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大家好,我是喬叔,今天咱們聊聊數字化轉型這事兒,看看高高在上的“模型神話”到底卡在哪兒,企業為啥總吃這個虧。
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最近很多企業在推進數字化轉型,心里盤算著用大數據和人工智能一下子把業績帶起來,特別是零售和服務行業。
一番折騰下來,領導們以為只需幾個人、幾套系統,搞個“用戶畫像”模型,營業額就能蹭蹭漲,業務立馬升級。
但等報告出來了,數據團隊對系統摸得很熟,結果卻字里行間透露一個意思:領導要的東西做不出來,模型干巴巴的沒啥用處,最后只聽到一句“這玩意沒價值”。
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大多數人一覺得模型沒效果,第一反應就是數據分析師水平差,其實根本問題在于公司內部認知不同步。
領導覺得數據萬能,只要喊幾句“AI”“精準建模”,業務增長就順理成章,忽略了數據只是幫著查清問題的工具。
而負責分析的員工一頭霧水:自己能用的原數據其實很單薄,想深度挖掘只能做點基礎報表,領導心里的理想模型,卻壓根建不起來。
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說到底,很多高層把“高科技感”等同于業務驅動力,他們對數據管理的掌握只停留在表面。
你讓帶團隊的人坐下來搞清楚自己手頭到底有些什么數據,能不能支撐起這些分析,其實大多數人是懵的。
結果就是,業務線畫大餅“我們數據全有了”,真要送到分析團隊,才發現用戶基礎信息、消費場景、關鍵行為都一片空白。業務期望值一飛沖天,現實效果卻只會讓人懷疑人生。
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很多企業把會用大數據工具、建復雜算法當作懂數字化的標志,卻忽略了最本質的問題:數據分析的出發點是明確業務痛點。
有數據不代表就能出奇跡,缺關鍵數據,再厲害的系統等于擺設。診斷只能說明問題在哪,真要解決,還得具體分析實際情況、理清用戶需求、結合市場行動。
模型再高大上,如果沒有貼合實際的數據,也沒法指望它解決所有問題。
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解決這種認知差,第一步得是企業內部自己先把“身家底細”弄清楚。什么數據,什么字段,什么信息是真正掌握在手里的,要有個底,別總覺得系統一買啥都有了。
只有業務方先看到真實數據情況,才能提出靠譜的分析需求,也不至于陷入空想。
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接下來,分析師也要多貼近業務,把復雜的技術名詞換成業務聽得懂的話,比如你不能說“模型泛化能力弱”,而是得說“沒有用戶的護膚習慣,我們做不了護膚品的精細推薦”。
業務遇到難題的時候,不要想當然把所有責任推給分析師,最好能一起討論,明確業務到底要解決的具體問題。只有互相聽得懂、問得清,問題才算在一個頻道上。
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轉型不是一口吃胖子的事,也不是一上來就要搞最大的模型。比如先弄清楚用戶平均多長時間復購一次,數據團隊分析出結論后,業務可以據此調整運營動作,再看能不能提升。
這種“一步步積累、不斷驗證、慢慢完善”的方式,才是真正可行的路。現成的數據有多大能力,項目上線就有多大成效,靠空談是走不出來的。
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數字化轉型不等于搞技術炫技,未來企業要的是業務和數據緊密結合。為了解決“數據神話”的困境,不應幻想那種一夜之間就能讓公司飛起來的模型。
企業成長和數據的關系,就藏在一次次具體業務問題的解決中,只有實實在在讓業務改進、業績提升,數據才配叫“核心資產”,轉型才算真正上了正軌。
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