京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从数据分析的角度来看创业项目的可行性
创业的人很多,想创业的人更多,但是创业失败的人更是多如牛毛。创业失败的原因固然有很多,但是项目本身的推演、数据上去分析可行性,是一个重要的观察角度。
记得有一次我去深圳软件产业基地参观,中午在附近的饭店吃饭,隔壁桌在谈论开店的问题,又是连锁又是020的。还有一次,和几个伙伴线下见面,约在咖啡厅。我们在讨论如何打造高逼格社群的话题,隔壁桌在讨论如何用O2O的模式打造家庭影院。如果你也去深圳的软件产业基地附近的咖啡厅,或者北京五道口附近的咖啡厅,相信你也会高概率的碰到别人在讨论创业的问题!
创业的人很多,想创业的人更多,但是创业失败的人更是多如牛毛。创业失败的原因固然有很多,但是项目本身的推演、数据上去分析可行性,是一个重要的观察角度。
先来说一个大家都听过但是很多人都犯这种错误的例子:老王决定创业,他选了一款经营了几十年的湘西酱香饼,采用线上线下结合的模式,线上有APP+网站+公众号+自媒体,线下是门店+档口+路边摊,不管你在中国的哪个角落,只要一键下单20分钟内送货上门。如果每个中国人每天吃我一次酱香饼,拿的额营业就是十几亿啊!
很多故事和商业模式,写的比这个故事精彩一百倍,但是本质上都是犯了同样的错误。大而全,没有任何定位,没有任何数据支撑,有的只是一厢情愿的意淫。
越是复杂的商业模式和故事,往往难以成功;越是简单的商业模式,做起来轻松,更容易成功!
数据一:产品的单价和利润
在前面的例子中,酱香饼的人均单次消费是2-5元,利润率可以达到50%。这样单价的商品只能采取路边摊的方式销售,用门店或者档口来卖酱香饼,难道要走黄太吉煎饼的路子?疯狂的讲故事,疯狂的造概念,违背商业规律的泡沫迟早会破灭。
最简单的商业模式,其实就是卖产品,而且产品的利润要高。是300-10000元。利润高,才能承担得起各种成本。有人说,我是做平台的,只要有足够多的用户进来,那我轻松的赚大钱,你看国内钱的互联网公司,腾讯、阿里、百度,不都是这样吗?
这就叫只见贼吃肉,不见贼挨打。互联网每年都会造出火爆的概念,然后一大堆人跟风去做,最后死无葬身之地!
2006年的分类信息,2007年的视频网站,2008年的SNS社区,2009年的B2C网站,2010年的团购网站,2012年的移动APP,2013年的O2O网站,2014年的P2P金融,2015年的微商面膜,概念炒火了,N多人进入,最后剩几个。2016年的直播一定是重复这样的故事!
数据二:产品的用户群体
前面提到的酱香饼,从表面来看,每个人都是酱香饼的用户。实际情况是,很多人一辈子都没吃过酱香饼。首先要是城市居民吧,其次要喜欢吃吧,第三要看你摊位附近的人流量吧,第四这东西应该没人会让送货上门吧?
数据三:竞争对手
不管哪个领域,都是有竞争对手的,哪怕是巨头垄断,也不可能占据的市场份额。你是第一个切入这个市场的,马上会有别人也看中这个市场。从货源开始,到销售,到服务,到用户的选择,每个环节都是竞争。如果我占据多少市场份额,那么每年的销售额就能达到多少。实际上不存在这样的好事,客户都是一个一个积累的,一个一个维护好的。
数据四:盈利周期
卖产品为啥是最简单的盈利模式?因为环节很少,拿到货,卖出去就赚钱了,就实现盈利。如果是做平台,首先得开发平台,然后得达到一定的用户规模才能实现盈利。
说了那么多,其实本文几句话就可以总结:
1、卖产品是最简单的赚钱模式。
2、用户群里定位越精准越好成交。
3、任何领域都有竞争对手。
4、一定要缩短盈利周期。
自从2015年李克强总理喊出来的:“万众创业,大众创新”后。创业的人多,创业的项目五花八门。怎么选择创业项目,怎么运营创业项目,是刚开始就必须设计好的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01