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　　7月20日電 --時趣首席科學家王緒剛近日發(fā)表文章《算法經(jīng)濟距離我們有多遠，有多近》，以下為全文：

　　隨著人工智能的迅速成長，人類在興奮于科技發(fā)展的同時也會杞人憂天的幻想機器人對人類的威脅，AlphaGO 完勝李世石的時候甚至出現(xiàn)“不怕機器人贏，就怕機器人考慮到未來族群的長遠發(fā)展不想贏”的有趣想法，雖不知機器人占領(lǐng)地球這樣遙遠的事情此生能否看到，但利用智能算法優(yōu)化經(jīng)濟行為的先進模式卻已然在身邊發(fā)生著。

　　Intel 預測，到2020年，世界各地將有超過500億個連接設備和“物”運作;而面對如此龐大的連接及產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)時，最大的障礙是將所有的數(shù)據(jù)賦予含義，這不得不使問題重點從數(shù)據(jù)切換到算法，以期望能夠利用隱藏在龐大數(shù)據(jù)里的信息價值。Intel 提出“Algorithm Economy”算法經(jīng)濟，意思是數(shù)據(jù)成為社會、企業(yè)和個人已經(jīng)無法忽視的資產(chǎn)時，算法是這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)估價及交換的載體，這將會推動一些有意思的新的經(jīng)濟模式產(chǎn)生。

　　其實早在上世紀初，曾被譽為臺灣“經(jīng)營之神”的王永慶，事業(yè)的開端以賣米為生，在把大米送到人家的時候，會記下米缸大小以及家庭人口多少，以便估算下次送米日期。有了這些客戶資料，王永慶總是能及時送米到各家各戶。這種方式就是最典型的復購算法來提升銷量，也是智能營銷的雛形。

　　數(shù)據(jù)算法

　　算法經(jīng)濟的利用貫穿用戶整個生命周期：

　　個性化廣告：

　　基于算法對歷史數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可提取出用戶特征，實現(xiàn)更精準的廣告投放。所以我們越來越多的在微博、新聞網(wǎng)站、APP 等廣告位看到更吸引人的產(chǎn)品廣告，越貼近用戶需求，點擊的欲望就越強烈，企業(yè)引流效果就越高。

　　個性化著陸頁：

　　根據(jù)客戶來源和輸入的搜索關(guān)鍵詞，頁面在顯示的時候自動呈現(xiàn)個性化的產(chǎn)品展示。所以在百度搜索隆鼻進入美容網(wǎng)站的客戶看到的首先是隆鼻相關(guān)介紹，而在網(wǎng)站首頁搜索敞篷跑車進入跑車頁面的客戶會首先見到敞篷跑車的介紹。

　　個性化推薦：

　　通過算法對用戶歷史數(shù)據(jù)、實時行為數(shù)據(jù)的分析，給出最貼近用戶需求的產(chǎn)品推薦選擇，個性化產(chǎn)品推薦起到的作用有三種：

　　售前的促單：當客戶瀏覽產(chǎn)品時推薦個性化相關(guān)產(chǎn)品會促進銷售的達成;

　　售中的搭配銷售：當客戶添加購物車或?qū)⒁�支付費用的時候，個性化推薦搭配產(chǎn)品，會增加搭配銷售的幾率;

　　售中售后的交叉銷售：在客戶購買過程中或已購買某商品后，根據(jù)產(chǎn)品喜好分析為其個性化推薦可能購買的其他類目產(chǎn)品，以推進交叉銷售幾率。

　　售后的喚醒：在客戶結(jié)束第一次購買之后，記錄其訪問頻率和間隔，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，通過短信、郵件等渠道為客戶推薦個性化產(chǎn)品，以起到喚醒目的，增加復購幾率。

　　差異化定價：

　　同個性化推薦相似，差異化定價作為最有效的變現(xiàn)方式，通過算法對每一位客戶的實時行為數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)的分析，綜合地域、客單、會員級別、產(chǎn)品喜好等多重維度來計算客戶購買意愿及價格敏感程度，從而給每一位客戶更愿意支付的最優(yōu)折扣，并在不同用戶生命周期發(fā)揮不同的促進作用。

　　根據(jù)麥肯錫報告分析，假設銷量不變的情況下，一般價格上漲1%的話，相應的營業(yè)利潤會增加8.7%，而每年成千上萬的定價決策公司中，30%企業(yè)未能提供最好的價格，這是一筆很大的損失。而差異化定價策略，利用海量數(shù)據(jù)幫助企業(yè)洞察到會影響價格的因素，找到客戶更愿意支付的最優(yōu)價格。

　　實時訪客挽留：

　　基于算法對用戶數(shù)據(jù)的分析預測用戶離開時間點，及時彈出具有吸引力的文章、產(chǎn)品內(nèi)容，并搭配二維碼等相關(guān)信息以引發(fā)用戶關(guān)注，從而挽留用戶的離開，加長加深企業(yè)與用戶的接觸。

　　算法經(jīng)濟

　　經(jīng)眾多實踐檢驗，算法經(jīng)濟可套用在任何商業(yè)模式中，但不同行業(yè)的智能營銷側(cè)重卻不盡相同：

　　【低價高頻場景的快速反應機制】

　　在訂餐、訂車這樣低價高頻的行業(yè)場景中，用戶的操作伴隨大量行為數(shù)據(jù)，所以在數(shù)據(jù)抓取、算法分析、智能操作的全流程中最重要的一點就是“快”，只有搭建快速的反應機制，才能及時在與用戶溝通的過程中實現(xiàn)更多的商業(yè)利潤。

　　【高價低頻場景的深度精準分析】

　　房產(chǎn)、汽車這樣對大部分消費者來說高價低頻的行業(yè)，每一位用戶從獲取到轉(zhuǎn)化都漫長而價值極高，利用算法總結(jié)出的產(chǎn)品口碑，不僅可以協(xié)助研發(fā)人員更好的進行產(chǎn)品迭代，更可以與競品對比，給消費者買單的更好理由。

　　【高價高頻場景的優(yōu)質(zhì)用戶體驗】

　　經(jīng)常出差的職場人會頻繁接觸機票和酒店的購買。同樣的酒店，為什么想住更貴一點的?同樣的機票，為什么偏愛這家航空公司?消費者在面對高價行業(yè)時，除了購買產(chǎn)品本身，同樣看中購買過程中的服務享受。企業(yè)利用算法對數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，不斷優(yōu)化用戶體驗，牢牢抓住用戶內(nèi)心需求，將每一位用戶都轉(zhuǎn)化為企業(yè)的忠實老客。

　　從用戶生命周期各階段，以及不同行業(yè)場景進行了細致的介紹，那算法經(jīng)濟到底距離當下社會有多遠，有多近呢?不妨從日常打車的例子來看：

　　用戶下載打車軟件，成功注冊后會自動收到“新人禮包”，軟件根據(jù)地域，城市等數(shù)據(jù)信息自動調(diào)整禮包金額和數(shù)量;訂單付款后，軟件會彈出評價頁面，想要收取用戶反饋;同時還會提供分享紅包，以便引入新客，提高老客粘性;而收到的紅包不僅提供出租車優(yōu)惠券，還發(fā)放私家車，商務車，拼車等服務的優(yōu)惠券，以促進交叉銷售;而當長時間不使用打車軟件，通過監(jiān)測用戶登錄和使用的頻率，會在短信或郵箱中收到不同面額的紅包、優(yōu)惠活動等信息。

　　數(shù)據(jù)作為企業(yè)的無形資產(chǎn)，在智能算法下，成為新的商業(yè)推動力，實現(xiàn)更多價值，如此迅猛時代發(fā)展，對企業(yè)將帶來巨大的效率提升，只有在傳統(tǒng)營銷模式中融入更多智能算法，搭建整體智能營銷策略，才能更好的利用數(shù)據(jù)做好生意。