【MBAChina网讯】12月4日第六届商学院信息化论坛在西安盛大举行，本届论坛由Blackboard中国公司、MBAChina网主办、西安交通大学管理学院承办，以“构建智慧商学院 提升核心竞争力”为主题，旨在凝聚集体智慧，集思广益，为商学院的信息化建设的发展贡献自己的正能量。本届论坛共设四大主题模块，与会嘉宾围绕模块一“在线教育：商学院发展新趋势?”这一主题展开演讲。

　　

接下来发言的是百分点公司副总裁张一帆，以下是张一帆的演讲实录：

　　

不是谁都有能力把垃圾场清洗出来更有价值的东西。在跟我的母校一起尝试，让大数据对于教育行业有所贡献，大数据能够做的事情很多，我们可以大量追踪人类的行为，人类的语言，人类的情绪，但是有一些应用它离我们现在的现实中又比较远，所以我们选择了一些比较快速证明价值和快速证明能力的一些基础工作。目前我们选了一个切入点，作为来自互联网的大数据企业，所有的商业价值和商业模式会发生一个转变，转变的核心，以各个学校或者以各个企业为中心，变化成围绕消费者为中心的时代，这个时代不简单是说从我们的出发点。我们要甄选什么样人进来变为我们邀请什么人进来，我们作为市场扩张三个点切入，事实上我们可以看到在所有环节中都是以学员为中心的，我们要让他们进来便于我们了解他们，进来之后真正认真聆听他们，在他们离开学校以后，或者基于他们已经有的学员，我们如何找到更好更优质，更棒的学员，我们通过了大数据的多维度的技术来实现这些事情。总体来讲所有数据是经过采集、整理和应用三个部分，在我们本身的观点中，我们把技术平台管理平台和应用平台三个平台来搭建的。

　　

刚才王铁军老师已经分享过我们在努力做一件事情，通过大数据和小数据的结合，我们要划出更加完整的用户画像，这个词各位老师都已经耳熟能详了，但是什么叫用户画像，即便以男女老少我们描述的时候，我们的技术都不是一个单一纬度，有男有女，有偏男偏女，某种时间偏男偏女，今天大家认为我是男的，假设我在情人节的时候，我的行为特征可能我要给我的朋友买东西，有可能是买女性的，也有可能是买男性的，用户在互联网行为中，更容易表露出自己内心的想法，真正达到用户的洞察。我们可以看到，我们尽量了解我们的学员到底什么样的特征，我们可以从哪里得到，从它申请的信息中其实富含了价值，尤其是在进学校之前我们要更加了解他们，怎么做?我们通过互联网，看看他在微博上活跃不活跃，或者在新闻报道中是否活跃，听上去这件事情，我们原来可以通过人物去做，但是大数据带给我们什么?假设我们找寻我们学员的时候，这件事通过人力无法解决，第二，无法获得一篇文章对这个人受赞还是批评，第三，他们对于学习这件事情到底是由心的学习还是只是看重一个毕业的环节，我们可以通过互联网的信息通过分析，我们可以知道这个学员到底是什么样的。随之而后的，它入学以后可以把他的学员信息更加细化，就目前为止我们通常用的方法，让我们的学员填反馈表，各位可以看到有大量的学员他们习惯性填中间档或者最高档，他们讨论过程中，或者在他们的拍照或者分享朋友圈的情况，大量透出他喜欢还是不喜欢，他关注的到底是哪个点，大数据可以把它结构化，成为真正可以合并到我们数据库中的部分。

　　

我们可以看到这是我们大量讲的框架。我们可以注意到所有的数据，有第一层数据，第二层数据和第三层数据，我们都知道一件事情，我们每个学校都有第一层数据，也有一些学校他们已经很好的应用，就我们长江来讲看到的感受是第一方数据和第二方数据已经打通的效率非常高，尤其在第二方数据触点上我们布局非常完整，第三方数据的补充，任何一个组织都是非常必要的，我们看到即便我们拥有数据跟互联网海量数据相比它太少了，比如我们看到的学校一期多少个学员，几百个，像王铁军老师分享的，模块，每一次推送和沟通，它的效率都是几十万，甚至达到百万，我们把第一方、第二方数据打通以后，我们需要做的是清洗，这是我们做的第一个工作，把垃圾桶中不可用的垃圾抽掉，我们找到第一方数据和第二方数据的关系是什么，如果没有拉通关系，即便找到价值源，但是我们可能永远找不到它。事实上我们通过建模，我们可以了解消费者或者学员现在这一步以及下一步我们观点是不光是看到我们自己的学员，我们要了解我们的学员，谁能够更好满足消费者，谁就有可能获得更多的关注，我们说过如何在广大的学员中找出最优质的学员，从某种意义上讲学员的录取，谁的有限级更高，谁的权重更高，谁更靠前，如果有可能我们的学员是五百或者五千，但是谁更值得我们把他请进来，谁更有可能通过我们的教育为以后社会创造更大的价值，或者谁可能不适合，或者谁更具有风险性，我们可以建立起大量的模型，了解我们以前的学员，现在的学院，以及推算和预测谁会是我们的学员，这是我们360度画像基础建构，包括数据源，包括逻辑建构，我们把学员做成不同的分群，建立不同的组去进行更深度的分析。

　　

这是我们刚才说过的，这也是一个简单的实例，我们通过建立画像看到左侧，我们看到群体的洞察和微观的洞察，个体和群体我们会分别描述他们，个体的描述主要是为了进行一对一沟通或者一对一判断，群体主要是为了趋势性描述，我们的学员到底多喜欢我们的课程，我们可以看到现在的信息，目前为止基础信息，通过或者不通过，后面还有一些成绩，我们可以进行展开，通过数据进行补充了解申请者是什么样，我们第一轮可以很迅速做出匹配来，可以提高整体效率，我们可以看到，其实我们用的方法中，它其实用到了群体洞察和微观的分析，包括也是通过建立模型去找出第一方的数据和已有学员的数据和现有数据的关系，然后我们筛选出来谁更适合，谁需要我们做企业访谈。

　　

可以看到在这个过程中，我们也提出几个效应，如果大家需要，我们会用什么样的模型，我们会用用因子模型，会用聚类，会用用户价值模型，会用SNA社交模型，这几个模型是大家可以直接使用起来，在现有工作中可以提升效率。我们可以看到，其实核心的关键点，大数据目前为止我们看到最好应用核心的关键点基于第一方数据和数据的拉通，对已知情况对于未知进行预判，如何用因子关系进行匹配，用聚类分析的模型我们可以看到它特性是什么，什么样的人更具有专业性，什么样的人善于引导大家，什么样的人是非常好的沉思者，我们事实上在尝试把用户分成更小的族群，除了招生外我们可以做课程分析和小组分组，我们可以把同类型人放在一起，可以把不同类型人放在一起形成很好的团队。我们可以很容易甄别这个人给我们信息是真是假，它有没有可能带着风险性，这个时候哪些是高危，哪些是高能，哪些是比较高价值的，哪些是高风险的，我们把它分出不同类来。过程中我们并没有改变我们的学员和申请者提交的内容，我们基于现有提交内容向外延展，随着沟通过程中，还可以进一步通过学员，要求他们提交更多的资料，最好的方法是我们预判，加入学员他提前提交了很多内容，但是没有获得批准的话，他其实意见是非常大的，我们可以通过互联网的信息做出预判，对于一些更有价值的学员进行深入沟通，他们的意愿更高，满意度也更高。

　　

我们再强调一些事，我们一直坚信数据本身，数据本身是一个富含价值的资产，尤其作为学校，整个学校教育过程当中，这些高价值的资产需要不断地扩张，不断把我们资产变的越来越厚，方法除了第一方的沟通，第一方的结构化数据，通过非结构化数据完全对于学员的认知和了解，是我们再强调的方法，我们分析了我们用的工具和模型和算法，以及基础IT结构，希望能够帮助大家开启一个对大数据推动商学院更好发展的一个分享，也希望能够启迪大家做出更伟大的尝试，谢谢大家。

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