京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据主导下的“分享经济”走向
尼尔森咨询最近做了一个全球性调查,看哪个国家和地区最渴望“分享经济”,它找到的答案,是中国。但 Airbnb、Lyft 包括私人停车库出租共享的 SPOT 也已经不是分享经济最前沿代表了。以下,是美国刚刚冒出或正在讨论的几种分享经济走向。
另外,杰里米·里夫金刚刚被引进中国的新书《零边际成本社会》提供了一个衡量这个新经济模型的边界:使用权胜过所有权、可持续性取代消费主义、社会资本和金融资本同样重要,以及“生产型消费者”大规模崛起,这个即将大规模爆发的群体特征是:他们在同一领域消费产品的同时,也在生产这个产品。
3D 打印 + 分享经济
如果在 B 平台能以 29 刀入手,我们怎么可能在 A 平台以 37 刀买同样东西呢?现在,竞争已经激烈到很多卖家不得不以近乎成本价出售商品,但这种竞争还要进一步加剧,因为 3D 打印技术的发展,必将消除“零售商”这个概念。
所谓“消除零售商”,是指:如果我有一台 3D 打印机,那我就不用再向制造商买东西,我自己就能生产商品,甚至还能卖给别人。也就是说:3D 打印机的拥有者,最终会变成制造商。
尽管目前大部分消费者能买到的 3D 打印机生产效果还不如大制造商工厂里的机器,但它们正快速追赶。如果未来 3D 打印机能实现高质、量产,那么人人都能成为制造商,现在的“零售商”概念也将随之消失。
同时一旦嫁接“开源”,人们不仅能以相对低廉的价格买到 3D 打印出的产品,还能免费下载该产品代码。也就是说,人们只需要准备必要的原材料,就能制造出别人设计的产品。
如此发展,生产能赚钱的东西可能就不再是有技术和有创意的人的专利了。任何人都能靠生产别人创造的产品获利。这种开放,能保证商品有极大量的市场供给。它的好处在于:买方得到所需产品的成本降低,而卖方生产时的边际成本也被摊薄了。
在 3D 打印领域,分享已经引领潮流。Thingiverse 和 Shapeways 等平台都在扮演“开放资源社区”角色,它们提供大量公开分享的产品代码及无数有形的小产品。
奥巴马政府已经规定,美国以后在所有中小学都要有个 3D 打印机,每个孩子都要有个 3D 打印机,以后你会看到所有小孩在自己家里用 3D 打印方式生产东西。他们也许使用回收的材料、廉价能源,东西可大可小,但是一切都可以打印。在未来,也许大桥、高楼这样比较复杂大型的东西还需要专业公司生产,但是一些小东西完全可以在家里自己生产,而他们所需要的模板材料,都可以从互联网上免费获取。
也就是说,未来必然会形成一个大厂商和不同生产者竞争的格局,如果一个公司想替代普通生产者去生产某一样小东西,它怎么能干得过全人类呢?
大数据 + 分享经济
另一个领域虽然还未受到太多关注,却必将改变世界。它就是:不同数据库之间的数据共享。Facebook 为什么收购 WhatsApp?亚马逊为什么宣布进入移动支付战场?答案是,现如今,软件公司中最聪明的那部分已经意识到,比他们正贩卖的服务更值钱的,是他们收集的数据。
当用户使用 App,他们定位被追踪;他们的购买历史被记录;他们在注册时需要确认个人信息、填写邮箱地址,甚至被要求提供母亲姓名。一个 App 收集到的关于某用户的数据也许零散、无价值,就像一堆组不成句的单词,但是,当多个 App 之间开辟数据共享,这些单词就可能被连成句子,甚至成段成章。而一旦这些共享数据找到彼此关联,它形成的信息网将释放巨大能量,极大降低现实中人与人、人与物之间建立连接的成本。
软件公司之间开放数据分享,效果能有多逆天?举个例子:Expensify 是家颇受欢迎的移动支出报告服务公司,未来,它的数据可以这样用:在它数据库,分享你和其他人的数据。这样,你的 App 会对你说:“嘿,现在是晚餐时间,在你住的酒店旁有一家很棒的泰国餐馆。我们另一位用户 Bob 也曾来过这个城市并给这家店 5 星评价,你现在想让我帮你定个座吗?”
或者,可以与 GrubHub 分享数据,这样它就能帮你订你最喜欢的菜并送到你住的酒店。又或者,与 Uber 分享数据:“我知道你刚刚落地,你是想直接坐车去酒店,还是先兜去那家泰国餐馆?”如果它们在用户付饭钱过程中加入一个打分体系,那它们收集到的数据,就相当一个商务旅行方向的 Yelp 了。
还有升级版。“‘嘿,这么说好像有点冒昧,不过附近有一个商务游客跟你一样喜欢泰国菜,而且从她的行程上看,她现在有空。你想跟她在 Bob 推荐的泰国餐馆一起吃点咖喱吗?如果你不想,我将不再提示。’”
这就是大数据与分享经济结合的结果。它就像个贴身管家,你想到的,它都能想到,你想不到的,它也能想到。这样的生活简直不要太方便,但是当技术进阶到“升级版”程度时,你可能:需要多花点心思看紧你另一半了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 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 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全 ...
2026-05-13 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-05-13在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-05-12用户调研是企业洞察客户需求、优化产品服务、制定运营策略的核心前提,而调研数据的可靠性,直接决定了决策的科学性与有效性。在 ...
2026-05-11在市场竞争日趋激烈、流量成本持续攀升的今天,企业的核心竞争力已从“获取流量”转向“挖掘客户价值”。客户作为企业最宝贵的资 ...
2026-05-11 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,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 ...
2026-05-11在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09 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, ...
2026-05-09在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08