高科數聚程杰：消費大數據的春天已到，解決實(shí)際問(wèn)題才能凸顯數據價(jià)值

大數據的分析能夠對癥下藥嗎？如果不能形成規?；慕鉀Q方案，大數據的應用又該如何商業(yè)化？

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們的所言所行都在數據化，社交APP的聊天內容、淘寶上的訂單……個(gè)人的數據無(wú)處不在。

這些浩瀚如煙淼的數據如同未經(jīng)開(kāi)采的石油，雖然不能提供決策的直接信息，但是經(jīng)過(guò)加工處理后，它能產(chǎn)生一定的經(jīng)濟效益和價(jià)值。

尤其是那些高額度、低頻度、高復雜性的產(chǎn)品或者服務(wù)，譬如汽車(chē)、旅游、教育、投資等，通過(guò)大數據作出的決策將會(huì )大大降低行業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)成本和提升廣告溝通效率。

以近幾年的國內汽車(chē)行業(yè)為例，隨著(zhù)市場(chǎng)漸趨飽和，目前的現狀是汽車(chē)產(chǎn)能遠大于需求，在這樣的態(tài)勢下。行業(yè)內的游戲規則從跑馬圈地變?yōu)榱愫陀螒?。在總量恒定的情況下，誰(shuí)能搶到更多的市場(chǎng)份額，誰(shuí)就能笑到最后。

所以汽車(chē)廠(chǎng)商必須得轉變思路，換位思考，從消費者的視角去了解客戶(hù)的原始需求和競品在客戶(hù)心目中的地位。這其中大數據就扮演了至關(guān)重要的角色。

隨之而來(lái)的大數據需求也讓不少創(chuàng )業(yè)者看到了其中的機會(huì )，程杰和他的高科數聚就在這條賽道上狂奔著(zhù)。

天時(shí)地利人和的創(chuàng )業(yè)，高科數聚瞄準數據價(jià)值

程杰身上的標簽很多：美國密西根大學(xué)計算機人工智能專(zhuān)業(yè)博士、美國“亨利·福特技術(shù)獎”獲得者、貴陽(yáng)數谷數據治理研究中心專(zhuān)家委員……看起來(lái)完全不像我們傳統印象中的創(chuàng )業(yè)者，博士出身的他對于行業(yè)的一些頑疾總是能一針見(jiàn)血的點(diǎn)出，這也難怪演講結束后，會(huì )有一群人圍在他身邊不斷地拋出疑問(wèn)。

圖 | 高科數聚創(chuàng )始人程杰

程杰說(shuō)自己會(huì )在國內創(chuàng )業(yè)是因為天時(shí)地利人和。

“時(shí)間上國內的汽車(chē)行業(yè)正進(jìn)入市場(chǎng)飽和階段，因而在美國已經(jīng)業(yè)已成熟的許多大數據應用方案有了很強的需求；地利是因為在中國，政府正在全面推動(dòng)大數據發(fā)展，大數據的開(kāi)放應用和相關(guān)的宣傳普及為創(chuàng )業(yè)創(chuàng )新提供了良好的環(huán)境支持；第三是人和，國內投資人相信我們在美國多年積累的行業(yè)經(jīng)驗和人工智能、大數據技術(shù)，能夠在中國撒下種子開(kāi)花結果。”

談到對大數據應用的理解，程杰認為數據應用的難題其實(shí)不在于它的結構化和非結構化，服務(wù)器的多少和快慢，而在于很多企業(yè)沒(méi)有看到有意義、有價(jià)值的應用。這些企業(yè)除了在戰略上認識到大數據的重要性外，在人事部署、財務(wù)預算、資源準備和應用立項方面都相當滯后，尤其是汽車(chē)這樣的比較傳統的行業(yè)。

打個(gè)比方，在考慮購買(mǎi)高價(jià)復雜的產(chǎn)品或服務(wù)前，消費者會(huì )有大量的搜尋瀏覽研究比較的行為，但是這些行為所產(chǎn)生的數據需要有效的收集、整合、和分析到位。在程杰看來(lái)，這就涉及到一個(gè)大數據普及的問(wèn)題，“在產(chǎn)品、服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售互動(dòng)中加入更多采集數據的點(diǎn)，不僅是消費者體驗，也是服務(wù)上的需求。”

高科數聚也就是錨中了這點(diǎn)，他們從消費者大數據切入，選擇汽車(chē)、旅游這些“耐用品”消費市場(chǎng)，提供完整的大數據解決方案。

程杰還給大數據公司做了個(gè)簡(jiǎn)單的分類(lèi)，他認為主要有三種類(lèi)型的公司：一類(lèi)是數據源公司，專(zhuān)門(mén)管理、收集和提供各種類(lèi)型的大數據，譬如運營(yíng)商數據；第二類(lèi)是數據平臺技術(shù)服務(wù)商，他們負責數據的存儲管理，匹配整合，安全保護以及分布式處理等；第三類(lèi)公司是提供數據的應用服務(wù)，用數據解決現實(shí)中的決策難題。

而高科數聚無(wú)疑就是第三種，他們認為數據最關(guān)鍵的是要落地、變現、產(chǎn)生價(jià)值。

但矛盾的是，大數據的分析能夠對癥下藥嗎？如果不能形成規?；慕鉀Q方案，大數據的應用又該如何商業(yè)化？

因此高科數聚綜合他們以往的咨詢(xún)經(jīng)驗，建立了大數據應用解決方案的技術(shù)平臺。這其中最為典型的一個(gè)例子就是汽車(chē)銷(xiāo)售線(xiàn)索數據的轉化。

大數據、AI提高銷(xiāo)售線(xiàn)索轉化率

眾所周知，汽車(chē)廠(chǎng)商在投放廣告上一向財大氣粗，品牌宣發(fā)的考慮之外，廣告最終帶來(lái)的汽車(chē)消費線(xiàn)索的轉化其實(shí)很低。這里的線(xiàn)索轉化指的是從消費者留下買(mǎi)車(chē)意向到最終達到4S店完成買(mǎi)車(chē)的行為。

通常情況下，用戶(hù)一旦留下自己有買(mǎi)車(chē)的意向，很快就會(huì )接到4S店的銷(xiāo)售電話(huà)，問(wèn)你要不要買(mǎi)車(chē)。然而這種行為大多數情況下都被當做是一種廣告騷擾，基本上很難從其中獲得真正有效的用戶(hù)。

程杰舉了個(gè)例子，“國內的轉化率的話(huà)，100個(gè)線(xiàn)索里面平均轉化率是三個(gè)，我們服務(wù)的個(gè)別品牌，他們的轉化率少的可能只有0.4%。”

那么，轉化率如此之低意味著(zhù)99%的工作可能都是浪費的，我們又要如何提高轉化率呢？

高科數聚通過(guò)AI和大數據，盡量讓那些有意向的消費者畫(huà)像更加清晰，使得大海撈針變得更高效，提前預知哪些用戶(hù)是最有可能被轉化成功的。

換句話(huà)說(shuō)，大數據在其中扮演了兩個(gè)角色：一是提前抓住溝通的機會(huì )，二是提高溝通的效率。

最基本的方式包括匹配整合線(xiàn)索和運營(yíng)商的數據，通過(guò)一系列的機器學(xué)習模型處理好數據，在摒除敏感數據的基礎上，最大化的還原消費者個(gè)人特性畫(huà)像，最終對癥下藥。

具體措施比如話(huà)術(shù)的調整，通過(guò)大數據的分析，讓導購員在和消費者聊天的時(shí)候，能夠找到用戶(hù)的關(guān)注點(diǎn)，如果數據分析顯示用戶(hù)非常重視后備箱的空間，導購員在介紹的時(shí)候就能以此來(lái)找到共鳴點(diǎn)切入。

不過(guò)，程杰指出打電話(huà)本身是一個(gè)溝通效率低、交流頻帶窄的行為，所以需要使用智能客服機器人服務(wù)，這樣既能在反饋的過(guò)程中產(chǎn)生和搜集數據，同時(shí)更多的數據也會(huì )進(jìn)一步優(yōu)化和消費者溝通的效率。

關(guān)于數據確權和數據反饋的幾點(diǎn)思考

采訪(fǎng)的過(guò)程中，程杰再三強調數據本身的價(jià)值是有限的，最關(guān)鍵的是將消費者行為數據收集后，是否能夠通過(guò)分析和形成解決實(shí)際問(wèn)題的能力，能不能帶來(lái)一定的經(jīng)濟效益或者是社會(huì )效益，這也是數據的價(jià)值所在。

然而聯(lián)想到此前鬧得沸沸揚揚的大數據殺熟，以及Facebook的數據隱私泄露問(wèn)題，用戶(hù)現在的焦點(diǎn)更多的是從數據產(chǎn)生價(jià)值轉變?yōu)閿祿暮侠肀Ｗo和使用。

當時(shí)的時(shí)間節點(diǎn)下，區塊鏈就被描述成一劑良藥。區塊鏈幫助個(gè)人用戶(hù)數據確權，確保數據使用過(guò)程中的透明和安全。

但現實(shí)的技術(shù)并不能支撐這種理想化的解決方案：個(gè)人消費數據上鏈是個(gè)龐大的工作量，現有的底層技術(shù)也難以支撐如此大的交易量。

程杰也認為區塊鏈能夠帶來(lái)一定的變革，但不是現在。消費者的每個(gè)行為都能產(chǎn)生數據，而這些數據必然涉及到隱私，但數據本身只是一個(gè)記錄而已，它是中性的。“只要不用來(lái)歪門(mén)邪道，數據的價(jià)值是很大的，可以給商家更多了解消費者的渠道，也讓消費者得到更多智能的服務(wù)。”

除了數據的合理保護和使用之外，程杰提出數據反饋的重要性。在進(jìn)行大數據分析的時(shí)候，既要去偽存真，保證數據的精細度，同時(shí)也要在不斷的應用反饋中動(dòng)態(tài)調整策略。這個(gè)過(guò)程都得依靠AI和算法來(lái)實(shí)現。

“市場(chǎng)和消費者一直在變化，一旦一個(gè)模式成功了，可能也就意味著(zhù)這個(gè)模式快要作廢了，你得用前一步的數據去預測下一步的趨勢。”

結語(yǔ)：

大數據的應用僅僅有數據和技術(shù)是不夠的，還得要有生態(tài)，高科數聚在做的就是連接技術(shù)和應用的中介，從而促成整個(gè)生態(tài)的協(xié)調以及閉環(huán)發(fā)展，就像程杰所說(shuō)，能否解決實(shí)際問(wèn)題才是衡量數據價(jià)值的標準。

另外，程杰對于國內的大數據發(fā)展感觸頗深：在政府主動(dòng)擁抱大數據以及政策紅利的情況下，數據的開(kāi)放速度遠快于國外。所以對于高科數聚這樣的公司來(lái)說(shuō)，這是最好的時(shí)代。

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