京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代: 大数据时代的 商业创新
大数据不是一个新的现象,或者是数据根本就不是一个新的现象。上世纪1920年代,在美国出现了所谓的直销业,大量的百货公司开始进行所谓的直销,给每家每户送目录,这就是开始采集用户的数据来进行个性化的营销。到1982年,美国的一些航空公司出现了客户忠诚项目,航空公司开始有大量的客户交易行为数据。
商业创新涉及产品整个价值链
从商业创新的角度来看,更多的是围绕着管理现有和潜在顾客的全生命周期,在你购买之前、购买之后,全媒体、全渠道。无论是pc、手机,还是线下o2o,所有跟这个企业的社会互动,把这些数据收集起来,就能做出一个很好的预测。而且传统的数据营销,产品投放市场以后,只是单纯地做营销。现在,商业的创新是更多延伸到产品整个价值链的上下游商业的创新。
大数据时代,商业创新的市场趋势和一些商业创新出现新的范式。
我们现在处于一个社会化互联网时代,早就过了门户时代。现在的互联网是一个社会化的互联网,其内容主要是用户提供的,用户的内容都可以自己生成,而不是由企业生成的。
互联网时代,最主要是两种形式:一种叫口碑,就是“言”;另外一种是观察模仿,或者叫观察学习,就是“行”。
大数据时代的商业创新,既然是围绕着社会互动展开的,就有一个很重要的特点:社会化互联网使社会互动成为企业的一个重要的战略变量,无论是口碑还是观察模仿,在传统的线下,企业没有办法直接操控。中国有一句谚语:酒香不怕巷子深,但现在不一样,现在很重要的一个特点是,商业创新要看各种各样的新的商业模式,很多完全是围绕这个展开的。
口碑:
新的营销决策变量
从过去这些年的研究中,可以发现的一些有关口碑的例子。比如亚马逊1995年最早推出消费者的口碑,第一次把消费者的口碑当做企业操控的变量,它可以决定提供还是不提供。这里,我们要思考口碑给企业带来了什么样的影响,功能是什么。
观察学习也是这样,也是亚马逊最早开始做的。我们在线下排队的时候,亚马逊很轻易地放到网站上,后台可以统计出看过某款产品的客户,最终有多少人购买这款产品。
我们看到100个顾客从餐馆门前走过,最终有多少人进了这个餐馆,多少人进了对面的餐馆,这就是在现实生活中大家去吃饭时关心的数据。企业仍然能够把它当做直接操控的战略变量,这就改变了很多商业的游戏规则。
另外,社会互动的类型成为企业直接管理的变量。其实,另外一种社会互动的异质性本身或者同质性本身,也成为企业管理战略的变量,这是我们要在另外一篇文章里面讨论的问题。
商业创新:
立足社会互动的战略管理
商业创新是围绕着利用社会互动来影响产品投放市场以后的战略吗?其实远远不止,社会互动还可以影响到整个价值链的上下游。企业用消费者社会的互动来做新产品的测试,更重要的是新产品测试的时候就在做营销了。
身处大数据时代,商业创新一个很重要的立足点就是怎么来进行社会互动的战略管理。社会互动的异质性取决于社会网络关系,社会互动不同的类型不仅可以影响企业做决策,还受现在移动互联网o2o的影响,它也是一个战略变量。
其实在大数据时代,你仍然可以做社会互动。美国芝加哥的一家公司是卖t恤衫的,任何一个人都可以把自己设计的t恤衫上传到这个网站,得票高的由这个网站生产。这样来做新产品开发,同时也是在做新产品的测试,也是在做新产品的营销。什么意思呢?在大数据时代,如果你要基于社会互动战略管理的时候,我们过去商业上决策的流程是一种串行。现在是一个并行,我在做营销的时候,我就应该在做研发,我在做研发的时候,我应该就在做营销,不应该把它割裂开来。
社会互动:
企业可操控的战略变量
传统的市场主体企业创造价值,顾客消费价值。是谁创造价值,谁消费价值呢?实际上是消费者在创造价值,企业在消费价值。而传统市场的功能是在做价值的交换和资源的配置,但是价值的交换前提是:谁是价值的创造者,谁是价值的消费者非常清晰,而现在并不清晰,现在市场最主要的功能更多的是在做一种资源的整合和价值的共创。市场的主要调节机制不仅是供求价格,更多是社会互动。
人类社会一直有社会互动,社会互动现在成为市场调节的主要机制?一个很重要的条件是,价格之所以成为调解价值,第一是价格可观测、可度量,第二是价格可调控。
由于互联网、大数据技术,社会互动成为企业可以操控的战略变量。大数据技术可以把用户在微博、微信上互动的内容分析提取出来,知道什么价值有用,什么价值没用,这就是大数据时代对商业创新的影响。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05