GrowingIO创始人张溪梦：没有5-10年，MarTech企业很难做到极致丨曾巧

把爱好当成事业，是一件很可怕的事情。

世界前十位前沿数据科学家、前领英商业分析师高级总监，如今一站式数据增长引擎方案服务商GrowingIO的创办者张溪梦，曾经因为爱好互联网，放弃了神经外科医生的铁饭碗，转而投身数字化领域，一干就是近20年。

这不是一年两年的兴趣使然、头脑发热，而是长达近20年的长情。他仿佛一个猛子扎到了大海里，不断深潜，不断探究数字化的海底世界，乐此不疲。

2015年，张溪梦创办了GrowingIO，目前已经完成了3轮融资，投资方包括经纬中国、Greylock和NEA。

据了解，GrowingIO早期是一家做大数据分析的SaaS企业，为客户提供软件服务，如今随着在数据领域的深耕，则专注于以数据智能分析为核心，通过构建客户数据平台，在商业数据分析方面解决企业痛点，帮助企业打造增长营销闭环，提升数据驱动能力。

张溪梦介绍道，“我们客户用的最多的数据还是他们自己的第一方数据，通过与消费者的触达产生的数据，比如门店经营数据、小程序交易数据、天猫交易数据等，然后汇集到我们的数据平台中，客户拥有其数据的使用权。GrowingIO提供算法和融合能力，将同一位用户在抖音、淘宝、门店、小程序等终端的数据ID进行融合，从而更好地为该用户提供全域运营服务或者营销。”

GrowingIO官网数据显示，截至目前，日均处理数据800亿，每分钟处理数据量10GB。

如今，GrowingIO服务的企业级客户已经突破1500多家，涵盖零售、电商、保险、酒旅航司、教育、内容社区等行业，包括纪梵希、百事、安踏、喜茶、汉光百货、东方航空等著名企业。

而针对商业数据分析这个市场，他认为潜力巨大，“如果每家企业在数字化转型方面支出100万元，那1000家企业的话能够达到10亿的体量，如果是10000家，那就是100亿元的市场。另外，很有趣的一点是，这个市场中用户会逐步深化，未来机会很大而且可持续性很长。”

01  数据科学：一方面看到需求另一方面看到供给难度

Morketing 曾巧：据了解，您之前在eBay和领英工作过，能否介绍下您创业前的经历？另外，GrowingIO现阶段的工作，和您早期的职场生涯有没有必然联系？

GrowingIO 张溪梦：我在美国的第一份正式工作，在宠物用品超市Petco，做CRM分析。    

之后到了专门销售打印机的公司——爱普生，其商业模式非常类似如今的互联网企业。因为爱普生在以近乎零利润方式销售大量打印机，给用户提供一种免费的服务，之后通过广告、会员等其他增值服务模式变现，并逐渐形成规模。

我当时的主要工作是在打印机销售出去的情况下，将数据收集回来，通过数据的分析洞察，预测消费者未来的购买行为，找到最容易买墨盒、纸张、耗材的消费者，对他们进行精准营销，引导完成购买，形成正向闭环。

消费者第一次购买打印机时，数据大都掌握在卖场渠道里，那爱普生怎么获取到客户的一手数据？爱普生通过营销折扣券的方式，让客户将信息留给企业，寄到总部，总部将信息录入系统中，再将折扣返还给客户。爱普生通过这种方式来收集数据，但实际上这种收集数据的成本非常高，平均每个用户信息的成本为10-20美元，但是当爱普生再次对客户进行营销时，则很快就能产生毛利和净利。

如今，GrowingIO主要在继续挖掘我职业生涯早期做的工作，通过消费者的数据产生洞察，对这些用户进行精准营销，产生增量价值，帮助企业实现盈利。

之后，我去eBay从事电商相关工作。在eBay工作了3年，我主要负责网站整体用户的转化，回到GrowingIO的数字化产品方面，我们也帮很多互联网企业优化用户的转化和体验，其实与在eBay的工作差不多，只不过是将此前近200位分析师做的工作抽象成产品，让很多企业都能用工具来优化数字化的产品体验。

后来到了领英，我的职业发展发生了质变。幸运的是加入了一个创业型的社交网络公司，我主要负责用户会员增长业务的变现。这是我第一次看到还有公司会设立数据科学部门，我是数据科学部门中第一个支撑领英变现的数据科学家。在那5年间，这个部门从我一个人发展到近100人的数据科学团队。

在领英的增长模型中，业务主要靠魔术师系统支撑，也是这个系统项目促使我从一位数据科学家变成了管理者角色，这个项目为领英带来巨大增量。

Morketing 曾巧：在美国，最受欢迎的两类职业，一类是神经外科医生，另外一类是火箭专家。我了解到，您之前在美国，其实是一名医生，为什么会有这么大的转变？

GrowingIO 张溪梦：九几年时，我在医院上班，做神经外科医生。那时比较年轻也想追求自己喜欢的事情。自己特别喜欢计算机，也喜欢玩游戏，所以想转行。

当时，中国的电商是8848，还没有淘宝、京东、拼多多，而我对电商非常痴迷，后来自己编写了网站。而全世界最大的电商公司就是eBay，我有一个梦想，想去全世界最大最好的电商公司工作，所以后来怀揣着这个梦想去了硅谷。

那是我第一次去硅谷，才知道硅谷原来就是圣何塞，圣何塞就是硅谷。

Morketing 曾巧：那您后来为什么又选择了创业，是看到了新的机会点吗？

GrowingIO 张溪梦：因为在甲方内部工作，无论是零售企业、电商企业，还是社交网络企业，我发现数据为企业带来的价值规模庞大。而且在中国市场中，很多企业也需要数据技术的能力。同时数据的生产制造难度也很高。

比如，之前领英的数据科学家都是从MIT、卡耐基梅隆、加州理工学院等招聘研究生，与来自麦肯锡、贝恩的管理咨询人才一起做大量数据工程、数据模型、算法分析工作，所以这样来看制作成本很高，就像在沙子里淘金一样，是一个非常漫长的过程。

另外，我还发现，大部分企业在IT方面的投入，特别在数据方面的投入，90%的工作都在做基建，但产生的价值是低于10%的。更为重要的是，很多企业没有足够的耐心、资本、资源、人力来支撑这个过程。

我一方面看到了需求，另一方面看到了供给的难度。因此，未来，应该有更好的科技类产品，将人类的智慧，通过一种更有规模的方式，能够在更多企业中复制。所以，基于这些原因我开始创业。

02  数字化转型红利期

Morketing 曾巧：那么，在您看来，在中国的数字化转型发展到什么阶段，呈现了哪些阶段性特征？

GrowingIO 张溪梦：企业做数字化转型主要分为4个阶段：

第一，基础阶段企业需要进行供应链管理，如果企业连供应链管理都没有，谈不上对消费者负责；第二，企业需要对增长负责，进行数字化转型；第三，在增长目标实现后，企业需要提升运营的效率，降低获客成本；第四，降低成本。

目前，我国的企业大部分处于想要实现商业增长的阶段。

Morketing 曾巧：疫情加速了企业数字化转型。以前，很多企业或许还在踌躇是否要进行数字化转型，如今市场已经觉醒。您觉得体现在哪些层面？

GrowingIO 张溪梦：第一类，超大型国际企业，这类企业将中国市场视为第一大发展市场，会主动做出一系列适应中国营销市场的动作，并且知道如何进行企业数字化转型；

第二类，中国的新兴品牌，创始人大概30岁左右，这类企业的崛起速度非常快，在数字化转型方面或许不知道怎么做，但是放心让我们做；

第三类，中国的传统企业，需要对以前的组织流程、服务客户的整体链条进行改造，这类企业不仅不知道自己要什么，而且还不放心让服务商来为其操作。

其实，这三类企业本质上类似，要解决的问题都一样，只不过执行的效率和效果有很大差异。换句话说，第三类企业因为自身不喜欢加糖，而酱油和咖啡都是黑色的，所以会在咖啡中加酱油，还会加盐或者胡椒粉、辣酱面等。而且，这类企业会觉得喝完一杯咖啡后，没有明显的效果。这让作为服务商的我们很痛苦。所以，综合来看，数字化转型主要难在这类企业上。

Morketing 曾巧：您觉得，中国数字化转型市场规模有多大？

GrowingIO 张溪梦：如果每家企业在数字化转型方面支出100万元，那1000家企业的话能够达到10亿的体量，如果是10000家，那就是100亿元的市场。另外，很有趣的一点是，这个市场中用户会逐步深化，未来机会很大而且可持续性很长。

Morketing 曾巧：结合您多年的从业经历来看，企业数字化转型中，难做的点主要是哪些方面？

GrowingIO 张溪梦：主要有3个方面。

其一，企业的数字化转型其实就是破和立的关系，这过程中最大的阻碍是企业本身的组织和文化。在转型的过程中势必会改变已有的企业价值观和高层管理者的既定认知，以及传统流程的管理者和既定利益共同者的经营惯性、认知、甚至利益点，而如果企业顶层没有任何改变，那不可能完成自上至下的统一改变，转型也往往是失败的。

其二，很多企业做数字化转型还有一个很大的挑战，因为投入巨大，所以希望快速看到成效。

其实，企业可以通过阶段性的成效，激励下一阶段复制，这样小幅迭代，小步快跑，逐步增强数字化转型的信心，才能够看到一系列的成功。但很多企业走了营销中台的路径，这样就涉及到底层大基建，投入力度很大，挑战性也极大，但是回报漫长，很多企业往往没有耐心等到价值回报的那一刻就放弃了。

其三，很多企业做数字化转型会专门成立一个创新部门，需要打通全集团各个部门，还需要各个部门配合，设计内部的激励、考核与利益分配机制，这就会影响到一些部门乃至人员的利益，让企业整体有阶段性的成就感却很难办。这比单纯做软件招聘相关人员来运营要难得多，特别在大型企业内部，情况更加复杂。

Morketing 曾巧：GrowingIO所做的事情，您个人会定义为是MarTech领域还是数字化转型领域？

GrowingIO 张溪梦：当下，数字化转型的核心在于驱动增长，主要解决3件事。

第一，供应链的数字化问题；第二，以用户为核心的营销和增长的数字化问题；第三，内部管理的数字化问题。MarTech是数字化转型的一部分，GrowingIO所做的是MarTech的范畴，主要帮助我们服务的企业解决用户增长的数字化、数据化和智能化问题。

03  聚焦MarTech

Morketing 曾巧：MarTech是一个非常大的领域，包含AdTech、CRM、云计算等，您怎么理解？

GrowingIO 张溪梦：由于消费者的触点、体验、对品牌的认知都发生了很大的变迁，如果想要服务好用户，我们必须进行全域、跨域的对用户整体的运营、经营和服务，所以MarTech变得非常广阔。

手机端APP也是催生MarTech的驱动力之一。移动手机的出现大幅加速了营销科技的发展，因为每个mobile都是相对封闭和聚焦的场景，而且大部分是有ID的，能够识别这个用户是谁，而不是之前PC端无法精准识别的cookie地址。

Morketing 曾巧：在您看来，中国真正能称作是MarTech的企业有多少家？

GrowingIO 张溪梦：中国企业服务的领域本身也不是特别大，而真正做MarTech的企业预估有1000家。事实上，只要一个企业在MarTech领域中，就能被称为是MarTech公司，比如有些公司在做广告投放，有些在做消费者数据洞察，有些在做数据分析。

本质上，并不是因为MarTech火热，而是因为这些企业确实想在这个领域中深耕，在营销领域中通过技术帮助客户解决问题，产生效果，并持续通过这种方式来服务客户。不过，在MarTech中有领导力的第三方服务商还是比较少的。

一个MarTech企业真正想把自己要做的点做扎实了，没有5-10年，很难做到极致。

Morketing 曾巧：GrowingIO在MarTech中所做的消费者数据洞察是怎么样做的？。

GrowingIO 张溪梦：在MarTech领域中，GrowingIO占据了生态位的3个点：

第一，数据平台。以企业第一方的私域数据为主，第二方媒体平台数据为辅，以及第三方服务商的数据为补，数据平台收集三方各种各样的数据。GrowingIO再通过IT技术将数据进行融合，为数据打上标签，并根据这些数据进行洞察。

第二，分析智能。世界上的数据分为两类，一类是给人看的，一类是给机器看的。给人看的数据就是最简单的图表、图形可视化，主要帮助企业内部的营销人员、管理人员、运营人员更好地决策，提升内部管理服务效率。而给机器看的则是来自互联网的大量交互数据。

以前在领英我们做过研究，人的行为数据是交易数据的1000倍到100万倍。而如今来自互联网的海量数据，已经超过人的理解认知极限，普通人已经难以通过多维度去理解。因此必须通过机器学习、算法模型，从海量数据中提取价值，有点儿像从海水中提炼核原料，但如果没有强大的技术，则成了沙里淘金，而且金子的密度还很低。

因此需要可视化分析、预测、以及推荐AI智能算法。

第三，增长应用。以前，国内企业缺乏自身和消费者直接连接的通道。如今，在新的市场环境下，特别是伴随着微信发展，小程序变成了载体，以及企业微信生态的发展，让很多企业有机会建立与消费者直接沟通的渠道。

我们基于微信做了营销自动化和触点机制，这样可以从数据中进行智能分析，能够通过直接触达消费者的方式进一步互动，同时消费者的最新数据又能够返回数据平台，进行再一次的数据分析洞察，这样就形成了闭环。

04  GrowingIO，一家会用数据的公司

Morketing 曾巧：GrowingIO本质上是怎样的一家公司？

GrowingIO 张溪梦：在我们的客户眼中，GrowingIO是一家会使用数据的公司。我希望GrowingIO能够通过数据，提升客户使用数据的能力，从而为客户带来增长，因为我们的slogan就是“数据驱动企业增长”。

Morketing 曾巧：GrowingIO从创办到现在多少年？增长情况如何？

GrowingIO 张溪梦：GrowingIO创办了5年半。

GrowingIO的增长分为两个阶段，第一个阶段是2016年-2018年，主要做SaaS产品，为移动APP做用户行为分析，将用户在APP中看到的商品、文章、点击次数、浏览时间等数据进行分析洞察，并给到APP客户。当时，GrowingIO的客户以APP客户为主，业务增长速度非常快，每年增长100%-200%。

第二个阶段是2019年下半年至今，2019年-2020年，中国APP市场逐渐成熟，马太效应渐显，市场已经变成了存量市场。加之，投资市场发展放缓，移动互联网进入稳定期。这段时间内，我们逐步聚焦于服务中大型客户，客户类型也从传统的TMT转到了零售、消费等更多领域，这块业务GrowingIO达到了100%以上的增速。

Morketing 曾巧：自成立以来，GrowingIO为不同的行业和企业提供数字化转型产品与服务，所服务过的企业超过1500家，客户结构是怎样的？

GrowingIO 张溪梦：GrowingIO的客户主要涵盖以下3种类型：

第一类，车企、保险企业、奢侈品行业。此类企业占比超10%，他们具有高客单价属性，但同时面临着低转化率和低消费频次的问题。

第二类，互联网科技公司。此类企业目前仍是GrowingIO的主要客户，占比约50%。

第三类，零售业，包括传统快消品牌和新消费品牌，占比近40%。其中，拓展零售业的业务版图是GrowingIO未来的重要发展方向，因为对这类企业而言，数字化转型所能触发的潜在价值增长空间是不可估量的。

Morketing 曾巧：市场上有很多第三方服务商在提供企业数字化转型、MarTech服务，比如和Convertlab相比，GrowingIO的区别点是什么？

GrowingIO 张溪梦：和Convertlab相比，GrowingIO是一家会用数据的公司，是一个数据分析平台，Convertlab是一个营销自动化的公司。营销自动化和用数据是营销中的两类能力。我们很多客户在同时用Convertlab和GrowingIO提供的产品和服务。这不是完全冲突的问题。

Morketing 曾巧：GrowingIO服务客户的主轴逻辑是什么？

GrowingIO 张溪梦：客户有了各种各样的数据，我们帮他们建立数据洞察的能力，让其更智能地驱动和增长有关的营销。为客户装上了自动化数据驱动的能力，这个能力包含两部分，其一是用户数据平台CDP，是客户数据中台附加的一部分；其二，在上面一层增加了AI智能，大规模提炼消费者的数据洞察，这些洞察应用在消费者触点上，让客户更有效率，增长速度更快，成本更低地获取用户，产生用户复购，产生粘性和裂变。

Morketing 曾巧：GrowingIO会做广告投放吗？

GrowingIO 张溪梦：我们不做广告投放，但通过数据洞察获取到的高价值人群数据，可以让客户用在广告投放中，这样比客户凭借业务投放需求和营销策略做投放的结果要好1-2倍。

Morketing 曾巧：因为我们处于一个充分竞争的市场，市场中有很多品牌，品牌之间或者竞争对手之间的数据是保密的，那GrowingIO通过什么样的方式将不同数据源的数据汇集在一起，然后帮助一个品牌实现商业增长？

GrowingIO 张溪梦：GrowingIO没有任何数据的拥有权，我们客户用的最多的数据还是他们自己的第一方数据，通过与消费者的触达产生的数据，比如门店经营数据、小程序交易数据、天猫交易数据等，然后汇集到我们的数据平台中，客户拥有其数据的使用权。GrowingIO提供算法和融合能力，将同一位用户在抖音、淘宝、门店、小程序等终端的数据ID进行融合，从而更好地为该用户提供全域运营服务或者营销。

过去，在公域的网络广告中做投放，大多是针对一类人群打标签，为这类人群推送同类产品，但GrowingIO是针对客户授权的第一方数据，进行分析洞察，将所有终端的数据追踪到同一个用户，根据同一个用户在各个终端的不同行为轨迹，确定用怎样的营销策略去触达，这样最终的转化率更高。

Morketing 曾巧：GrowingIO近5年的计划是什么？

GrowingIO 张溪梦：可以看到，产业数字化、智能化变革正在发生，数据的价值正在加速释放，各行各业的数字化创新潜能是巨大的。我们要做的就是继续帮助客户利用好数据这一新的生产要素，提升数据驱动能力，帮助他们的业务降本、增效，实现业务增长提升20%以上。

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