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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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