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
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15