
传统企业如何转型移动互联网
很早就发现,在我和线下一些企业家或者传统企业谈的时候,往往会有很多吃力的地方、这种吃力,是现实版传统行业和移动互联网的隔阂。在移动互联网一路高歌前进,特别是今年李克强总理提出互联网+的概念,全国更是掀起一股大众创业,万众创新的一片互联网创业热潮。也特别是在这个时候,传统企业面临的挑战越来越严峻。之前热闹的门庭若市,现在变成门可罗雀了。守着店铺跟守灵似的,半天见不到一个人,君不见,温州一条街的店铺全线关闭?企业在传统渠道苦苦挣扎,等待不了拯救的明天!
转型的话题,大家都谈过很多遍,真是验证了那句话:不转型找死,转错型等死!现在的这个局面,不是你要不要的问题了,而是不得的问题。特别是最近马云的支付宝全民开店活动展开以来,形式也就更加严峻了。在支付宝9。2 最新的版面上,出了我们看到新增的生活圈以外,我们也发现了支付宝多了一个周边商铺这样信息。马云已经开始全力打造支付宝集社交,电商,搜索三位一体的商业模式了。一旦这个模式打开,客户只需要使用支付宝,搜索周边商铺获得打折券线上购物,还会有多少客户会去实体店呢?即便你说有些人不用手机的,那么不会手机的估计那些跳广场的阿姨的吧。
今天我们来谈谈传统企业转型移动互联网所面临的一些转型的核心问题。到底是什么样的两种思维模式,在制衡着转型的疏通。传统企业转型之殇我在“微哥客栈”公众号也和大家分享了很多,也是提到转型会遇到的一些棘手问题。
第一:免费的模式。
接触过移动互联网的都应该明白,免费是我们常用的杀手锏。商家和客户需要相互有关联,那么就会采取免费的模式,通过免费的入口来引导客户进入进入我们的后端销售环节。前段采取免费体验,客户觉得有价值后边再买单,那就是后端销售的利润。而传统企业,因为有物料成本,物流成本,厂房成本等等因素,不可能实现免费的模式,也就是说,传统企业只有前端销售,也就自然失去了免费入口的这个模式。我们再来看看,移动互联网需要什么成本呢?几个代码,研究人员成本,推广成本,是不是讲了很多。甚至我们一些在线教育的,基本上没有什么大的成本,最多的就是时间成本。
第二:移动互联网注重垂直领域
垂直领域,也就意味着细分领域。比如美团就做美团,滴滴打车就做滴滴打车,专注一个领域做好做大做强。我们看见很多转型互联网的,刚进来不久就要扩张到其他领域,毫不夸张的说,这种盲目的夸张最终的结果就是让个人的企业倒闭。我们看看,腾讯做了多久的社交领域,再看看马云做了多久的电商平台。我们常常说的聚焦,也是这个意思,把你所有的焦点放在一个点上去发力,这样的话,你的成功才会无限放大。
第三:用户思维
传统企业什么思维呢?还是过去的产品思维,闭门造车来生产产品,根据产品来销售客户。互联网反过来,用户第一,以用户思维为导向生产产品。用户需要什么产品我们就生产什么产品。甚至还可以在产品尚未生产之前,可以募集一部分款来,我们称之为众筹。(关于众筹案例,我在微信公众号微哥客栈(weigekezhai)里边详细分享了案例!举个列子,淘宝鬼脚七要出一本书了,那么就可以首先来发起众筹,看看有多少人愿意来购买产品。募集一部分款之后,再来开始写书,这就是以用户思维为导向。这样的话,就可以保证产品都是客户和市场接受的!
关于传统企业和移动互联网的转型之痛,还有很多很多,但更多的还是在思维这个层面,比如移动互联网的大数据思维,生态思维等。我会在公众平台详细的和大家去分享分享。总体来说,互联网重新定义了商业世界,那么我们就必须为了新的商业世界而选择去奔赴风口。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29