近日，在T112019暨TalkingData数据智能峰会上，TalkingData对外发布了旗下核心产品，数据智能中台的全新版本——SmartDPFusion，加速实现数据与业务场景的融合发展，助推传统企业数字化转型。
据速途网了解，SmartDPFusion由全域智能营销平台、数据平台、场景智能应用平台三部分构成。在数据中台逐步成熟的基础上，融合零售、政府、汽车、营销、金融等垂直行业更多业务场景，从而实现数据智能价值最大化，极大的提升企业竞争力。
会后，关于数据与零售、营销层面之间的关系，TalkingData合伙人&执行副总裁林逸飞、TalkingData产品副总裁闫辉一一解答。
私域流量是不得不，TalkingData以数据服务零售商
一个可以看见的现象是，随着“新零售”概念的落地，并逐渐向“新消费”所转变，线上线下场景融合趋势愈发明显。在这之中，数据可以说是其中的关键，并在零售业态所提倡的“人、货、场”三要素中，发挥着重要的作用。
而作为数据服务提供商，TalkingData在“数据改变企业决策，数据改善人类生活”的愿景指引下，致力于用数据+科技的能力为合作伙伴创造价值，帮助商业企业和现代社会实现以数据为驱动力的智能化转型。随着零售业的变化，TalkingData也随之而变。
林逸飞结合TalkingData对零售商赋能的经验称，在人货场外，TalkingData加了一个“时”，时间的时或时机的时。“因为时间也很重要”，他说，“随着电商化和互联网化，人和货的数字化早于场。但在2018年下半年到2019年间，线下数字化能力在加速。半年左右的时间里面，你会发现‘场’对数字化的能力越来越强。”
他同时称，“人货场发生了变化以后，时间就特别的有趣，在什么样的时机做什么样的素材推什么样的货，这件事情可以被模型或者说被计算。”
为此，TalkingData在服务零售商时，会选择“两高两多”，即高价值、高频、多厂、多SKU。这些特点会带来数据，而当数据规模化收集起来以后，模型带来的价值会更巨大。快时尚、商业综合体、新品类，成为TalkingData主要服务对象。
林逸飞透露，数据应用在零售业态主要是两件事：第一，获新，在营销侧；第二，客户跃升，即如何把原来一年来一次或两年来一次的客户从金字塔的下层拉到上层甚至更上层来。“在零售企业里面，当数据足够多的时候，就能帮助解决获新和客户跃升这两个是比较核心的问题”，他说。
同时，零售业的发展，也让私域流量备受关注。林逸飞曾多次在公开场所发表对“私域流量”的看法，在他眼中，“私域流量”对这些零售品牌商而言是一个“不得不做”的问题，原因在于公域流量的竞争过于激烈。
“对品牌商来讲，他们一定希望可以通过各种流量阶差里面最大化自己的投入和产出比。从去年到现在，即使是快消品的大品牌也在回收投放、曝光的数据。尤其在2018、2019年，有很多客户把这些数据全部收回来，希望建立一些策略引擎出来。”他说，而通过与TalkingData合作，一些头部的或者说在这个位置上积累的经验更早的品牌商，他们呈现的是更加加速的优势，要比不关注这块的品牌商展现出愈加明显的优势。
数据赋能营销，TalkingData已完成全域智能营销产品的发布
而在零售领域之外，营销同样需要数据来赋能。长期耕耘于数字+科技的TalkingData也随着时间的推移，而累积了一定的优势。
据闫辉透露，从产品维度来说，TalkingData在2019年完成了全域智能营销产品的发布，完成了产品线的整合并提升，它涉及到营销层面的从客户的识别到连接广告媒体，也包括在品牌和效果广告投后的监测产品的提升。另外，TalkingData打造了全域营销平台打通了私域和公域，形成全域的产品。
在过去的618与双11购物狂欢节中，直播、短视频带货也备受关注。对此现象，闫辉称，整个流量的趋势一定是沉浸和融入式，每天占据你生活时间的这些产品已经确实转成了短视频、直播，这是一个整体趋势。
“由于这些短视频还有直播的新型媒体，往往形成的是一个比较孤立的载体平台，它在自己的生态里面已经打造了全套数据的能力，包括如何快速统计每一个主播带来了多少具体的销量，怎么给这些用户群体推荐喜欢的主播”，闫辉称，TalkingData作为数据服务的提供商，希望在明年发布更深入的产品，跟这些大的平台尝试做连通和合作。
他说，“我们在构思和尝试是否可以建立跨域的数据产品，把受众做一定程度的数据化和统一化的管理，让主播更了解他们的受众，便于推荐更贴合的产品，带来更好的效果。”
同时，在过去的双11中，闫辉看见美妆、运动服饰等品类展现出增长潜力，非常适合去重点培育出一个有规模的品牌。但对于行业以后还会爆发哪些增长点，他说：“我今天确实无法给大家答案，因为需要非常深入的数据研究，只能用数据说话的方式呈现出来。”
不难发现，对于数据与零售、营销场景的融合，TalkingData已经有自己的想法，并正在一一践行之中。在未来，它也将如自己提出的愿景一般，持续帮助商业企业和现代社会实现以数据为驱动力的智能化转型。