吴明辉老师对数据价值的分享，让我大开眼界。我将从以下几个点深入思考。
概要如下：
1：感知响应模型
2：未来之路：千人千面
3：不同体量的企业不同的数据化方式
4：结合自身案例分析
感知响应模型
感知响应模型：感知——理解——决策——行动。这个模型可以被理解为优化迭代的循环模型。当老师说到这个模型时，我联想到输入输出模型：输入——内化——输出。其实这两种模型，无论哪一种，每个节点环节都非常重要。如果必须选择一个重中之重的节点的话。我选择行动或者输出。
我曾将人的生活状态分为三种：无聊、焦虑、积极。这三种状态可以与感知响应模式相对应。比如：无感知即无新鲜认知时，此状态对应无聊，重复使用自己熟悉的东西。有感知有理解无行动，对应的状态为焦虑，认知先行、行动停滞是我理解焦虑的本质来源。有感知有理解且有行动，此状态为积极。当认知与行动同时在路上时，是最能够激发人积极的状态。
追求积极，无论是个人还是组织都是最理想的状态。倘若，做不到“积极”，持续的焦虑是非常痛苦的，很多人非常讨厌那些灌输别人“焦虑”的人。其实，很多人并没有更深刻的理解这三种状态关系，往往会找一系列原因将自己的不作为变成他人的过失。
其实，本没有传播“焦虑”一说，只有传播“认知”一说，当我感知到了这个“认知”，并且理解了这个“认知”（知道它是对的，是好的），而我无法对自己狠一点，让自己在这个“认知”去行动、去改变。这个认知，我宁愿不要，我宁愿无聊地过，也不愿在充满焦虑地过（本质上每一个人都可以意识到自己的不作为，却不敢承认）。
然而，行动困难吗？难与易是动态变化的。一开始极其困难，这个时刻不仅需要外部给我的压力，自己给自己的压力，寻找榜样、寻找环境、寻找鸡汤等等。一旦，行动起来之后；一旦，在行动之中重新感知之后，困难度会大幅下降，会强烈感受到“积极”状态给自己带来成长的愉悦感。于此，人的成长状态也是一种飞轮模型。而成长飞轮的阈值就是行动。没有行动，会被认知焦虑死。一旦有行动，飞轮的阈值被突破，飞轮即开始转动。
未来之路：千人千面
“千人千面”可以用另一个词解释“个性化”（非标品）。课程中，吴老师说过：农业时代的大部分产品是纯手工的（非标品），源于生产力落后，生产关系单一。工业时代，技术的进步，生产力大幅提高之后，生产关系和交易市场复杂化后，带来越来越细的分工，批量化产品（标准品）由于更低廉的价格占据绝大多数的市场。信息化时代（互联网、大数据等）再一次提高生产效率之后，将进入以工业化生产方式来为用户提供个性化的服务（非标品），其本质是：人类基因中拥有存在感这个基因，人需要存在感，存在感来自个性化、来自差异化。而恰巧：互联网技术+大数据技术+人工智能（深度学习）技术+其他技术，就可以实现这样产品来满足人们的需求。
综上所述：千人千面的底层需求是来自人类基因。当需求挖掘到这种程度时，多半是源需求了。
不同体量的企业，不同的数据化方式
不同体量的企业进入数据化时的具体措施也是不同的。比如，大型企业对中台数据的建设更为迫切，中小型企业更应该根据自己的财务支出来分析当下最应该利用数据化来提高效益的部分。
倘若深度探究数据的本质，我推导的结果是双环复利模型。无论是大数据分析、人工智能深度学习，最终的状态是让企业更加理解用户，拥有特别特别清晰的用户个体画像，从而做到知己知彼、百战百胜。而数据就是一个积累的过程，无论是相关数据还是无关数据，只要是用户产生的数据，当数据积累到一定数量时，会产生一环复利即对产品本身的迭代与优化，当数据继续积累，由量变到质变时，即形成二环复利即复利效应已经不仅局限于产品本身了，而是数据堆积起一个个活生生的用户，跳出产品本身，覆盖到其他领域同样可以获得复利。
结合自身案例分析
作为产品经理，我遇到过一些无效的营销策略，投入非常大的成本之后，营销的效果却不佳。为什么会这样呢？我个人理解：原因有很多，从策划开始，过多的模仿他人的营销手法，倘若这样的营销手法已经被多次使用后，往往不会激发用户的好感，反而会让用户产生厌恶，原因在于：可能这种营销手法在前几次使用过程中已经消耗了大量的用户信用。其次，在营销后获得少量的数据，团队却不能够客观地分析问题，团队leader并没有将团队打造成成长型组织，不能够客观地分析问题或许导致决策偏差的重要因素。
总之，成功的方法往往都具有通性，不成功的方法却是各式各样的。
网友评论