昨日听了秒针系统和明略数据创始人吴文辉的分享,只能用一个字形容:牛!全程干货丝毫不敢开小差,金句频出,信息量略大,请系好安全带准备上车。

学科交叉

数据的本质就是利用数学理解世界,所以同志们学好数学是非常必要的,不要再说买菜用不到数学这种问题了,买菜是用不到,但卖菜需要哈哈,想赚钱还是多少懂点数学吧。

每个学科背后都是一种观察世界的方法,我们平时为什么会经常和人发生争论,尤其是和不同专业背景的同学讨论同一件事情的时候。根本原因就是双方看待这件事情的角度是不一样的,如果能互相了解对方的观察方法,就能多一个维度去观察这个世界,或许可以发现一些别人发现不了的机会。

现在如果我们想在某一个领域做深,是非常难的,除了要具有一定的禀赋外还得花费大量的时间,才有成功的可能。所以有时候需要我们有跨界学习的能力,前面也说到了,更多的机会来自于学科间的“交叉”。一个最典型的例子就是Apple,乔布斯称苹果是站在艺术和科技交叉口上的一家公司,到现在为止苹果产品依旧具有艺术家般的设计感,而不是像国产机一样动不动就跑参数,这是多数人选择苹果产品的原因。

在过去产品功能贫乏的年代,可以单纯依靠功能创新赢得市场,但到今天很多功能需求已经被满足了,产品之间的差异缩小,所以未来一定是要想办法去满足用户的精神需求,论性能、功能,苹果手机其实并不占优(随便一台国产2000元的安卓机,几千万像素、NG内存、智能美颜、双微信、分屏、指纹人脸解锁),但是大家就是愿意为苹果的设计买单,无论是外观还是交互,都是其他手机所不能比拟的。


数据时代

智能时代的三个阶段:计算智能 -> 感知智能 -> 认知智能

感知智能就相当于给计算机装上眼镜、耳朵、鼻子,也是目前比较火的研究领域,像计算机视觉,但是认知智能则是给计算机装上了大脑,起到一个“连接”的作用,连接不同的传感器和数据。人的大脑比AI的连接、组织能力更强。

帮助人VS代替人

现在AI公司需要想清楚自己的定位是什么,如果AI是帮助人做人类不想做或者做不好的事情,那这个方向是大家比较容易接受的。但是如果AI的目的是取代人,这可能不是一个特别好的定位。


两次创业

广告其实是科学和艺术的交叉点,和做投资很像,既需要理性的数据分析,也需要一些创造。

先说一下toB企业的现状,在中国做toB很难,因为你的客户很多是大公司,甚至是世界500强,但是往往已经有美国的企业服务公司去给他们提供服务了,像IBM、Oracle、麦肯锡、尼尔森这些,他们没有必要再选一个国内的公司。

那为什么秒针系统能做成呢?因为即便是一些外资公司,它在中国的管理层是有权制定独立的营销策略的,当时很多外企总部就在北京,谈业务也很方便,就一步一步做起来了,但是像财务系统人力系统肯定是全球统一采购的。还有一个原因是公司另一个合伙人原先是广告公司高管,对于整个行业非常了解,也积累了一些人脉资源,不然单凭一款产品是撬不开市场的。所以大学生一开始创业不要做toB,会死的很惨,可以从toC做起,等积累了一定的行业资源后再跳出来做toB,那样成功率更大。

企业服务长期来讲是个很好的赛道,因为现在人口红利逐渐消失,无论是传统企业还是互联网企业都必须优化自己的成本和管理。现在还有一个新的机会是中国企业的出海浪潮,像小米、华为等等,给这些企业赋能等于间接出海。

任何企业的成功都是有历史原因的,秒针当时碰到了一个很好的机遇,在过去电视收视率统计都是随机取样,非常不规范也不准确,但网络电视出现以后就有了即时数据,但当时还有没有技术可以处理这么庞大的数据,大数据云、计算都没提出,所以公司就自己研发了秒针系统,后来市场反馈非常好,因为都需要你的东西。

你所面对的市场越大,你企业的价值越大。这点对于选择方向是很重要的,当时网络广告的市场份额只占整个广告市场的2%,但秒针并没有只盯这2%的市场,而是想怎么让另外98%的传统广告商转移到网络广告上来,所以公司的价值一下就不一样了。

后来14年创办明略的原因是斯诺登事件,当时就预感以后政府会限制国外软件的采购,所以会给到国内企业更多的机会。

创业需要观察市场有没有发生变化,变化意味着新的需求,但市场变化你的解决方案没有创新也没用。

教育把学习分为物理式学习和数学式学习,对于创业者来说这两种学习方式都是需要的,既要扎根市场了解需求,同时又要有对行业的深度思考。


数据生意的本质

从数据到智能的过程,不能光存数据,还要知道怎么用,不然数据就变成“库存”了,因为它是占存储资源的。数据必须要有使用场景才有商业价值,数据本身并没有价值

数据的价值是由最终场景产生的经济效益决定的。国家花几百亿去做人口调查可不只是要知道国家总人口有多少,而是会从不同的维度去做分析,之后产生的经济效益是非常大的,比如决定在哪个地方建飞机场,光这一项投入就几百亿人民币。

数据是对世界观察的数学记录,它有几个重要作用:

  • 帮助没有观察的人解决信息不对称问题。(天气预报)
  • 帮助科学家归纳总结,提出猜想假说。(伽利略)
  • 帮助人们节约时间。(广告投放)

用数据做生意其实是个悖论,因为数据创造信息对称,而商业本质是利用信息不对称。比如过去在没有秒针系统的时候,很多人知道哪些广告位好哪些不好,就利用这个信息不对称去赚广告主的钱,但秒针一出来这个生意就没得做了。

解决方案:制造流变的信息不对称

什么叫流变的信息不对称呢?这要先介绍一次信息不对称,比如你知道房价明天要涨,你把这个信息卖给其他人,赚一次钱OK了,这是一次性的,但实际上你也赚不了几个钱,不如不告诉别人自己偷偷去买房,还比卖信息挣的钱多。但像天气、广告流量这些信息都是在变化的,所以客户需要持续地使用你这个产品。

数据的价值

1、数据创造信任,降低决策成本

有时候虽然数据不一定是真实的,但有总比没有好,它可以被衡量,促进人们达成共识、指导行动。一个真实的例子就是保健品上那些指标,不一定指标好就真能抗癌,但是它让你的决策有了依据,提高了销售效率。

2、数据可以减少试错成本

注意数据是不能证明只能证伪的,根据过去的数据不一定能推导出未来。虽然长期的未来不可预测,但短期却可以,因为很多事情的发展是连续的,比如说超短线股票交易,股市买卖是连续事件。孙正义有一个非常出名的投资理论叫“时光机理论”,从空间上看这个世界是不平衡的,但国家之间只存在时间上的差异,所以他后来的很多投资都是Copy to China,就减少了很多试错成本。

从宏观和微观、时间和空间几个不同的维度去观察这个世界会有新的发现。


数据产品两个核心公式

产品价值 = 新体验 – 旧体验 – 替代成本

不要觉得自己做的产品是全新的,不可能!在之前一定有其他产品可以解决类似的需求,好好思考到底替代了谁。共享单车为什么可以成功?过去花几百块钱买单车老是丢,现在花几毛钱随时随地有车骑,新旧体验的差值是很大的。

数据产品价值 = 决策者提前了解变化节省的成本和新增的价值 – 替代成本

数据在加速决策过程中才会产生价值,数据产品的目标就是加速实现和放大,场景是决定数据产品价值的核心要素,数据的价值取决于之后决策创造的价值

你创造了一个有价值的产品不代表就能赚到钱,因为价值≠价格,学过经济学都知道价格是由供需决定的。这解释了为什么互联网公司不敢对C端用户收钱,因为数据信息的复制成本是0,也就是说对于用户来说信息的供给>需求,但是由于你掌握了大量用户,对于B端商家比如广告主来说用户的供给<需求,所以可以收广告费。

数据是不能垄断的,前面说了数据复制成本很低,人更没法垄断,人才是流动的逐利的,唯有场景是可以垄断的,因为人的心智可以垄断,这点很重要,垄断才能创造利润。那有人问京东和淘宝是怎么回事?其实他们各自垄断了不同的用户,男生买东西一般喜欢去京东,因为不需要怎么选择都是直营的,但女生可能更喜欢淘宝,商品眼花缭乱就跟逛商场一样。刘强东找到了差异化的场景,和阿里是完全不同的商业模式,所以谁也没法干掉谁。

数据成本是可以降低的,比如做秒针的时候存储成本降低了很多,就可以存储数据了,有了数据就可以做更多的事情。后面客户使用秒针就是因为秒针有数据而其他公司没有。数据源的变化往往是传感器的变化,产生了新的维度。


人工智能时代

感知-响应模型

人工智能建设有活数据的反馈闭环,加速迭代,把中间需要人做的工作也取代了,整个过程是完全自动化的。

人工智能是一个时代不是一个风口,可以把它比作电力,提高了生产力。未来中国会有大量的创业机会,AI会改变我们生活的方方面面。

未来APP一定会越来越多,可以满足我们几乎所有的需求,这个时候交互方式就有可能发生改变,比如用Siri来调取应用。这就意味着入口会非常少,我们不一定能做那个入口,但只有某一方面做到最好,Siri才可能调你的服务,以后刷榜这种事情可能都不会存在。

人工智能时代一定要思考自己的定位,不能和别人一样,那是没有机会的,跨界多元模型是人工智能时代的核心


Q&A

吴明辉:我发现理工科的同学有一个巨大的BUG,因为理工科很多事情背后逻辑是很清晰的,理科生会习惯去做推导,分析可行性,所以会限制团队的发展。作为理科生,不要给自己设限,你目标定得高的时候,整个团队也会思考怎么达到那个目标。用文科生思维定目标,用理科生思维落地

问:toB和toC这两者有什么差别?

吴明辉:ToB和toC都是先创造一个好产品,再去推广,让别人买你的产品。toC可以通过打广告去推广,但toB不会去打广告,可能去参加一些展之类的,还是看你的用户群在哪。而且toB决策链很长,你要说服整个团队,还要花很多时间去介绍自己的产品,所以市场团队非常重要。但ToC其实也是有很强的市场团队,比如可口可乐就有很多人去线下推货。

问:信任是刚需吗?怎么评价区块链?

吴明辉:信任显然是刚需,不信任是制造成本的,信任是降低成本的。区块链解决的不止是信任问题,还可能实现价值重新分配,有一些价值是只有通过信任才能创造的。

问:怎么确保屏幕前的人真的看了广告?

吴文辉: 网络广告只能逼近那个结果,这是个概率问题。举个例子,电视广告如果有三个电视剧开始前的贴片广告,一般是第三个贴片广告效果更好,但网络广告其实第一个效果是最好的,如果剧中间插一个几秒钟的广告就默认你看了。

问:怎么看待微商?

吴明辉:微商说白了就是做的关系生意,但是如果没有品牌效率是很低的,因为人与人之间没有达成共识。最好还是先建立好品牌,让大家都知道你以后再在朋友圈弄一些打折促销的活动是可以的。