1. 電子商務O2O模式面臨的機遇與挑戰
導語：隨著信息技術的發展，現實世界創造出了一個基於互聯網的虛擬世界，而伴隨著互聯網的急速發展，商業社會進入了虛擬世界要大規模影響現實世界的時期，促使了“線上”與“線下”的互動融合。
O2O概念在2010年8月由Alex Rampell提出，他在分析Groupon、OpenTable及SpaFinder等公司時發現，這些公司促進了從“線上到線下”的發展，於是他將該模式定義為Online To Offline，即O2O。O2O模式與B2B/B2C/C2C模式有何不同，可以通過表1對它們的特點進行分析比較。
從表1中可以看出，O2O與B2B/B2C/C2C的商務模式不同，前者是以“電子營銷+客流”的模式，後者是以“電子營銷+物流”的模式。特別是它們與實體經濟的關系有所不同，O2O模式強調“在店體驗或消費”，而B2B/B2C/C2C強調的是“在線采購或消費”。實際上，O2O模式是將線下商務機會與互聯網技術結合，使互聯網成為線下交易的前台，同時促進線下商務的推廣及成交。
O2O模式的機遇
首先，O2O模式的潛在市場巨大。現階段就我國O2O的發展來看，餐飲業、旅遊業、酒店業及汽車租賃業都為O2O提供了巨大的發展機會。根據艾媒咨詢(iMedia Research)發布的數據顯示，2012年中國O2O市場規模達到986.8億元，未來幾年將持續快速增長，預計2015年將達到4188.5億元。現階段僅僅是O2O市場的起步階段，隨著智能手機的不斷普及，在用戶消費半徑上，還會涌現出基於用戶個性化需求的巨大潛在市場。
其次，基於移動互聯網的SoLoMo前景廣闊。移動互聯網的廣泛應用成為線上與線下無縫對接的最佳載體。隨著移動互聯網的發展，人們的消費習慣及消費行為逐漸向移動端過渡。O2O模式下的移動電子商務具有兩大特徵，即實時性和便利性。移動互聯網整合了大量資源，擁有海量信息，並可以高效傳遞這些信息。只要有移動終端、有無線網的覆蓋，就可以實時、快捷地查詢到需要的服務信息，並直接在線上下單。
SoLoMo是由Social、Local、Mobile合成的詞語，即“社交”加“本地”加“移動”。它標志著社交、本地和移動相結合的產品將成為電子商務的下一個大趨勢，而O2O模式正是SoLoMo概念的最好體現。對於本地商家而言，線上廣告的成效被直接轉換成實際的購買行為。每筆完成的訂單在確認頁面都有“追蹤代碼”，商家在掌握線上營銷投資回報率的同時，還能持續深化CRM管理。
最後，數據挖掘技術滲透商業領域。隨著互聯網的發展及移動互聯網的普及，互動式社會化自媒體時代的到來，線上和線下的互動帶來海量數據，這些海量數據包含著巨大商業價值。大數據(big data)正在推動著強勁的商業革命。網路全力以赴開發自己的大數據處理和儲存系統，騰訊意識到目前已經進入了“數據化運營”的黃金時期，如何挖掘這些寶藏成為未來的關鍵任務。
電子商務時時刻刻產生大量數據，運用數據挖掘技術以從中挖掘有益的市場分析和市場預測的信息。從客戶的背景信息中發現客戶消費行為偏好，有針對性地向客戶發送准確適用的信息，實現O2O精準營銷，從而提高客戶黏度。同時，通過O2O營銷模式，商家可查詢推廣效果，客戶的每筆交易都可以追蹤，通過掌握這些用戶數據，大大提升對存量客戶的維護，同時通過與客戶的在線溝通，更好地了解用戶需求並滿足用戶需求。
O2O模式的優勢
一是“三贏”效果。對線下商家而言，O2O採用線上支付形式，支付信息將成為商家獲取消費者消費信息的重要渠道。O2O模式還可對商家的營銷效果進行直觀的統計、分析、追蹤及評估，彌補了以往營銷推廣效果的不可預測性。O2O模式對消費者而言，為其提供了全面、及時、豐富和適合的商家優惠信息，消費者可以更加快捷篩選並訂購適合的商品或服務。在線上查找商家，除了可以獲取更豐富、更全面的商家及其服務信息外，還可以獲得相對比線下直接消費較為便宜的價格。對平台商而言，O2O模式可以帶來高黏度的消費者，對商家有強大的推廣作用及其可衡量的推廣效果，可吸引大量線下生活服務商家加入。
二是改善用戶體驗。B2B改變了製造業交易方式，B2C、C2C改變了零售業銷售方式和人們的消費生活方式。而B2B/B2C/C2C商業模式的最大局限在於“用戶體驗”，隨著用戶產品體驗訴求及產品服務訴求的日漸高漲，單一線上模式的瓶頸凸現出來。O2O顯然有效地解決了這一難題，這一跨越也使O2O模式成為了電子商務領域的新模式和新方向。線下的服務不能裝箱配送，快遞本身也無法傳遞社交體驗所帶來的快樂。但是通過O2O模式，將線下商品或服務進行展示，並提供在線支付“預約消費”，這對於消費者來說，不僅拓寬了選擇的餘地，還可以通過線上對比選擇和享受最令人期待和合適的服務。
三是實現精準營銷。互聯網的虛擬性使B2B/B2C/C2C模式在線上達成了交易，但對線下發生了什麼則無法掌控，這種粗放式交易無法提升電子商務的交易效率。O2O模式的最大優勢就是對每筆交易的“可追蹤”，推廣效果的“可追查”。一方面，通過線上平台為商家導入更多的客流，並提高用戶消費數據的收集力度，幫助商家實現精準營銷;另一方面，充分挖掘線下商家資源，使用戶享受更便捷、更合適的產品或服務。 O2O模式面臨的問題與挑戰
(一)“線上信息”與“線下商家服務”對稱問題
平台通過線上的方式吸引用戶，而真正消費的產品或服務是必須由用戶到線下體驗，這對線下服務提出了更高的要求;而線上能否掌控線下穩定的服務體系，掌握線下服務的質量，這將成為一個很大的問題。“線上支付+線下體驗”模式，容易造成“付款前是上帝，付款後什麼也不是”的尷尬局面。如果用戶在線下獲得的服務沒有達到預期，或者低於線上的宣傳信息，用戶將使用“負口碑”反饋體驗效果。體驗式服務如果沒有好的口碑和信譽，將很難有良性的發展。團購的沉沒從某種意義來講，就是由於線下服務體系欠缺，傷害了用戶體驗。因此，如何保障線上信息與線下服務對稱，將成為挑戰O2O模式成敗的關鍵點。
(二)互聯網巨頭與線下商家的深度合作
面對巨大的市場潛力，互聯網巨頭積極布局O2O，騰迅憑借威信、阿里憑借淘寶本地生活、網路憑借地圖，三大巨頭在O2O市場上各占優勢。騰訊主要利用微信作為入口，阿里主要利用支付寶，網路是通過網路地圖。微信對用戶有“朝朝暮暮”之效;支付寶明確將自己定位在O2O鏈條的後端，為阿里內外的其他平台與客戶端提供金融與數據服務;網路則應用LBS(基於位置的服務)技術，積極推廣網路地圖。
現階段，線上這些巨頭極力炒作O2O概念，快速圈地，互聯網平台成為了O2O實踐的主要推動力量。而作為平台其產品是標准化和普適化的，目前線下實體商家進行的O2O實驗，基本依賴於騰訊或阿里的.“產品”，其產品核心是以“客流導入”為主的場景及業務設定。平台運營內容一般包括導流、優惠、移動支付、會員，後期將延伸至CRM、數據分析、會員管理。平台出發點是通過優惠、降價等形式來改變客流路徑，並不是圍繞商家的“商品或服務”進行新技術應用，以提高消費者的體驗為出發點。平台商作為獨立的盈利組織，必然首先考慮其自身的戰略和盈利模式，很難兼顧到具體線下實體商家的消費者體驗這一深度運營層面。平台與商家如何合作才能兼顧提升用戶體驗，這將成為平台與商家合作過程中的一個很大問題。
(三)提高線下商家的“可持續運營”能力問題
線下商家既要關注線上，同時也要關注線下，因此線上線下安全、高效、完整的運營支撐就尤為重要。其中，必須對支撐內容、支撐流程、支撐標准、支撐組織設置進行規范。運營支撐體系的本質是組織執行力的綜合體現，通過“人”按照支撐行為規范進行支撐動作，做到規范執行，實現組織高效運營支撐。很多組織都曾提出過打造核心技術、打造品牌力，但能將戰略轉化為有效行動的還是少之又少。問題出現在缺乏有效的執行力，即困擾組織的往往是如何有效執行戰略。運營支撐體系正是組織執行力的綜合表現，通過標準的支撐行為規范、運行支撐動作和實現有效執行。本質上執行力是設計出來的，支撐體系也同然。通過表2可以展示O2O模式的運營支撐體系。
在支撐操作行為中，最理想狀態是產品/平台/工具的“自動”處理，不需要人的經驗、個人智慧判斷進行工作，數據化運營支撐更加排斥個人判斷。規范制度是管理的標准和基本准則，是支撐體系執行保障的標准，當操作形成制度後，其執行力才有保障。以上僅提出了O2O運營支撐體系的范圍，在日常運營中，運營支撐體系本身就是產生問題和解決問題的循環過程，因此要想在O2O互動的市場上站穩腳跟，就需要不斷優化O2O運營支撐體系。運營支撐數據分析的主要目標是服務質量、成本及操作效率，而真正實現這些目標特別是實現高服務質量，對試水O2O的商家來講將是巨大的挑戰。
結論
O2O超越了行業的概念，幾乎涉及各行各業，它所帶動的是整體商業生態的創新和轉型。但無論O2O在虛實之間如何穿越，最終的目的都是給用戶提供可感知、可觸摸的一種生活場景和方式。要實現這一目的，離不開消費者消費行為的實現，因此要不斷消除消費者在購買產品和服務當中所面臨的任何可能出現的障礙。大數據時代來臨，為企業提供了前所未有機遇，同時也提出了挑戰，企業能否順勢而行，能否為用戶提供極致體驗，提高自身的“可持續運營”能力，成為O2O模式能否真正落地的核心問題。盡管O2O模式有很多優勢，同時面臨很多困境，但是其本質問題還是如何為用戶創造極致體驗的問題，只有從這一點出發，才可不斷推進O2O模式從現在的“促銷”階段向更高層次的提供“極致服務體驗”階段提升。
2. 大數據給零售行業帶來的商業價值
大數據給零售行業帶來的商業價值
在大數據推動的商業革命暗涌中，要麼學會使用大數據的杠桿創造商業價值，要麼被大數據驅動的新生代商業格局淘汰。
最早關於大數據的故事發生在美國第二大的超市塔吉特百貨(Target)。孕婦對於零售商來說是個含金量很高的顧客群體。但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。人們一提起Target，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，卻忽視了Target有孕婦需要的一切。那麼Target有什麼辦法可以把這部分細分顧客從孕婦產品專賣店的手裡截留下來呢?
為此，Target的市場營銷人員求助於Target的顧客數據分析部(Guest Data & Analytical Services)的高級經理Andrew Pole，要求他建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。在美國出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，那時候Target再行動就晚了，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了，市場營銷部門就可以早早的給他們發出量身定製的孕婦優惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。
可是懷孕是很私密的信息，如何能夠准確地判斷哪位顧客懷孕了呢?Andrew Pole想到了Target有一個迎嬰聚會(baby shower)的登記表。Andrew Pole開始對這些登記表裡的顧客的消費數據進行建模分析，不久就發現了許多非常有用的數據模式。比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜;在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最後Andrew Pole選出了25種典型商品的消費數據構建了「懷孕預測指數」，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，因此Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。
那麼，顧客收到這樣的廣告會不會嚇壞了呢?Target很聰明地避免了這種情況，它把孕婦用品的優惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關的商品優惠廣告當中，這樣顧客就不知道Target知道她懷孕了。百密一疏的是，Target的這種優惠廣告間接地令一個蒙在鼓裡的父親意外發現他高中生的女兒懷孕了，此事甚至被《紐約時報》報道了，結果Target大數據的巨大威力轟動了全美。
根據Andrew Pole的大數據模型,Target制訂了全新的廣告營銷方案，結果Target的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。Andrew Pole的大數據分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，從Andrew Pole加入Target的2002年到2010年間，Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。
我們可以想像的是，許多孕婦在渾然不覺的情況下成了Target常年的忠實擁泵，許多孕婦產品專賣店也在渾然不知的情況下破產。渾然不覺的背景里，大數據正在推動一股強勁的商業革命暗涌，商家們早晚要面對的一個問題就是：究竟是在渾然不覺中崛起，還是在渾然不覺中滅亡。
大數據是誰?
大數據炙手可熱，但是能說清楚大數據是什麼的人卻不多。要真正弄明白什麼是大數據，我們首先得看看Target是怎麼收集大數據的。
只要有可能，Target的大數據系統會給每一個顧客編一個ID號。你刷信用卡、使用優惠券、填寫調查問卷、郵寄退貨單、打客服電話、開啟廣告郵件、訪問官網，所有這一切行為都會記錄進你的ID號。
而且這個ID號還會對號入座的記錄下你的人口統計信息：年齡、是否已婚、是否有子女、所住市區、住址離Target的車程、薪水情況、最近是否搬過家、錢包里的信用卡情況、常訪問的網址等等。Target還可以從其他相關機構那裡購買你的其他信息：種族、就業史、喜歡讀的雜志、破產記錄、婚姻史、購房記錄、求學記錄、閱讀習慣等等。乍一看，你會覺得這些數據毫無意義，但在Andrew Pole和顧客數據分析部的手裡，這些看似無用的數據便爆發了前述強勁的威力。
在商業領域，大數據就是像Target那樣收集起來的關於消費者行為的海量相關數據。這些數據超越了傳統的存儲方式和資料庫管理工具的功能范圍，必須用到大數據存儲、搜索、分析和可視化技術(比如雲計算)才能挖掘出巨大商業價值。
大數據的商業價值
大數據這么火，因此很多人就跟起風來，言必稱大數據，可是很多人不但沒搞明白大數據是什麼的問題，也不知道大數據究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商業價值。這樣瞎子摸象般的跟風註定了是要以慘敗告終的，就像以前一窩蜂地追逐社交網路和團購一樣。那麼大數據究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商業價值呢?根據IDC和麥肯錫的大數據研究結果的總結，大數據主要能在以下4個方面挖掘出巨大的商業價值：對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動;運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率;提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率;進行商業模式、產品和服務的創新。筆者把他們簡稱為大數據的4個商業價值杠桿。企業在大踏步向大數據領域投入之前，必須清楚地分析企業自身這4個杠桿的實際情況和強弱程度。
1、對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。本文開頭Target的故事就是這個杠桿的案例，瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和大數據的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。比如在大數據時代之前，要搞清楚海量顧客的懷孕情況，得投入驚人的人力、物力、財力，使得這種細分行為毫無商業意義。
2、運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。雲計算和大數據分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。大數據技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。
3、提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。大數據能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把大數據成果和大數據能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用大數據創造商業價值。這個杠桿的案例是關於沃爾瑪的一個故事。
沃爾瑪開發了一個叫做Retail Link的大數據工具，通過這個工具供應商可以事先知道每家店的賣貨和庫存情況，從而可以在沃爾瑪發出指令前自行補貨，這可以極大地減少斷貨的情況和供應鏈整體的庫存水平。在這個過程中，供應商可以更多的控制商品在店內的陳設，可以通過和店內工作人員更多地接觸，提高他們的產品知識;沃爾瑪可以降低庫存成本，享受員工產品知識提高的成果，減少店內商品陳設的投入。綜合起來，整個供應鏈可以在成本降低的情況下，提高服務的質量，供應商和沃爾瑪的品牌價值也同時得到了提升。通過在整條供應鏈上分享大數據技術，沃爾瑪引爆了零售業的生產效率革命。
4、進行商業模式，產品和服務的創新。大數據技術使公司可以加強已有的產品和服務，創造新的產品和服務，甚至打造出全新的商業模式。這個杠桿將引用Tesco為案例。Tesco收集了海量的顧客數據，通過對每位顧客海量數據的分析，Tesco對每位顧客的信用程度和相關風險都會有一個極為准確的評估。在這個基礎上，Tesco推出了自己的信用卡，未來Tesco還有野心推出自己的存款服務。
大數據的商業革命
通過以上4個杠桿，大數據能夠產生出巨大的商業價值，難怪麥肯錫說大數據將是傳統4大生產要素之後的第5大生產要素。大數據對市場佔有率、成本控制、投入回報率和用戶體驗都會起到極大的促進作用，大數據優勢將成為企業最值得倚重的比較競爭優勢。根據麥肯錫的估計，如果零售商能夠充分發揮大數據的優勢，其營運利潤率就會有年均60%的增長空間，生產效率將會實現年均0.5%-1%的增長幅度。在大數據這個概念炒熱起來的當下，人們才發現像沃爾瑪、Target、亞馬遜、Tesco這樣的商業巨頭已經不聲不響地運用了大數據技術好多年，用大數據驅動市場營銷、驅動成本控制、驅動產品和服務創新、驅動管理和決策的創新、驅動商業模式的創新。許多商界驕子慨嘆競爭不過Target們的不解之謎也終於告破。
在大數據推動的商業革命暗涌中，與時俱進絕不僅僅是附庸風雅的卡位之戰，要麼學會使用大數據的杠桿創造商業價值，要麼被大數據驅動的新生代商業格局淘汰。這是天賜良機，更是生死之戰。成功者將是中國產業鏈升級獨領風騷的梟雄，失敗者擁有的只有遺憾。
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3. 大數據時代,招商快車十大精準營銷案例
大數據時代,招商快車十大精準營銷案例
2015年，招商快車——中國最大全渠道大數據營銷服務供應商大動作頻頻，先後與志高、蒙牛、迪士尼、茅台集團、太太樂、三九集團、長松咨詢、上海證大、昂立教育、優速通達十大知名品牌達成深度戰略合作——從企業營銷代運營到大數據精準營銷匹配服務。截止目前，招商快車銷售額同比增長350%，一線合作企業佔比60%，勢態喜人。互聯網+大數據時代的來臨，招商快車勇於突破，敢於先行，DSP商機速配平台、DMP數據營銷平台應運而生，全渠道大數據營銷服務供應商駐足當代。
2015年是「互聯網+」發展的元年，李克強總理在兩會期間提出「互聯網+」行動計劃，互聯網首次寫入國家政策綱要，標志著互聯網產業在新常態經濟下的重要作用。隨著互聯網+戰略的不斷深化，大數據的話題在新媒體環境下裂變式傳播，大數據一詞也慢慢被大眾所熟知，特別是在「雲計算」和「物聯網」的廣泛應用，大數據的價值越來越受重視和關注。2015年9月5日，國務院發布的《促進大數據發展行動綱要》，全面推進大數據發展和應用；奧巴馬的競選團隊依據選民的微博，實時分析選民對總統競選人的喜好，無不標志著大數據時代的到來。
思路決定出路。大數據時代如山洪猛獸滾滾而來，招商快車基於超過2000萬的渠道商、創業者精準資料庫，截止日前，招商快車已完成超過2000萬IT軟硬體設備升級的投入，打造以DSP商機速配平台為核心、以DMP營銷數據平台為有力支撐的兩大超級平台。依託大數據營銷智能化應用、服務，致力於為處於不同生命周期的中國企業，圍繞營銷及金融價值鏈中所產生的商業困惑，提供一站式商業模式定位、渠道系統建設、營銷內核構造、營銷教練、營銷外包、O2O解決方案、全網營銷、微商解決方案、DMP營銷數據應用、DSP商機速配服務、金融增值服務等全渠道大數據營銷服務。
十大精準營銷案例。由於商業模式成功升級以及IT軟硬體設備的成功導入，招商快車先後與志高、蒙牛、迪士尼、茅台集團、太太樂、三九集團、長松咨詢、上海證大、昂立教育、優速通達十多家國內外知名企業達成深度合作，銷售額同比增長350%，一線品牌企業客戶佔比60%，創下歷史新高。
（2015招商快車十大經典案例）
以志高為例，招商快車結合雙方知名度及影響力，為志高制定「互聯網+家電+大數據營銷」戰略，一、提供營銷拓展代運營服務；二、依託招商快車DMP營銷數據平台為志高提供大數據營銷配套；三、全渠道招商落地執行，幫助志高擴大國內外市場佔有率，持續推進志高集團由「中國製造」向「中國創造」產業升級。
大數據時代背景下的全球經濟，是一場以信息科技為核心的商業革命，它將顛覆傳統經濟形式、重構全球經濟格局新興產業鏈。招商快車成功升級商業模式，致力於幫助中國企業提高生產力、降低運營成本，減少運營盲區，使資源配置合理化，經濟效益最大化，從而實現國民經濟與商業價值的戰略雙贏。
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4. 大數據的商業革命
大數據的商業革命
大數據具有規模大、價值高、交叉復用、全息可見四大特徵。特別是，最後兩個特徵體現了大數據不僅僅有「規模更大的數據」量上的進步，還具有不同於以前數據組織和應用形式的質的飛躍。
數十年來，信息產生、組織和流通方式革命性的變化，其中個人用戶第一次成為信息產生和流通的主體。你用QQ和MSN聊天，在電子商務網站的瀏覽和購物，用信用卡支付，發微博……這一切都將轉化為數據存儲在世界的各個角落。不論是產生的信息量，可以獲取的信息量，還是流通交換的信息量，都一直呈指數增長。
數據規模巨大且持續保持高速增長是大數據的第一個特徵。
數據規模爆炸性增長的同時，數據產生的附加價值似乎沒有與之同步增長。我們認為，這種滯後情況的症結在於缺乏從海量數據中挖掘價值的高效方法和技術人員。
對於真正的大數據，其價值的增長應該正比於規模的增長，甚至快於規模的增長。
前兩個特徵主要針對單一數據，下面的兩個特徵強調的是若干數據之間新的組織和應用形式。我們要找到並實現數據之間一加一遠大於二的價值，其間最關鍵的問題要發揮數據的外部性，譬如國家電網智能電表的數據可以用於估計房屋空置率，淘寶銷售數據可以用來判斷經濟走勢……以用戶為中心，結合用戶在不同系統留下的數據，充分利用個性化的數據挖掘技術，是實現通過數據交叉而產生巨大價值的最可行的途徑之一。綜上，大數據要求數據能充分發揮其外部性並通過與某些相關數據交叉融合產生遠大於簡單加和的巨大價值。
個性化
在大數據時代，個性化將顛覆一切傳統商業模式，成為未來商業發展的終極方向和新驅動力。隨著消費者個體行為數據的爆發性增長，新的商業理論與商業模式不斷涌現，無論是精準社會化營銷還是基於用戶偏好的市場細分，其所指向的趨勢是一致的，即為每一個終端消費者提供他們最想要的產品與服務。
在信息量指數性增長的同時，消費者獲取、過濾、篩選、分析信息的能力卻沒有相應提高，這必然導致消費者獲取有用信息的時間成本和煩擾成本越來越高。另外，隨著時代的變遷，消費者異質性也在不斷增大，這種異質性體現在消費者在購物、交友、閱讀等生活方方面面的興趣偏好的不同。
大數據為個性化商業應用提供了充足的養分和可持續發展的沃土，基於交叉融合後的可流轉性數據,以及全息可見的消費者個體行為與偏好數據，未來的商業可以精準地根據每一位消費者不同的興趣與偏好為他們提供專屬性的個性化產品和服務。
在以互聯網和移動互聯網為代表的信息產業，由於用戶個體行為數據的可追蹤性以及實施個性化的邊際成本相對較低，基於個性化的商業應用首先破繭而出。在電商領域，亞馬遜率先通過個性化技術為用戶進行智能導購，大幅提升用戶體驗與銷售業績。在不遠的未來，個性化技術與應用將全面擴展到人們生活的每一個領域。
隨著Google、蘋果、騰訊、網路這些互聯網巨頭企業以及一些第三方數據平台型企業加快數據整合與開放的速度，一定會涌現出以大數據為基礎的新商業模式。
2D模式
面向數據的商業模式，簡稱2D模式，是一種以數據為唯一輸入，以向特定受眾公開的數據產品為唯一輸出的一種商業模式。該模式的核心是數據平台商，它從數據供應商那裡搜集數據，提供基本的存儲、索引和計算能力，並自行研究開發一系列57數據產品。每一個數據產品在該平台上都以開放API介面的形式存在。
譬如利用新浪微博的數據可以開發一個產品，每次引用該產品，可以看到一個指定賬戶一個月內互動最頻繁的十個賬戶。如果有了一些種子用戶，一個互動游戲開發團隊可以利用這個產品找到和已有游戲者互動比較強的用戶群，並針對他們推廣游戲。平台商還可以同時利用多家數據開發產品，有了這些數據，電子商務公司可以自行開發個性化搜索和推薦服務。
與此同時，應用開發團隊可以利用這些API介面優化產品或輔助推廣，數據產品開發團隊可以引用比較粗糙的數據產品，優化推出更好的數據產品並回饋給數據平台。在這個模式中，部分API的訪問會產生一定的費用，這個費用會在平台商、數據提供商和數據產品開發人員之間進行分配。政府和行業扮演規范流程和監管數據的作用。
這個模型通過已有數據產品的開放，應用開發人員和數據產品開發人員可以創造出更有價值的應用和數據產品——前者可以為我們帶來數據，後者可以為我們帶來收入。
而這個數據平台得以產生巨大價值的前提，又是保證數據的全息可見，也就是隨時聽從各種需求細節，開發出各種各樣滿足各樣各業的API產品。
綜上所述，大數據將帶領我們進入一個商業智能高度發達的時代，個性化應用將發揮出數據巨大的商業價值，同時2D商業模式將成為大數據的重要發展方向。未來，基於大數據的信息世界將以你為中心。