大數據廣泛應用於各個行業中的今天,每時每刻都在產生著龐大的數據碎片信息,企業則需要收集、分析、總結、分辨出真正的客戶,才能發掘有價值的商機,分辨出誰是我們的真正客戶。而這些大量的較為分散的信息是非常復雜的,已經無法單純地通過「人工處理」,而必須依託雲計算的技術,因此,企業紛紛藉助CRM客戶關系管理系統來實現。
快速獲取潛在客戶
尋找大量的潛在客戶,是每個企業獲得商機的最佳方式。使用CRM客戶關系管理系統,可以和網站、電子郵件、簡訊等多種營銷方式相結合,能夠實現線上客戶自動抓取,迅速擴大商機數量。同時,CRM系統具有審批、郵件營銷和簡訊營銷的功能,這些功能幫助企業獲取更多的潛在客戶,提高企業的商機數量。
360度全面接觸客戶
CRM系統作為連接企業和客戶的重要紐帶,覆蓋了與客戶接觸的全部階段,銜接了各部門的工作協同。CRM系統能記錄客戶所有相關信息,能統一收集整理各環節的客戶信息,而且共享許可權不僅限於本部門的成員,能讓所有接觸客戶的各個部門同時共享所需數據信息。避免了與客戶溝通時出現「重復內容」。同時,規范了客戶服務流程,通過CRM系統,工作人員能有針對性地滿足客戶的個性化需求,有效推進與客戶的互動,提升客戶體驗,增加客戶黏性。
分析與評估營銷效果
有了CRM系統就有了准確的數據支撐,也就能夠科學的評估活動效果。同時也是個「查漏補缺」的過程,在這個過程中能夠清晰的呈現各環節的問題,更加精準的對銷售過程進行控制,輔助業務人員對客戶需求的做到更加及時的響應以便改進。
留住老客戶,創造新商機
留住老客戶的成本遠遠低於開發新客戶的成本。只有提高客戶滿意度和忠誠度,才能夠留住老客戶。CRM通過對老客戶的跟蹤服務記錄,能夠提供客戶關懷,提升客戶的滿意度和忠誠度,並且能夠發現老客戶的新需求,這樣就產生了新的商機。而後提供滿足老客戶需求的產品或服務,那麼,新的客戶價值又產生了。
大數據時代下,企業選擇一款合適的CRM系統來幫助實現商機增長,是最正確的選擇。
『貳』 大數據時代如何把握商機
大數據時代如何把握商機
一、如何發現大數據,它在哪裡?
很多大中小型企業,或者不知道該如何使用手中已有的數據資源,或者認為大數據只有BAT才有,一個小網站或APP應用是沒有大數據的,果真如此嗎?
隨便舉個例子:法國的一些航空公司推出免費的APP方便旅客在移動設備上跟蹤自己的行李,之後在追蹤的數據平台上發現一部分商務旅行客戶中途在某一城市進行短暫的商業會晤不需入住酒店,行李成了累贅,於是航空公司推出專人看管全程可追蹤的增值服務,此項服務每周的新創造大概可達100萬美元。
正是基於對數據的洞察產出附加價值。對數據的掌控,就是對市場的支配,意味著豐厚的投資回報。IN位一直都在致力於大數據的營銷,幫助客戶定製不同場景的服務,把營銷做到極致。
二、數據是身份地位
數據的形式多種多樣,呈數量級爆發的UGC內容(User-generated Content——用戶生產內容)如何可以被我們拿來運用?比如飛瀉而下的中國股市,股民巨量的埋怨和牢騷能以怎樣的數據化形式展示?「除了耐心等待,最好再找個地方讓自己發泄一下,找些跟自己同病相憐的人,還能緩解一下壓力,避免跳樓。彈幕,就是最好的形式了。」——有人建了一個網站,在K線圖上配上彈幕供吐槽。
結果被同樣郁悶的股民玩的特別魔性,匯集出的數據隨著K線走勢變化擁有了實時鮮明的情緒特徵,可以在一定程度上預估使用者下一步賣出或繼續持有的動向。
IN位正在改變營銷的思路和方法,數據無處不在,每一個數據都有自己的地位,有自己的屬性,如何能給數據合理的身份,是我們一直在探索的課題。
三、IN位用5W1H方法玩轉大數據
消費數據可綜合為5W1H:
1.Who&Whom:潛在用戶分類?誰是決策者?誰是使用者?誰對決定購買有重大影響以及誰是實際購買者?
2.What:不同品牌的市場佔有率、具體型號的銷售情況;
3.When:了解在具體的季節、時間甚至時點所發生的購買行為,比如配合節假日促銷;
4.Where:研究適當的銷售渠道和地點,還可以進一步了解消費者是在什麼樣的地理環境、氣候條件、甚至於地點場合使用;
5.How:了解消費者怎樣購買、喜歡什麼樣的促銷方式,比如是去線下體驗店還是看測評等;
6.Why:探索消費者行為動機和偏好,比如為什麼喜歡特定的款式並拒絕別的品牌或型號;
不同特徵的消費者會產生不同的心理活動的過程,通過其決策過程導致了一定的購買決定,最終形成了消費者對產品、品牌、經銷商、購買時機、購買數量的選擇。
數字營銷人員如果能比較清楚地了解各類購買者對不同形式的產品、服務、價格、促銷方式的真實反應,就能夠適當地影響、刺激或誘發購買者的購買行為。
大數據時代,如何您還不知道數據去哪裡找,如何用數據,那建議您找IN位這樣專業的機構或者自己多學習相關內容。
『叄』 大數據的商業機會在哪
大數據的商業機會在哪
近些年,大數據已經和雲計算一樣,成為時代的話題。大數據是怎麼產生的,商業機會在哪?研究機會在哪?這個概念孕育著一個怎樣的未來?
昨天在車庫咖啡參加了一個小型的研討活動,就這些問題進行了一些討論,我結合自己的一些理解做一個總結。
首先,大數據是怎麼產生的?
1)物理世界的信息大量數字化產生的
例如劉江老師指出的好大夫網,將醫生的信息,門診的信息等數字化。其實還有很多,比如新浪微博將茶館聊天的行為(弱關系產生信息數字化),朋友聊天的行為數字化(強關系產生信息數字化)。視頻監控探頭將圖像數字化。
2)社交網路產生的
在雅虎時代,大量的都是讀操作,只有雅虎的編輯做一些寫操作的工作。進入web2.0時代,用戶數大量增加,用戶主動提交了自己的行為。進入了社交時代,移動時代。大量移動終端設備的出現,用戶不僅主動提交自己的行為,還和自己的社交圈進行了實時的互動,因此數據大量的產生出來,並且具有了極其強烈的傳播性。
3)數據都要保存所產生的
一位嘉賓指出,舊金山大橋保留了百年的歷史數據,在時間跨度上產生了價值,很多網站在早期對數據的重視程度不夠,保存數據的代價很大,存儲設備的價格昂貴,但是時代變了,存儲設備便宜了,用戶自己產生的數據得到了重視,數據的價值被重視了。因此越來越多的數據被持續保存。
其次,大數據和大規模數據的區別?
big data之前學術界叫very large data,大數據和大規模數據的差距是什麼?我認為在英文中large的含義只是體積上的,而big的含義還包含重量上的,價值量上的。因此我認為:
1)大數據首先不是數量上的堆砌,而是具有很強的關聯性結構性。
比如有一種數據,記錄了世界上每一顆大樹每年長高的程度,這樣的數據不具有價值,因為只是簡單堆砌。
如果數據變成,每一個大樹記錄它的,地點,氣候條件,樹種,樹齡,周邊動植物生態,每年長高的高度,那麼這個數據就具有了結構性。具有結構性的數據首先具有極強的研究價值,其次極強的商業價值。
在比如,淘寶的數據,如果只記錄一個交易的買家,賣家,成交物品,價格等信息,那麼這個商業價值就很有限。淘寶包含了,買家間的社交關系,購物前後的其他行為,那麼這個數據將非常有價值。
因此,只有立體的,結構性強的數據,才能叫大數據,才有價值,否則只能叫大規模數據。
2)大數據的規模一定要大,而且比大規模數據的規模還要大。
要做一些預測模型需要很多數據,訓練語料,如果數據不夠大,很多挖掘工作很難做,比如點擊率預測。最直白的例子,如果你能知道一個用戶的長期行蹤數據,上網的行為,讀操作和寫操作。那麼幾乎可以對這個人進行非常精準的預測,各種推薦的工作都能做到很精準。 最後,大數據的機會在哪裡?對小公司的機會在哪?
圍繞數據的整個產業鏈上,我認為具有以下機會:
1)數據的獲得
大量數據的獲得,這個機會基本屬於新浪微博等這類大企業,大量交易數據的獲得,也基本屬於京東,淘寶這類企業。小企業基本沒機會獨立得到這些用戶數據。
2)數據的匯集
例如如果你要能把各大廠商,各大微博,政府各個部門的數據匯集全,這個機會將是極大的。
但,這個工作,做大了需要政府行為,做中檔了,要企業間合作,做小了,也許就是一個聯盟或者一個民間組織,比如中國爬盟。
3)數據的存儲
匯集了數據後,立即遇到的問題就是存儲,這個代價極大,原始數據不能刪除,需要保留。因此提供存儲設備的公司,執行存儲這個角色的公司,都具有巨大的市場機會,但是這也不屬於小公司,或者早期創業者。
4)數據的運算
在存儲了數據以後,怎麼把數據分發是個大問題,各種API,各種開放平台,都是將這些數據發射出去,提供後續的挖掘和分析工作,這個也需要有大資本投入,也不適合小公司。
5)數據的挖掘和分析
數據需要做增值服務,否則數據就沒有價值,big也big不到哪裡去,是沒有價值的big.因此這種數據分析和挖掘工作具有巨大的價值,這個機會屬於小公司,小團體。
6)數據的使用和消費
在數據做到了很好的挖掘和分析後,需要把這些結果應用在一個具體的場合上,來獲得回報,做數據挖掘和分析的公司,必須得找到這些金主才行,而這些金主肯定也不是小公司。
大數據未來的形態,或者產業鏈結構一定是分層的,巨大的,價值的體現發生在各個層次,每個層次都是生態鏈的重要一環,都孕育著巨大的機遇和挑戰,我們能做的唯有努力,做適合自己的工作。
『肆』 大數據時代 企業在數據中尋覓商機
大數據時代 企業在數據中尋覓商機_數據分析師考試
在大數據時代,很多企業在整體數據入口方面的競爭變得越來越激烈,這種對於入口級的大數據「爭奪戰」讓很多企業在數據挖掘和收集的技術方面開始加快更新速度。
曾經有一個大數據技術專家表示,從目前的大數據市場發展前景來看,大數據時代的競爭大致可以分為三個層面,也就是大數據本身的競爭、大數據技術層面的競爭和大數據思維的競爭。
雖然這三種競爭力都是不可替代的,但最終大部分價值還是必須從數據本身出發來挖掘,並且大數據本身作為公司的一種私有資產,是很難被競爭對手短期復制的,數據的擁有者也成為立足的重要砝碼。
企業機會在信息的「數據化」當中
在當前IT行業激烈競爭環境之下,對於入口產品的控製成為了大數據廠商的必爭之地,現在是一個萬物互聯的世界,我們身邊的所有事物之間其實都具有「數據化」的聯系,所有的事物所產生的信息都是數據。
只不過目前的大數據理論和技術還只是停留在「線下」階段,只有將「線下數據」轉變為「線上數據」,大數據的價值才可能真正意義的釋放,同時形成自己的數據競爭壁壘。
硬體競爭成為「入口」
我們常說的數據化一定是伴隨著硬體技術的發展延伸而來的,比如,紙筆讓有形文字得以記錄,萬能條碼和條形碼掃描器使零售進入信息化運營時代,而最新的GoogleGlasses更是可以將人們的視覺注意力進行「數據化」。
未來,可植入人體的高智能晶元、可穿戴終端、智能網路與物聯網等都會成為幫助信息進一步「數據化」的工具。近年來,美國互聯網公司的正在增加自身的消費電子化元素,Google、Amazon這些IT行業巨頭一直都在從一些消費電子企業身上學習並融合新的元素。
其實這樣做的目的並不是為了要爭取那一丁點的硬體利潤,更多的還是為了擁有一個更加前置產品的數據入口。回歸國內,其實在硬體層面的競爭壓力也是相當大的,很多企業都是在擁有了大數據的核心競爭力之後,再配合數據思維和數據技術的發展,最終會帶來數據價值的實現。
硬體數據能給我們帶來什麼
通過物聯網、車聯網等等萬物互聯的產物已經可以看得出我們的生活方式正在受到數據化的影響,據可靠數據預計,新一代科技產品的出貨量和用戶量將會是上一代科技產品的10倍量級,那隨之而來的則是大量量化用戶數據的產生。
不單是對於個人用戶,對企業來說也一樣,數據化帶來的行業競爭開始變得越發激烈,很多不同行業的企業開始利用大數據對自身的優勢方面不斷擴大化。比如醫療行業,傳統的醫療診斷過程更多的依託於「望聞問切」得到的短期的、粗粒度數據,現代醫學引入大量的醫療設備,但也僅僅是在醫院現場取得的掃描結果。
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『伍』 機會來了,互聯網時代的商機 這些你們想知道嗎
一.互聯網思維的顯著特徵
1、效率思維。具體體現在效率管理由過去的某一個環節轉化為全面管理,以往的效率管理強調的是生產效率而忽略了決策層面的效率,互聯網思維強調的是整體思維。互聯網時代又是大數據時代,大量數據為我們進行高效決策提供了技術上的支持和保障。
2、智能思維。在整體企業經營的各環節中都需要植入智能化。在企業經營的整體過程中需要智能的支撐。新零售在更多層面上是由人到人工智慧的轉變。
3、價值思維。傳統的經營思維指的是為企業創造財富,為股東創造價值。進入互聯網時代後,企業的經營思維轉變為為社會創造價值,為行業的進步創造價值。互聯網的價值思維要求企業必須成為行業的領軍者。
4、共享思維。指的是以往企業的經營資源、技術、人才屬於企業自身,互聯網思維則要求資源、技術、人才的共享,使得資源可以得到最大化的利用。
5、創新思維。互聯網時代徹底打破了以往的信息壁壘,也將逐漸產出信息不對稱而產生的資源浪費。在信息對稱的情況下,要求企業需要做到創新,做到行業領先。
小編解讀:思維的概念略像空泛,對於「互聯網思維」,小編更理解為:是一種與時俱進和不斷去認知和理解新興事物的慾望。然後把這種慾望不斷轉化成實際行動,就是思維進步的表現形式。無論是效率思維、價值思維還是共享思維,都逃不出這個概念。
互聯網思維就是在互聯網時代下的思維方式,跟上了成功也許就要看你行不行動了!
現代企業的組織架構變革
傳統的組織形態模式是緊密型的;
從企業功能上講是生產型的;
從技術層面上講是人力型的;
從企業和員工的關繫上講是僱傭型的;
從員工在企業的角色上講是全職型的。
互聯網時代,企業的組織形態由緊密型轉化為鬆散型,從工作場所及工作時間都變得碎片化;
從企業功能上講是平台型的;
從技術層面上講是智能型的;
從企業和員工的關繫上講是合作型的;
從員工在企業的角色上講是兼職型的,使得企業能夠吸納更多的更高層次人才。
『陸』 大數據時代的商業法則
大數據時代的商業法則
大數據時代給企業帶來了前所未有的商機,在大數據時代,企業必須學會利用大數據精確地分析、導入用戶、促成交易,並用最有效率的方式組織生產。在大數據時代,企業必須遵循新的商業法則,否則就會被大數據的浪潮所淹沒。法則1:解讀用戶的真實需求 解讀用戶的真實需求,就是通過數據的收集、分析挖掘出用戶內心的慾望,提高企業產品推送的成功率,並將其轉化為企業的訂單。
大數據看似神秘莫測,其實在解讀用戶需求上的操作思路卻極其簡單,即盡可能掌握用戶的個人信息和關注信息。當關注信息指向個人時,就能夠相對精準地定義出用戶的需求。
在這一過程中,主要的操作模式有兩種:靜態輻射模式和動態跟蹤模式。
靜態輻射模式
靜態輻射模式的數據分析在一個時間節點上進行,盡量擴大分析對象,並用標簽來篩選出最可能成交的用戶。這是大數據應用中最典型的一種模式。由於一些大企業主動會進行用戶標簽的管理,需要大數據助力營銷的企業就可以「借船出海」。
標簽與購買的關系有兩種:一類標簽與購買的關系非常明顯。例如,一個常常瀏覽經管類書籍的用戶一定是這類書籍的潛在購買者。
另一類標簽與購買的關系卻並不十分明顯。這就需要企業提前進行分析,有時還需要藉助第三方專業機構的分析結果。
例如,新浪微博會根據用戶平時的瀏覽和表達為用戶貼上「標簽」。但是,這些標簽與有些購買行為之間的關系就並不明顯。金夫人是國內婚紗攝影巨頭,他們首先利用自己作為網路大客戶的身份,無償獲取了網路提供的婚紗攝影客戶調研分析數據,發現美食、影院等標簽的用戶最有可能購買婚紗攝影產品。利用這一跨資料庫的結果,金夫人在新浪微博的平台上鎖定了「年齡20~35左右的某地區女性」群體,加上了美食、影院等標簽,精準鎖定了高轉化可能的用戶,並購買了平台提供的「粉絲通」服務,對他們進行定向廣告推送。一般來說,推送5~6萬個用戶大約會得到70~80個電話咨詢,這種轉化過來的電話咨詢顧客被稱「顧客資源」,從顧客資源到最後的成單,轉化率優異,大約在40%。
動態跟蹤模式
動態跟蹤模式的數據分析在一個時間周期內進行,盡量縮小分析對象,不斷通過用戶的行為來為用戶貼上標簽,伺機發現產品推送的時點。由於這種分析針對小群體,無法由第三方機構提供統一的規模化服務,所以,對於企業來說是有高門檻的,需要企業練好內功。這種模式中,企業對於用戶不斷產生的新數據,要進行隨時跟蹤,並隨時在雲端進行處理。
例如,Target超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎,將所有用戶的購買記錄作為數據來源,通過構建模型分析購買者的行為相關性,能准確地推斷出孕婦的具體臨盆時間,這樣Target的銷售部門就可以有針對地在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠券。在一個個例中,他們居然比用戶更早知道了她懷孕的信息。
又如,亞馬遜基於自己對用戶的了解來進行精準營銷,在網站上的推薦和電子郵件對於產品的推送成為了促進成交的利器。調研公司Forrester分析師蘇察瑞塔·穆爾普魯稱,根據其他電子商務網站的業績,在某些情況下,亞馬遜網站推薦的銷售轉化率可高達60%。這一轉化率遠遠高於其他電子商務網站,難怪一些觀察員將亞馬遜的推薦系統視為「殺手級應用」。最新的消息顯示,亞馬遜已經注冊了「未下單、先發貨」的技術專利,這是更加精準的需求預判和更加直接的產品推送,他們對於大數據的應用已經是爐火純青!
法則2:形成社會化協作的生產安排
如果能依靠大數據進行產品推送實現購買,海量需求就會從互聯網洶涌而來。這意味著產品的數據增多、涉及原料增多、消費者零散下單……這一變化使得工業時代標准化的產品生產模式受到前所未有的顛覆,生產端需要基於大數據形成前所未有的柔性,來對接消費端的柔性。
互聯網商業環境對價值鏈提出了新的挑戰:鏈條上的采購、生產、物流、分銷、零售各環節中,除了生產之外的其他環節也需要強大的數據處理能力,各個環節的數據處理系統和數據本身必須是共享的,而且,這些系統和內容還必須向全社會開放。要達到這種要求,顯然應該應用價值鏈接網,並用大數據來進行生產協調。
大數據的確給價值鏈重塑帶來了機會。在工業經濟時代,生產更多地通過「規模經濟」來獲利,大規模標准化的生產最大程度地降低了單位成本。但在互聯網經濟時代,生產更應該通過「范圍經濟、協同效應和重塑學習曲線」來獲利,因為,多種類、小規模的生產需要價值鏈上的靈動協作。
基於互聯網這樣一個平台,所有的價值鏈環節可以實現數據共享和集中處理。另外,因為使用統一的數據構架,所以不會出現數據孤島,浪費有價值的數據。由此,價值鏈各個環節之間可以無縫鏈接,實現最敏捷、最合理的生產。基於互聯網這樣一個平台,企業入圍合作即可以獲得充分的信息,也不再會遭遇太高的學習門檻。更厲害的是,用戶參與生產也變得容易,模塊化的選擇題,讓業余者也可以發出專業的需求信號。由此,從始端原料的生產者到終端的消費者,全部都被植入了價值鏈(或稱為價值網),社會化協作得以真正實現。而在大數據出現以前,這幾乎是不可能的!
順應法則贏未來
獨具特色的大數據商業法則,將會引發未來商業格局的變化。未來的贏家,將屬於能夠適應新的商業法則和新的商業邏輯的代表者。
在用大數據掘金的世界,誰掌握大數據,並能利用大數據實現上述兩大商業法則的變革,誰就能贏得未來。
因此,我們可以肯定地判斷出,掌握了大數據的資源整合類企業,將會成為大數據時代的企業贏家。這類企業是商業生態(價值網)中的「舵手」,通過靈敏地識別市場需求,指揮網路成員協同生產,獲得組合創新優勢。由於控制了整個網路,此類企業擁有網路收益的剩餘索取權,往往獲利最為豐厚。工業經濟時代,企業是依賴品牌、聲譽和社會資本實現資源整合。互聯網時代,資源變得無限豐富,協作變得極度頻繁,企業更需要依靠大數據來發現需求、整合資源。可以這樣說,掌握了大數據,這類企業就知道「用戶要什麼,哪裡有什麼,如何用資源去滿足用戶需求」。
未來的資源整合企業將基於大數據來運作。維克托·邁爾·舍恩伯格等人在《大數據時代》中,將基於大數據的資源整合企業分為三種:第一種是掌握數據的企業,這類企業掌握了埠,掌握了數據的所有權;第二種是掌握演算法的企業,負責處理數據,挖掘有價值的商業信息,這些企業被稱為「數據武士」;第三種是掌握思維的企業,他們往往先人一步發現市場的機會,他們既不掌握數據技能,也不掌握專業技能,但正因為如此才有廣闊的思維,能夠最大程度串聯資源,形成商業模式,他們相當於「路徑尋找者(pathfinder)」。
按照各自生產要素的價值性和稀缺性,很難說哪類企業真正將在大數據的商業模式中獲益,三類企業各自有各自的貢獻,各自有各自的稀缺之處。
ITASoftware是美國四大機票預訂系統,是一個典型的掌握數據的企業,其將數據提供給Farecast這家提供預測機票價格的企業,後者是一個典型的掌握演算法和思維的企業,直接接觸用戶。結果,ITA Software僅僅從這種合作中分得了一小塊收益。
Overture是搜索引擎付費點擊模式的鼻祖,如果把谷歌看作是媒體,那麼Overture則是相當於廣告代理公司,通過演算法細分不同的瀏覽用戶,向廣告投放企業提供目標用戶的付費點擊(選出他們最需要的用戶)。Overture是典型掌握演算法和思維的企業,雅虎、谷歌則是掌握數據的企業。事實上,谷歌的兩大金礦AdWords和AdSense技術,都是借鑒了Overture的演算法。但是,Overture不能直接接觸到用戶,沒有數據,喪失了話語權,只能獲得少量收益,以至於最後被雅虎收購。
基於大數據的資源整合類企業,它們的生態鏈又將遵循兩個法則。
法則一:接觸用戶的企業總是能夠獲得最多的收益,這和價值鏈上的分配原則是高度一致的。終端價格和原料供應之間的差價全部是由售賣終端產品的企業獲取的。
法則二:掌握數據的企業具有這個商業生態內最大的議價能力,最終最有可能成為贏家。演算法可以攻克,也可以購買,事實上,擠入這個行業的企業並不在少數。而思維則存在一種肯尼斯·阿羅所說的「信息悖論」,即信息在被他人知曉前都價值極高,但卻無法被證實。一旦公開證實它,又因所有人都知道而失去了價值。所以,不管思維和演算法企業走得多快,只要數據企業隨時可以封鎖數據源,就依然把握著「殺手鐧」。甚至,有的數據企業在看不清楚商業模式時,將數據釋放讓思維和演算法企業進行試錯,而一旦試錯成功,則收回數據所有權,模仿其商業模式。
BAT的數據帝國
因此,我們可以說,在大數據時代,資源整合企業的競爭,將會決定未來商業世界的版圖。
在很多人還沒有弄清楚大數據時代的商業法則時,國內互聯網三巨頭BAT(網路、阿里、騰訊)已經在迅速地構建自己的「數據帝國」。
在互聯網的大世界中,用戶有諸多的入口,可以通過不同的APP上傳數據。BAT的原則是,有關吃穿用住行的一切服務商,只要能夠增加他們的數據種類和質量,他們通通拿下。這里,體現出一種典型的「數據累積的邊際收益遞增效應」,即每多增加一個單位的數據,可挖掘的價值就有一個加速的增長,每增加一個種類的數據,可挖掘的價值就有一個加速的增長。某些時候,BAT甚至根本不考慮數據在現階段能否變現為收益,僅僅是納入麾下,等待未來的開發。
現實的情況是,經過了幾輪的收購之後,BAT基本上覆蓋了吃、穿、用、住、行、社交等各個領域的數據入口,加之其原來的龐大數據入口,在數據規模上的優勢已經無與倫比。短時間內,任何企業想要超越他們,幾乎都是不可能的。
BAT不僅是在做掌握數據的企業,也是在做掌握演算法和思維的企業。一方面,擁有龐大的商業用戶群和擁有用戶群消費偏好的大數據,只要具有相應的內容,就可以形成成交、獲取收益。另一方面,他們甚至可以開放應用程序介面(APIs)把自己掌握的數據授權給別人使用,這樣數據就能夠重復產生價值。這方面,阿里巴巴的百川計劃就是一個典型。簡單來說,他們向其他廠商的APP免費開放數據,但他們不收費,僅僅需要他們回饋數據作為代價。這個計劃實施以後,所有的APP都會是他們的入口。
可以說,BAT的帝國是基於數據建立的。甚至有人預言,數據作為「表外資產」一定會在某個時候被會計准則納入。因為,相對於無形資產,這種資產的價值更大。
值得一提的是,傳統工業經濟思維的人根本看不懂大數據時代的商業邏輯。某學者曾對阿里巴巴的收購(零售、文化、金融等)提出過質疑,他列舉蘋果和谷歌收購的案例,認為他們都是在進行專業領域的收購,這是有利於增強競爭力的,但阿里進行的都是多元化收購,是不利於增強競爭力的。
實際上,這是沒有看懂阿里巴巴商業模式的表現。互聯網時代的大多數商業模式,早就脫離了行業的限制,而在某種程度上走向了「大一統」,即「導入流量+大數據分析變現流量」。這種模式里數據就是通用的邏輯,難怪在大數據出現時,維克托·邁爾·舍恩伯格等人就斷言,行業專家和技術專家的光芒會被數據專家掩蓋住,因為後者不受舊觀念的影響,能夠聆聽數據發出的聲音。
盡管BAT強悍如斯,但在他們的夾縫中,仍然有一些商機,企業也可以搭建入口、解讀需求、安排生產。如果說大數據改造商業的神奇已經毋庸置疑,那為何眾多企業依然拿不起放在眼前的這把金鑰匙?很大程度上是因為這些企業缺乏數據基因。
大數據和互聯網經濟的來襲,使得企業只能「被動接網」。面對海量的潛在需求,不僅無法解讀,也無法調動生產進行對接。這就出現了大量企業被互聯網的海量需求「反噬」,並導致供應鏈失控的案例。
在大數據時代,企業規模、資金、生產技術不再重要,品牌也不再擁有神力。獲取數據、分析處理數據、挖掘數據價值的能力成為企業的立身之本。目前我國大部分企業還沒有意識到我們已經進入大數據時代,就像我們大多數消費者沒有意識到我們的消費行為隨時在被計算一樣。在這樣的一個時代,只有建立在數據之上的企業、按照大數據時代的商業法則運營的企業才能更好地生存。
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『柒』 大數據之父將再論網路時代的商機
大數據之父將再論網路時代的商機
「互聯網+」、「大數據」、「創新創業」三者碰撞將會迸發出怎樣的思想火花?11月7日,有「大數據之父」之稱的維克托·邁爾-舍恩伯格將帶來大數據領域最前沿的觀點,和與會嘉賓圍繞「互聯網+」與城市建設、產業轉型,探尋區域發展新路徑。
由亞洲教育北京論壇、成都商報社聯合相關政府部門共同主辦的2015中國(成都)城市群高端對話將於11月7日在成都舉行,有「大數據之父」之稱的維克托·邁爾-舍恩伯格將帶來大數據領域最前沿的觀點,並與京東、騰訊等互聯網公司的相關部門負責人以及各市(州)、區(市)縣政府官員、本地企業代表等嘉賓,圍繞「『互聯網+』與創新創業背景下的區域發展」展開思想交鋒。
11月7日,舍恩伯格不僅將帶來互聯網以及大數據領域最前沿的發展趨勢。在現場,京東、騰訊等互聯網企業相關部門負責人以及各市(州)、區(市)縣政府官員、大數據應用企業家等嘉賓,都將把自己正在進行的實踐、經驗甚至困惑,通過圓桌對話的形式,圍繞「互聯網+」與城市建設、產業轉型,探尋區域發展新路徑。
舍恩伯格和參加此次高端對話的嘉賓,將實地參觀和考察相關區域,為區域「互聯網+」、創意產業以及「大眾創業、萬眾創新」建言獻策。 城市群是在特定的區域范圍內雲集相當數量的不同性質、類型和等級規模的城市,以一個核心城市為中心,依託一定的自然環境和交通條件,城市之間的內在聯系不斷加強,共同構成一個相對完整的城市「集合體」。從未來發展潛力看,城市群將聚集更多人口,創造更多經濟財富,對城市將是新的發展機遇。也可以說,城市群將成為我國最有發展潛力的地區,並將成為我國國民經濟的支撐點。
2014年,成都商報聯合亞洲教育北京論壇共同主辦了首屆中國(成都)城市群高端對話,邀請國內頂尖專家、共同把脈城市群協同發展,智力支持成都城市群持續發展。
舍恩伯格現任牛津大學網路學院互聯網治理與監管專業教授,曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研中心負責人,被稱為「大數據商業應用的引路人」。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業;他也是眾多機構和國家政府高層的信息政策智囊。維克托·邁爾·舍恩伯格最具洞見之處在於,他明確指出,大數據時代最大的轉變就是,放棄對因果關系的渴求,而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」,而不需要知道「為什麼」。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例,對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉,而更多的改變正蓄勢待發。
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『捌』 大數據對網路營銷的影響
大數據對網路營銷的影響
在這股大數據時代背景下,消費者行為的變遷也越來越趨於不確定,移動互聯網更是加速了這種不確定因素,那麼,大數據對網路營銷有何影響呢?
[摘要] 互聯網時代的發展推動了數據和信息加速傳播。大數據在這種大背景下應運而生,並逐步滲入到各行各業。而互聯網企業通過大數據,促進信息的實效轉化,為網路營銷的精準決策和整個營銷行業的發展提供了數據來源與支撐。文章主要通過闡述了大數據的定義、大數據的處理,進而總結大數據下網路營銷管理優化措施及有效的網路營銷策略,力求為各互聯網企業的網路營銷決策提供參考與借鑒。
[關鍵詞] 大數據;網路營銷;互聯網
1前言
21世紀是一個信息大爆炸的時代,各種各樣雜亂無章數據的出現,一方面給企業以及人們的日常生活造成了一定程度的困擾;另一方面人們也想從這繁雜的數據中找出規律,發現商機,從而抓住商機,開拓新的市場。大數據的出現恰恰能妥善地解決這一問題,大數據分析技術是通過對海量的數據信息進行系統的篩選與分析,力求尋求其中的規律,從而為企業的經營決策提供有力依據與支撐,使企業的經營決策變得更加准確且高效。現今,社會上人們之間的交流越來越密切,科技在高速發展,大數據就應運而生。阿里巴巴創辦人馬雲曾經在演講中提到,未來的時代將是DT的時代,DT即DataTechnology數據科技,對大數據的分析是阿里巴巴的重點工作之一。[1]互聯網在改變人們生活方式的同時也在改變企業的運作模式,這是信息技術發展的必然。然而隨著大數據的來臨,網路營銷也在不斷地進行營銷模式與管理模式的創新,試圖尋求企業與消費者的利益最大化。現在越來越多的企業通過互聯網平台抓取到的消費者的各種數據進行分析整理,獲取消費者的消費趨向及特徵,以此為依據來制定相應營銷策略,不僅可以提高市場決策的准確性,還能大大縮短市場調查與決策分析的時間,提高了企業的經濟效益,促進企業各個環節的高效運作。因此大數據與網路營銷的結合將是必然的,它將為企業開創全新局面,帶來前所未有的.機遇,同時也帶來了挑戰。
2大數據概述
麥肯錫全球研究對大數據的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。[2]大數據技術在互聯網時代的戰略意義,不是在於掌握海量的數據信息,而在於對收集到的數據進行高度專業化處理,力求找出其中的規律與價值,為企業經營決策服務。[3]簡而言之,大數據技術關鍵在於提高對數據的「加工處理能力」,通過「高加工」實現數據的「高增值」。它具有以下四大特徵:分別為海量的數據規模、多樣的數據類型、快速的數據流轉和價值密度低,具體分析如下:
(1)海量的數據。從互聯網或傳統渠道收集到的海量數據,涉及面更廣、種類繁多,只有運用大數據技術對數據進行分類,才能夠滿足企業的需求。
(2)多樣的數據類型。大數據容納的信息量大,信息種類也繁多,容量也比傳統的數據倉庫更大,通常有用戶的查詢信息、瀏覽信息、消費記錄、消費周期等數據。
(3)快速的數據流轉。大數據技術要求在短時間內對海量的數據進行高速處理,對龐大的數據進行分析、處理,從中找出有價值的數據資料,因此對數據的處理速度有很高的要求。(4)商業價值高,價值密度低。大數據需要從海量的數據當中提取出有價值的信息,對技術的要求很高,往往數據的價值密度低而商業價值高。
3大數據處理與網路營銷
3.1大數據時代下的網路營銷
網路營銷是藉助網路、通信和數字媒體技術實現營銷目標的商務活動。其中可以利用多種手段,如微信營銷、微博及博客營銷、E-mail營銷、視頻營銷等。大數據技術為網路營銷帶來了技術創新,也為企業帶來了前所未有的機遇與挑戰。網路營銷的發展主要依賴於對消費者消費信息的了解,掌握了消費者消費信息相關的數據,就能夠以此來制定合理化的營銷策略,能夠提前預測市場的發展方向,提高企業的生產效率,降低了企業的運營成本。同時也為企業開發新產品提供數據來源與支撐,有利於提高企業產品在市場的佔有率。
3.2網路營銷需要借力大數據
(1)科技的發展。互聯網時代的到來,收集海量的數據信息顯得更加簡單可行,人們可以通過互聯網平台收集到各種數據,還可以對數據進行反復的使用與共享,實現數據的循環利用,使數據創造出更多的價值。
(2)個性化需求的增加。社會的發展使人們的消費習慣與心理發生了顯著的變化,不再希望自己所使用的產品與別人一樣,希望自己是獨特的,與眾不同的,而企業恰恰能通過對消費者的消費偏好進行大數據分析,來為其制定個性化消費方案。
(3)用戶數據易獲取。互聯網企業與傳統的企業相比,其不同點之一就是數據的獲取方式不同。傳統企業能知道客戶當時的需求和購買意向,但是無法獲得更多與客戶有關的信息與資料;而互聯網企業通過用戶的訪問記錄和消費行為
3.3商業定位的轉變
大數據時代背景下,消費者對品牌的忠誠度不斷下降,使得大數據時代商業模式必須從以品牌為中心向以消費者為中心轉變。[3]阿里巴巴於2016年提出了以「消費者的生命周期」來做銷售。充分體現了現在商業社會對品牌的轉變逐步增加到了以消費者為中心的轉變。在工業時代,我們無法獲知消費者的翔實數據,但是在大數據時代下數據的原始積累和獲取變得容易,藉助於智能手機和穿戴設備等科技的發展,數據變得越來越翔實,因此讓商家更容易全方位了解消費者,能夠針對消費者做到千人千面。從而增加產品的依賴性和忠誠度。所以未來企業的競爭力逐步轉變為:誰能提供專業化的產品和服務,誰能全面了解和分析信息,誰就會站在商業的浪潮上。
3.4商業理念
從以商品為主向服務轉型大數據時代,消費者的知識水平越來越高,消費者會從已有的大量數據中全面了解商品的功能、價值等,如果僅僅是在商場或互聯網簡單的介紹商品品牌、包裝及使用方法已經遠遠不能滿足消費者的需求了。消費者依據大量的數據,對產品的了解程度甚至比營業員還要充分,因此企業不僅要非常精準地把商品構架、各種性能指標等解剖出來外,還必須向消費者提供大量的解決方案,即大數據時代企業賣出的不僅僅是簡單的商品,而是方案的系統集成和商品的服務。所以轉型勢在必行,從以商品為主轉向以服務為主,增加顧客對商品的忠誠度和依賴度,迎接新一輪的商業變革。
4結論
2016年是大數據的發展年,據保守估計,未來大數據的市場規模至少達到萬億元以上。在這股大數據時代背景下,消費者行為的變遷也越來越趨於不確定,移動互聯網更是加速了這種不確定因素,電商和傳統企業變得越來越離不開數據,數據即將成為未來企業的核心競爭力,企業要不斷完善自己的企業治理結構,抓住市場潮流的變化,讓不確定的消費者變得確定,這樣才能有針對性地做到千人千面,提供個性化的商品和服務,在未來競爭格局中占據一席之地。
參考文獻:
[1]AllisonCerra,KevinEasterwood,JerryPower.商業模式重構:大數據、移動化和全球化[M].北京:人民郵電出版社,2014:29-43.
[2]蔡承秉.掘金大數據數據驅動商業變革[M].北京:時代華文書局,2013:103-110.
[3]黃升民,劉珊.「大數據」背景下營銷體系的解構與重構[J].現代傳播: 中國傳媒大學學報,2012 ( 11) : 13 - 20.
[摘要]
文章對當前有關大數據時代網路營銷模式的相關概述進行了梳理和分析,進而對大數據時代網路營銷模式的創新、精準性以及效果性研究作以歸納,最後進行了總結與展望。
[關鍵詞]
大數據;網路營銷模式;綜述
1引言
大數據對時展產生了深遠影響,網路營銷模式如何充分發揮數據帶來的機遇,從而促進其發展成為當前熱門話題。數據具有的四大特點能為企業網路營銷模式發展提供更加精準、個性化的信息,此外,大數據時代下的網路營銷模式不僅重視創新性、精準性,也重視效果性。
2大數據與網路營銷模式相關概述
2.1大數據的定義
20世紀80年代大數據被提出,到2008年才廣泛傳播。麥肯錫定義其為在一定時間內使用傳統資料庫軟體無法對數據內容進行搜集、存儲等的數據集合;《Science》將其定義為數據集規模無法在可容忍的時間內用目前的技術、方法等去獲取、管理的數據;[3]維基網路將大數據定義為運用當前主流軟體工具難以在合理時間內為企業經營決策提供完整分析過程的資源。比較有影響力的是Gartner的定義,其認為大數據通過新的處理模式能增強決策力、洞察力以及流程能力,並具備多樣、快速增長性以及數據量大的信息資產。本文將大數據定義為以其主要特徵為基礎,通過運用科學的大數據處理技術能夠增強其精準性、效果性等價值的信息資產。
2.2網路營銷模式的定義
Rafi-AMohammed和RobertFisher等將網路營銷定義為在線維護客戶和公司在產品、服務等方面的關系;孫志宏認為網路營銷是通過計算機網路、通信技術等為實現營銷目標的市場營銷方式;蘆文娟、韓德昌認為其是以網路通信技術以及數字互動式為基礎的營銷活動;徐艷旻將網路營銷定義為藉助網路開展市場服務的營銷活動。閻斌認為網路營銷模式是企業通過有效運用互聯網信息技術平台力求實現企業經營目標的營銷活動。本文認為網路營銷模式是藉助網路、通信技術以及數字互動式媒體等進行的市場營銷活動。
2.3網路營銷模式主要類別
蘆文娟、韓德昌認為網路營銷模式主要有創建企業網站、參與網路社區、博客營銷、網上廣告投放;張在宏將其分為廣告商、網上商店和服務、價值鏈服務提供商、網路渠道和虛擬社區;玄文啟認為其可分為電子郵件、微博營銷、病毒性營銷、搜索引擎營銷和博客營銷;本文認為較有影響力的是周曙東等將其分為在線商店模式、中立交易平台模式、企業間網路營銷模式、網上采購模式、網路拍賣模式、電子郵件營銷模式、電子報關模式等的觀點。
2.4大數據時代網路營銷模式的特徵
陳慧、王明宇認為大數據網路營銷具有性價比高、時效性強、互動性強和個性化營銷的特點。胡江濤研究認為關聯性緊也是其主要的特點。
3大數據時代網路營銷模式創新研究
張冠鳳認為大數據時代網路營銷模式主要包括商品關聯挖掘營銷、現代通信的大數據分析、大數據的用戶行為分析營銷和個性化推薦營銷模式。張艷紅認為大數據時代網路營銷模式的革新還包括基於大數據的搜索引擎營銷和DSP網路廣告模式。高源、張桂剛認為其還包括基於大數據的商品地理營銷模式。吳英鷹認為大數據背景下旅遊企業網路營銷新模式主要包括關聯推薦和精準網路營銷模式;王雯研究了大數據下電影整合營銷和O2O營銷模式。以上學者對大數據時代下網路營銷模式創新研究較為全面,但總體上相關理論研究較少。
4大數據時代網路營銷模式精準性研究
李曉龍、馮俊文提出了大數據環境下電商精準網路營銷策略。牛艷紅、王春國認為大數據時代網路營銷模式精準性策略主要有搜索引擎、再鎖定精準營銷和博客營銷。樊永梅發現了全數據精確制導、汽車銷售整合信息對於汽車精確營銷實現的重要性。倪寧、金韶認為其主要有精準定位目標消費群、精準挖掘消費需求、精準可控廣告投放和精準評估廣告效果。林燕提出了傳播和廣告精準營銷策略。以上研究豐富了理論成果,但沒系統分析大數據時代網路營銷模式精準性營銷的基本原理。
5大數據時代網路營銷模式效果性研究
胡江濤發現了大數據時代網路營銷實現從精準營銷到效果營銷的轉變的關鍵問題,張艷紅提出從政府層面、企業層面實現網路營銷的效果性,目前學者對大數據時代網路營銷模式效果性研究不多,還處在逐步認識的階段。
6總結與展望
本文認為大數據時代下網路營銷模式的研究還處在積極探索階段,具體體現在缺乏成熟的網路營銷模式劃分標准;大數據時代下網路營銷模式研究視角較單一和對其精準性和效果性缺乏深入研究,對於兩者的交叉研究更是缺乏。本文認為未來研究可以結合大數據時代下網路營銷模式的精準性和效果性進行綜合研究;從多視角和結合具體的實際加強對其效果性研究;加強網路營銷模式的系統性研究,實現大數據時代網路營銷模式時效精準、效果統一。
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