圖片來源于Unsplash
文丨螳螂觀察（TanglangFin）
作者丨陳淼
做好DaaS這門生意，是一門學問
從今年的形勢來判斷，DaaS（數據即服務）賽道看來要火。
相關的信號有兩個。
6月末，阿里成立了一家子公司，瓴羊智能服務公司。根據介紹，這家公司將把阿里巴巴在消費等領域沉淀的數字化能力轉化為智能產品及服務，主要對標的賽道即是DaaS賽道。也就意味著，阿里要單獨把數據服務這一塊的業(yè)務單獨拎出來做了，產業(yè)前景令人側目。
在國內，大廠對于熱門賽道向來趨之若鶩。你永遠可以相信像阿里這些科技大廠對一個數字化細分賽道的判斷以及“帶火”能力，比如早前的數據中臺業(yè)務以及去年的低代碼賽道，在阿里等一眾大廠的帶動下，都不出意外的火了。
與此同時，在DaaS賽道，也慢慢地跑出了幾家相對垂直的明星廠商，比如麥聰軟件、有米云、華坤道威等等。今年2月，成立兩年的麥聰軟件剛剛獲得數千萬元Pre-A輪融資，頗受一級市場青睞。而起步較早、發(fā)展更為成熟一些的有米云則已經打造出了一整套相對成熟的營銷大數據DaaS解決方案。
新玩家魚貫而入，老玩家持續(xù)打磨，資本追捧，大廠看好，DaaS賽道的爆火并不意外。意外的是，DaaS行業(yè)做起來并不簡單，「螳螂觀察」找了幾個廠商和業(yè)內人士，一交流才發(fā)現(xiàn)，做DaaS生意真是一門學問啊。
DaaS不是一個新概念，
為什么又被重新提及？
DaaS（數據即服務）是什么？與此前談及的SaaS又有什么不同？
根據與有米云交流的觀點，「螳螂觀察」總結出兩個差異點：
一是層級差異，DaaS相比SaaS更突出數據的分析與應用。
二是價值差異，傳統(tǒng)SaaS產品主要針對工作流的標準化，解決客戶的效率問題，但并不能解決客戶最核心的增長問題。而DaaS產品比如有米云，所提供的服務能基于底層的營銷數據，以數據驅動為增長引擎，打通企業(yè)的商業(yè)流、數據流和工作流，幫助企業(yè)實現(xiàn)效率提升和數據沉淀，利用好數據實現(xiàn)生意增長。
對此，阿里副總裁、瓴羊CEO朋新宇也持以類似的觀點。他認為，SaaS是數字化工具的改革，而DaaS是數字化改革的工具。傳統(tǒng)的SaaS主要是對工作流程的改造，而DaaS的本質是以數據驅動為增長引擎，全面重構企業(yè)的商業(yè)流、數據流和工作流，讓企業(yè)有數據可應用、靠數據來思考、用數據來決策，用數據的確定性幫助企業(yè)應對不確定性，從而發(fā)揮比較大經營價值。
不難發(fā)現(xiàn)，DaaS包含在SaaS之內，在SaaS產品大行其道的時候，DaaS業(yè)務就已經附帶其中，服務于企業(yè)的經營了，只是還沒有今天那么系統(tǒng)、成熟，被單獨拎出來成為一條獨立的熱門賽道。
而DaaS也并非是一個全新的概念，根據華坤道威的介紹，早在2016年就已經提出了DaaS的概念，即華坤道威DaaS體系，并向企業(yè)提供全方位的數據智能服務。與此同時，易觀數據在2017年發(fā)布的《中國數據即服務（DaaS）市場專題分析2016》中也初步展示了彼時國內DaaS行業(yè)生態(tài)。
當然，現(xiàn)在討論這個概念的起源，意義不大。時至今日，當DaaS站上市場的風口，這個賽道相比過去就已經發(fā)生了本質上的變化。
一方面，數據的權重與量級都達到了一個爆發(fā)的臨界點。簡單來說，越來越多的生意是靠數據來驅動的，且獲取數據的渠道愈發(fā)復雜，如呈現(xiàn)為多渠道化（抖音、快手、騰訊廣告、百度等）、多形態(tài)化（圖文、視頻、直播間投流、直播間等）等等。
有米云判斷，在當前，有數據才能做好生意，有數據支持的營銷策略將成為商家生意好壞的成敗。對此，他們給出了一組數據，在商家營銷策略中，選品因素要占到60%，投流素材因素要占到30%，剩下的10%是投手因素和投后數據分析等因素。也就是說，一個商家如果想要在抖音、快手這樣的平臺上做好生意，就必須要清楚選品與投流素材的重要性，學會用數據來做生意。
另一方面，DaaS服務商所能提供的服務和價值都相繼達到了一個高點。像上面說到的選品問題，有米云旗下的有米有數就基本涵蓋了抖音小店、快手小店、度小店、騰訊楓頁等四大新電商平臺，可以追蹤超過6400+個細分品類的商品情況，從而給予商家最全面且實時的市場數據反饋，幫助他們選出當下賣得最好的熱銷商品，實現(xiàn)經營增長。
相比于早些時候，當前在DaaS賽道上，市場供求兩端都已經進入一個相對更為成熟的階段，圍繞數據所展開的需求和服務愈發(fā)成熟，促使整個賽道在這個階段即將迎來爆發(fā)性的增長，阿里瓴羊的成立、有米云、麥聰軟件等明星廠商的崛起是一個信號。
做DaaS生意，
是一門大學問
盡管DaaS是一個細分賽道，但類似于SaaS市場的泛化特征，這同樣也是一個廣泛的商業(yè)領域。若是按不同的要素來劃分，比如應用方向、技術差異、服務側重等等，都可以劃分出諸多不同的更垂直的廠商。
也就是說，用數據來服務企業(yè)，大有學問在。
一、數據源不同。
互聯(lián)網流量去中心化的趨勢愈發(fā)明顯，哪怕是在細分領域也沒有哪個平臺可以壟斷全網流量，以電商為例，淘寶、天貓、京東、拼多多早已沉淀了各自的流量池，再有快手、抖音等新電商平臺強勢入局，全網流量不斷被分流。以流量為代表的數據來源于不同的平臺是顯而易見的趨勢。
由此來說，若要用好數據就必然要意識到數據源的分化。目前，在DaaS賽道，數據來源由多種劃分標準，常見的可分為第一方數據（即商家客戶自己的經營數據等）、第二方數據（服務平臺產生的數據等）、第三方數據（其他公開數據等）。
這樣劃分下來，DaaS服務商之間的差異化很容易就能區(qū)別開來。像數數科技、神策數據等廠商主要就是基于商家所提供的第一方數據來為其進行用戶分析服務，而阿里瓴羊如果要服務淘寶、天貓的零售商家，則是基于自家零售平臺產生的第二方數據來提供更廣泛的數據服務。
有米云更多是依靠第三方數據來提供DaaS服務，針對不同的客群提供不同的解決方案。譬如針對互聯(lián)網客群，有米云有全球移動廣告情報分析平臺AppGrowing，可實時追蹤20+全球性流量媒體及80+中國流量媒體廣告數據，累計收錄超6億廣告情報，助力廣告主、廣告媒介、廣告代理商快速掌握競品、同行及整體市場的廣告投放情報，有效提升投放ROI；針對國內新電商商家客群，則推出了新電商營銷大數據分析平臺有米有數，致力于通過數字化技術驅動新電商商家“科學選品、素材參考、投放提效”的全鏈路流程，助力商家實現(xiàn)生意的可持續(xù)增長。
二、數據精細化程度不同。
數據的概念是泛化，任何在不同時候、不同地點、不同渠道等等流動的信息都可以形成數據，而根據DaaS服務商的服務導向不同，其對數據的精細化監(jiān)測、篩選與應用也都有所區(qū)別。
像有米云更專注于營銷創(chuàng)意/廣告素材層面的數據監(jiān)測，與同類競品如熱云數據的CAS產品、廣大大相比，覆蓋的行業(yè)更全，數據的精細化更深，在監(jiān)測上實現(xiàn)了全鏈路的打通。而熱云數據的主力產品為其歸因監(jiān)測產品，廣大大則更專注于海外市場，更擅長服務出海企業(yè)。
三、數據服務方向不同。
不難總結，數據源不同、數據精細化不同，那么每一個DaaS服務商最終的數據服務方向也是不同的。比如，熱云數據擅長的就是歸因分析，旗下主力產品TrackingIO可通過全方位的監(jiān)測，如用戶點擊、安裝啟動、付費等情況來幫助客戶精準歸因，從而做出相應正確的市場投放。
而有米云目前則專注于營銷創(chuàng)意環(huán)節(jié)，其打造了一個相對完善的產品矩陣，比如新電商營銷大數據分析平臺有米有數、全球電商廣告數據與選品平臺GoodSpy、全球移動廣告情報分析平臺AppGrowing等，以此來推動營銷環(huán)節(jié)的規(guī)�；�、標準化、可視化，呈現(xiàn)在BI看板上，清晰地反饋給客戶哪個營銷創(chuàng)意的數據更好，更利于賣貨，進而推動營銷創(chuàng)意持續(xù)創(chuàng)新。
總的來說，就用好數據這件事，還是非常復雜的。由此來說，DaaS可挖掘的商業(yè)潛力，是難以估量，這是一個巨大的“金礦”，不管是對DaaS服務商來說，還是企業(yè)客戶，都是如此。
又一條“高壁壘”
的垂直賽道
DaaS賽道是一個可見的“金礦”，但并不見得人人可挖。
圍繞著數據所展開的一系列動作，如廣告數據獲取、數據處理以及數據應用等，都存在著越來越高砌的行業(yè)壁壘。
比如說，在當前，商家的廣告投放基本上都是動態(tài)變化的、即時性的，并且每個人看到的內容都不一樣，呈現(xiàn)出千人千面的特征。對于DaaS服務商而言，如何去抓取這些動態(tài)數據，已經在成為行業(yè)的一個趨勢與問題。
再者，市場的需求也愈發(fā)復雜化，客戶所需要的并不僅僅只是圍繞著數據來展開，而是客戶的商業(yè)需求。像有米云在今年將自家的快選品、投管家、CC數據三款產品整合成新電商營銷大數據分析平臺有米有數時，就考慮到要打造體系化，解決商家投前、投中、投后的一系列問題，而不是圍繞自家監(jiān)測的數據“閉門造車”。
由此來說，DaaS賽道將是一條壁壘較高的垂直市場，能在接下來的時間內進入這個賽道的要么是做了好幾年的專業(yè)玩家，如有米云、華坤道威等，要么也是本身就在為商家提供數據服務的巨頭企業(yè)，如阿里等。
在這個趨勢下，整個DaaS賽道將進一步走向成熟。數據的價值也將進一步被市場所看見，成為未來企業(yè)經營發(fā)展的一個重要依據。
*本文圖片均來源于網絡
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