众包——群众的预言

企业避开内部数据挖掘或技术分析,转而寻求企业外部的广大群众参与的众包方式越来越常见。

 

 

  数年前,英国领先的零售商乐购想更好地预测客户的购物模式,于是追踪顾客光顾过哪些店面,买了什么,并通过“忠诚卡计划”了解顾客的首选支付方式。困难在于如何最好地整合所有这些数字并将其转化为有用的数据。乐购决定把这个问题抛给一群非常非常聪明的人——然后产生了一个超过乐购自己的基准模型一倍的提案。

  最近,这种企业避开内部数据挖掘或技术分析,转而寻求企业外部的广大群众参与的众包方式越来越常见。由于互联网的发展使信息交换越来越快,企业已经开始接受这样的概念:理解和分析大数据需要不定期地获得外部专家及其新观点的帮助,以不被内部偏见、僵化的观点或部门间利益冲突所污染。

  但是一项关于乐购众包努力的最新研究指出,想赢得“众包”战役并不容易,假如公司不遵循某些指导方针,可能很快就会耗尽金钱、资源和声誉。换句话说,他们必须找到正确的目标大众来替他们考虑问题,用各种方式激励这群人以产生最好的答案,同时还要想办法留住那些厌烦数据及其他个人信息被泄露的顾客。如果公司可以满足这些条件,他们就能够利用众包来促进创新,给客户提供更个性化的方案,甚至展望公司未来的发展。

  乐购把战役设计成竞争模式:通过分析公司和专题网站发布它的问题和专有数据。一个由科学家组成的联络网能够获取所有一年内顾客人数到达10万的店面的详细数据,他们持续地搜寻这些实时数据,以此来测试这项技术。参与者被要求预测顾客下一次的光顾日期和消费金额。

  真正的目标当然是开发一个预测模型的方法——一个前雇员不知道的,因此不容易被其他公司复制的方法——可以应用于比这个案例中的购物者更宽的范畴。众包的一个好处是它可以吸引具有多种技能和专业背景的研究人员的注意力。在乐购的案例中,537位参与者提交了超过2000个不同的模型,而冠军是一位莫斯科的统计学教授,亚军则是一位来自美国印第安纳州的精算师。

  对大量与竞赛相关的负责人的采访透露了一些“众包”成功的秘诀。成功的第一课是“获得帮助”。一些试图建立和维护自己的在线交流社区的公司面临着一些不必要的障碍,研究者建议,这些公司应当利用许多老牌众包平台以获得更广泛的、拥有不同分析能力的人群。

  恰当的激励形式也同样重要。乐购项目利用现场排行榜,允许参与者比较他们的结果(而不是算法),由此鼓励科学家们不断更新和修正它们的模型以提升排名。竞赛网页的美术设计和与他人互动以试图解决问题的能力使挑战变得非常过瘾,人们流连其中,乐此不疲。

  事实证明金钱的诱惑远比研究者最初假设的要小。奖金被前三名提案瓜分以防止“赢者通吃”现象并保证了公司获得三个模型的使用权而不仅仅是其中一个。科学家们更关心竞争而不是现金,实时排行榜的存在被认为是激励他们持续奋斗的最重要的因素。事实上,如果群众认为奖金不足以与公司的声望和实力相匹配,金钱就会成为消极影响因素。研究者写道,“对竞赛的抵触会导致更少、质量更低的提案,以及更低的参与者承诺。”

  但是科学家并不是能释放抵触情绪的唯一群体,网飞公司(Netflix)和美国在线(AOL)近几年就遭遇了惨痛教训。当顾客开始关心他们的个人信息安全的时候,众包也会成为问题。四处搜寻新想法是一方面,企业这样做的初衷是为客户提供更好的服务,但是当企业把客户的数据暴露给分析师时,他们就面临着失去客户的风险。因此,企业在进行众包战役的时候必须格外小心,要对使用真实数据进行公开竞争的好处和疏远顾客的风险进行权衡。私人的或有限制的竞赛会给这一问题提供解决方法,但是却不会产生如此多的不同想法。

  研究者还建议公司应当集中火力,避免开放式的或过于庞杂的任务。从这一定义出发,众包应当引出的是实验、尝试和错误,以及几个不同的解决方案。在乐购的例子中,一个直接相关的问题是:为什么顾客会回来,以及他们将会消费多少钱?这鼓励科学家们提炼并详细解释他们的预测模型,并且使他们迅速而清晰地了解到所给数据集的分析范围。

  最后,公司不能够过于注重外部意见而忽略内部的士气。除非事关数据安全性和商业敏感信息,否则公司应当考虑到寻找外部建议对自己内部分析师的影响。在乐购的案例中,项目经理就保证企业员工在分析结果和选择获胜模型时具有优势地位。整合分散的、对公司内部架构所知甚少的人所做的模型也是难点之一。因此,研究者建议公司效仿乐购的案例,聚焦于非关键业务,以确保公司在不引起日常运营动荡的前提下测试众包的方法。

(文章来源:http://www.strategy-business.com)

【编译】李明阳
【来源】《管理学家》杂志2014年06月刊

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