2018?年?4?月?11?日，神策數據?C?輪發布會的主題——時代“據”變，服務為先。

神策數據不僅關注用戶數據分析需求，更加專注于幫助企業將數據驅動落地。國內市場當前發展進程不均勻，不同行業對數據驅動業務發展的認知不同，值此發布會之際，神策數據創始人?& CEO?桑文鋒與我們分享了神策數據全新服務體系與大數據行業認知。?

以下內容由桑文鋒演講整理而成。

一、建立數據根基，提升數據意識

神策數據四個創始人都是技術團隊出身，但是經過三年的行業積累與實踐，我們發現不僅要在技術發力，更要服務為先，所以我們通過為?500+?家客戶的服務，迭代出了一個成熟的服務體系。

國內企業在數據分析方面的發展分為兩個階段： IT?化階段和數據化階段。

很多企業在?IT?系統方面的運用，更重要還是補缺，通過流程化的系統替代人力工作，但歸根結底還是人力工作，而非將?IT?系統真正滲透到生產經營環節。

2015?年國內企業漸入數據化建設階段，企業管理者逐漸建立了數據驅動決策及產品智能的意識，但是又因為?IT?化程度沒有跟上，導致數據基礎薄弱。中國的工業化進程只有幾十年，大幅落后于發達國家，數據意識的覺醒也非一朝一夕。從我個人來說，三年過去我對中國大環境沒有信心滿滿，反而更悲觀了，接觸的企業越多，越發感覺通過數據解決問題還是任重道遠，人們缺少的不僅是一個強大的工具，更是思想意識的轉變。

神策數據從成立到未來發展，都將以兩點為企業核心：幫助企業建立數據根基，幫助企業提升數據意識。?

二、產品、服務、咨詢，服務體系演化的三個腳印

神策數據從天使輪成長到?C?輪，發展歷程可以分為三大階段：產品——服務體系——咨詢服務。

圖1 問題驅動的服務體系演化

2015?年?4?月公司成立到?2016?年年底

神策數據團隊的中堅力量是研發團隊和銷售團隊，因為我們的工作核心是做產品。

神策數據初期專注于做一個性能最棒的產品，寫超過?30?萬字的業界最全面幫助文檔。但是我們遇到了一個挑戰：即使我們寫了完善的幫助文檔，也并沒能幫助我們的部分客戶用好產品。

2016?年中期

問題真正暴露出來，神策數據的研發團隊無法專注于產品迭代，深陷于如何配合用戶真正使用產品的工作中。建立服務體系，成為神策數據的當務之急。經過一個月的團隊建設與三個月的服務流程迭代，這支服務團隊成功的將互聯網行業的用戶服務梳理清晰，交出了一份階段性的滿意答卷。

2016?年底，神策數據戰略性服務于互聯網+客戶，我們與銀聯、百聯、東方明珠等企業建立了合作，這為神策數據帶來了第二個挑戰：如何適應互聯網?+?企業的節奏，建立一套完全不同于互聯網企業的服務機制？

互聯網?+?企業節奏顯著慢于互聯網企業，我們為客戶梳理了數據采集方案，客戶遲遲沒有回音，這將會打亂神策數據自身的服務節奏，為教學和續約造成困難。于是我們花費四個月建立了大客戶服務流程體系。?

2017?年至今

神策數據邁入新的階段，我們不僅要為客戶提供解決方案，還要為客戶提供產品使用的支持，真正讓神策分析的價值作用于客戶業務。

傳統企業數據驅動客觀面臨著發展進程滯后的問題，神策數據嘗試從咨詢服務切入：幫助客戶分析研究數據，出品分析報告；幫助客戶就自身業務修改解決方案，實地解決問題等，神策數據堅持實事求是的精神，拋開理想化的高屋建瓴，結合大數據發展的實際環境，真正為解決問題而生。

三、神策數據服務體系五大關鍵要素

經過神策數據三年實踐，我們建立了如下圖所示的服務體系，該體系包含五大要素：產品、工具、流程、組織、咨詢。

圖2 服務的五大關鍵要素

產品：優秀的產品是神策數據最核心的競爭力。

流程：流程是服務的核心，一套成熟的流程體系，可以解決客戶差異性問題，無論神策數據員工層次是否有高有低，都可以按照統一模式為客戶交付成功的項目。

組織：成熟的組織架構可以最大效率地執行流程。一支分工明確各司其職的團隊，可以讓公司站著賺到錢，也讓客戶感受到神策數據的專業度。

工具：工具用于企業提升服務效率。企業的本質是效率，作為一臺精密運轉的機器，神策數據的每一個服務環節都不會依賴某個特定的人，每一個環節通過工具提升效率，神策數據更像是一臺可以無限組合的“變形金剛”。

咨詢：咨詢幫助我們的客戶用好產品。??

3.1 服務的關鍵要素——產品

神策數據一直關注產品核心競爭力，通過四步產品層面的服務為客戶帶來價值。

圖3 服務的關鍵要素——產品

底層特性：起初行業對我們有很大的輕視與誤解，這個誤解直到人工智能行業興盛才消除，大行業內的人都認識到了要想發展人工智能，底層數據很重要，神策數據由于為客戶提供數據根基建設而被廣泛認可。投資人認可了我們兩個核心價值：為企業提供可視化分析的工具，為企業建設數據根基。

神策數據幫助企業建立了強大的分布式計算分布式處理平臺、PaaS + SaaS?服務，而非僅僅是一個可視化的分析工具，我們通過完善的底層數據套件，幫助企業建立數據體系。

分析功能：神策數據不追求分析功能的大而全，而追求功能使用上的極致。例如神策分析的漏斗分析和多維分析是國內產品最強大的。

應用場景：神策數據采取封裝應用場景的方式，幫助企業降低數據驅動市場營銷、用戶運營、產品智能的門檻，讓企業簡單上手解決場景化問題。

行業解決方案：專注行業數據分析特性，撒網捕魚。過去的一年神策數據雖然業績很好，但是摟草打兔子式的野蠻生長商業模式不利于未來發展，接下來我們將會專注行業特性，通過行業解決方案有的放矢幫助企業解決數據驅動問題，重點專注企業服務、文娛、零售、金融、教育五大行業。

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3.2?服務的關鍵要素——服務流程

（1）夯實數據根基

圖4 服務流程——夯實數據根基

神策數據重視幫助企業夯實數據根基。我們與客戶的合作不僅限于嵌一個?SDK?采數，神策數據的分析師一定會參與項目，幫助客戶梳理業務流程。經過分析師梳理的結果設計采集方案，才能最大化的針對客戶場景解決問題。這樣的服務也保證了客戶數據根基的全面細致。

神策建設的數據根基還有一個特點：在保證數據準確性方面，我們做得更好。作為業務決策的基礎，數據準確性的重要程度不言而喻，神策分析導入的每一條數據都可以追溯，方便企業進行數據校驗。神策數據與客戶的每一次合作，都經歷了無數次的測試與校驗。神策分析提供強大的埋點管理模塊，如果使用者對數據有疑問，可以回溯分析。神策數據夯實數據根基的工作使我們比友商更具有競爭力。

（2）四大環節驅動分析落地

圖5 服務流程——驅動分析落地

采集數據是為了解決問題。驅動分析落地可分為四個環節：

關鍵指標定義：我們根據客戶的業務需求如拉新、留存、變現等，定義關鍵指標。

分析報告：通過對定義好的關鍵指標取數，企業可以獲得數據報告（自己獨立完成或神策數據幫助完成）。

落地方案建議：神策數據針對分析報告結果提供可執行的建議。

業務迭代：依照建議迭代企業的運營流程、產品，讓數據真正發揮作用，獲得新的數據指標，形成基于數據分析的業務增長閉環。?

3.3 服務的關鍵要素——組織

圖6 服務的關鍵要素——組織

神策數據的組織架構相比創業初期由研發團隊組成的草臺班子，已經天差地別，特別是在服務環節有了長足的進步，神策數據的服務組織包含三大環節：售前服務、售中實施服務、售后客戶成功服務。

（1）售前服務

三種角色參與：數據咨詢顧問、數據分析師、售前工程師。

神策數據的數據咨詢顧問不僅負責商務流程，且可以為客戶初步定制解決方案，提高客戶了解自身需求的效率，數據分析師可以幫助客戶梳理指標體系。

（2）售中實施服務

作為產品交付的核心環節，我們不是要給客戶講故事，最終交付一個?50?分的成果。售中環節神策數據引入客戶成功團隊、項目經理團隊、ETL?工程師團隊、實施工程師團隊，客戶成功團隊標準化服務客戶，項目經理針對大客戶深度定制服務，多團隊協作實施項目兌現對客戶的承諾。

神策數據重視客戶留存率，留存的前提是激活，通過項目落地讓客戶真正挖掘出神策分析的價值，神策數據的口碑才會上來。

（3）售后客戶成功服務：

神策數據的服務符合“二八模型”，我們投入?20%?的人力簽單合作，80%?的人力服務客戶。神策數據引入了業務咨詢師、數據產品技術支持、數據校驗技術支持、運維工程師、PaaS?技術支持、數據采集技術支持團隊，幫助產品落地于客戶場景。

服務是每個企業掛在嘴邊的話題，神策數據不通過言語上的天花亂墜宣傳，我們通過完善的服務體系證明，神策數據的團隊如何服務客戶？

微信群對接。神策數據的每一個企業都有其對應的服務微信群，快速響應客戶問題，實現線上“面對面”溝通。

建立服務中心。為了解決微信群信息的一些弊端，神策數據根據業務需求自建工單系統，提供高效率服務。

圖7 服務的關鍵要素——服務中心

為了提升效率，神策數據沒有采用第三方工單系統。自研工單系統可以提升雙方合作效率。

舉個實例，比如客戶在某些場景條件下，性能較低，如何快速溝通情況并解決問題？如果采用微信群，很可能雙方溝通半小時無法準確定位原因，通過神策數據自建工單系統，使用者一鍵上報問題，系統將會采集環境建立快照，這樣技術同學可以一目了然地收集到客戶的現場環境、版本信息、報錯情況等，避免了低效的溝通。

通過微信群 + 服務中心的方式，神策數據服務客戶的質量產生質的飛躍。?

3.4?服務的關鍵要素——工具

客戶全生命周期管理，是數據驅動的重中之重。

作為神策數據的?CEO，我對這個痛點深有體會，如何監控客戶使用情況？我曾經自己打印了紙質的客戶列表，翻來覆去地研究內在規律，很多?CEO?也和我面臨同樣的問題，系統了解客戶有助于管理層宏觀決策。

圖8 客戶全生命周期管理系統

神策數據即將發布一個全新系統——客戶全生命周期管理系統，重點解決以下三個問題：

（1）客戶健康度現狀如何？多少客戶使用良好？多少客戶使用一般？多少客戶不會使用？

（2）狀態遷移趨勢，客戶是否起了新業務？這是不是產品接入的新機會？

（3）客戶流失預警，很多人自以為客戶狀態很好，其實數據可以發現客戶的潛在問題。

3.5 五大模塊咨詢服務，幫助企業拆解問題

圖9 服務的關鍵要素——咨詢服務

神策數據咨詢服務包含五大模塊：

渠道獲客：渠道轉化情況如何？ROI?怎樣？神策數據可以幫助企業分析數據，如何通過優化讓提升企業投放效果。

運營策略：幫助企業針對不同用戶采用不同策略運營，最大化提升運營效果。

產品體驗：神策數據幫助企業推廣精益創業理念，解決產品經理“拍腦袋”帶來的盲目迭代，真正提升產品體驗。

產品智能：產品智能與業務深度綁定，神策數據針對戰略性合作客戶深度服務，提升產品智能。

數據平臺：神策數據擅長大規模數據處理，數據規模和業務復雜程度都將影響數據架構，夯實的數據目前神策已經與兩個客戶開展了規劃整體數據架構的咨詢服務。很多企業對于數據倉庫和大數據平臺的認知不足，把數據堆在一起就以為是大數據平臺，數據無法真正匯集，也就無法發揮數據分析的真實價值。神策數據提供的高端架構服務，可以真正幫助企業從根基解決問題。

最后，神策數據還提供大數據相關的管理咨詢。?

2018?年神策數據有兩大關鍵詞：一個是強化服務體系，另一個是落地咨詢業務。

作為一家成立僅三年的企業，神策數據還很稚嫩，但是我們希望市場可以看到，神策數據過去三年有了怎樣的改變，堅持走正確的路，才是我們能夠成長的重要原因。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的神策数据全新服务体系——打造用户行为分析领域服务最高标准的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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