时趣首席科学家解读算法经济
北京2016年7月20日电 /美通社/ -- 时趣首席科学家王绪刚近日发表文章《算法经济距离我们有多远，有多近》，以下为全文：
随着人工智能的迅速成长，人类在兴奋于科技发展的同时也会杞人忧天的幻想机器人对人类的威胁，AlphaGO 完胜李世石的时候甚至出现“不怕机器人赢，就怕机器人考虑到未来族群的长远发展不想赢”的有趣想法，虽不知机器人占领地球这样遥远的事情此生能否看到，但利用智能算法优化经济行为的先进模式却已然在身边发生着。
Intel 预测，到2020年，世界各地将有超过500亿个连接设备和“物”运作；而面对如此庞大的连接及产生的海量数据时，最大的障碍是将所有的数据赋予含义，这不得不使问题重点从数据切换到算法，以期望能够利用隐藏在庞大数据里的信息价值。Intel 提出“Algorithm Economy”算法经济，意思是数据成为社会、企业和个人已经无法忽视的资产时，算法是这些数据资产估价及交换的载体，这将会推动一些有意思的新的经济模式产生。
其实早在上世纪初，曾被誉为台湾“经营之神”的王永庆，事业的开端以卖米为生，在把大米送到人家的时候，会记下米缸大小以及家庭人口多少，以便估算下次送米日期。有了这些客户资料，王永庆总是能及时送米到各家各户。这种方式就是最典型的复购算法来提升销量，也是智能营销的雏形。
数据算法
算法经济的利用贯穿用户整个生命周期：
个性化广告：
基于算法对历史数据的分析，企业可提取出用户特征，实现更精准的广告投放。所以我们越来越多的在微博、新闻网站、APP 等广告位看到更吸引人的产品广告，越贴近用户需求，点击的欲望就越强烈，企业引流效果就越高。
个性化着陆页：
根据客户来源和输入的搜索关键词，页面在显示的时候自动呈现个性化的产品展示。所以在百度搜索隆鼻进入美容网站的客户看到的首先是隆鼻相关介绍，而在网站首页搜索敞篷跑车进入跑车页面的客户会首先见到敞篷跑车的介绍。
个性化推荐：
通过算法对用户历史数据、实时行为数据的分析，给出最贴近用户需求的产品推荐选择，个性化产品推荐起到的作用有三种：
售前的促单：当客户浏览产品时推荐个性化相关产品会促进销售的达成；
售中的搭配销售：当客户添加购物车或将要支付费用的时候，个性化推荐搭配产品，会增加搭配销售的几率；
售中售后的交叉销售：在客户购买过程中或已购买某商品后，根据产品喜好分析为其个性化推荐可能购买的其他类目产品，以推进交叉销售几率。
售后的唤醒：在客户结束第一次购买之后，记录其访问频率和间隔，根据历史数据的分析结果，通过短信、邮件等渠道为客户推荐个性化产品，以起到唤醒目的，增加复购几率。
差异化定价：
同个性化推荐相似，差异化定价作为最有效的变现方式，通过算法对每一位客户的实时行为数据、历史数据的分析，综合地域、客单、会员级别、产品喜好等多重维度来计算客户购买意愿及价格敏感程度，从而给每一位客户更愿意支付的最优折扣，并在不同用户生命周期发挥不同的促进作用。
根据麦肯锡报告分析，假设销量不变的情况下，一般价格上涨1%的话，相应的营业利润会增加8.7%，而每年成千上万的定价决策公司中，30%企业未能提供最好的价格，这是一笔很大的损失。而差异化定价策略，利用海量数据帮助企业洞察到会影响价格的因素，找到客户更愿意支付的最优价格。
实时访客挽留：
基于算法对用户数据的分析预测用户离开时间点，及时弹出具有吸引力的文章、产品内容，并搭配二维码等相关信息以引发用户关注，从而挽留用户的离开，加长加深企业与用户的接触。
算法经济
经众多实践检验，算法经济可套用在任何商业模式中，但不同行业的智能营销侧重却不尽相同：
【低价高频场景的快速反应机制】
在订餐、订车这样低价高频的行业场景中，用户的操作伴随大量行为数据，所以在数据抓取、算法分析、智能操作的全流程中最重要的一点就是“快”，只有搭建快速的反应机制，才能及时在与用户沟通的过程中实现更多的商业利润。
【高价低频场景的深度精准分析】
房产、汽车这样对大部分消费者来说高价低频的行业，每一位用户从获取到转化都漫长而价值极高，利用算法总结出的产品口碑，不仅可以协助研发人员更好的进行产品迭代，更可以与竞品对比，给消费者买单的更好理由。
【高价高频场景的优质用户体验】
经常出差的职场人会频繁接触机票和酒店的购买。同样的酒店，为什么想住更贵一点的？同样的机票，为什么偏爱这家航空公司？消费者在面对高价行业时，除了购买产品本身，同样看中购买过程中的服务享受。企业利用算法对数据的分析结果，不断优化用户体验，牢牢抓住用户内心需求，将每一位用户都转化为企业的忠实老客。
从用户生命周期各阶段，以及不同行业场景进行了细致的介绍，那算法经济到底距离当下社会有多远，有多近呢？不妨从日常打车的例子来看：
用户下载打车软件，成功注册后会自动收到“新人礼包”，软件根据地域，城市等数据信息自动调整礼包金额和数量；订单付款后，软件会弹出评价页面，想要收取用户反馈；同时还会提供分享红包，以便引入新客，提高老客粘性；而收到的红包不仅提供出租车优惠券，还发放私家车，商务车，拼车等服务的优惠券，以促进交叉销售；而当长时间不使用打车软件，通过监测用户登录和使用的频率，会在短信或邮箱中收到不同面额的红包、优惠活动等信息。
数据作为企业的无形资产，在智能算法下，成为新的商业推动力，实现更多价值，如此迅猛时代发展，对企业将带来巨大的效率提升，只有在传统营销模式中融入更多智能算法，搭建整体智能营销策略，才能更好的利用数据做好生意。