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大数据催生的新业务模型、竞争策略及创新应用

 快读书馆 2017-05-05


大数据不仅是技术专家间的一个热门话题,更是当今东西方各商界领袖的共同焦点。从金融服务、零售、旅游娱乐至电信、卫生保健、运输等,几乎所有行业都正在受到大数据的极大冲击。精耕互联网的公司谷歌和阿里巴巴,大数据初创企业Zest Finance和 Kabbage,传统的公司通用电气和海尔,金融服务机构花旗银行和平安保险,它们都正在使用大数据创建新的商业模式以扰乱现有的游戏规则,创造新的产品和服务以赢得客户的心,并在正确的时间做出更快、更好的商业决定。那么,在大数据催生的背景下,大数据对企业有什么价值?新业务模型该如何建立?企业应该如何应用大数据以提高竞争策略?在香港大学SPACE中国商业学院近期开放日活动上,香港大学SPACE中国商业学院客席讲师、环球华人精英咨询&亚洲大数据精英首席合伙人、前埃森哲管理咨询-数据服务部大中华区董事总经理、前电讯盈科、毕马威咨询、和记电讯等国际知名企业高管、大数据和数字化转型业界专家王志荣博士,与大家详细解释和分享了大数据的基本概念和业务价值、大数据催生的新业务模型和竞争策略、大数据的创新应用和成功案例。


1大数据:利用4V革新决策过程,创建以模式为基础的战略


全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司高德纳咨询公司(Gartner)描绘了大数据的全景图:企业系统的文档、交易数据、信息技术、图像、声音、视频、文字组成了具有一定体积、速率、多样性和复杂性的大数据,以此建立以模式为基础的战略,包括社交计算(涉及社交网络)和情境感知计算(涉及网络和手机搜索)。也就是说,大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。


全球最大的信息技术和业务解决方案公司IBM提出“大数据平台”架构,为各行业企业选择和构建大数据解决方案提供全面的技术支持。他们认为,大数据具有数量(Volume)、多样性(Variety)、速度(Velocity)和真实性(Veracity)四个特性。前3个V涵盖了大数据本身的关键属性:大量的数据使其从TB级别跃升至PB级别;多样性的数据在增加复杂性的同时也带来了更多的可能性与价值;高速网络时代,数据快速地被创建并移动,创建实时数据流成为流行趋势。但真实和准确性是当前企业继续考虑的重要维度,足以与前3个V相提并论,它将促使利用数据融合先进的数学方法进一步提升数据的质量,运用以数据检索、信息检索为主的调查方法和以数据挖掘和文本挖掘的发现技巧,革新决策过程,从而创造更高价值。

 

2大数据对企业的价值:实现可持续发展


王志荣博士提出,大数据在各行业企业发展中都是“必需品”而非“可选项”,是推动破坏性革命的关键驱动因素之一,比如,亚马逊颠覆鲍德斯,索尼颠覆柯达,沃尔玛颠覆凯马特等。据统计,2000年以来,52%的财富500强企业因此消失。


企业如果要想有所突破,颠覆对手,而不是被取代,最聪明而有效的办法则是利用大数据进行跨行业竞争。比如,全球三大零售企业之一、英国最大的零售商TESCO,他们除了坚持发展零售业务之外,还利用自身所具有的大数据积极开拓广受顾客青睐的网上零售业务,大举开拓金融行业,并涉及加油站 、电信、医药等各个领域。又比如,阿里小贷利用其天然优势,即阿里巴巴B2B、淘宝、支付宝等电子商务平台上客户积累的信用数据及行为数据,引入网络数据模型和在线资信调查模式,通过交叉检验技术辅以第三方验证确认客户信息的真实性,将客户在电子商务网络平台上的行为数据映射为企业和个人的信用评价,向通常无法在传统金融渠道获得贷款的弱势群体批量发放小额贷款。同时,阿里小贷尤为重视互联网技术的运用,运用互联网的云计算技术进行数据运算,以大量数据模型和数据运算,判断卖家和买家直接是否有关联,是否炒作信用,风险的概率大小、交易集中度等小微企业的信用问题。


研究大数据的先驱、全球最著名管理咨询公司麦肯锡的《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》报告显示:金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。银行、证券、保险、信托、直投、小贷、担保、征信等金融,以及P2P、众筹等新兴的互联网金融领域,正在利用大数据进行一场新的革命。麦肯锡全球研究所同时发布研究报告,公布12项改变生活、企业与全球经济的颠覆性科技,包括移动互联网、知识工作的自动化、物联网、云计算、机器人技术、自动或半自动导航与驾驶的交通工具、新一代基因组学、能源储存、3D打印、更强韧和更有传导性的先进材料、石油和天然气探勘与发现以及再生能源。这些技术有望在2025年带来14万亿至33万亿美元的经济效益,而12项颠覆性的科技之中,大数据都是成功的关键因素,是许多技术的基石。因此,在科技不断演进的同时,企业应该持续更新组织策略,确保公司保持前瞻性,并使用技术增强内部绩效,以大数据为基础,利用颠覆性科技扭转市场局面,创造出全新的产品和服务,带来新商机。


维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼思·库克耶在畅销书《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》中谈到,“从劳动为基础的生产力发展到以数据为基础的生产力是西方重获优势的关键”,“数据将会成为有价值的资产,成为资产负债表上的一部分”。王志荣博士高度认可,并认为只有大数据才是维持企业可持续发展的不竭动力,是可持续竞争优势的来源


高德纳研究分析了2014年和2015年全球CIO最优先投资项目排名,其中商务智能/分析(BI)排名第一。随着大数据、云计算、移动互联网等新生事物对BI市场环境的改变,大数据厂商来势汹汹,很多业内人士忧虑大数据是否会将传统BI逼向角落。王志荣博士认为,从商务智能到大数据正是商业模式转型的契机,传统的商业智能指的是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务决策而在大数据时代下,可以在采用传统方法进行商业决策时,对结构化数据进行线性分析,实现商业模式转型,通过整合及分析挖掘企业内部数据,提高企业在新产品和服务开发等方面的管理决策能力;除此之外,还可采用新方法(数据挖掘、智能商务)和新技术(分布式系统等)分析大数据,探索新的理念,揭示新的模式,通过融合企业内外部数据,挖掘重新设计和管理供应链,深入分析用户行为模式,探索营销创新;同时,可以将非技术创新引入到组织中,产生新的价值源和收入流,颠覆传统商业模式,创造新的市场,通过数据驱动进行以消费者为中心的企业组织变革。


3新业务模式和竞争策略:以顾客为中心,实现成果导向


在信息经济时代,生产商、消费者、服务商之间是网状、协同的关系,以消费者为中心,基于数据分析和信息交换,生产商根据消费者多样化需求生产商品,商业模式逐渐由B2C(企业对用户)向C2B(用户对企业)模式转变。


王志荣博士分析到,从顾客的角度来看,商业模式的转变意味着,四大营销组合从4P——产品(product)、价格(price)、渠道(place)和促销(promotion)向4C——顾客(customer)、成本(cost)、沟通(communication)和便利(convenience)转变,也就是说,新的商业模式不仅仅需要关注售出的产品,更要关注顾客的需求,不再根据竞争对手或自身盈利策略来定价,而是通过一系列测试来理解消费者为满足需求愿意支付的成本,不再只考虑通过媒体广告推动销量增长,而是更关注与消费者的互动和交流,不再将思考局限于自身的出发点,如网络布局和各种渠道策略,而是关注顾客购买产品的便利性。


王志荣博士认为,从移动互联网、大数据、平台战略以及未来科技等几个方面建立以顾客为中心的互联网思维非常必要。大数据在改变着商业模式,并且将数据货币化,由此要建立以下中心思想:C2B导向;平台战略;性价比;粉丝的口碑;来自粉丝和客户的大数据;交叉销售,从电话到网络到几乎所有途径的多样化。以大数据团队为核心,集结研发团队、社交媒体团队、互联网文化,服务于供应商、广告客户、第三方应用、数据客户等辅助方和粉丝、客户等被辅助方。要注意的是,商业模式的转变,就要求企业不再以产品为导向,而是注重“成果导向型经济”,重点在于客户获得更有意义的成果,而非增加产品或服务,顾客只需要为最终成果付钱,而不是产品或服务。


王志荣博士提出,随着规模经济向范畴经济的发展,工业4.0时代逐步到来,企业实现个性化、少量订单和灵活便捷的管理的趋势更为显著,尤其是分散的市场,更需要个性化的产品和服务。21世纪,客户已从20世纪的同质化向分散变化,客户价值推动着市场划分,逐渐向年龄、财富、种族/文化、人生阶段、家庭组成、价值体系等极端转移。所以,“标准”变得越来越少,企业必须更深入地了解不同细化客户群的需求和购买动力,这就依赖于大数据导向性,包括社交媒体网络群体的力量以及意见领袖的识别度等。

 

4创新应用:大数据浪潮颠覆传统


大数据时代,如何利用数据资源转变经济增长方式、助推创新、驱动发展,使其为企业创造价值,是值得探讨的问题。王志荣博士介绍了如下几例大数据的创新应用,作为借鉴。


第一,小米。小米利用非传统的4P策略,颠覆了智能手机行业:首先,价格(price),制定高性价比策略;其次,产品(product),运用C2B模式,利用粉丝的创意设计产品;再次,渠道(place),通过互联网销售节省了30-35%的成本;最后,促销(promotion),跳过传统的广告媒体,节省了30-35%的总成本。


第二,亚马逊。基于消费数据等大数据的分析,亚马逊引领改革,成功实践了长尾理论。传统的“二八定律”认为公司80%的利润来自20%的畅销产品,其余20%的利润则来自80%的普通常销产品。长尾理论则完全颠覆了这种理论,认为真正的财富和源源不断的利润来源于80%的普通常销产品。亚马逊以互联网作为新的传播工具,充分利用长尾的“集合器”,用集中化仓储方法降低了供应链成本,同时尽量用网站的搜索功能和其他信息优势提供无限选择。


第三,谷歌。2009年,谷歌曾因成功预测冬季流感的传播,从而刮起了一阵大数据变革公共卫生的浪潮。根据《华尔街日报》报道,谷歌认为,多数已经发现的生物标签都与晚期疾病有关,因为这种研究普遍集中于病人。谷歌X的Baseline医疗健康项目旨在帮助研究人员更早地发现心脏病和癌症的各种迹象,进而推广预防措施。为此,谷歌要搜集基因、分子信息以及数千人的相关数据,从而全面描绘健康人的身体情况。

第四,TEATRENEU(巴塞罗那的一个喜剧俱乐部)。它利用面部识别技术监察顾客的笑容判断他们的享受程度,在每一个椅子后安置了一部可以辨别每位观众笑的次数的平板电脑,推行一笑一付,每位顾客只需按笑声次数付费,每个笑容0.3欧元,最后,人均收费24欧元,收益增长了25%。

 

第五,Kabbage。中小企业只需登录到e-Bay和Paypal账户并开发权限于“Kabbage”,Kabbage就能通过追踪用户的所有交易记录,即时汇报中小企业的信用评级。

第六,Zest Finance。Zest Finance的评级系统在不同的承保模型(underwriting model)并行运作,然后瞬间得出并汇报结果。它利用机器学习技术和大数据分析技巧,吞吐海量数据以作出更准确的信用评级。当分析了成千上万种数据走势后,所作出的评级也变得更加准确。


第七,保险和电信公司提前拟定保险订单合同,给客户发送一次性保险(OTI)的文本信息,包括滑雪伤害和盗窃,意外事故以及搜索和救援的相关信息。客户在到达活动地点后,就会收到活动推广,其中就有购买保险的机会,只需用手机点击购买保单即可。这就是一种实时营销的案例。


第八,Netflix。全球最大的订阅制流媒体服务提供商Netflix对旗下流媒体服务月租费进行了调整,新会员需要多支出1美元,至每月8.99美元。Netflix提价反映出该公司对《纸牌屋》等原创剧集和独家上映的电影能够持续吸引新订阅用户充满信心。这其实是Netflix基于大数据对客户需求准确预测,从而作出的正确定价。


人物介绍

王志荣 博士  Dr. Lawrence WONG Chi Wing

香港大学SPACE中国商业学院客席讲师

环球华人精英咨询首席合伙人

前埃森哲管理咨询数据服务部大中华区董事总经理

前电讯盈科、毕马威咨询、和记电讯等国际知名企业高管

业界数字化转型及大数据专家


王志荣博士拥有近30年在全球顶尖咨询公司及综合性大型企业的工作经历,在资讯科技/业务/管理具备广泛实战经验。他在埃森哲曾成功组建及管理一支近200人的全球管理咨询团队, 并培养一批企业专才转型为咨询管理顾问。他亦曾成功领导专家小组实施多个国内重大的ERP/CRM项目, 并协助电讯盈科从企业IT部门,成功转型为咨询及系统集成公司,成为中国电信市场 ERP实施的主流力量。

 

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