
大数据时代下商业趋势与科技创新
大量生动的案例和详实的数据分享了数字化时代的十个商业趋势,这包括从碎片化数据到大数据、从单边市场到平台双边市场、从PC互联到移动互联、从离线计算到云计算、从软件定义硬件到Software Define Entity、从小而全大而全到外包众包、从供应驱动消费到需求驱动消费、从规模经济到长尾市场、从传统金融到数字化与互联网金融、从纯线下到O2O模式。
这十大趋势应该如何理解?朱晓明院长在峰会中给出了答案。“从第一个趋势到第四个趋势大数据、云服务、平台化、移动互联网是数字化时代科技创新导致的基础设施的变化。第五个趋势就是预测,数字化年代软件将成为人类最强生产力之一的趋势。第六个趋势是揭示了服务业、研发等领域是可以用数字化手段来改变生产组织方式的。第七个趋势揭示了供应驱动消费与需求推动消费在互联网年代有可能是交替变化的,各显其能的趋势。第八个趋势是描述了创新型企业利用数字化手段。第九个趋势是互联网金融。第十个趋势是表明了LBS为基础的O2O模式,为众多企业商业模式的最佳模式。”
此外,朱晓明院长还提醒说,在大众创新的时代要谨防四种陷阱:一是过早采用新技术、二是过快放弃新技术、三是过晚地采用新技术、四是拖延太久采用新技术。
在谈到O2O的发展空间时,朱晓明院长表示“近六成的用户用过移动O2O,移动互联网的用户在中国有10.6个亿,可是移动O2O只有6.1个亿。中国的房地产占GDP的比重是百分之六,但O2O应用的比例只有百分之三点九,这就表明它的空间有很大。其中,在O2O环节里, LBS和电子支付非常重要。”
“企业要实现O2O的转型,应以定制化预约、设立导航服务、智能会员识别、LBS、大数据、广告精准推送和客户营销为目标。”
“在数字化年代数据可以挖掘,资源可以共享,因此信息可以对称,成本得以降低。降低了交易成本,商家才能在竞争的市场当中获得新生。”
在演讲的最后,朱院长预测说:“数字化大数据时代来临的时候O2O也许将是最具创新特色的商业趋势。而O2O商业世界的未来是产品不分高低、数可逢生,未来无数而不生;行业不分贵贱,网可助胜,未来无网而不胜;服务不分你我,云可众成,未来无云而不成;需求不分远近,移可求深,未来无移而不深。“
好屋中国介绍:
好屋中国是国内首家基于移动互联网的O2O房产全民众销平台,2012年创立于苏州现运营总部位于上海。
好屋中国成立三年时间,布局4大海外中心,48个中国一二线城市,为135个开发商提供服务,合作楼盘达562个,累积平台交易额已突破2942亿元。
2015年,好屋中国正式展开房地产全产业链战略布局,推出考拉社区——一款有情感、有温度、有智慧的社区懒人应用,搭建人与邻里,人与物业,人与商业之间的关系平台;抢钱宝——全民营销利器,用娱乐互动抢红包的方式实现社会化营销;抢客宝——客户案场直通车,客户信息快速直达置业顾问实现快速销售;助理宝——客户成交管理助手,实现从线上到线下无缝链接;全媒体——大数据时代的全网导客系统,实现线上全封锁、潜在客户精准全覆盖;客倍多——效果管理移动驾驶舱,让开发商随时随地了解效果和成交情况,使营销过程透明化,营销策略可控化;房拍惠——金融聚客产品,以金融众筹模式实现楼盘高效传播和短期快速聚客;数钱宝——一款会生钱的锁客神器,帮助开发商提前实现合法精准锁客蓄客的金融产品;好屋贷——房产首付金融产品,降低购房门槛,促进快速成交等11款全产业链新产品。建构了从售前信息整合,到售中服务体系,直至售后社区平台的全息、全系营销服务链,打造好屋“真”“金”电商平台。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03