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算法优化,让数字化运营理性又性感
WFM盖雅工场2018年5月8日

盖雅学院

 

近迷上了斐波那契螺旋线,它被称为「黄金螺旋」,又被人们诗意地称为「上帝的指纹」,是由斐波那契数列画出来的螺旋曲线,其画法是:以斐波那契数为边的正方形拼成的长方形,然后在正方形里面画一个90度的扇形,连起来的弧线就是斐波那契螺旋线。在实际的生活中,有很多斐波那契螺旋线的应用,比如下面这幅著名的《蒙娜丽莎的微笑》,头部就完全契合「黄金螺旋」。有意思的是,艺术之美的背后,有着清晰的数学逻辑。

 

黄金螺旋

 

既然数学能与艺术进行美妙的融合,是否也会与商业产生奇妙的化学反应呢?我们可以看到,基于数学算法的各种优化和预测,正在逐渐走入我们的生活。

 

算法背后的“注意力经济”

让我们先来看看这个场景:

超市发现你在过去三周内一直在买保健品,可能预测你未来还要继续购买这个产品,在付账的时候,直接给你推送一张优惠券,买3赠1,让你觉得占了便宜,以后更愿意来这个店,超市也通过给点折扣把你牢牢捆住,免得你去了其他超市。——这个叫Predictive Analytics(分析数据来预测未来可能发生的事情)。

 

超市的analytics team分析后发现你买的保健品都具备某个特征,比如是维他命补充剂,那具有这类特点的其他相关产品,超市也会推荐给你。同时根据这些信息推测你可能是健身爱好者,于是推送鸡胸肉折扣券给你,于是更增加了交易量,提升了用户粘性。

 

以上类似场景背后的逻辑是什么呢?专家认为,不管是发帖、购买还是延长使用时间,任何用户行为都能通过设计「奖赏」来实现并加强。这种「奖赏」会使人的大脑分泌多巴胺,使人产生愉悦感满足感,指导人们的行动。

 

近大热的快手、抖音等短视频平台,为什么能如此受欢迎?原因是它们懂得抢夺时间的注意力,并用算法优化来持续给予高频刺激。人脑负责底层感官的部位(例如边缘系统)会时间接受刺激的到来;而负责理性思考的前额皮质则会慢上半拍。这些短视频平台就是利用人脑的这个独特机制,自动化地推送它推测你喜欢的短视频,让你的视觉快感尽可能延长。你看得越多,系统就越了解你的偏好,给你的推送也越精准,自然就提升了用户和平台的粘度。

 

数字化时代的算法威力巨大,无处不在。这种算法,不止可以用于一线消费者,在企业内部的运营中,也可以通过数据化思维,由科学的数据分析引领决策。

 

# 数字化运营,企业的选择和标准

每个人的一生都在不断地做出选择。当做出选择时,经常会问的两个问题是:

1、我的选择做得对还是不对;

2、我有没有更好的选择。

这两个问题反映的是什么呢?选择的背后是标准(对不对),标准的背后是算法(好不好)。企业运营亦是如此。

 

在商业环境不断变化的时代,企业的战略、运营、商业模式的选择,也需要不断打磨、迭代。数字化运营已成当前企业运营转型的主旋律。数字化的核心是数据运营的基础是人。如何科学地利用数据支撑和优化人员配置,找到合适的人,派到合适的地方,做合适的工作,更好地激励员工,这些都是必须做出的选择。

 

为了更好地赋能企业数字化运营中劳动力的“选择”,盖雅工场推出了智能算法云。智能算法云由三朵小一点的云构成——预测算法云、劳动力标准算法云、运筹优化算法云。依托这三朵云,将销售、客流等历史数据导入云上,科学预测下一阶段的销售、客流,并得出劳动力需求,同时提出不同取向的班次建议,后得出适当的员工排班表。

 

盖雅工场推出了智能算法云

 

为了适应千变万化的复杂劳动力市场,盖雅的智能算法云紧密围绕着数据、人、应用场景的变化,随需应变:

 

数据的变化——历史数据、员工类型、外部数据、假日/促销、任务工时标准等。与美国不同,中国各行各业变化都非常快:业务变化快、人力需求变化快、配置复杂变化也快,因此美国可以用的模型中国未必能用,盖雅打造的预测算法模型,能紧扣不断变化的数据源,即时调整人力计划安排(更新间隔为15分钟),为变化的人力需求找到合理的人力安排,相比人工推测以及简单算法,大大节省了排班时间,提高了人员响应速度,提升客户的满意度。

 

人的变化——人员流动率、人员岗位技能、时间偏好等。盖雅的客户均属劳动力密集型行业,人员流动率高、人员岗位技能要求复杂、兼职工小时工占比高,因此在班次安排上特别复杂。比如:当60%以上员工都是大学生兼职时,不同学生的课表、临时安排会给排班工作带来巨大挑战。盖雅智能算法云,通过对接盖雅劳动力云,获取岗位技能要求员工技能标签,以及员工自己在手机上维护的可用性,结合各种合规规则比如不能安排时长过长的连续班次等,通过运筹优化,让企业能即时自动地更新人员配置安排,并且这个安排让每个员工都比较满意,因为考虑到了他们自己的喜好。

 

场景的变化——比如,某连锁零售门店跨区域广、分店多、员工分布不均,经常出现某些地段门店员工补给不足,导致客户满意度低,营收不达标。这时候,排班系统就可以提高补给不足区域门店的小时工资,提升员工跨区域上班的热情,通过手机端的「抢单」,变「要我上班」为「我要上班」,解决跨区域员工分配不均的问题。另外,早晚业务量不大的时候,排班取向应该是成本低;中午和傍晚业务高峰的时候,排班取向应该是客户满意度高业务量提升,这样不同时段班次和人员的选择,也要根据场景不同而不同……

 

数字化企业建设,不仅仅是会员制、供应链,也包括门店和一线的前端运营。算法不再是花哨、遥不可及的概念,而是真正能帮助企业发现和解决若干业务问题的有效手段。数字化运营的选择和标准,你的企业准备好了吗?

 

# 结语

大到台风眼,小到鹦鹉螺,大自然的处处都着不可思议的数字规律。主动拥抱数字规律,从数字规律中发现机会、发现商机,将是企业数字化变革的应循之路。

 

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