search
人工智慧如何改變汽車營銷 | 汽車商業評論

人工智慧如何改變汽車營銷 | 汽車商業評論

在人工智慧大潮面前,汽車企業弱點被突然放大。工業革命帶來生產過剩,產品需要推銷,汽車尤其如此,營銷成本高企,但數據能力奇弱。

每一本好書都會讓人進步些許,或增強技能,或開闊視野,或愉悅精神。難得一見的,是能夠帶來認知方式和思維方式的崩塌,讓人後背發冷,油然生出「還好讀到這本書」這樣的后怕感。

《智能時代》就是這樣一本書。冒昧做個大膽的斷言,到2017年結束還沒有讀過《智能時代》的人,2018年起,跟不上時代的無力感將如影隨形,揮之不去。

全量數據的力量,來源於指數級數據帶來的巨大價值,這在關於棋盤上擺放麥子的古老傳說中早有描述。

《智能時代》作者吳軍博士有深厚的數學和技術功底,在人工智慧領域頗有建樹,不僅對技術演變脈絡的描述清晰易懂,而且引用大量豐富的一手實例,層層展開人工智慧世界的全新畫卷。

但是更猛烈的衝擊感,來自這本書從「道」的層面,而非「術」的角度,對大數據和人工智慧進行的闡述。數據思維對機械思維方式的替代,智能革命對人類社會將帶來的衝擊,在這個層面上去理解人工智慧,對固有認知的撼動毋庸置疑。

歐幾里得創立的公理化體系,總結出五條簡單的不能再簡單、相互獨立、不證自明的公設,接下來幾何學的一切定理都由這五條公設直接或間接演繹得出。歐幾里得這種基於邏輯推理的公理化體系構成了現代科學的基石,牛頓將其擴展到整個自然科學領域,從而引發幾個世紀工業大革命和全球化進程的實現。

因果邏輯推演,是當今絕大多數業內成年人長久以來所接受的教育,和做人做事的思維方式,根深蒂固地紮根在我們每個人的意識形態中。在經驗中提煉洞察,用實踐驗證洞察,然後固化為規則、體系加以應用執行。

當世界的變數太多以至於難以用數學模型來有效解釋的時候,當量子物理告訴我們不確定性是宇宙本質、必將長期存在的時候,智能時代提出解決問題的方式,是用信息來消除不確定性,不必再「知其然,知其所以然」。這種在思維模式上是近乎反本能的根本改變。

智能革命用數據間的相關性來消除和減少不確定性,替代工業時代機械思維通過建立確定性假設和因果推演來解決問題的思維方式。用信息來解決不確定性,依賴兩個條件的成熟,一個是全量數據的可獲得性,一個是分散式技術帶來超級計算能力的實現。

全量數據可利用相關性消除和減少不確定性,例如在在汽車行業中可用於生成消費者的精準畫像。

科學家們經過驗證,發現只要樣本量足夠多,計算足夠充分,用簡單的數學模型在數據驅動下,也可以實現對複雜結果的高度契合。這意味著,不再需要去培養資深專家來「分析現象、找到根源、提出解決方案」形成所謂的洞察,不用再花費經年累月、巨大試驗成本去找到完美的規則模型。只要把儘可能多的數據找來,剩下的交給機器就好。這在基本世界觀層面上,是能理解、難接受的巨大認知挑戰。

全量數據的力量首先來源於指數級數據量帶來的巨大價值。在古老的傳說中對指數級數據的價值早有描述。棋盤上放麥子,第一個格子放1粒,第二個格子放2粒,第三個格子放4粒,用這樣的指數級規則擺下去,2的64次方粒小麥,傾一個王國的全部財力也支付不起。

互聯網技術飛速發展讓指數級增長的數據量的可獲得性得以突破。比如有了全大學生的信息,得到準確男女比例這件事的難度立馬可以忽略不計。一個統計學碩士,在收集了媒體公布的所有數字后,就可以成功預測美國總統大選結果。全量數據加上機器學習,可以讓過去被認為非常難以解決的問題迎刃而解。

在驚嘆智能力量的同時,也必須清醒的認識到,放到歷史跨度上,無論哪一次技術革命,都不會在初始階段給大眾帶來財富和幸福感。工業革命讓大量農業人口、手工勞作人口失去工作,要一兩代人的時間,這個階層釋放出來的人口才在新生工業產業中得以吸納。智能時代革命到來后,被機器智能所替代的大量腦力工作失去意義,釋放出來的智力密集型白領人口出路何在,會是未來幾十年全社會要去解決的問題。

車聯網是汽車行業能夠趨近獲得全量數據的一個重要通道,當然,硬體、軟體開發的巨大投資壓力,以及龐大保有車輛的連接問題還需進一步解決。

在人工智慧大潮面前,汽車企業的弱點被突然放大。工業革命帶來生產過剩,產品需要推銷,汽車產品尤其如此,營銷成本過高,但數據能力奇弱。產品營銷最關鍵的莫過於消費者數據。由於品牌授權經銷模式,隔著經銷商,汽車企業不直接掌握消費者數據。借道經銷網點拿到的消費者觸點數據,質量差到堪比垃圾。

互聯網行業為汽車企業打開了一個用戶直接數據窗口,因此汽車企業會不惜重金從互聯網行業買線索、買消費者數據、買畫像。錢花了很多,奏效甚微的瓶頸問題之一在於難以解決唯一用戶身份認定的問題。

在這個網站看過產品廣告的用戶,和剛剛在官網預約試駕的用戶,怎麼認定是不是同一個人呢?身份證號碼是最精準的用戶認定方式,但適用場景非常有限。手機號碼被廣泛用於唯一身份的認定,但在營銷環節中拿不到電話號碼的集客前期就束手無策了,只能被動等待。

數據欠缺,沒法做消費者唯一身份的信息歸集,沒法構成哪怕是個別維度、局部的全量數據作為基礎,談何大數據應用,談何跟上人工智慧的趨勢。

車聯網是汽車行業能夠趨近獲得全量數據的一個重要通道,當然在這條道路上,有硬體、軟體開發的巨大投資壓力,更有龐大存量保有車輛的連接問題要去解決,還需要時間。

但是更大的問題,來自缺乏數據驅動的思維方式,難以擺脫對過往經驗與洞察的依賴。對未來趨勢的一知半解、對認知局限的無知無覺,才是最大的隱患。

面對全量數據的巨大鴻溝,要麼被動等待,要麼奮起改變。哪怕從小處做起,還是有很多可以去努力的地方,有機會迅速見效。

比如與消費者直接溝通渠道的升級。

傳統上400電話中心的呼出、呼入業務,承載了大量的用戶交互工作。如果去細緻觀察一下電話中心所接待用戶的特徵,會發現年齡層在逐年增高。年輕人越來越習慣於用在線的方式而不是電話來進行溝通、諮詢、甚至享受服務。在線溝通的文本量,讓用戶交互在這個點上能夠採集到的信息量呈指數級放大。文本交互所呈現的信息豐富性價值,對車企從營銷手段到產品設計、質量改進等全方位的回饋價值潛力巨大。

在線交互最好的平台當屬微信,天然的巨大消費者基數、用戶深度依賴的社交場所,容易獲取消費者,交互體驗也是目前最好的產品。同時由於是基於微信這同一個超級App上,從技術上可以實現新的消費者唯一身份認定機制,並且這個機制能夠貫穿全周期觸點,不再受消費者所處購車環節的限制。

用一切辦法加大主動交互,變被動等待為主動出擊,用積極的活動體驗來自主創造用戶數據,是更值得去努力推動的方向。以汽車行業龐大的營銷投入體量,佐以符合互聯網特質的創意、設計、實施手段,這個領域大有可為。

「大數據和機器智能距離我們其實比想象的還要近,如果說有距離,可能心理上和觀念上的距離,比技術上和商業上的要遠的多」。人工智能時代才剛剛開始,是該興奮還是恐慌,恐怕見仁見智。不容輕視的是吳軍博士的警示:受益的人可能只佔社會人群的2%。爭做這2%的人是唯一的出路。

END對本文有任何看法,請向下滑動去「寫評論」吧!

「閱讀原文」下載第三屆金軒獎申報資料

熱門推薦

本文由 一點資訊 提供 原文連結

一點資訊
寫了5860316篇文章,獲得23262次喜歡
留言回覆
回覆
精彩推薦