这次“双11”,最好玩的是“预测算法”
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。
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:
- 满XXXX减XXX。
- 疯狂抢X元劵。
- 领取神秘任务,消耗X元劵。
- 抢XXX减XXX。(这个和满XXXX减XXX是不一样的哦~)
- 付定金打X折。
- 付定金不止X折。
- 定金XXX抵XXX元。
- 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?
一、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。阿里巴巴集团除了本身就有专门的影视娱乐业务板块,更是透过大范围“孵化网红”的方式刺激电商主业的活性。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。"
二、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。
三、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。
作者:IMS李檬,公众号:李檬(ID:imslimeng)
本文由 @IMS李檬 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载
题图来自Unsplash,基于CC0协议
作者暂无likerid, 赞赏暂由本网站代持,当作者有likerid后会全部转账给作者(我们会尽力而为)。Tips: Until now, everytime you want to store your article, we will help you store it in Filecoin network. In the future, you can store it in Filecoin network using your own filecoin.
Support author:
Author's Filecoin address:
Or you can use Likecoin to support author: