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驅(qū)動個性推薦的是亞馬遜不斷演進(jìn)的采購圖譜,即現(xiàn)實中“實體要素”——客戶、產(chǎn)品、采購、活動和店址等一切店鋪信息——以及這些要素之間關(guān)系性的數(shù)字化呈現(xiàn)。亞馬遜的采購圖譜將購買歷史與網(wǎng)站瀏覽情況、Prime Video觀看情況、亞馬遜音樂收聽情況和來自Alexa設(shè)備的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來,算法使用協(xié)同過濾,結(jié)合多樣性(推薦商品的相異程度)、意外性(推薦商品的驚人程度)和新奇性(新鮮程度)等要素,生成世界上最復(fù)雜的推薦。憑借豐富的數(shù)據(jù)和行業(yè)領(lǐng)先的個性化推薦,亞馬遜現(xiàn)在占有美國電商市場的40%,跟得最緊的對手沃爾瑪市場份額僅為7%。為了與亞馬遜競爭,谷歌于2021年4月宣布推出購物圖譜(Shopping Graph),一個在用戶搜索時推薦商品的AI模型。每天用谷歌搜索商品的人超過10億,購物圖像將他們與全網(wǎng)幾百萬商家超過240億商品列表聯(lián)系起來。這個模型的基礎(chǔ)是谷歌絕無僅有的知識圖譜(Knowledge Graph),在廣闊的網(wǎng)絡(luò)中捕捉關(guān)于實體及其相互關(guān)系的信息,包括來自安卓系統(tǒng)、聲音及圖像搜索、谷歌瀏覽器Chrome擴(kuò)展、谷歌助手、谷歌郵箱、谷歌照片、谷歌地圖、YouTube、谷歌云服務(wù)和谷歌支付的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。谷歌購物圖譜讓170萬商家運用簡單卻相通的工具在谷歌上展示相關(guān)商品,谷歌可以應(yīng)對亞馬遜的挑戰(zhàn)。像亞馬遜和谷歌這樣的數(shù)據(jù)圖譜,依賴產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)(即用戶使用平臺或產(chǎn)品時產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù))把握企業(yè)及其客戶之間的聯(lián)系和關(guān)系。數(shù)據(jù)圖譜的概念源于社交網(wǎng)絡(luò)與圖形理論,該理論將社交圖譜定義為人與人之間聯(lián)系和關(guān)系的呈現(xiàn),如朋友、同事、上司等,每個人被呈現(xiàn)為一個節(jié)點,關(guān)系則是點與點間的連接。這個概念出自社會心理學(xué)家斯坦利·米爾格拉姆(Stanley Milgram)的著作,過去二十年來,這一概念為分析組織、行業(yè)、市場和社會的結(jié)構(gòu)與動態(tài)提供了實用的透鏡。2007年,F(xiàn)acebook推出同名社交平臺,讓開發(fā)者打造應(yīng)用程序整合進(jìn)網(wǎng)站信息流和人際關(guān)系連接,使得數(shù)字化社交圖譜流行起來。領(lǐng)先的科技公司運用數(shù)據(jù)圖譜提供個性化推薦、升級產(chǎn)品、優(yōu)化廣告等等。最成功的例子,如亞馬遜的采購圖譜、谷歌的搜索圖譜、Facebook的社交圖譜、奈飛的電影圖譜、Spotify的音樂圖譜、Airbnb的旅游圖譜、優(yōu)步的出行圖譜和領(lǐng)英的職業(yè)圖譜,利用不斷收集的用戶使用數(shù)據(jù),加上獨有的算法,從產(chǎn)品開發(fā)到用戶體驗等各方面甩開了競爭對手。本文討論企業(yè)如何借鑒數(shù)據(jù)圖譜領(lǐng)先企業(yè)的方法,打造新的競爭優(yōu)勢。數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)要了解數(shù)據(jù)圖譜,首先要了解數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),即用戶使用產(chǎn)品或服務(wù)時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)讓這項產(chǎn)品或服務(wù)對于其他用戶更有價值的效應(yīng)。不同于價值隨著更多用戶加入而增長的直接網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)(如Facebook和領(lǐng)英),數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)不需要增加用戶數(shù)量來提升網(wǎng)絡(luò)價值,而是已有用戶持續(xù)使用、產(chǎn)生更加廣泛深入的使用數(shù)據(jù),讓算法能夠產(chǎn)出不斷完善的結(jié)果。舉例來說,谷歌每年的兩萬億次搜索,幫助谷歌公司充實知識圖譜,改進(jìn)搜索引擎,為用戶提供更好的搜索結(jié)果。而如果用戶不再使用平臺,平臺服務(wù)質(zhì)量的改善就會陷入停滯,不再那么有幫助。數(shù)據(jù)圖譜不是靜止不變的,反映的不是某一時間點的數(shù)據(jù),而是數(shù)據(jù)科學(xué)家所說的動態(tài)數(shù)據(jù)。這是無法手動繪制數(shù)據(jù)圖譜的部分原因。必須利用技術(shù),才能實時收集和解讀一家公司的產(chǎn)品在全世界消費者使用中產(chǎn)生的幾百萬份數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)圖譜成功要素數(shù)據(jù)圖譜領(lǐng)先企業(yè)收集用戶行為數(shù)據(jù),并迅速用于改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)的各個方面。這些公司不停地修改為產(chǎn)品數(shù)據(jù)分類和標(biāo)記的方法,尋找實體間的關(guān)系,以便算法更好地歸類并提供個性化推薦。公司還不斷更新算法,以最新、最相關(guān)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)生成個性化推薦,協(xié)助吸引客戶。下面看看成功運用數(shù)據(jù)圖譜的企業(yè)有哪些關(guān)鍵行為。快速廣泛學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)圖譜抓取的是個人的生活、工作、娛樂、學(xué)習(xí)、收聽、社交、觀看、交易、出行、消費等等一切可以與商業(yè)聯(lián)系在一起的活動情況。數(shù)字化讓公司得以廣泛、透徹、迅速地觀察和整理這些方面的客戶數(shù)據(jù)。例如Facebook的社交圖譜,每時每刻分析28億人及其社交活動的數(shù)據(jù):他們在做什么、與誰成為好友和解除好友、去了哪里、在討論什么品牌、在看什么電影、在聽什么音樂等等。領(lǐng)英的職業(yè)圖譜實時抓取供職于5000萬家公司、參與9萬多家教育機(jī)構(gòu)課程的7.74億專業(yè)人士如何回應(yīng)招聘信息、更新狀態(tài)、使用直播視頻。此外,職業(yè)圖譜還根據(jù)用戶技能等其他要素,為用戶提供有針對性的廣告、學(xué)習(xí)建議、新聞推送以及更多信息?,F(xiàn)在領(lǐng)英是微軟子公司,被納入微軟的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng),得以創(chuàng)造更有活力的數(shù)據(jù)圖譜。傳統(tǒng)企業(yè)的用戶數(shù)據(jù)各自獨立儲存在不同職能部門的數(shù)據(jù)庫。為了獲取數(shù)字優(yōu)勢,企業(yè)必須將數(shù)據(jù)組織成交互圖譜,可運用算法分析,生成洞察并為每一位客戶提供個性化價值。用數(shù)據(jù)圖譜豐富產(chǎn)品線。在數(shù)據(jù)圖譜方面領(lǐng)先的企業(yè)用購物、出行或搜索等一系列跨領(lǐng)域的概念,將專業(yè)知識整理為可由機(jī)器識別的圖譜格式。例如Airbnb的出行圖譜,給出了700多萬住宅的清單,打上屬性(所在城市、地標(biāo)、活動等)、特征(顧客評價和營業(yè)時間等)和彼此間關(guān)系的標(biāo)簽,生成更高級的推薦,不僅推薦出租屋,還可以推薦最佳晚餐場所和游覽景點的最佳時間。這種擴(kuò)大產(chǎn)品范圍的能力讓Airbnb為顧客提供優(yōu)于傳統(tǒng)酒店的服務(wù),后者的數(shù)據(jù)被分別儲存于彼此孤立的部門(訂房部負(fù)責(zé)預(yù)訂房間、禮賓部負(fù)責(zé)推薦參觀、療養(yǎng)部負(fù)責(zé)預(yù)約按摩,等等)。同樣,奈飛也不斷改善影視作品在7.5萬個細(xì)分類別下呈現(xiàn)和分類的方式,Spotify的音樂和電臺節(jié)目亦然。在關(guān)鍵時刻贏得客戶。2001年,奈飛有45.6萬用戶,給出的推薦中只有2%被選擇。2020年這個比例提升到80%,奈飛訂閱用戶超過了2億。奈飛運用電影圖譜,把握住了贏得用戶的“關(guān)鍵時刻”:90秒至2分鐘的窗口期,觀眾會在這段時間里決定是在奈飛上觀看影視作品還是轉(zhuǎn)向其他網(wǎng)站。奈飛根據(jù)算法對首頁進(jìn)行定制化和更新,持續(xù)為每一位訂閱用戶提供個性化推薦。至2015年,奈飛每年憑借個性化推薦引擎避免的訂閱取消量價值超過10億美元。Facebook為了在關(guān)鍵時刻獲勝,對30億用戶分別進(jìn)行了近乎實時的個性化社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容對照測試。推送內(nèi)容之前,F(xiàn)acebook會在待推送清單中篩選,根據(jù)用戶過往行為規(guī)律,將范圍縮小至約500篇該用戶可能關(guān)心的內(nèi)容。隨后Facebook會用專有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為這些內(nèi)容打分并排序,再按媒體類型整理,如文本、照片、音頻和帶有廣告的視頻等。雖然許多公司號稱是以客戶為中心,但能像領(lǐng)先企業(yè)一樣善加運用數(shù)據(jù)圖譜和算法的卻很少。想一想:你的公司是否用AI算法為客戶提供不斷改善的產(chǎn)品,讓他們不會轉(zhuǎn)向其他公司?開始行動若想與數(shù)據(jù)圖譜領(lǐng)先企業(yè)抗衡,必須明白一件事:戰(zhàn)略成功不只取決于是否擁有大量信息,還要實時收集相關(guān)的產(chǎn)品使用數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)并打造優(yōu)勢。如果能觀察到更多用戶與產(chǎn)品的互動,企業(yè)就能獲得更豐富的數(shù)據(jù);將更多產(chǎn)品賣給更加多樣的用戶群體,就能累積更為多樣的數(shù)據(jù),協(xié)助實現(xiàn)產(chǎn)品差異化。不善用數(shù)據(jù)圖譜的公司可參考以下改進(jìn)建議:1. 制定數(shù)據(jù)圖譜戰(zhàn)略。首先要讓了解行業(yè)的高管與數(shù)據(jù)科學(xué)家配合,在概念上構(gòu)建數(shù)據(jù)圖譜,考察未來走向并思考可能的商業(yè)影響。很多資源沒有亞馬遜或奈飛那么豐富的公司已經(jīng)做到了這一點。例如2010年一名商學(xué)院學(xué)生創(chuàng)立的個性化時尚服務(wù)公司Stitch Fix,現(xiàn)在市值超過16億美元,在很大程度上是因為其時尚圖譜。思考本公司擁有的數(shù)據(jù)能否提供獨特的優(yōu)勢。你或許有專有的數(shù)據(jù)收集法,能夠獲取其他企業(yè)無法獲得的詳細(xì)信息。也許你在數(shù)據(jù)深度和廣度上有優(yōu)勢,并且可以從合作伙伴那里得到互補(bǔ)性的數(shù)據(jù)。你的流動數(shù)據(jù)(相對于競爭對手用于批量處理的零散數(shù)據(jù))速度可能更快。想一想能否通過收購(如微軟收購領(lǐng)英和動視)和結(jié)盟(如谷歌與Shopify合作)提升本公司的數(shù)據(jù)范圍、深度和速度。2. 建立專有算法。獨立進(jìn)行不同類型的分析已經(jīng)不夠了。數(shù)據(jù)圖譜領(lǐng)先企業(yè)運用專有算法,在總的框架下進(jìn)行描述性分析(“發(fā)生了什么?”)、診斷性分析(“為什么發(fā)生?”)、預(yù)測性分析(“會發(fā)生什么?”)和規(guī)范性分析(“應(yīng)該發(fā)生什么?”)。你的數(shù)據(jù)圖譜基礎(chǔ)設(shè)施可以從用于分析靜止數(shù)據(jù)(批量處理、獨立分析)的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)為分析不斷變化的實時數(shù)據(jù)。要參考行業(yè)中其他企業(yè)和同類其他算法。舉例來說,如果你的成功指標(biāo)是客戶接受推薦的程度,你的推薦引擎與奈飛、Spotify和亞馬遜等領(lǐng)先企業(yè)相比起來表現(xiàn)如何?3. 建立信賴。管理客戶數(shù)據(jù)責(zé)任重大。大部分客戶將計算機(jī)、算法和機(jī)器學(xué)習(xí)看作復(fù)雜的黑匣子,很多人覺得數(shù)字化公司利用乃至濫用自己的個人數(shù)據(jù)大發(fā)橫財。企業(yè)必須以能夠獲得信賴的方式使用算法,而且必須獲得收集和分析數(shù)據(jù)的許可并提供價值。用消費者可以理解的語言解釋你們公司要用數(shù)據(jù)做什么。如果消費者感到個人數(shù)據(jù)被濫用,就會對公司失去信任。企業(yè)不僅要在技術(shù)方面投入資源,還要以消費者能夠理解和接受的方式做出解釋。客戶越來越期待能增進(jìn)對數(shù)字化產(chǎn)品的了解,以及由AI支持的服務(wù)如何實現(xiàn),各國要求企業(yè)在當(dāng)?shù)胤上拗苾?nèi)使用數(shù)據(jù)。4. 組織升級。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須部署必要的資源,升級技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施,達(dá)到數(shù)據(jù)圖譜的要求。必須聘請在數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)兩方面都具備廣泛、深入知識的人才。必須將數(shù)據(jù)組織視為連接企業(yè)各部分的結(jié)締組織,認(rèn)識到現(xiàn)代組織必須妥善應(yīng)對兩個相互沖突的強(qiáng)力派別:一派相信數(shù)據(jù)和算法具備強(qiáng)大的解決問題能力,另一派則不相信。雙方的矛盾正是現(xiàn)代組織運營文化的一大特色:如奈飛CEO里德·黑斯廷斯(Reed Hastings)平衡硅谷對分析的重視和好萊塢對創(chuàng)意的重視。5. 通過數(shù)據(jù)圖譜獲取利潤。構(gòu)建數(shù)據(jù)圖譜用于支持和制定戰(zhàn)略,表明價值不僅在于產(chǎn)品設(shè)計和制造,還在于如何為客戶解決具體問題。數(shù)據(jù)圖譜提供的洞察,會幫助你選擇最合適的盈利機(jī)制,規(guī)劃從數(shù)據(jù)到商業(yè)成果的清晰路徑。你可以用基于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的個性化推薦保住目前的收入和利潤,如奈飛利用實時數(shù)據(jù)提升用戶保留率;也可以利用數(shù)據(jù)圖譜制定更加完善的方式,爭取新的價值來源,拓寬收入和利潤流,如蘋果進(jìn)軍信用卡、電視和醫(yī)療行業(yè);還可以反擊市場中已經(jīng)掌握了數(shù)據(jù)圖譜的競爭對手,如迪士尼以Disney+成功進(jìn)入流媒體行業(yè)。重塑優(yōu)勢麥當(dāng)勞不斷增加的“已經(jīng)賣出x億份”宣言,已經(jīng)讓我們看到了數(shù)據(jù)圖譜的跡象。不過追蹤每天、每月或每年賣出了多少漢堡只是過去的遺跡。數(shù)據(jù)圖譜領(lǐng)先企業(yè)不再重點關(guān)注這種絕對的數(shù)字,而是提問:我們是否擁有關(guān)于每位消費者在何處、何時購買漢堡的數(shù)據(jù)?消費者搭配漢堡的飲品是什么?購買漢堡前后做了什么?我們的顧客是怎樣的人,年齡、收入、所在地、偏好、生活方式等各方面如何?我們?nèi)绾胃玫貪M足顧客需求,讓顧客在我們這里消費更多,并且感到物有所值、不斷回購?數(shù)據(jù)圖譜會重塑每一個領(lǐng)域的競爭,速度之快超過大多數(shù)人的預(yù)想。每家企業(yè)都應(yīng)當(dāng)超越利用數(shù)據(jù)改善運營效率的訴求,認(rèn)識到數(shù)據(jù)圖譜的競爭優(yōu)勢。高層領(lǐng)導(dǎo)者必須投資升級數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,實時、全面地了解消費者與本公司產(chǎn)品及服務(wù)交互的情況。有了這個結(jié)構(gòu),就能制定出獨特的方案解決客戶的問題。維賈伊·戈文達(dá)拉揚(Vijay Govindarajan) 文卡特·卡特拉曼(N. Venkat Venkatraman)| 文蔣薈蓉|譯 牛文靜|校 時青靖|編輯
數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)
數(shù)據(jù)圖譜成功要素
開始行動
重塑優(yōu)勢
維賈伊·戈文達(dá)拉揚(Vijay Govindarajan) 文卡特·卡特拉曼(N. Venkat Venkatraman)| 文
蔣薈蓉|譯 牛文靜|校 時青靖|編輯