DigiMax营销技术业界十多年的“金字招牌”品友互动最近进行了一次重大的品牌升级。有多么重大？连公司的名字都变了，不再叫品友互动，而是叫“深演智能”。
这样的转变对这家企业意味着什么，又预示了什么样的行业的变化？带着这样的疑问，iCDO联合纷析咨询创始人兼CEO宋星和深演智能的创始人兼CEO黄晓南有一次深聊。
在这次深聊中，她谈到了为什么要改变公司的名字，以及对公司的策略做重大的升级，也谈到了对当前行业的看法，以及对行业未来的展望。
我们问了一些“敏感”的问题，但黄晓南并没有回避。
为什么要将品友互动升级为深演智能
“从根本上讲，营销技术的进步就是人工智能的进步，向为数巨大的海量人群展现或者推送合适的广告，本质上必须依赖于人工智能。在这个领域，品友已经仔细做了很多年，积累了很多技术和解决方案，而这些技术和解决方案完全可以应用在其他更为广泛的场景中，最典型的场景就是企业和组织的决策场景中。
过去，品友积累的这些人工智能的技术和解决方案是‘躲在背后的’，因为某种程度上广告看的主要是效果，算法的应用和不同人工智能解决方案不会直接被客户采购。而深演智能，就是将积累的这些后端能力，直接推出到前台，把它们产品化，并应用在更多的场景中。”黄晓南说。
简单讲，品友互动升级为深演智能，就是将品友在广告行业积累的人工智能的能力，通过产品化应用在更广泛的商业决策的领域。用黄晓南的原话说：“深演要引导方向，就是我们不再只在某一个场景里面，（将人工智能）以一个技术和产品不可见的方式来服务的，而是要在多场景里面，以技术产品可见的方式来提供服务。”
“其实这个升级早就在布局了，我们至少准备了两年时间。在这两年内我们尤其加强了整个研发的投入。在17年到18年，这一年多一点的时间，所有人都看衰的时候，我们进来了差不多十几位硕士博士这种级别的数据科学家，包括海外研发经验的。恐怕行业其他公司很难做出这样的投入，但我们不会犹豫。”
后端能力变为前端产品
黄晓南举了另外一个例子，深演智能正在与国家级的信用评级单位合作，进行企业画像及征信相关的项目。深演智能运用大数据技术及算法优势，帮助信用评级单位进行征信相关服务。这与营销技术中DMP和CDP的技术应用类似，但场景已经不局限与营销领域，而是涉足到更广泛的商业决策领域。
深演智能的核心方向是AI赋能决策，无论是数字营销决策、供应链决策、零售决策、舆情分析与决策甚至是政府的决策，都是深演智能发挥价值的天地。这个方向会让品友积攒的能力，不仅是内部的技术能力，还有交付给客户的产品的能力，都再上一个大台阶。
行业中很多做AI决策的公司，并无足够沉淀
品友的升级的前提是花费了多年去夯实落地的条件和环境，唯如此，AI才有意义。
黄晓南举出一个AI在创意领域应用的例子：“差不多百分之70%的媒体都不支持动态创意，因为必须要做ad serving（数字广告的第三方伺服）的服务商才能实现动态创意，背后就有很多技术上以及AI算法上的支持，普通服务商根本就做不了。这一块品友则已经非常成熟。”
另一个例子同样是关于创意，在数字广告投放领域，效果类客户在媒体上广告一般都需要先投后审，即媒体允许企业物料不做审核直接投放，如果违规了再去审理。这是做规模化个性化广告的前提。但这个前提本身也有一个前提，那就是媒体首先要对广告技术提供商的审核技术有信心，相信它能够几乎万无一失的提前把好关。各媒体与品友在这一领域有很长时间的合作，品友发出的创意从来没有违规，是高安全性的合作伙伴。这背后其实同样要依靠强大的AI能力。
“只有已经脚踏实地实践过什么东西能被实现的，AI才有发挥价值的可能。品友在过去程序化广告过程中是严格按照AI的逻辑做的，所以品友知道什么样的数据是可以被收集的，什么数据要做什么样的清理，什么样的特征和模型适合，以及能预知什么样的验证数据有用。把这套方法论移植到新的战略里，深演立即就能有高起点的优势，黄晓南强调。
但黄晓南也提醒，今天市场里很多同样称自己为营销AI决策的公司，很多并没有坚实的基础，就是因为缺乏在条件和环境上的积累。这样的公司或许想到了一个很好的策略，或者能做数据挖掘或算法模型，但最后出来的东西并不能很好的发挥作用——要么是量太小，要么是媒体根本不能支持。“大部分公司都没有处理过这种大数据决策的能力。”黄晓南说。
未来，“品友”还会继续存在吗？
但品友的服务其实内核也在升级。一方面，某种程度上是品友孵化了深演智能；另一方面，品友自身也正在将过去隐在服务客户背后的技术和能力拿出来显性化，直接赋能给客户。
围绕将AI赋能给决策的原则，品友将其技术和能力集成在两个产品中，即AlphaDesk和AlphaData。这两个产品的定位，不是作为一个品友给企业提供数字广告服务的平台，而是作为交付给企业使用的数字营销的业务操作系统和数据操作系统。这个两个系统集成了品友在数字营销上的全部技术能力——营销策划能力、数据管理能力，以及投放执行能力。利用这样的产品，企业在数字营销上将变得更加得心应手。
产品和服务虽然仍然沿用品友作为品牌，但不再只是解决简单的广告投放的问题，黄晓南说。本质上，广告相关技术主要还是在围绕人做文章，但数字营销是人、触点以及内容的三位一体。AlphaDesk和AlphaData的功能都是既包含人，也包含触点，也包含内容的。
比如，AlphaData的数据不仅仅有受众的数据，也包含人群的行为的数据，同时，还包含人群行为发生地——触点的数据。而内容的数据，无论是广告的创意文案，还是现在的新媒体的内容数据，也都包含在内。
AlphaDesk也同样，它所管理的企业营销，显然已经不只是广告一个领域，同样包括公众号、小程序、网站、app等所有消费者的数字触点。
黄晓南打了一个比喻说明品友互动和深演智能的关系：这如同是三位一体的三个点相互连接形成的圈。从里到外是嵌套在一起的三个圈。最里面这个圈的三个点，是受众、广告、创意；也就是之前品友提供的服务的领域。中间这个圈的三个点，是用户、触点、内容；实际上就是你们纷析咨询所说的深度运营的圈。最外层的圈是人、场景、消费品，是一切商业的三位一体，比如零售，就是人、货（消费品）、场（场景）。这三个圈，前两个圈，都是品友目前在提供AI赋能决策的领域；而第三个圈，最外圈的这个，则是深演智能的天下。
品友是深演智能的一个业务支撑的柱子，我们还会有更多的柱子。黄晓南补充道。
作为深演的业务支柱之一，品友如何落地AI
“我知道AdTech能做什么，比如我能知道不同的时间、不同的场景、看不同的广告，那我的数据管理平台自然就能产出这样的策略，然后你可以同时建的100万个不同的Audience（广告受众），然后你还能够给100万个Audience看不同的东西，一般的人觉得这怎么能够做到？但是在品友的Adtech下是一定要帮企业落地的。”
这是一个非常典型的一个场景，用在了品友最主要的四个行业上：快消、汽车、金融、零售。例如汽车行业，品友会为汽车客户做非常详细的consumer Journey（消费者历程），向他们描述一个consumer到底有多少可能性被一个汽车厂商影响，无论是跟广告相关的，还是跟网媒相关的，把整个路径的转换点全部找出来，然后利用企业的第一方数据关联第三方数据来对于每一个转换点形成由AI系统产生的策略，这个策略不仅包含洞察，也包含官网的排版、广告的创意、人群的选择、媒体的选择等等。
但光有策略还不够，黄晓南认为，AI的落地一定要看效果。但对很多企业来说，营销最大的一个痛点就是没有科学的效果评估体系。品友会帮助企业建立一套评估体系，用以验证不同的媒体、不同的策略、不同的人群选择、官网不同的布局等。这个评估体系现在甚至可以和线下的到店来挂钩。
不只是数据，更重要的是数据能力
比如，帮助广告主的第一方人群给出这些人的更广泛的消费者画像。包括他们的社会属性，什么样的搜索特点，什么样的购买特点，在线下有什么样的行为等。
以化妆品快消为例，企业如果有CRM数据，就能知道这些人在天猫上买了什么，但其他消费者的情况知之甚少。品友的数据能力则在于补全这些人的其他属性，然后为每一个人制定对应的“营销刺激”策略。同样，深演也将类似的能力用在政务领域，目前在与一些垂直领域的政府行业共同协作，解决智慧城市的智慧大脑问题。
不只是数据中台，比数据中台更重要
“中台太‘薄’了，”黄晓南说，“如果只有中台，那么企业其上的具体应用，还是需要找其他的第三方服务商，这样企业的系统会切得很碎，会有很多层，每一层都有不同的供应商，管理难度是一回事，而数据打通，协同一致进行工作，最后在业务上做输出的实现难度就会非常大。”
另一个问题，黄晓南也指出，现在的技术变化非常快，中台是一个很重的体系，普通一个企业要把自己的中台做好，做成熟，估计至少两到三年时间。两三年之后，技术早已经有了变化，尤其是在人工智能领域现在一日千里的发展速度。所以，企业建一个中台可能刚建好就已经落后了，中台是否能适应快速的技术变化和企业需求的发展也是一个未知数。
另外，中台建设，预算很大，如何测量收益呢？收益不明确，大部分企业不敢贸然投资的。
所以深演智能的方案要包容数据中台，但一定要比数据中台做的更多，尤其是强调应用落地，是与只提供数据中台的技术方案最大的不同。这个体系必须是能够看到应用，也能很明确的计算效果的。这也是品友在数字营销领域积累的经验。“过去三年我见过的‘鬼’比见过的客户还多，”黄晓南笑道：“这个鬼不是指人，而是指见过的很多各种各样的坑，这些坑都不是一个中台技术能解决的，因为全部是在应用层面的问题，所以，只是一个中台远远不够，不消除这些鬼，根本就没法落地，这是我们不能只做中台的原因。”
没有落地和效果的事情，深演未来不可能做，黄晓南斩钉截铁的说。
场景和有效性是唯一的衡量标准
“但是场景具有多样性，因此品友的DMP或者CDP都是具有非常灵活的可扩展性，比如最近我们有个客户说他们的数据都在云上，云本身自带有一些数据可视化功能，要完全无缝的去跟他们整合在一起，可扩展性就比较重要。”
第二，有效性。
在有效性方面，黄晓南强调，AI的应用的衡量很直接，结果是否跟真实情况一致，是能够立即或者很快知晓的，这一点上，即使是今天的品牌数字营销，也越来越关注于效果，所以要验证有效性是容易的。
“比如说预测疫情，我可以拿历史数据来验证的，我们去预测这个人，比如说在汽车获客的场景中，对所有的销售线索做现场打分，AI是否靠谱，看最终的转化率高低就能够检验出来。”
黄晓南颇有信心：没有落地或者没有效果的落地，在AI应用的具体场景中就会立即被检验出来，因此落地对于深演智能而言根本就不是问题。不仅如此，正是因为AI能力具有更好的被验证的属性，深演智能的产品的AI能力将得到最大程度的释放。
未来一切都是数字化的，所以也必然都是数据化的
第二，围墙花园化是必然的规律，但围墙花园本身并不是封闭的，他们也在建生态，也更开放。企业也没有再纠结于拥有这些数据，而是更重视数据能力。围墙花园也欢迎企业将其数据能力和围墙花园的数据相结合。
“现在的问题不是能不能用这些数据的问题，而是这些数据就是开放给所有人使用的。但问题是，你能否用的比你的竞争对手更好？”
“归根结底，未来的一切都会被数字化，这是不可避免的，行业肯定只会收益于这样的变化。最近我看一本叫做《数据资产时代》的书，有些观点我很赞同。这本书说将来所有的东西都会被数字化，然后形成模型。例如，这张桌子不是桌子，这个桌子是200个标签——它的材质，它的高、它的宽，它的防火性能、它的使用年限，它适合用在哪里等等。如果对于一个事物，你比别人掌握关于它的属性越多，你就越能具备优势。”
“这个优势是决策优势，这也是我们为什么一定要将我们的AI能力用在商业决策上的原因。”
讲到这里，我们的采访也基本告一段落。品友互动升级到深演智能，是行业数字技术企业不断开拓进取自我迭代进化的一个样本。未来的彼岸从来没有灯塔相伴，唯勇敢者为自己明灯。愿深演智能和千千万万个深演智能能披荆斩棘，扬帆远航。
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