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          野蠻增長時(shí)代不再,聊聊數(shù)據(jù)分析的未來增強(qiáng)分析

          共 1790字,需瀏覽 4分鐘

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          2021-08-02 14:53

          最近國家出手治理互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)壟斷及擠壓實(shí)體經(jīng)濟(jì)的問題,促使互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)股價(jià)整體下行,既往「燒錢—合并—壟斷」的互聯(lián)網(wǎng)成功模式將一去不復(fù)返。未來互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)想躺著收租掙錢,將變得更加困難。社會風(fēng)氣會逐步注重實(shí)干和科技創(chuàng)新。
          落實(shí)到企業(yè)經(jīng)營領(lǐng)域,既往野蠻增長的時(shí)代過去,未來精細(xì)化和效率將是企業(yè)競爭的勝負(fù)手。既往蒙眼狂奔將失去效果,數(shù)據(jù)驅(qū)動將會受到更多重視,并且逐步從無數(shù)到有數(shù)的可視化分析,向智能化分析進(jìn)化,人工智能將全面落地在企業(yè)分析決策中。本篇借著這種趨勢,聊聊數(shù)據(jù)分析的未來增強(qiáng)分析。
          數(shù)據(jù)分析的局限
          近年來國內(nèi)企業(yè)逐步重視數(shù)據(jù)驅(qū)動的價(jià)值,開始注重?cái)?shù)據(jù)收集和看數(shù)。從而促進(jìn)15年之后神策數(shù)據(jù)、GrowingIO、諸葛IO、易觀以運(yùn)營分析產(chǎn)品為主的企業(yè)崛起。
          但隨著越來越多企業(yè)開始有數(shù)據(jù)和報(bào)表后,會發(fā)現(xiàn)下一步如何行動成了問題。因此近兩年又火了一波營銷自動化的產(chǎn)品,即可以設(shè)置運(yùn)營規(guī)則自動發(fā)短信/push/彈窗等,解決action的工具問題。
          去年花了一年時(shí)間搭建了規(guī)則推薦引擎的產(chǎn)品,通過設(shè)置運(yùn)營規(guī)則可以快速實(shí)現(xiàn)站內(nèi)欄位運(yùn)營。而實(shí)際產(chǎn)品落地過程卻不順利,主要原因是工具非常好,但客戶制定策略沒有思路,產(chǎn)品也就難落地。
          不難發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)驅(qū)動最終落地除了戰(zhàn)略、組織、工具保障外,實(shí)際負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)的人成了最大瓶頸。大量的企業(yè)運(yùn)營人員運(yùn)營和數(shù)據(jù)理解有限,對于數(shù)據(jù)的運(yùn)用限于寫周報(bào)匯總數(shù)據(jù)。在之前的環(huán)境中,大家都一邊吐槽,一邊繼續(xù)服務(wù)客戶。
          問題的根本在于,之前的數(shù)據(jù)分析工具局限在描述性分析(看數(shù))和診斷性分析(下鉆看異常),沒有做預(yù)測性分析和決策建議的能力。而數(shù)據(jù)驅(qū)動價(jià)值落地又需要行動依據(jù)和決策建議支撐,大多情況下,運(yùn)營人員又不具備充分預(yù)測及決策的能力。才使傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析陷入了僵局。

          增強(qiáng)分析價(jià)值
          傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的局限,隨著技術(shù)發(fā)展逐步有了解決辦法—增強(qiáng)分析。增強(qiáng)分析是指利用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù),對數(shù)據(jù)做預(yù)測及決策分析,提供業(yè)務(wù)建議,輔助決策。
          即通過決策分析可以解決描述性分析和診斷分析之外,提供預(yù)測性分析和最優(yōu)決策建議,解決未來會發(fā)生什么,應(yīng)該如何做最優(yōu)決策的問題。
          客觀來講,未來存在諸多不確定性,預(yù)測性分析和最優(yōu)決策建議都依賴當(dāng)時(shí)當(dāng)下所能取到的數(shù)據(jù)和信息,并不能保證百分百準(zhǔn)確。增強(qiáng)分析的價(jià)值在于在復(fù)雜環(huán)境和因素下,提供了一種降低不確定性的解決方案,從而輔助運(yùn)營人員更好地做決策和落地工作。
          增強(qiáng)分析舉例
          做實(shí)體生意無論是直面消費(fèi)者還是走經(jīng)銷商渠道,都需要解決供應(yīng)鏈需求預(yù)測問題。
          在傳統(tǒng)生意中,老板或做供應(yīng)鏈計(jì)劃的人,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)預(yù)測需求量。例如蔬菜生意,需要根據(jù)近日蔬菜需求量和未來天氣情況,決定明天進(jìn)貨豐富度和量的問題。進(jìn)多了,賣不掉,會導(dǎo)致庫存積壓,既有庫存成本還有自然損耗的問題;進(jìn)少了,不能滿足顧客需求,易造成顧客流失,影響生意正常運(yùn)行。
          傳統(tǒng)的人根據(jù)經(jīng)驗(yàn)做需求預(yù)測,由于人不會經(jīng)過精細(xì)化計(jì)算,如果有計(jì)算規(guī)則通常也較為簡單,限制了需求預(yù)測準(zhǔn)確度,從而導(dǎo)致庫存積壓問題或不能滿足需求的問題。
          通過人工智能進(jìn)行預(yù)測性分析,可以將影響需求的各個因素考慮在內(nèi),并構(gòu)建模型,依此提供相比于經(jīng)驗(yàn)更加準(zhǔn)確的需求預(yù)測,從而降低損失及提升銷售額。
          增強(qiáng)分析未來
          隨著各行各業(yè)進(jìn)入存量競爭模式,自身運(yùn)行效率高低,將會是在商業(yè)競爭中越來越核心的因素。增強(qiáng)分析可以在戰(zhàn)略及落地中,提供有效的指引及參照,未來將會迸發(fā)越來越大的價(jià)值。

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