作為一家以產品和技術取勝的公司，神策秉承把事情做到極致的精神，一直堅持在技術上迭代創新，永無止境地追求用更少的硬件資源處理更多的數據，且保持查詢速度不斷提升。隨著服務的行業越來越多，神策在向客戶學習的過程中也不斷調整產品方法論和整體信息架構，補充產品功能，完善產品易用性。

在神策 2020 數據驅動用戶大會現場，神策數據聯合創始人 & CTO 曹犟代表神策數據，詳細介紹神策近期在技術和產品方面取得的新進展。本文內容根據現場演講整理而成。

不止是用戶行為數據分析工具，更是全新的數字化營銷閉環解決方案

從數據角度而言，神策處理的不僅僅是用戶行為數據，還包括第三方電商數據、廣告數據、第一方如 CRM、卡券系統等業務數據，貫通整合多渠道多類型數據源；從產品角度而言，神策也不僅僅提供一個數據分析工具，而是一個基于企業數據流的完整的數字化營銷閉環解決方案。

在詳解該話題之前，曹犟先與大家介紹了神策數據的產品演進，他認為，產品理念決定產品布局。

在創業之初，神策就一直強調數據源的重要性，強調數據根基，強調數據驅動，強調自助式數據分析，強調數據可以在業務決策和產品智能兩方面發揮作用。在過去 5 年里，隨著服務的行業和客戶越多，收集到需求也越廣泛，團隊在產品理念、數字化經營有了更多的認識，提出全新的 SDAF 運營框架，把整個數字化營銷活動劃分為感知（Sense）、決策（Decision）、行動（Action）、反饋（Feedback）四大環節。

基于全新的產品理念，團隊重新調整了整個產品矩陣設計。按照全新的 SDAF 運營框架，將神策分析、神策用戶畫像、神策智能運營、神策智能推薦、神策客景等產品，從一個個單獨的產品重新整合成數據根基、分析云、營銷云三大部分。

數據根基部分，由數據治理平臺、數據倉庫、數據智能引擎、私有云平臺 4 個基礎部分組成；分析云部分，不僅整合了全新升級后的用戶行為分析、用戶畫像、指標預警、掌上神策等功能組件，還包括最近新推出的經營數據分析、廣告分析等全新功能模塊，提供更加全面、廣泛的分析能力；營銷云部分，完整地提供了彈窗、流程畫布、內容管理、標簽在線服務等一系列新功能，幫助客戶完整地實現數據應用，打通數據驅動閉環的最后一節。

同時，神策依然堅持數據驅動的咨詢服務，堅持以產品 + 服務的方式為客戶創造價值。

數據根基：采、傳、治、存、查、智

數據采集是一切數據應用的基礎，在全新的 SDAF 運營框架之下，數據根基則從數據采集擴展成了整個數據流，包括采集、傳輸、治理、存儲、查詢、智能引擎這幾個部分。下面將圍繞其中幾個重點部分，展開介紹。

1. 數據采集

神策堅持開源策略，目前已開源 40+SDK，不斷完善 SDK 矩陣，覆蓋主流開發生態。同時，整個 SDK 團隊在 Flutter 全埋點、React Native 全埋點、Kotlin 全埋點、SwiftUI 全埋點、APP 與 H5 打通等方面都有了全新的技術突破。

隨著服務群體的擴大，團隊也在支持更復雜場景的數據采集，比如如何去更加自動化地采集曝光數據？如何適配機頂盒車機等一些終端？同時也在嘗試一些更便捷智能的采集方案，比如如何讓事件屬性能夠做動態的可視化關聯？如何讓整個數據采集工作變得更加場景化、行業化、智能化？

在全新的產品戰略下，神策采集的數據已經不再局限于用戶行為數據，還包括各種私域、公域數據，同時，也會持續以產品化的方式，來優化解決數據采集方案。

2. 數據治理

在數據治理方面，神策提出面向業務的“螺旋式”數據治理理念，將數據治理分為三個階段：關注源頭、關注波動、全面掌控。

• 第一階段——關注源頭。在建設數據的初期，重點關注數據的質量，強調從需求到測試按規范進行，保證源頭安全大約可解決 80% 以上的問題。
• 第二階段——關注波動。當業務越來越依賴于數據的準確性和實質性時，需要整個數據團隊及時監控數據質量的變化，避免發生線上故障從而影響業務。
• 第三階段——全面掌控。當業務越來越復雜、數據源越來越多，且各種運營動作對數據依賴程度較高時，需要整個業務團隊和數據團隊一起來關注數據質量。

神策針對特定的市場需求，推出了神策數據治理平臺 SDG，堅持以產品化的方式解決問題。

從日常統計結果可知，ID-Mapping 相關問題的耗時可以占到一個數據處理項目的 30% 左右。早期，神策在 ID-Mapping 方面只支持一對一的映射，相當于一個注冊 ID 只能跟一臺設備 ID 進行關聯。后來，神策可以支持一對多的 ID-Mapping，即一個注冊 ID 可以和多個設備 ID 進行關聯，但需要離線地回溯修改歷史數據。如今，神策已支持實時且一對多的 ID-Mapping。

3. 數據存儲與查詢

神策數據倉庫，是團隊基于業務進行的全新技術抽象。隨著產品應用組件越來越多，團隊將存儲、查詢、計算等會復用的抽象的數據處理能力組成了一個全新的技術組件，剝離了數據倉庫層與數據應用層，將其稱之為神策數據倉庫（Sensors Data Warehouse），包含模型層、實現層、接口層三大層面。

通過神策數據倉庫，一方面，團隊的應用開發變得更加簡單，只需解決數據應用方面的問題，而無需考慮數據處理能力等方面的問題。另一方面，也嘗試將神策數據倉庫作為單獨的產品組件對外開放。當然，神策數據倉庫也不僅處理用戶行為數據，不僅局限在支持 Event-User-Item 模型上，而是進一步擴展數據模型和處理的數據類型。

過去 5 年，神策持續優化存儲與查詢性能，從存儲優化、查詢執行優化、查詢調度優化三方面的迭代優化出發，力爭給用戶帶來更好的使用體驗，降低客戶的硬件使用成本。

4. 數據智能引擎

數據根基的另一個重要組成部分則是神策智能引擎。早期，團隊更多強調個性化推薦產品，但其實在個性化推薦產品之外，智能引擎也在分析和營銷等領域發揮著重要價值，無論是基于數據做決策，還是基于決策做出更好的經營和營銷動作，算法與數據智能都有其用武之地。

目前，在包括預測、預警、LookAlike 個性化等方面，整個算法團隊已在很多不同的功能組件中嘗試去探索算法的作用。神策的產品功能也逐漸開始與智能引擎進行結合，希望能夠完成從“人用數據”到“人機算法”的轉變。

5. 神策私有云平臺

私有云平臺方向是神策的核心競爭力之一。神策一直秉承著“做最正確的事情，而不做簡單的事情”的理念，當神策選擇既堅持私有化部署，又可以按照 SaaS 模式進行升級時，從某種意義上而言，是選擇了最難的一條路。但通過在這一方向上的持續努力，目前已經具備了在多場景、多部署、多環境下，超過 1000 個不同集群的運維能力。

私有云平臺的技術方向，其實也是神策企業文化中“用機器替代人力”的一個絕佳案例，神策一直希望能夠在不過分增加運維人力的情況下，可支持 5 倍至 10 倍的多重部署方案、支持客戶環境的自動化安裝升級以及運維。私有云平臺是神策最重要的技術方向之一，它的發展結果如何，甚至可以直接影響目前的商業模式。

分析云：貼合業務場景，回歸用戶本身

分析云部分的核心內容是用戶行為分析，過去一段時間，神策針對用戶行為分析做了大規模升級，除了上述提到的查詢和存儲能力優化，還重構了事件分析模型、留存分析模型，提高產品應用性，以及提供更佳的產品體驗。基于對客戶需求的感知和理解，神策推出了全新 LTV 和 A/B Testing 模型。截至目前，在用戶行為分析方面已經積累超 5 萬個使用者，以及 14 個高度抽象并且具有跨行業通用性的分析模型。

同時，神策團隊推出全新的 BI 報表類功能組件，它將作為神策產品體系的整體數據可視化出口，打通各個分析功能組件和各類數據，為管理者提供結論性的數據洞察力。

另外，團隊還圍繞用戶標簽和畫像兩方面逐漸打磨產品實力，到目前為止，神策已提供完整的面向業務的用戶數據中臺能力，包括用戶標簽的導入、生產、管理、導出和應用，并且針對用戶標簽本身，提供完整的標簽分析，即用戶畫像分析相關的能力。

在產品實踐中，用戶標簽作為神策整體產品矩陣的用戶中臺，為后續的廣告投放、自動化營銷、精細化運營等數據應用場景提供底層支持，構成神策自己的 CDP 用戶中臺。

以前，神策分析在渠道方面只做到了跟蹤和標記功能，以及據此進行不同渠道的站內用戶行為分析，以便去衡量不同渠道帶來的用戶 PV、UV、轉化率和消費能力。為了完整評估廣告 ROI，需要打通廣告前后端數據，從廣告平臺上獲取更多的數據，并與第一方用戶行為數據整合，提供完整的廣告投放分析能力。

這次，神策推出了廣告投放分析產品組件，希望能夠為客戶提供一站式廣告分析平臺，讓用戶告別以往通過 Excel 拼數據的重復勞動，在一個產品上可完整的看到廣告全鏈路數據，更好地去優化投放策略。

經營數據分析是神策正在開發中的一個全新的產品。它跳出了用戶行為的限制，整合了如天貓、京東等第三方流量以及與企業內部的多種第一方數據，可對企業的經營情況提供全面的數據整合能力。

除全渠道的數據整合之外，經營分析還覆蓋人、貨、場整個鏈路，并且為多角色提供可以多維度下鉆的分析能力。在此基礎之上，提供實時概覽，以幫助客戶對自己的經營情況擁有及時準確的了解。

神策歡迎更多的品牌零售行業客戶共同參與打磨該款產品，探索如何把經營數據和用戶行為數據結合，從而產生更多的價值。

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營銷云：多渠道的一站式營銷與運營行動

神策對于營銷云或是整個數字化營銷的理解，可以用下圖來說明。

基于 SDAF 框架，神策提供互動與觸達、活動管理、自動化營銷三大核心板塊。

在互動與觸達版塊中，提供對于主流用戶觸達方式的對接和支持，在活動管理板塊中，提供完整的活動相關的管理能力，在自動化營銷板塊中，提供各種營銷相關的能力支持，這三個板塊共同構成了神策的核心營銷引擎。

為了讓核心營銷引擎更好地發揮作用，一方面，基于神策用戶中臺構建客戶管理能力，另一方面，通過與合作伙伴的合作，構建完整的活動內容的管理能力，包括內容創作工具、素材庫、模板庫等常見的能力支持。

1. APP 生態

“用戶流量在哪里，就應該提供對應的營銷和運營能力。”到目前為止，APP 依然是一個重要的用戶生態，針對 APP，神策在智能運營方面以產品化的方式提供包括在線彈窗、在線標簽服務等實時的在線服務能力，提供精細化用戶運營、欄位規則推薦、個性化智能推薦等精準營銷和觸達手段。

2. 微信生態

對于從線下轉向線上，或是從公域流量轉向私域流量的客戶而言，微信生態現在的重要性甚至比 APP 生態更高。正因如此，神策在過去一段時間內投入較大的研發人力，全面補齊在微信生態中的功能布局，在公眾號、企業微信、小程序三個重要載體上，提供豐富的多樣化觸達能力。

同時，神策借助在用戶行為分析、用戶標簽等方面的已有優勢，希望通過這些觸達能力最終生成多種多樣的微信生態玩法，幫助客戶更好地運營自己的微信生態，以便完成拉新、促活、轉化。

3. A/B Testing

在神策分析 2015 年第一版的 PRD 中，其實已經對 A/B Testing 的功能做過詳細描述，而今年，隨著整個產品理念的全新升級，在神策分析 2.2 版本中，迭代優化后的 A/B Testing 功能全新上線。

此版功能提供完整的實驗創建和實驗分流能力，可滿足流量分層、實驗互斥等高級實驗需求，為產品迭代、運營策略的優化提供決策依據，讓數據能夠真正的驅動決策，真正用數據來說話。

4. 神策客景

與其他產品組件不同，神策客景是一個專門為企業服務行業打造的客戶全生命周期分析和運營系統，提供了一系列客戶維度的分析和管理能力，在神策客景的幫助下，To B 類企業可以更好地分析自身客戶對于自家產品的使用情況，從而提高續約續費率等指標。

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技術重構：打造更靈活、更開放、擴展性更好的平臺

所有的技術工作，本質上都是為了打造更靈活、更開放、擴展性更好的平臺。

一方面，它使神策自身的產品迭代和應用開發更加容易便捷，另一方面，也使得神策客戶可以更好地使用神策團隊提供的開放能力，更好地發揮數據價值。從某種層面而言，這類工作在本質上決定了神策的商業模式，以及神策的服務部署方式是否具有可行性。

過去 5 年，伴隨著業務的變化，神策的技術不斷發生著演進。早期，神策只有一個產品，那時，平臺化本身沒有太大的意義，隨著提出并開始踐行產品矩陣戰略，如何加快多個產品的開發速度、降低開發成本、充分地進行技術復用，成了重要的技術課題。如前文所述，神策將數據能力抽象成了神策數據倉庫。

未來，隨著產品從分析開始全面走向營銷，必將面對更復雜的局面。從應用角度而言，神策將不僅提供離線應用，也提供在線服務，而在線服務在運維層面其實會與私有化部署發生矛盾沖突，從某種意義上而言，神策需要去嘗試提供 SaaS 化的在線服務。從部署方式上而言，神策很可能會面臨這樣的局面：同一個客戶可能同時會具有私有化部署和 SaaS 化的混合部署局面，即數據本身存在本地私有化部署，但在線服務卻是 SaaS 化，這種異構的部署方式，也對神策的整體技術架構提出了更大的挑戰，這也是神策持續加大技術投入和升級重構的原因所在。

除了解決本身的問題之外，技術重構本身也更好地提供平臺化的能力。

從神策數據成立的第一天起，就試圖提供一個 PaaS 化的產品，在數據處理的各個環節都對客戶開放相應的接口和能力，隨著開發的功能日益增多，不同客戶對于功能的定制化要求也越來越多。

團隊逐漸意識到必須要在 PaaS 化的基礎之上打造自己的平臺化戰略，所以，神策團隊以此次技術重構為契機，開始將神策數據倉庫之上的核心應用能力抽象成一個個的標準功能單元，并借此為合作伙伴開發一些擴展功能單元打下基礎。

曹犟稱，如果用一句話來總結今天的演講，希望大家能夠完成一個觀念上的轉變——神策提供的不僅僅是用戶行為數據分析工具，更是全新的數字化營銷閉環解決方案，是全新的神策分析云、神策營銷云和神策大數據平臺。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的神策数据曹犟：神策数据产品矩阵与技术体系的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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