《表4 数据规则接受及其增强阶段的证据事例》

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《数据驱动的产品研发转型：组织惯例适应性变革视角的案例研究》

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2017年，在数据驱动产品测试惯例执行一段时间后，企划部、数据智能部发现数据分析技术直接决定了产品测试效率的高低，决定通过数据分析增强数据驱动的产品测试惯例。首先，数据智能部参考国内外先进的机器学习算法，采用更多复杂的算法改进产品测试流程。其次，韩都自主研发智能返单、智能定价、上新节奏等核心环节算法，通过积累的数据和迭代执行的算法创造企业核心竞争优势。在大数据分析技术支持下，产品测试惯例在执行过程中不需要人工干预和调整，真正实现由数据和算法进行自动资源分配，这种自动化流程帮助韩都在快速变化的互联网市场中保持高售罄率和高周转率；最后，韩都重构了数据驱动产品测试惯例的规则目标：产品部、营销部和生产部对数据智能部和企划部提供的算法进行确认，由数据智能部和企划部基于算法进行产品测试和返单，返单过程中尽量避免人工干预。数据规则接受及其增强阶段的典型证据事例如表4所示。