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Joie · 2020-09-11 11:22

【摘要】赛诺贝斯合伙人、COO孟艳冬接受Morketing研究院调研。

“整体上看这15年营销服务市场的发展趋势，单一产品的生命力将越来越难以直面市场竞争的挑战，服务商所提供的产品和服务也从泛行业转变到垂直行业”，赛诺贝斯合伙人、COO孟艳冬在接受Morketing研究院调研时分享到，“客户需要的不再是单一的一款MarTech产品，而是一个整体解决方案”。

在这15年里，赛诺贝斯的产品进行了5次革新，孟艳冬介绍说。而革新的整个路径则始终围绕对自身的定位：通过全栈营销产品为客户提供一站式增长服务。从最早做Database Marketing，到经过几年的产品积累后发现可以做一些基于数据之上、能够反映数据价值的探索。“实际这是一个水到渠成的结果”，她认为，“如果没有前端的产品探索和后端的产品布局，就谈不上提供大数据服务”。

而关于“螺旋式前进”的数字化路线，孟艳冬解释说，“今年的疫情打开了线上渠道，由于线上渠道完全依托于数字化的形式，因此推动了企业的数字化转型。但大家更多的只是跟随潮流被动地接受，数字化转型的真正意义还需要企业进一步去思考”。目前还是在数字化的试水阶段，一定会有试错的过程。并且需要营销主和服务商通过更好的协作来完成这个过程，在试错的过程当中不断的螺旋式前进。但目前这种试错并不多见，更多的还是在盲目的模仿和追随，这是最大的问题。

“另外目前服务商最大的挑战在于如何了解企业所在的市场，如何深入到企业的运营中了解业务”，孟艳冬表示。而在过去则是普遍以自身的产品和技术作为切入点，以一个固定的产品对位一个固定的客户需求。

转换视角，

以市场需求代替技术切入，

以解决方案代替单一产品

孟艳冬认为，MarTech行业目前最大的问题在于服务商如何用自身技术解决客户问题。这需要服务商转换自身看问题的视角，从客户的业务场景出发。每个行业都有自身特点，服务商首先要向外看，面向市场需求、了解市场痛点，然后再看向自身内在的产品和解决方案能否满足。

单一垂直化产品的生命力将受到市场竞争的挑战。这种情况下，服务商处理客户业务全链条的能力变得越来越重要，这需要放眼于客户的整个业务流程，提供完整解决的方案。孟艳冬分享到，“市场上最早出现的是销售和支付类型的MarTech产品，这些刚需产品从一开始触达客户到最后实现销售，完成的是一个过程管理。这些产品在链条上占据了一段空间，而非单纯的某个业务点。”

每一个产品都处在各自的链条，而每一个链条需要相互融合，这也是客户越来越倾向于选择完整解决方案的原因。并且，考虑到每个行业业务场景和流程的不同，服务商为企业提供解决方案时，贴合行业才会有更多的机会。

不要把注意力放在AI本身，

关注的是能否解决问题

目前企业的数字化转型逐步成熟，这是AI与营销技术领域融合的前提。只有数字化才能沉淀足够多的数据，业务场景才会更加复杂，才有了AI的需求。在这个领域里AI有两个应用层面：一层是底层数据，怎样计算得更快；另一层，是基于底层之上的业务场景还原。

孟艳冬介绍说，“赛诺贝斯很早便预见了技术创新与行业融合的价值，并一直秉承着让营销更有价值的理念服务企业”。基于此，目前赛诺贝斯与第四范式、派可数据成为战略合作伙伴，双方将立足各自优势，以产业营销服务与人工智能技术的深度融合作为切入点，通过“AI+营销”双核引擎助力产业转型升级，同时实施部署敏捷BI，搭建精准营销模型，持续打造科技赋能的应用解决方案。未来还将基于“AI+云计算”的模式，共同为企业客户提供高便捷、高效率和低成本的AI时代云服务。

AI带来的精准性和效率的提升则体现了营销技术真正的价值。“客户往往不在意服务商解决问题的手段，更倾向用结果来证明手段是否有效。过去销售人员提供10条线索可能需要一星期，而现在只需要一天”，她补充到。

数字化过程中也包括试错过程，

并需要针对B端和C端客户分别应对

一方面，营销主肯定会等到服务商的产品确定有效时会去用，但另一方面，这其中一定会有试错的过程，因为服务商的产品和客户的业务需要进行融合。最终在试错的过程中，不断地螺旋式前进。可能有部分企业在盲目的模仿和追随，但不能够因为试错有成本，就不去尝试。

同时，To B客户和To C客户的需求也不相同：To B是一个决策链，重点在于销售机会的转化；To C则关注于消费者，重点在于改善用户体验和用户生命周期的管理。孟艳冬表示，“我们的产品在Marketing CRM这一阶段就可以帮助企业解决管理客户数据和与客户沟通的问题。比如我们赛诺贝斯的广告流量管理平台，在流量进入后，我们会跟他进行营销性的交互，判断是培养还是直接转换销售，然后沉淀在数据平台上进行有计划地运营，再回过头来对应用系统进行指导或改善”。

以下为本次调研的部分内容整理：

Morketing研究院孙鹏：目前行业内对于“营销云”这个产品的定义其实一直不是很统一，也导致了行业各方角色对这个领域的认知无法对齐。那么，赛诺贝斯如何看待“营销云”这一定义？

赛诺贝斯孟艳冬：从宏观方面来看，多数MarTech的产品平台都属于营销云。基于“云”的形态提供营销服务，都可以叫做营销云。从严格意义上来讲，企业自身的管理已经处在云化的状态，所以营销云绝对不是某个类别的子类。相反，它会有一个宽泛的范围，涉及到MarTech的产品都可以归到营销云这一类产品中，因此很难给它一个明确清晰的边界。

Morketing研究院孙鹏：我们看到，在Morketing研究院发布的行业生态图中，赛诺贝斯在多个板块都有业务分布。你们希望外界如何定义赛诺贝斯呢？

赛诺贝斯孟艳冬：赛诺贝斯是通过营销技术给客户提供服务和解决方案的企业，帮助客户实现业务增长。

我们给自身的定位是通过全栈营销产品为客户提供一站式增长服务，会更多地聚焦在Marketing CRM的范围内。这套体系化服务的最终结果，是客户通过使用赛诺贝斯的产品可以把自己的营销管理形成一个小闭环，且业务的增长是可量化的。只有以这个结果为标准，我们才有自信称之为一站式增长服务。

Morketing研究院孙鹏：我们知道赛诺贝斯目前成立已经超过15年了，外界可以如何理解你们过去的业务发展路径，以及产品的核心竞争力？

赛诺贝斯孟艳冬：我们最早是一家做Database Marketing的公司，因此从公司成立起就一直具备数据基因。

2013年我们接触到了营销自动化这个概念，当时国外已经有了非常有名的两款产品，但并不符合国内的营销需求，因此没有真正落地。所以在2014年我们推出了第一个适用于B2B营销场景的管理系统产品——赛诺贝斯B2B营销云平台：一方面对To B端的活动进行统一管理，另一方面可以打通其背后的用户身份。

To B领域还有一种常见的场景，比如用户报名后是否有去参会、都参与了哪些活动等等。针对如何把这些线下断裂的数据收集起来，我们在2017年推出了赛诺贝斯智能硬件产品，向线下场景进行延伸。通过管理线下活动、收集线下数据，集合人脸识别、身份识别、二维码识别来判断用户身份，完成了线上与线下的连接。

同时我们还发现，客户同一时间内会使用各种各样的营销工具，导致数据散落在不同平台、不同领域无法打通。针对这个问题，我们在2017年也推出了一款CDP产品——赛诺贝斯客户数据中台，将不同营销系统的数据收集、整合，再进一步打通。

当我们可以根据特性进行用户标签化，聚合用户画像并进一步判断用户潜在的消费能力后，我们可以实现将用户进行准确分类、并进行个性化推荐。

当时我们的业务主要是针对To B端的场景，而To C端的企业用户关注的则是用户生命周期和消费者的个性化管理，需要另一种产品逻辑。所以针对To C端这个截然不同的业务场景，我们在2018年推出了两款赛诺贝斯B2C营销云平台，基于大的产品下提供小的功能性产品，使之成为一个营销管理平台。

Morketing研究院孙鹏：我们知道赛诺贝斯今年也发布了一些新的产品，这和之前的业务是否有什么关联或承接的关系？接下来，赛诺贝斯的业务发展路径将会是怎样的？

赛诺贝斯孟艳冬：经过这几年的产品积累，我们发现可以做一些基于数据之上、能够反映数据价值的探索。实际这是一个水到渠成的结果，如果没有前端的产品探索和后端的产品布局，就谈不上提供大数据服务。

此前我们发现，To C端企业客户的线下数据想回归到线上，也需要借助线下硬件产品。这个过程中就会发现我们帮助客户管理的实际上是私域流量，而客户往往除了管理系统以外，还需要投放系统。

所以2019年推出了赛诺贝斯广告流量管理平台，将投放数据全部整合到一个平台上，在判断投放效果的同时把长尾效应产生的数据进行管理和培育。这意味着将公域流量和营销主的私域流量相连接。从这个角度看，我们基本完成了自身全栈营销产品的搭建。

在我们的产品体系中，客户首先接触前端系统、产生了用户积累，这时候才需要数据层面提供更多的价值。通过对数据的分析挖掘，包括应用到AI的手段，也就是需要借助我们Datakey的能力，来看清数据本身的逻辑和特性。此时再将数据的价值反馈给前端，比如谁最有可能购买、谁最有可能流失、重点需要和谁接触等等。看到数据背后的逻辑后，前端的接触才能更精准。

当然，成熟客户才有这样的需求，如果仅仅处在初期营销管理的企业目前还不需要这种服务。

Morketing研究院孙鹏：如何定义Datakey这款产品？以及所管理的数据都可以来自哪里？

赛诺贝斯孟艳冬：Datakey是一个数据管理平台，最理想的是客户有自己综合的整合数据。我们会在这个基础数据上做更多的模型，然后再推到前端的系统中。即使客户没有数据沉淀平台，依然会存在很多业务数据，我们仍然可以把模型嵌入到后台数据中提炼数据价值。

Datakey可以应用到不同场景，比如可以通过模型分析微商城里某一个产品点击率高的用户，将用户数据积累到流量池，再通过用户画像指导前端投放。To B端的企业客户也可以有适用的应用场景，比如我们从2016年开始为华为做全连接大会，每年都有2-3万人的参会规模。我们可以根据这些用户在访问网站前的注册、收藏、浏览记录等实现个性化的页面推送。所以从Datakey的角度来讲，它可以激活数据，反馈数据价值，这也是我们除了大系统外最后一站的布局。

Morketing研究院孙鹏：结合大数据业务来看，AI会起到什么样的作用？营销主如何判断服务商在AI应用领域的真实实力？

赛诺贝斯孟艳冬：目前AI在各行业都有不同程度的应用，只有把它放到某个场景中才能更清晰的理解它。在营销层面的应用则可以分为两层，一层是底部的数据层，依靠算法、算力可以提高大数据挖掘的效率；另一层是应用层面，基于底层的业务场景的还原。

我个人建议营销主不要把注意力放在AI上，他们更需要的是明确自身的需求和目标，然后再考虑通过什么工具来达成预期的结果。AI首先要基于大数据的体量，然后频繁地进行学习，才能足够精准。对于组织规模足够大、商业逻辑足够复杂的企业，需要更有力的工具支撑，比如快消零售行业。而对于比较简单的逻辑，基本的统计算法也许就完全可以完成了。

Morketing研究院孙鹏：从营销服务机构角度来看，对于营销主2020年度营销预算的分配方式有何建议或看法？

赛诺贝斯孟艳冬：目前营销主最大的问题在于盲目模仿和追随，忽略了试错的过程。一个优秀的产品需要跟企业自身的业务结合起来，这其中一定会存在试错的过程，并不是说服务商或产品没有达到预期就要被否定，而是说营销主需要跟服务商更好地协作完成，在试错的过程中不断地螺旋式前进。如果营销主因为害怕试错成本就不去做这件事，那就可能会落后于已经迈出这一步的竞争对手。

Morketing研究院孙鹏：当企业在选择该领域内的服务机构时，建议他们从哪些维度去评估？

赛诺贝斯孟艳冬：首先企业要从自己的痛点出发，再来看这个需求有哪些服务商可以满足。第二要从MarTech的性质来看，要看服务商的产品能否对应企业需求，服务商是否具备理解业务、提供解决方案的能力。第三要考核服务商的整体稳定性，看它能否为企业提供持续的服务。这些条件都具备的前提下，再去深挖产品的安全性，技术方面是否真正具备支持企业长久运作的能力。

Morketing研究院孙鹏：目前哪些典型行业客户在使用赛诺贝斯的产品？

赛诺贝斯孟艳冬：目前大家还处在摸索阶段。以汽车领域为例，我们的一个客户目前正在搭建自己的智慧营销平台，这就需要有数据沉淀。我们通过对他们自身媒体、门店等数据的观察，可以给他们提供合适的客户模型。他们将模型应用到门店，那么这批媒体投放的数据可能在门店会产生销售机会，4S店的销售会针对这些客户进行进一步的沟通，这就是体系搭建和数据精准挖掘给车企带来的作用之一。

再比如说母婴领域，母婴领域的业务场景更为复杂，品牌会通过多个电商平台进行产品销售，受制于电商平台数据的封闭性，用户数据不能完全回归到品牌方自身的数据池中。除了电商渠道，品牌方还有线下的商超、合作的门店、社群销售等多种销售渠道，且母婴行业的用户生命周期很短，可能只针对0-3岁的孩子。那么这些销售渠道回归的数据需要我们通过用户对比来识别用户身份，并且在有限的生命周期内始终去了解客户，把产品不断地推荐给他们，这是一个对用户既有培育也有认知的过程。

Morketing研究院孙鹏：我们在社群端也可以渗透到？

赛诺贝斯孟艳冬：对，我们一直在提速SCRM的产品，主要是以微信为入口，通过社交渠道进行用户收集后，利用小程序甚至社群来影响这些用户，引导他们产生复购。

Morketing研究院孙鹏：结合我们的行业经验和当前的环境变化，赛诺贝斯如何看待未来的机遇和挑战？

赛诺贝斯孟艳冬：MarTech行业的市场还有较大的成长空间，也不乏一些迅速占位的企业。面对这种市场竞争，我认为最核心的还是要看企业自身的底盘够不够扎实，能不能走的长远。

赛诺贝斯经历了15年的发展，经历了Database Marketing到Digital Marketing再到产品的阶段。面对市场的快速变化，我们做到了三年一革新：三年成为Database Marketing领域的前端，三年技术转型，三年做Digital Marketing，三年做产品，三年做产品整合和矩阵。而我们的第6个三年有两个特别关注的点：第一是面向市场的时候要联合、协同、融合整个生态，借势生态把我们自己的价值发挥出来；第二是要有能力联手合作伙伴，互相弥补自身做不到的地方，我们信奉活得长久才是企业真正的实力。为此我们与第四范式达成了战略合作，可以依靠他们底层强大的算法算力、硬件等资源进一步推动AI应用水平，双方实现共赢。

由Morketing研究院原创发布。

赛诺贝斯 Morketing研究

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15年5次革新，赛诺贝斯发现“螺旋式”数字化路线 | Morketing研究院MarTech行业调研04期

09月11日