
大数据时代下商业趋势与科技创新
大量生动的案例和详实的数据分享了数字化时代的十个商业趋势,这包括从碎片化数据到大数据、从单边市场到平台双边市场、从PC互联到移动互联、从离线计算到云计算、从软件定义硬件到Software Define Entity、从小而全大而全到外包众包、从供应驱动消费到需求驱动消费、从规模经济到长尾市场、从传统金融到数字化与互联网金融、从纯线下到O2O模式。
这十大趋势应该如何理解?朱晓明院长在峰会中给出了答案。“从第一个趋势到第四个趋势大数据、云服务、平台化、移动互联网是数字化时代科技创新导致的基础设施的变化。第五个趋势就是预测,数字化年代软件将成为人类最强生产力之一的趋势。第六个趋势是揭示了服务业、研发等领域是可以用数字化手段来改变生产组织方式的。第七个趋势揭示了供应驱动消费与需求推动消费在互联网年代有可能是交替变化的,各显其能的趋势。第八个趋势是描述了创新型企业利用数字化手段。第九个趋势是互联网金融。第十个趋势是表明了LBS为基础的O2O模式,为众多企业商业模式的最佳模式。”
此外,朱晓明院长还提醒说,在大众创新的时代要谨防四种陷阱:一是过早采用新技术、二是过快放弃新技术、三是过晚地采用新技术、四是拖延太久采用新技术。
在谈到O2O的发展空间时,朱晓明院长表示“近六成的用户用过移动O2O,移动互联网的用户在中国有10.6个亿,可是移动O2O只有6.1个亿。中国的房地产占GDP的比重是百分之六,但O2O应用的比例只有百分之三点九,这就表明它的空间有很大。其中,在O2O环节里, LBS和电子支付非常重要。”
“企业要实现O2O的转型,应以定制化预约、设立导航服务、智能会员识别、LBS、大数据、广告精准推送和客户营销为目标。”
“在数字化年代数据可以挖掘,资源可以共享,因此信息可以对称,成本得以降低。降低了交易成本,商家才能在竞争的市场当中获得新生。”
在演讲的最后,朱院长预测说:“数字化大数据时代来临的时候O2O也许将是最具创新特色的商业趋势。而O2O商业世界的未来是产品不分高低、数可逢生,未来无数而不生;行业不分贵贱,网可助胜,未来无网而不胜;服务不分你我,云可众成,未来无云而不成;需求不分远近,移可求深,未来无移而不深。“
好屋中国介绍:
好屋中国是国内首家基于移动互联网的O2O房产全民众销平台,2012年创立于苏州现运营总部位于上海。
好屋中国成立三年时间,布局4大海外中心,48个中国一二线城市,为135个开发商提供服务,合作楼盘达562个,累积平台交易额已突破2942亿元。
2015年,好屋中国正式展开房地产全产业链战略布局,推出考拉社区——一款有情感、有温度、有智慧的社区懒人应用,搭建人与邻里,人与物业,人与商业之间的关系平台;抢钱宝——全民营销利器,用娱乐互动抢红包的方式实现社会化营销;抢客宝——客户案场直通车,客户信息快速直达置业顾问实现快速销售;助理宝——客户成交管理助手,实现从线上到线下无缝链接;全媒体——大数据时代的全网导客系统,实现线上全封锁、潜在客户精准全覆盖;客倍多——效果管理移动驾驶舱,让开发商随时随地了解效果和成交情况,使营销过程透明化,营销策略可控化;房拍惠——金融聚客产品,以金融众筹模式实现楼盘高效传播和短期快速聚客;数钱宝——一款会生钱的锁客神器,帮助开发商提前实现合法精准锁客蓄客的金融产品;好屋贷——房产首付金融产品,降低购房门槛,促进快速成交等11款全产业链新产品。建构了从售前信息整合,到售中服务体系,直至售后社区平台的全息、全系营销服务链,打造好屋“真”“金”电商平台。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16