马后炮

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刘庆 20060529 Mon, May 29, 2006 at 1:22PM
To: ttnn@googlegroups.com
作一项分析应用，挖掘模型建完了，流程应用起来了，可效果不一定好。这也够让人头疼，这问题出在哪儿呢？

可能是模型本身分析得不够准，可能是执行力度不够，可能是......，当然还有可能是根本上策略问题，但不敢这样讲。因为这会否定了一直一来大家的劳动，搞不好是要被唾骂的。

其实这种没有头绪的事情大家做的有不在少数，想想吧，多少事情是做了以后白作了的。开发一个产品，没有明确市场定位，开发完了就撂在那里；做一个项目，兴致冲冲开始，后来却发现根本不知道用户需求；作一份设计，写一份文档，编一段代码，经常都是不知道为什么，只知道有人需要，却不知道为什么需要。当然，你要是在工作中经常问"为什么？"，恐怕也有人不满意，"闭嘴，就是这么安排的，你照着作就可以了。"，因此中国传统有句话，"多做事，少说话"正能派上用场。

发出这些感叹，是因为数据挖掘应用的事情。

当出现了一个业务问题，需要分析，那就来个挖掘模型来支持吧。这对于客户和集成商都是愿意的事，因为多一个模型，可能就是一个新项目，就会有收入。于是大家都愿意去开发模型。可这个业务问题是否需要一个模型来辅助解决，并没有搞清楚。想想，要搞清楚这件事并非一蹴而就，既然耗费时间，客户也等不及，集成商更是巴不得去掉这段没有收入的工作。

通过分析的辅助来解决一个业务问题，称之为"分析应用"。我想可以从三个方面来看，一是策略，二是模型，三是执行。策略是宏观的，给出应用的目标，各个环节的切分，以及每个环节评估的方法。如果可以，甚至最好能够给出备选的策略。模型是辅助的，在既定的策略下，用数据的方法也好，用人的大脑也好，建立挖掘模型或经验模型来得到分析结果。执行是具体层面的，基于分析结果去做营销活动。最关键的还是策略，策略决定模型，可实际上却往往是模型变成关键的。反到用模型来指导策略，有什么样的模型进行什么样的策略。譬如说做客户细分吧，这就是一个明显的模型指导策略的例子，开始并不知道这个模型可以用来干什么，那就作出来看看吧。因此，现在存在很多放在那里不用的客户细分模型。再比如要做竞争对手挖角的工作，首先考虑如何挖，是挖对方的高价值客户？还是挖对方的集团客户？还是挖容易流失的客户？这可对应着不同的模型。

如果最终的效果不好，可能有这三方面的原因。理想一点，这三个环节完成之后，都得有些什么东西表示它做的还可以，也就是评估。对于模型来说，通常还有命中率、提升率等指标来衡量。执行吗，通常也有，诸如响应率、接触率之类的，可策略呢？似乎很少有评估的指标，它是一个拍脑袋的过程。

因此最后开会的时候，执行的人说，"指标显示我的工作做的不错。"，建模的人说，"看我模型的提升率达到3了，模型的效果非常不错。"，只剩下制定策略的人哑口五言，"我..我，我发誓，这就是对的。"。当然，此时就将责任归到策略上，多少有些马后炮的味道，而且不厚道。还是寻找如何制定合理策略的法子吧。

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