四、决策智能化的必要性
三个阶段已经很清楚了，我们来讨论一下这种发展和优化的必要性。
在第一个阶段，往往主要是采集和补充数据的阶段，基于部分数据，每个客群可以形成一个3-4层的分层，再加上AB测试，可能会形成8-10个的策略。
到第二阶段，因为分层会大大的精细，以RFM模型为例，一个客群最少都能形成8个分层，最终在AB时，同时可能跑起来20-50个策略。
到第三个阶段，即便是简单的20个特征形成的评分模型，也至少有100个分层，最终结合营销的分层，每个客群，可以形成500-1000条策略。
在不考虑计算和匹配资源的前提下，按照越精细，匹配效率越高的基本假设，那么这三阶段的发展，对运营效率的提升，是毋庸置疑的。特别是前两阶段，几乎没有多出的资源配置，他们的发展是必然的。而第三个阶段，我们不仅要考虑决策智能化的收益，还要考虑它的投入和产出问题。
决策智能化阶段的投入产出问题，本质来说，是供应和需求问题。所谓供应，是指公司有没有能力提供决策智能化的基本条件，比如算法团队、计算所需的服务器、资深的运营人员。如果这些条件都不能提供，那么基本都供给条件就不能满足，也就没办法进入到决策智能化的阶段。
而需求侧则分成两个方向，第一，智能化带.........
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原文转载：https://www.kjdsnews.com/a/1603042.html
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