專家專欄 撥開行業(yè)數(shù)字化價值的迷霧

車企做數(shù)字化轉(zhuǎn)型，上數(shù)字化產(chǎn)品，到底有什么價值？

這是一個靈魂拷問，我們不妨先看幾個最常見的問題或者質(zhì)疑吧。

“大數(shù)據(jù)產(chǎn)品對消費者購買能力的預(yù)測能達到什么水平？能否超過銷冠對用戶的判斷？”

“大數(shù)據(jù)對一個消費者換車需求的捕捉，能否勝過優(yōu)秀的二手車顧問？”

“大數(shù)據(jù)對經(jīng)營風險的預(yù)測，能否超過頂尖的銷售運營管理高手？”

“大數(shù)據(jù)對庫存計劃進行優(yōu)化，能否超過經(jīng)驗豐富的計劃專員？”

客觀來說，不一定能，或者說一開始不太能，長期迭代運營一段時間，也許可以，也許還是不可以。為此，有人就質(zhì)疑，我耗費大量投入去購買你的數(shù)字化產(chǎn)品到底有什么價值呢？

特約作者：李紅明

上海數(shù)策軟件股份有限公司

合伙人、智能營銷事業(yè)部總經(jīng)理

在行業(yè)業(yè)務(wù)場景下，數(shù)據(jù)智能不像圍棋大師AlphaGo機器人，業(yè)務(wù)場景下的變量特別多，且很多變量還沒有辦法量化。

我們對人的行為的量化方法無法做到圍棋棋盤的窮舉并根據(jù)概率測算每一步棋的勝率，我們只能對人的行為進行標簽化轉(zhuǎn)譯，將消費者的行為打上一個一個的標簽，加上時間戳，加上對標簽行為的組合，通過大量的帶標簽、帶時間戳、帶過程變量，同時有結(jié)果數(shù)據(jù)的一整套大數(shù)據(jù)算法和模型去訓練，以達到通過數(shù)據(jù)來預(yù)測業(yè)務(wù)結(jié)果的效果。

只要數(shù)據(jù)量夠大，數(shù)據(jù)時間周期滿足要求，標簽構(gòu)建合理并準確收集，結(jié)果數(shù)據(jù)回傳及時、準確，算法技術(shù)選擇合理，那么只需要持續(xù)迭代，數(shù)據(jù)模型對業(yè)務(wù)的預(yù)測準確度和穩(wěn)定性都會不斷提高。

根據(jù)上面的提問，我就拿購買可能性預(yù)測這個例子來說，如何判斷一個用戶購買某個品牌車輛的可能性？我們分三個數(shù)據(jù)段來說。

第一個數(shù)據(jù)段或第一階段，是沒有進展廳之前的線上數(shù)據(jù)分析，數(shù)策的數(shù)字化產(chǎn)品能實現(xiàn)在線行為數(shù)據(jù)的充分挖掘，判斷用戶進店的可能性;

第二個階段是進展廳之后的數(shù)據(jù)分析，通過對到店客戶溝通行為的捕捉和錄音自動分析，豐富用戶在店標簽，也支持優(yōu)秀的銷冠對用戶進行個性化標簽補全，盡量將溝通過程數(shù)字化;

第三個階段是客戶離開展廳之后的跟進溝通數(shù)據(jù)分析，我們通過企業(yè)微信合法授權(quán)的溝通記錄分析用戶與銷售顧問的線上溝通行為（或者一整套移動版的潛客跟進系統(tǒng)分析。一般線上溝通都是微信，所以，微信溝通是最貼近用戶交流習慣的方式）。

這三個階段將會沉淀一套完整的用戶行為數(shù)據(jù)痕跡，最終匹配該客戶是否到店，是否成交，是否戰(zhàn)敗，戰(zhàn)敗給什么競品，客戶的成交周期，促進成交的關(guān)鍵行為，戰(zhàn)敗行為等，同時這些信息都會被標簽化固定下來。經(jīng)過持續(xù)一段時間的模型訓練，數(shù)據(jù)產(chǎn)品便可以實現(xiàn)對線上用戶到店概率和成交可能性及購買周期的預(yù)測。

二手車置換、經(jīng)營管理風險預(yù)警、庫存優(yōu)化，都是這樣一個邏輯。

但是，回到本文最初提到的問題，如果這個產(chǎn)品跟業(yè)內(nèi)高手來個挑戰(zhàn)，有多大的勝率呢？我們還真做過這樣的對比。結(jié)果就是我說的，可能單一場景下比不過業(yè)內(nèi)頂尖高手，因為數(shù)據(jù)模型入?yún)⒌淖兞亢蛯赡馨l(fā)生的變化是不能實時調(diào)整的，需要時間模型更新迭代。

如果這樣，其價值何在呢？我們從三個角度入手來分析一下：

第一，銷冠或者業(yè)務(wù)高手是否能一直保持競賽時的狀態(tài)，平時會不會懈?。?/p>

第二，一個公司有幾個銷冠，或者有幾個業(yè)務(wù)高手，大部分人不是高手怎么辦？

第三，當很多事情需要多個高手進行協(xié)作，需要跨越組織界限的時候，高手們是否還能保持超高的工作狀態(tài)和合作狀態(tài)，并且持續(xù)這種狀態(tài)？可能性多大？

人是企業(yè)資源中最寶貴的資源，同時也是最難以控制的資源，肌肉會疲勞，情緒會懈怠，狀態(tài)起伏不定，協(xié)同合作難度也巨大。并且，一個企業(yè)中高手屈指可數(shù)，老板們最不放心的就是高手突然跳槽去競爭對手那里;一個優(yōu)秀的服務(wù)顧問能服務(wù)3000個車主，一旦離開，意味著他直接可以去開一家修理廠。

由此，數(shù)字化智能產(chǎn)品最大的價值在于“用電腦賦能人腦，用數(shù)據(jù)賦能經(jīng)驗，將高手的經(jīng)驗固化為數(shù)字化產(chǎn)品，通過推廣和普及來拉高行業(yè)從業(yè)人員的平均能力”。

注意這里我不說“替代”，因為替代在現(xiàn)階段幾乎還不可能，但是賦能完全可以做到。數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品可以大幅度提高員工的平均能力，能夠迅速提升團隊短板以達到更高的整體水準，老板因此也不會擔心銷冠離職的風險。數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品還能穩(wěn)定地、不疲勞地進行24小時在線工作。在員工下班之后，客戶可以與智能產(chǎn)品溝通，仍舊可以獲得很好的體驗和交互，這是靠人力加班做不到的事情。

同時，當經(jīng)營開始變得復雜，不確定性開始激增的時候，管理和經(jīng)營將會面臨巨大的不可控的風險，迅速的變化會讓管理層接受大量的數(shù)據(jù)和分析，決策變得異常困難。數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品的最大優(yōu)勢在于它能夠吸收高手的經(jīng)驗，設(shè)定并模擬決策過程和規(guī)則，甚至介入模型和算法提供自動決策優(yōu)化輔助。海量數(shù)據(jù)處理不需要高管介入，高管完全可以改變以往“有問題就拉數(shù)據(jù)、做PPT、等結(jié)果，搞清一個疑問可能需要個把月的尷尬”，實時的數(shù)據(jù)分析和決策輔助產(chǎn)品將可以有效識別風險，捕捉機會，讓高管的大腦集中在決策本身而不是紛繁復雜的現(xiàn)象和數(shù)據(jù)謎團上。這便是數(shù)據(jù)賦能經(jīng)驗，數(shù)據(jù)賦能人腦的真實體現(xiàn)。

數(shù)字化的終極目標是數(shù)字孿生，在一個數(shù)字世界中看到真實世界的樣子，并通過數(shù)據(jù)迅速指導和改善現(xiàn)實世界，實現(xiàn)互動。這個夢想要在營銷領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)，路還很長，數(shù)字化還無法完全還原真實世界，我們的數(shù)據(jù)采集在很大程度上還依賴于人。

我們著力在行業(yè)內(nèi)推行多種數(shù)據(jù)采集不依賴于人而是依賴于技術(shù)的解決方案，目的就是讓數(shù)據(jù)智能來得更快一些。如果能更多地認知到數(shù)字化的價值，我們就一定會倒逼數(shù)據(jù)采集的升級，智能化又能催生新一輪的信息化基礎(chǔ)建設(shè)螺旋上升。這是行業(yè)最想看到的世界，而我們也正為此不懈努力。