SaaS和云计算,是否打开汇量科技的增长空间?

从以程序化广告为核心的广告平台,进化出SaaS平台和云计算业务,为汇量科技带来了新的业务增长点。
 
汇量科技(01860.HK)在北京召开2021年战略及新品发布会,发布了热力引擎、MaxCloud等产品,持续进军SaaS和云计算领域。
 
汇量科技之前的业务重心是以Mintegral平台为核心的程序化广告业务,是业内程序化流量的重要提供方;此次发布会,发布的热力引擎和MaxCloud, 着眼于为客户管理流量渠道和搭建工具平台,这既是定位的跨越,也是能力台阶的跨越。
 
程序化广告,主要以App下载量计算收取广告费,为客户提供的增值是有限的;而以热力引擎和MaxCloud为代表的SaaS和云计算服务,则可提供更个性化的服务,为客户提供增值服务的落脚点更加多元化,从而打开了汇量科技未来营收增长的空间。
 
今年,汇量科技和热云数据联姻后,短短几个月时间,用第一性原理思考和整合彼此的优势,最终发布热力引擎,标志着一站式企业增长方案平台的诞生。
 
而另一个产品MaxCloud,通过集成开发环境和简化应用部署流程,提升了应用开发运维效率,减少了人力成本。
 
汇量科技产品矩阵之间,一直存在着很好的协同效应。如之前的程序化广告平台Mintegral和数据分析平台GA,相互为对方带来流量和客户。
 
也可以想象,SaaS工具热力引擎、DevOps工具MaxCloud与程序化广告平台Mintegral、数据分析平台GA之间,未来相互引流、相互带来客户,进而提高了单客户价值。
SaaS工具热力引擎,解决企业增长的痛点和难点
 
在数字化时代,无论是大企业,还是中小企业,如何实现业务的增长,成为所有企业的痛点。为解决这种痛点,广告技术(AdsTech)、营销技术(MarTech)等都应运而生。
 
企业在增长过程中,有着一系列的挑战:
 
第一,没有一套完整增长方案的提供方;
 
第二,渠道和用户数据相互割裂,不同提供方带来的数据无法打通;
 
第三,用户的隐私数据保护和营销效果之间存在着矛盾,尺度难以把握;
 
最后,部署和运维成本的快速增长,与没有优化采买成本和开发成本有关。
 
汇量科技携手热云数据,此次发布的热力引擎,英文名SolarEngine,云原生和AI构成了热力引擎的底座:
 
云原生,是一种面向数据的思想理念,实现企业业务的快速响应,更好的运营维护。
 
通过云原生技术,可以轻易的弹性扩展各应用程序,包含了私有云、公有云、混合云等多种场景。在此次发布会现场,热云数据加盟云原生产业联盟。
 
热力引擎有一套核心方法论,可概括为三化:业务的数据化,数据的资产化,资产的效果化,这三化也是企业实现增长的三个阶段。
 
 
首先,业务要实现数字化,企业在开展业务过程中的数据有两个来源:采买来的公域数据和自己用户的行为所积累的私域数据。
 
热力引擎,对各采买渠道的效果进行分析,流量防作弊,以实现流量采买的管理。这样不仅实现了业务的数字化,也保证了业务数字的真实性和有效性。
 
其次,数据要实现资产化。数据处理和数据清洗在数据科学中的重要性不言而喻,甚至有专家断言,数据科学90%以上的工作是数据处理和数据清洗。
 
原始数据是脏的、杂乱的,良好的数据处理和清洗是数据分析和深度学习等的关键基础,也是非常有难度的,而热力引擎平台强大的功能为用户解决了以上难点,并通过一套精准的打标签系统,建立了立体的画像。
 
最后,资产要效果化。再完美的数据资产,如果不能帮助企业实现实际的增长,也不能称为好的数据资产。
 
热力引擎让数据资产通过五个工具,在智能广告投放、新电商直播、程序化广告投放、创业洞察、自动化创意等助力客户实现增长。
 
其实,汇量的五个工具几乎覆盖了下图所示全球营销服务的主要方面,并融入自己的特色,这样的产品矩阵,能最大化实现实现数字资产对企业增长的助力。
 
 
 人工智能平台加速,模型越训练越聪明
 
热力引擎的基座是AI平台,AI模型采取机器学习和深度学习模型,对大数据不断学习,模型越来越聪明,从而可使热力引擎更好的服务于客户的增长需求。
 
此次发布会,原阿里妈妈资深算法专家朱小强加盟汇量科技,担任首席人工智能官。
 
在访谈中,朱小强提到自己加盟汇量科技的原因:实现人工智能在垂直领域的应用,目前ToB市场人工智能的应用是一个薄弱环节,服务千千万万中小企业,其挑战和机遇,比继续在大企业研究人工智能的C端应用有吸引力的多。
 
服务中小企业的人工智能和科技巨头的人工智能有着明显的不同,二者在人才、技术、思维及经验上存在鸿沟。
 
在训练数据上,巨头用的是闭环的大数据,而中小企业用到的是割裂的小数据(bundle of small-data)。其次,中小企业用到的是跨域数据,如前所述数字资产中的共域数据与私域数据。
 
根据机器学习和深度学习的原理,数据集的大小和数据集的结构,决定了采用的训练模型和训练方法的不同,否则就达不到训练效果或者过拟合。
 
因此,巨头的人工智能模型和方法无法迁移到to B的中小企业中,作为中立第三方的汇量科技,在这个领域反倒因此拥有了巨头们所不具备的优势。
 

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