SaaS和云計(jì)算,能否打開(kāi)匯量科技的增長(zhǎng)空間?

SaaS和云計(jì)算,能否打開(kāi)匯量科技的增長(zhǎng)空間?

從以程序化廣告為核心的廣告平臺(tái),進(jìn)化出SaaS平臺(tái)和云計(jì)算業(yè)務(wù),為匯量科技帶來(lái)了新的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)。

9月15日,匯量科技(01860.HK)在北京召開(kāi)2021年戰(zhàn)略及新品發(fā)布會(huì),發(fā)布了熱力引擎、MaxCloud等產(chǎn)品,持續(xù)進(jìn)軍SaaS和云計(jì)算領(lǐng)域。

匯量科技之前的業(yè)務(wù)重心是以Mintegral平臺(tái)為核心的程序化廣告業(yè)務(wù),是業(yè)內(nèi)程序化流量的重要提供方;此次發(fā)布會(huì),發(fā)布的熱力引擎和MaxCloud, 著眼于為客戶管理流量渠道和搭建工具平臺(tái),這既是定位的跨越,也是能力臺(tái)階的跨越。

程序化廣告,主要以App下載量計(jì)算收取廣告費(fèi),為客戶提供的增值是有限的;而以熱力引擎和MaxCloud為代表的SaaS和云計(jì)算服務(wù),則可提供更個(gè)性化的服務(wù),為客戶提供增值服務(wù)的落腳點(diǎn)更加多元化,從而打開(kāi)了匯量科技未來(lái)營(yíng)收增長(zhǎng)的空間。

今年,匯量科技和熱云數(shù)據(jù)聯(lián)姻后,短短幾個(gè)月時(shí)間,用第一性原理思考和整合彼此的優(yōu)勢(shì),最終發(fā)布熱力引擎,標(biāo)志著一站式企業(yè)增長(zhǎng)方案平臺(tái)的誕生。

而另一個(gè)產(chǎn)品MaxCloud,通過(guò)集成開(kāi)發(fā)環(huán)境和簡(jiǎn)化應(yīng)用部署流程,提升了應(yīng)用開(kāi)發(fā)運(yùn)維效率,減少了人力成本。

匯量科技產(chǎn)品矩陣之間,一直存在著很好的協(xié)同效應(yīng)。如之前的程序化廣告平臺(tái)Mintegral和數(shù)據(jù)分析平臺(tái)GA,相互為對(duì)方帶來(lái)流量和客戶。

也可以想象,SaaS工具熱力引擎、DevOps工具M(jìn)axCloud與程序化廣告平臺(tái)Mintegral、數(shù)據(jù)分析平臺(tái)GA之間,未來(lái)相互引流、相互帶來(lái)客戶,進(jìn)而提高了單客戶價(jià)值。

01 SaaS工具熱力引擎,解決企業(yè)增長(zhǎng)的痛點(diǎn)和難點(diǎn)

在數(shù)字化時(shí)代,無(wú)論是大企業(yè),還是中小企業(yè),如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng),成為所有企業(yè)的痛點(diǎn)。為解決這種痛點(diǎn),廣告技術(shù)(AdsTech)、營(yíng)銷技術(shù)(MarTech)等都應(yīng)運(yùn)而生。

企業(yè)在增長(zhǎng)過(guò)程中,有著一系列的挑戰(zhàn):

第一,沒(méi)有一套完整增長(zhǎng)方案的提供方;

第二,渠道和用戶數(shù)據(jù)相互割裂,不同提供方帶來(lái)的數(shù)據(jù)無(wú)法打通;

第三,用戶的隱私數(shù)據(jù)保護(hù)和營(yíng)銷效果之間存在著矛盾,尺度難以把握;

最后,部署和運(yùn)維成本的快速增長(zhǎng),與沒(méi)有優(yōu)化采買成本和開(kāi)發(fā)成本有關(guān)。

匯量科技攜手熱云數(shù)據(jù),此次發(fā)布的熱力引擎,英文名SolarEngine,云原生和AI構(gòu)成了熱力引擎的底座:

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云原生,是一種面向數(shù)據(jù)的思想理念,實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)的快速響應(yīng),更好的運(yùn)營(yíng)維護(hù)。

通過(guò)云原生技術(shù),可以輕易的彈性擴(kuò)展各應(yīng)用程序,包含了私有云、公有云、混合云等多種場(chǎng)景。在此次發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng),熱云數(shù)據(jù)加盟云原生產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。

熱力引擎有一套核心方法論,可概括為三化:業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化,數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化,資產(chǎn)的效果化,這三化也是企業(yè)實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)的三個(gè)階段。

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首先,業(yè)務(wù)要實(shí)現(xiàn)數(shù)字化,企業(yè)在開(kāi)展業(yè)務(wù)過(guò)程中的數(shù)據(jù)有兩個(gè)來(lái)源:采買來(lái)的公域數(shù)據(jù)和自己用戶的行為所積累的私域數(shù)據(jù)。

熱力引擎,對(duì)各采買渠道的效果進(jìn)行分析,流量防作弊,以實(shí)現(xiàn)流量采買的管理。這樣不僅實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)的數(shù)字化,也保證了業(yè)務(wù)數(shù)字的真實(shí)性和有效性。

其次,數(shù)據(jù)要實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)化。數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)科學(xué)中的重要性不言而喻,甚至有專家斷言,數(shù)據(jù)科學(xué)90%以上的工作是數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)清洗。

原始數(shù)據(jù)是臟的、雜亂的,良好的數(shù)據(jù)處理和清洗是數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)等的關(guān)鍵基礎(chǔ),也是非常有難度的,而熱力引擎平臺(tái)強(qiáng)大的功能為用戶解決了以上難點(diǎn),并通過(guò)一套精準(zhǔn)的打標(biāo)簽系統(tǒng),建立了立體的畫(huà)像。

最后,資產(chǎn)要效果化。再完美的數(shù)據(jù)資產(chǎn),如果不能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)實(shí)際的增長(zhǎng),也不能稱為好的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

熱力引擎讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)通過(guò)五個(gè)工具,在智能廣告投放、新電商直播、程序化廣告投放、創(chuàng)業(yè)洞察、自動(dòng)化創(chuàng)意等助力客戶實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。

其實(shí),匯量的五個(gè)工具幾乎覆蓋了下圖所示全球營(yíng)銷服務(wù)的主要方面,并融入自己的特色,這樣的產(chǎn)品矩陣,能最大化實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)數(shù)字資產(chǎn)對(duì)企業(yè)增長(zhǎng)的助力。

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02 人工智能平臺(tái)加速,模型越訓(xùn)練越聰明

熱力引擎的基座是AI平臺(tái),AI模型采取機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)大數(shù)據(jù)不斷學(xué)習(xí),模型越來(lái)越聰明,從而可使熱力引擎更好的服務(wù)于客戶的增長(zhǎng)需求。

此次發(fā)布會(huì),原阿里媽媽資深算法專家朱小強(qiáng)加盟匯量科技,擔(dān)任首席人工智能官。

在訪談中,朱小強(qiáng)提到自己加盟匯量科技的原因:實(shí)現(xiàn)人工智能在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用,目前ToB市場(chǎng)人工智能的應(yīng)用是一個(gè)薄弱環(huán)節(jié),服務(wù)千千萬(wàn)萬(wàn)中小企業(yè),其挑戰(zhàn)和機(jī)遇,比繼續(xù)在大企業(yè)研究人工智能的C端應(yīng)用有吸引力的多。

服務(wù)中小企業(yè)的人工智能和科技巨頭的人工智能有著明顯的不同,二者在人才、技術(shù)、思維及經(jīng)驗(yàn)上存在鴻溝。

在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上,巨頭用的是閉環(huán)的大數(shù)據(jù),而中小企業(yè)用到的是割裂的小數(shù)據(jù)(bundle of small-data)。其次,中小企業(yè)用到的是跨域數(shù)據(jù),如前所述數(shù)字資產(chǎn)中的共域數(shù)據(jù)與私域數(shù)據(jù)。

根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的原理,數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu),決定了采用的訓(xùn)練模型和訓(xùn)練方法的不同,否則就達(dá)不到訓(xùn)練效果或者過(guò)擬合。

因此,巨頭的人工智能模型和方法無(wú)法遷移到to B的中小企業(yè)中,作為中立第三方的匯量科技,在這個(gè)領(lǐng)域反倒因此擁有了巨頭們所不具備的優(yōu)勢(shì)。

下圖為一個(gè)典型的人工智能模型,其實(shí)是訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,包含輸入層、隱藏層(若干,隨數(shù)據(jù)集增大而增加)、輸出層。

深度學(xué)習(xí)模型的核心算法是反向傳播,其實(shí)就是從輸出層到輸入層逆向的自動(dòng)求微分,由人工智能三巨頭之一的Hinton于1986年提出。多說(shuō)一句,機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的核心其實(shí)就是作為理工科大一教材的微積分(尤其微分)和線性代數(shù),本質(zhì)上最優(yōu)化損失函數(shù)的過(guò)程。

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經(jīng)過(guò)以上AI模型(深度學(xué)習(xí)模型)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的持續(xù)學(xué)習(xí)和不斷迭代,人工智能平臺(tái)EnginePlus將不斷提高能力,為客戶創(chuàng)造更大的價(jià)值。實(shí)際上,EnginePlus已經(jīng)在匯量自有業(yè)務(wù)上經(jīng)過(guò)了實(shí)戰(zhàn)考驗(yàn),并貢獻(xiàn)了巨大的業(yè)務(wù)價(jià)值。

03 MaxCloud優(yōu)化開(kāi)發(fā)運(yùn)維成本,讓應(yīng)用部署變簡(jiǎn)單

此次發(fā)布MaxCloud后,匯量科技將存在兩個(gè)成本優(yōu)化工具包,從兩個(gè)維度優(yōu)化成本:SpotMax優(yōu)化云資源成本;MaxCloud優(yōu)化人力成本。

根據(jù)Gartner統(tǒng)計(jì),70%以上的受訪企業(yè)表示將云計(jì)算成本降低是企業(yè)重點(diǎn)計(jì)劃。SpotMax,通過(guò)讓負(fù)載運(yùn)行在最合適的資源上,減少了用戶在云資源上的浪費(fèi),從而節(jié)省了成本。

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MaxCloud是本次發(fā)布會(huì)的主角,MaxCloud通過(guò)優(yōu)化應(yīng)用部署和運(yùn)維流程,“讓開(kāi)發(fā)回歸開(kāi)發(fā)”,提高開(kāi)發(fā)效率,從而減少了開(kāi)發(fā)的人力成本。

為理解MaxCloud如何提高開(kāi)發(fā)效率,可以舉兩個(gè)例子:

比如用Python進(jìn)行數(shù)學(xué)分析的人都喜歡裝Anaconda, 它通過(guò)配置環(huán)境和預(yù)裝(pip和conda install)很多包,讓初學(xué)者可以很快的用來(lái)開(kāi)發(fā),而不用把時(shí)間浪費(fèi)在解決環(huán)境沖突和下載各種常用包上。

一個(gè)更簡(jiǎn)單粗暴的例子,就是Win7時(shí)代,用ghost來(lái)還原按照windows系統(tǒng),不用再下載各種驅(qū)動(dòng)和常用軟件,即裝即用。

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作為熱力引擎的另一個(gè)底座,MaxCloud沒(méi)有平地起高樓,而像Anaconda和ghost那樣集成一個(gè)環(huán)境,把一些DevOps工具進(jìn)行了深度的抽象和封裝。

這大大簡(jiǎn)化了程序開(kāi)發(fā)的流程和難度,使小的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)也能私有化部署,從而降低了門檻,減少了人力成本。

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04 用戶隱私與數(shù)據(jù)安全保護(hù)日益趨嚴(yán),匯量科技多措施應(yīng)對(duì)

用戶的隱私與數(shù)據(jù)安全,成為社會(huì)越來(lái)越大的關(guān)切,監(jiān)管法規(guī)也提出新的要求,如下圖所示,近半年來(lái),相關(guān)部委和人大連續(xù)出臺(tái)5部保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)的法規(guī)。

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匯量科技,從以下幾方面保護(hù)用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全:

第一,在技術(shù)層面,采取的是三級(jí)等保。所謂三級(jí)等保,要求非常嚴(yán)格,需要通過(guò)5個(gè)階段,大約300項(xiàng)的要求才能通過(guò)。

在獲得國(guó)內(nèi)三級(jí)等保的基礎(chǔ)上,最近幾個(gè)月,匯量科技又在國(guó)際上獲得SOC2 Type 2 服務(wù)鑒定報(bào)告,成為業(yè)內(nèi)首家獲得SOC2的企業(yè),標(biāo)志著匯量科技安全和隱私保護(hù)水準(zhǔn)達(dá)到世界一流水平。

第二,對(duì)用戶個(gè)人隱私信息的保護(hù),嚴(yán)格按照個(gè)保法的方案執(zhí)行。不管是SDK,還是數(shù)據(jù)的方式,授權(quán)都會(huì)明確說(shuō)明,怎么存儲(chǔ)和參與計(jì)算。對(duì)不愿接受隱私條款的客戶,會(huì)在物理層面進(jìn)行隔離,且每年都會(huì)進(jìn)行第三方的審查。

第三,對(duì)于不愿把數(shù)據(jù)給到第三方或者匯量的客戶,可以選擇私有化部署,如前所述,通過(guò)MaxCloud可以很方便的實(shí)現(xiàn)私有化部署。

最后,在營(yíng)銷過(guò)程中,當(dāng)客戶的數(shù)據(jù)和公域數(shù)據(jù)混合時(shí),會(huì)采用隱私計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)的方式,來(lái)保護(hù)客戶數(shù)據(jù)的隱私。

大平臺(tái)也在不斷提高對(duì)用戶隱私和數(shù)據(jù)的保護(hù),如蘋果自iOS 14隱私開(kāi)始更新策略,新安裝應(yīng)用時(shí)主動(dòng)確認(rèn)授權(quán),隱私默認(rèn)(Privacy-by-Default),移動(dòng)廣告商很難再基于IDFA(廣告商識(shí)別符)來(lái)追蹤和定向用戶。

這會(huì)使得很多廣告商的算法能力隨著隱私保護(hù)而削弱,而匯量科技由于自2019年開(kāi)始,逐步側(cè)重用戶即時(shí)興趣的建模和預(yù)估,并在動(dòng)態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化(Dynamic Creative Optimization)上投入大量精力,在未來(lái)隱私政策保護(hù)不斷加強(qiáng)的大背景下,匯量科技的算法能力反倒能保持較強(qiáng)的相對(duì)優(yōu)勢(shì)。

05 結(jié)語(yǔ)

匯量科技在并購(gòu)熱云數(shù)據(jù)之前,主要做的是移動(dòng)廣告技術(shù)業(yè)務(wù),可以理解為給客戶提供流量(下載量),定位更像是一個(gè)流量渠道。

而收購(gòu)熱云數(shù)據(jù)后,短短幾個(gè)月后,在此次發(fā)布會(huì)連續(xù)推出熱力引擎SolarEngine、 MaxCloud, 并對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品矩陣進(jìn)行了整合,其定位發(fā)生了巨大的改變:不再局限于提供流量渠道,而是給企業(yè)提供一攬子整體解決方案,從而開(kāi)始為客戶賦能。

熱力引擎助力企業(yè)增長(zhǎng),MaxCloud讓開(kāi)發(fā)變的簡(jiǎn)單,人工智能引擎EnginePlus則讓這些服務(wù)得以不斷優(yōu)化和迭代。如此多的重磅產(chǎn)品聚集在一場(chǎng)發(fā)布會(huì),體現(xiàn)了匯量科技在SaaS和云計(jì)算領(lǐng)域的雄心和野望。

當(dāng)筆者問(wèn)起匯量科技CEO曹曉歡怎么看待SaaS和云計(jì)算領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)的問(wèn)題時(shí),他表示目前還在市場(chǎng)早期,客戶有大量的問(wèn)題沒(méi)有被解決,匯量科技希望利用自己的技術(shù)實(shí)踐賦能客戶,解決他們的痛點(diǎn),這才是更需要考慮的問(wèn)題。

關(guān)于怎么看待新業(yè)務(wù)的收入問(wèn)題,曹曉歡表示當(dāng)前階段的核心目標(biāo)是讓客戶用起來(lái),帶來(lái)肉眼可見(jiàn)的價(jià)值,且能持續(xù)提升,收入是隨之而來(lái)的事情。

他舉例,店匠作為目前最大的跨境電商建站平臺(tái),在一年前剛接觸熱力引擎原型時(shí),對(duì)其是否能優(yōu)化云計(jì)算成本、實(shí)現(xiàn)商品個(gè)性化推薦等能力心存疑慮。

但從現(xiàn)在合作的結(jié)果看,熱力引擎累計(jì)幫助店匠節(jié)約了超過(guò)100萬(wàn)美元的服務(wù)器成本,幫助店匠的商戶提升了1億美元的GMV。

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