达观数据CEO陈运文:如何用大数据为企业做好精细化营销和智能推荐

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达观数据CEO陈运文:如何用大数据为企业做好精细化营销和智能推荐

2B领域天然就有一个问题,它的成长周期是相对缓慢的,不像2C公司那样,可以瞬间爆发。

2015年成立的达观数据,在今年1月,获得了真格基金领投的1000万人民币天使轮融资。而这家公司所做的事情,主要是应用大数据分析和智能推荐技术,为客户提供搜索性能优化、用户画像和精准营销推荐。

达观数据的创始人陈运文,在复旦大学就读博士期间就爱好研究机器算法,毕业后,陈运文曾担任腾讯文学高级总监、盛大文学首席数据官,率领团队在过去几年多次获得ACM国际数据挖掘竞赛的冠亚军。 达观数据现在的团队30多人中,核心成员也大多来自腾讯、盛大、百度的数据业务中心,有着丰富的大数据实践经验。

而创办达观数据,对于陈运文而言,更多地是想要“跟上时代的机遇”。之前业内对大数据的讨论虽然热烈,但在陈运文看来,大多还是浮于表面。“很多理解还仅仅停留在报表上面。大家一说到大数据,直接想到的就是画图表,看整体走势。 但从这两年开始,越来越多的公司开始不满足于看图表,而是开始应用数据分析来提升自己的经营业绩。”陈运文说。而随着人工智能、深度学习等的快速发展,大数据应用也逐步得到发展。在陈运文看来,大数据领域创业的最好时代,已经到来。

陈运文创办的达观数据,就是要将创始团队在百度、腾讯、盛大积累起来的数据挖掘的经验和技术能力,应用到中小互联网创业公司中去。达观数据的个性化推荐系统,对用户的行为数据进行挖掘,对用户有针对性地推荐其感兴趣的内容,提高用户体验,增加产品转化率。同时,达观数据也为企业客户提供更完善的搜索优化,如关键字补全、自动纠错、相关搜索等。同时,还可以进行数据采集和分析,对用户行为作出预测。

陈运文对 i黑马 形容了达观数据在新媒体领域的具体应用场景:“比如个性化推荐媒体,能够让每个用户登录一个平台,不管是公众号、APP还是网站,每个人看的内容都是不一样的。 现在媒体每天都在新生成大量的内容,我们需要预测每个用户今天最希望看到哪些内容。我们会从海量的内容当中,通过人工智能技术挑选出最符合用户要求的内容,然后推送给他。”

陈运文介绍,这可以提升网站每个用户的停留时间、点击次数,以及用户的满意度等,帮助网站提升收益。“我们通过人工智能,建立机器学习系统,承担原来人工的工作,依据今天的计算机水平和海联数据,能够做到更准确的预测,而且成本比人工低。”陈运文说。

目前,达观数据主要为中小型互联网公司提供服务,企业客户主要以新媒体、电商、视频、金融等类型的公司为主。陈运文表示,已经超超3万家新媒体客户,使用了达观数据的产品和服务。

达观数据CEO陈运文:如何用大数据为企业做好精细化营销和智能推荐

以下为i黑马对话达观数据创始人、CEO 陈运文:

i黑马: 现在的用户主要针对什么行业与规模的公司?

陈运文: 我们现在才刚起步,针对的企业规模以中型企业为主。它们对数据挖掘有满强烈的需求,也愿意为此付费,同时又解放了自己研发的人力和时间、精力。

现在达观服务的企业包括新媒体、大量的传统媒体,以及各种视频网站、招聘网站等,它们都有个性化推荐、用户行为监测的需求。我们提供专业的技术服务,能够帮助他们通过大数据预测来提升经营业绩和自动化的水平。

i黑马: 在具体业务上是怎么操作的?

陈运文: 数据预测本质上是人工智能的一个系统,它通过计算机模拟人来做预测。比如现在像今日头条这样个性化推荐的媒体发展非常快,因为每天媒体都有新生成大量的内容,但用户口味是各不相同的,需要预测每个用户最希望的是看到是什么。

我们通过大数据技术从海量的内容中帮客户挑选出适合的内容,以前这是要靠有经验的编辑运营来将信息分类、标注,然后挑选、预测。现在可以运用计算机替代人工,为每个用户挑完全不一样的东西,大大提升网站中每个用户的停留时间、点击次数、用户的满意度等,可以很好的帮助网站提升收益。

i黑马: 现在达观数据的收费模式是什么样的?

陈运文: 我们用的是标准的SaaS收费方式,对于企业用户按照月份来收取技术服务费。客户可以免费接入我们的系统,如果效果满意,就开始按月付费。收费之中我们会不断升级算法、优化模型,用户使用的时间越久,效果就越好。

现在我们对体量较小的新媒体是实行免费的,对于较大的公司,根据其数据规模大小实行收费,主要以不同的运算成本来定价。

i黑马: 不同行业的用户会有定制化的需求吗?

陈运文: 会有,实际上怎么样把握定制化和标准化是一个非常考验我们系统架构的问题。我们现在在做系统研发时,会把它做成像乐高积木一样,以一些非常基础的算法模块作为基本的需求曲线,当客户有不同需求的时,我们就帮他利用这些需求曲线搭建成一个他们所需要的大数据挖掘系统。这样的好处就是,所有的系统和应用都是模块化的,但是不同的搭建方法可以满足个性化的定制化的需求,同时可以减轻我们开发的负担。

i黑马: 对于技术创业者来说,创业最大的难点和优势是什么?

陈运文: 我觉得,我们最大的难点是需要补足在市场运营和销售这块的短板,因为通常来说技术创者者不太擅长这些领域。最大的优势就是技术创业者天生有比较高的技术门槛,这和O2O行业尤其不一样,能够真正拿出来PK的队伍比较少,这样的话整个行业就不容易变成红海竞争状态。我们也希望真正懂这个行业、对这个行业有深入体会的创业者能够一起来做这件事情。

i黑马: 我们发现,现在的大数据创业者中,从大公司出来的高管和技术人员较多,这是否也是未来的技术型创业的趋势?

陈运文: 技术创业本身是一件门槛特别高的事情。如果要想从事大数据创业,你需要在之前做过大规模的数据挖掘与分析工作,只有在大公司有这样的机会让你接触到真正海量的数据,这样就会把很多有心无力的创业者挡在门外。

第二点,在大公司你能看到,大数据会真正运用到哪些地方,给企业带来哪些实实在在的价值。对于我来说,通过搜索推荐,能够看到大数据对BAT等公司业绩的巨大提升。我觉得,大量的中国的企业也完全能够用类似的技术思路,看到这些应用系统的价值,来提升他们的经营业绩。这也是我决定出来创业的原因之一。

i黑马: 大数据创业已经走向垂直行业化了吗?

陈运文: 国内的数据比较碎,每家企业掌握的数据基本上没法互联互通,所以,如果做一个大而全的数据平台,天然就会遇到数据割裂的问题,这是比较难跨越的。所以我们现在看到,很多大数据平台是从具体某一个行业甚至某一个企业入手。但是未来随着很多数据交易平台逐步发展起来,政府在数据互联互通方面能力的增强,会有更多的数据交叉融合,大数据运用可以做的越来越大。

i黑马: 中国的大数据产业目前处于什么样的发展阶段?

陈运文: 其实大数据应用在大型公司,不管是中国的BAT还是美国的Facebook,都已经很成熟了,只不过是这些公司对外的标签不是大数据公司而已。现在大数据创业公司更多是2B的,但2B领域天然就有一个问题,它的成长周期是相对缓慢的,不像2C公司那样,可以瞬间爆发。但是我觉得2B公司只要把技术做的扎实,服务到位,会得到逐步的成长,未来也会越做越顺。

[本文作者张晓军,i黑马原创。如需转载请联系微信公众号(ID:iheima)授权,未经授权,转载必究。题图来自123RF。]
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