
O2O时代下的大数据生意:颠覆了谁
近两年,伴随着移动互联网兴盛,几乎所有互联网人都意识到一个变革的时代即将来临。人类在面对变革的来临,既兴奋又恐惧,这份恐惧源自其对未来的陌生,对自身控制力的怀疑。于是当下市场催生出了各种新概念来描绘未来场景。但浩子认为这些新概念大多也只是基于原有PC场景的总结升级,不具有颠覆性的意义。因为既然是变革,虽然未来如何不可预测,然其逻辑应该是重构和全新的。这些概念会是什么浩子不知道,而如果说未来的概念预测有一个支点,那就是基于技术基础的逻辑推理,原有的各种成型场景都应该被清零。
首先来谈谈基础性的概念:O2O和大数据。O2O是将线上数据与线下行为打通实现交流的概念。大数据则是建立在大量互联网基础上的数据收集,挖掘,从而为各项决策,服务,功能提供支持。也就是在移动互联时代,通过O2O这个手段实现真正的数据交互,从而形成以大数据为基础的各项产品和服务。之所以是“大”数据,是因为不再用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法 ;数据类型将更多的以用户为基础形成的各项数据模块。
正如KK所言(浩子不是KK的信徒,只是偶然瞄到他的一句话而已),移动互联时代将进入一个“数据生意”的时代。所有的互联网盈利模式也都将围绕着大数据展开,这将有别与PC时代的流量为核心。如果说安卓或微信是做生态层面的产品,那大数据就是这些生态里的基础产品。犹如现实生态里的农作物,矿产。大数据矿藏不是通过几千年的物理进化形成,而是通过对线下各种行为的数据化收集生成。而移动互联时代更多创业者们要做的产品就是播种机、收割机、挖掘机、厨房,来料加工等等各产业链上的业务。
基于以上数据生意的基础,我们来简单谈谈几个将会被颠覆的互联网基础概念。
平台:移动互联时代将摆脱以引流为目的的平台概念,取而代之的是基于数据集成的平台,也就是以数据为核心形成的产业链模式。比如大庆发现了油田,在大庆周边即会形成以石油为核心的产业平台。有石油机械产业,石油加工产业,还有以满足石油工人生活的超市,餐厅。
产品的客户体验:O2O是进入移动互联时代的必经之路,所以移动互联时代的客户体验不仅仅是一个APP或公众号的手机操作界面,流程等概念,线下操作是否友善,是否够2(即与线上系统的对接)将成为客户体验的重点。
流量为王:这个在PC时代创造出来的核心概念将被完全颠覆,取而代之的将会是大数据。一个平台的数据收集能力,处理能力成为胜败的关键。一个平台的数据将会具有磁场效应,数据越大其吸引力就越强。当然引流功能也将长期存在,只是其所处的核心地位将会被大数据取代。
估值:PC时代基于点击率,流量的产品估值方式将会随着流量的核心地位被颠覆而改变。产品的数据收集沉淀能力,数据挖掘能力会成为产品估值的主要依据。
盈利模式:大数据的交易形式将会趋于多样化,不是简单的出卖泄露隐私数据,而是基于平台的数据资源的各种应用挖掘开发。平台将各种类型数据进行分类管理,制作各种管道输出接口,根据下游开发商需求给予各种类型接口。如果平台的数据资源是一个矿藏,就会有各种类型的挖掘机和加工企业为取得自己所需数据付费,而加工企业也会将其数据产品卖给要求更加精细的企业。从而形成庞大的产业链。基于以上设想,层级越高的企业所获得的利润也越高。
既然是颠覆,将会是系统性的,这里只是选用几个比较基础的概念进行阐述。当然以上理解只是浩子基于对现有技术及个人实践,通过逻辑推理得出的预测设想,移动互联技术日新月异,千变万化,特别是线下人的接受改造程度存在太多变数,也可能以上阐述只是扯淡,仅供读者参考。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12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 ...
2025-09-04