36氪首發 |「techWise 睿效科技」完成千萬元天使輪融資,從內容角度...

36氪獲悉,內容營銷中臺「techWise 睿效科技」完成了千萬元天使輪融資,投資方為騰雲天下、澄志創投。非凡資本擔任本輪獨家財務顧問。

睿效成立於2021年2月,

透過私有化部署和SaaS平臺的方式

實現對內容的生產、管理、洞察和資料沉澱

,面向營銷全鏈路進行精細化運作,幫助品牌沉澱基於內容的數字資產,賦能品牌增長。

MarTech或者說營銷技術,在中國並不是一個新鮮的概念,入局者眾多,有傳統的營銷公司加科技的,有從CRM等營銷上下游切入MarTech賽道的,也有從資料起家以營銷作為落地場景的,也有單純做MarTech的,而其鏈條中各個環節——生產管理分發回收都有不同的機會。

玩家眾多可以側面反映營銷賽道的確是個天花板高的大市場。有媒體曾測算,

MarTech 2020年全球市場規模為1215億美元,年化增長率超過20%。

而之所以MarTech市場的發展如此蓬勃,源於近年來隨著網際網路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的改變。因此消費者資料體系和生態的構建,私域流量的獲取和經營,已經成為各類企業業務和利潤增長的核心戰略。從而讓消費者資料管理和應用為核心MarTech營銷技術也因此進入了黃金髮展期

雖然全球都在進入黃金時代,但是對比全球市場,中國MarTech市場仍處於發展早期階段,市場仍有很大成長空間,

尤其是在內容細分賽道上尚缺乏成熟的應用及重量級的公司

。與營銷賽道其他環節面臨的問題不同,內容更難自動化:內容產生上,在媒體觸點碎片化的現狀下,如何因應各個渠道的不同要求大量快速產生創意內容?內容管理上,如何確保各個渠道產生的創意內容都符合品牌規範?內容賦能上,是否具有品牌定製化的創意內容標籤,針對性得產出創意內容?內容使用上,平臺如何實現一站式媒體渠道對接,並可以進行創意內容快速分發管理。

創始人&CEO石承泰告訴36氪,他們看到了營銷內容賽道的機會,並且團隊背景恰好與營銷息息相關。石承泰曾任GIS China CEO、國雙數字營銷副總裁、秒針系統總經理、IBM資深諮詢顧問、華為西歐地區國家代表等,是數字營銷老兵。CTO等其他核心高管也是石承泰在上家公司合作的搭檔,團隊對於營銷的理解較深,同時也有較高的默契程度。

市場發展是天時,團隊是人和,而睿效對於產品的理解和執行則是後續發展的關鍵所在。目前睿效的思路是用模組化的CMP平臺服務品牌客戶:

首先,在創意內容智造步驟中,睿效透過很多與品牌方合作的洞察系統建立了創意庫,由睿效的創意庫對接巨量、廣點通、快手、抖音等多個投放渠道;

之後,數字資產管理,是由統一的素材庫管理品牌主所有內容,定製內容標籤樹等;

第三步,構建品牌獨有的內容標籤體系,根據品牌所屬行業、產品等定製標籤,同時過程中也會透過跨公私域的資料回收、結果分析等人工+AI打標系統,不斷補充內容創意的標籤。

第四步,針對不同人權設計不同個性化內容觸達策略,同時提供跨渠道的A/Btest;

而在重複投放及A/B test的過程中,睿效的全鏈路觸點又會不斷積累最佳化,反哺內容創意分發管理的平臺。

在石承泰看來,不斷積累的過程非常重要:“從內容累積到知識圖譜是核心,如果做內容不做知識圖譜,內容就會是空的,是不專業的。”這也是睿效的差異化競爭力之一——

資料能力準

,人群資料的不斷支援構建內容洞察基礎,之後鏈路資料打通可以幫助品牌全面評估影響力,這樣一來,

大量人群-內容-產品效果關係的沉澱,可以幫助品牌積累基於內容的資料資產。

資料能力準的背後,還有全鏈路觸點廣、品牌共情能力強、技術演算法迭代快作為基礎。

這些特點在產品運作過程中已經逐一體現。

36氪首發 |「techWise 睿效科技」完成千萬元天使輪融資,從內容角度...

睿效供圖

目前睿效只聚焦兩個細分領域,一是食品飲料,因為新品多,二是美妝,因為人貨場變化最大,且品牌僱主的預算最多更容易商業化。

MarTech此前很多不經允許收集消費者資料的行為屬於灰產,而近期資料安全相關法規出臺後,明確了可為與不可為,對於在邊緣遊走的企業來說,資料的取得越來越難。在睿效看來,這恰好是一個彎道超車的機會。

資料取得變難,以往的公司無法服務現有的營銷需求,需要睿效這種本身不帶ID的精準營銷。睿效從每一個品牌出發,把相關的內容類別做解析、做關聯、做測試,但不需要任何ID級別的資料資訊。例如,想看到底是煙醯胺還是玻尿酸促使消費者購買這個產品,不需要知道具體這個消費者的資訊,但是可以用不同的產品做測試關聯,比如同樣都有煙醯胺的不同品牌,和同樣都有玻尿酸的幾個品牌,不斷解析、拆分、關聯。

當然,要真正做到無ID的智慧內容營銷品牌,需要過硬的技術能力、對營銷的經驗和對細分領域的理解。目前睿效的技術和營銷能力暫且具備,對於選擇的兩個細分領域的理解,也還要和AI一樣繼續深入學習。

頂部