Reglas empresariales en la era del big data
La era del Big Data ha brindado oportunidades comerciales sin precedentes a las empresas. En la era del big data, las empresas deben aprender a utilizar big data para analizar con precisión, presentar usuarios, facilitar transacciones y organizar la producción de la manera más eficiente. En la era del big data, las empresas deben seguir nuevas reglas comerciales; de lo contrario, se verán abrumadas por la ola del big data.
Regla 1: Interpretar las necesidades reales de los usuarios Interpretar las necesidades reales de los usuarios es aprovechar los deseos internos de los usuarios a través de la recopilación y el análisis de datos, mejorar la tasa de éxito de la promoción de productos corporativos y convertirlos en productos corporativos. órdenes.
Los big data pueden parecer misteriosos, pero de hecho la idea operativa de interpretar las necesidades del usuario es extremadamente simple: captar la información personal y la información de atención del usuario tanto como sea posible. Cuando la información relevante está dirigida a un individuo, las necesidades del usuario se pueden definir con relativa precisión.
En este proceso existen dos modos de funcionamiento principales: modo de radiación estática y modo de seguimiento dinámico.
Modelo de radiación estática
Realice análisis de datos del modelo de radiación estática en un nodo de tiempo, expanda los objetos de análisis tanto como sea posible y filtre los usuarios que tienen más probabilidades de realizar transacciones a través de etiquetas. Este es el patrón más típico en aplicaciones de big data. Dado que algunas grandes empresas gestionarán activamente las etiquetas de los usuarios, las empresas que necesitan big data para ayudar con el marketing pueden "tomar prestado un barco para hacerse a la mar".
Hay dos relaciones entre etiquetas y compras: una es que la relación entre etiquetas y compras es muy obvia. Por ejemplo, un usuario que hojea con frecuencia libros de economía y gestión debe ser un comprador potencial de dichos libros.
Otra etiqueta cuya relación con la compra es menos evidente. Esto requiere que las empresas realicen análisis por adelantado y, en ocasiones, dependan de los resultados de los análisis de organizaciones profesionales de terceros.
Por ejemplo, Sina Weibo etiquetará a los usuarios según su navegación y sus expresiones habituales. Pero la relación entre estas etiquetas y algunos comportamientos de compra no es obvia. La Sra. Jin es un gigante nacional de la fotografía de bodas. Primero utilizaron su condición de cliente importante de Baidu para obtener datos de análisis y encuestas de clientes de fotografía de bodas proporcionados por Baidu de forma gratuita, y descubrieron que los usuarios con etiquetas como comida y teatros tenían más probabilidades de comprar productos de fotografía de bodas. Utilizando este resultado de bases de datos cruzadas, la Sra. Jin se dirigió al grupo de "mujeres de entre 20 y 35 años de edad en un área determinada" en la plataforma Sina Weibo, agregó etiquetas como comida y cine, y se dirigió con precisión a usuarios con alto potencial de conversión. comprar los "fans" proporcionados por el servicio "Sistema" y enviarle anuncios dirigidos. En términos generales, si llega a 50.000 o 60.000 usuarios, obtendrá entre 70 y 80 consultas telefónicas. Este cliente de consulta telefónica convertido se denomina "recurso de cliente". Desde los recursos del cliente hasta los pedidos finales, la tasa de conversión es excelente, alrededor del 40%.
Modo de seguimiento dinámico
El análisis de datos del modo de seguimiento dinámico se lleva a cabo dentro de un período de tiempo, reduciendo el objeto de análisis tanto como sea posible, etiquetando constantemente a los usuarios según su comportamiento y esperando oportunidades para encontrar productos. Empuje el tiempo. Debido a que este tipo de análisis está dirigido a grupos pequeños, es imposible que las organizaciones de terceros proporcionen servicios unificados a gran escala, por lo que el umbral para las empresas es muy alto y necesitan desarrollar sus habilidades internas. En este modelo, las empresas deben realizar un seguimiento de los nuevos datos generados por los usuarios y procesarlos en la nube en cualquier momento.
Por ejemplo, el supermercado Target se basa en más de 20 productos que las mujeres embarazadas pueden comprar durante el embarazo y utiliza los registros de compra de todos los usuarios como fuente de datos. Al construir un modelo para analizar la correlación del comportamiento de los compradores, se puede inferir con precisión el tiempo de entrega específico de las mujeres embarazadas, de modo que el departamento de ventas de Target pueda enviar los cupones de productos correspondientes a cada clienta embarazada en diferentes etapas. En cada caso, en realidad sabían sobre su embarazo antes que la usuaria.
Otro ejemplo, Amazon lleva a cabo un marketing de precisión basado en su propia comprensión de los usuarios. Las recomendaciones en el sitio web y el envío de productos por correo electrónico se han convertido en una poderosa herramienta para promover las transacciones. Según Sucharita Murpuru, analista de la firma de investigación Forrester, según el rendimiento de otros sitios de comercio electrónico, en algunos casos, las tasas de conversión de ventas recomendadas por Amazon.com pueden llegar al 60%. Esta tasa de conversión es mucho más alta que la de otros sitios web de comercio electrónico. No es de extrañar que algunos observadores consideren el sistema de recomendaciones de Amazon como una "aplicación excelente". Las últimas noticias muestran que Amazon ha registrado una patente de tecnología para "enviar primero sin realizar un pedido", lo que permite una previsión de la demanda más precisa y un impulso más directo del producto. ¡Su aplicación del big data ha sido perfecta!
Regla 2: Formar un acuerdo de producción cooperativa social
Si podemos confiar en big data para promover la compra de productos, surgirá una demanda masiva desde Internet. Esto significa más datos de productos, más materias primas y pedidos dispersos de los consumidores... Este cambio ha provocado que el modelo estandarizado de producción de productos de la era industrial se subvierta como nunca antes, y el extremo de la producción necesita desarrollar una flexibilidad sin precedentes basada en grandes datos, para conectar la flexibilidad del lado del consumidor.
El entorno empresarial de Internet ha planteado nuevos desafíos a la cadena de valor: en todos los eslabones de la cadena, como adquisiciones, producción, logística, distribución y venta minorista, además de la producción, otros eslabones también requieren datos sólidos. capacidades de procesamiento, los sistemas de procesamiento de datos y los datos en cada enlace deben ser compartidos por toda la sociedad, y estos sistemas y contenidos también deben estar abiertos a toda la sociedad. Para cumplir con este requisito, es obvio que se debe aplicar una red de cadena de valor y utilizar big data para la coordinación de la producción.
Los macrodatos brindan oportunidades para remodelar la cadena de valor. En la era de la economía industrial, la producción gana más gracias a las "economías de escala" y la producción estandarizada a gran escala minimiza los costos unitarios.
Sin embargo, en la era de la economía de Internet, la producción debería beneficiarse de "economías de alcance, sinergias y curvas de aprendizaje reinventadas" porque la producción diversa y de pequeña escala requiere una cooperación inteligente a lo largo de la cadena de valor.
Basado en Internet, todos los eslabones de la cadena de valor pueden realizar el intercambio de datos y el procesamiento centralizado. Además, gracias al uso de una arquitectura de datos unificada, no habrá islas de datos y no se desperdiciarán datos valiosos. De esta manera, todos los eslabones de la cadena de valor pueden vincularse sin problemas para lograr la producción más ágil y racional. Gracias a la plataforma de Internet, las empresas pueden obtener suficiente información cuando sean preseleccionadas para cooperar y ya no encontrarán umbrales de aprendizaje excesivos. Más importante aún, es conveniente para los usuarios participar en la producción y las preguntas modulares de opción múltiple permiten a los aficionados enviar señales de demanda profesionales. De esta manera, desde los productores iniciales de materias primas hasta los consumidores finales, todos están integrados en la cadena de valor (o red de valor) y la cooperación social puede realizarse verdaderamente. Antes de la llegada del big data, ¡esto era casi imposible!
Sigue las reglas y gana el futuro.
Las reglas comerciales únicas de big data desencadenarán cambios en las estructuras comerciales futuras. Los futuros ganadores serán aquellos representantes que puedan adaptarse a las nuevas reglas y lógicas comerciales.
En el mundo de los big data, quien domine los big data y pueda utilizarlos para lograr cambios en las dos reglas comerciales anteriores ganará el futuro.
Por lo tanto, definitivamente podemos juzgar que las empresas de integración de recursos que dominan el big data se convertirán en las ganadoras corporativas en la era del big data. Este tipo de empresa es el "timonel" del ecosistema empresarial (red de valor). Al identificar con sensibilidad las necesidades del mercado y ordenar a los miembros de la red que colaboren en la producción, obtienen la ventaja de la innovación combinatoria. Debido a que controlan toda la red, estas empresas tienen derechos residuales sobre los ingresos de la red y, a menudo, obtienen las mayores ganancias. En la era de la economía industrial, las empresas dependen de la marca, la reputación y el capital social para lograr la integración de recursos. En la era de Internet, los recursos se han vuelto infinitamente abundantes y la colaboración se ha vuelto extremadamente frecuente. Las empresas necesitan confiar en big data para descubrir necesidades e integrar recursos. Se puede decir que una vez que estas empresas dominen big data, sabrán "qué quieren los usuarios, dónde encontrarlo y cómo utilizar los recursos para satisfacer las necesidades de los usuarios".
Las futuras empresas de integración de recursos operarán basándose en big data. En la era del big data, Victor Meier Schonberger y otros dividieron las empresas de integración de recursos basadas en big data en tres categorías: la primera categoría son las empresas que poseen datos y dominan el puerto y la propiedad de los datos; la segunda categoría son las empresas que poseen datos y dominan el puerto y la propiedad de los datos; El algoritmo Las empresas son responsables de procesar datos y extraer información comercial valiosa. Estas empresas se denominan "guerreros de los datos"; el tercer tipo son las empresas que dominan el pensamiento. A menudo son los primeros en identificar las oportunidades de mercado. No tienen habilidades de datos ni habilidades profesionales, pero debido a esto, tienen un pensamiento amplio y pueden maximizar la conexión de recursos para formar un modelo de negocio. Son el equivalente a "conquistadores".
Basándose en el valor y la escasez de sus respectivos factores de producción, es difícil decir qué tipo de empresa se beneficiará realmente del modelo de negocio de big data. Cada uno de los tres tipos de empresas tiene sus propias contribuciones y escasez.
ITASoftware es uno de los cuatro principales sistemas de reserva de billetes de avión de Estados Unidos y es una empresa típica con datos. Proporciona datos a Farecast, una empresa que ofrece precios previstos de billetes de avión. Es una empresa típica con algoritmos y pensamiento, y contacta directamente a los usuarios. Como resultado, ITA Software sólo obtuvo pequeños beneficios de esta cooperación.
Overture es el creador del modelo de pago por clic en los motores de búsqueda. Si piensa en Google como un medio, entonces Overture es equivalente a una agencia de publicidad que segmenta diferentes usuarios de navegación a través de algoritmos y proporciona a las empresas de publicidad clics pagados de los usuarios objetivo (seleccionando los usuarios que más necesitan). Overture es una empresa típica que domina los algoritmos y el pensamiento, mientras que Yahoo y Google son empresas que dominan los datos. De hecho, las dos principales minas de oro de Google, las tecnologías AdWords y AdSense, se basan en los algoritmos de Overture. Sin embargo, Overture no pudo contactar directamente a los usuarios, no tenía datos, perdió su voz y solo pudo obtener una pequeña cantidad de ingresos, por lo que finalmente fue adquirida por Yahoo.
La cadena ecológica empresarial de integración de recursos basada en big data seguirá dos leyes.
Regla 1: Las empresas que contactan a los usuarios siempre pueden obtener los mayores beneficios, lo cual es muy consistente con el principio de distribución en la cadena de valor. La diferencia entre el precio del terminal y el suministro de materias primas la obtienen las empresas que venden los productos del terminal.
Regla 2: Las empresas con datos tienen el mayor poder de negociación en este ecosistema empresarial y tienen más probabilidades de convertirse en el ganador final. Los algoritmos se pueden conquistar y comprar. De hecho, no son pocas las empresas que se adentran en esta industria. En el pensamiento, existe un fenómeno llamado "paradoja de la información" por Kenneth J. Arrow, es decir, la información es extremadamente valiosa hasta que otros la conocen, pero no se puede probar. Una vez confirmado públicamente, pierde valor porque todo el mundo lo sabe. Por lo tanto, no importa qué tan rápido se muevan las empresas de pensamiento y algoritmos, siempre que las empresas de datos puedan bloquear las fuentes de datos en cualquier momento, todavía tienen la "carta de triunfo asesina". Incluso cuando algunas empresas de datos no pueden ver claramente el modelo de negocio, liberan los datos para que las empresas de pensamiento y algoritmos intenten cometer errores. Una vez que la prueba y el error tienen éxito, recuperan la propiedad de los datos e imitan sus modelos de negocio.
El imperio de los datos de BAT
Por tanto, podemos decir que en la era del big data, la competencia entre las empresas de integración de recursos determinará el futuro del mundo empresarial.
Si bien mucha gente aún no ha descubierto las reglas de negocio en la era de los grandes datos, los tres gigantes nacionales de Internet BAT (Baidu, Alibaba y Tencent) ya están construyendo rápidamente su propio "imperio de datos".
En el gran mundo de Internet, los usuarios tienen muchas entradas y pueden cargar datos a través de diferentes aplicaciones. El principio de BAT es que todos los proveedores de servicios relacionados con alimentos, ropa, vivienda y transporte definitivamente ganarán siempre que puedan aumentar el tipo y la calidad de los datos. Esto refleja un típico "efecto de retorno marginal creciente de la acumulación de datos", es decir, por cada unidad adicional de datos, el valor que se puede extraer se acelera y por cada tipo adicional de datos, el valor que se puede extraer aumenta. un crecimiento acelerado. A veces, BAT ni siquiera considera si los datos pueden convertirse en ingresos en esta etapa, sino que simplemente los incorpora y espera el desarrollo futuro.
La realidad es que después de varias rondas de adquisiciones, BAT básicamente ha cubierto las entradas de datos en diversos campos como alimentos, ropa, vivienda, transporte y redes sociales. Además de su enorme entrada de datos original, su ventaja en la escala de datos también es incomparable. En un corto periodo de tiempo será casi imposible que cualquier empresa los supere.
BAT no es sólo una empresa que captura datos, sino también una empresa que captura algoritmos y pensamiento. Por un lado, big data tiene una enorme base de usuarios comerciales y preferencias de consumo de grupos de usuarios. Siempre que exista el contenido correspondiente, se pueden realizar transacciones y obtener ganancias. Por otro lado, pueden incluso abrir interfaces de programación de aplicaciones (API) para autorizar sus datos a otros, permitiendo que los datos generen valor repetidamente. En este sentido, el Plan Baichuan de Alibaba es un ejemplo típico. En pocas palabras, abren los datos a las aplicaciones de otros fabricantes de forma gratuita, pero no cobran nada. Sólo necesitan que les devuelvan los datos como precio. Una vez que se implemente este plan, todas las aplicaciones serán su entrada.
Se puede decir que el imperio de BAT se basa en datos. Algunos incluso predicen que los datos, como “activo fuera de balance”, se incluirán en las normas contables en algún momento. Porque, en comparación con los activos intangibles, el valor de dichos activos es mayor.
Vale la pena mencionar que las personas con un pensamiento económico industrial tradicional simplemente no pueden entender la lógica empresarial de la era del big data. Una vez, un académico cuestionó las adquisiciones de Alibaba (comercio minorista, cultura, finanzas, etc.). Citó los casos de adquisiciones de Apple y Google, creyendo que ambas eran adquisiciones en campos profesionales y conducían a mejorar la competitividad, pero las adquisiciones de Alibaba no favorecen la diversificación. para mejorar la competitividad.
De hecho, esto es una señal de que no se comprende el modelo de negocio de Alibaba. La mayoría de los modelos de negocio en la era de Internet se han separado durante mucho tiempo de las restricciones de la industria y han avanzado hasta cierto punto hacia una "gran unificación", es decir, "importar tráfico + análisis de big data para generar tráfico". En este modo, los datos son lógica general. No es de extrañar que, cuando surgió el big data, personas como Victor Meier Schonberger afirmaran que los expertos de la industria y de la tecnología serían eclipsados por los expertos en datos, porque estos últimos pueden escuchar la voz de los datos y no se ven afectados por las viejas ideas.
Aunque BAT es tan fuerte, todavía hay algunas oportunidades de negocio en sus grietas. Las empresas también pueden construir entradas, interpretar la demanda y organizar la producción. Si no hay duda sobre el poder mágico del big data para transformar los negocios, ¿por qué muchas empresas todavía no pueden tener la llave de oro ante sí? Esto se debe en gran medida a que estas empresas carecen del ADN de los datos.
Bajo el ataque del big data y la economía de Internet, las empresas sólo pueden "conectarse pasivamente a Internet". Ante una demanda potencial masiva, no sólo no se puede interpretar, sino que también es imposible movilizar la producción para el atraque. Esto ha dado lugar a un gran número de casos en los que las empresas han sido "tragadas" por la demanda masiva de Internet y la cadena de suministro se ha salido de control.
En la era del big data, el tamaño de la empresa, el capital y la tecnología de producción ya no son importantes, y las marcas ya no tienen poder mágico. La capacidad de obtener datos, analizarlos y procesarlos, y extraer su valor se ha convertido en la base de una empresa. En la actualidad, la mayoría de las empresas nacionales no se han dado cuenta de que hemos entrado en la era del big data, al igual que la mayoría de nosotros, los consumidores, no nos hemos dado cuenta de que nuestro comportamiento de consumo se calcula en cualquier momento. En una era así, sólo las empresas que se basan en datos y operan de acuerdo con las reglas comerciales de la era del big data pueden sobrevivir mejor.
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