第二节 大数据时代下的新商业逻辑

在传统商业体系下，所有的商业逻辑都是基于信息不对称而产生的。比如电视台、报纸和网络等广告模式；比如以企业自身为中心，生产各种产品进行出售；比如传统金融机构大都依赖于吸储放贷的业务模式。

但是，在大数据时代，我们所有的人、事、物都被数据化，并在整个数据生态中相互产生“关系”，这让我们获得了无限的信息对称。所以，之前一切基于信息不对称的商业逻辑，将会被极大程度地颠覆，新的商业逻辑应运而生。

极度颗粒化下的精准服务

销售数据分析能够实现对用户精准化、个性化的营销；传媒广告可以分析什么样的广告更加深入人心；酒店可以为客户提供个性化的房间；旅游公司可以为客户制订专属的行程……

大数据已经渗透到当今每一个行业和每一项业务，成为重要的生产资料，而大数据时代的商业逻辑究竟是什么呢？

谷歌是人类历史上第一个大数据驱动的精准广告服务商。大家都知道，传统广告的效果从来都没有办法准确评估，而谷歌的精准广告打破了这一桎梏。谷歌的逻辑是，通过平台被搜索的关键词来挖掘这些领域相关的潜在客户，从而为他们匹配非常精准的广告。

这其中最根本的商业变化，就是颠覆了传统广告的成本结构。过去企业做广告，类似固定资产投入，投放后产生收入的周期非常长，而且不精准。但采用精准广告模式之后，广告基本上变成了可变成本。因为谷歌的广告模式是根据效果付费的，而且价格通过实时在线决定，由市场竞价。

所以，我们可以看到大数据时代商业逻辑最大的特点就是精准。

比如你在淘宝上投一则广告，一个月内最终产生多少销售额，淘宝都能告诉你。投100元还是1万元合适，可以算得很清楚，这就是精准广告模式。

可见，只有精准才能让商业效率得到巨大提升。精准是商业未来最核心的要求，而那些无法为用户提供精准服务的企业，则很快会被淘汰，只有做到了精准，企业才有资格进入下一轮商业竞争。

这种精准，不但需要企业根据不同的用户提供服务，还需要掌握用户在何地、何时、何种场景之下需要服务。同一个用户在早上起床和晚上睡前的需求是不一样的。所以，精准所要追求的方向，是在极度颗粒化的场景下，依然能找到具体时间点的需求，然后按需服务。

例如，我们通过大数据能够精准地为商店分辨是熟客还是新客，店员就不用再像以前那般，每次都千篇一律地对顾客说：“先生，我能帮您吗？”而是可以直接跟顾客说：“最近有几款新商品，我想您可能会喜欢，您要不要看看？”这会大大影响今天门店服务客户的方式。

当更加全面而精准地掌握了一个消费者的习惯数据时，我们甚至能够在你走向商店的路上，就为你提前准备好你想喝的咖啡，这种本领在传统的零售业是很难想象的。

在大数据时代，我们以协作网络的方式，既获取海量用户行为数据，进行综合模型分析，又不断获取一个人在不同场景、不同状态下的更多数据，获得准确的个体反馈，寻找相关联系。

微博、微信、淘宝与支付宝等互联网平台，就是典型的协作网络。它们汇聚了海量的用户数据，通过综合模型分析满足亿万用户的需求，在服务每个用户的同时，又获取了丰富的个体用户行为数据。

如果将你在这些平台上的所有数据都全面打通，那么大数据对你的理解将变得全面且立体，就可以在某个具体瞬间捕捉到你当下最迫切的某种需求。

只有当大数据能满足千万人需求的时候，才能真正满足一个人的需求，这其实是一次非常有趣的颠覆式突破。

通往数据金矿之路

对于企业而言，实现新商业逻辑的唯一方法，就是持续地与用户互动，根据数据反馈来进行产品与服务的迭代和优化。因此，先要建立起一个有效的互动通道，将用户连接起来，再通过各种各样的方法，去试探用户的反馈。最终，双方动态匹配形成某个时间节点的最优服务，而这个服务又会随着用户需求不断演化。下表列出了部分企业的大数据策略。

显然，这一过程仅靠人力注定无法完成，背后需要大数据与人工智能的支撑，只有用机器决策取代人力决策，才能在足够短的时间内快速学习、提升和逼近可能的潜在需求，这样得出的判断才是精准的。

还是以淘宝为例。淘宝不仅能记录买家的购买数据和浏览数据，就连买家在两个浏览行为之间，停留了多少时间这样微小的动作都会逐一记录。这些数据的价值在当下或许不会得到体现，但在将来用户需求发生变化时，也许就能对淘宝产生极大的帮助。

精准商业要建立在和用户的持续性互动关系之上，在这种持续性互动中，对产品和服务进行迭代和优化，从而更加精准；同时，要与用户建立持续性互动关系，就必须以个性化、一对一的方法来实现与用户的连接，才有可能互动起来。这是大数据时代下企业打造数据资产的思路。

如何利用大数据，掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。而其中应用最为广泛的是数据库营销。

营销战场上的秘密武器

数据库营销的前提是要有一个数据库，它的内容涵盖可以是现有顾客和潜在顾客。这个数据库是动态的，可以随时扩充和更新。基于对这个数据库的分析，能帮企业确认目标消费者，更迅速、更准确地抓住他们的需求，然后用更有效的方式把产品和服务信息传达给他们。

沃尔玛是零售业里最先意识到“大数据时代”来临的企业之一，他们的反应速度也不可谓不快。利用高人一等的计算机技术，沃尔玛建立了属于自己的数据库，以及一款大数据工具——Retail Link。

这个工具把沃尔玛的整个生产链、经营链和销售链绑在了一起。沃尔玛总部是公司的大脑，指挥供应商、零售商等进行具体的营销工作。在以前，这种指挥需要一个很长的反应时间，往往总部想要推广一个新产品，下面要足足花几个月的时间才能实现推广目标。

Retail Link的出现，让供应商、零售商能够立刻了解每家沃尔玛门店的销售状况和库存，然后在常规流程做出反应之前，率先做出自主决策。这样一来，不仅节省了大量管理和营销成本，还紧密地把沃尔玛的员工和供应商联系到了一起，极大地提高了工作效率。

其核心总的来说就是一点：利用数据库和数据处理技术，提高数据在各部门、各体系的关联性，用数据来维系企业的各个经营管理环节。这样一来，从生产、管理到销售这一链条更加紧密，周转效率和市场回报率均得到大幅度提升。

数据库营销不仅受到沃尔玛、麦德龙等传统企业的重视，像亚马逊这样的电商企业对其更是十分重视。比如，当客户向亚马逊购买一本书，亚马逊会自动记录下顾客的电子邮箱地址、图书类别，之后会定期以电子邮件的形式向顾客推荐此类新书。这种方式极大地推动了亚马逊网上销售业务的增长。

我们看到有很多跨国汽车巨头，已经纷纷开始采用数据库营销。奔驰新“M”级越野车就是运用这种方式取得了极大的成功。

当时，梅赛德斯·奔驰公司新“M”级越野车决定在美国进行市场投放。面对竞争激烈的汽车市场，传统的广告效应已经不能保证销售的成功。它必须尝试新的营销模式，试图有所突破。

梅赛德斯美国公司收集了所有奔驰车拥有者的详细信息，将它们输入数据库。接着，他们根据数据库的名单，发送了一系列信件。

首先是梅赛德斯美国公司总裁亲笔签名的信，大意是“我们梅赛德斯公司正在设计一款全新的越野车，我想知道您是否愿意助我们一臂之力”。该信得到了积极的回复。每位回信者均收到了一系列调查问卷，就设计问题征询意见。

有趣的是，在收到调查问卷的同时，梅赛德斯公司不断收到该车的预约订单。客户感觉梅赛德斯在为他们定做越野车。结果，梅赛德斯原定于第一年销售35000辆“M”级越野车的目标仅靠问卷就完成了。公司原计划投入7000万美元营销费用，通过数据库营销策略的实施，将预算费用减至4800万美元，节省了2200万美元。

数据库营销在一定程度上加强了企业营销的秘密性，可与消费者建立紧密关系，一般不会引起竞争对手的注意，避免公开对抗。如今，很多知名企业都将这种现代化的营销手段运用到自己的企业，将其作为一种秘密武器运用于激烈的市场竞争中，从而在市场上站稳脚跟。

得数据者得天下

通过上述案例，我们可以得出这样一个结论：新商业时代，得数据者得天下。那未来究竟哪种公司能够脱颖而出呢？

第一类是基于数据自营的企业。这类企业自身拥有海量数据和大数据技术，同时具备一定的分析能力，能够根据数据分析结果，改进现有产品或预测未来趋势。

这种模式的最大价值在于，能根据分析结果进行商业决策，通过不断改进原有产品、推出新产品以及预测企业的发展方向，使企业持续获得利润。但是这种商业模式只适用于一部分企业。它们必须覆盖大数据产业链的各个环节，集数据生成、存储、处理和应用于一体，形成了良好的产业闭环。

第二类是技术型企业，即技术供应商、咨询公司或分析公司。它们不一定拥有大量的数据，但是它们拥有专业的大数据技术，可以运用大数据分析，为其他商业生态链条提供有效的技术支持。

通过建立平台，实现数据的分析、分享和交易等功能，为用户提供方便快捷的个性化平台服务从而获取利润。数据平台模式适用于技术创新型企业，因其拥有先进的平台技术，能够自如地利用平台进行数据处理和交易。由于这种模式是由技术驱动的，只要技术不断创新，未来将不可估量。

第三类则是基于思维创新的企业。这些企业成长的秘诀不是在于数据和技术，而是在于思维。世界的本质是信息和数据，而这类企业可以通过大数据看到新视角，找到新机会。

比如社交旅行创业公司Jetpac，根据用户在网上分享的旅游照片，为用户智能推荐下一次的旅游景点。它就是通过大数据的相关思维，产生新颖的想法，创造用户价值，最后被谷歌斥巨资收购。