有时候我觉得吧,这人要是想干点新东西,就跟摸着石头过河似的,你以为踩稳了,脚下一滑,就是个跟头。
数据智能化的事儿,说起来高大上,做起来是真要命。方案刘总批了,预算也下来了,接下来就是找人、找技术、找方向。方远在大厂干过,对这块儿熟,我就让他牵头,小周配合,先把技术路线定下来。
方远领了任务,带着小周调研了两周,拿出了一个方案。
“陆总,我调研了几家做人工智能的公司,有两家比较靠谱。一家是搞算法的,技术很强,但价格贵。一家是搞平台的,技术一般,但价格便宜。您看选哪个?”
我说:“您觉得呢?”
方远说:“我觉得选搞算法的那个。数字化转型第二阶段,重点是数据智能化,技术是核心。如果技术不行,后面推起来会很吃力。”
我说:“那就选搞算法的。价格贵点就贵点,只要能出活儿就行。”
方远点点头,去联系那家公司了。
那家公司叫智云科技,是做人工智能算法的,在圈内挺有名气。他们的技术总监姓马,三十出头,戴个眼镜,说话很快,一看就是个技术狂人。方远跟他聊了几次,把我们的需求说了,马总说没问题,可以做个试点项目,先帮我们做一个智能推荐模型。
试点项目定在销售部,因为销售部的数据最丰富,需求也最迫切。老刘听说要搞智能推荐,挺高兴的,说:“这个好,要是能自动给销售人员推荐潜在客户,那业绩还能再涨一涨。”
我说:“刘总,这是试点,不一定能成。您得有心理准备。”
老刘说:“没事儿,你们搞,我支持。”
试点项目启动之后,方远带着小周,跟智云科技的人一起干。马总派了两个工程师过来,一个做算法,一个做数据,都是年轻人,技术挺扎实的。方远跟他们配合得不错,进展也挺快。
但问题很快就来了。
第一个问题,是数据质量。销售部的数据虽然丰富,但质量参差不齐。有的客户信息不完整,有的销售记录不准确,有的跟进行为不规范。这些数据喂给模型,模型学出来的东西也是歪的。小周花了大量时间清洗数据,但数据量太大,根本洗不完。
方远跟我说:“陆总,数据质量是硬伤。如果数据不干净,模型再厉害也没用。”
我说:“那怎么办?”
方远说:“得让销售部的人规范录入。不能想怎么填就怎么填,得有标准、有流程。”
我找老刘商量。老刘一听要规范录入,有点不乐意。
“陆总,我们销售部天天在外面跑客户,哪有时间搞这些?能填完整就不错了,还规范?”
我说:“刘总,我知道您那边忙。但数据质量不好,智能推荐就做不出来。您也不想花了钱、花了时间,最后搞个半成品吧?”
老刘想了想,说:“行吧,我让下面的人注意点。但您别指望一下子就能规范起来,这事儿得慢慢来。”
慢慢来?我等不了慢慢来。但我也知道,逼老刘没用。他那人,吃软不吃硬。你跟他硬来,他能跟你杠到底。
我说:“刘总,这样吧。我让小周做个数据录入的模板,您让下面的人照着填。不复杂的,就是几个必填项。您看行吗?”
老刘说:“行,试试吧。”
小周做了个模板,只有五个必填项,客户名称、联系人、电话、需求、跟进状态。销售部的人照着填,虽然偶尔还会漏,但比之前强多了。
第二个问题,是模型效果。数据清洗了两个多月,模型终于跑起来了。但效果不理想,推荐的准确率只有百分之六十。也就是说,推荐十个客户,只有六个是真正有用的。剩下的四个,要么是已经成交的,要么是不相关的,要么是联系不上的。
方远跟智云科技的人反复调试,调整参数、优化算法、增加特征,忙活了一个多月,准确率提到了百分之六十五。但离预期的百分之八十,还差得远。
马总说:“方总,不是我们的算法不行,是你们的数据量不够。智能推荐需要大量数据来训练模型,你们的数据才几万条,远远不够。如果能有几十万条,准确率至少能提到百分之七十五。”
几十万条?销售部的客户数据总共才几万条,哪儿来的几十万条?
方远跟我说了,我头都大了。
“方总,数据量不够,怎么办?”
方远说:“有两个办法。一个是等,等销售部积累更多数据。但这个太慢了,一年也攒不了多少。另一个是换方向,不做智能推荐了,做别的。比如智能分析,帮销售部做客户画像、销售预测,这些不需要太多数据。”
我想了想,说:“那就换方向。不能在一个树上吊死。”
方远点点头,去找智云科技的人商量。马总说换方向可以,但得加钱。因为智能分析和智能推荐的算法不一样,得重新开发。方远问我意见,我说加就加吧,只要能出活儿。
小主,这个章节后面还有哦,请点击下一页继续阅读,后面更精彩!