京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业、互联网+、大数据三者的玩法
随着互联网产业的蓬勃发展,越来越多的传统行业正在被互联网技术所改变。当前,“思维推动创新、数据驱动世界”已成为行业共识,特别是伴随大数据、云计算、物联网技术的应用,“互联网+”时代已经扑面而来,拥抱互联网就是拥抱希望、拥抱未来。
用户导向是企业互联网化的思想基础
到底什么是互联网思维?
简而言之,就是把传统商业的本质做到极致的思维。那么,传统商业的本质是什么?传统商业的本质就是为用户供给产品,企业获取盈利的系统化过程。在该过程中,商业本质有且仅有两个核心要素,即用户与产品。而互联网思维,就是基于互联网环境和技术,对用户和产品进行深度理解并至极致的思考方式。从表象上看,围绕用户,互联网思维可以衍生出诸如“免费思维”、“社会化思维”、“平台思维”等基于用户获取和服务的思维模式;围绕产品,互联网思维可以衍生出诸如“迭代思维”、“简约思维”、“极致思维”等基于产品设计、开发的思维模式
但从本质上看,正是由于互联网空间、企业及品牌有了更多的直面用户的机会,前者与后者可以直接交互、沟通和交易。而在这个虚拟空间下,用户的行为轨迹、消费习惯、选择偏好等一切数据都会被电子记录并保存下来。借助于互联网技术,我们可以以前所未有的深度,来理解我们的用户。从某种意义上来说,互联网思维就是借助于技术和数据的“用户导向”,取代传统的借助于惯性、经验和个人的“产品中心”。
关注用户注意力是前提
在互联网高速信息化的时代,用户自主选择、掌控信息的能力空前加强,部分用户甚至成为信息主体、大众焦点。在互联网时代下,“羊群效应”无限放大,企业应从传统时代的“制造注意力”转变为“追随注意力”。如今借助于大数据收集和挖掘技术的发展,“追随注意力”已经成为现实。
如今,我们运用大数据技术可以对用户偏好进行更好的把握。
优化用户体验是核心
用户体验即有意识地、仔细地经营企业与用户之间的高频互动点。在供应链全球化和信息扁平化的今天,产品同质化和价格无差异化将不可避免,企业与竞争对手之间唯一的区分便是用户体验。当用户愿意花费更多来获取更好的体验,并与企业产生高频互动,而且觉得物有所值时,企业与竞争对手的差别才会显现。
大数据定义用户导向
由以上我们注意到,无论是用户注意力,还是用户偏好、用户体验,亦或是用户付费,我们可以不再依赖过去的经验和惯性,而是转而寻求大数据的分析框架。大数据是通往用户本质的规律最具象表现,遇到问题,首先依托的不是经验,而是数据。大数据思维,或者说大数据下的用户思维是更符合传统企业互联网化需求的一种“互联网”思维方式和实际体验。
我们知道,互联网的优势在于,可以对每一次的用户行为进行追踪与保存,从而形成海量的大数据。通过大数据分析,可以让用户更加完整鲜活地展现在企业面前,该用户是谁?他在哪里?怎么联系到她?她需要什么产品?她通过哪些渠道购买?她的购买习惯是怎样的……在完整的“用户画像”面前,企业面对“裸泳”的用户,用户需要什么,怎么获取,怎么营销一目了然。大数据时代的来临,让我们可以对用户进行深度理解并至极致。同时,用户画像的完善更让企业打通线上和线下成为可能,让互联网化的商业运营成为可能。
运用“互联网+”,展现统计大数据价值
“互联网+”新形态影响下的大数据所带来的巨大社会经济变革,已经延伸触及到各个行业各个领域。为全市经济社会进一步发展提供强有力的统计保障,统一管理、统一发布数据,提高政府统计公信力,增强宏观调控和宏观决策的科学性、预见性和有效性。而综合数据平台的数据采集、数据汇总、分析预测等无不是“互联网+”统计数据之缩影,也正因此统计数据才发挥出其卓越的价值。
展望未来,主动拥抱“互联网+”
“互联网+”不仅正在全面应用到第三产业,形成了诸如互联网金融、互联网交通、互联网医疗、互联网教育等新业态,而且正在向第一和第二产业渗透。农业互联网正在从电子商务等网络销售环节向生产领域渗透,为农业带来新的机遇。工业互联网也在从消费品工业向装备制造和能源、新材料等工业领域渗透,全面推动传统工业生产方式的转变,用户甚至可以直接参与到产品的研发中。
“互联网+”推进了新一代信息技术的发展,推动了无所不在的创新,催生了以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特点的面向知识社会的创新2.0。正是新一代信息技术与创新2.0的互动和演进共同作用,改变着我们的生产、工作、生活方式,并给当今中国经济社会的发展带来无限的机遇。我们要站在“互联网+”的风口上顺势而为,主动拥抱大数据,推动统计工作提质增速。
“互联网+”是一种能力,它缩短了时空距离,大数据产业给不同国家和地区发展带来了机遇,任何事情要站在未来角度看今天,互联网+大数据形成完美的商业闭环,为网商提供有价值的数据信息,为用户打造有价值的网购体验。分步骤,精准化的营销,从而提升连锁网店的综合竞争优势,达成提升赢利率的终极目标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28