京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业、互联网+、大数据三者的玩法
随着互联网产业的蓬勃发展,越来越多的传统行业正在被互联网技术所改变。当前,“思维推动创新、数据驱动世界”已成为行业共识,特别是伴随大数据、云计算、物联网技术的应用,“互联网+”时代已经扑面而来,拥抱互联网就是拥抱希望、拥抱未来。
用户导向是企业互联网化的思想基础
到底什么是互联网思维?
简而言之,就是把传统商业的本质做到极致的思维。那么,传统商业的本质是什么?传统商业的本质就是为用户供给产品,企业获取盈利的系统化过程。在该过程中,商业本质有且仅有两个核心要素,即用户与产品。而互联网思维,就是基于互联网环境和技术,对用户和产品进行深度理解并至极致的思考方式。从表象上看,围绕用户,互联网思维可以衍生出诸如“免费思维”、“社会化思维”、“平台思维”等基于用户获取和服务的思维模式;围绕产品,互联网思维可以衍生出诸如“迭代思维”、“简约思维”、“极致思维”等基于产品设计、开发的思维模式
但从本质上看,正是由于互联网空间、企业及品牌有了更多的直面用户的机会,前者与后者可以直接交互、沟通和交易。而在这个虚拟空间下,用户的行为轨迹、消费习惯、选择偏好等一切数据都会被电子记录并保存下来。借助于互联网技术,我们可以以前所未有的深度,来理解我们的用户。从某种意义上来说,互联网思维就是借助于技术和数据的“用户导向”,取代传统的借助于惯性、经验和个人的“产品中心”。
关注用户注意力是前提
在互联网高速信息化的时代,用户自主选择、掌控信息的能力空前加强,部分用户甚至成为信息主体、大众焦点。在互联网时代下,“羊群效应”无限放大,企业应从传统时代的“制造注意力”转变为“追随注意力”。如今借助于大数据收集和挖掘技术的发展,“追随注意力”已经成为现实。
如今,我们运用大数据技术可以对用户偏好进行更好的把握。
优化用户体验是核心
用户体验即有意识地、仔细地经营企业与用户之间的高频互动点。在供应链全球化和信息扁平化的今天,产品同质化和价格无差异化将不可避免,企业与竞争对手之间唯一的区分便是用户体验。当用户愿意花费更多来获取更好的体验,并与企业产生高频互动,而且觉得物有所值时,企业与竞争对手的差别才会显现。
大数据定义用户导向
由以上我们注意到,无论是用户注意力,还是用户偏好、用户体验,亦或是用户付费,我们可以不再依赖过去的经验和惯性,而是转而寻求大数据的分析框架。大数据是通往用户本质的规律最具象表现,遇到问题,首先依托的不是经验,而是数据。大数据思维,或者说大数据下的用户思维是更符合传统企业互联网化需求的一种“互联网”思维方式和实际体验。
我们知道,互联网的优势在于,可以对每一次的用户行为进行追踪与保存,从而形成海量的大数据。通过大数据分析,可以让用户更加完整鲜活地展现在企业面前,该用户是谁?他在哪里?怎么联系到她?她需要什么产品?她通过哪些渠道购买?她的购买习惯是怎样的……在完整的“用户画像”面前,企业面对“裸泳”的用户,用户需要什么,怎么获取,怎么营销一目了然。大数据时代的来临,让我们可以对用户进行深度理解并至极致。同时,用户画像的完善更让企业打通线上和线下成为可能,让互联网化的商业运营成为可能。
运用“互联网+”,展现统计大数据价值
“互联网+”新形态影响下的大数据所带来的巨大社会经济变革,已经延伸触及到各个行业各个领域。为全市经济社会进一步发展提供强有力的统计保障,统一管理、统一发布数据,提高政府统计公信力,增强宏观调控和宏观决策的科学性、预见性和有效性。而综合数据平台的数据采集、数据汇总、分析预测等无不是“互联网+”统计数据之缩影,也正因此统计数据才发挥出其卓越的价值。
展望未来,主动拥抱“互联网+”
“互联网+”不仅正在全面应用到第三产业,形成了诸如互联网金融、互联网交通、互联网医疗、互联网教育等新业态,而且正在向第一和第二产业渗透。农业互联网正在从电子商务等网络销售环节向生产领域渗透,为农业带来新的机遇。工业互联网也在从消费品工业向装备制造和能源、新材料等工业领域渗透,全面推动传统工业生产方式的转变,用户甚至可以直接参与到产品的研发中。
“互联网+”推进了新一代信息技术的发展,推动了无所不在的创新,催生了以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特点的面向知识社会的创新2.0。正是新一代信息技术与创新2.0的互动和演进共同作用,改变着我们的生产、工作、生活方式,并给当今中国经济社会的发展带来无限的机遇。我们要站在“互联网+”的风口上顺势而为,主动拥抱大数据,推动统计工作提质增速。
“互联网+”是一种能力,它缩短了时空距离,大数据产业给不同国家和地区发展带来了机遇,任何事情要站在未来角度看今天,互联网+大数据形成完美的商业闭环,为网商提供有价值的数据信息,为用户打造有价值的网购体验。分步骤,精准化的营销,从而提升连锁网店的综合竞争优势,达成提升赢利率的终极目标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 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, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10