随着大数据的兴起，言必称数据，言必谈数据驱动，逐渐成了我们这个时代一个显著的特征。

然而此数据非彼数据，几乎人类的一切行为，企业的一切经营状况，今天都可能、可以被记录，并被转化为数据。

数据驱动企业商业价值增长。在大数据时代，如何让你的企业成为“数据驱动型企业”?在众多的大数据公司中，谁能真正让企业数据驱动落地呢?

曾经的百度大数据部技术经理，如今的神策数据创始人、CEO桑文锋说，数据驱动就是通过数据采集、建模、分析和反馈，帮助企业高效获取数据，并进行多维度、海量、实时的数据分析，从而驱动决策和产品智能化。

桑文锋正是《数据驱动：从方法到实践》一书作者。在百度任职8年，从无到有构建了百度用户日志大数据平台，覆盖数据收集、传输、元数据管理、作业流调度、海量数据查询引擎及数据可视化等。

(神策数据创始人&CEO 桑文峰)

2015年4月，桑文锋创建神策数据，针对企业级用户推出用户行为分析产品——神策分析，帮助企业实现数据驱动。

桑文锋认为，数据驱动，不止于驱动决策，还应驱动产品智能化。“数据驱动决策”只发挥数据大约20%的价值，而数据更大的价值在于更早一步的“数据驱动产品智能”，即利用个性化推荐、个性化投放广告等真实落地的功能，让产品本身得到大幅度优化。

1解决大数据应用中两大问题

神策数据四年来一直深耕大数据分析领域，致力于帮助客户实现数据驱动。

桑文锋认为，国内大数据行业基本面临两个问题：

一个是数据底子薄。中国行业用户在数据的采集、建模等环节普遍缺失。而要真正帮助企业实现在各行业的创新应用，就必须首先要解决企业在海量数据采集、存储、清洗、分析挖掘、可视化、安全与隐私保护等领域的关键技术。

面对这样的局面，神策数据希望利用十年时间重构中国互联网数据根基，帮助中国企业去搭建优质的数据基础，提供底层数据的采集建模能力以及基础平台的支持。

当前，有两种途径可以去帮助客户搭建自己的数据根基：一种是以神策数据付费客户的形式，由神策数据帮助客户搭建;另一种则是客户利用神策数据的理念及模型去自己实现。目前，神策数据的SDK以开源的形式在GitHub上展现，即使有些互联网公司并未购买神策数据的产品，但依然可以借鉴数据模型并将其应用于行业之中，比如神策数据在早期定义的User+Event 模型已经成为行业中的通用模型。

另一个是数据意识差。现在真正用数据说话的企业多吗?而改变“数据意识较差”的现状，需要整个行业协同努力。可喜的是，神策数据创业四年来，越来越多的企业将数据分析工具从非刚需变为刚需，逐步在意识上升级迭代。

从创建的第一天起，神策数据就背上了历史使命：重构中国互联网的数据根基——这也是桑文锋和所有神策人的使命。

面对客户，神策数据总是先帮助企业建立好完备的数据采集体系之后，才开始进行数据分析和咨询业务。神策数据通常首先帮客户在数据采集技术和运营理念上重新进行梳理，建立起基于PaaS或SaaS的数据基础平台，并将底层数据接口都开放出来，以便企业进行二次开发、深度使用数据，从而实现既为客户提供决策支持，又能将数据反馈于产品智能化。

2神策数据续费率接近100%

桑文锋在介绍神策数据最近取得的业绩时，特别提到了两个数据，即业绩年增长率超 100%，续费率近100%。

目前中国企业服务SaaS市场，因为针对客户不同，续费率差别较大。针对中小企业的企业服务SaaS续费率低，客户流失率高，难以支持市场高速增长。而针对大型企业的企业服务SaaS服务续费率相对较高，但是用户的个性化需求又比较高，成本会增加。

与传统的软件公司不同，如今的企业服务类公司多使用“订阅模式”。比如近期上市的美国某SaaS公司能保持每年80%以上的高增长率，核心原因在于其较高的续费率，假设该公司当年的营收为2亿美元，当第二年续费率达到百分之百时，则可直接保证2亿美元收入，其余额外的收入可直接叠加，这就是订阅模式的优势。

而传统的“买断”模式对软件公司压力极大，需要挖掘客户的新需求点才能实现二次增购;同样，客户也将面临巨大的压力，因为费用的一次性付清，很难保证服务商在服务过程中不出现懈怠的情况。

神策数据从成立之初就推荐与客户签订“订阅模式”，让客户掌握主动权，并通过自驱力不断提升自身实力。因此，桑文锋说，“续费率”指标对企业服务公司尤为重要。

同样，神策数据以 PaaS + SaaS 作为基础，帮助细分行业定义行业模板，挖掘更多数据价值。根据客户的数据类型、指标体系等去定义电商、互联网金融、直播、企业服务等行业模版。与其他大数据公司的不同在于，神策团队会帮助用户搭建底层数据源，同时还允许用户基于神策分析进行数据的二次开发，满足用户个性化需求。

目前，神策数据分析产品70%为私有云部署，30%SaaS部署。目前神策数据付费行业头部客户1000+，覆盖细分行业20多个。

3单品极致战略，斩获头部互联网客户

受百度工程师文化中的“极致文化”影响较深，在创业前三年，神策数据一直坚持“单品极致”的产品理念，即只做一个产品，且将其做到极致。

这个产品就是神策分析(Sensors Analytics)，是神策数据推出的用户行为分析产品，提供私有化部署和SaaS两种部署方式、实现基础数据采集与建模，并可作为PaaS平台支持二次开发。神策分析主要针对营销渠道效果评估、精细化运营改进、产品功能及用户体验优化、辅助管理层决策等典型业务场景。

(神策数据创始人&CEO 桑文峰)

桑文锋说，神策分析把产品做到极致，满足深度用户行为分析需求。2018 年，神策分析凭借其用户行为分析领域多年行业积淀，与中国信息通信研究院联合发布用户行为分析标准1.0，为市场良性发展，梳理行业规范作出努力。

在由一个产品到产品矩阵发展中，神策数据把原有神策分析采集与建模部分的能力单独抽象出来，形成了神策数据基础平台。神策数据基础平台总结来说做了两件事情：一是对行为数据的标准化采集;二是对数据去做有效的管理，向产品线做统一输出。如果把神策比作中央厨房，那数据基础平台做的是切菜、备菜的标准化加工动作。

4新产品矩阵：精益迭代，因需而变

随需而变，一直是神策做事的原则之一。桑文锋说，虽然神策分析在市场上有极强的竞争力，但是它终究只能解决某些场景，类似帮助客户安装了一个“大脑”，随之而来的是不断产生的新需求，需要新的工具。

自2018年起，神策数据产品理念从最初的单品极致升级为产品矩阵。围绕客户大数据分析和管理理需求，在原来的产品——神策分析的基础上，推出神策用户画像、神策智能运营、神策智能推荐、神策客景。一套更完整、 更高效、更精准解决客户问题的产品矩阵正逐渐形成。

神策数据产品矩阵源自客户需求和市场的演变，主要三个方面：数据驱动的闭环，运营与产品的个性化，企业管理的全景化。

其中，神策客景是一款全面打通客户的行为数据与业务数据的客户全生命周期管理平台，创造性将用户行为、业务数据与预测模型相结合并应用到客户管理、客户服务运营的工作中。依托神策数据强大的数据采集与建模、多维数据交叉分析等优势，构建贴合企业自身业务特点的客户分层分级体系，实时监控用户健康度现状和历史变化趋势，自动预警风险和机会，及时触发标准化的最佳实践，实现企业的主动响应。

神策用户画像系统是一个面向业务的用户标签及用户画像管理中台，以用户行为数据作为基础，结合业务数据等多种数据源，帮助企业构建体系化标签图书馆，基于标签数据，配合分析模型，可以多维立体的进行用户的洞察分析，赋能业务实现用户精细化运营和精准营销。

神策智能运营是基于用户行为洞察的一站式智能运营平台。集活动创建、执行、管理、反馈、迭代为一体的自动化平台，能够通过用户行为、属性、标签等数据筛选受众，实现最佳人群的精准触达，提升关键指标和运营效率，帮助企业最大限度释放运营价值，数据驱动业务持续增长。具体来说，可助力企业实现运营的全局管理、运营计划的自动化、构建个性化用户运营旅程、实时洞察运营效果等价值。

神策智能推荐系统是一套全流程闭环推荐方案。支持采集终端(Web、App、H5、小程序、软件等)的用户行为、后端服务器日志(Log)、业务数据和第三方等多方数据源，存储最细粒度数据，利用最新深度学习和语义分析模型构建推荐引擎，推荐结果可利用数据分析模型多维度、多指标的实时效果分析，形成快速反馈，精准迭代特征集和算法模型。

5打造数据领域的711便利店

桑文锋说，神策数据未来要成为数据领域711便利店，解决用户数据方面的各种问题。

为什么会有这样的想法呢?桑文锋说，711便利店定价策略与一般零售店不同，相比同类型的便利店，711便利店的价格并不便宜，其创始人铃木敏文解释道，711便利店追求的并非低价，而是在该价格上的物有所值。神策数据将坚持这一策略，在保持有竞争力价格基础上让用户享受更好的应用体验，并物有所值。

第二，711便利店空间不大，但却基本上能解决人日常生活所需，神策数据产品矩阵的推出，也是在为客户提供可以解决数据需求的“711便利店”。像711一样，坚持随需而变的理念，让用户数据领域的不同需求都能在神策数据得到满足。

第三，只要用户有需求，神策就会推出产品，未来，随着神策数据的产品线不断增多，可以根据用户需求，搭建或者组合成满足用户需求的数据分析产品。

那么如何感知需求，推出新产品呢?神策数据新产品线的开拓，都是从客户中来，再到客户中去。

那么如何孵化这些产品的?神策数据摸索出了一套自己的方法，建立在精益创业基础上，基于一批优秀的神策分析的老客户，从感知用户需求再到产品的迭代，形成一个完整的闭环，总结来说就是大胆的假设，然后去做精益验证，在迭代中去成长。

数据驱动企业商业价值。在发现、利用数据价值的过程中，不但要健全根基，还要选对工具。