分析的指导性

晚上在床上翻看这本卓望通讯，其中一篇王煜全的文章勾起了我的兴趣。

2004年我们做中国联通经营分析系统规范2期的时候曾经合作过，当时王先生提出了对经营分析很多很好的建议，特别是关于产品推广的口碑效应的分析印象颇深，后来因为技术原因没有在规范中体现。今天看这篇文章也有一个疑问：SP生态环境和价值链的重要性显而易见、重视现有客户的服务效果远好于挽留即将离王的客户、精确而针对性的产品打包服务势在必行，这些观点我也非常赞同，但从什么地方做，如果做，怎样体现出来（是局部连片还是先布局后逐点实现？实现后会不会对其他部分产生不期望影响？）

前一时间在家闲居，我曾经很认真地和朋友探讨过BI为何是"花瓶工程"的问题，其中一个观点就是，很多分析而来的结果往往是只能验证理论而无法指导实践。举个简单的例子来说，帕累托2/8原理在最近这些时间里被很多分析系统建设商来引用，大致的意思是说：如果我们能够提升2/8原理中"2"的忠诚度和收入，那么企业运营就会有更大的发展。为此我专门用某联通经营分析系统的数据作过验证：在实现大客户优惠服务计划前，某联通的大客户离网率为2-5%, 实行后离网率变为2-4.X%z 左右，而收入和客户的关系还是基本吻合2/8比例，收入的增长并没有突飞猛进的效果。这个理论说明了什么呢？窃以为这个比例是动态和流动的，不取决于具体哪些大客户和中低端客户，只要客户划分的方法得当，2/8定律一定能够体现。那么这个定律是否就成为评价客户价值划分的标杆了呢，其具体商业价值在哪里？像类似的"验证型"分析结果在联通移动的BI系统中比比皆是，大家拿到了结果都认为是有价值的和准确的，却不知道怎么去用。

所以，我认为分析系统存在着三种划分，在普通语音服务分析和增值业务分析中都有存在。
报表类的统计分析，得到企业运营的前一阶段各项评估，并根据评估发动"头脑风暴"来决策下一阶段的运营策略。

预测型的分析，通过分析的预测来采用某种手段取得预测目的。手段在预测中有明确描述。缺点是，这种预测分析直接用于决策有一定的风险性，而且预测的范围一定会比较小。达到预测目地后不容易再预测到大范围内的业务运营情况互动。虽然存在一定缺陷
，但总算是离胜利近了一步吧。

全知全能的分析系统，能够小范围分析结果，整体控制和预测全局互动。这种系统往往和传说中的神是一个层面的，先不说实现的可能性和但就市场竞争的速度和时间要求也只能要求我们"只争朝夕了"。

那么问题就来了，如果分析系统烙上了浓重的"宿命注定论"，那么最经典的中国哲学解释，只能用老子的"无为而治"来解决了。扯得远了，不过哲学的东西还是挺有意思的！

*朋友Happscry的对此的理解是：无为而治 翻译就是"该干什么干什么去，走一步作一步的事情" ^_^。

我现在能够想到的一个解决方法就是找到相对孤立的业务来做分析和预测，牵一发而动全身的业务不太好掌握。首先取一个业务点来分析，调研和分析需求需求看是否还能在这个业务点上有所延伸（我认为绝对能，有时候需求是创造出来的），然后分析这个业务点客户的使用和特征，找到一个下手的突破点进行其关联要素的调整和增减。得到一系列的结论后就能够找到端倪，至少是在这个业务域中起作用的。当这些影响因素经过时间的验证后，放在周边业务群中进行交互影响的研究。在这种方法里，所取时间不宜过长，业务交互影响群的数量也不能过多否则难以控制。这个是关于现有业务改良的一种思路，有点类似于蚂蚁啃大象。而如何创新业务实在是还没仔细想过，也许拍脑袋就能拍出一个"杀手级"的应用，或者在改良产品的过程中创新应用水到渠成也未可知。

上面的这些东西是我看文章的一些遐想，离现在工作还有一些距离。我觉得想更清楚地看清这项工作是一个长期的过程，一步登天只是daydream.

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