京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据给IT企业带来攫金市场新机遇
大数据,一个时髦的名词,也是当下热门的业务领域。大数据诱人的利益诉求点之一,即通过大数据能更好地提高效率,更好地有的放矢。一方面,大数据让公司内部更有效地运作;另一方面,大数据让公司更好地了解客户、了解市场。大数据的蓝图显示,大数据弱化甚至消弭了经济运行中的信息导致的不确定性,大大降低了各种资源的浪费,在各种资源日益紧张的今天,大数据描绘出了一个美好的经济社会蓝图。未来真的这么美妙吗?
消费者剩余是厂商想方设法攫取的金矿
我们先温习一下消费者剩余、生产者剩余和总剩余这些经济学基础名词。
消费者剩余又称消费者的净收益,对消费者而言,市场价格是给定的,消费者在购买一定数量的某种商品时愿意支付的最高总价格和实际支付的总价格之间的差额就是消费者剩余。
生产者剩余是厂商所得大于其成本的部分。因为厂商按照最后一个商品的边际成本定所有商品的价格,在这最后一个商品以前的商品的边际成本都低于最后一个商品,此低于部分就是厂商的额外收入。通俗地讲,就是厂商的会计利润。
“消费者剩余”和“生产者剩余”之和叫“市场总剩余”.这体现了市场经济的经济福利,它所表示的实际上是买卖双方在交易过程中所得到的收益。消费者剩余是买者在购买过程中从市场上得到的收益;生产者剩余是卖方在出售过程中得到的收益。
消费者剩余是厂商一直想方设法攫取的金矿。更多地攫取消费者剩余的方式方法是以正面、合法、合理的方式进行的。对消费者剩余的攫取水平,体现了公司市场运营、产品开发、客户细分等能力,这也是众多商科教育的重要内容。
交易是信息不对称、不完全情况下进行的博弈
每一次交易都是一次谈判,都是一次或大或小规模的信息战,交易双方都在力争有利的交易条件。现实生活中,消费者和厂商之间的交易,是双方不断试探不断妥协的过程。双方本着最大化自己利益的原则,在双方的接触过程中,消费者努力隐藏自己的真实购买意愿,努力压低购买价格。厂商努力隐藏自己的真实成本,隐藏自己的销售意图,努力提高要价。双方围绕着价格,打了一场信息战。在众多的消费者、厂商的大量讨价还价过程中,市场价格机制得到了发挥。
市场经济的运作中,信息本身就具有极大的商业价值。市场经济的运作中,厂商与消费者之间的信息不对称、信息不完全,是保证市场有效运作的信息基础。相比消费者而言,厂商拥有对自身产品的信息优势,但厂商却不了解消费者的支付意愿和支付能力的详情。相比厂商,消费者拥有自己支付意愿和支付能力的信息优势,却缺乏对产品、服务、成本等的充分信息。这样,厂商和消费者各自拥有信息优势,同时也各自拥有信息劣势。双方在不断试探中,达成交易价格。
厂商通过各种市场调查咨询公司、通过各种市场营销理论,积极弥补厂商对消费者的信息劣势,这都源于对消费者剩余的追逐。
大数据带来更大量攫取消费者剩余的可能
消费者信息的获取是需要成本的,对消费者信息的解读让未来充满了不确定性,市场的分割与维系同样需要成本,厂商之间的竞争也降低了个别厂商对消费者剩余攫取的可能性和攫取空间。现实生活中,即使最强大的垄断者也无法拥有完全的定价权,无法完全拥有消费者剩余和生产者剩余。
如今,大数据来了,消费者对商品的信息获取、交易支付等消费行为日益在互联网上进行,消费者的消费信息空前便利地被记录、跟踪、分析,消费者在享受数字时代的便利的同时,也逐步丧失了消费者对厂商的信息优势,导致厂商越来越拥有对消费者的信息优势,从而为厂商攫取消费者剩余打下了坚实的信息基础。
此外,消费者的消费行为在互联网上进行,厂商可以通过技术手段实现市场分割,分割的极致就是针对不同的消费者,针对性地展示商品、提供针对性价格。
谷歌早已实现了通过搜集客户搜索行为信息,实现了针对不同的客户,提供不同的搜索结果。一些电商也悄悄开始针对不同的消费者提供差异化的商品展示和价格展示。这一切,都是以人性化、优化客户体验的高尚面目出现的,如果消费者再进一步思考,消费者被对方了解日益深入,也越发没有了信息优势,在未来的交易中,消费者还能保持交易的信息优势吗?交易的公平公正性还能有效存在吗?
市场公平有效的实现,一方面依赖厂商之间的竞争制约,另一方面依赖消费者和厂商之间的各自的信息优劣势制约。厂商定价权的重要制约因素是厂商之间的竞争,但行业竞争的趋势规律是集中度不断增大。随着竞争的发展,厂商之间优胜劣汰、兼并联合,会导致厂商数量减少,厂商的市场结构趋于集中,形成寡头垄断,从而弱化了厂商的竞争效应。只要没有出现革命性创新打破产业发展,这种趋势就会持续下去,导致厂商之间的合谋可能性日益增大。
大数据有助于厂商提供更符合消费者偏好的产品和服务,同时,厂商也获得更多的定价权。消费者在享受更满意的产品和服务的同时,也在不知不觉中丧失部分定价权。
通过大数据,大数据的拥有者会逐步探清消费者的价格底线,从而有利于厂商根据不同价格底线的消费者制定差异化价格,从而有效攫取消费者剩余。移动互联网时代,通过现代通信技术,市场实现了地理位置的突破,造就了巨大的市场空间,但另一方面,通过大数据、互联网,个人的消费行为信息都被及时搜集,个人的主要经济行为在大数据拥有者那里成为透明。这样,就为厂商针对该消费者进行产品推介,针对性地报价提供了巨大的可能。通过大数据和互联网,一方面造就了一个巨大的市场,另一方面,又分割了市场,割裂的市场最小分子甚至是个人。
市场经济活动的核心是价格机制,信息不确定、信息不对称有利于价格机制的有效性,一旦出现信息强势的交易方,那么必然导致拥有强势信息的一方凭借信息优势,侵害信息弱势的一方的利益。市场价格机制的有效性必然遭到削弱。大数据只能增大厂商的信息优势,提高厂商的定价权,大数据的最大获利者将是厂商。大数据大大增强厂商的信息优势,尤其是大数据拥有者的信息优势,厂商将攫取更大比例的消费者剩余,消费者在与厂商的竞争中,将付出沉重的财富代价,消费者实际获得的消费者剩余在总剩余中的占比将下降,甚至大幅度下降。社会财富的分配日益有利于资方,尤其有利于大数据的重要拥有者,社会财富的分配将不断不利于工薪族。这样,一定会导致市场公平有效性的降低。
大数据时代的来临,从某种意义上颠覆了互联网的网络化特征,越来越多的信息集中于大公司的巨大服务器中,互联网上的信息数据正呈现金字塔形状,大数据的拥有者就是新时代的法老。当今经济社会,尤其是网络时代,隐私日益具有经济价值,甚至隐私已经成为可以定价销售的商品。个人的隐私不仅仅是信息问题,更是个人存在价值的基础,也是个人安全感的重要来源。日常工作、生活中,个人的信息呈现碎片状,分别处于众多不同的领域,个人信息的分散化保证了个人信息的总体安全性。如今,大数据提供了将个人碎片状信息汇集的技术基础,个人信息的总体安全性空前受到侵害,个人还能安之若素吗?
大数据创造的美好未来取决于决不能引发厂商对消费者剩余的疯狂攫取,引发财富分配的严重畸形。如果大数据只是让厂商更好地了解消费者需求,从而提供更优质的产品服务满足消费者需求,以及厂商利用大数据更好地改善自身的运营效率,只有这样,大数据才能带来美好的未来。
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 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04