最近神策數據的2億美元融資算是今年數據行業的一個很大的新聞——特别是在今年環境很差的情況下，雖然據說這筆錢是去年拿到的今年到賬。從老虎基金入局，再加D輪融資，這下神策數據下一步就是奔着上市去了。

當年一起做移動端用戶行為分析的大數據公司，這兩年都有一些進展。上個月GrowingIO與奇點雲合并，去年7月Talkingdata也拿到華潤資本CR Data Fund（大數據科技應用基金）1億美元的戰略基金。而友盟經曆過各種變動之後，跟阿裡集團也逐漸靠得更近。從這些動向看，神策數據應該算是發展得最好的，下面我就嘗試着從産品的視角，來分析下神策的情況。

創始人桑文峰和CTO曹犟都是數據處理技術專家，在百度的時候就做日志處理、數據開發工程的工作。筆者有幸在百度工作時與兩位共事。當時我在百度移動雲，負責百度應用、手機百度等産品的數據平台産品設計工作，這兩位則是在大數據團隊做數據的開發工作。在UDW項目推進之前，當時整個百度産品業務數據分析都是建立在日志分析的基礎之上，巅峰時期百度業務産生的數據可是天量，他們的工作難度與成效可想而知。

我對創始團隊中的付力力的印象來自一位前百度數據産品同事的評價。當時這位同事負責百度應用的數據分析和平台建設工作，他說付力力很聰明，也很勤奮，那個留存報表搞了很久都沒搞好，他一來，換了個計算方式，就搞好了。現在留存是各家數據分析産品的标準模版功能，但是在十年前，要把這事兒計算清楚，還要定時産出可是個技術活兒。

那時候還有個關于無埋點的小故事。

GrowingIO剛創立時，提出了無埋點的數據采集方案。一石激起千層浪，當時數據分析師和數據産品經理行業可興奮了，不用埋點就能拿所有的數據，這不是天大的好事？要知道那時候，如果規劃稍微有點疏忽，某個數據點沒有埋上，那就沒有數據了，需要重新提埋點需求，重新計算——不好意思，請排期到下一個叠代，前端工程師們如是說。

跟文峰在一起聊天交流說起這個事情，他一下就點出，無埋點實際上就是全部埋點。不管有用沒用，所有的數據上傳上來，在服務端再進行處理，這樣即便漏掉某些數據，也可以去服務端拉出來。後續很快神策也實現了無埋點方案。

整個團隊包括聯合創始人劉耀洲在内，在當時都是這個領域裡面的技術專家，也有着相當豐富的經驗，因此神策數據的産品基礎非常牢固，逐漸在行業裡面打開的局面。

除了技術領域的專長外，創始團隊對産品的定位的把握能力也至關重要。這直接決定了客戶是否買單。

這幾天為了寫這篇文章，我就申請了一個試用賬号到神策數據的産品裡面去看了下，連續幾天在各種模塊裡面遨遊。很快收到一個陌生的手機号碼來電，接完發現是神策的客服/銷售人員。這位女士簡單直接，問我做什麼業務，是否有APP、小程序等，是否有私域業務。我編了個業務場景，說隻有電商和門店業務。她聽完強調了一遍他們主要面向有私域業務的公司之後，便很快結束了與我的通話。

從這段經曆，大家能夠發現，他們對客戶的畫像非常清晰，産品定位很清楚，就是解決那些有做APP、自有網頁和小程序的公司的線上數據采集處理和分析的問題，一整套解決方案部署下去，直接看數據結果，非常的方便快速。

從他們公開的埋點說明文檔可以看出，他們做産品非常标準和細緻，這與他們長期标準的工作習慣有非常大的關系。做過底層數據的朋友應該清楚一個好的數據采集和分析标準有多麼重要。

除了精準的定位之外，為了破局當時神策數據是行業裡面率先提供私有化部署方案的公司。這也就完成了從免費的分析産品走向收費的商業數據産品的重要一步。要知道當時Talkingdata 、友盟等都是提供的免費APP數據分析服務（遊戲版本收費），GroingIO則提供輕量部署的付費服務。

随着數字化以及私域在國内的普及，以及各企業對數據安全的高度重視，私有化部署成為中大型公司的标配采購方案，也為神策數據在後來的發展奠定了堅實的基礎。這裡又有一個小故事，去年跟一個朋友聊天，提到采購數據分析服務的事兒，他們說當時最開始聯系的神策，但是他們預算隻有六萬塊，神策開價都在二三十萬起，還不太想接的樣子，最後他們選擇了另外一家諸葛IO。

硬币往往有兩面。

一整套的數據采集到分析的服務很方便，很快速，也意味着封閉，自由度較差。這點在服務頭部客戶，切入到更多場景的時候會特别的明顯。頭部客戶除了有APP、小程序之外，還有大量的内部業務數據、CRM數據、DMP數據等等，這兩者如果不能融合，則數據應用的場景和價值就非常有限，如果要融合，意味着神策數據原有的數據采集和分析邏輯要去改變。

更麻煩的是，頭部客戶都有自己的in-house IT體系，每家還不一樣，這時候通用的分析型産品将會遇到極大的挑戰。如果繼續用通用型的産品，解決不了客戶深層次的需求，如果去解決客戶深層次需求，需要大量定制，這樣成本又太高，而且周期很長，很難做到規模化擴張。

記得當時我在阿裡做品牌全域數據中台時，蒙牛跟我說要所有品牌和所有産品的全景分析，良品鋪子說我要把線下會員和線上打通運營，立白說我需要把數字化決策下發到10萬促銷員手裡......都是講數據，但是不同的企業對這事的理解和價值感完全不同。這時候就需要産品設計者站在更高的企業經營緯度去看這所有的需求，并嘗試歸納總結抽象成産品，并且需要前端的解決方案和銷售團隊對企業進行循循善誘，産品與解決方案和銷售團隊緊密配合行事，才能達到一個比較好的通用型産品與定制化開發的平衡。

到這個時候，之前神策引以為傲的數據根基平台，隻是一個敲門磚，敲開大客戶數字化轉型的之後，面臨着深不可測的需求池。我想這也可能是他們在最新一輪融資之後提出的産品 服務的雙核心模式了。

神策估值的重大變化來自于業務類型的擴張。從基礎的APP數據分析服務轉向企業預算更多的營銷服務——也是目前市場競争更激烈的領域，競争者也變成了Convertlab、深演智能\品友和阿裡全域營銷數據中台\QuickAudience等公司或者團隊。

這個變化與GrowingIO很不一樣，從GroingIO與奇點雲的合并可以推測出，他們要走縱向深耕，打通企業數字化的數據服務全鍊路，從數據采集、數倉建設到上層分析服務，全面整合。而神策選擇在基于原有的産品結構上，橫向擴張到營銷領域。

神策分析雲截圖：

神策營銷雲截圖：

這兩張圖基本可以映射到前文文峰演講中的那張産品結構圖。兩個産品擁有類似的産品思路，嘗試去解決企業實際運營中的問題，分析雲解決分析産生insight的問題，營銷雲則解決數據分析insight驅動業務增長的問題。

這裡需要注意的是，神策的營銷雲跟一些其他提供CDP的營銷雲還不太一樣。神策重點還是通過技術手段，讓企業更好的使用自己的數據來驅動業務，更像一個MA産品（自動化營銷）。很多營銷雲會把外部的一些數據也一并賣給企業，豐富企業自有的數據集最終變成CDP的産品解決方案。這兩者都有需求，但是在企業内部是不同的人員在負責，優略就不好評價了。

随着品牌直面消費者的媒介越來越多（比如私域概念），線上獲客占比越來越高（比如電商），企業“被迫”進行着數字化轉型。這其中不論是經營決策方法、營銷策略、渠道管理等都在發生着數字化的趨勢，帶來全新的企業營運模式。這也為神策數據提供了更多的向上空間，也讓神策延續了7年的産品設計理念帶來了更多的挑戰。

通用和定制的平衡

這點在前文有提及。通用是做薄的過程，定制是做厚的過程。很多客戶的采購邏輯并不是按照我們的産品設計邏輯來的，而是通過預算和内部的實際需求，他們嘴裡的“數字化”跟我們想的“數字化”大相徑庭。不說大的系統的定制化開發， 哪怕是一個指标的定義，都有可能這家和那家完全不一樣。越是大的、傳統的客戶，越會發生這種情況，接受定制還是說服客戶？恐怕到了打單的時候很難由我們說了算。

紛繁的産品功能與前端團隊的配合

經過7年的發展，神策的産品功能已經非常豐富了，雖然現在封裝為分析和營銷兩個大場景，但是底層的産品功能還是略顯紛繁雜亂。比如廣告分析算是分析還是營銷？用戶畫像算是營銷還是分析？老銷售們肯定能夠“千人千面”的為不同客戶提供不同的方案組合。但是新的銷售們就不一定了。此外這麼多的産品功能也提升客戶的理解門檻。

自有的分析套件的數據與企業自有數據的交互

雖然能夠看到現在神策産品中已經開發了數據接入管理的能力，但是相較于頭部企業的需求來說，還是略顯單薄。同企業其他數據的耦合程度決定了産品的客單價以及續費率。但是耦合更多之後，現有的數據模型該如何變化，又如何實現産品化，将會是一個難題。畢竟你不光要吸進來，還有呼出去。

這些問題，不光是影響着實際訂單的獲取，也會加大産品團隊與售前團隊與銷售團隊的沖突。但是我相信，以神策團隊的智慧和适應能力，一定能夠跨過最後一步，攀上更高峰。

後記：

寫這篇文章的時候，内心很溫暖，想起多年前在北京同一衆同行老友相聚的場景，也想起了當初在北二環神策創業的孵化器聽分享的日子。（小彩蛋，猜猜我是哪一個？）

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