如果你看過“神策小數(shù)點”視頻號的內容，那么你大概率已經(jīng)見過林黃。在某一期的視頻結尾，提及個人收獲時，他害羞且一臉幸福地說：“我在神策找到了老婆。”過完農歷新年，林黃加入神策也快四年了，這四年里，他用自己豐富的機器學習算法經(jīng)驗，幫助神策的客戶解決了很多智能推薦、機器學習等問題，也通過演講給技術愛好者輸出了很多經(jīng)驗分享。他在神策做研發(fā)，他在神策成家立業(yè)。
日月其邁，從“初識”到“知己”
加入神策之前，林黃曾負責參與360搜索知識圖譜、360搜索右側推薦、360瀏覽器推薦、知乎首頁推薦等項目，擅長利用數(shù)據(jù)和算法推動業(yè)務增長，解決實際問題。
經(jīng)過在神策的朋友內推，林黃在2017年正式加入神策。起初，林黃很不適應，一方面，是客戶能接受的溝通方式，他發(fā)現(xiàn)在面向客戶做溝通與交付時，都需要從基礎講起。經(jīng)過一段時間的磨合，林黃了解到雖然身邊的同事大多擁有較強的技術能力，但面對的客戶，尤其是剛剛走上數(shù)據(jù)化之路的傳統(tǒng)客戶，技術能力相對薄弱，為了能夠讓客戶把神策的產品真正用起來，就需要花時間去幫助客戶理解、引導客戶表達需求。
另一方面，在神策這樣的B端公司工作，其實與C端公司有很大差異。之前在C端做研發(fā)時，通常只需要負責自己管轄的某一個產品或者一系列功能即可，滿足用戶在該環(huán)節(jié)的需求就等于完成了工作。而B端企業(yè)的客戶在行業(yè)、業(yè)務場景等方面有其特有屬性，很難以一概全，挑戰(zhàn)和困難隨之而來。
在與客戶的一次次“交鋒”中，林黃不僅學會了如何基于客戶真實業(yè)務場景打磨功能需求，而且多次收獲客戶和團隊內的認可，他的技術能力、對客戶業(yè)務場景的理解能力、需求溝通能力、跟進與反饋的能力等推動著他一天一天地成長與進步。在神策的這些年，林黃從“用技術手段解決問題”到“從客戶業(yè)務場景中挖掘需求”，他深知，只有與市場共舞，才能深入探索To B的代碼世界。
數(shù)據(jù)智能全面應用，要懂市場需求和業(yè)務場景
在神策數(shù)據(jù)，林黃是機器學習算法專家，主要負責人工智能機器學習在神策產品和業(yè)務中的探索與落地，主要包括推薦系統(tǒng)、智能匹配、指標預測和診斷、用戶流失預測等。
林黃認為，推薦系統(tǒng)的搭建可以總結為兩點：
第一，推薦系統(tǒng)不只是算法，它是一個系統(tǒng)工程，算法只占其中的一部分——通常我們去實現(xiàn)一個推薦系統(tǒng)時，構建算法的時間通常只占20%到30%。
第二，數(shù)據(jù)先行，數(shù)據(jù)是一切算法的前提。根據(jù)過去的經(jīng)驗總結，很多時候并不是模型和服務的原因，而是因為數(shù)據(jù)沒有做對，才導致我們推薦系統(tǒng)的效果沒有那么符合預期。
隨著神策數(shù)據(jù)公司戰(zhàn)略升級，基于數(shù)據(jù)流的企業(yè)運營框架SDAF全面落地，“兩云一平臺”全新產品矩陣也應運而生。因此，神策寄希望于林黃及其團隊，希望他們能夠將數(shù)據(jù)智能賦能到神策數(shù)據(jù)到所有產品線。
智能推薦這件事，是業(yè)務場景很明確、林黃和團隊都很擅長的事情，但讓數(shù)據(jù)智能可以匹配賦能所有產品并落地，在客戶側產生實際的業(yè)務價值。確實是值得花費心思做的事情。首先，它比單純地推薦系統(tǒng)難，這是在創(chuàng)新方面的難;另外，在當下很多技術人的思想意識中，技術人只需要面向技術問題，很難去真正發(fā)現(xiàn)客戶的業(yè)務需求，對需求落地也因此難以把控。
在過往的工作經(jīng)驗和職責安排中，他的工作更側重于推薦這件事兒，而賦能全產品線需要對客戶的業(yè)務場景等有深入洞察，根據(jù)不同行業(yè)的客戶需求針對性進行規(guī)劃并落地。賦能全產品這件事兒，對于林黃來說是確實是個不小的挑戰(zhàn)。
他開始思考，到底如何發(fā)揮數(shù)據(jù)智能的價值?
林黃認為有三點：第一，依托于神策智能推薦，把智能算法的覆蓋范圍拓展至神策營銷云的各個場景和觸點，除了推薦場景之外，還包括push、彈窗、Banner等，以及觸達的時機和渠道。
第二，智能預測+分析+智能診斷，深入分析感知到的每一個數(shù)據(jù)，并依據(jù)分析結果做出診斷決策等。為了幫助大家理解，林黃針對此做了場景化的描述：通常情況下，分析師發(fā)現(xiàn)產品的某一項關鍵指標如DAU下降，需要手動進行維度下鉆，分析下降原因，經(jīng)過多次對比洞察才能找到指標下降原因;而數(shù)據(jù)智能能夠基于機器學習，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，智能化判斷數(shù)據(jù)異常，幫助客戶及時發(fā)現(xiàn)問題所在，并基于智能診斷發(fā)現(xiàn)指標異常的原因，是渠道投放還是地域拉新等，貼合客戶業(yè)務場景，形成閉環(huán)。
第三，基于神策用戶畫像和CDP，從用戶維度，根據(jù)業(yè)務規(guī)則為用戶打標簽并進行分群，由此拓展到機器學習的方式為用戶打上智能化標簽。在這里，林黃以游戲產品舉例：因為游戲產品的拉新成本相對較高，設計復雜且用戶行為多，因此通常會用數(shù)據(jù)智能及時定位即將流失的用戶，通過多數(shù)據(jù)分析模型，發(fā)現(xiàn)導致用戶流失的原因。這個時候，企業(yè)便可以針對性地幫助用戶盡快通過某關卡或者增強用戶PK時的競爭力等，真正意義上實現(xiàn)用戶洞察，打造挽回用戶的強勁抓手。
每一次的從客戶需求出發(fā)，都來自于神策“給客戶帶來價值”的觀念。林黃說，加入神策之后，他從一個純代碼工程師變成了懂需求懂市場的研發(fā)人。
“我能解決的問題在不斷變大”
在加入神策之后，林黃不只是悶頭工作，他很喜歡團隊內的雙周分享，小伙伴們就自己近期工作、生活、學習上的任何一個點展開分享，或是解決了客戶的一次難題，或是讀了一本好書，亦或是對新入手的某款黑科技產品的全面解讀……
林黃說，像神策這種扁平、透明的學習型組織不僅能夠為老員工帶來更多激情與新鮮感，更能為初入社會的應屆生們打造一條完整、高效、有意義的職場之路。因為神策面向的客戶業(yè)務場景豐富、復雜，就要求技術方案要更靈活、更全面，因此，在神策做研發(fā)，能夠從底層數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)存儲、查詢、應用，包括整個鏈條中的算法邏輯，深入?yún)⑴c到解決方案的誕生。
團隊如此，領導亦是如此。技術VP付力力始終堅持問題驅動，要求技術同事做的每一件事一定是實用的，一行代碼能解決的堅決不要用五行，要用機器替代人力。當團隊內的每個人都在努力變更好的時候，林黃也在發(fā)生變化，“我覺得我最大的進步和變化就是，我解決問題的能力在不斷變大，我現(xiàn)在能夠做更多從0到1的事情，讓機器學習這件事真正賦能到更多的地方。”
緩進則退，不進則亡。作為研發(fā)工程師，現(xiàn)在的林黃很關注自己寫出來的功能到底對多少人有用，他認為，對一個技術人來說，從只關注代碼到關注代碼的價值，就是在從初級到高級邁進的過程。
在神策做研發(fā)的這些年，林黃在不同階段肩負著不同的使命，也擁有了獨一無二的人生經(jīng)歷，如今，神策產品矩陣中的智能功能已經(jīng)應用于各行業(yè)多個標桿客戶，為客戶帶來了顯著的效果和收入提升。他相信，2021將又會產生一個又一個發(fā)光發(fā)亮的精彩瞬間。
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