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
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21