大數(shù)據(jù)下產(chǎn)品智能變革

　　摘 要：隨著大數(shù)據(jù)與人工智能時(shí)代的到來(lái)，產(chǎn)品觸達(dá)消費(fèi)者的渠道變得越來(lái)越智能化，商業(yè)模式也隨之發(fā)生著巨大的改變。

　　關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);人工智能

　　1.智能產(chǎn)品發(fā)展變革

　　互聯(lián)網(wǎng)作為信息革命的一大象征，我們不可離開(kāi)它的六大理論基礎(chǔ)：摩爾定律、吉爾德定律、梅特卡夫原則、病毒擴(kuò)散原則、六度分割理論、馬太效應(yīng)。而排在第一位的就是摩爾定律，它驅(qū)動(dòng)著計(jì)算機(jī)處理能力的持續(xù)增長(zhǎng)，揭示了信息技術(shù)進(jìn)步的驚人速度。

　　在大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息和數(shù)據(jù)很容易被混淆。信息往往具有一定的傳遞效率，但數(shù)據(jù)是人造物，可以被隨意創(chuàng)造，沒(méi)有意義之說(shuō)。數(shù)據(jù)本身是可觀存在的，但隨著文明的進(jìn)程，它的范疇不斷變化和擴(kuò)大。如此龐大的數(shù)據(jù)，他們本身是沒(méi)有用處的，處理數(shù)據(jù)并從中獲取有用的信息，通常而言，這些信息和知識(shí)是一種規(guī)律，是可觀存在的，而這也才是有意義的。但該類規(guī)律只有該領(lǐng)域?qū)I(yè)的人才能挖掘出意義，因?yàn)樗麄儞碛袑?duì)這些數(shù)據(jù)的處理能力。通過(guò)處理這些數(shù)據(jù)，人們就會(huì)獲得知識(shí)。

　　要利用大數(shù)據(jù)，我們就需要模型。從古代西方的天文研究甚至東方的八卦陣中都可以看出，人類文明運(yùn)用數(shù)據(jù)的過(guò)程是一個(gè)獲取數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，建立模型，再到預(yù)測(cè)未知的一個(gè)過(guò)程。其實(shí)，模型就是一個(gè)尋找關(guān)聯(lián)性的過(guò)程。在龐雜的數(shù)據(jù)中，常常隱秘著一種關(guān)聯(lián)性，也就是背后的規(guī)律。模型的建立往往非常復(fù)雜，但當(dāng)數(shù)據(jù)足夠的時(shí)候，就可以用若干個(gè)簡(jiǎn)單的模型取代一個(gè)復(fù)雜的模型，這個(gè)方法被稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法：先有大量數(shù)據(jù)，然后用狠毒簡(jiǎn)單的模型去切合數(shù)據(jù)。盡管用多個(gè)模型會(huì)存在偏差，總體上而言是等效的。

　　如今，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法是主流，而對(duì)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用已經(jīng)逐漸演變成一門現(xiàn)代科學(xué)，它的全稱是數(shù)據(jù)密集型科學(xué)，且它能解決許多問(wèn)題。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用源于需求，所有的產(chǎn)品都需要經(jīng)過(guò)無(wú)數(shù)的試驗(yàn)和打磨，才能迭代出當(dāng)下最好的版本;大數(shù)據(jù)也得益于技術(shù)的發(fā)展，服務(wù)器所能承載力越來(lái)越強(qiáng)大，存儲(chǔ)量也越來(lái)越豐富，當(dāng)能獲得總體樣本時(shí)，抽樣調(diào)查中樣本的選擇問(wèn)題以及可能存在的幸存者偏差問(wèn)題已被最大化地削弱甚至消除。大數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)中，例如早期谷歌使用大量文本數(shù)據(jù)培養(yǎng)出來(lái)的六元模型，例如統(tǒng)計(jì)搜索量變化的谷歌趨勢(shì)和百度趨勢(shì)。搜索量如何與日常生活產(chǎn)生聯(lián)系呢，這就需要建立聯(lián)系了。當(dāng)人們無(wú)法直接獲取信息的時(shí)候，就可以通過(guò)建立聯(lián)系來(lái)預(yù)測(cè)變化。比如根據(jù)過(guò)去的搜索量變化(實(shí)際上它也代表著一種人們的關(guān)心度的變化)，與正在發(fā)生的事態(tài)的變化之間的關(guān)系，我們可以找到新的規(guī)律。人們也原來(lái)越愿意用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法去運(yùn)用數(shù)據(jù)，其犯法的優(yōu)勢(shì)在于，當(dāng)面臨問(wèn)題時(shí)，可以通過(guò)大量的數(shù)據(jù)去套用多個(gè)簡(jiǎn)單的模型，而不用再運(yùn)用一個(gè)復(fù)雜模型去解決所有問(wèn)題。

　　可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程，而大數(shù)據(jù)的使用，最大的意義莫過(guò)于能讓機(jī)器完成過(guò)去人類才能做的事情，使機(jī)器從智能轉(zhuǎn)向智慧，從智商轉(zhuǎn)型情商，從計(jì)算轉(zhuǎn)向算計(jì)，從專才轉(zhuǎn)向通才。它為人工智能奠定了很強(qiáng)的基礎(chǔ)。

　　在人工智能中，我們常提到機(jī)器智能，我們必須看到它的條件。阿蘭?圖靈提出了一種檢驗(yàn)機(jī)器有誤智能的判別方法：讓人和機(jī)器對(duì)話，并看該人能否判斷出對(duì)方是否是人。而這一重要標(biāo)準(zhǔn)也在類似的科幻片《西部世界》中有所體現(xiàn)，劇中有一處設(shè)置，用人甚至已經(jīng)成熟的人工智能機(jī)器人去測(cè)試該人工智能的真實(shí)性。在過(guò)去，人工智能帶來(lái)的問(wèn)題是，如何能讓機(jī)器做到像人一樣給出回應(yīng)。而這一問(wèn)題引申出了兩派，一派為“鳥(niǎo)飛派”，即通過(guò)機(jī)器進(jìn)行模仿，來(lái)達(dá)到效果;另一派為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法派，他們認(rèn)為內(nèi)在核心驅(qū)動(dòng)是不一樣的，機(jī)器更多是依靠數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)進(jìn)行的。在過(guò)去，大部分傳統(tǒng)的人工智能還是進(jìn)行模仿和對(duì)照，但隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)不斷增加，形成了大量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，慢慢地，傳統(tǒng)智能的方法開(kāi)始向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法過(guò)度或被替代。

　　《智能時(shí)代》中吳軍提及了一個(gè)重要觀點(diǎn)：機(jī)器智能革命的發(fā)生來(lái)自大數(shù)據(jù)量的積累達(dá)到質(zhì)變的奇點(diǎn)。2016年AlphaGo戰(zhàn)勝了李世石，標(biāo)志著智能時(shí)代的開(kāi)始。這就是機(jī)器學(xué)習(xí)積累到質(zhì)變的一刻。實(shí)際上，谷歌的人工智能成功也有李世石的功勞，因?yàn)闄C(jī)器也在不斷學(xué)習(xí)對(duì)手的戰(zhàn)略，從多次分析對(duì)方戰(zhàn)略來(lái)進(jìn)行決策。它的學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)不同，它不靠邏輯推理，而是靠大數(shù)據(jù)和智能算法。這意味著人工智能的決策更有依據(jù)。

　　2.大數(shù)據(jù)下產(chǎn)品商業(yè)化

　　大數(shù)據(jù)和人工智能不僅與技術(shù)螺旋式交互革新，同時(shí)也改變了人們的思維方式。在美國(guó)，警察利用智能電能表收集數(shù)據(jù)排查在外型為家實(shí)際內(nèi)部是大麻種植場(chǎng)的非法用戶，稅務(wù)局排查偷稅漏稅。在過(guò)去，人們尋求規(guī)律非常困難，但大數(shù)據(jù)降低了這個(gè)成本，因此，它也開(kāi)始被商業(yè)化了。互聯(lián)網(wǎng)下，大數(shù)據(jù)從用戶的基本信息收集開(kāi)始，記錄人們的動(dòng)作，包括購(gòu)買偏好和消費(fèi)特征等行為特征，然后與另外觀察到的行為特征構(gòu)建聯(lián)系和相關(guān)性，并陳述給出有說(shuō)服力的證據(jù)，引導(dǎo)產(chǎn)品或營(yíng)銷的走向。

　　關(guān)于大數(shù)據(jù)的商業(yè)運(yùn)用，有這樣一個(gè)代表性案例：波爾的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)對(duì)懷孕顧客行為的分析發(fā)現(xiàn)，這些女性在懷孕的不同階段購(gòu)買的東西有很大的相似性。比如在最初階段購(gòu)買潤(rùn)膚油，然后是養(yǎng)生品呢，最后購(gòu)買嬰兒用品時(shí)，大概快到分娩時(shí)間了。因此，他們一類的推斷當(dāng)女性開(kāi)始買潤(rùn)膚露、大挎包和維生素等用品時(shí)，就可估計(jì)她懷孕可能性是87%。而這個(gè)數(shù)據(jù)的用處在于，在孕婦懷孕的不同時(shí)期向他們推送商品優(yōu)惠券，可以促進(jìn)他們的消費(fèi)。類似的例子還包括亞馬遜數(shù)據(jù)廣告服務(wù)，微信廣告精準(zhǔn)營(yíng)銷，今日頭條新聞推送等等。

　　我們可以從以上的大數(shù)據(jù)運(yùn)用案例中看出，相關(guān)性、時(shí)效性和個(gè)性化對(duì)于商業(yè)化是非常重要的，下面我們分別闡述它在產(chǎn)品定制方面的意義。

　　尋找相關(guān)性，在某種意義上而言，它是傳統(tǒng)意義上數(shù)據(jù)的應(yīng)用，都是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和規(guī)律慢慢被觀察到的，但在數(shù)據(jù)的世界里，觀察來(lái)得快一些，也精準(zhǔn)一些。這一方面的例子，主要體現(xiàn)在互補(bǔ)品的捆綁銷售優(yōu)惠政策，根據(jù)用戶習(xí)慣增加捆綁購(gòu)買的可能性。例如亞馬遜的“購(gòu)買這些產(chǎn)品的人還瀏覽過(guò)……”有針對(duì)性地給用戶推薦商品，并且精準(zhǔn)到具體的商品;但沃爾瑪實(shí)體公司只能將相關(guān)的兩類商品放在一起。另一方面，也體現(xiàn)在推薦功能，例如Netflix根據(jù)用戶推薦對(duì)應(yīng)風(fēng)格的電影，并借助這一優(yōu)勢(shì)，Netflix為全世界除了中國(guó)提供在線電影服務(wù)。

　　時(shí)效性是大數(shù)據(jù)下互聯(lián)網(wǎng)所有的重要特征，且這一特征幾乎是所有其他特征的基礎(chǔ)和關(guān)鍵一步，沒(méi)有時(shí)效性，相關(guān)性和個(gè)性化的效果都會(huì)大打折扣。例如亞馬遜和沃爾瑪同為零售業(yè)，但亞馬遜可以將交易數(shù)據(jù)完整記錄，隨時(shí)可用，且可以分析，而沃爾瑪擁有的信息卻是支離破碎的;另外，亞馬遜的，調(diào)整價(jià)格，發(fā)放優(yōu)惠券和捆綁商品等，不受現(xiàn)實(shí)營(yíng)業(yè)時(shí)間控制。

　　個(gè)性化是基于相關(guān)性和時(shí)效性而產(chǎn)生的，它在商業(yè)中體現(xiàn)的是，在同一決策行為過(guò)程中，商家會(huì)基于大數(shù)據(jù)對(duì)用戶過(guò)去行為的分析，來(lái)推薦不同的內(nèi)容。例如在搜索方面，谷歌可以針對(duì)關(guān)鍵詞來(lái)提升個(gè)性化，讓兩個(gè)不同用戶輸入一半關(guān)鍵詞，并給他們的提示常常是不同的，甚至對(duì)特定的用戶，根據(jù)過(guò)去的某個(gè)時(shí)間行為，以及當(dāng)前使用谷歌產(chǎn)品你的場(chǎng)景，自動(dòng)產(chǎn)生搜索關(guān)鍵詞。

　　大數(shù)據(jù)下的營(yíng)收模式是顛覆式的，也是投機(jī)的，如果掌握得好，運(yùn)用到妙處，數(shù)字營(yíng)銷將帶來(lái)空前的驚喜。但是當(dāng)大數(shù)據(jù)只能被利用在營(yíng)銷和廣告領(lǐng)域，作為消費(fèi)者，是否會(huì)感覺(jué)不適呢?如何更好地掌握數(shù)據(jù)，并以合理的方式觸達(dá)消費(fèi)者，是每個(gè)大數(shù)據(jù)化商家應(yīng)思考的課題。

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