預(yù)測(cè)是人工智能未來(lái)的發(fā)展方向之一，而關(guān)聯(lián)分析是預(yù)測(cè)能力的核心。關(guān)聯(lián)分析，是一種簡(jiǎn)單、實(shí)用的分析技術(shù)，用于發(fā)現(xiàn)存在于大量數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)性或相關(guān)性，從而描述了一個(gè)事物中某些屬性同時(shí)出現(xiàn)的規(guī)律和模式。通過(guò)關(guān)聯(lián)分析，可從數(shù)據(jù)庫(kù)中找到如“由于某些事件的發(fā)生而引起另外一些事件的發(fā)生”之類(lèi)的規(guī)則。時(shí)趣的CrowdGraph內(nèi)存圖計(jì)算引擎專(zhuān)利，毫秒級(jí)的計(jì)算速度，協(xié)助企業(yè)實(shí)現(xiàn)多屬性過(guò)濾搜索排序，支持百萬(wàn)級(jí)群體消費(fèi)者實(shí)時(shí)洞察及消費(fèi)者的實(shí)時(shí)個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)操作，為營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程提供強(qiáng)大的底層支持。唐代詩(shī)人孟浩然“夜來(lái)風(fēng)雨聲，花落知多少”的詩(shī)句，之所以夜聞風(fēng)雨聲會(huì)聯(lián)想到花落，便是日常經(jīng)驗(yàn)中將兩者關(guān)聯(lián)，生活中常見(jiàn)的群燕底飛雨臨近，一場(chǎng)秋雨一場(chǎng)寒都是同樣的效果。
放到商業(yè)場(chǎng)景中，如果通過(guò)關(guān)聯(lián)分析得出“70%的顧客在購(gòu)買(mǎi)牛排時(shí)會(huì)購(gòu)買(mǎi)黑胡椒”，那么通過(guò)合理的牛排和黑胡椒的貨架擺放或捆綁銷(xiāo)售，便可提高超市的服務(wù)質(zhì)量和效益。又如同“學(xué)習(xí)素描的同學(xué)在學(xué)習(xí)服裝設(shè)計(jì)時(shí)優(yōu)秀的可能性達(dá)86%”，那么就可以通過(guò)設(shè)立素描課程來(lái)提高服裝設(shè)計(jì)教學(xué)效果。企業(yè)在數(shù)字化進(jìn)程中，常利用關(guān)聯(lián)分析來(lái)測(cè)算消費(fèi)者與品牌、產(chǎn)品、KOL及其他消費(fèi)者之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)需求和喜好，給出下一步的營(yíng)銷(xiāo)建議，實(shí)現(xiàn)以人為本的驅(qū)動(dòng)商業(yè)流程優(yōu)化，提升效率的同時(shí)增加效益。
作為一切預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，當(dāng)關(guān)聯(lián)分析面對(duì)海量數(shù)據(jù)的時(shí)候，在眾多維度的影響下，兩個(gè)因素的關(guān)聯(lián)關(guān)系會(huì)有很多的到達(dá)路徑，而處理復(fù)雜的到達(dá)路徑，就需要強(qiáng)大的分析引擎，圖計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。“圖計(jì)算”是以“圖論”為基礎(chǔ)的對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的一種“圖”結(jié)構(gòu)的抽象表達(dá)，以及在這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的計(jì)算模式。圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)很好的表達(dá)了數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，通過(guò)獲得數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，可以從噪音很多的海量數(shù)據(jù)中抽取有用的信息。比如通過(guò)為購(gòu)物者之間的關(guān)系建模，就能很快找到口味相似的用戶，并為之推薦商品;或者在社交網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)傳播關(guān)系發(fā)現(xiàn)意見(jiàn)領(lǐng)袖。
類(lèi)似這樣復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性計(jì)算涉及的客戶數(shù)據(jù)源涵蓋了自媒體行為，關(guān)系，內(nèi)容。企業(yè)內(nèi)部營(yíng)銷(xiāo)，銷(xiāo)售，售后數(shù)據(jù)，以及其他第三方和廣告投放數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)來(lái)源結(jié)構(gòu)復(fù)雜，這就要求底層圖計(jì)算能力具備以下三點(diǎn)技術(shù)能力：
實(shí)時(shí)性
首先是對(duì)計(jì)算速度的要求。曾有公司進(jìn)行社交用戶推薦，對(duì)于5000萬(wàn)注冊(cè)用戶，50億關(guān)系對(duì)，利用10臺(tái)機(jī)器的集群，需要超過(guò)10個(gè)小時(shí)的計(jì)算。這顯然無(wú)法應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)更新的用戶數(shù)據(jù)，最終給出的營(yíng)銷(xiāo)策略也在時(shí)效性和準(zhǔn)確度上大打折扣。因此，對(duì)于大數(shù)據(jù)量的實(shí)時(shí)計(jì)算就成為了一個(gè)挑戰(zhàn)。而企業(yè)個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)往往是基于用戶行為數(shù)據(jù)的變化實(shí)時(shí)觸動(dòng)的，這就需要服務(wù)器端在毫秒級(jí)別內(nèi)給出個(gè)性化的預(yù)測(cè)結(jié)果。
靈活性
營(yíng)銷(xiāo)的核心是研究“人”，營(yíng)銷(xiāo)人員對(duì)智能算法與模型的需求也會(huì)隨用戶動(dòng)向及業(yè)務(wù)需要進(jìn)行不斷的新增或調(diào)整，因此需要底層的圖計(jì)算高度靈活，以適應(yīng)不同算法模型的數(shù)據(jù)計(jì)算。
具備預(yù)測(cè)能力
于營(yíng)銷(xiāo)來(lái)說(shuō)“預(yù)測(cè)性”分析不僅僅是發(fā)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)的好壞，更重要的是發(fā)現(xiàn)為何好，以進(jìn)行優(yōu)化。比如“歸因分析”和“相似人群”等預(yù)測(cè)性模型，都需要關(guān)聯(lián)計(jì)算的支持。因此，就要求圖數(shù)據(jù)庫(kù)不僅只是支持圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的讀取訪問(wèn)，更需要對(duì)于大數(shù)據(jù)量的關(guān)聯(lián)計(jì)算支持。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)的探索才剛剛開(kāi)始，中國(guó)DMP的數(shù)據(jù)環(huán)境、營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐，事實(shí)上已經(jīng)在某些方面超過(guò)了國(guó)際同行。時(shí)趣打造的SmartDMP，整合SCRM及數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力，幫助3C、美妝、旅游、汽車(chē)、快消等行業(yè)品牌，打造智慧營(yíng)銷(xiāo)的整體解決方案，不僅實(shí)現(xiàn)了基本的數(shù)據(jù)收集和歸類(lèi)，更利用長(zhǎng)期沉淀的運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)結(jié)合數(shù)據(jù)模型，形成可執(zhí)行的科學(xué)策略和自動(dòng)優(yōu)化的操作指令，協(xié)助品牌在流量獲取，消費(fèi)者留存，互動(dòng)、傳播甚至產(chǎn)品創(chuàng)新等多方面，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)，將外部流量不斷轉(zhuǎn)化為品牌勢(shì)能。
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