寫這篇文章源于我的第一本新書《商性》在眾籌335位書友（截止9月，感興趣可以點擊底部“閱讀原文”直接購買參與，然后加個人微信號：zhuangshuai邀請進群）建立的書友會群的討論，引發討論是因為9月設計了一款小產品——名片管理（搜索公眾號可關注了解），在10月開始嘗試演變出來一款服務商家在微信營銷和銷售的相關聯的產品，形成在不斷增長的真實數據下具有盈利變現能力的產品。
說實話，這個嘗試很不容易。我被書友批評既當運動員又當裁判，還在群里引發了激烈的討論。當然，這也進一步激發我在大數據時代下對于移動社交下互聯網產品設計和數據變現的思考，現在通過這篇文章整理出來，供大家討論交流。這個方面的實踐也會繼續，并成為更高一級的“商性研究院”的研究課題！
首先我們先來分清數據在商業社會中產生的兩端，一端是TO B端，也就是商家端，這個部分在銀行表現有企業的存貸等數據；零售業則是商品屬性、進價、商家類型等數據。說白了，就是和商家相關的數據；另一端是TO C端，也就是個人端，這個部分在銀行表現為個人存貸數據；零售業則是銷售、顧客在賣場的動線、會員卡信息等數據。說白了，就是和個人相關的數據。
數據演變的第一階段：靜態數據
在線下的商業時代，也就是我們說的傳統企業，數據的第一階段屬于靜態數據，怎么理解呢？
就是說你辦了張信用卡或者實體店的會員卡，初次登記的信息沒辦法隨時由你個人來改動，這個數據如果你不打電話去銀行或者到實體店，或者他們不聯系你時，一直是不會變動的，哪怕你已經換了無數次手機號搬了無數次家，信用卡和會員卡仍然在有效期內可以使用，這種情況現在已經有很大變化，但仍然是靜態數據。而線下的許多動態數據，例如在店里走過來走過去、眼睛看這看那等，原來的技術能力無法獲取這些數據。
數據演變的第二階段：相對動態數據
在線上的商業時代，也就是我們說的PC電商，數據的第二階段開始了，那就是相對動態數據，為什么說是相對動態呢？
你在電商網站注冊了用戶名和密碼，你的瀏覽、點擊等這些數據被記錄，并可以隨時根據你的變化而變化，這些數據實際上也是相對動態，因為數據和個人及最終銷售的關聯度有限，而且數據量有限，因為無法對接離開電腦后的數據；然后你產生了購買行為，如果你的地址和聯系方式信息不自行調整，這些電商網站會按照這樣的信息進行送貨，這種情況現在都會發生。
所以數據需要你手工進行修改，這樣的數據就是相對動態數據。這樣的數據量一方面是量有限，一方面是價值有限，最終勝出的并不是燒錢推廣的網站，而是構建基礎電商服務體系的兩個公司，一是構建了在線金融優勢的阿里巴巴的支付寶，解決了在線支付；二是構建了物流優勢的京東，解決了快速送貨和售后服務。
PC時代產生的許多數據，除了電商外，其它的游戲、門戶、商業服務基本都是這樣的相關動態形態。傻傻地認為電商要發展起來砸錢買流量的基本都掛了，無一幸免，很有可能是對于數據與商業基礎服務關聯思考和實踐得不足導致，其它原因不再過多贅述！
數據演變的第三階段：動態數據
到了移動互聯網或者再進一步移動社交互聯網時代，數據進入到第三階段，那就是動態數據。
說到這個部分就很好理解了，你的手機可以隨時定位你的具體位置，就是你不修改保存的地址平臺都能夠知道你的位置精確變化，還有你的瀏覽軌跡從線上到線下都被跟蹤和獲取……數據量以幾何級開始增長，價值變得越來越高，O2O（線上線下結合）的大數據時代來臨，個人和商家所謂的隱私數據越來越多被各種各樣的智能機器獲取，人力已經無法HOLD住自己的隱私數據，這個我在2012底年就寫過一篇《O2O的世界沒有隱私》的分析文章。
不過話說回來，在這樣的大數據時代下，實際上對于輕易能夠獲取數據的任何一家公司來說，個人和商家的隱私保護顯然擔子更重了，因為一旦這些隱私數據被泄露，對于一家公司來說很多時候直接倒閉，無法再次獲得信任，這也解釋了為什么現在數據安全和攻擊比之前兩個時代要多得多的緣故。
非常簡單地描述了到現在為止數據演變的三個階段，當然在“商性研究院”對數據的研究里，還有一個即將來臨的階段應該叫做：超動態數據。
超動態數據
這個階段的數據到了生物層面，隨著智能設備和人類在物質極大豐富后對健康的重視，可能植入設備不會到來，但是能夠通過各種光線探測人類生物數據的智能設備會快速發展并成為日常使用的工具，例如通過增加光線檢測的空調能夠直接測試人的體溫和環境溫度的數據，這些數據再和其它設備產生的熱量關聯，智能調節溫度；戴的手表金屬接觸皮膚后檢測細胞狀態獲得數據；紅外攝影頭感應熱度數據等等很快會成為可能，這時候生物數據的快速變化（人的體溫變化估計要用毫秒來進行）就使得數據進入到“超動態數據”階段了。
“那么，大數據金礦應以什么姿勢挖掘？”
第一階段的靜態數據結合得讓人惱火，簡單說大家會有感性認識，你每天收到的垃圾短信、詐騙電話、推銷電話等行為都是這些靜態數據被簡單粗暴“出賣”的數據金礦挖掘姿勢，別說個人非常不爽，其實像電信三巨頭和金融業、房地產、4S店、零售企業等這些擁有在數據第一階段擁有算是海量的個人和商家靜態數據的公司這種金礦挖掘姿勢也顯得有些無奈，明知大家都不爽，為什么都做？這個話題聊下去估計要上升到哲學高度，就多扯了，總之金礦挖得很苦，個人罵平臺，平臺假裝沒聽見或者裝無辜……
這個階段很快被第二階段的數據挖掘姿勢取代，雖然有少量行為，但變得少很多，阿里和京東并不需要將相對動態數據以這種方式變現，而是開始建立數據分析模型和產品，以產品化、工具化和平臺化三種方式更有效率且更高收益地挖掘數據金礦。
簡單地說：通過相對動態數據就可以知道什么商品更好賣，這個指導著京東這種采銷體系的平臺進行采購和營銷，就比蘇寧和國美效率高且數據產生的收益大，再進一步推動的金融創新：京東白條、京東金融讓數據收益開始更高效率更低成本地從零售業跨界到金融業。
阿里做得更加極致，除了比京東更早的金融創新之外，還有開發了數據魔方這樣數據產品，商家可以通過付年費方式獲取更多數據指導自己的商業行為；還有服務平臺的建立，也使得數據進一步在產品和工具開發上獲得發展，從而獲取收益。這些方面是開放平臺的思路，商家通過平臺的個人數據和工具提升效率提高銷售降低成本，愿意為數據付費；個人通過數據服務平臺了解自己的消費情況，更理性地消費和引導到理財平臺，為后面的動態數據階段打下了堅實的金礦挖掘基礎。
這個時候的銀行業、金融業、汽車業、房地產業、零售業面對著自己的數據金礦開始顯現出無奈和無力的一面，只好開始向互聯網平臺學習，積極尋求兩個方面的數據演變：一是數據轉化，讓靜態數據不斷轉化成相對動態數據；二是通過產品和工具為商家和個人提供服務，從而愿意為數據付費。但似乎又不愿意放棄之前的數據金礦挖掘方式（有很多企業實際上從來沒有挖掘過數據金礦），所以演變得很慢，開始出現暴力開采導致的帶大量金子的沙子流失，這就是“數據遷移”現象。
這個現象很可怕，商家的人力、資金開始不斷像線上的平臺傾斜，線下的媒體首先受影響，然后是實體店的銷售受影響。不過由于在相對動態數據的第二階段，由于線下數據和線上數據的分離，影響并不那么深遠！
第三階段的動態數據是在硬件技術引發量變的基礎上發展起來的，原來PC時代挖掘金礦能力相對較弱的騰訊借助移動技術優勢反而變成最強的一家，一個小小的紅包產品在TO C（個人端）引發的數據挖掘方式至今無人可以抗衡，而且已經持續了兩年多，每月紅包未提現金額的資金沉淀非常驚人；并且在春節的聯合商家的紅包營銷讓我們看到形成了上百年的廣告投放和盈利模式被顛覆，廣告費直接以紅包形式到了個人用戶，然后再和商家的公眾號進行聯接，構建商家和用戶關系持續免費營銷！
同時借助幾乎屬于永不退出的微信賬號產生的朋友圈位置和動態數據、聊天數據、附近的人調動的位置數據、第三方應用產生的數據等等開始深度和線下商業結合，一個朋友圈的推廣廣告產品不僅沒有讓人反感，反而引發：為什么我沒有收到寶馬廣告這樣的二次營銷擴散，每次收到朋友圈推廣的人們各種開心各種歡樂評論；商家通過這些數據獲得品牌推廣和銷售增長的機會，平臺獲得巨額的廣告收益。
金融創新的數據挖掘方式在這樣的動態數據階段得到新的爆發，可以說如果不是對傳統金融業的有限保護，毫不夸張地說，余額寶這樣通過大數據挖掘演變出來的產品會像剛才提到的商家紅包一樣顛覆金融業在個人領域的盈利模式！
還有一個我所知道的大數據金礦挖掘姿勢來自亞馬遜的大數據系統給沃爾瑪美國和中國的部署基本實現了全面的智能采購，簡單點說就是將全球沃爾瑪線下實體店的商家和個人消費數據輸入這樣的系統，通過算法可以實現不需要人工再分析的采購訂單，然后直接發給供應商訂單，然后再配送到店！這方面在努力的公司還有谷歌、百度、FACEBOOK、特斯拉、阿里、華為等等。
如果再深入研究和學習下去，我們就可以發現第三階段動態數據進化來的大數據金礦能夠用很多種商家和個人都很爽的姿勢挖出來，收益是前兩個階段的總和還要高幾個幾何級。這個部分歡迎大家加我個人微信公眾號：izhuangshuai持續關注和交流，想更深度一起研究，歡迎支付底部的年費后加入“商性研究院”。
這樣的大數據金礦挖掘姿勢顯然比第一階段和第二階段都要爽很多、高效很多，收益曾幾何級增長并且幫助到更多商家更有效率更自動化地實現銷售增長和利潤增長，如果進入到第四個階段：超動態數據！所有零售系統、生產系統、物流系統和金融系統和人們的幾乎所有數據關聯，生產和銷售就會變得無須人力，真正進入到“物質極大豐富”的時代，這個時代70后在有生之年應該可以見證了……
這樣的發展也再次印證了我的第一本新書《商性》的中心思想：商業越發達越能激發人的真誠和善良！在物質極大豐富之后的人們，在所有隱私數據（包括生物數據）都被獲取、存儲和關聯到人、物的階段時，我們確實沒有理由不變得真誠和善良了！
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