市場細分、人工智能以及介於兩者之間的一切
當談到市場細分時，我並不經常看到真正有據可查的案例。在更簡單的層面上，我們會想到經典矩陣，例如BCG或麥肯錫的矩陣。但實際的細分操作要復雜得多。在某些情況下，它接近張量的行為：多維度、交叉依賴、不同的權重、時間性以及根據所分析的軸改變數據含義的上下文因素。像張量一樣思考就是練習模型思維，而模型思維首先仍然是一門模擬學科。它需要大腦，而不是機器。挑戰必然是多學科的，而這正是高管們遭受的痛苦，他們花費大量時間來補償不成熟的團隊。即使業務經營者設法從 ERP、CRM 或部門報告（這些數據通常稀缺或方法論脆弱）中獲取定量數據，信息集也必須標準化。這個過程需要一套額外的能力：統計知識、數據清理技術、抽樣概念、維度建模，甚至系統邏輯，以避免共線性和冗餘。當添加非結構化數據時，挑戰進一步加劇。這包括從更複雜的情緒分析到來自現場團隊的定性輸入、客戶記錄或從第三方來源挖掘的信息。在這些情況下，問題並不局限於規範化：它涉及解釋、驗證、減少噪音以及將自然語言轉換為可以與事務數據交互的結構。它是認識論的，而不僅僅是技術性的。 認真的細分 認真的細分不僅僅是市場的快照。它繪製並覆蓋多個層次：戰略人力資源（內部和競爭）、資產收購歷史、技術成熟度、收入和利潤、定價彈性、媒體活動、輿論和生態系統地圖的數據，揭示參與者的真實位置。良好的細分可以發現無人認領的收入、定位錯誤、定價失敗、被忽視的集群、能力和話語之間的不對稱，甚至在戰術層面上未被注意到的微妙的競爭對手動向。整個過程需要其他同樣重要的能力：數據集建模、關係管理的指揮表格、操作語言（例如 SQL、Python 或 R）的使用、基礎和應用統計、可視化技術、聚類、相似性分析，以及最重要的是提出假設的能力。沒有假設，就沒有細分。只有表格排序。 代理時代 在所謂的代理時代（有些人已經談到代理的十年），出現了支持這些流程的補充武器庫。能夠清理和標準化數據的代理，用於網絡抓取和數據豐富的代理，使用法學碩士作為註釋器對內容進行分類和標記的代理，能夠執行聚類、PCA或流失分析的統計自動化代理，能夠解決重複數據刪除和概率匹配的協調代理，以及旨在測試彈性場景、定價變動或市場參與者的預期反應的競爭模擬代理。作為最後的手段，而不是作為第一選擇，正如技術中心之外的領導者往往認為的那樣， RAG 就出現了。本文可以列出生態系統中可供立即使用的代理，但它從根本上講是關於自動化之前的功能。在任何自動化之前，都需要具備基礎知識：真正理解細分學科，了解市場行為原理，並清楚地了解信息模型，這些模型可以生成指導投資組合、生產能力和競爭優勢的戰略見解。任何 GPU，無論多麼強大，都無法取代這種概念的清晰度。而且這種清晰度不一定是 IT、CTO 或營銷團隊的專屬責任（這裡根據美國營銷協會的定義來理解營銷）。細分屬於能夠在戰略、運營、數據、行為和財務之間流暢移動的多維領導者。令人興奮的問題仍然是：在自動化之前，這些領導者是否存在於模擬視角中？許多公司試圖直接從主觀文化跨越到算法文化，而不建立中間的方法論文化，這是當今失敗的無聲根源之一。關於細分有大量的文獻，必須說，它需要智力肌肉組織。我很欣賞 Malcolm McDonald 和 Ian Dunbar 的《市場細分》。來自沃頓商學院的 Peter Fader 在《客戶基礎審計》中提供了更加以財務和定價為導向的觀點。當然，這兩部作品只能讓我們一睹結構化想法背後的想法。最後的想法最後，有兩個觀察結果。首先，我剛剛寫的內容並不是 ChatGPT（即使作為“生成”模型）會自發產生的東西。法學碩士不會自然地形成跨領域的隱含假設，也不會闡明學科層次，這些學科層次的聯繫取決於人類的技能，並且之前沒有被映射過。他們在現有的語料庫上進行操作；他們本身並沒有創造新的範式。其次，除了一小部分高度專業化的機構之外，當今的大多數商學院都傾向於不強調這種思維模式。不是由於錯誤，而是設計使然。他們的結構是為了滿足向上晉升的管理者的需求，而不是培養高管層決策者所需的更廣泛、綜合的視角。高層領導層的這種知識差距有一個結構性的解釋：受眾相對較少，因此不是教育機構的核心經濟引擎。結果，許多高管領導者發現自己沒有持續更新自己的知識矩陣，即使是在一個提倡“持續學習”的時代。這是我們這個時代的一個悖論。 Rodrigo Magnago 是 RMagnago Critical Thinking 的研究員兼主任。 Fast Company 改變世界創意獎的最終截止日期是太平洋時間 12 月 12 日星期五晚上 11:59。今天申請。
已发布: 2025-12-05 23:30:00
