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大数据产业化应用价值解析

作者:佚名  来源:网络

    数据引领的“数据为王”的DT数据时代,正在昂首阔步的走来,大数据正在经历着产业化的变迁,数据应用价值亦然成为企业手中的一把利剑,在企业竞争角逐中无往不利,所向披靡。

    数据之所以成为新商业经济社会的必争之物,在于它实际场景中的应用价值。

    数据只有被应用到具体的商业场景和产业生产中才具有价值和意义,企业之所以将建立的交易数据库、客户数据库等视为企业核心竞争力,是因为得数据者得用户、得用户者得天下。企业之间的激烈竞争是商业社会优胜劣汰的必经之路,如何利用好数据,将之转化为有价值的数据财富应用到产业化场景中,是当下企业建立竞争壁垒的首要问题。

    大数据包含收集、积累、处理、应用等一系列环节,其真正的价值体现在产业化的管理和使用,将数据作为产业链中不可或缺的驱动力、创新力,使其成为企业发展的“内核发动机”,从而促进整个商品经济社会生产与再生产,实现商业本质的最优化和服务的最佳化。
    以下是大数据产业化应用的三个主要层面:

    1、弹无虚发:精准营销
            企业应社会需求生产商品,在生产过程中会遇到生产过剩或者商品滞销等问题,往往商品或者服务和消费者存在“一堵墙”的距离,这堵墙表现在产品或服务与消费者之间的巨大沟通成本。企业精准定位目标消费群体,选择性的为消费者提供商品、服务,但是在线上商店的商品无法精准的出现在目标消费者的视阈里,一个网络游客逛到一家在线商店,店小二无法知晓进店的是一条狗还是一个人,他(她)的需求都是无法捕捉和观察到的,没有量化的数据支撑网商的判断和商品推广,交易便难以产生。

    不同于线下实体店的是,店员都会根据进店顾客的特征,多维度的判断他(她)可能存在的消费需求,长相、体型、性别、年龄等等店员都可以根据目测做出一个较为准确的判断,从而进行下一步的导购。大数据可以提供企业目标消费群体多维度的特征描述,以便将其“一网打尽”。

    大数据是有着海量数据积累,大数据手段能够捕捉到用户的网络消费行为与消费特征,将其进行数据化处理,并且保留在云端,当用户再次出现在互联网上就会被监测到,经过一些列大数据算法,依据用户以往的消费数据信息,选择向用户的Web界面推送一些可能会购买的商品或者服务,实现精准营销,实现企业高效率、低成本、高ROI的规模化扩张之路。

    2、以人为本:定制生产
           定制生产是依照消费者的需求进行产品设计、生产,以满足互联网时代消费者日益丰富的多层次、个性化的消费需求。以往企业生产什么产品消费者就用什么产品的模式逐渐从市场褪去,企业开始看重细分领域消费者的需求,为其创造更好的服务体验,力争增加消费黏性和建立消费者的品牌忠诚度,提升竞争力。以人为本的企业服务理念被视为未来商业的可能,随着态势日趋转好经济大环境,“顾客就是上帝”的传统理念将会被重新定义。需求导向型产业需要大数据的分析模型,按需而策划、定制的产品是紧跟消费市场的,因此企业实行定制生产必须在设计、生产、供应、销售、管理、配送等各个环节上,都要适应小批量、多式样、多规格、多品类的生产和销售变化。大数据在其中起着挖掘需求、设计产品、建立渠道等方面的重要促进和指导作用,所有环节都要以消费者数据为出发点。

    定制生产的产品,将会以高匹配被市场接受和认可,以消费者为中心的理念促进了企业资源的最优配置和排序,避免了产能过剩和定位模糊,数据驱动力一定程度上映射着商业的本质。商业的本质是商品和服务,商品或服务的使用价值体现在消费者对其功效的使用,数据是商品、服务量化了的指标和参数,数据会真实反映出商品、服务的市场适应性和方向性。

    其中,如何检验收集到的数据是否有使用价值、可被利用性,可被当做定制化生产指标的等等问题,至关重要。这就要求企业要保证数据来源的科学性、逻辑性、准确性,企业的可持续发展需要多层面的共同协作。

    3、高效匹配:两端桥梁
            前面提到了精准营销和定制生产,实际上是从企业端和目标消费群体端来讲的,可以理解为B端和C端,CtoB的定制模式和BtoC的精准营销是大数据目前应用最为广泛的场景。实际上大数据是链接目标消费者和企业的信息桥梁,两者在沟通环节中可能会遇到诸多问题,例如企业定位的偏差,消费者伪需求的传达,都会造成产业链的冗长和落后,大大增加了时间成本和投入了更多的沉没成本,致使效率低下,消费萎靡、滞缓。所以说,大数据会告诉企业应该生产什么样的产品,会告诉消费者企业产品与服务的差异在哪里。数据化的指标就像人体心率、肺活量、血压、血糖等等指数一样,能够准确反映出一个人的身体状况,大数据能够体现一个企业的状况,一个消费者的状况。数据不会说谎,只传达真相。

    产业链的两端分别是企业和消费者,中间环节长度决定着双方反馈速度的快慢,产业链过长必然需要一定的时间来使双方做出反应,而经济市场瞬息万变,供与需是否能够及时得到平衡匹配很难保证。这就要求企业建立产业生态链条的全闭合和高效供需匹配机制,实时响应、反馈,把两端的利益契合点找出来并且进行组合搭配。

    大数据的挖掘成本和价值含量,直接影响着企业对数据的信心,“有用”的数据才是大数据存在的意义,社会的高效运作离不开经济体之间的相互协作,大数据机制的形成和高层级应用是当下数据发展的方向,数据产业化蕴含着巨大的市场机会,而中国正在经历着数据时代的变迁。

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