立足工具型產品，諸葛IO發力數字化營銷

調研 | 關蕾 賢豪

撰寫 | 賢豪

今年以來，用戶行為分析領域迎來了快速發展期，較為特出的企業有GrowingIO，神策數據，諸葛IO等。

其中，諸葛IO業務線較往年發生了較大變化。在堅持原有工具型產品的同時，對其業務範圍做了延伸，從純線上APP網站的用戶分析平台，延伸到了一站式數字化營銷分析與自動化平台領域。

2015年3月，諸葛IO推出工具型產品，並於同年7月獨立成立公司，至今已兩年有餘。

截至目前，其在工具型產品和數字化營銷方面布局和進展如下。

就工具型產品而言，2016年初，諸葛IO在原有SaaS基礎上推出了私有部署版本，完善了客戶對於數據安全性的需求。

而在數字化營銷方面，則根據不同行業推出了有針對性的行業方案，目前涉及行業有教育、零售、金融、新媒體、企服、汽車、O2O、互聯網社交等，其中重點布局的則是前三者。

客群定位上，諸葛IO更傾向於做B2C。主要服務的是大客戶，也有少部分小客戶。目前免費版SaaS用戶20000+，付費版數量則在200+（含專業版與私有部署版），為提升免費用戶的轉化率，諸葛IO近期推出了按需付費的基礎版。

在工具型產品業務流程上，諸葛IO集成了多種數據採集方式，對線上投放數據、自由線上平台、企業業務系統數據等數據源進行數采，建立用戶檔案數據平台（CDP），對內實現數據打通，在此基礎上進行數據分析，完成工具型產品的構建。

至於數字化營銷產品，則是在工具型產品已構建的CDP基礎上，增加諸如企業對用戶的觸達、用戶交易等信息源，擴充用戶檔案，推出「智能觸達平台」，主要功能除了更豐富的用戶檔案外，還包括自動活動和手動活動。

自動活動即為自動化營銷，預先設定營銷活動，就會自動向用戶發送簡訊、推送、EDM、紅包，實現營銷活動自動化。這又可分為出發類活動和轉化類活動。前者指當用戶觸發某類事件，如用戶觸發「註冊成功」事件，自動推送信息；後者指用戶觸發A事件但未觸發B事件，則推送信息。

手動活動，則需運營人員按需篩選客戶後再行安排信息推送。

在此基礎上，加之以精準獲客（投放效果評估、落地頁優化、投放數據與業務數據打通），精細化運營兩大功能，推出整體解決方案。

至於為何將業務範圍延伸至營銷領域，諸葛IO創始人孔淼認為，主要出於以下幾點考慮：

第一，在工具型產品上具備的基於客戶全生命周期追蹤和快速構建統一視圖的能力，同時也是數字化營銷領域所需具備的核心能力。

第二，純做分析平台，發展有局限性。

分析平台對應的細分市場，服務受眾的消費特點決定了其市場規模有限。對於有意購買服務的用戶來說，企業是通過分析工具來最終更好地發揮出人的價值，分析工具本身對企業而言，產生的是管理費用，其效益難以直接被計為利潤的一項。因此，分析工具更多地被定義為成本型產品，這也局限了服務受眾為其付出更多的費用。

第三，用戶行為分析市場規模有限，而產品迭代快、技術更新頻繁的特點，所要求的長期技術與資金投入不利於創業公司的發展壯大。

分析平台對技術要求較高，而在企業服務這個變化效能高、技術迭代快的行業，分析平台作為產品本身也需要快速迭代，否則就會面臨淘汰。而創業公司崛起本身需要時間，頻繁的產品迭代要求其對於技術做長時間的大量投入和積累。創業公司可能難以度過成長期便因超出本身承受能力的技術投入需求退出市場。

第四，數字化營銷領域的市場規模，足以支撐諸葛IO快速發展。

絕大多數企業，在當下的消費者市場中，有著巨大的廣告投放及效果優化需求，並且這一需求近年來越來越大，這決定了數字化營銷行業發展前景良好，而這在近幾年該市場的快速增長中也得到了印證。

往數字化營銷領域拓展，這契合了諸葛IO成為有規模的大公司的願景。

近期，愛分析對諸葛IO創始人兼CEO孔淼做了訪談，現將部分內容分享如下。

打通線上線下，實現工具到營銷的延伸

愛分析：諸葛IO的分析平台工具這一產品設計初衷是為了解決哪些問題？

孔淼：我們的分析平台工具主要體現了三大價值：精準獲客、精細化分析、數據化運營。這也是我們設計的初衷所在。

隨著流量紅利結束，客戶出現了「投放難、推廣難」的問題。究其原因，主要在於紅利結束帶來的獲客成本（CAC）的增加。

此外，被流量紅利時代掩蓋的獲客轉化差問題也開始浮出水面，其背後的數據化運營體系落後導致精細化分析的難度很大。

最後就是留存復購低，客戶數據化缺失，這使得定製化、線索培育很難進行，數據化運營則更是無從談起。

愛分析：我們看到市面上相似的分析平台工具也有一些，諸葛IO的產品與之相比，有什麼優勢？

孔淼：我們的產品優勢主要在於：全面數據採集、領先應用模型、深入分析場景、開放技術平台。

首先，我們的數據採集涵蓋了企業各端數據採集，集成了UTM、SDK、API等數據採集方式，同時採取了靈活的埋點方式。

其次，基於客戶全生命周期的應用模型是一個亮點。與過往的分析平台不同，我們不再只是分析設備或統計指標，而是堅持分析的目標應始終定位於用戶。有別於行業里常說的「用戶事件（Event）模型」，推出了諸葛獨有的「UTSE模型」。

「U」，指通過3套ID標識（用戶ID、諸葛ID、identifyID）清晰辨識出用戶（User）。「T」，指代用戶的設備，在投放端的訪問行為，線下業務系統的行為，我們稱之為觸點（TouchPoint）。「S」，指我們能真實地辨識並還原有觀點的事實的能力，我們稱之為「會話（Session）」。

至於分析場景方面，我們針對不同的客戶需求，推出了十餘種分析模型，遠多於同行所能提供的數量，覆蓋了百餘種分析場景。

最後，開放技術平台，諸葛IO的底層也是一個PaaS平台，從實時的數據訂閱，到查詢API，到SQL查詢平台，包括數據賬戶其實都是開放的。

愛分析：數據採集方面，您認為埋點數采都有哪些優勢？

孔淼：埋點和無埋點都有其適用的應用場景，但也都有缺陷。

埋點的優勢在於其將分析成本轉移到了埋點工作本身，並且通過埋點將行為數據和業務數據打通，相當於數據標註，後續分析時結合適用的分析模型能極大降低分析門檻，實現自助式分析。

相反，若前期無埋點，則後續分析成本與溝通成本將會很高。同時埋點相較於無埋點的準確性更好，分析維度也更全面。

總之，在分析兩者優劣勢時，需要謹記的是數據工作最終是為了實現應用價值。埋點的目的不僅限於數據，更是為了分析的優化，如若一味選擇無埋點，則可能付出更大的沉沒成本。

愛分析：新近推出的數字化營銷分析&自動化平台，與諸葛IO既有工具型產品有何聯繫？

孔淼：過往諸葛IO做的是分析工具，分析背後則是諸葛IO動態的、持續的閉環大數據流。我們將其結合諸葛IO的查詢分析引擎，推出了「數字化營銷分析&自動化平台」，也就是所謂的智能觸達。

在此有必要對支撐該產品的三方面關鍵技術加以介紹：大數據流式處理、查詢分析引擎、工作流能力。

大數據流式處理技術形成了對用戶行為持續跟蹤的閉環，滿足了數據的積累反饋、實時分析以及優化的場景。

查詢分析引擎則支撐起了高效分析的能力及不同維度的組合查詢，而工作流能力技術則結合以上兩大技術滿足了在線用戶的行為規則，為客戶的個性化需求奠定基礎。

而這三大技術均在分析工具平台產品的分析模型上有採用，因此在這個程度上可以說諸葛IO進入數字化營銷領域也是順勢而為，因為我們在用戶全生命周期的跟蹤上兩年來的持續積累使我們擁有了該領域的核心能力。

愛分析：所以諸葛IO的對標公司是？

孔淼：我們長期對標的是Adobe Experience Cloud。

愛分析：未來是否會考慮做投放？

孔淼：有考慮。未來會把營銷自動化平台再延伸，嘗試承接投放業務，但這要視後續發展而定。

愛分析：在數字化營銷上，會否增加定製化內容？

孔淼：會的。雖然定製化的內容來說需要更大的資源和精力的支持，但不管是出於提升營收還是進一步優化方案的考慮，定製化都是後續不可避免的。

愛分析：未來是否會往AI方向轉向？

孔淼：正如眼下往營銷領域的業務延伸，諸葛IO在工具領域會始終堅持，那是我們建立行業影響力的根本，同樣出於此考慮，往AI方向發展也是必然的，但當下並不是合適的時機。

愛分析：要形成一站式的營銷方案，勢必要打通線上線下，實現數據聯動。這方面諸葛IO有在做嗎？會有哪些挑戰？

孔淼：諸葛IO已經在做線上線下的打通了。ATL（線上）和BTL（線下）的數據聯動存在的挑戰主要是：

第一，數據結構化問題。當下很多行業沒有數字化營銷的平台，數據結構化並沒有得到實現；

第二，關聯匹配問題。比如用戶ID的關聯，這也是ATL和BTL數據聯動的關鍵環節之一；

第三，要理解行業的痛點和目的，各行業差異很大，這對我們的工作提出了不同的要求。比如，不同行業數據渠道來源不同，這就要求我們要深入行業場景；又比如，不同行業業務需求也有所不同，這就要求我們要明確需求具體集中在哪方面，獲客、轉化抑或是復購；

另外，對於特別注重數據安全的行業，諸葛IO能提供私有部署的支持。在SaaS產品方面，我們為此與長亭網路和百度安全都開展了相關合作。

市場規模更大，數字化營銷有更多的發揮空間

愛分析：在目前的用戶行為分析平台領域，您認為主要的玩家都有哪幾家公司？

孔淼：從營收、規模來看，主要還是GrowingIO、神策、諸葛IO這三家。同時這個領域正不斷湧進新的玩家。

愛分析：是什麼因素驅動不斷有玩家進入用戶分析平台領域？

孔淼：主要有兩個因素。其一是因為該行業本質上還是一個增量的市場，不斷增加的需求會吸引新玩家的進入。其二則是，行業外有不少團隊本身有著相關的技術積累，那麼在有創業需求時，進入相關領域創業也就是自然而然了。

愛分析：在這個領域面臨的是一個增量市場，您認為哪些企業會對其提供的產品存在剛需？

孔淼：數據應用平台在規模較大的（超過100人），有經常性分析需求的企業，尤其是消費類行業的這類企業對此會有比較剛性的需求。這也決定了諸葛在最初選擇產品面向的行業客戶時，定位在了消費類的行業。

愛分析：數字化營銷領域，目前來看市場空間很大，但也有競爭激烈，市場份額分散的特點。您對未來趨勢怎麼看？

孔淼：過往確實有這種市場份額分散的情況。但未來趨勢將會是集中的。

過往行業內大客戶會有很多代理商，而不同代理商對應的又是不同的服務提供商。這在很大程度上導致了碎片化。但在當下，大客戶更傾向於只找一家服務供應商或者代理商，一站式營銷方案又是一個很好的服務提供方式。據此可以看出，未來市場份額開始集中於行業內幾家特出企業應是題中應有之義。

愛分析：是不是可以理解為數字化營銷領域的市場集中度未來會提高？

孔淼：是的。之前數字化營銷的競爭激烈更多體現在投放上，也就是Adtech。我將之理解為數字化營銷行業在中國發展的第一階段。這個階段讓所有業內企業受到了教育，完善了基礎設施。

但是在後續的第二階段，也就是Martech階段。市場集中度會提高。除卻大客戶選擇服務提供商方式的改變，還因為宏觀經濟的變化，以及市場的價值關注點與過往相異。

在Adtech階段，更多關注點集中在曝光、流量，而在Martech階段，將會更多的注重客戶體驗。在任何一個行業，價值關注點變化的階段，都只會有少數幾家企業脫穎而出。

愛分析：中美市場在用戶行為分析和數字化營銷行業有什麼異同？

孔淼：首先，兩個市場在該行業供需兩側都有差異。需求方面，兩國消費者在做購買決策時的思維方式，消費習慣和消費依賴都有所不同。供給方面，企業信息化、社會化程度也不太一樣，比如美國B2B的成熟和中國B2C市場進入領先。

其次，兩國企業在提供企業服務時，存在著同質化競爭的現象，這是該行業都存在的問題。

擴大銷售網路，將進軍新領域的準備工作做在前頭

愛分析：諸葛IO的獲客方式是怎樣的？

孔淼：在工具產品上，主要是網路獲客的方式。

諸葛IO之前發布的乾貨文章帶來了很多客戶，大多數客戶都是這樣轉化而來。

行業方案方面則是直銷為主。

愛分析：營銷這塊，線下企業不少，在獲客上有什麼比較好的策略？

孔淼：主要有兩個方式。一個是做標杆客戶，通過擁有行業資源的銷售去滲透。另一個就是通過工具產品獲客。工具型業務建立了我們在行業里的影響力，這可以在即使競爭對手P.R.（Public Relations，公共關係）比我們更好時，關聯搜索時也會看到諸葛IO的相關信息，這同樣會給我們帶來客戶。

愛分析：目前免費版、專業版SaaS及私有部署版分別有多少客戶在用？有哪些方法促進免費版客群轉化？

孔淼：免費版目前用戶有20000多家，活躍的免費版用戶有2000多家。付費版本有200多家，其中專業版和私有部署分別都是100多家。

目前免費客戶每個月的轉化不是很多，主要是自然轉化。

制約轉化率提高的原因主要還是因為限制規格策略問題。用戶經註冊即可直接使用免費版本，造成很多免費客戶也沒有體驗到我們的專業版本功能，而諸葛IO免費版本的功能甚至還要比行業其他付費版產品的功能服務豐富。這使得很多潛在客戶直接選擇了免費版本的長期使用。

為此，我們推出適用於價格敏感型客戶的版本，調整免費試用機制。客戶只需按月、按需付款，便能使用專業版的強大功能。力求後續調整能制定既能符合現有免費客戶消費能力，又能保障他們服務體驗的價位。

愛分析：客群選擇上，如何平衡大客戶與小客戶需求？

孔淼：平衡大小客戶需求的滿足，目前的方式是在偏重做大客戶的同時，也兼顧小客戶的開拓，不會刻意去排斥小客戶的來單。

在實際業務中，大、小客戶的業務其實是相關的。服務小客戶的同時，提升了諸葛IO做工具產品的能力，這個能力反過來在我們滲透大客戶時,使我們相較於同行來說獲得了性價比的優勢。

愛分析：後續如果往垂直領域做深，產品化率肯定會受影響，怎麼處理？

孔淼：如果做垂直領域的標杆客戶的話，會有影響。但做完標杆客戶後，會有行業方案出來，產品化率就會重新提升。諸葛IO有著持續的技術積累，我們在產品抽象，包括用戶模型抽象，數據平台抽象上做的非常深入，行業方案出來後，我們會將定製化內容轉變為基礎配置。

愛分析：諸葛IO團隊規模如何？研發、市場佔比如何？

孔淼：目前團隊人數在50多人。研發佔比在半數，市場人員共7人。

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