主要观点总结
文章描述了数字支付公司拉卡拉如何通过多种支付工具帮助商家和消费者进行便捷交易，并介绍了其在数据驱动下的业务发展和数智化升级过程。文章提到了拉卡拉与火山引擎的合作，通过数据决策优化业务，实现数据飞轮模式的落地实践。文章还强调了企业在数字化转型过程中，重视技术的同时也要重视用技术的人，并展望了拉卡拉未来与火山引擎在大模型方面的合作可能带来的创新升级。
关键观点总结
关键观点1: 拉卡拉通过POS机、收款二维码、碰一碰等多种支付工具帮助商家和消费者便捷交易。
作为国内A股首家独立上市第三方支付公司，拉卡拉的支付交易规模位居行业前列。
关键观点2: 拉卡拉发布了全新的拉卡拉App，为商户提供收款、对账、财务管理等一站式功能与服务。
拉卡拉App是移动数字化经营管理工具，遇到过传统业务在数据统计和分析方面的难题，正在逐步实现数智化升级。
关键观点3: 拉卡拉与火山引擎合作，通过数据决策优化业务，实现数据飞轮模式的落地实践。
拉卡拉通过增长分析平台DataFinder和增长营销平台GMP，实现数据采集、行为分析和渠道监测，针对不同客户群体制定差异化的运营策略，实现营销场景下的精细化运营闭环。
关键观点4: 企业数字化转型过程中，重视技术的同时也要重视用技术的人。
拉卡拉通过与火山引擎的合作，培养了有数据sense的员工，实现了业务全面的数智化。未来，拉卡拉还计划进一步与火山引擎合作，充分拥抱AI，实现更多创新升级。
正文
最典型的就是数据资产呈现孤岛化。
PC端、App端、小程序、H5等多个触达商家的端口都是相对孤立的，相关数据无法实时自动地打通。
从统计学来说，样本数量越多，通常结果才会越准确。但多个端口在数据孤立下，公司要想综合分析数据样本，就需要专门的技术人员在SQL数据库拉取各端口数据后，才能再分析。
随着数据逐渐增多，分析效率与即时响应效率会逐渐降低。
拉卡拉期望使用数据决策，减少用户流失。
这需要更精准地了解用户在App中，到底是在哪一步操作中流失掉的。专业术语是，定位用户的转化流失环节，并进行针对性的App优化。
李晨介绍，想要通过数据分析完成这个目标，涉及了底层数据汇总、埋点铺设、数据采集，及App各环节的转化率、流失率的分析。然而，这套分析流程如果自建，对拉卡拉而言耗时久，且投入大。
最终，
拉卡拉选择了与火山引擎数智平台（VeDI）合作，借助火山引擎DataFinder，拉卡拉App优化了首页icon、搭建了业务转化漏斗，以优化用户转化率。
据了解，在借助火山引擎DataFinder和A/B测试进行优化后，相关业务转化率提升了10倍。
不难看出，有序且庞大的数据，正为拉卡拉提供大量有价值的洞察与决策依据。
其实，这也是企业数字化的意义所在，在有效的数据积累下，挖掘数据价值去反哺自己的产品和业务，从而形成数据与业务相互促进增长的飞轮。
在接入火山引擎VeCDP后，交易数据、产品信息数据等在内的多种数据资源等，可以形成统一的数据视图。而业务团队的运营人员，可以直接在VeCDP中进行分析，并完成后续的精细化运营配置。
加之DataFinder在全链路关注各类用户转化数据，拉卡拉还可以在产品投放后进行页面升级等多种调整，以提升转化率。
不知不觉，
拉卡拉正在实现从数据资产到业务应用的双向正循环。
