
传统咨询业必死,拥抱大数据才是未来
移动互联网时代,产品服务都在快速迭代,对颠覆式创新有着极高的要求。更重要的是,咨询业的竞争优势也在逐渐消失,很难再满足快速发展的企业。而基于大数据的解决方案,不仅能够快速找到“发力点”,还蕴藏着无限的商机。
“新、平、快”三招虐死传统咨询业
移动互联网时代炮制了“新、平、快”三招,对传统咨询业进行花式虐打。
新:在互联网的冲击下,传统咨询业同样自身难保
移动互联时代,大数据、物联网、云计算等技术应用的日新月异,对传统咨询业服务方式也提出了更高的要求。市场调研过去用的是访谈、问卷调查,focus group等手段,而现在呢,不用爬虫抓取、海量数据的量化分析都不好意思说自己在做调研。如何快速掌握新技能、新工具,对大部分咨询从业人员来说都是巨大的挑战。移动互联时代,连咨询公司自己都在苦苦寻求出路,又谈何为他人指路?
互联网的本质就是创新,这让咨询业没有办法依靠行业经验作靠山。传统企业正转型正处萌芽阶段,过去的行业经验明显无法利用。即便摸索出一条路子,新的经验也需要时间沉淀,才能加以利用。万一天色一变,一场风雨过后,后面的人已经没法按着原来的模式去走。企业也往往并不满足于跟随别人的步伐,追求另辟蹊径,“弯道超车”。
平:世界是平的,传统咨询业不再拥有信息垄断优势
首先是信息不对称逐渐消失。你可以通过百度、知乎轻松地了解任何一个概念;无数的资讯平台,能在2小时内把地球另一边最新鲜的资讯送到你手中。无论是免费渠道,还是现在越来越盛行的付 费内容,人们获取资讯、信息、知识的平等程度大大地提高。过去传统咨询业引以为傲的方法论、稀缺资讯,以前是稀缺品,而现在已经是平常人家桌上菜。
同时,浓厚的商业气氛驱使下,商业教育大大地普及,更是让大部分人都能掌握知识工具。罗辑思维不仅每周给大家分享他的商业思考,还带着一帮企业家一起干。原来咨询顾问价值3000元一小时的一对一面谈,可能还只能让你一知半解,现在在家看视频都已经能让你拍案叫奇。
快:传统咨询业只擅长抽丝剥茧,而互联网则需要快刀斩乱麻
互联网时代,不是大鱼吃小鱼,是快鱼吃慢鱼。很多APP每周迭代更新,才能捉住机会抢占市场,过了窗口期,便很难再有机会把已经养成习惯的用户抢回来。微信快人一步抢占了市场,来往、易信无论烧多少钱,都没有办法撼动微信的地位。
如果还按照访谈、问卷调查、焦点小组的整套流程来做产品调研,项目没做完产品可能就先死掉。要快刀斩乱麻,要切实可行,要立竿见影。而传统咨询业偏偏只擅长抽丝剥茧,由表及里,再用理论指导实践。
除了外部冲击,国内的传统咨询业自身也积弱多时 :
人才外流与后继无人,形成了一个虚有其表的怪圈
头脑产业最重要的是从业人员的素质。国外咨询业的从业者,很多曾经都是企业高管,身经百战,阅人无数。而国内咨询业则是一个虚有其表的怪圈。
我们不否认业内的确有一部分优秀且资深的咨询顾问,但是人才外流和后继无人的问题在不断显现。不论是前景还是薪资,互联网行业无疑更具有吸引力。
资深的咨询顾问都纷纷跳槽做产品经理、企业高管。而在招聘端,也没以前那么容易招到特别优秀的毕业生。留在咨询业的人,可能自己大多都没有真正实践过。
正所谓读万卷书不如行万里路,行万里路不如阅人无数,阅人无数不如高人指路。读万卷书对现代人来说并不是门槛,而当所谓咨询顾问自身都没有办法做到行万里路、也不曾阅人无数,又谈何给别人指路呢?
进步慢,突破少,跟不上时代的步伐
咨询业发展至今,从技术咨询到管理咨询,从管理咨询专为IT咨询,从未发生过主动性的变革。即便经历了技术大爆炸的三十年,管理咨询对于技术使用仍然停留在 三十年前:Excel用做所谓的模型和写PPT。这招的确好用,对付三十年前的问题绰绰有余,但要对付三十年后的问题呢?
方案难以落地,结果难以显性化,没有人会为没有效果的方案买单
传统咨询行业就像大后方的军师,纸上谈兵而不扛枪上阵。但通常传统咨询业给出的框架,仍然解决不了具体的人的问题,企业拿了方案,具体实施通常仍然会有很多 问题,甚至无法实施。即便能够按照方案执行,效果又是如何呢?得到这样的效果,有多大程度是得益于咨询顾问的建议,有多少又是其他行为的结果?无从得知。 动辄几百万的咨询项目,已经很少有人愿意为之买单。
大数据才是真正的解决方案提供者
大数据解决方案具有更快,更直观、更客观、更高效精准、更多可能性的优势。
更快的执行能力
得益于IT技术的突破与应用,数据获取比以前更快速,计算运行也更快,有利于处理更多、更全的数据,为进一步分析打下坚实的基础。这一步的效率提升,直接加 快了整个解决方案产生的速度,使得能够在最快的时间内能得到行之有效的办法。为后续的“小步试错,反馈调整”造就了可能性。这正是互联网讯息万变对我们的 要求。
更直观地解决问题
一是通过多维度数据来直接反映市场和用户需求。一切不以数据为基础的调研都是耍流氓,数据驱动是最大的“以用户为中心”。用户有多喜欢你的产品,是否愿意为什么付费,与其跟他聊天,不如看他的实际行动。点击量,付费金额,不仅能够定性,还能够定量。
二是结果显性化。对数据的监控的优势还在于当你改变某一个变量的时候,数据立马就能给你反馈,告诉你效果。传统咨询公司的实施方案太飘了,而大数据则让市场、需求、实施结果量化、可视化。
更客观地用数据说话
没有数据支撑,很容易走弯路。给某知名互联网公司做项目的时候,就发现他们在广告投放策略上犯了经验主义的错误。他们根据主观经验判断,在上海客流量最大的地铁站和广州地标性建筑重金投放了广告。而我们通过对数据进行定性、定量的分析,发现这样的投放策略投产比极低,因为该公司的主要用户活跃于校园,而非以上提及两个地点。不用大数据方法和定量的分析,就很容易犯经验主义错误。
更高效精准的决策
这里必须以我们自己的项目作为案例。在给某运营商做外呼中心项目的时候,分析了外呼中心已有销售数据,精准定位了目标客户的年龄、性别、居住地、愿意接电话 的时间等各种因素,并基于结果建议增派人手在午间时段进行外呼;通过建模预测潜在用户的外呼成功率,并作为接下来精准营销的依据。最终,整个外呼中心的外 呼成功率提高了百分之五十。精准的目标客户定位和基于大数据的建模预测,是此次项目成功的关键。
更多可能性,超出了传统思维模式
大数据不仅是体量大,更重要的是多样。当所有数据都进入视线范围的时候,世界就像慢镜头,每一帧都能看得清晰仔细。而当别人都在看视频的时候,大数据能带我们看到每一帧画面的细微之处,其中商机不言而喻。
咨询业好比是企业身边的军师,脑子比较好使,饱读圣贤书,阅历丰富。但他只负责在幕后指点,不冲锋陷阵。大数据就好比勘察兵,深入敌后,刺探军情。敌军兵力、布阵,哪里有陷阱、哪里准备偷袭都观察得清清楚楚,能立马掌握最新战况、双方死伤。
过去军师身上的能力属于稀缺资源,因此军师价值非常高;互联网时代,军师的经验不太奏效了,所有人都平等地获取各种资源,接收各地信息。如此一来,军师(咨询业)地位不保是迟早的事,而勘察兵(大数据)必定成为打赢胜仗的排头兵!传统咨询业因承受不住互联网的冲击而式微,拥抱大数据,利用大数据的价值,挖掘大数据的商机才是未来!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11