
大数据未来中国五大商业趋势
近日,高风管理咨询有限公司发布了《2016年中国商业趋势调查报告》,提出了未来中国商业社会发展的五大趋势:包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。
一、数字化变革
数字化趋势同时影响B2B和B2C行业,更重要的是思维的转变。在过去水涨船高的粗放型经济下,很多传统的中国制造业企业甚至很多扎根中国多年的外资工业企业,其领导人的思维模式都更多是B2B的工业化思维,离C端较远。他们更多关注的是如何为B(Business)即直接用户提供产品与服务,较少思考如何为其在C(Consumer)端即最终消费者创造更多新的附加值。
相反一些互联网企业,因其长期身处零距离到客户的前沿,在思维方式和商业模式的理解上更贴近工业4.0的本质。而中国企业也可以借助上一波B2C互联网大潮所释放的红利,基于对中国巨大消费市场的精准把握和分析,力争实现工业4.0的B2B产业升级。
二、走出去
无论国企还是民企,无论大型企业还是中小企业,走出去都是中国企业发展历程中必然经历的阶段。走出去不仅可以帮助中国企业在地域角度开拓海外市场,也可帮助我们整合和利用全球资源更好的服务于国内市场,并将我们的竞争力进一步提升。
中国企业正在国际化进程中加速向全球明星迈进。在这个向全球明星迈进的过程中,中国企业不仅仅需要硬实力的提升和输出,比如规模、资金等,更在于软实力的提升并推广到全球层面,即一个企业的价值观、文化、思维方式。
三、行业整合
对于互联网企业和传统企业,行业整合意味着新机会的拓展。在传统行业,无序的自由竞争造成了大量的资源浪费,特别是对以中小企业为主的中国轻型加工业,由于长期各自为政,效益低下,因此单纯强调产能升级虽然能够加强企业自身的生产力,但对产业整体的推动力度有限,进而单个企业也难以大幅提升自身价值。近年来,产业链上的整合不断加强,不仅降低了企业经营风险,而且提高了企业的竞争力,也推动了传统行业经营者的转型。对于互联网科技而言,将更多的在核心业务外,积极获得新的业务拓展和投资机会。
四、用户接触
如今,来到互联网时代,激烈的竞争使得成本和价格不断降低,市场上的信息对大众也更加透明,所有这些都使得用户不再愿意轻易为普通产品支付溢价。相反,消费者尤其是年轻的90后、95后,更加追求极致化的产品和独一无二的用户体验。而这种用户体验经济也使得消费者更早的参与到产品的设计和销售过程中。
不仅仅是互联网企业,对于传统企业而言也应该努力提升用户接触能力,把服务体验融入整个价值链中。传统企业的核心是“制造”,而“制造”更多情况下仅是满足客户的要求而已,并没有真正理解客户或客户背后的客户,也并没有真正专注于提升新的客户价值。通过商业模式创新和产品科技创新,中国企业应该更加贴近消费者,并让消费者能够参与到产品的整个“创造”过程中,并让消费者来告知他们的需求。
五、共享经济
共享经济商业模式代表的是一种从 “拥有”到“共享”的思维,这将继续在未来中国的商业领域向全行业渗透。在不同行业中,共享经济下已经出现很多商业模式的创新,不断冲击和颠覆传统企业。比如Uber、滴滴出行、易到用车等挑战传统的出租车行业,小猪短租、Airbnb等挑战房屋出租行业。同时我们也看到传统行业和互联网之间的共享经济合作也逐渐升级。在汽车行业我们已经看到汽车生产商与互联网公司之间类似的跨界合作伙伴关系在中国普遍存在:比如北汽集团和乐视网,北汽集团和滴滴快的,奇瑞、博泰公司(Pateo)和易到用车,宝马和百度以及百度和优步。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08