做过面向消费者产品解决方案的同学都知道，每个项目开始前，客户都会提一些要求或者对现在营销状况的顾虑，比如我们想了解一下我们潜在消费者是谁；怎么发优惠券效果最好；或者，我们应该推出什么样子的新产品，能够赢得消费者口碑和青睐。在量化决策分析法中，这一系列的前期需求，我们把他称作为：客户需求或未来期望。
接下来，你需要了解该问题的现状，比如现有产品或服务的消费者是怎么样的，以前发的优惠券效果怎么样，现在市场的销量趋势如何等等。
当了解了客户需求和现在的现状后，我们需要慢慢抽丝剥茧，找出解决方案，填补这个空档。
一般来说，没有任何方法论或者经验的咨询员或者分析师听到客户的这些期望后，他们会开始不知所措，无从下手。他们完全不知道该从哪个角度切入，收集哪些数据，做哪些假设，用什么方法分析。
其实像这类问题是有方法论的，我们可以用四步循序渐进的方法来搭建现状与未来的桥梁。
第一步：描述性分析－What
发现问题。我们可以用看病的场景来类比下，病人去看病，说最近不舒服。于是医生让病人进一步描述一下怎么不舒服。这里也是一样，拿优惠促销的案例来说，我们会先了解客户以往有没有做过类似的促销案例，什么时候做的，效果怎么样。经由这些的问题产生一系列的KPI。
KPI产生的方法有以下几种：
1）我们提问，客户解答
2）从客户公司数据库获得信息（SQL）
3）从外部数据获得信息（第三方数据加强）
4）竞争伙伴信息
5）政策信息
6）语义分析
7）其他
获得KPI的工具：
1）问答（座谈，电话，Email，短信，问卷）
2）数据库（SQL）
3）Excel
4）R，Python等软件
5）网站搜索资料
6）自然语言学习
7）其他
分析这些KPI变量：
这些KPI可以是绝对数，百分数，也可以是指数。可以是过去不同时期的对比数据，也可以是不同分组（如：人群分组，模式分组）的对比数据，或者和竞争对手的对比数据等。通产KPI分析的方法有：
1）单变量分析（univariate）
2）双变量分析（bivariate）
3）多变量分析（multivariate）
4）假设验证（hypothesis）
5）简单建模（clustering分组）
经过对这些KPI的分析，可以帮助我们形成
1）已有消费者人物画像
2）潜在消费者人物画像
3）忠诚客户画像
4）消费者价值分组
5）其他
第二步：诊断性分析（why）
回答问题。我们同样用医生看病的例子来类比一下，当医生问完病人问题，通过问诊，X光等等，医生开始利用自己掌握的知识来对病人的病情做出诊断。
放到分析法中，这一步通常我们需要
1）了解因果关系
2）了解各因素间敏感性如何
我们需要了解是由哪个原因，或者哪些原因造成了现在的市场现状。比如在前一个阶段，我们得到了50个非常有用的KPI，通过因果关系分析，我们确定了，其中有10个KPI起着重要的作用。结下来，我们会问，这10个因素中，每个因素单独的贡献是多少，有些可能非常高，有些可能相对较低。那这个问题，我们可以通过建模来得到每个因素的贡献大小，同时模型还能起到剔除高相关变量的作用。还有一种用到模型的原因是，当因素达到上百，上千个的时候，很难用传统方法在如此多的因素中，甄别出最有用的事那些，这种情况下，也需要用到模型来帮助选变量，最后一个原因是我们可以甄别这个因素是正向促进因素，还是反向促进因素。
通过建模的结果，我们可以得到以下以下关于消费者的模型：
1）忠诚度模型
2）满意度模型
3）价格敏感度模型
4）归因模型
5）客户流失模型
产生这些模型背后的算法有：
1）线性回归
2）逻辑回归
3）决策树
4）时间序列
5）Random forest，boosting，SVM，PCA等等
第三步：预测分析
预测正确的时机，得到先发制人的营销效果。有了第一步和第二步的准备，我们需要预测一下，如果我做一些调整，将会有什么变化和影响。
用到的模型有：
1）意向打分模型
2）品牌忠诚度打分
3）购买渠道偏好模型
4）触媒使用习惯
6）销量预测
5）生存分析模型
比如：意向打分模型。我们发现，如果用现有的因素，消费者会转换的倾向可能是60%，但是如果我对一些因素做了一些调整，如：我给现有客户多发2个广告，客户会购买的可能性上升到65%；如果，给客户多发5个广告，客户会购买的可能性上升到85%。通过这样的调整，我能够预估，将来的广告成本，或者转化带来的收入等。
又比如：通过时间序列模型，我们可以预测到明年购买某品牌车型的消费者有10万人，这样对明年的生产计划和营销计划就能有一个前期的应对准备。
第四步：决策分析应用
1）提供战略推荐
2）优化
3）市场模拟
4）A／B测试
第三步的例子提到多发2个广告，转化率为65%；多发5个广告转化率为85%。那么如果多发3个？多发4个广告，结果又会如何呢？学术界一直在寻找最优化完美的答案来解决这个问题：我到底发几个广告，才能让我的利润达到最大化呢？
我们都知道在做回归模型的时候，有以下几个假设条件：
1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；
2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；
3、随机误差项彼此不相关；
4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间互相独立
5、解释变量之间不存在精确的线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵
6、随机误差项服从正态分布
实际上，现实生活中很难达到这种理想的状态，而且最大化这个概念，从数学角度讲，会涉及到优化求极值的问题，很多情况下，我们实际上求到是局部优化（localoptimization）的解，而不是全局优化（globaloptimization）的解。
所以在这种情况下，管理学中衍生出了市场模拟方法来决定最后方案，最有名的一个方法是沙盘模拟，但是这些模拟往往到了真正落地的时候，又会和之前的结果有差距。
所以近些年来，越来越多的公司选择做A/B测试。当你对几个方案没有很大的把握，或者对预测结果不是特别自信的时候，A／B测试的出现，解决了这些顾虑。最近的一个成功的案例是Amazon通过A/B测试的方法，把“order”从账户栏，放入了主页的菜单栏，为公司带来的非常可观的营收增长。
A/B测试需要注意的是：
1）样本的数量
2）人群的选择
3）时间的跨度
4）显著性统计
整个决策分析法即是阶梯又是一个闭环，根据实际的市场反应，再进行进一步的分析与迭代优化。
读完整个量化决策分析法后，你应该对以消费者为核心的大数据解决方案有了一定的思路框架，接下来我会定义更新每个步骤需要的方法论，技能，注意点，案例。
感谢你的阅读，希望你有收获。