All posts by choubb

19Jul/09

CRM死了,CEM长存(之五)

电子商务的基石之作长尾理论宣布了一个新世纪,最重要的论断是power law,亦即80-20定律在互联网时代彻底的颠覆了。 80-20定律最早由意大利经济学家Vilfredo Pareto发现:80%的意大利土地由20%的人口拥有。这个定律一经发现, 立即成了商业的经验公式:80%的销售来自20%的客户。经历过顶尖CRM供应商Siebel培训的销售们应该知道, 除了一般的销售技巧,Siebel的核心是帮助分析所谓你的20客户及20项目,这样你才有可能将你有限的资源投入到重点项目的销售中。在经典的社会图画中, 一切都是有限的, 诚如经济学的定义:名词,一门社会科学,研究的是稀缺资源下的选择。因此无论对外:你的客户,还是对内:你的产品, 都必须施行差异化经营,以期完成对20的发现和实现, 从而完成企业的主要利润和目标。 长尾并不是走到80-20定律的相反方向,从表面上看,产品有热销和冷门,在长尾和传统市场都同样存在。 不同的是,长尾拒绝80-20定律的统治,就算20%的产品带来80%的销量, 我们也不能放弃另外80%产品的经营,为什么?因为这个世界变了。稀缺的已经不再稀缺了。记得很早前有一个Nike的利润构成分析。一双售价100美刀的耐克运动鞋,由xx广告费用,xx销售费用,xx研发费用,xx生产费用构成。其中的生产费用大概是令人吃惊的13美刀。从耐克的观点来看, 商品的生产已经不是什么关键所在,也无所谓稀缺。重要的是如何发现客户的喜好,以及喜好耐克商品的人群。这两个方面都是耐克希望也必须花大价钱去做的。 在现今互联网世界,商品是丰饶的,无论是有形的还是无形的商品。技术的进步,有形商品的小批量生产成为现实;数字商品的复制和分销的成本无限趋近于零。从生产成本考虑,商家可以不必拘泥于20%的商品,而且更重要的是, 你可以完全准确预测你的20%么?既然生产成本相差无几,我们就不必要去区分产品的20%或者80%了。 商品的丰饶,也带来了选择的难题。传统企业因为时间和空间的限制等因素(分销能力, 货架的物理空间),必须花费相当的费用在市场宣传,生产计划, 销售预测和管理等, 这也是在Nike的费用构成表中,占据绝大部分费用的部分。高昂的费用其实都花费在了20%的预测和管理上。在互联网中, 我们有一个利器:搜索。这也是电子商务的终极利器。对客户来讲,则需要一个过滤器,像漏斗一样,从无数的选择中选择出需要的商品。商品的丰饶和搜索过滤,就像一对孪生子,相伴来到这个世界,缺一不可。 这里有个例子,在皇后镇找个背包族的旅馆,所以你做了点搜索功课如下: 这就是一个典型的搜索漏斗, 越是有些稀奇的特点的商品或服务, 所处的生态竞争越弱。这个跟CRM完全相反,如果你只注重所谓的核心旅馆要素,那么你在皇后镇就在跟13万之众的旅馆们竞争,跟那些声名显赫的连锁酒店争客源。对于中小旅馆, 这种蛮力比拼式的竞争结果不言而喻。聪明人会注意到这个搜索结果,“如果我把轮椅,背包,允许宠物的Adwords买了不就成了?”,这样的搜索就是典型的长尾搜索。 更有意思的是Adwords也是广告业的长尾,谷歌将过去广告商忽略的客户拉进了广告的长尾,也带来了谷歌岁入的飞跃。 亚马逊式的应有尽有,对绝大多数企业并不现实,甚至对亚马逊也成了难以企及的目标。曾经的我提供电子商务架构, 你来提供商品的亚马逊商业伙伴计划(Merchant partnerships)也走到了一个转折点,像ToysRUs于2006年结束了亚马逊的商业伙伴计划。越来越多的企业都在思考这个问题, 让亚马逊/淘宝来操办我的网上门户还是自己亲手打造自己的电商网站。通过长尾分析和搜索过滤,企业应该着重培养各自的细分特性,当那个轮椅上带着狗的背包老兵发现你是皇后镇里13万家中的唯一一家时,他还有的选么?

14Jul/09

智能机器人的学术探讨

下文是转我的老板的博客, 地址是http://www.sylvainpaillard.com/wordpress/?page_id=284 他在卡内基梅陇待过, 这个学校是人工智能的全球领先者之一。人有点呆,哈哈,他看不到中文的,写的文章也有点呆气。不过他给了我们绝好的一个世界的视角和最领先者的视角来看待这些问题和历史。其中的聊天机器人Elbot的例子很有趣,玩赏性极高的。针对商业问题, 你可以看到卡内基梅陇的校内试验系统RoomLine application惊人的成熟和智能。 网络/智能机器人是国内新兴起的名词,通过网络或其他媒体,用一个仿生的类人去做客服的工作。国内知名的小艾就是其中一家。 看过此文后, 大家应该有能力鉴别chatterbot和对话管理的区别,即把握Elbot和RoomLine application的区别,最终根据自己的需要选择合理的解决方案,chatterbot或者对话管理。 June 25, 2009 对话系统的历史 对话系统的思想也许自计算机科学领域产生以来就存在了。我们无从得知Charles Babbage在19世纪30年代发明分析机和差分机的时候是否已经思考过这个问题;但是我们可以明确地知道,Alan Turing在1950年的论文《计算机与智能》中介绍图灵测试时就定义了终极对话系统。 据维基百科 – 图灵测试的“标准定义”,C(询问者)通过问题来判断A和B谁是人,谁是机器。为做出判定,询问者仅限于使用书面问题来回复。 Turing曾预测机器最终能通过图灵测试,到2000年,30%的询问者在5分钟的测试中可能会被愚弄。未来学家Raymond Kurzweil在1990年将这个期限更改为2020年;2005年时又做出修改,期限推至2029年。 最后的这个预测跟先前的一样,对我而言都是不确定的,不过很多有趣的对话系统先于预测的年限就已经得以开发,市场并不需要通过图灵测试才开始采用对话系统。 Turing Test version 3.png 聊天机器人与对话管理的根本区别: 谈及对话系统自1950年以来的历史之前,考虑过去几十年中两个不同的趋势是极为重要的:一个是外观模拟对话(称其为聊天机器人方式),一个是模拟真实的对话,并动态产生合适答案(称其为对话管理方式)。在图灵测试的定义中我们可以直接发现这两种方式共存的原因,因为图灵测试仅重视所提供答案的感官的有效性,而不去验证回答是否基于理解。 现实中,开发出来的系统有时结合这两种方式,但是其中一个总是明显地占主导地位(在一定程度上,我们可以说聊天机器人里有对话管理,即使它通常基于简单的模式匹配规则)。以下给出一个简例以示说明: 用户询问:“你能给我买一瓶牛奶吗?” 利用对话管理方式,计算机可以(只是举例)创建一个模型:[type:Question;Read More…