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数据分析:第十讲——数据产品商业化

撰文 | 史纪宏

责编 | 史纪宏

运营 | 邓芳敏、胡文超

导/

我们都说数据有价值,但是数据如何可以变成价值,尤其是变成可以产生收入的商业价值呢?这其中就涉及到一个不可避免的问题——数据产品商业化。

那么今天,我们就从经典的Fare Cast案例出发,同大家分享数据产品商业化的基本理论框架。

Fare cast案例

这个故事有一个耸人听闻的标题——一篇论文能够卖到1亿美元。你能相信吗?那么这是怎么实现的呢?

故事的主人翁是华盛顿大学计算机工程系的一个教授,有一天他需要坐飞机去一个地方,为了省钱(大众认为越早定越便宜),他早早的定下了机票,上了飞机之后他跟人随意聊天,结果发现这位和他聊天的人票比他买的晚却比他还便宜不少,顿时觉得自己被欺骗了。教授感到很愤怒,于是就决定写一篇文章来宣泄。

该文章运用了大量的机票订价数据产生了一个算法(“哈姆雷特”),并用其做了一个测试。根据一定的规律,随机模拟了607个航空乘客从哪里到哪里,哪个时间出发,通过算法预测他们购买机票的时间点,未来的票价的走势(走高或走低),并给出建议是买还是不买。最后发现能够平均给每位乘客节省百分之27.1的预算,并且还做成了一个网站(如下左图)

输入出发点和目的地以及出发时间,按下decision,就会告诉票价走势,做出最优选择。

但是表示走势的图上线条太复杂了不易看懂。后来教授就做出了改善,设计了五个图标来表示是买还是等一下再买。(如上右图)

其实这就反映了一大批数据产品经理面临的一种现实问题:自己有非常好的数据和炫酷的报表,却迷失自己的产品是要给用户使用的,用户看不懂,最终流失掉。

因数据都有不定性,因此在网站常会给出一定把握(置信度),(如下图)但其实就是不够准确。这就涉及到批判性数据思维中讲到的点,我们怎么去评判我们的数据价值,是否准呢?预见性的东西不准其实是常态。虽然我们知道无法做到百分百准确,但是普通的消费者却不能接受这种事物。

为了达到这种确定性,这个教授又搞了Fare Guard(机票保护伞),就是你可以花十元把某一个价钱锁定一个星期,如果在七天内你买到的机票最低价格比锁定的价格要高,那么他就把差价补给你,但是如果你真的买到更低的价格,那么这个十元就不退换给你了。最终,便会将损失转给farecast的同时也把盈利机会给了它。因此farecast通过大数据分析得到自己虽然会有损失但一定会盈利。因此产品的商业化转化成功了。

后来这个软件被微软用1。15亿美金给购买了,但最后关闭了,原因是其很多数据是从一家即将被谷歌收购的公司得来的,而微软以及其他很多公司与谷歌是有竞争关系的,因此收购后提供给该软件的数据的价格就会升高,因此考虑之下微软就关闭了该软件。

总/

该案例的最大启示就是在可预测的地方,大概保险和金融创新就是一种很好的盈利方式。此外,在现实中,我们还要思考战略问题,也就如果数据源是单一提供,那就很危险,但如果提供商多样且之间具有竞争关系的话就很稳定。

最终,我们总结出数据产品商业化的一般方法:

1.价值发现:对于不爽的数据,可以通过数据分析的方式去解决;

2.回归分析:建模分析;

3.决策系统:一定要精准、简单和可执行;

4.商业模式:能够创造出价值,且要允许不完美

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20191031A0309Q00?refer=cp_1026
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