讀曾鳴教授: <智能商業(yè)的特征: 向精準升維> 有感

中心思想

這篇文章的中心思想是: 智能商業(yè)的關鍵效果是"精準".
我們不在用標準的工業(yè)化產(chǎn)品面對大眾, 而是用個性化產(chǎn)品"精準"的提供給需要它的人.但是, 個性化只是"精準"的入口, 它還有更廣闊的定義: 掌握用戶在何時, 何地, 何種場景, 需要何種服務.而實現(xiàn)這一目標的兩個基石就是: 網(wǎng)絡協(xié)同 + 數(shù)據(jù)智能.

我的感受

本文核心以外的一句話, 引起了我最大的注意: " 算法創(chuàng)新具備極大的實用價值. 谷歌正是憑借兩個別出心裁的算法, 支撐起了自己 5000 億美元的市值."
算法創(chuàng)新, 如果是下一個可以"以小博大"的創(chuàng)業(yè)機會, 那么應該怎么做呢?
我也會繼續(xù)下沉. 尋找這個問題的答案.

另外, 再享兩段我非常喜歡的"喜劇性的沖突" ---- 曾鳴教授通過對比的手法, 幫助我們打開視框, 理解時代的差別.

• 原文摘錄:

  • 從工業(yè)時代到數(shù)據(jù)時代, 無論是基本邏輯, 還是指導思想都在發(fā)生著變化. 工業(yè)時代要解決供給不足的問題, 它的核心是標準化, 只有標準化才能進行流水線生產(chǎn), 實現(xiàn)大規(guī)模和低成本. 由于中國中產(chǎn)階層的不斷擴大, 對標準化有提出了更高的要求...新時代對企業(yè)的要求是一切以客戶為中心,以 C 端為中心, C2B 模式成為主流. 這種模式強調個性化和差異化, 追求的是價值而非成本. 由于供給過剩, 商家必須強調將給客戶帶來何種額外價值, 客戶才愿意為此買單.

  • "準"指的是準確, 而這只有通過智能化才能實現(xiàn). 依靠牛頓經(jīng)典力學為代表的現(xiàn)代科學所發(fā)展起來的工業(yè), 是追求確定性的時代. 最近 50 年, 隨著量子物理和計算機科學的發(fā)展, 新時代最大的特點就是開始接受不確定性, 嘗試用統(tǒng)計方法來逼近準確性.

摘要

前言

1. 新舊商業(yè)的區(qū)別在于: 精準. 精準就是精確和準確, 分別對應著網(wǎng)絡協(xié)同和數(shù)據(jù)智能.
2. 未來社會必然會向服務型轉變, 而那些無法為用戶提供精準服務的企業(yè), 則很快被淘汰.

"精+準"是未來商業(yè)的核心要求

1. 關鍵詞廣告發(fā)展出非常精準的廣告, 這種廣告模式對于傳統(tǒng)廣告模式有三個根本性顛覆.

   • 根據(jù)效果服務
   • 市場競價, 實時在線定價
   • 持續(xù)跟蹤反饋

2. 淘寶會根據(jù)用戶歷史購物的數(shù)據(jù), 雙十一期間的購物數(shù)據(jù), 收藏夾里未購買的物品等所有因素, 為用戶定制專屬的淘寶頁面, 也就是定制的商品推送, 這樣的精準零售讓沃爾瑪?shù)葌鹘y(tǒng)賣場望塵莫及.

3. 對于傳統(tǒng)企業(yè)來說, 利用規(guī)模優(yōu)勢進入主要通路, 并且盡量搶占頭部為主, 才是商業(yè)的核心所在. 在此基礎上, 傳統(tǒng)商業(yè)中所謂的"精準", 只是降低成本, 提升利潤的手段之一, 而且只能在很粗的層面實現(xiàn).

4. 進入互聯(lián)網(wǎng)時代后, 線上平臺處理信息的效率和匹配能力幾乎被無限提高, 全世界的數(shù)據(jù)相互連通, 每個消費者都可以在無數(shù)個可選項中決策. 因此每個通路, 無論是廣告, 推薦, 電商, 社交還是工具, 都必須優(yōu)先向用戶呈現(xiàn)最精準的選擇, 才有可能被選中. 所以, 在新商業(yè)時代, 精準是商業(yè)的核心要求, 是產(chǎn)品和服務能否有機會與用戶連接的先決條件, 更是企業(yè)能否存活并做大做強的關鍵所在.

5. 精準商業(yè)要建立在和用戶的持續(xù)性互動關系之上, 在這種持續(xù)性互動中, 對產(chǎn)品(服務)進行迭代和優(yōu)化, 從而更加精確. 在這個模式下誕生的產(chǎn)品是一種活的產(chǎn)品. 而要創(chuàng)造一個活的產(chǎn)品, 就必須以數(shù)據(jù)智能作為產(chǎn)品的核心. 因為, 一方面產(chǎn)品的價值很大一部分來源于數(shù)據(jù)智能在其中的應用, 另一方面產(chǎn)品本身又是收集數(shù)據(jù)的渠道, 形成反饋閉環(huán), 學習優(yōu)化的基礎.

6. 同時, 要與用戶建立持續(xù)性互動關系, 就必須以個性化, 一對一的方式來實現(xiàn)與用戶的連接, 這樣雙方在有可能互動起來. 但是想要同時能夠和海量用戶進行互動, 就必須依賴于一個協(xié)同網(wǎng)絡, 只有協(xié)同網(wǎng)絡才能支撐這樣個性化的服務體系.

7. 總而言之, 在未來商業(yè)文明中有 2 個基石: 網(wǎng)絡協(xié)同和數(shù)據(jù)智能. 而我們追求的最終目的, 則是實現(xiàn)精準的, 不斷優(yōu)化的個性化服務.

精確: 通過網(wǎng)絡協(xié)同實現(xiàn)降為打擊

1. "精"指的是精確. 過去 10 年, 有一個詞語出現(xiàn)得愈加頻繁---- 個性化. 但是個性化并不能完全代表精確. 在新商業(yè)時代, 想要做到精確, 個性化只是一個起點, 精確的顆粒如可以被無限放大.
2. 如今的精確, 不但要求企業(yè)根據(jù)不同的用戶提供個性化服務, 還要掌握用戶是何地, 何時, 何種場景之下需要服務.
3. 如何才能實現(xiàn)精確? 答案的核心是通過協(xié)同網(wǎng)絡的不斷擴張, 獲取一個人在不同場景, 不同狀態(tài)下的更多數(shù)據(jù).
4. 精確是通過協(xié)同網(wǎng)絡的擴張, 對一個人在不同場景下的理解逐步深化的過程.
5. 只有協(xié)同網(wǎng)絡才能完成個性化服務, 只有一個網(wǎng)絡能夠滿足千萬人需求的時候, 才能真正滿足一個人的需求.
6. 它實際上突破了一個傳統(tǒng)的供給悖論: 用網(wǎng)絡上大規(guī)模的方法完成個性化服務...在這個網(wǎng)絡上能夠進行全局動態(tài)優(yōu)化, 這是固化的供應鏈難以做到的, 也正是所謂的降維打擊.
7. 從工業(yè)時代到數(shù)據(jù)時代, 無論是基本邏輯, 還是知道思想都在發(fā)生著變化. 工業(yè)時代要解決供給不足的問題, 它的核心是標準化, 只有標準化才能進行流水線生產(chǎn), 實現(xiàn)大規(guī)模和低成本. 由于中國中產(chǎn)階層的不斷擴大, 對標準化有提出了更高的要求.這個正向循環(huán)的整體邏輯是線性的, 以控制為核心. 精確的系統(tǒng)一定要能有效控制; 一旦失控, 整個系統(tǒng)就面臨崩潰的局面.
8. 然而進入互聯(lián)網(wǎng)時代之后, 一切都發(fā)生了變化. 新時代對企業(yè)的要求是一切以客戶為中心,以 C 端為中心, C2B 模式成為主流. 這種模式強調個性化和差異化, 追求的是價值而非成本. 由于供給過剩, 商家必須強調將給客戶帶來何種額外價值, 客戶才愿意為此買單.
9. 互聯(lián)網(wǎng)時代強調的都是網(wǎng)絡和社會化協(xié)同, 看重的是自組織生長, 這是一種生態(tài)思路, 網(wǎng)絡思路和演化思路.
10. 如何才能構建協(xié)同網(wǎng)絡?
    • 降低準入門檻, 擴大生態(tài)容量. 通過賦能, 降低門檻, 讓原來不存在的供給者進入, 這樣才能極大地擴大生態(tài)容量, 才有可能改變原來的格局.
      • 在舊體制里改革, 從來都是一件很難的事, 既然存量難改, 那么你能做的只有增量改革. 當增量達到一定程度后, 新的東西才能把舊的東西囊括進去.

準確: 數(shù)據(jù)智能的背后, 是商業(yè)邏輯的根本改變.

1. 標準化產(chǎn)品的市場已經(jīng)飽和了. 未來競爭的核心, 將從滿足顯性的標準化需求變成挖掘潛在的個性化需求. 這是一個根本性的差別.

2. "準"指的是準確, 而這只有通過智能化才能實現(xiàn). 依靠牛頓經(jīng)典力學為代表的現(xiàn)代科學所發(fā)展起來的工業(yè), 是追求確定性的時代. 最近 50 年, 隨著量子物理和計算機科學的發(fā)展, 新時代最大的特點就是開始接受不確定性, 嘗試用統(tǒng)計方法來逼近準確性. 所謂的機器學習和人工智能, 就是先從一個非常粗糙的目標開始, 逐步迭代優(yōu)化, 最后可以達到非常準確的高度.

3. 到了現(xiàn)在, 如果還用工業(yè)時代的邏輯, 三年計劃一個產(chǎn)品, 然后希望這個產(chǎn)品在未來某個時刻能打中人的需求, 這樣的概率幾乎為零, 沒有任何準確性可言. 所以, 未來服務的準確度是去挖掘潛在的需求, 我們要用一套全新的方法論去指導這種思考. 而這個方法論想要變成一套完整的運營體系, 業(yè)務流程, 就需要擁有一個互聯(lián)網(wǎng)化的支撐系統(tǒng), 才能提供更加準確的服務.

4. 如何挖掘潛在需求, 才能實現(xiàn)最高效率?

   • 你要先建立起一個有效的產(chǎn)品通道, 將商家跟潛在的客戶聯(lián)系起來, 再通過各種各樣的方法去試探客戶的反饋. 最終雙方動態(tài)的匹配形成某個節(jié)點的最優(yōu)服務, 而這個服務又會隨著用戶的需求不斷演化.
   • 想要完成這個目標, 唯一的方法就是通過持續(xù)的互動進行產(chǎn)品的迭代和優(yōu)化, 光靠人力注定無法完成, 背后需要數(shù)據(jù)智能引擎的支撐. 只有用機器決策取代人力決策, 才能在足夠短的時間內快速學習, 提升和逼近可能的潛在需求, 這樣得出的判斷才是準確的.
   • 用工業(yè)時代的思想無法企及準確這一高度, 豬油用數(shù)據(jù)時代的思想, 人們才能用漸進的方法來快速迭代, 試探. 其實這種試探是雙方的, 只有經(jīng)過多次的摸索, 互動, 最后才能找到一個當時足夠滿意的服務.

5. "離線動物"是無法和"在線動物"較量的, 因為"在線動物"有很多工具可供使用, 這根本不是一個量級上的競爭.

6. 怎樣才能快速進行智能化服務?

   • 數(shù)據(jù)化旺旺是一個很昂貴的過程
     • 問一下自己, 你是否有足夠的創(chuàng)造性, 能夠找到一種適合你的方法完成數(shù)據(jù)的初始化? 這一點非常重要. 如果你能夠用足夠低的成本, 在足夠短的時間內, 掌握足夠大的數(shù)據(jù)量, 你的勝出概率將大為提升.在互聯(lián)網(wǎng)時代, 誰能夠找到有創(chuàng)意的數(shù)據(jù)化方法, 誰就具有重要的競爭優(yōu)勢, 也就能真正融入未來的智能商業(yè)中去.
   • 只有上線, 才能迭代優(yōu)化.
   • 用機器學習的邏輯貫穿整個業(yè)務過程.
     • 針對一個足夠大的問題, 你能否找到新的算法來挖掘數(shù)據(jù)背后的洞察?算法創(chuàng)新具備極大的實用價值. 谷歌正是憑借兩個別出心裁的算法, 支撐起了自己 5000 億美元的市值.