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大数据也会让创新这个宝宝心里很苦

时间:2019-10-23 02:46来源:新闻
大数据在国内已经慢慢退烧了,只在电商等少数领域还保持着热度。几十年来,还没有哪个大数据故事的精彩程度能赶得上沃尔玛超市的“啤酒和尿片”。2012年淘宝说比基尼在新疆卖得

大数据在国内已经慢慢退烧了,只在电商等少数领域还保持着热度。几十年来,还没有哪个大数据故事的精彩程度能赶得上沃尔玛超市的“啤酒和尿片”。2012年淘宝说比基尼在新疆卖得最多,我不怎么相信,感觉马云就是想搞个大新闻,图样图森破。大数据激发创新的好故事少,让人心塞的故事就更少了。所以当我在外媒看到这篇文章时,忍不住要同大家分享。

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最近,在纽约的一次商界领袖大会上,我向听众们提了一个问题:“在过去一年中,你们在一位消费者家里待了多长时间?”3000位经理中只有两位举了手。那些没表示的,肚子里的话估计是这样的:“我为啥要那样做?我只需要打开电脑,就能看到永远不会结束的、对‘客户品牌感知’建立模型的一大串表格”。

当然,是这么回事。可是那和要你解释为何钟情于某人,你说因为Ta身高 5尺7寸、头发颜色匹配39134号色卡、有着令你着迷的手机号码最后四位,不是一样的吗?

商业活动变得越来越依靠大数据,来理解他们最重要的资产——客户的情绪。当大数据帮助公司在海量信息里窥探商业模式时,在洞悉客户需求与愿望最重要的方面,大数据能做的十分有限,这正逐步得到证实。

在量化中迷失

不久前,美国一家大银行就误解了发生的“退约”增长。“退约”是指客户开始移走资金、更新贷款,显露出可能即将撤离银行的其他迹象。面对这些迹象银行准备写信,请求客户们能够重新考虑。然而在寄出这些信件之前,经理们有了新奇发现。大数据揭示出“退约”的证据,可是并不能够解释原因。原来当时发生“退约”,并不是因为客户对银行不满意。真实的原因?居然是那部分客户在办离婚,转移资产有了合理的答案。

这家银行一直相信由最强大算法发现的相关关系,但却忽略了揭开谜底最关键的一点:藏匿于那些相关性之下的更小规模的关系。要想理解因果关系,银行经理就得理解我称之为的“小数据”。

(注:相关关系和因果关系并不像看上去那么难理解。我引用一个经典的例子。每年溺水儿童数和雪糕销量成明显的正相关的关系,即溺水儿童越多,雪糕也就卖的多。但是显然两者不存在因果关系,不能拿“因为……所以……”来连接。其背后隐藏的因果是:天气→溺水人数,天气→雪糕销量。)

讲真,理解相关-因果关系时的谬见算不上新鲜,不论我们采用什么分析方法都将一直存在。毕竟大数据压根儿就没承诺过会根除这个问题(更不用说解决所有的问题了),数据科学家比任何人更清楚分析工具的局限。然而麻烦在于,大数据最大的“成功”是让企业变得过于自信了,以至于忽视了就在鼻子底下的,关键性的有补偿平衡作用的“小数据”。

乐高的救赎之旅

2002年的乐高要破产了。多年来,这个标志性的玩具制造商被持续下降的销售额弄得焦头烂额。熊孩子们的趣味变了,更喜爱电玩不爱塑料块了。小朋友消费群体正在远离乐高的世界。

大数据来给乐高上课了;这是追求即时满足感的一代,未来的孩子不会再花时间玩渐进式的实物游戏了。于是在2003年,乐高受教了,并做出一个戏剧性的决定。乐高决定增大小小的组块的尺寸,变得如同硕大的建筑块一般。过去建造一座乐高城堡要花好多天,现在只要几小时,没准可用分钟计了。

出人意料地,这一原本被视为创新的举措事与愿违。到了2003年圣诞节,乐高惊呆了。十亿美元的销售额,对应的是2.4亿的营运损失,外带7.47亿债务,整个公司的命运已在悬崖边缘。

在这迅雷不及掩耳盗铃儿响叮当之时,乐高的一个团队决定横穿欧洲,到消费者家中走访。在拜访德国一个家庭时,乐高问一个11岁的男孩最自豪的是什么?那男孩指向一双他一直摆放在架子上的破旧的滑板鞋。小屁孩解释说,这双鞋可以证明他是这个小镇最棒的滑板小子。那鞋子一侧的磨损向小伙伴展示了他可以用完美的角度驾驭他的滑板。一步一步似爪牙,似魔鬼的步伐,摩擦, 摩擦,在这光滑的地上摩擦……这鞋子简直成了他的奖杯。

这个故事令人惊奇:这一次貌似无足轻重的消费者现场观察——企业研究员在大数据里寻找模式时无从提取的一件小数据,强调、指出、表明了只要孩子玩得开心,时间根本不在话下。只要有适当的诱因,他们仍然愿意花费几百个小时,去掌握一个滑板技巧,或者建造一座奇异的城堡。

不久之后乐高重新回到了公司的传统微小组块上,并且大幅度地增加了每个盒子里的组块数量。也就在这一时期,公司为乐高电影奠定了基础。这些举措最终证明是更有创新力的,为儿童游戏模式注入了全新的热情。乐高快速复兴了,10年后的今天,它是世界上最大的玩具制造商。

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小中见大

我不是大数据的唱衰者。相反,我坚定地相信,可以在相关关系和因果关系之间实现恰当的平衡,进而反思我们使用的方法。无论坐在办公室里吹着空调的分析师和数据挖掘工具多么智能,他们凭借海量数据测试出的抽象假说,必须放到外部真实世界里检验,并且往往是在一个小范围内(人力可及的)。

因为从现在到永远,最终是那些小数据,最明晰地表明“我们是谁”“我们要的是什么”,正如十多年前乐高经理们发现的,那一双后跟磨损的破旧滑板鞋向我们诉说的,摩擦,摩擦,似魔鬼的步伐。

The writer:Martin Lindstrom
http://www.fastcompany.com/3056771/lessons-learned/how-big-data-can-sideline-innovation

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