京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代:要么去改变,要么被改变
2015浙商大会迎来了一位重量级嘉宾:国际大数据最顶尖的专家之一、在科技和互联网领域极有影响力的《数据新常态:如何赢得指数级增长的先机》一书作者克里斯托弗·苏达克(Christopher Surdak)来了。站在互联网+的风口,苏达克用大数据给浙商做了一次头脑风暴。
告诉消费者“我懂你”
但“太懂你”会引起不适
过去15年中,我们不停地问这些问题:客户是谁,他们需要什么产品,需要什么样的价格?但是现在事情相反了,我们不仅要知道是什么,更重要的是要知道为什么。我们要关心客户为什么买,为什么在那个时间买。我们对客户的了解越多,对客户的需求把握也会更加精准。
大数据分析最重要的一点就是,当我们有不同的原始数据的时候,首先要保持及时性;其次是预测,下一步怎么做,我们要做有预测性的分析。最后一点也很重要,当有分析结果出来的时候,企业要行动,这个行动要在第一时间内告诉消费者“我懂你”。
一个案例就是亚马逊[微博],他们会做一个预测性分析,把货物通过最短距离运送到客户家里。当你根本还没有做出采购选择时,他就预测到了你未来可能会做哪些采购。亚马逊对客户的掌握非常好,不仅能预测到你要购买这个东西,而且知道如果运输过去后,你一定会很开心。这个过程中,需要强大的数据支撑,用于了解客户心理、客户想法,当你把货运到他们家时,他会觉得你懂他。
亲密感虽然是客户所希望的,他们希望你能“懂我”,但如果他们觉得你过多地进入了自己的生活,“你太懂我了,我会有恐慌感。”这就是与“亲密感”所对应的“不舒适感”。
所以我们要做的事情是:我们懂消费者,但是不能让消费者感到害怕。一家聪明的公司,他们知道消费者知道什么,但是还是和他保持相对的距离,让他感觉亲密,不会让他感觉到不适。当你跨过了这条分界线,让他感觉不舒适,他会离开,觉得你不是一个很好的平台。
打通数据的桥梁
就能颠覆行业
现在所有人都在讨论一家叫Uber的公司。以前出租车公司想的是,能够把乘客送到想要去的目的地即可,但这么做还远远不够。消费者更关注是否能够最快速度地搭上车。Uber这么做了,所以成为了世界最大的出租车公司,但事实上没有一辆车是属于他们的。他们可以做到一年410亿美金的营收,而传统出租车公司现在的生存环境就有危机了。这样的商业模式冲击,我们在不同领域都可以看到。
大面积颠覆会发生在以下情况:第一,现有数据和新数据相互匹配提供新的见解;第二,数据分析涉及到移动数据、社交数据、云数据、游戏数据,并深刻理解客户,理解供应商。也就是说,假如你把数据的桥梁打通了,就能把行业给颠覆了。
我们看看这些应用案例:
一、脸识别系统。从进门那一刻,人脸就被快速抓拍,通过人脸识别技术可以很明确地知道:这个人是谁,他将要去哪里。
二、上海街道上的一个监控系统。当行人走过来的时候,摄像机会抓取人脸,识别这个人是否在警方搜索通缉范围内。假设走过来的是嫌疑犯,他在通缉的名单里,系统会快速地把他定位。
三、伦敦地铁的一个系统。每个人走过时,系统会记载他走路的步频是多少,身体状态好不好。这个案例已经落地了5年。
现在有非常智能的牙刷,每天记录你在什么时候刷牙、刷牙是否到位。如果不到位,它会把信息直接传给你的牙医,所以物联网很多应用产生的数据都会影响到你的消费需求。
对很多大公司来说,他们认为自己某种程度上受到政府和法律法规的保护,觉得自己不可战胜。他们说的最多的一句话就是“不,我不想改变”。但是对小的公司来说,任何一个机遇或者创新点对他们来说都是:“是的,我可以改变”,所以机会也许在他们身上。
这个世界是一定要被改变的。你要问自己的是,是改变这个世界,还是让这世界的一部分人来改变你。德国一家非常大的ERP公司预测说,未来很多曾经位列世界500强的企业会消失,全球有40%像泰坦尼克号一样的顶级企业会掉下来。新兴的企业会出来,这个趋势不会停止,大公司会以越来越快的速度消亡,新公司会以越来越快的速度前进。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07