誰為確定性買單?(車品覺)
「凡是預先設定的都缺乏彈性亦不夠全面,面對一場決鬥必須要根據實際變化去決定下一步的行動。」這是李小龍在他的武術筆記中說過的一段話。在我看來,數據也是如此。
數據積累永遠滯後,孤立的局部觀察並不真實,所以一知半解所造成的錯誤決定有時更危險。
從大量數據的收集到找出有用的規律,要預測結果須經得起時間考驗殊不容易。如果不能將預測付諸行動,或者與現實偏差太大,便前功盡廢。因此數據行內有個說法:「花6個月做的數據模型使用兩個月就不能用了。」這不是笑話,而是常見的現象。
隨着技術進步,數據應用經歷了幾個重要階段。從最早期的描述性分析(發生了什麼)到診斷性分析(為什麼發生),直至今天每一個行業和垂直領域都在努力開展的預測分析(即根據已有的歷史數據預測未來)。
實際上,最重要的是真正改變生活的數據應用正悄然興起,商業分析正朝這方向走,這就是Prescriptive Analytics(中譯為指導性分析或處方分析),預測不同行動產生的結果,並基於預測給出具體的行動建議。這也是商業分析的突破,預示我們已走入商業核心,創造新的商業模式指日可待。
利用預測為未來把脈
美國創新公司FLYR Lab的產品就是典型例子,該公司把預測分析和指導性分析用於預訂機票,基於大量數據和對航空公司制定價格的理解,FLYR以此預測未來的機票價格。其實預測價格並不新奇,但利用預測有效地鎖定低價機票,這種產品就有意思了,情況就好像將火藥變成了手槍。
FLYR開發了一個新的產品Foresight,並將其用在一個預訂機票網站Getflyr,從而進入到指導性分析階段。當你猶豫應今天買300美元的機票還是等幾天才買時,Getflyr或可幫你解決煩惱。你只須花3至30美元,就可鎖定未來7天內300美元的機票價格,亦不必擔心機票加價,因為Getflyr會為機票價格加幅買單,票價下跌時你可以享受低價的機票。這一切是基於大量的即時計算和模型學習調整,最終呈現給用戶明確的解決方案。
上述是一個概率遊戲,若這個為確定性買單(Paid For Certainty)的例子普及到日常生活中,可以衍生無數的可能性。機票例子中動態定價能力是這個產品的關鍵,即時票價的趨勢預判和參與人數令風險更容易控制。
開個玩笑,有天你把車停在路邊,不知道會不會被交通警開罰單。如果我跟你說,給我5元,有罰單我買單,你會接受嗎?你猜什麼才是這個例子的關鍵數據?這個數據容易獲取嗎?我想首先會求助於谷歌地圖。
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