大數(shù)據(jù)下產(chǎn)品智能變革

摘 要：隨著大數(shù)據(jù)與人工智能時代的到來，產(chǎn)品觸達(dá)消費(fèi)者的渠道變得越來越智能化，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)動著計算機(jī)處理能力的持續(xù)增長，揭示了信息技術(shù)進(jìn)步的驚人速度。

在大數(shù)據(jù)時代，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，沒有意義之說。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@些數(shù)據(jù)的處理能力。通過處理這些數(shù)據(jù)，人們就會獲得知識。

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)的過程是一個獲取數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，建立模型，再到預(yù)測未知的一個過程。其實(shí)，模型就是一個尋找關(guān)聯(lián)性的過程。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)足夠的時候，就可以用若干個簡單的模型取代一個復(fù)雜的模型，這個方法被稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動法：先有大量數(shù)據(jù)，然后用狠毒簡單的模型去切合數(shù)據(jù)。盡管用多個模型會存在偏差，總體上而言是等效的。

如今，數(shù)據(jù)驅(qū)動法是主流，而對大數(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)過無數(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)器所能承載力越來越強(qiáng)大，存儲量也越來越豐富，當(dāng)能獲得總體樣本時，抽樣調(diào)查中樣本的選擇問題以及可能存在的幸存者偏差問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)出來的六元模型，例如統(tǒng)計搜索量變化的谷歌趨勢和百度趨勢。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)人們無法直接獲取信息的時候，就可以通過建立聯(lián)系來預(yù)測變化。比如根據(jù)過去的搜索量變化（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。人們也原來越愿意用數(shù)據(jù)驅(qū)動法去運(yùn)用數(shù)據(jù)，其犯法的優(yōu)勢在于，當(dāng)面臨問題時，可以通過大量的數(shù)據(jù)去套用多個簡單的模型，而不用再運(yùn)用一個復(fù)雜模型去解決所有問題。

可見，大數(shù)據(jù)是一個機(jī)器學(xué)習(xí)的過程，而大數(shù)據(jù)的使用，最大的意義莫過于能讓機(jī)器完成過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，從計算轉(zhuǎn)向算計，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)器對話，并看該人能否判斷出對方是否是人。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)器人去測試該人工智能的真實(shí)性。在過去，人工智能帶來的問題是，如何能讓機(jī)器做到像人一樣給出回應(yīng)。而這一問題引申出了兩派，一派為“鳥飛派”，即通過機(jī)器進(jìn)行模仿，來達(dá)到效果;另一派為數(shù)據(jù)驅(qū)動方法派，他們認(rèn)為內(nèi)在核心驅(qū)動是不一樣的，機(jī)器更多是依靠數(shù)據(jù)和統(tǒng)計進(jìn)行的。在過去，大部分傳統(tǒng)的人工智能還是進(jìn)行模仿和對照，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)智能的方法開始向數(shù)據(jù)驅(qū)動方法過度或被替代。

《智能時代》中吳軍提及了一個重要觀點(diǎn)：機(jī)器智能革命的發(fā)生來自大數(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)志著智能時代的開始。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)對手的戰(zhàn)略，從多次分析對方戰(zhàn)略來進(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，同時也改變了人們的思維方式。在美國，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)部是大麻種植場的非法用戶，稅務(wù)局排查偷稅漏稅。在過去，人們尋求規(guī)律非常困難，但大數(shù)據(jù)降低了這個成本，因此，它也開始被商業(yè)化了?；ヂ?lián)網(wǎng)下，大數(shù)據(jù)從用戶的基本信息收集開始，記錄人們的動作，包括購買偏好和消費(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，并陳述給出有說服力的證據(jù)，引導(dǎo)產(chǎn)品或營銷的走向。

關(guān)于大數(shù)據(jù)的商業(yè)運(yùn)用，有這樣一個代表性案例：波爾的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊經(jīng)過對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買的東西有很大的相似性。比如在最初階段購買潤膚油，然后是養(yǎng)生品呢，最后購買嬰兒用品時，大概快到分娩時間了。因此，他們一類的推斷當(dāng)女性開始買潤膚露、大挎包和維生素等用品時，就可估計她懷孕可能性是87%。而這個數(shù)據(jù)的用處在于，在孕婦懷孕的不同時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、時效性和個性化對于商業(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)慣增加捆綁購買的可能性。例如亞馬遜的“購買這些產(chǎn)品的人還瀏覽過……”有針對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)用戶推薦對應(yīng)風(fēng)格的電影，并借助這一優(yōu)勢，Netflix為全世界除了中國提供在線電影服務(wù)。

時效性是大數(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，沒有時效性，相關(guān)性和個性化的效果都會大打折扣。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)整價格，發(fā)放優(yōu)惠券和捆綁商品等，不受現(xiàn)實(shí)營業(yè)時間控制。

個性化是基于相關(guān)性和時效性而產(chǎn)生的，它在商業(yè)中體現(xiàn)的是，在同一決策行為過程中，商家會基于大數(shù)據(jù)對用戶過去行為的分析，來推薦不同的內(nèi)容。例如在搜索方面，谷歌可以針對關(guān)鍵詞來提升個性化，讓兩個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，甚至對特定的用戶，根據(jù)過去的某個時間行為，以及當(dāng)前使用谷歌產(chǎn)品你的場景，自動產(chǎn)生搜索關(guān)鍵詞。

大數(shù)據(jù)下的營收模式是顛覆式的，也是投機(jī)的，如果掌握得好，運(yùn)用到妙處，數(shù)字營銷將帶來空前的驚喜。但是當(dāng)大數(shù)據(jù)只能被利用在營銷和廣告領(lǐng)域，作為消費(fèi)者，是否會感覺不適呢？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，是每個大數(shù)據(jù)化商家應(yīng)思考的課題。

作者簡介：

方錦怡，出生年月： 1995年4月，性別：女，民族：漢，籍貫（精確到市）：廣州市，學(xué)歷：碩士研究生，研究方向：大數(shù)據(jù)與人工智能.