四、决策智能化的必要性
三个阶段已经很清楚了,我们来讨论一下这种发展和优化的必要性。
在第一个阶段,往往主要是采集和补充数据的阶段,基于部分数据,每个客群可以形成一个3-4层的分层,再加上AB测试,可能会形成8-10个的策略。
到第二阶段,因为分层会大大的精细,以RFM模型为例,一个客群最少都能形成8个分层,最终在AB时,同时可能跑起来20-50个策略。
到第三个阶段,即便是简单的20个特征形成的评分模型,也至少有100个分层,最终结合营销的分层,每个客群,可以形成500-1000条策略。
在不考虑计算和匹配资源的前提下,按照越精细,匹配效率越高的基本假设,那么这三阶段的发展,对运营效率的提升,是毋庸置疑的。特别是前两阶段,几乎没有多出的资源配置,他们的发展是必然的。而第三个阶段,我们不仅要考虑决策智能化的收益,还要考虑它的投入和产出问题。
决策智能化阶段的投入产出问题,本质来说,是供应和需求问题。所谓供应,是指公司有没有能力提供决策智能化的基本条件,比如算法团队、计算所需的服务器、资深的运营人员。如果这些条件都不能提供,那么基本都供给条件就不能满足,也就没办法进入到决策智能化的阶段。
而需求侧则分成两个方向,第一,智能化带.........
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