字化原生企业,还是在数字化转型的企业设计和提供客户体验,都会是数量巨大的APP、自动化、机器人、决策模型、动态过程、工作流、技能、无数的人类和软件「演员」一起协同工作。
每个「演员」都对数据进行操作,绩效受其接入的数据及其质量的影响。但是通过对数据的操作,他们也经常改变它——要么更新现有的数据,要么贡献他们收集、派生和生成的新数据。由于如此多的软件自动化或以软件为中介的流程在一个数字企业中并行运行(其中许多具有一定程度的独立性),但所有这些流程都与公司的数据集合相互作用,复杂的交互效应出现了。
基于我们已经研究过的趋势——APP大爆炸,这是由更分散化的「无代码」草根创造者利用平台和网络——我们可以预期复杂性在未来十年呈指数级增长。
企业有效协调 APP 大爆炸、「无代码」草根创造者、平台和网络等等一切,以执行数字化运营——将成为竞争优势的主要核心。
21 世纪第一个十年是关于大数据的十年,数据以加速度流入企业,数据的巨大规模和复杂性引发不断的争论。21世纪20年代将更多地是关于「大运营」——在数据宇宙及其不断增长的规模和复杂性之上的运营。
正如「大数据」是用来描述企业获取、输出数据在规模(Volume)、速度(Velocity)和多样性(Variety)的指数性增长,「大运营」一词描述的情景与之相似,即自动化或软件中介流程的的规模、速度和多样性,这些流程贯穿营销运营、销售运营、服务运营和总体收入的运营。
这是21世纪的哲学难题:如果数据产生了,但没有人用它做过任何事情,它存在吗?(答案是:收集但从未使用的数据的值小于零。数据也带来责任,包括存储成本和盗窃风险。)
IDC和希捷公司今年的研究估计,企业可利用的所有数据中有44%没有被获取,被获取的数据中有43%没有被使用。如今,仅有三分之一的人在工作。其余的都是「暗数据」。「大运营的第一个任务是把所有相关数据放在阳光下。
第一个维度是数据智能,第二个是数据反射。
这两个维度的交集决定了数据最终的价值。数据可以被提炼成洞察,但它们是否在正确的时间被用于正确的决策?数据只能被处理,但它能立即为客户触发有用的自动响应吗?
在大操作中利用数据——开发你的数据反射——依赖于数据连接和数据协调,以及数据管理和数据治理;对大多数公司来说仍处于早期成熟阶段的能力。
在我们企业中无数的数据源中,正确的数据集是否与运营流程相连接?能否及时获取相关数据?随着数据合规和数据伦理日益重要,「错误」的数据集——那些特定的运营流程不该访问的数据集——是否得到了适当的限制(数据治理)?
这样的数据连接是大运营的支柱。
但真正复杂的是数据协调,管理运营过程和它们所处理的数据之间的相互作用和并行活动。
哪些运营「演员」获得了新数据的第一张通行证?当他们验证和处理它时——格式化、清理和扩充它——后续参与者操作它的顺序是否正确?许多「演员」使用相同的数据集,如何解决数据更新中存在的冲突?当其他「演员」继续丰富和提取数据到更高层次的洞察时,上游流程是否会迭代地重新运行以刷新它们的模型和输出?
正如分布式数据库通常是「最终一致的」——在应用逻辑中必须考虑到警告和约束——大运营环境将会面临这一挑战的元版本,因为它们努力在所有内部决策和面对客户的体验中实现最终一致的操作。集中的软件平台,以及区块链和分类数据库,将有助于协调这一复杂性。但是,由大运营领导提供的治理将对有效设计和运行这个数字运营层至关重要。
这些与其说是对数据的挑战,更不如说是对运营的挑战。
在有效的数据使用方面进行竞争
当企业建立大运营能力时,他们将处于一个更好的位置,从公司之外的其他数据来源中提取价值。营销机构将需要对其员工的数据技能(数据素养)进行投资,以确保少数人的技能成为企业范围内的第二天性(secondnature),「无代码」和平台战略将加速对数据的理解。各机构将继续聘请精通数据的专家填补技能缺口,并加大对整个行业的投资。
未来十年,企业间的数据联盟将显著增长,通过可靠的生态系统数据平台,如Crossbeam和InfoSum,共享第二方数据。
第三方数据的数据市场也将增长。Gartner预测,到2022年,35%的大型机构将通过正式的在线数据市场成为数据的卖家或买家,而2020年这一比例为25%。从现在到2025年,数据市场和交易所中的市场供应商和数据产品的数量预计将以每年25%的速度增长。尽管随着监管压力的增加,围绕数据的治理和许可管理对于大运营来说将是更加复杂的管理。
一种新兴的数据来源是「零方数据」,即潜在客户和客户直接管理自己,并以一种更可控的方式与企业分享。在正确的时间、以正确的目的、以正确的成本获取这些数据,并遵守提供这些数据的合同,将是未来大运营的一个关键方面。
由于同一组数据的价值会因公司运营效率的不同而有显著差异,围绕这些交易进行数据套利的机会将会增加。
对于代理商来说,有机会将客户与合适的第二方、第三方数据提供商连接起来,这是营销活动和计划的一个不可或缺的元素,但也有机会创建他们自己的专门的数据网络和市场。
大运营将使大数据比以往任何时候都更强大。尽管这给企业和客户带来了巨大的好处,它也会放大数据存在的偏见问题。数据的不完整或不准确会误导人们,并将更快波及数字化运营,带来更严重的后果。
大运营的一个关键要素是实施制衡,防止数据歧视(data discrimination),并执行良好的数据伦理政策。虽然技术将有助于这项任务,利用人工智能来检测可能显示数据偏差或误用的操作模式和异常情况,但良好判断的重任将落在人类的肩上。