企业数字化转型成功的关键

“今年的疫情让食药、零售、汽车、酒企、电力等各行各业都认识到数字化建设的重要性，数衍科技也在与各行各业共同探索全量数据对数字化建设的作用。”数衍科技创始人兼CEO王占宏同时表示：“经过与各行业伙伴的共同实践，发现企业通过搭建消费者数据平台（CDP）去盘活和归集散落在各处的数据、实现对数据的标准化治理、深刻洞察快速变化的消费者习惯、进行数据驱动的精细化运营，沉淀最优质的数据资产，成为企业数字化转型成功的关键。”

购物中心行业经过前期的信息化建设，自身进入到数字化转型阶段。同时品牌（商家）也对购物中心数字化服务提出了要求，品牌（商家）为了实现在生态中高效经营，需要完成交易、服务、理解、影响、聚集消费者的全流程数字化。

数衍科技依托技术积累和服务经验，结合购物中心数字化升级的真实需求，潜心研发了平台级产品——数衍科技购物中心消费者数据平台（MCDP，Mall Customer Data Platform），它通过智能接入并利用数据工厂生产线高效治理用户在第一方、第二方、第三方的数据，形成以消费者数据为核心的数据资产，生成品牌（商家）生态视图和消费者生态视图，从而帮助购物中心进行招商和店铺优化，同时赋能品牌（商家）开展对生态消费者（会员）的高效经营。

7大核心数据服务

小编：MCDP的核心功能之一是收集和整理散落在各处的数据，以形成高质量的数据资产，这包括第一方/第二方/第三方的数据，但这种收集和整理不是盲目进行的。

① 首次明确购物中心数据标准

王总强调建立数据标准是做好数据治理的基础。一方面，国资委在《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中明确强调要加强数据标准化、元数据和主数据管理工作。另一方面，数衍科技因为参与到国家药监局关于疫苗追溯数据的标准建设中，快速高效地完成了国家疫苗追溯协同服务平台的建设，并于2020年3月正式上线运行，这正是通过制定规范、严谨、庞大的行业数据标准才能实现的成果。

购物中心消费者数据平台（MCDP）首次明确了购物中心的数据标准，这个数据标准包括依据购物中心行业数据知识图谱制定的《消费者数据平台建设导则》、《消费者数据平台数据治理规范》、《消费者数据平台数据交换规范》、《消费者数据平台数据集》、《消费者数据平台基本技术要求》等核心内容在内。

② 盘点数据资产，理清数据关系 

基于行业数据知识图谱和数据标准，购物中心消费者数据平台（MCDP）可盘点购物中心的数据资产，清晰的知道购物中心需要哪些数据、已有哪些数据、还缺哪些数据以及如何补充数据，指导后续源数据应用策划和数据集成。

③ 核心源数据应用策划

策划核心源数据应用

完成数据资产的盘点后，购物中心消费者数据平台（MCDP）可针对缺失数据，策划获取相关数据的应用。例如策划销售数据获取应用，获取消费者消费数据、商品SKU数据及品牌数据，丰富购物中心的会员数据、建立商品库及品牌库。

捕捉并记录核心数据

购物中心现阶段最缺少的核心数据——消费者完整消费数据，平台可通过数字小票系统及纸电支付打印机，基于支付和领取小票的两大强场景，在交易场景中高效捕捉消费者，实时采集获取缺失的消费者个体信息及消费数据（权益信息、支付信息、SKU数据），实现场内消费者数字化。

购物中心已有的CRM、ERP、小程序、服务号、停车系统、商管系统等系统中沉淀了大量数据，购物中心消费者数据平台（MCDP）可全面高效的集成这些分散独立的数据。

小编：数据治理是CDP的核心功能，但数据治理不是简单的数据获取、处理和监管等基础数据工作。

 ⑤ 采用标准化生产线完成数据治理和标签标注 

王总指出当前购物中心普遍不具备高效的数据治理体系，数衍科技可以通过标准化数据治理生产线协助购物中心完成各方数据的治理，全面实现结构化数据。

全球第一条智能单据数据治理生产线

数衍科技在合肥建有百人规模的“数据工厂”， “人工智能+数据工程师”双重加持，搭建全球第一条智能单据数据治理生产线，实现数据治理工序化、数据解析自动化、数据分析智能化，可全面治理不同行业、各种版式、各种类型的单据数据，支撑日处理超过3000万笔交易数据。

行业数据治理脉动生产线

针对购物中心，数衍科技构建了购物中心行业数据治理脉动生产线，使智能连接的效率提升2/3；采用逆向自动建模和数据校正技术，使数据建模时间缩短超过50%；数据自动映射和数据逻辑修正，让数据加工时间缩短超过30%；数据训练模型自动校验数据质量，使数据质量持续保持高标准。

基于AI的国内第一条标签标注柔性生产线

数衍科技还依据不同业种及商品的消费特征打造了基于AI的国内第一条标签标注生产线，实现柔性标签标注。基于该生产线，可提供持续的（连锁/商品）品牌、店铺、商品及消费者标签标注服务。

例如针对某连锁品牌，可持续进行基础信息标签（名称、LOGO、所属公司、业态、经营范围、经营时间、知名品牌/网红品牌/老字号...）、消费特征标签（目标客群（年龄、性别、角色...）、品牌特征（品质、性价比...）、品牌档次（高档、平价...））等维度的标签标注。

基于持续的标签标注服务，可建立购物中心数据标签体系，让每一个 ID 背后都形成独有的标签。标签体系让消费者的细分维度更加丰富，便于清晰的对消费者进行分类、分层，也有利于消费者画像建模、设计营销活动、提升消费者体验等。

⑥ 原创人工智能分析引擎“白泽”，构建多维度视图 

王总指出数衍科技基于实际经验和不断修正的物理模型设计，打造出成熟先进的人工智能分析引擎-“白泽”，其具备消费者洞察、店铺业态业种洞察、营销活动洞察等多维度深度洞察与预测能力。

标签经过“白泽”人工智能分析引擎运算，可帮购物中心建立统一的购物中心视图、店铺视图、品牌视图、主打商品视图、消费者视图等多维度视图，实现业态业种与消费者的匹配分析，建立业态优化基础。

⑦ 数据应用助力购物中心实现数字化转型

指导购物中心商业决策

购物中心消费者数据平台（MCDP）可基于实时经营状态分析、业态业种与消费者的匹配分析、数据资产视图呈现的生态价值及健康度分析等，帮购物中心做出更科学的店铺招商和业态优化决策。

赋能品牌（商家）经营消费者

在购物中心数字化转型的下半场，数衍科技数字小票+购物中心消费者数据平台（MCDP），可完成最基础和最重要的数据工作，帮助购物中心打好数字化发展的基石，加速推动购物中心数字化转型。数衍科技也将持续肩负“以综合创新提高数据生产效率、实现数据生态价值”的使命，携手客户和伙伴，共创智能数据未来。