雙11背後操作的秘密:了解數據應用,掌握消費者狀況
雙11背後操作的秘密:了解數據應用,掌握消費者狀況

本文摘自:《雙11:全球最大狂歡購物節,第一手操作大揭密》,遠流出版

有沒有想過,網路技術為什麼會為我們的生活帶來那麼大的變化?

網路技術其實就是一種資訊傳遞的技術進步,它讓全球的人與人之間得以即時產生、即時共用的資訊,讓訊息傳遞突破時空限制,擺脫因為傳輸介面的流動性差而帶來的傳播障礙,它讓每個人都能以更快速度獲得更多資訊,同時也打破了原本因為資訊壁壘而產生的很多行業門檻。它正在逐漸拉平所有人的機會,因為早晚有一天,所有人將實現面對所有人的願望。

網路對資訊傳播的影響,我們可以透過寫書、出書、寫文章這件事的變化清楚地了解。在文字產生之前,人們主要透過兩種方式來講述經驗和故事,一種是在各種器皿和洞穴(墳墓)的牆壁上刻刻畫畫,另一種則是口耳相傳。然而,仍有大量的故事因為當時資訊傳遞的斷裂而流失,或者根本無從查找考證。然後文字產生了,但是因為把字寫下來的成本很高,認字讀書成為非常奢侈的事,人們根本沒有充裕的資源和精力用文字來表現故事、傳情達意。因此,直到人們發明了造紙術和印刷術,才出現各種文學形式,以及各類型的圖書。後來,隨著印刷成本不斷降低,出版業才開始發展。不過因為資訊的生產成本依然較高,傳播範圍依然有限,所以寫書的門檻依舊很高,作家們都要熬很多年寫出真正的傳世之作,才能透過很長時間的傳播到達喜愛它的讀者,才能收回對價。

而在網路出現後,上一刻這個世界上某個角落發生的事情,下一刻就有可能被人寫出來或編到故事裡;上一刻寫完的東西在網路上一發表,下一刻全世界的人都有可能看到;上一刻剛剛發到網路上的文章,下一刻作者就能直接看到所有人的回饋,知道自己寫的東西是否受歡迎。生產的成本變得很低,傳播的速度變得很快,這使得但凡識字、凡會組織語言的人,都可以敲擊鍵盤寫出東西,每個人都有生產資訊給別人看的機會。於是我們看到了「網路文學」,看到了「自媒體大號」,看到了每天在朋友圈裡激起一波又一波的熱門觀點。

資訊生產的成本和傳播的成本都變低了,很多人都說這就是「資訊爆炸」的成因。也有人說,因為網路,我們開始更常關注碎片資訊,網路上的碎片資訊品質參差不齊,內容愈來愈差,導致我們變得愈來愈笨、愈來愈浮躁,而且愈來愈不去追求對知識的深入理解和積累。對此,我並不同意。資訊的廣泛傳播,會使資訊類型和資訊數量在絕對值上比以往多得多。最直接的效果應該是會讓人們所了解的事物類型更豐富,使人們的眼界更開闊。舉個例子,我母親上網購物之前,她並不知道這個世界還有掃地機器人這種東西,在她用微信朋友圈之前,也不知道創業公司融資是怎麼一回事,而現在,她都已經了解了。

事實上,資訊確實愈來愈多了,我們該如何利用愈來愈複雜、變化愈來愈快的資訊環境,尤其是在商業應用領域,這個問題變得愈來愈重要。

把數據當做生產要素

數據就是資訊。網路加快了資訊傳遞的速度,也就是說,數據產生和傳遞的速度正在不斷加快。

數據對於商業體的作用,其實並不需要網路來強調,從商業誕生的那一天起,數據的獲取和流動就開始了,只是在沒有資訊技術支撐時,商務人士直接接觸到有用數據的可能性非常小,因為僅僅一個數據蒐集環節的成本就讓很多商家負擔不起。比如,以前經常服務於快速消費品牌的著名市場調查研究公司AC尼爾森,要使用大量的賣場監測和到府調查研究,才能掌握到比較有效的數據樣本,才能對品牌的市場占有率及消費者購買傾向進行分析。網路讓資料蒐集過程的代價變低,因為網路業務結構的原始狀態就是把事物以「數據的表現方式」反映到網路上進行連結,所以網路數據基本都是結構化的,大大降低了數據分析和應用工作的成本。

從市場回收來的數據若能得到及時和準確的應用,下一個階段的市場策略就可以得到恰當的調整,使市場收益得到更好的保證;從供應鏈各個環節積累下來的數據,如果能得到有效的整合,就可能使供應鏈各環節的組織和協作產生更大的效益,形成更靈活的周轉方式,從而降低生產成本。數據是可以被活用在從生產到通路再到零售的整個商業鏈的每一個環節當中。在每一個應用過程中,它不是可以幫助提升效率,就是可以幫助降低風險;它所帶來的實效與價值,和先進的生產技術或機器、有經驗的生產者或經營者是一樣的。

因此,數據也是一項非常重要的生產要素。資訊技術和網路時代,讓數據及時參與生產過程,在現實中變成有實現的可能。

網路時代的數據建設

雙十一之所以能為幾億的消費者同時提供網購服務,並在短時間內調配眾多社會資源來支持那麼大規模消費的產生和運轉,是因為雙十一對阿里系以電商核心業務為中心的大數據進行了一定程度的應用。作為大平台,阿里巴巴要為雙十一這樣基於其上的商業應用提供足夠的支撐,必須在底層做到良好的建設。

光是討論如何建設阿里巴巴的資料底層,並沒有什麼意義,一則因為有更專業的人在別的書裡談過,二則阿里巴巴是一個超級大平台,它的資料建設方式並不一定適用於每個人,在此僅提及幾點值得學習和參照的地方。

網路業務,無論是工具還是平台,或者是一種垂直的專門應用,都是以和用戶互動的形式開始。只要有和用戶交互的過程,就會產生資料。有些業務模式在資料方面做得不錯,發展到一定階段之後又展現出很好的資料潛力,而另一些在這個方面有所缺失的業務模式,很重要的原因就是沒有做到對資料的主動蒐集。

以前中國有句老話叫做「好記性不如爛筆頭」,但用筆能記下來的數據,數量仍然非常有限,使用難度仍然很高。訊息技術的一個很重要的好處是,記錄數據的成本變得很低,儲存數據的量和時長都被增大。可以說,透過以往的數據積累去分析趨勢和變化,甚至藉由機器對過往數據進行學習而產出一些智慧化的應用等,都是網路時代數據應用的天然優勢。

此外,還有一個優勢也是我們不能忽略的,那就是數據的即時性。

相信很多人都留意到了,當我們打開「滴滴出行」的App準備叫車時,頁面上會即時顯示附近有多少輛計程車、多少輛快車(類似Uber所使用的車),這可以讓我們非常容易了解到自己所在位置是否容易叫到車。同樣地,百度地圖導航和高德地圖導航也都能做到;按照即時路況,在地圖上顯示前方道路是否壅塞,並以不同的顏色標示出來,以供駕駛人自行選擇路線。

對於零售,將即時數據與零售場景進行配對也具有很高的價值。比如二○一五年雙十一當天後半場時,天貓就根據前半場消費者的購物情況,對推送給每個人的商品都進行了調整。已經購買的就降低展現優先順序,某個瀏覽過多次卻還沒下單的品類則提高推薦和展現的優先順序,這對於提高雙十一整體成交量非常有幫助。當然,對於商家進行行銷來說,即時資料配對推送,也具有極大意義。

最後一點可能是最難做到的,但十分關鍵,即要注意數據對外的流通性。曾有專門為天貓平台上的品牌商提供數據服務的服務商向阿里巴巴提出,它們在為某個戶外品牌進行數據服務時,非常希望能和微博的數據進行交叉比對,比如透過用戶配對,找到在微博分享旅行照片的各種戶外愛好者,並找出他們最喜愛的戶外品牌,透過比對喜歡登山和垂釣的人,發現他們對戶外服裝品牌的偏好是否存在明顯的區別等。但因為在天貓、淘寶和微博的登錄帳號之間找不到對應,因此兩邊都成了孤立的數據,沒辦法相互參照和比對,更沒辦法發現兩邊數據在交流後可能會產生的「化學反應」。

在這方面,大多數網路企業都沒有做得很好,大家都在考慮自己的數據安全和數據資產。阿里系的電商業務是世界上用戶規模最大的網購平台,從底層服務到前端市場配套,用戶服務類型齊全,數據的內迴圈規模已經很大,所以也就不急著對外流通。唯一流通的方式就是開放部分數據介面,提供商家和數據服務商使用,使用方式也是外部使用方把使用方式(數據演算)導入資料庫,運算得出結果後,外部使用方即可透過介面得到結果回饋。這種流通方式其實是單向的,外部使用方對數據的應用方式、結果、迭代等行為,也都以數據形式被記錄和儲存在阿里巴巴的數據體系內,但外部使用方不能得到阿里巴巴數據系統的數據交換或數據行為互動。

數據要真正成為生產要素,就必須在一個能流通的環境內流轉起來。個人認為,大數據只有在實現高度流通之後,才會真正顯現出驚人的價值。

了解數據應用,掌握改善時機

大數據其實是一個對大多數商業個體沒什麼用的概念,只有像天貓、淘寶這種大平台或像微信這種巨型工具,去談大數據才有意義。因為對它們來說,除了自己應用數據來提升自營業務的成績之外,很重要的是要如何將數據分享給外部使用,從而謀求更大的數據價值。比如微信透過人群數據,在朋友圈推送廣告;或者阿里巴巴透過數據演算,將商品推送給消費者以提升交易轉換。

對品牌商、商家來說,更重要的是,知道數據能為自己帶來什麼實際效用。比如可以在行銷上幫忙鎖定推廣目標,節省廣告成本;或者透過數據分析,發現自己在某方面的服務未跟上競爭對手的腳步,影響了前一階段的銷售額,藉由數據找到問題的關鍵,以免貽誤改善時機。

對網路企業來說,做一個App最重要的也是要知道數據能為自己解決什麼問題,比如App的變現途徑主要是廣告,那麼對這家網路公司來說,了解自己的用戶群體及其偏好就非常重要。因為只有盡量做到讓App裡的廣告不招人煩,才能保持變現通道的長期暢通和活力。於是,從前端用戶互動蒐集資料開始,到後端自己建設合理的資料庫,再到和廣告模式相互貫通,數據工作脫離不了這幾個方面。

這些工作必須基於具體的數據應用場景而促發,不一定非得和「大數據」搭上邊,只要所做的符合網路數據特徵,滿足數據工作的要求即可。

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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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一天一AI PRO上線!6組專家工作流,讓ChatGPT、Claude不再每次從頭教

AI又唱反調?每月10分鐘做記憶健檢,4招讓ChatGPT、Claude認得現在的你

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