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《未来简史》:如何通过数据主义(Data-ism)深度了解用户

作者Yuval Noah Harari

《未来

简史》作者引见

作者Yuval Noah Harari是一位历史博士,第一本书《人类大历史》,《Homo Sapiens》得到了比尔盖茨 (BIll Gates)和马克扎克伯格(Mark Zuckerberg)的举荐

。《未来

简史》,《Homo Deus》是继此之后又一部作品,而这部作品得到了中国互联网大佬们的关注。傅盛(猎豹移动

的CEO)就是其中之一的一位粉丝,约请
了Harari教授参与
了2016年4月份的猎豹 Connect 大会。会上Harari教授谈论

了《未来

简史》,以及人工智能在未来

世界中将会扮演的角色。

《未来

简史》提出简单却有些令人心寒的论点:21世纪人性将由于
智能与认识
的分别

被改动
。我们曾经
制造了机器,包含处置
海量数据的网络,而它们能比我们更好地认识我们自己

的感受。谷歌搜索引擎自身

并没有个人想法或成见
,所以它不会在乎我们在搜索些什么。但是它能够

经过
处置
搜索行为比我们自己

更早地知道

我们想要什么。

在这篇书评中,我将把重点放在“数据主义”(Data-ism)上。它也是书中的另一个主题。由于大多数的企业没谷歌的数据垄断性资源,我将讨论非500强企业怎样
能够

采用数据主义去获取见解以及商业优势。我将在Harari教授的见地
的基础

上中止

一些延伸。由于我并不是一个哲学家或者历史学者,所以我将不讨论相关的哲学问题。

什么是数据主义?

之前,由于人类要将数据提取成信息和学问
,数据仅仅只是一系列脑力活动的第一步。而据Harari教授说,现往常
海量数据曾经
使信息提取变得异常艰难

。由此而看,只需

算法才干
中止

这种处置

固然

Harari教授对算法有着应有的尊崇
,他还是接着罗列
了一些数据处置
中非算法的机制。

  • 价钱
    机制:经过
    得知人们能否
    愿意支付,资源分配将变得可能(例如一个像伦敦一样的大城市该消费
    多少面包)
  • 证券买卖
    所:当政坛丑闻、自然灾害

    这样的事情发作
    的时分
    ,证券买卖
    所只需求
    大致15分钟的买卖
    时间就能够

    获知一个纽约时报的头条对大多数股票价钱
    的影响。

Harari教授接着指出了能够

推进
非算法的胜利

的四个办法

1. 增加“处置
器”(Processors)的数据量
。一个有着一百万投资人的证券买卖
所要比一个只需

一百人的实体市场有着更高的计算才干

2. 增加“处置
器”的种类

。不同的处置
器可能会用不同的方式去计算和剖析

数据,所以在单个系统中运用
不同种的处置
器或允许

以进步
系统的生机

和发明

力。一个农夫、祭司、医生之间的说话
或许将促成奇特想法的产生,而三个狩猎者之间的说话
就一定
如此了。

3. 增加“处置
器”之间的衔接
数据量
。假定

处置
器间的衔接
十分

缺乏
,那么仅仅增加处置
器的数据量
和种类

也就毫无意义了。十座城市相连的贸易网络无疑要比十座相互

隔离的城市带来更多经济、技术和社会的创新。

4.增强

衔接
“处置
器”传达信息的灵活

性。假定

数据无法传达、衔接
处置
器也就毫无用处

。 十所城市间单纯的道路修建终会在强盗

横行和专制
君主限制行动的状况

下沦为无用功。

这四个办法

有时分
相互

矛盾。随着处置
器数据量
和种类

的增加
,它们间自由

衔接
的难度也就越大。假定

要胜利

天时
用好这四个办法

,找到一个能处置

关键问题的折中均衡

点尤为重要。

可操作的数码见解

当你采用以上四个办法

来了解

团队怎样
能够

最有效地获取高质量的数码见解,它们能够

提供很多辅佐

。退一步说,假定

有着更多数据量
、同时也更多衔接
的“处置
器”能够

供我们应用
,我们应该最终会得到更高质的数码见解。所以,关于
脱颖而出的商业性移动

或网络app而言,到底什么是“处置
器”呢?

从最微观的层次上来说,这些“处置
器”就是你的用户——他们的反响

和行为都是宝贵

资源。Harari教授并不是第一个思索
依据

用户来获取见解的人,宜家(IKEA)的开创

人Ingvar Kamprad就喜欢坐在一个收银台后面察看

客户。当他被问到为什么这么做的时分
,他回答

道:“由于
这是最合算也是最有效率的调查了,由于
我能够

问每一个人他们选择和不选某个产品的缘由
。”

但你是在运营网站或移动

app的时分
,你没法也坐在一个收银台后面向他人

提问

。那么,为了获取宝贵

的见解,你的团队细致

能采用哪些步骤呢?下面就把这些步骤合成
到Harari教授的四种办法

中。

1. 增加”处置
器”的数据量

(1) 理论

应用

  • 记载
    一切
    数据:每个用户, 比如

    一个宜家店铺的顾客,是一个“处置
    器”,也是一个宝贵

    见解的来源。细致的数据是关键。用户层面上关于数码行为及买卖
    的记载
    是获取见解的基础

(2) 怎样
重要

  • 举例说,当运用
    Google Analytics或友盟这样免费的数码剖析

    工具时,它们通常用抽样,但这个办法

    会由于
    一些并不具有代表性的武断规则(比如

    每月的前5000名用户)而招致
    目的
    用户的过滤/转换率剖析

    呈现
    倾向

  • 假定

    非得抽样,那么你应该自己

    注明抽样规则,而不是让供给

    商替你支配。

2.?增加“处置
器”的种类

(1) 理论

应用

  • 群体剖析

    :分辨出一些用户间的共同特征和共同数码行为,以便将他们分割进不同的群体。一片大致
    的数据不太好操作,而群体剖析

    就有助于在各个群体的兴奋点上集中肉体

  • 了解

    用户心情
    :数据较难形容用户能否
    激动

    或失望

    。但经过
    跟踪应用内的社交媒体达人,你能够

    了解

    他们分享前的行为,更好了解

    那时的心情

(2) 怎样
重要

  • 除了在最有价值的顾客上集中肉体

    外,了解

    用户在促销活动时的破费

    也有助于发掘

    升级

    机遇

  • 举例说,希拉里(Hillary Clinton)的团队在2016年的美国大选应用
    数据的力气
    找到潜在支持者的最终
    一票。但特朗普(Donald Trump)不时

    脱颖而出。他经过
    有力的竞选主题,而不是大数据所产生的精确

    推行
    (micro-targeting)。这些主题让美国选民较激动

    ,在社交媒体转发他的Twier帖子。可见心情
    是十分

    宝贵

    而难以经过
    大数据权衡
    的指标。

3. 增加“处置
器”之间的衔接
数据量

(1) 理论

应用

  • 线上和线下数据的汇合

    :许多企业在线上和线下中止

    采购
    (比如

    一个实体店里的二维码宣传)

(2) 怎样
重要

  • 线下的市场活动能够

    增强

    网络营销的有效性:“七的定律(Rule of Seven)”的重要规范

    。这个概念很简单:一个普通消费者只需

    在接触到一个品牌的信息七次的时分
    才会消费。用线上和线下的指标来测评不同的通道以及更有效地接触目的
    用户。

4. 增强

衔接
“处置
器”传达信息的灵活

(1) 理论

应用

  • 获取见解的途径不时
    地在改动
    :企业采集、管理和数据剖析

    的方式将在5年后有所不同。为了在不时
    的变化中与时俱进,一个可提供数据采集、可视化和剖析

    的开放式技术构架是良策。

(2) 怎样
重要

  • 软件工具和用户喜好

    不时
    地在更新,但是市场原理并不会改动
    。因而

    ,企业们需求
    控制
    原始数据的存取和汇合

    不同平台上的数据。

算法并不是处置

一切
问题的良药

Harari教授以为
算法能够

复制这些生活中所见到的复杂、自我调理
的机制。但是
,这些算法只能强调关联性,却不能通知
我们为什么用户这样行动。处置

这类“为什么”问题会为移动

app及网站提供了最庞大

的商业价值。

与其在大数据技术上中止

大量投资来获取或有或无商业用处

的关联性方面的信息,我以为
不如向宜家的开创

人Ingvar Kamprad学习和参考Harari教授的四个办法

。这能更好地获知你团队的数据剖析

构架该怎样
才干
更集中于找寻“为什么”的要素

作者引见

陈俊勋是Countly的中国与亚太区的市场经理。Countly 代表一种新类型的互动协作技术,从而为技术型和非技术型利益相关者提供一条求知和创新之路。Countly树立
了一个开放源的Web和移动

处置

计划

,允许公司控制
自己

的数据,回答

针对售后需求的问题。因而

,Countly 的格言相当简单,“赢在定制” 。假定

你有意向分享自己

公司在数据剖析

的不平凡之路,欢送

随时联络
Countly(hello@count.ly)。

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