1. 电子商务O2O模式面临的机遇与挑战
导语：随着信息技术的发展，现实世界创造出了一个基于互联网的虚拟世界，而伴随着互联网的急速发展，商业社会进入了虚拟世界要大规模影响现实世界的时期，促使了“线上”与“线下”的互动融合。
O2O概念在2010年8月由Alex Rampell提出，他在分析Groupon、OpenTable及SpaFinder等公司时发现，这些公司促进了从“线上到线下”的发展，于是他将该模式定义为Online To Offline，即O2O。O2O模式与B2B/B2C/C2C模式有何不同，可以通过表1对它们的特点进行分析比较。
从表1中可以看出，O2O与B2B/B2C/C2C的商务模式不同，前者是以“电子营销+客流”的模式，后者是以“电子营销+物流”的模式。特别是它们与实体经济的关系有所不同，O2O模式强调“在店体验或消费”，而B2B/B2C/C2C强调的是“在线采购或消费”。实际上，O2O模式是将线下商务机会与互联网技术结合，使互联网成为线下交易的前台，同时促进线下商务的推广及成交。
O2O模式的机遇
首先，O2O模式的潜在市场巨大。现阶段就我国O2O的发展来看，餐饮业、旅游业、酒店业及汽车租赁业都为O2O提供了巨大的发展机会。根据艾媒咨询(iMedia Research)发布的数据显示，2012年中国O2O市场规模达到986.8亿元，未来几年将持续快速增长，预计2015年将达到4188.5亿元。现阶段仅仅是O2O市场的起步阶段，随着智能手机的不断普及，在用户消费半径上，还会涌现出基于用户个性化需求的巨大潜在市场。
其次，基于移动互联网的SoLoMo前景广阔。移动互联网的广泛应用成为线上与线下无缝对接的最佳载体。随着移动互联网的发展，人们的消费习惯及消费行为逐渐向移动端过渡。O2O模式下的移动电子商务具有两大特征，即实时性和便利性。移动互联网整合了大量资源，拥有海量信息，并可以高效传递这些信息。只要有移动终端、有无线网的覆盖，就可以实时、快捷地查询到需要的服务信息，并直接在线上下单。
SoLoMo是由Social、Local、Mobile合成的词语，即“社交”加“本地”加“移动”。它标志着社交、本地和移动相结合的产品将成为电子商务的下一个大趋势，而O2O模式正是SoLoMo概念的最好体现。对于本地商家而言，线上广告的成效被直接转换成实际的购买行为。每笔完成的订单在确认页面都有“追踪代码”，商家在掌握线上营销投资回报率的同时，还能持续深化CRM管理。
最后，数据挖掘技术渗透商业领域。随着互联网的发展及移动互联网的普及，互动式社会化自媒体时代的到来，线上和线下的互动带来海量数据，这些海量数据包含着巨大商业价值。大数据(big data)正在推动着强劲的商业革命。网络全力以赴开发自己的大数据处理和储存系统，腾讯意识到目前已经进入了“数据化运营”的黄金时期，如何挖掘这些宝藏成为未来的关键任务。
电子商务时时刻刻产生大量数据，运用数据挖掘技术以从中挖掘有益的市场分析和市场预测的信息。从客户的背景信息中发现客户消费行为偏好，有针对性地向客户发送准确适用的信息，实现O2O精准营销，从而提高客户黏度。同时，通过O2O营销模式，商家可查询推广效果，客户的每笔交易都可以追踪，通过掌握这些用户数据，大大提升对存量客户的维护，同时通过与客户的在线沟通，更好地了解用户需求并满足用户需求。
O2O模式的优势
一是“三赢”效果。对线下商家而言，O2O采用线上支付形式，支付信息将成为商家获取消费者消费信息的重要渠道。O2O模式还可对商家的营销效果进行直观的统计、分析、追踪及评估，弥补了以往营销推广效果的不可预测性。O2O模式对消费者而言，为其提供了全面、及时、丰富和适合的商家优惠信息，消费者可以更加快捷筛选并订购适合的商品或服务。在线上查找商家，除了可以获取更丰富、更全面的商家及其服务信息外，还可以获得相对比线下直接消费较为便宜的价格。对平台商而言，O2O模式可以带来高黏度的消费者，对商家有强大的推广作用及其可衡量的推广效果，可吸引大量线下生活服务商家加入。
二是改善用户体验。B2B改变了制造业交易方式，B2C、C2C改变了零售业销售方式和人们的消费生活方式。而B2B/B2C/C2C商业模式的最大局限在于“用户体验”，随着用户产品体验诉求及产品服务诉求的日渐高涨，单一线上模式的瓶颈凸现出来。O2O显然有效地解决了这一难题，这一跨越也使O2O模式成为了电子商务领域的新模式和新方向。线下的服务不能装箱配送，快递本身也无法传递社交体验所带来的快乐。但是通过O2O模式，将线下商品或服务进行展示，并提供在线支付“预约消费”，这对于消费者来说，不仅拓宽了选择的余地，还可以通过线上对比选择和享受最令人期待和合适的服务。
三是实现精准营销。互联网的虚拟性使B2B/B2C/C2C模式在线上达成了交易，但对线下发生了什么则无法掌控，这种粗放式交易无法提升电子商务的交易效率。O2O模式的最大优势就是对每笔交易的“可追踪”，推广效果的“可追查”。一方面，通过线上平台为商家导入更多的客流，并提高用户消费数据的收集力度，帮助商家实现精准营销;另一方面，充分挖掘线下商家资源，使用户享受更便捷、更合适的产品或服务。 O2O模式面临的问题与挑战
(一)“线上信息”与“线下商家服务”对称问题
平台通过线上的方式吸引用户，而真正消费的产品或服务是必须由用户到线下体验，这对线下服务提出了更高的要求;而线上能否掌控线下稳定的服务体系，掌握线下服务的质量，这将成为一个很大的问题。“线上支付+线下体验”模式，容易造成“付款前是上帝，付款后什么也不是”的尴尬局面。如果用户在线下获得的服务没有达到预期，或者低于线上的宣传信息，用户将使用“负口碑”反馈体验效果。体验式服务如果没有好的口碑和信誉，将很难有良性的发展。团购的沉没从某种意义来讲，就是由于线下服务体系欠缺，伤害了用户体验。因此，如何保障线上信息与线下服务对称，将成为挑战O2O模式成败的关键点。
(二)互联网巨头与线下商家的深度合作
面对巨大的市场潜力，互联网巨头积极布局O2O，腾迅凭借威信、阿里凭借淘宝本地生活、网络凭借地图，三大巨头在O2O市场上各占优势。腾讯主要利用微信作为入口，阿里主要利用支付宝，网络是通过网络地图。微信对用户有“朝朝暮暮”之效;支付宝明确将自己定位在O2O链条的后端，为阿里内外的其他平台与客户端提供金融与数据服务;网络则应用LBS(基于位置的服务)技术，积极推广网络地图。
现阶段，线上这些巨头极力炒作O2O概念，快速圈地，互联网平台成为了O2O实践的主要推动力量。而作为平台其产品是标准化和普适化的，目前线下实体商家进行的O2O实验，基本依赖于腾讯或阿里的.“产品”，其产品核心是以“客流导入”为主的场景及业务设定。平台运营内容一般包括导流、优惠、移动支付、会员，后期将延伸至CRM、数据分析、会员管理。平台出发点是通过优惠、降价等形式来改变客流路径，并不是围绕商家的“商品或服务”进行新技术应用，以提高消费者的体验为出发点。平台商作为独立的盈利组织，必然首先考虑其自身的战略和盈利模式，很难兼顾到具体线下实体商家的消费者体验这一深度运营层面。平台与商家如何合作才能兼顾提升用户体验，这将成为平台与商家合作过程中的一个很大问题。
(三)提高线下商家的“可持续运营”能力问题
线下商家既要关注线上，同时也要关注线下，因此线上线下安全、高效、完整的运营支撑就尤为重要。其中，必须对支撑内容、支撑流程、支撑标准、支撑组织设置进行规范。运营支撑体系的本质是组织执行力的综合体现，通过“人”按照支撑行为规范进行支撑动作，做到规范执行，实现组织高效运营支撑。很多组织都曾提出过打造核心技术、打造品牌力，但能将战略转化为有效行动的还是少之又少。问题出现在缺乏有效的执行力，即困扰组织的往往是如何有效执行战略。运营支撑体系正是组织执行力的综合表现，通过标准的支撑行为规范、运行支撑动作和实现有效执行。本质上执行力是设计出来的，支撑体系也同然。通过表2可以展示O2O模式的运营支撑体系。
在支撑操作行为中，最理想状态是产品/平台/工具的“自动”处理，不需要人的经验、个人智慧判断进行工作，数据化运营支撑更加排斥个人判断。规范制度是管理的标准和基本准则，是支撑体系执行保障的标准，当操作形成制度后，其执行力才有保障。以上仅提出了O2O运营支撑体系的范围，在日常运营中，运营支撑体系本身就是产生问题和解决问题的循环过程，因此要想在O2O互动的市场上站稳脚跟，就需要不断优化O2O运营支撑体系。运营支撑数据分析的主要目标是服务质量、成本及操作效率，而真正实现这些目标特别是实现高服务质量，对试水O2O的商家来讲将是巨大的挑战。
结论
O2O超越了行业的概念，几乎涉及各行各业，它所带动的是整体商业生态的创新和转型。但无论O2O在虚实之间如何穿越，最终的目的都是给用户提供可感知、可触摸的一种生活场景和方式。要实现这一目的，离不开消费者消费行为的实现，因此要不断消除消费者在购买产品和服务当中所面临的任何可能出现的障碍。大数据时代来临，为企业提供了前所未有机遇，同时也提出了挑战，企业能否顺势而行，能否为用户提供极致体验，提高自身的“可持续运营”能力，成为O2O模式能否真正落地的核心问题。尽管O2O模式有很多优势，同时面临很多困境，但是其本质问题还是如何为用户创造极致体验的问题，只有从这一点出发，才可不断推进O2O模式从现在的“促销”阶段向更高层次的提供“极致服务体验”阶段提升。
2. 大数据给零售行业带来的商业价值
大数据给零售行业带来的商业价值
在大数据推动的商业革命暗涌中，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。
最早关于大数据的故事发生在美国第二大的超市塔吉特百货(Target)。孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。但是他们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target购买孕期用品。人们一提起Target，往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品，却忽视了Target有孕妇需要的一切。那么Target有什么办法可以把这部分细分顾客从孕妇产品专卖店的手里截留下来呢?
为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部(Guest Data & Analytical Services)的高级经理Andrew Pole，要求他建立一个模型，在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。在美国出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候Target再行动就晚了，因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了，市场营销部门就可以早早的给他们发出量身定制的孕妇优惠广告，早早圈定宝贵的顾客资源。
可是怀孕是很私密的信息，如何能够准确地判断哪位顾客怀孕了呢?Andrew Pole想到了Target有一个迎婴聚会(baby shower)的登记表。Andrew Pole开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜;在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Andrew Pole选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。
那么，顾客收到这样的广告会不会吓坏了呢?Target很聪明地避免了这种情况，它把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中，这样顾客就不知道Target知道她怀孕了。百密一疏的是，Target的这种优惠广告间接地令一个蒙在鼓里的父亲意外发现他高中生的女儿怀孕了，此事甚至被《纽约时报》报道了，结果Target大数据的巨大威力轰动了全美。
根据Andrew Pole的大数据模型,Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。
我们可以想象的是，许多孕妇在浑然不觉的情况下成了Target常年的忠实拥泵，许多孕妇产品专卖店也在浑然不知的情况下破产。浑然不觉的背景里，大数据正在推动一股强劲的商业革命暗涌，商家们早晚要面对的一个问题就是：究竟是在浑然不觉中崛起，还是在浑然不觉中灭亡。
大数据是谁?
大数据炙手可热，但是能说清楚大数据是什么的人却不多。要真正弄明白什么是大数据，我们首先得看看Target是怎么收集大数据的。
只要有可能，Target的大数据系统会给每一个顾客编一个ID号。你刷信用卡、使用优惠券、填写调查问卷、邮寄退货单、打客服电话、开启广告邮件、访问官网，所有这一切行为都会记录进你的ID号。
而且这个ID号还会对号入座的记录下你的人口统计信息：年龄、是否已婚、是否有子女、所住市区、住址离Target的车程、薪水情况、最近是否搬过家、钱包里的信用卡情况、常访问的网址等等。Target还可以从其他相关机构那里购买你的其他信息：种族、就业史、喜欢读的杂志、破产记录、婚姻史、购房记录、求学记录、阅读习惯等等。乍一看，你会觉得这些数据毫无意义，但在Andrew Pole和顾客数据分析部的手里，这些看似无用的数据便爆发了前述强劲的威力。
在商业领域，大数据就是像Target那样收集起来的关于消费者行为的海量相关数据。这些数据超越了传统的存储方式和数据库管理工具的功能范围，必须用到大数据存储、搜索、分析和可视化技术(比如云计算)才能挖掘出巨大商业价值。
大数据的商业价值
大数据这么火，因此很多人就跟起风来，言必称大数据，可是很多人不但没搞明白大数据是什么的问题，也不知道大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值。这样瞎子摸象般的跟风注定了是要以惨败告终的，就像以前一窝蜂地追逐社交网络和团购一样。那么大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值呢?根据IDC和麦肯锡的大数据研究结果的总结，大数据主要能在以下4个方面挖掘出巨大的商业价值：对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动;运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率;提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率;进行商业模式、产品和服务的创新。笔者把他们简称为大数据的4个商业价值杠杆。企业在大踏步向大数据领域投入之前，必须清楚地分析企业自身这4个杠杆的实际情况和强弱程度。
1、对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。本文开头Target的故事就是这个杠杆的案例，瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和大数据的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。比如在大数据时代之前，要搞清楚海量顾客的怀孕情况，得投入惊人的人力、物力、财力，使得这种细分行为毫无商业意义。
2、运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和大数据分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。大数据技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。
3、提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。大数据能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把大数据成果和大数据能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用大数据创造商业价值。这个杠杆的案例是关于沃尔玛的一个故事。
沃尔玛开发了一个叫做Retail Link的大数据工具，通过这个工具供应商可以事先知道每家店的卖货和库存情况，从而可以在沃尔玛发出指令前自行补货，这可以极大地减少断货的情况和供应链整体的库存水平。在这个过程中，供应商可以更多的控制商品在店内的陈设，可以通过和店内工作人员更多地接触，提高他们的产品知识;沃尔玛可以降低库存成本，享受员工产品知识提高的成果，减少店内商品陈设的投入。综合起来，整个供应链可以在成本降低的情况下，提高服务的质量，供应商和沃尔玛的品牌价值也同时得到了提升。通过在整条供应链上分享大数据技术，沃尔玛引爆了零售业的生产效率革命。
4、进行商业模式，产品和服务的创新。大数据技术使公司可以加强已有的产品和服务，创造新的产品和服务，甚至打造出全新的商业模式。这个杠杆将引用Tesco为案例。Tesco收集了海量的顾客数据，通过对每位顾客海量数据的分析，Tesco对每位顾客的信用程度和相关风险都会有一个极为准确的评估。在这个基础上，Tesco推出了自己的信用卡，未来Tesco还有野心推出自己的存款服务。
大数据的商业革命
通过以上4个杠杆，大数据能够产生出巨大的商业价值，难怪麦肯锡说大数据将是传统4大生产要素之后的第5大生产要素。大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用，大数据优势将成为企业最值得倚重的比较竞争优势。根据麦肯锡的估计，如果零售商能够充分发挥大数据的优势，其营运利润率就会有年均60%的增长空间，生产效率将会实现年均0.5%-1%的增长幅度。在大数据这个概念炒热起来的当下，人们才发现像沃尔玛、Target、亚马逊、Tesco这样的商业巨头已经不声不响地运用了大数据技术好多年，用大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新、驱动商业模式的创新。许多商界骄子慨叹竞争不过Target们的不解之谜也终于告破。
在大数据推动的商业革命暗涌中，与时俱进绝不仅仅是附庸风雅的卡位之战，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。这是天赐良机，更是生死之战。成功者将是中国产业链升级独领风骚的枭雄，失败者拥有的只有遗憾。
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3. 大数据时代,招商快车十大精准营销案例
大数据时代,招商快车十大精准营销案例
2015年，招商快车——中国最大全渠道大数据营销服务供应商大动作频频，先后与志高、蒙牛、迪士尼、茅台集团、太太乐、三九集团、长松咨询、上海证大、昂立教育、优速通达十大知名品牌达成深度战略合作——从企业营销代运营到大数据精准营销匹配服务。截止目前，招商快车销售额同比增长350%，一线合作企业占比60%，势态喜人。互联网+大数据时代的来临，招商快车勇于突破，敢于先行，DSP商机速配平台、DMP数据营销平台应运而生，全渠道大数据营销服务供应商驻足当代。
2015年是“互联网+”发展的元年，李克强总理在两会期间提出“互联网+”行动计划，互联网首次写入国家政策纲要，标志着互联网产业在新常态经济下的重要作用。随着互联网+战略的不断深化，大数据的话题在新媒体环境下裂变式传播，大数据一词也慢慢被大众所熟知，特别是在“云计算”和“物联网”的广泛应用，大数据的价值越来越受重视和关注。2015年9月5日，国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展和应用；奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好，无不标志着大数据时代的到来。
思路决定出路。大数据时代如山洪猛兽滚滚而来，招商快车基于超过2000万的渠道商、创业者精准数据库，截止日前，招商快车已完成超过2000万IT软硬件设备升级的投入，打造以DSP商机速配平台为核心、以DMP营销数据平台为有力支撑的两大超级平台。依托大数据营销智能化应用、服务，致力于为处于不同生命周期的中国企业，围绕营销及金融价值链中所产生的商业困惑，提供一站式商业模式定位、渠道系统建设、营销内核构造、营销教练、营销外包、O2O解决方案、全网营销、微商解决方案、DMP营销数据应用、DSP商机速配服务、金融增值服务等全渠道大数据营销服务。
十大精准营销案例。由于商业模式成功升级以及IT软硬件设备的成功导入，招商快车先后与志高、蒙牛、迪士尼、茅台集团、太太乐、三九集团、长松咨询、上海证大、昂立教育、优速通达十多家国内外知名企业达成深度合作，销售额同比增长350%，一线品牌企业客户占比60%，创下历史新高。
（2015招商快车十大经典案例）
以志高为例，招商快车结合双方知名度及影响力，为志高制定“互联网+家电+大数据营销”战略，一、提供营销拓展代运营服务；二、依托招商快车DMP营销数据平台为志高提供大数据营销配套；三、全渠道招商落地执行，帮助志高扩大国内外市场占有率，持续推进志高集团由“中国制造”向“中国创造”产业升级。
大数据时代背景下的全球经济，是一场以信息科技为核心的商业革命，它将颠覆传统经济形式、重构全球经济格局新兴产业链。招商快车成功升级商业模式，致力于帮助中国企业提高生产力、降低运营成本，减少运营盲区，使资源配置合理化，经济效益最大化，从而实现国民经济与商业价值的战略双赢。
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4. 大数据的商业革命
大数据的商业革命
大数据具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见四大特征。特别是，最后两个特征体现了大数据不仅仅有“规模更大的数据”量上的进步，还具有不同于以前数据组织和应用形式的质的飞跃。
数十年来，信息产生、组织和流通方式革命性的变化，其中个人用户第一次成为信息产生和流通的主体。你用QQ和MSN聊天，在电子商务网站的浏览和购物，用信用卡支付，发微博……这一切都将转化为数据存储在世界的各个角落。不论是产生的信息量，可以获取的信息量，还是流通交换的信息量，都一直呈指数增长。
数据规模巨大且持续保持高速增长是大数据的第一个特征。
数据规模爆炸性增长的同时，数据产生的附加价值似乎没有与之同步增长。我们认为，这种滞后情况的症结在于缺乏从海量数据中挖掘价值的高效方法和技术人员。
对于真正的大数据，其价值的增长应该正比于规模的增长，甚至快于规模的增长。
前两个特征主要针对单一数据，下面的两个特征强调的是若干数据之间新的组织和应用形式。我们要找到并实现数据之间一加一远大于二的价值，其间最关键的问题要发挥数据的外部性，譬如国家电网智能电表的数据可以用于估计房屋空置率，淘宝销售数据可以用来判断经济走势……以用户为中心，结合用户在不同系统留下的数据，充分利用个性化的数据挖掘技术，是实现通过数据交叉而产生巨大价值的最可行的途径之一。综上，大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简单加和的巨大价值。
个性化
在大数据时代，个性化将颠覆一切传统商业模式，成为未来商业发展的终极方向和新驱动力。随着消费者个体行为数据的爆发性增长，新的商业理论与商业模式不断涌现，无论是精准社会化营销还是基于用户偏好的市场细分，其所指向的趋势是一致的，即为每一个终端消费者提供他们最想要的产品与服务。
在信息量指数性增长的同时，消费者获取、过滤、筛选、分析信息的能力却没有相应提高，这必然导致消费者获取有用信息的时间成本和烦扰成本越来越高。另外，随着时代的变迁，消费者异质性也在不断增大，这种异质性体现在消费者在购物、交友、阅读等生活方方面面的兴趣偏好的不同。
大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土，基于交叉融合后的可流转性数据,以及全息可见的消费者个体行为与偏好数据，未来的商业可以精准地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的个性化产品和服务。
在以互联网和移动互联网为代表的信息产业，由于用户个体行为数据的可追踪性以及实施个性化的边际成本相对较低，基于个性化的商业应用首先破茧而出。在电商领域，亚马逊率先通过个性化技术为用户进行智能导购，大幅提升用户体验与销售业绩。在不远的未来，个性化技术与应用将全面扩展到人们生活的每一个领域。
随着Google、苹果、腾讯、网络这些互联网巨头企业以及一些第三方数据平台型企业加快数据整合与开放的速度，一定会涌现出以大数据为基础的新商业模式。
2D模式
面向数据的商业模式，简称2D模式，是一种以数据为唯一输入，以向特定受众公开的数据产品为唯一输出的一种商业模式。该模式的核心是数据平台商，它从数据供应商那里搜集数据，提供基本的存储、索引和计算能力，并自行研究开发一系列57数据产品。每一个数据产品在该平台上都以开放API接口的形式存在。
譬如利用新浪微博的数据可以开发一个产品，每次引用该产品，可以看到一个指定账户一个月内互动最频繁的十个账户。如果有了一些种子用户，一个互动游戏开发团队可以利用这个产品找到和已有游戏者互动比较强的用户群，并针对他们推广游戏。平台商还可以同时利用多家数据开发产品，有了这些数据，电子商务公司可以自行开发个性化搜索和推荐服务。
与此同时，应用开发团队可以利用这些API接口优化产品或辅助推广，数据产品开发团队可以引用比较粗糙的数据产品，优化推出更好的数据产品并回馈给数据平台。在这个模式中，部分API的访问会产生一定的费用，这个费用会在平台商、数据提供商和数据产品开发人员之间进行分配。政府和行业扮演规范流程和监管数据的作用。
这个模型通过已有数据产品的开放，应用开发人员和数据产品开发人员可以创造出更有价值的应用和数据产品——前者可以为我们带来数据，后者可以为我们带来收入。
而这个数据平台得以产生巨大价值的前提，又是保证数据的全息可见，也就是随时听从各种需求细节，开发出各种各样满足各样各业的API产品。
综上所述，大数据将带领我们进入一个商业智能高度发达的时代，个性化应用将发挥出数据巨大的商业价值，同时2D商业模式将成为大数据的重要发展方向。未来，基于大数据的信息世界将以你为中心。