从数据科学架构升级，看鲸鸿动能的营销智能化路径｜新经济观察

封面新闻记者 孟梅

近日，从数察华为开发者大会 2026（HDC 2026）在东莞松山湖圆满落幕。据科级看鲸鸿济观会上，学架销智新经基于鸿蒙生态构建的构升全场景智慧营销平台——鲸鸿动能，正式揭晓了其数据科学产品能力的动能的营最新架构蓝图。

这一全新架构呈现出清晰的从数察三层逻辑：顶层由 Petal Genie担任全域营销智能助手，定位为 AI Marketing Agent，据科级看鲸鸿济观负责顶层交互与能力编排；中间层依托 鲸鸿指数与 鲸鸿万象两大核心营销科学产品；底层则由 PBI 分析、学架销智新经用户洞察、构升DMP、动能的营营销策略及营销决策等数据服务能力构成坚实支撑。从数察这三层能力紧密围绕品牌营销目标，据科级看鲸鸿济观为从洞察、学架销智新经策略、构升决策到投放、动能的营复盘的全链路提供体系化赋能。

此次架构调整的意义远超产品层级的梳理。置于行业宏观背景下，它折射出营销数据科学角色的深刻变迁：过去，数据科学主要承担分析报表、标签管理及策略辅助功能；如今，随着 AI 深度融入营销系统，数据科学正深入参与营销决策核心，成为品牌洞察用户、制定策略及驱动增长的基础设施。

从“投放效率”到“营销认知”：两条赛道的价值分野

数字广告是 AI 落地最早的商业场景之一。近两年，国内外主流广告平台纷纷在投放侧推进 AI 自动化：阿里妈妈将万相台升级为 AI 无界，巨量引擎推出 UBMax，Meta 强化 Advantage+，Google 发力 PMax 系列。这些举措将受众选择、出价调整、素材优化等环节交由系统自主完成，显著提升了单点投放效率。

然而，这仅是营销智能化的其中一条赛道。另一条关乎品牌长期增长的主线，则是营销科学体系的升级——即通过数据能力回答行业洞察、人群资产、媒介策略及效果度量等核心命题。

目前，行业主流平台已构建起各自的产品体系：
* 巨量云图：以品牌数据资产为核心，覆盖内容兴趣、O-5A 人群资产及投前投中投后全链路度量，服务于营销决策与科学评估。
* 腾讯广告如翼：聚焦机会人群识别与全周期品牌资产管理，依托社交生态实现 5R 品牌关系与资产流转。
* 小红书灵犀：以 SPU 为核心，基于 UGC 内容语义、搜索与评论情绪，为品牌提供种草营销的洞察与度量。

这两类赛道对应着截然不同的价值逻辑：AI 自动投放解决的是“怎么投更高效”，而营销科学回答的是“为什么投、投在哪里、如何衡量增长”。对品牌而言，投放效率提升仅是基础项，清晰的增长判断、可解释的策略逻辑以及可沉淀的用户资产，才是长期经营的核心支撑。

在此过程中，数据科学的价值被重新放大。它不再局限于投放后的复盘工具或后台标签生成器，而是前移至帮助品牌识别机会、理解意图、组织策略，并与后续投放及经营结果形成闭环。

突破“单点深潜”：品牌需要“看得深”更要“看得全”

当前，主流内容、社交及交易平台的数据能力普遍在各自场域内实现“看得深”，能够精准捕捉平台内的用户行为与兴趣偏好。然而，品牌的经营往往是跨平台、跨场景的，用户的消费决策链路贯穿多个生活场景与终端触点。单一平台的视角难以完整还原用户全旅程，这使得“看得全”成为品牌营销的核心痛点。

这正是鲸鸿动能此次数据科学架构升级的核心切入点。依托鸿蒙生态的多终端、系统级场景与跨应用服务能力，在严格遵循用户授权、隐私保护与合规治理的前提下，鲸鸿动能提供了区别于单一内容平台的观察视角。

其核心优势并非宣称比单平台数据“更准确”，而是以统一账号和跨场景触点为基础，构建了新的观察单位。它将视角从单一场域的用户行为，延伸至全场景的媒介旅程与动态意图，为品牌提供补充性的决策参考。

鲸鸿动能公布的数据科学架构，自上而下贯穿“以 AI 降低门槛，以数据提供证据，以共创保障落地”的核心逻辑：

1. 顶层（Petal Genie）：作为全域营销智能助手，承担智能交互与能力编排功能。作为 AI Marketing Agent，它统一调度分散的数据产品与服务能力，大幅降低品牌使用数据科学的门槛。
2. 中间层（鲸鸿指数 & 鲸鸿万象）：提供行业趋势判断、用户需求洞察及人群资产理解等核心能力，是输出营销判断与策略建议的关键载体。
3. 底层（数据服务底座）：包含 PBI 分析、用户洞察、DMP、营销策略及营销决策等基础能力，为上层产品与智能体提供数据底座、模型支持与策略原料。

与“一键给出唯一答案”的自动化逻辑不同，鲸鸿动能将数据科学的核心价值定义为“减少营销不确定性”。整套体系遵循“证据 — 假设 — 路径”的决策逻辑：由数据提供事实证据，结合行业经验形成增长假设，再输出可落地的策略路径。最终的策略落地与效果优化，仍由行业团队与品牌伙伴共同完成，避免将营销决策完全黑盒化。

主动式营销：数据科学架构的行业落地路径

如果说数据科学架构解决的是“能力如何组织”，那么主动式营销解决的则是“能力如何进入真实业务场景”。两者并非并列概念，前者提供底座，后者提供方法。

在 HDC 2026 期间，鲸鸿动能展示了主动式营销框架，涵盖四个关键环节：
* 全域感知：识别趋势、需求和舆情变化。
* 意图智算：将人群、行为和媒介旅程转化为策略判断。
* 激活编排：组织跨场景触达。
* 阵地掌控：通过搜索、对话、通知、元服务等入口沉淀后链路关系。

鲸鸿动能官网显示，其以“1+8+N”全场景高价值增长阵地为核心，连接 10 亿+ 智能终端，服务全球 170 多个国家和地区，覆盖大健康、文旅、奢侈品、快消等 200 多个行业。对华为而言，多端连接、系统入口和高价值用户本身就是生态基础，它们支撑品牌将用户旅程看得更连续。主动式营销强调的“主动”，并非更频繁地触达用户，而是在更合适的时机，让品牌服务顺着用户意图自然出现。

汽车行业是观察这套逻辑的典型场景。购车决策周期长，家庭成员常共同参与，用户从了解车型到搜索、比较、到店和留资，天然需要多触点协同。鲸鸿动能在新能源车型上市合作中，通过 Family Reach 大小屏联投，让家庭大屏完成品牌种草，再由手机端承接搜索和留资，带动协同触达用户主动搜索意愿提升 36%。这一案例表明，生态触点与数据科学能力可有效服务于真实决策链路。

类似逻辑同样适用于金融、文旅、家居等行业：
* 金融行业：看重高质量客群识别与合规承接。
* 文旅行业：关注不同人群的出行决策周期。
* 家居家电行业：依赖家庭场景与长周期比较。

行业虽异，但底层逻辑一致：先理解需求和旅程，再组织触点和服务。

从 HDC 2026 展示的信息来看，鲸鸿动能此次数据科学架构升级，给出了这套逻辑的产品化表达：Petal Genie 负责理解任务和组织流程，鲸鸿指数与鲸鸿万象承接洞察和策略判断，底层数据服务支撑执行与复盘，而主动式营销则将这些能力落地于行业场景。

未来，这套架构能否在更多行业中持续产生实效，仍需更多品牌实践与市场反馈验证。但可以确定的是，AI 时代的营销竞争，早已超越单纯的算法效率比拼。品牌对增长主动权的理解，正从投放操作本身，延伸至对洞察、策略、触达和经营链路的整体把握。

(责任编辑：休闲)