今天小編分享的教育經驗：數據在哪裡，模型就在那裡，歡迎閱讀。
内容來源：2023 年 7 月 12 日，瓴羊 One 發布會。
分享嘉賓：朋新宇，阿裡巴巴集團副總裁、瓴羊 CEO。
責編 | 金木研
第 7560 篇深度好文：2402 字 | 7 分鍾閱讀
產品運營
一、數據多，并不是一件好事
大家好，我今天分享的主題是《大數至簡，ALL in ONE》。
今天企業存在的很多問題，都是 " 多 " 帶來的麻煩。從本質來看，都是 ALL 造成的。為什麼這樣說？如果你不信，你的企業，你的老板，你的客戶，你的業務方一定會問你，你對效率滿意嗎？
舉個例子：
我有一個很好的朋友，在跨國公司做 CTO，去了一年，第三個月中獎了——系統挂了。挂了以後，他把所有事情經過的設計團隊拉在一塊兒復盤，門一推開，發現烏泱泱 80 個人，復盤 B 說 C 的問題，C 說 D 的問題，這 80 個人都是服務商，是通過項目管理協同，根本不是業務數據、商業協同的。那個場景下，他說，感覺自己是皮球，誰都能踢我一腳。
除了這個，還有什麼問題？決策難。前幾年做消費電子的品牌，開了 3、4 個旗艦店，認為做好活躍買家，就能成。
那年 A 渠道、B 渠道，C 渠道拿着報告，進到老板會議室的時候，發現大家都不敢慶工，活躍買家做到了，但是貨還積壓很多。
什麼問題？打開來看，其實問題很簡單，第一個渠道認為，買家一個月來買兩次的叫活躍買家，不僅做到了，而且超标了。第二個渠道說，一個月來兩次不是活躍買家，一個月來四次才是。第三個哥們說，你們都不對，活躍是天天來我這裡，一周買一次，一周來四天，才叫活躍。
他們都沒有錯，錯在哪裡？錯在沒有定義标準。如果沒有标準，今天復盤，說誰做得好，誰做得壞，沒有參照系。
有一句話說 " 多個時鍾，就等于沒有時鍾 "。平台多，渠道多，各種觸點多，除了帶來決策效率低下，還有數據合規問題。
數據合規不是你說了算，數據合規是真正你要把法律、把行規要研究透，研究透變成軟體、軟體變成植入流程當中。
去年，國家網信辦組織開展 13 項 " 清朗 " 專項行動，下架了很多商家的 APP、小程式。這是因為我們對法律的理解和執行有巨大的落差。
今天講這麼多，不是賣焦慮，也不是講這些問題多嚴峻，而是抽象出來看，效率、決策、數據隐私安全的問題，都是因為 " 多 " 帶來的。
比如，企業為了解決一個問題，可能要買一堆產品，可能有的一個團隊買一堆產品，產品之間也不互通，導致買了不同軟體就是買了部門島。
產品越來越多，增長越來越難，促使我們思考能做一些什麼？
思考的時候，我們朝三個地方找答案：
1. 朝市場
反觀這幾類企業，第一個五合一智能蒸烤箱，第二個 " 七效合一修護霜 "；第三個 "52 種營養只需一片 "，所有的企業都把每個功能和功效集合在一個產品上，企業把消費者的產品做得越來越簡單。企業服務市場也應該如此。
2. 朝客戶
原來一個阿裡同事出去創業做調味料，創業半年了，還沒有開張，但是買了八套系統，花了 30 多萬。那天正好去他家，看到一堆人在查數據，發現數據拷出來有地方報錯，查到中午，還沒找到原因。
3. 朝歷史
十幾年前，為了讓商家在淘寶、阿裡做生意更簡單，我們推出了量子、數據魔術方塊、淘寶指數等數據決策工具。
2013、2014 年發現不能這樣子，一樣的問題，客戶要找數據，拼在一塊兒都不對。我們痛定思痛，做出了生意參謀這樣的產品，從第一年到現在有十年了，有一代代數據產品人迭代，每天思考、探索，如何讓商家使用數據的過程當中，更簡單，效率更高一點，價值更突出一點。
二、大數至簡，ALL in ONE
我們往往覺得多平台做生意，生意就會翻倍。但是真實的情況是，生意上可能做加法，也有可能做減法，而難度卻是在做乘法，或者乘方。
因此，我們希望重新定義企業數據服務，正式發布瓴羊 One。瓴羊 One 是什麼？是企業多平台、全渠道經營的一站式 DAAS 產品。
如果企業知道前面一個小時，前面一天，前面一周的數據，可能知道接下來一天，一小時，一周的情況，我們把這些能力集成在了瓴羊 One 一體化。
而通過一個集成後台，就可以更方便，更高效。比如，為什麼企業做不到全網域營銷，原因是數據沒有聯通。唯有通過一個後台激活全渠道的營銷，才能做到全網域數據，讓營銷做到真全網域。
這裡再分享一個故事，有個消費者問一個平台一個問題，回答了幾輪，看到一句話 " 親，你要是看不懂說明就不要買了哈 "，這是一個客服回答消費者的，這個消費者也很逗，" 哈哈，親，如果你解釋不清楚，就不要做客服了哈 "，這是冷笑話，不是痛嗎？
像這類人，一般都不是全職客服，而是臨時在雙十一、618 培訓的新客服。那麼，遇到這樣的情況，怎麼辦？
我們不能盯着他，還是靠數字化，分析他的轉化率、與客戶的聊天時長，從而抓住營銷導購的機會。
講了這麼多，做了這麼多，本質就這麼一句話，" 讓數據服務人，不是讓人去服務數據 "。
我們做了這些產品，都是讓多變成少，復雜變成簡單，ALL 變成 ONE。
三、有好的數據，就會有好的模型
今天必須有一個話題我們要聊的，如果沒有聊，感覺我們有一點不符合時代的格局，我們講講大模型。
我們不賣焦慮，瓴羊 One 背後接入了大模型，幫助企業搭上未來智能化的通途。
因為大模型不是一般企業能做的，這裡面算力不用說了，這裡面的算法，這裡面人才的密度不說了，但是我們今天有用大模型的權利和能力，以及未來我們一定要用好大模型的能力，怎麼用？
第一天設計的時候，我們希望把這些能力集成進來，未來哪個大模型具備了，我們都會接入這樣的大模型，不管營銷場景、客服場景，我們希望把模型變成能力送到場景當中去。
我們希望讓大家用好數據，管好數據，同時讓數據發揮價值，讓數據智能幫到企業，幫到客戶，幫到消費者。
因為數據在哪裡，模型就在哪裡。面向未來的數據井噴和蓬勃的市場，企業最重要的就是治理好數據。
最後，送大家一句話來結束我的分享，" 水利萬物而不争，數利萬企而無聲 "。
* 文章為講者獨立觀點，不代表筆記俠立場。
擁抱 Al，幫助企業降本增效，
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