杜晓梦：我的大数据“读心术”
杜晓梦：我的大数据“读心术”
杜晓梦：我的大数据“读心术”
文 | 史中
对于“读心术”这件事，杜晓梦恐怕是专家。
这并不因为她是个直觉强大的美女，而是因为他是北大营销建模专业的博士，比起直觉，她更相信数字。
给大家介绍下，杜晓梦是百分点集团首席数据科学家。
杜晓梦
她为我描绘了一个充满大数据和智能的未来世界。不过，想听懂她在说什么，可能首先要进行一下“洗脑”——我是说清洗一下你的思路，建立一些可能反常识的背景知识。
我猜，有两个认知可能很重要：
1、我们几千年来的忙碌，最基本的方向就是提高资源调配的效率。
2、大数据和人工智能调配资源的效果，在某些领域已经可以完胜人类经验。
虽然很多行业外的人对于百分点不太熟悉，但大概率来说，很多人都用过百分点的产品，只不过并不自知。
百分点成立于2009年，在杜晓梦加入之前，这家公司就已经名声在外。那时候，百分点的王牌产品就是“电商个性推荐系统”。你在登陆电商的时候，总会在一个显眼的区域看到系统“猜你喜欢”的推荐。鼎盛时期，百分点拿下了除淘宝京东外的大多数电商市场，有数亿人用过这套系统。
（说起来，猜你喜欢这种事情，我也会做啊。比如我猜你喜欢这个↓↓↓）
一个和数据死磕的人
从原理来说，一个人的行为可以展现他的偏好，所谓身体是诚实的。所以一个人过往买过什么，看过什么，在哪个网店的哪个橱窗前徘徊过，都很可能隐藏着他的偏好和未来选择，这就是个性化推荐的原理。
说起来，这是一个比较简单的大数据应用场景。
推荐系统之所以懂你，是因为人工智能算法在其中占据了非常重要的地位。实际上，虽然听上去是一款商业意味非常浓的系统，但它的创造者却是清一色的学术大牛。例如百分点创始人苏萌，是康奈尔大学管理学博士，曾任教于北大光华管理学院；首席架构师刘译璟是北京大学应用数学专业博士，等等。
从创始人背景也可以看出，在2010年前后，“个性推荐”这件事情的壁垒很高，唯博士才能搞定。不过，随着人工智能和大数据的黎明越来越临近，2013年，百分点开始面临一些有趣的变化。
从2013年开始，我们发现很多电商的流量在严重下滑，于是猜测这个行业没准会“寡头化”。现在看起来，当时的判断是正确的，之前我们服务的很多电商客户，现在都不在了。。。所以当时我们正好有机会，就做了一次转型。
杜晓梦说。
她指的转型，就是把业务的重心转移到企业级大数据市场。虽然是转型，但是核心技术并没有变化——通过分析数据，找到提高资源调配的方法。
第一个找到他们的，是 TCL。2013年，TCL 也已经感受到了电商对于传统销售体系严重的冲击，队伍开始不好带了。TCL 决定“自救”，环顾市场，百分点提供的“个性推荐”系统似乎很符合他们对于未来世界的想象。于是，对百分点来说这一单生意其实是找上门的。
“企业数据决策”用简单的话科普一下，就是企业利用自己从各方面掌握的客户信息，通过算法计算之后，“猜”出客户的想法，比如谁会更喜欢这一款新电视，谁的手机已经买了一年，可能复购一台，Ta 会喜欢什么型号的手机，等等。通过这些猜测，有针对性地安排生产，进行营销，调整线上线下渠道等等。
说起来，这种系统比个电商性化推荐系统要复杂得多。从一开始，就面临数据的碎片化问题。以 TCL 为例，有的用户数据来自线下销售门店，有些注册用户数据来自官方论坛，有些来自淘宝等第三方电商，想要分析这些数据，首先要打通各个模块的数据，把它们标准化，这需要运用很多营销方面的姿势。还好，这对于杜晓梦这个北大营销建模的博士来说并不是问题。
最开始 TCL 和百分点都觉得这是一次尝试，不过从结果来看，历次促销的成绩都超乎想象。百分点在企业数据决策领域一炮而红。
通过数据之间的连接分析，可以把用户分为不同的类型。
传统行业的觉醒
百分点走上了一条“拯救”传统行业的道路。
很多人对传统行业有或多或少的误解，一看到他们就觉得“日薄西山”，但是真实情况并不如此。根据 IDC 发布的预测报告，目前国内76%以上的数字经济都是由传统行业贡献的。无论是从体量还是在国民经济结构里的位置来看，传统行业都是没办法缺席的。
在杜晓梦看来，传统行业“觉醒”源于伤痛。例如，金融机构之所以会拥抱大数据，是因为受到互联网金融的巨大冲击；零售商场之所以重视“精细化营销”，是因为以阿里巴巴为首的电商已经把他们逼到角落。
所以，根据痛感的先后，传统行业拥抱大数据和人工智能也有一个有趣的次序。
1、最开始是 ToC 的制造业，因为他们如果想生产出适合市场的产品，就迫切地需要和自己的用户建立连接，为用户“画像”。
2、其次开始觉醒的，就是金融行业。金融行业其实创新精神很强，所以他们虽然在 P2P、“第三方征信”、消费金融面前没有很大的业务损失，但是他们的价值观经受了很大的冲击，于是敏锐地拥抱新技术。
3、和金融几乎同时，零售快销行业也开始觉醒。因为电商冲击给他们带来的恐慌非常大，需要背水一战。
4、随后觉醒的，是传统媒体。他们面对的是新媒体的冲击，迫切地想要和读者建立更亲密的关系。
5、最新觉醒的，是政府。因为很多大数据的应用模型已经准备好，可以有效地提高政务效率。
杜晓梦说。
有关城市的大数据系统，可以精确指导具体的政策和规划。
“布道者”杜晓梦
华为是百分点一个里程碑式的客户。
他们对自己的大数据系统质量要求非常高，需要能够处理大量复杂的数据，同时严格保证数据安全。
但是，最艰难的并不是辛苦，而是“传道”。
2014年，基层员工对于大数据的作用还没有特别清楚的认识，所以各个部门一开始非常不理解，为什么要把自己的数据共享出去给其他部门使用。杜晓梦的心里，当然有一份蓝图。智能决策系统就像一个大脑，数据就像知识。一个人多学一分知识，就可能多出十分的创造力。共享数据这件事情对企业来说是潜藏着巨大回报的。
但是，彼时的杜晓梦只能以数据专家的身份，和各个项目团队苦口婆心地普及大数据的原理，一边倾听一边说服。
像这样的事情，杜晓梦经历了不少。
之前每次我都强调我是个搞算法的博士，大谈数据驱动、业务效率、潜在客户、算法。大多数人出于尊敬北大来的博士，笑着听完。然，后就没有然后了。。。
她说。
三年前，中国的营销还是“个人英雄”的时代。一个大牛 CMO（首席营销官）拥有至高无上的权利，拿来两个亿的预算，一个人就能决定花钱的方法。例如重金买一个广告牌，押注某个广告渠道。问他为什么这样选择，他会说这是经验。他们对自己的信任，远大于对数据的信任。
但是，杜晓梦看到这三年走过来，靠个人创意取得成功的 CMO 越来越少，一个广告渠道要投放多少钱，需要数据说话；一款产品是要面向30-35岁的人做促销，还是要面向25-30岁的人做促销，也要拿数据说话。她回忆，这件事情是慢慢改变的。从行业龙头开始吃螃蟹，尝到甜头以后才会慢慢带动整个产业尊重大数据，并且使用大数据。
当然，这些年苦口婆心的“传道”，也造就了现在口才超群的杜晓梦。。。
说回华为的那个项目。最后的结果是，华为经过 A/B 测试，给一组经过分析而产生的用户发送促销消息，同时也给一组通过人工分析选出的用户发同样的促销消息，点击率相差 50%。当时这个系统收效之高，连杜晓梦本人都不由惊叹。
A/B 测试，通过给不同的人群发送相同的信息，或者给相同的人群发送不同的信息，可以测试出更具优势的传播方法。
智能决策的“奇葩”应用
时间到了2017年。
几年熬过来，杜晓梦越来越有信心。她觉得，之所以很多政务项目会找到百分点，也是看中了百分点对于特定行业的理解力。
客观来说，政府手中的数据非常多，质量也非常高。但是却一直为人诟病：政府有这么多数据，为什么不开放给社会，促进经济发展。
杜晓梦觉得，各个政府的数据有一个共同特征，就是“乱”。法人库、居民库、地理信息库、经济信息库、工商民政税务法务各种库都各自为战。很多地方政府究竟有哪些数据，自己可能都不了解。这个时点，应该有人站出来，帮助他们打通这些数据了。
这些数据打通之后，会看到什么呢？
杜晓梦说，从现有的客户来看，打通数据之后，可以通过一个全景图，看到整个城市各个地区的发展状况，以及每个重点地区呈现出的具体特征。例如某个地区的农林牧副状况究竟如何，某个地区的人口聚集模式如何。根据这些，就可以有针对性地制定产业政策，引导人口流动和产业发展。
你可以想象，政府如果根据大数据做产业政策的调整，会在多大程度上促进城市的合理发展。
另外，杜晓梦还介绍了一些大数据有趣的应用领域。
例如某个广电服务商，在全球有48个基站。但是这些基站里面的设备，会发生不可预测的损坏，为了保证服务顺利运行，需要不断更换损坏的设备。
这就有两种方法：
1、不论是否损坏，每隔3-6个月定期更换设备。这会造成浪费。
2、设备损坏之后再维修。这回造成服务质量下降。
这个问题其实有第三种解决方法，那就是用大数据智能决策系统。通过分析各个设备的实时参数，电压、电流、高频电率、水温等等，建立一个健康度判断模型，通过人工智能的方法，通过这些参数自动预测一个设备是不是即将损坏。这种方法被证明可以节省很大的成本。
与此类似，智能决策系统还可以做“桥梁铁路健康度检查”。简单来说，就是在300米长的铁路桥上，每5米放置一个探测器，测量火车通过之后，各个点位上的拉伸情况，可以预测这个桥多少年之后会垮塌。
最近，杜晓梦正在研究一个新的项目。
那就是通过收集运营商的信号塔在大雨、暴雪等各种气象条件下信号衰减情况的数据，建立一个数学模型，从而帮助运营商在各种天气下，自动调节信号塔的功率，从而保障电话网络的通信质量。
类似这样的应用，数不胜数。杜晓梦说起这些，根本停不下来。
她觉得，“智能决策”这件事情本身，对社会有巨大意义。
再自我介绍一下吧。我叫史中，是一个倾心故事的科技记者。我的日常是和各路大神聊天。如果想和我做朋友，可以加我微信，shizhongst。
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