近年來隨著互聯網技術帶來的社交和媒介的發展，使得市場營銷環境和消費者行為改變。因此消費者數據體系和生態的構建，私域+公域整合的流量獲取和經營，已經成為各類企業業務和利潤增長的核心戰略。

而在輔助決策領域，沒有專注做這件事的公司，只有來自其他數據、算法、智能賽道的企業在進行相關服務，比如服務大數據服務商神策、智能中臺廠商滴普、數據智能平臺明略等。前些年爆火的“中臺”概念，也是想要解決數據爆炸時代的決策問題，但是中臺的問題是，要求企業隨之進行組織架構的調整，這對于品牌甲方來說，是個巨大的工程，因此中臺廠商在這些年也在紛紛轉型。

(相關資料圖)

這樣看來，企業對于智能輔助營銷決策的需求一直存在。「雅通科技」創始人&CEO王佳，曾創建尼爾森、益普索等大數據落地部門，在2013年，王佳作為服務商與當時還在品牌的袁林一起，給該集團內部搭建了一套以AI為基礎的用戶高效用戶體驗系統。

二人看到了這一塊巨大的市場機會，于是在2015年一起成立了「雅通科技」，專門做服務消費零售行業的AI算法平臺，解決Martech、供應鏈策等領域的數字化轉型問題。

王佳認為，在消費零售行業，不同類型的企業有著不同且繁雜的業務需求，而這些業務需求又分別對應著不同的數字化解決方案，比如CRM、MA、小程序商城導購支持系統等等。

但是想要實現智能決策，光靠這些單點的系統無法實現。這些不同的系統如果是沒有整體規劃，就容易形成數據煙囪、數據孤島，數據和信息不停地重復制造，且資源利用效率低下。

在王佳看來，把系統打通，形成中臺還只是第一步，因為企業真正需要的是通過這些數據幫助企業決策。利用高效可擴張的算法中臺將數據與業務應用整合起來才是最近企業迫在眉睫要去解決的問題。

這背后是，數字化經過1.0階段后，要向2.0數智化進化。1.0階段，大量場景需要數字化服務，在上了大量系統后，企業有了數據可以輔助決策，但是對于大集團來說，員工的經驗不同，會導致不同的營銷、銷售成果，因此需要算力輔助海量決策，實現精準營銷、智能定價, 高效渠道分發以及線上線下全渠道搭建等問題。

企業供圖

基于企業的需求，加上雅通科技的技術能力和行業knowhow，雅通科技推出了標準的SaaS平臺，涵蓋十幾個模塊，其中精準營銷、智能運營模塊已經成為了客戶的剛需產品。

行業knowhow的來源，一是創始團隊對于消費商業的理解，二是基于創始團隊和頭部標桿的共創，一個行業一個行業地打透。

與互聯網公司數據過剩，可以依賴很多數據和算力的優勢來解決問題不同，傳統的品牌和企業往往會面臨著數據質和量以及計算資源的雙重瓶頸，所以行業算法知識庫就顯得尤為重要。比如在餐飲行業，雅通的算法通過學習消費者的消費和購買習慣，對不同類型產品不同時段以及不同的區域之間利用算法來高頻地調整廣告投入，定價以及門店的套餐等來幫助客戶提高收入。

另外在時尚奢侈品行業，雅通的算法模塊也會對線下的導購進行決策支持，算法中的行業知識庫會結合消費者的購買習慣，地域年齡職業等偏好以及不同的消費場景，幫助導購高效智能決策出在什么場景下，應該通過什么方式，幫助客人推薦什么商品等，以達到最高效的溝通和轉化。

在標準化SaaS平臺之上，雅通科技會根據不同企業的需求，結合行業knowhow，給企業匹配不同的模塊，并提供輕量化服務。

企業供圖

在餐飲和零售行業，雅通科技通過O2O智能廣告投放、精準溝通、智能選址、騎手優化等模塊，解決了零售餐飲業店鋪多、消費者數量多、產品選擇少的問題，以及多渠道運營有難度，調整頻率高的問題，最終達到了運營人員下降數量75%、單店日均客單數提升21%的效果。

目前，雅通科技更多服務的是大型集團客戶，行業覆蓋餐飲、零售、快消等頭部客戶。大客戶復購率基本在100%左右；針對小客戶，雅通科技也在開始和互聯網平臺這些渠道獨家合作，將這些方案帶給更多的成長型企業。

2021年，雅通科技應用近億，預計在2022年將取得接近100%的增長。

目前雅通的整體團隊規模在120人左右。在本次融資后，雅通想要擴張團隊規模，組建銷售團隊，以服務更多類型的客戶。

關鍵詞： 購買習慣 決策問題 根據不同