2018 年 4 月 11 日，神策数据 C 轮发布会的主题——时代“据”变，服务为先。

神策数据不仅关注用户数据分析需求，更加专注于帮助企业将数据驱动落地。国内市场当前发展进程不均匀，不同行业对数据驱动业务发展的认知不同，值此发布会之际，神策数据创始人 & CEO 桑文锋与我们分享了神策数据全新服务体系与大数据行业认知。

以下内容由桑文锋演讲整理而成。

一、建立数据根基，提升数据意识

神策数据四个创始人都是技术团队出身，但是经过三年的行业积累与实践，我们发现不仅要在技术发力，更要服务为先，所以我们通过为 500+ 家客户的服务，迭代出了一个成熟的服务体系。

国内企业在数据分析方面的发展分为两个阶段： IT 化阶段和数据化阶段。

很多企业在 IT 系统方面的运用，更重要还是补缺，通过流程化的系统替代人力工作，但归根结底还是人力工作，而非将 IT 系统真正渗透到生产经营环节。

2015 年国内企业渐入数据化建设阶段，企业管理者逐渐建立了数据驱动决策及产品智能的意识，但是又因为 IT 化程度没有跟上，导致数据基础薄弱。中国的工业化进程只有几十年，大幅落后于发达国家，数据意识的觉醒也非一朝一夕。从我个人来说，三年过去我对中国大环境没有信心满满，反而更悲观了，接触的企业越多，越发感觉通过数据解决问题还是任重道远，人们缺少的不仅是一个强大的工具，更是思想意识的转变。

神策数据从成立到未来发展，都将以两点为企业核心：帮助企业建立数据根基，帮助企业提升数据意识。

二、产品、服务、咨询，服务体系演化的三个脚印

神策数据从天使轮成长到 C 轮，发展历程可以分为三大阶段：产品——服务体系——咨询服务。

图1 问题驱动的服务体系演化

2015 年 4 月公司成立到 2016 年年底

神策数据团队的中坚力量是研发团队和销售团队，因为我们的工作核心是做产品。

神策数据初期专注于做一个性能最棒的产品，写超过 30 万字的业界最全面帮助文档。但是我们遇到了一个挑战：即使我们写了完善的帮助文档，也并没能帮助我们的部分客户用好产品。

2016 年中期

问题真正暴露出来，神策数据的研发团队无法专注于产品迭代，深陷于如何配合用户真正使用产品的工作中。建立服务体系，成为神策数据的当务之急。经过一个月的团队建设与三个月的服务流程迭代，这支服务团队成功的将互联网行业的用户服务梳理清晰，交出了一份阶段性的满意答卷。

2016 年底，神策数据战略性服务于互联网+客户，我们与银联、百联、东方明珠等企业建立了合作，这为神策数据带来了第二个挑战：如何适应互联网 + 企业的节奏，建立一套完全不同于互联网企业的服务机制？

互联网 + 企业节奏显著慢于互联网企业，我们为客户梳理了数据采集方案，客户迟迟没有回音，这将会打乱神策数据自身的服务节奏，为教学和续约造成困难。于是我们花费四个月建立了大客户服务流程体系。

2017 年至今

神策数据迈入新的阶段，我们不仅要为客户提供解决方案，还要为客户提供产品使用的支持，真正让神策分析的价值作用于客户业务。

传统企业数据驱动客观面临着发展进程滞后的问题，神策数据尝试从咨询服务切入：帮助客户分析研究数据，出品分析报告；帮助客户就自身业务修改解决方案，实地解决问题等，神策数据坚持实事求是的精神，抛开理想化的高屋建瓴，结合大数据发展的实际环境，真正为解决问题而生。

三、神策数据服务体系五大关键要素

经过神策数据三年实践，我们建立了如下图所示的服务体系，该体系包含五大要素：产品、工具、流程、组织、咨询。

图2 服务的五大关键要素

产品：优秀的产品是神策数据最核心的竞争力。

流程：流程是服务的核心，一套成熟的流程体系，可以解决客户差异性问题，无论神策数据员工层次是否有高有低，都可以按照统一模式为客户交付成功的项目。

组织：成熟的组织架构可以最大效率地执行流程。一支分工明确各司其职的团队，可以让公司站着赚到钱，也让客户感受到神策数据的专业度。

工具：工具用于企业提升服务效率。企业的本质是效率，作为一台精密运转的机器，神策数据的每一个服务环节都不会依赖某个特定的人，每一个环节通过工具提升效率，神策数据更像是一台可以无限组合的“变形金刚”。

咨询：咨询帮助我们的客户用好产品。

3.1 服务的关键要素——产品

神策数据一直关注产品核心竞争力，通过四步产品层面的服务为客户带来价值。

图3 服务的关键要素——产品

底层特性：起初行业对我们有很大的轻视与误解，这个误解直到人工智能行业兴盛才消除，大行业内的人都认识到了要想发展人工智能，底层数据很重要，神策数据由于为客户提供数据根基建设而被广泛认可。投资人认可了我们两个核心价值：为企业提供可视化分析的工具，为企业建设数据根基。

神策数据帮助企业建立了强大的分布式计算分布式处理平台、PaaS + SaaS 服务，而非仅仅是一个可视化的分析工具，我们通过完善的底层数据套件，帮助企业建立数据体系。

分析功能：神策数据不追求分析功能的大而全，而追求功能使用上的极致。例如神策分析的漏斗分析和多维分析是国内产品最强大的。

应用场景：神策数据采取封装应用场景的方式，帮助企业降低数据驱动市场营销、用户运营、产品智能的门槛，让企业简单上手解决场景化问题。

行业解决方案：专注行业数据分析特性，撒网捕鱼。过去的一年神策数据虽然业绩很好，但是搂草打兔子式的野蛮生长商业模式不利于未来发展，接下来我们将会专注行业特性，通过行业解决方案有的放矢帮助企业解决数据驱动问题，重点专注企业服务、文娱、零售、金融、教育五大行业。

3.2 服务的关键要素——服务流程

（1）夯实数据根基

图4 服务流程——夯实数据根基

神策数据重视帮助企业夯实数据根基。我们与客户的合作不仅限于嵌一个 SDK 采数，神策数据的分析师一定会参与项目，帮助客户梳理业务流程。经过分析师梳理的结果设计采集方案，才能最大化的针对客户场景解决问题。这样的服务也保证了客户数据根基的全面细致。

神策建设的数据根基还有一个特点：在保证数据准确性方面，我们做得更好。作为业务决策的基础，数据准确性的重要程度不言而喻，神策分析导入的每一条数据都可以追溯，方便企业进行数据校验。神策数据与客户的每一次合作，都经历了无数次的测试与校验。神策分析提供强大的埋点管理模块，如果使用者对数据有疑问，可以回溯分析。神策数据夯实数据根基的工作使我们比友商更具有竞争力。

（2）四大环节驱动分析落地

图5 服务流程——驱动分析落地

采集数据是为了解决问题。驱动分析落地可分为四个环节：

关键指标定义：我们根据客户的业务需求如拉新、留存、变现等，定义关键指标。

分析报告：通过对定义好的关键指标取数，企业可以获得数据报告（自己独立完成或神策数据帮助完成）。

落地方案建议：神策数据针对分析报告结果提供可执行的建议。

业务迭代：依照建议迭代企业的运营流程、产品，让数据真正发挥作用，获得新的数据指标，形成基于数据分析的业务增长闭环。

3.3 服务的关键要素——组织

图6 服务的关键要素——组织

神策数据的组织架构相比创业初期由研发团队组成的草台班子，已经天差地别，特别是在服务环节有了长足的进步，神策数据的服务组织包含三大环节：售前服务、售中实施服务、售后客户成功服务。

（1）售前服务

三种角色参与：数据咨询顾问、数据分析师、售前工程师。

神策数据的数据咨询顾问不仅负责商务流程，且可以为客户初步定制解决方案，提高客户了解自身需求的效率，数据分析师可以帮助客户梳理指标体系。

（2）售中实施服务

作为产品交付的核心环节，我们不是要给客户讲故事，最终交付一个 50 分的成果。售中环节神策数据引入客户成功团队、项目经理团队、ETL 工程师团队、实施工程师团队，客户成功团队标准化服务客户，项目经理针对大客户深度定制服务，多团队协作实施项目兑现对客户的承诺。

神策数据重视客户留存率，留存的前提是激活，通过项目落地让客户真正挖掘出神策分析的价值，神策数据的口碑才会上来。

（3）售后客户成功服务：

神策数据的服务符合“二八模型”，我们投入 20% 的人力签单合作，80% 的人力服务客户。神策数据引入了业务咨询师、数据产品技术支持、数据校验技术支持、运维工程师、PaaS 技术支持、数据采集技术支持团队，帮助产品落地于客户场景。

服务是每个企业挂在嘴边的话题，神策数据不通过言语上的天花乱坠宣传，我们通过完善的服务体系证明，神策数据的团队如何服务客户？

微信群对接。神策数据的每一个企业都有其对应的服务微信群，快速响应客户问题，实现线上“面对面”沟通。

建立服务中心。为了解决微信群信息的一些弊端，神策数据根据业务需求自建工单系统，提供高效率服务。

图7 服务的关键要素——服务中心

为了提升效率，神策数据没有采用第三方工单系统。自研工单系统可以提升双方合作效率。

举个实例，比如客户在某些场景条件下，性能较低，如何快速沟通情况并解决问题？如果采用微信群，很可能双方沟通半小时无法准确定位原因，通过神策数据自建工单系统，使用者一键上报问题，系统将会采集环境建立快照，这样技术同学可以一目了然地收集到客户的现场环境、版本信息、报错情况等，避免了低效的沟通。

通过微信群 + 服务中心的方式，神策数据服务客户的质量产生质的飞跃。

3.4 服务的关键要素——工具

客户全生命周期管理，是数据驱动的重中之重。

作为神策数据的 CEO，我对这个痛点深有体会，如何监控客户使用情况？我曾经自己打印了纸质的客户列表，翻来覆去地研究内在规律，很多 CEO 也和我面临同样的问题，系统了解客户有助于管理层宏观决策。

图8 客户全生命周期管理系统

神策数据即将发布一个全新系统——客户全生命周期管理系统，重点解决以下三个问题：

（1）客户健康度现状如何？多少客户使用良好？多少客户使用一般？多少客户不会使用？

（2）状态迁移趋势，客户是否起了新业务？这是不是产品接入的新机会？

（3）客户流失预警，很多人自以为客户状态很好，其实数据可以发现客户的潜在问题。

3.5 五大模块咨询服务，帮助企业拆解问题

图9 服务的关键要素——咨询服务

神策数据咨询服务包含五大模块：

渠道获客：渠道转化情况如何？ROI 怎样？神策数据可以帮助企业分析数据，如何通过优化让提升企业投放效果。

运营策略：帮助企业针对不同用户采用不同策略运营，最大化提升运营效果。

产品体验：神策数据帮助企业推广精益创业理念，解决产品经理“拍脑袋”带来的盲目迭代，真正提升产品体验。

产品智能：产品智能与业务深度绑定，神策数据针对战略性合作客户深度服务，提升产品智能。

数据平台：神策数据擅长大规模数据处理，数据规模和业务复杂程度都将影响数据架构，夯实的数据目前神策已经与两个客户开展了规划整体数据架构的咨询服务。很多企业对于数据仓库和大数据平台的认知不足，把数据堆在一起就以为是大数据平台，数据无法真正汇集，也就无法发挥数据分析的真实价值。神策数据提供的高端架构服务，可以真正帮助企业从根基解决问题。

最后，神策数据还提供大数据相关的管理咨询。

2018 年神策数据有两大关键词：一个是强化服务体系，另一个是落地咨询业务。

作为一家成立仅三年的企业，神策数据还很稚嫩，但是我们希望市场可以看到，神策数据过去三年有了怎样的改变，坚持走正确的路，才是我们能够成长的重要原因。

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