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这次双十一,最好玩的是“预测算法”

钛媒体 11-12

图片来源 @视觉中国

文|IMS 李檬

做过 Google 和腾讯高管的吴军教授曾抱怨说:" 临近年底最伤脑筋的事,就是家里没用的东西堆太多。"

中国有 " 双 11",美国有 " 黑色星期五 ",购物季的冲动之后,很多人家里会堆了一大堆的平时不怎么穿的廉价鞋子、打折衣物和各种便宜货,如果有地方捐出去还好,实在不行也许就扔了。

短暂的购物狂欢之后,是漫长的无聊,以及一堆廉价的、从来不用又舍不得扔的东西。反而,没留下太多空间给一些更美好的记忆。

最后,你可能会感叹:" 双 11" 主要是凑热闹的娱乐体验,买东西还是要精致,细水长流。

况且,现在的 " 双 11" 要抢到便宜,特别考验你的大脑 " 算力 "。

有人说,网购没一点奥数功底,都不配过 " 双 11" 了。

你看,现在 " 双 11" 的规则有多么复杂:

1、满 XXXX 减 XXX。

2、疯狂抢 X 元劵。

3、领取神秘任务,消耗 X 元劵。

4、抢 XXX 减 XXX。(这个和满 XXXX 减 XXX 是不一样的哦 ~)

5、付定金打 X 折。

6、付定金不止 X 折。

7、定金 XXX 抵 XXX 元。

8、前 XXX 名半价、XXX 元。(很多人付了定金,却被告知没挤进前 XXX 名,没法打折)

......

有人据此总结了一个 " 双 11" 淘货公式:

你 " 算力 " 不够的话,可能会吃亏不少。

同样一件外套,同样的购入渠道,你以半价入手还美滋滋的,身边朋友使用各种劵、各种红包之后到手不到 3 折。你该怎样悲愤?

毕竟,信息能力在人群中的分布是不均匀的。你的 " 算力 " 追得上 " 双 11" 的红包吗?

01 一切商业都是娱乐业

永远记住一条:" 双 11" 最大的特质不是便宜,而是好玩。一切商业都是娱乐业,越是往后,越是如此。

现今,70 后、80 后多少还有一点 " 品牌忠诚度 " 的概念,90 后、00 后的喜好则瞬息万变,很难对哪个产品、对哪个品牌保持长久忠诚。

这很好理解,因为越是往后,就越是物质过剩、信息过剩。

今天只要 20% 的人口就足以生产全世界所需的各种生活品,只要中国开足马力生产,全世界的消费品就都够用了。

诸如旅游、餐饮、体育以及各种生活服务等等 " 泛娱乐性 " 职位,消化了欧美国家 2/3 的就业人口。

人毕竟是有思想的动物,不会满足于吃饱饭就完事了,必须想办法使他们把多余的精力和时间都消耗掉。

而各种娱乐消费、各种红人大 V、各种综艺节目、各种热闹和烟火气被制造出来,你快消化不了,时间反而不够用了。

选择太多太多,物质的、信息的,今天的体验很快覆盖昨天的记忆,你越来越难以对哪个品牌、对哪个产品保持忠诚。

但商业还得继续,怎么留住人气呢?

有人问阿里巴巴集团 CEO 张勇:" 当年是怎么想出‘双 11 ’这个创意的?"

张勇的回答是:" 想出这个创意,其实是没办法的事,要活着,要坚持下去。不好玩的东西,消费者记不住。于是,就想做一个类似于‘黑色星期五’的活动。"

纽约大学传媒系主任尼尔 · 波兹曼曾经尖锐直言:" 今天的现实社会,一切观点都渐渐要通过娱乐的方式出现和传播才有效果,这不仅仅是一种技术手段,它已经成了一种文化,甚至是这个时代的精神产物。"

之前特朗普和希拉里的竞选,很多美国人都是看戏的,有多少人关心政治理念、政策主张?

加拿大总理特鲁多、美国总统特朗普、高雄市长韩国瑜,他们赢得选举的核心密码就一条:永远比竞争对手更好玩。

很多世界一流的互联网公司,都想方设法向自身品牌注入更多娱乐属性。

如同因为 " 双 11",消费者才牢牢记住天猫,因为某个红人大 V,消费者才牢牢记住你的产品,起初无非都是因为好玩。

网红产业不断与传统娱乐业的资源进行频繁互动,在全民娱乐的大环境下,网红店主大量出现,电商会成为最持久、最成熟的变现方式。

历年 " 双 11" 数据显示,在服装、零食、美妆等领域的一些网红电商,能以一人之力不断颠覆国际大牌,这一趋势仍在向奢侈品、母婴类、旅游类等垂直领域不断拓展。

奈飞 ( Netflix ) 则是直接向影视娱乐的原创内容部分,做持久投入。2013 年开始陆续推出的经典美剧《纸牌屋》就是打造网红产品的关键一战——在用户的心智中,《纸牌屋》几乎与 Netflix 形成条件反射,想到《纸牌屋》,就本能想到 Netflix。

公司高管直言:" 品牌要结合一个好的故事,加上讲得好、演得好,就足以跨越任何的语言障碍,在用户心中产生持久的共振。"

02 为何你总能被预测

" 双 11" 归根到底是一波娱乐行情,可是,你知道这次 " 双 11" 最好玩的是什么吗?

是 " 预测算法 "。

只要数据足够多,卖家就能清楚知道买家的态度,预测、引导买家的购买欲望。

智能商业不断在优化升级," 双 11" 则是一次集中练兵。

美剧《硅谷》当中有一段台词:"Facebook 拥有 80% 的移动社交流量,谷歌拥有 92% 的搜索流量,亚马逊的云服务份额比第二到第五名的总和还要多。没有人能够赢得了它们。它们跟踪我们的每一步,了解我们生活的每一刻,预测我们会怎么花钱 ......"

我在之前的文章《4G 催生共享经济,5G 催生追踪经济》具体谈过 " 跟踪经济 ",现今的 " 智能预测 " 更是一次不可避免的加速进化。

几乎所有 " 双 11" 的卖家买家,都在贡献数据,这种贡献数据是无界限的,无处不在、无时不有,这是现代商业效率的最大驱动引擎。

你以为现代消费讲究个性化、定制化?你以为自己是一个拥有独立意志的消费个体?

在 AI 算法、大数据的监控下," 每一个消费者都是可以被预测的 "。

以前,平台的数据运营水平还很一般,他们主要靠一些简单的分析方法,利用你我留下的流量和数据。

比如,哪个零售电商 APP 或网站," 双 11" 打折震撼到你了,你会进去看看,也可能成为注册用户,从访客到注册用户大约有 15% 的留存率。怎样提高这个留存率呢?

之前,你可能是靠直觉判断哪里可以改进,但是有了一定的分析能力以后,你可以把从访问到成为注册用户分成几步,分别查看这几步的转化率,哪一步流失最多,就优先在哪一步做优化,不断以效果来引导你的优化。这属于一般化的数据运营。

现今,平台那个 " 预测算法 " 的迭代进化,已经非常神奇,这里都难以谈原理了,只谈效果。

比如,Facebook 天天都在预测你,核心商业机密就是一套叫做预测算法的东西。

通过这套预测算法,Facebook 可以轻易击中那些更容易让你笑、让你感动、让你点赞分享的新鲜事,发掘你的哪些喜好会很快变成购买,甚至引导你和朋友的话题中会嵌入哪些关键词、哪些产品和品牌。

比如,你以为拼多多只会卖便宜货,可是这次 " 双 11",有人就说很多女性朋友最近发现拼多多给你投了海蓝之谜的广告,男性朋友发现自己收到了茅台酒的广告,还有很多人都收到了 iPhone 的广告。

为何你总能被预测,广告投放总能与你的想法匹配?

Facebook 每年 500 多亿美金的广告收入,靠的就是那套预测算法。

它的生意做得越好,说明它的预测越精准,说明用户被了解越深。

你我会被 " 双 11" 购物季的商业策略融化,归根到底,是我们看到的东西越来越局限于我们喜欢的、我们熟悉的、我们沉迷的。

03 小结

这个智能商业时代,是一个 " 密集沉淀数据、反复优化预测 " 的精准过程,同时,粗糙的广告轰炸不断被淘汰出局。

哪怕你我只是 " 双 11" 的一个寻常卖家或者买家,但是我想,你我是否需要认真思考自己的参与和所得。

作为买家,为什么机器总能预测对,为什么你总能被机器算法、营销策略引导?

可能你并不完全了解你自己,因为你的生活已经有了惯性,只是你自己没有察觉。你已经被自己的生活惯性牢牢锁定,之后才是被机器算法锁定。

这不是坏事,这是顽固的人性和变化的时代。

作为卖家,为什么你的生意会轻易被机器算法主导?

如果你是一个聪明的卖家,你已没必要担心竞争对手了,因为竞争对手——机器算法无处不在,你担心也没用。

现在,随便一次 " 双 11" 的营销策略,就需要足够多的创意素材、足够好的数据支持,诸如视频素材、计划、文案就要匹配足够多的数据。

我见过一个几百员工的区域服装电商,不算大公司、大手笔,一次 " 双 11" 营销计划就是几万条子计划,不停测试,实时反馈广告匹配效果,并且给优化调整留了很大余量。

有人认为," 双 11" 并不只是简单的商家节日促销,更是一次全生态的压力测试。

不管是阿里内部的系统,还是物流快递,以及支付、仓储、供应链,甚至直到最后端的生产,每次节日就像是一次大型练兵,这么多年过后把中国整个的电商水平抬到了非常可怕的程度。

根据湖畔大学教务长曾鸣的表述,智能商业的显著标志除了 " 低成本实时服务海量用户 "、" 追踪千人千面的个性化需求(不同用户看到的页面和推荐完全不同)",更重要是,可以智能学习、预测用户行为,实时跟踪、快速自我更新。

面对智能商业的高效精准,传统商业会变得不堪一击。

但是,智能商业不仅仅是那些机器算法、那些智能技术,更关键是你的干法——你要学会陪用户一起玩。

比如维基百科,它的创造并不是很多专业权威人士在一个命令下共同编辑,它是这个世界上的一些人自愿去参与的,共同编辑的,最后也是大家都能免费共享的一个知识库,而它的运转费用主要靠捐赠。

为何会这样?

因为千金难买我乐意,大家都只是乐意这样玩。

相比之下," 双 11" 购物节何尝不是一种千金难买我乐意?!网购本质上就是一种娱乐活动,热闹而且话题不断。

所以,好玩的商业才会有更多的互动和分享,那种 " 有温度的数据和流量 ",产生更加细腻的精准商业,智能商业的核心要义也不过如此。

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