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“客户流失”
是指客户转出资金,偿还抵押贷款,或者直接表示退出这家银行。
借助该分析模型,银行很快发现“客户流失”
的证据,并快速起草信件,请客户仔细考虑。
不过,在信件发出前,银行高管有了一些不可思议的发现。
没错,“大数据”
的确发现了客户流失的证据。
但问题是,客户不是因为对银行或客户服务的不满。
相反,他们大多数是因为离婚了,要转移资产。
如果同时进行一项小数据研究,最多一天时间就能发现这些。
然后,就是谷歌无人驾驶汽车面临的问题。
大多数问题似乎都归结于技术和人性的不匹配。
根据《纽约时报》的报道,去年,一辆谷歌无人驾驶汽车靠近人行横道时,像预期的那样完全停下来了,前方的行人安全地穿越了街道。
这时,这台谷歌汽车被后面的一辆非谷歌汽车追尾了。
后来,另一辆谷歌无人驾驶汽车无法穿过四路停车控制交叉口,因为根据感应器校准,汽车应该等候其他司机,完全停下来,而不是像大多数司机那样一点点往前行驶。
《纽约时报》表示:“在现实世界,人们都不喜欢按规矩行事。
这个新兴领域的研究人员说,无人驾驶汽车面临的最大挑战之一,是如何融入这个世界。”
于是,大数据连接了千百万的数据点,可以准确地产生相互关系。
但是,当人类按照自己的惯例行动时,大数据通常会受到破坏。
大数据不断地帮我们节约人力物力,让我们的生活实现自动化。
反过来,人类也会同时进化,根据技术带来的变化做出决策。
大数据和小数据是一对合作的舞伴,是对平衡的共同追求。
我之前说过,尽管地球上有70亿左右的人口,但根据我的经验,世界上只有500~1000种真正独特的人。
这不是贬低个性,而是认识到人类的连接度。
人类的“划分”
根本上依赖四个标准:气候、统治者、宗教和传统。
你头顶的太阳,你家乡的冬天是冷是暖,这些只与气候间接关联。
相反,气候是指你周围的环境如何反映和影响行为与饮食。
例如,斯堪的纳维亚人偏爱脂肪多的食物,而地中海人的口味偏轻,更偏向植物油。
执政者是指掌权的势力或政府,无论是俄罗斯的弗拉基米尔·普京、美国的民主党或共和党、中国的共产党,还是伊朗、约旦、苏丹、埃塞俄比亚和其他国家的政权。
一个国家的居民有多自由?宗教当然是指一个国家的信仰。
它是处于支配地位,还是微不足道?决策的背后是否受一个人信仰体系的影响?最后,传统是指一个国家不成文的礼节,无论是欧洲人忽略其他电梯乘客的习惯,还是美国人对友好的偏爱。
一旦你考虑到这四个变量(气候、统治者、宗教、传统),再排除掉阶级、种族、肤色和性别的差异,无论住在哪儿,什么人都是一样的。
直到最近,我才开始觉得,我的工作方法是可重复使用的。
但是,在过去的几年里,将近6家公司问过我,我能不能把潜台词研究引入一项培训项目中。
在雀巢的一些部门,我曾经从事过多年的咨询工作。
我的方法——我称之为“7C法”
——成为分析新产品、创意、创新和品牌不可分割的一部分。
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