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擺地?cái)傎u水果 利用數(shù)據(jù)分析賣出4.7億 但這不是大數(shù)據(jù)

責(zé)任編輯:editor005 作者:天小妹 |來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2017-01-15 19:26:06 本文摘自:大數(shù)據(jù)

擺地?cái)傎u水果 利用數(shù)據(jù)分析賣出4.7億 但這不是大數(shù)據(jù)

  大數(shù)據(jù)是什么

多大的數(shù)據(jù)叫大數(shù)據(jù)?

很多沒有接觸過(guò)大數(shù)據(jù)的人,都很難清楚地知道,究竟多大的數(shù)據(jù)量才可以稱之為大數(shù)據(jù)。那么,根據(jù)數(shù)據(jù)收集的端口,企業(yè)端與個(gè)人端之間,大數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)別是不同的。

企業(yè)端(B端)數(shù)據(jù)近十萬(wàn)的級(jí)別,就可以稱為大數(shù)據(jù);個(gè)人端(C端)的大數(shù)據(jù)要達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別。收集渠道沒有特定要求,PC端、移動(dòng)端或傳統(tǒng)渠道都可以,重點(diǎn)要達(dá)到這樣數(shù)量級(jí)的有效數(shù)據(jù),形成數(shù)據(jù)服務(wù)即可。很有趣,大家可以看到2B和2C,兩類大數(shù)據(jù)差了兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

有些小公司,數(shù)據(jù)只有千到萬(wàn)級(jí)的規(guī)模,但經(jīng)過(guò)收集分析,也能從中有針對(duì)性的總結(jié)出這一群體的原則,同樣能指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行一定程度的用戶分析、獲取或者是服務(wù)工作,但這并不是大數(shù)據(jù),而是一般性的數(shù)據(jù)挖掘。

剛剛天小妹分享的那個(gè)案例,說(shuō)今年年初有個(gè)用50塊本金擺地?cái)傎u水果的中年人,他并不懂得大數(shù)據(jù),但是他對(duì)水果的收成了若指掌:他知道哪個(gè)地方下了多少雨,水果的甜度會(huì)到多少,哪些地方的消費(fèi)者會(huì)喜歡吃這個(gè)甜度的水果。賣到最后賣出了137家門店、4.7億的年銷售額。

這確實(shí)是一種小的數(shù)據(jù)挖掘,但并不是數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析雖然脫胎于此,但大數(shù)據(jù)面向的是更海量的一個(gè)數(shù)據(jù),借助了更廣義的知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的分析方法。大部分的數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)來(lái)源是海量的,它的收集和分析,并不是局限于個(gè)體,而是以一個(gè)非常非常廣泛的群體為對(duì)象展開的。

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)窃鯓拥?/strong>

我在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道采訪的時(shí)候,依照大數(shù)據(jù)公司在產(chǎn)業(yè)鏈的上下游關(guān)系,提出把它們分成三種不同類別:

1.大數(shù)據(jù)采集公司

所謂“找數(shù)據(jù)”,內(nèi)部可以再分兩種:

1).在自身正常運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中就能產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)源;

2).通過(guò)跟電信運(yùn)營(yíng)商、金融企業(yè)合作,獲取數(shù)據(jù)源。

2.大數(shù)據(jù)分析公司

這一類公司,基本上都有自己的套模型,但大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)模型源于相同的幾個(gè)機(jī)理,包括統(tǒng)計(jì)學(xué)模型、深度學(xué)習(xí)算法等等。也基于美國(guó)IBM、cloudera公司開發(fā)的應(yīng)用型分析模塊等等。

3.大數(shù)據(jù)銷售公司

雖然說(shuō)是賣數(shù)據(jù),但出售的并不是單一數(shù)據(jù),而是基于數(shù)據(jù)的全套解決方案,比如精準(zhǔn)營(yíng)銷等等。

這三類公司是如何協(xié)作,并把大數(shù)據(jù)作用于我們的生活呢?最容易理解的就是現(xiàn)在在微信朋友圈上投放的廣告。

騰訊在把廣告推廣給每個(gè)用戶的時(shí)候,都已經(jīng)對(duì)用戶做過(guò)精準(zhǔn)的分析。通過(guò)收集人們?cè)谖⑿派鲜褂昧?xí)慣,進(jìn)而分析用戶的消費(fèi)能力、消費(fèi)習(xí)慣,形成一套精準(zhǔn)營(yíng)銷方案后,給廣告商生成一些定向的廣告。

比如說(shuō),蘭蔻的廣告就從來(lái)不會(huì)推廣給男性用戶、豪車廣告也不會(huì)推給應(yīng)屆畢業(yè)生。整個(gè)的微信廣告體系都用到了大數(shù)據(jù)的分析模式,大家普遍反饋,在騰訊上投放的廣告比網(wǎng)易、新浪等平臺(tái)上投放的廣告轉(zhuǎn)化率高,正是得益于騰訊的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)公司的投資價(jià)值

如何理解大數(shù)據(jù)的投資價(jià)值?

大數(shù)據(jù)如今這么火,其商業(yè)價(jià)值顯而易見,但是能真正兌現(xiàn)的人并不多。

要兌現(xiàn)大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,第一個(gè)要求,就是達(dá)到大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量級(jí)。那么目前,在數(shù)據(jù)量上最有優(yōu)勢(shì)是BAT三家。在PC時(shí)代,百度在數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢(shì)非常強(qiáng),但到移動(dòng)時(shí)代,騰訊和阿里實(shí)現(xiàn)了反超。

騰訊有微信、QQ,拿到了移動(dòng)端數(shù)據(jù)生成量的九成;阿里利用它的消費(fèi)數(shù)據(jù)資源,更有垂直性。那么對(duì)于中小企業(yè)、創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言,兌現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的重點(diǎn)就變成了,如何在自身規(guī)模較小的時(shí)候,利用別人的大數(shù)據(jù)資源為自己的創(chuàng)業(yè)更好的服務(wù)。這是需要深層次判斷和挖掘的。

所以,對(duì)于數(shù)據(jù)相關(guān)的公司,在投資判斷的時(shí)候,不單是看現(xiàn)有業(yè)務(wù)的發(fā)展,更重要的是在他不斷的發(fā)展的過(guò)程中,能不能積累有效數(shù)據(jù)、積累高準(zhǔn)確性的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新性。這樣的企業(yè)才能夠更好地建立起競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

比如,在開發(fā)者服務(wù)領(lǐng)域,比如talkingdata極光等等,我們復(fù)星昆仲在看項(xiàng)目時(shí)非常看重的一點(diǎn),就是現(xiàn)在項(xiàng)目所經(jīng)營(yíng)的業(yè)務(wù)是單一為開發(fā)者提供服務(wù)?還是在服務(wù)之余,給自己的積累有效數(shù)據(jù),形成長(zhǎng)期壁壘?

2B是大數(shù)據(jù)行業(yè)的突破口

我之前有提到BAT對(duì)大數(shù)據(jù)收集是壟斷性的,創(chuàng)業(yè)企業(yè)想要在C端達(dá)到海量數(shù)據(jù)(千萬(wàn)級(jí)甚至上億的C端用戶)非常難。目前,國(guó)內(nèi)月活真正過(guò)億的app只有15個(gè),滲透率前10的app都是BAT所控制的,比如微信、QQ、淘寶、UC瀏覽器等。如果繞開BAT,能擁有C端海量數(shù)據(jù)的,就只有相對(duì)傳統(tǒng)的電信業(yè)、金融業(yè)等等。

可見,如果想投資大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的公司,從C端下手難度很高。所以,我覺得在如果想在大數(shù)據(jù)行業(yè)布局,2B領(lǐng)域才是關(guān)鍵:一方面2B發(fā)展較晚,BAT還沒有形成壟斷;第二,開發(fā)門檻相對(duì)較高的;第三,數(shù)據(jù)量需求量相對(duì)較少,達(dá)到十萬(wàn)級(jí)別就可以為大數(shù)據(jù)的分析服務(wù),所以如果想在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域進(jìn)行投資,要關(guān)注的主要領(lǐng)域是2B領(lǐng)域。

在2B領(lǐng)域,有三個(gè)不同的類別:

第一類,是現(xiàn)在很火的企業(yè)服務(wù),以SaaS為主;比如客戶管理的CRM、人力板塊的HRM等等。他們?cè)诘玫接脩粼S可并保證數(shù)據(jù)安全的前提下,通過(guò)服務(wù)大量的企業(yè)來(lái)積累企業(yè)用戶,和企業(yè)員工數(shù)據(jù)。比如理才網(wǎng)等等。第二類,是B2B交易平臺(tái);目前的趨勢(shì),基本上是行業(yè)垂直領(lǐng)域的電子商務(wù)交易平臺(tái),核心競(jìng)爭(zhēng)力就是打破買賣雙方的信息不對(duì)稱、不透明。所以這種領(lǐng)域公司的關(guān)鍵點(diǎn)并不是記錄交易量,而是每一個(gè)有效的數(shù)據(jù)信息。在這個(gè)領(lǐng)域,我們投資過(guò)惠民網(wǎng),主要服務(wù)于中小商超和其供貨商的交易平臺(tái),再比如各種“找”系列項(xiàng)目等等。第三類,是針對(duì)于開發(fā)者的服務(wù);云存儲(chǔ)、運(yùn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推送以及app內(nèi)的即時(shí)通信等。

復(fù)星昆仲主要是在這三類的2B項(xiàng)目當(dāng)中的進(jìn)行投資,因?yàn)檫@些項(xiàng)目的2B業(yè)務(wù)模式可以有效積累大數(shù)據(jù)。這就是為什么復(fù)星同時(shí)關(guān)注大數(shù)據(jù)和2B領(lǐng)域的企業(yè)服務(wù)——因?yàn)樵?B領(lǐng)域的企業(yè)服務(wù),能夠找到最好最有效的大數(shù)據(jù)。

2B行業(yè)的未來(lái)投資標(biāo)的

如果我們預(yù)測(cè)一下這個(gè)行業(yè)的未來(lái),我有以下幾個(gè)觀點(diǎn)。

1.擁有豐富大數(shù)據(jù)源的企業(yè),會(huì)成為整個(gè)行業(yè)內(nèi)最炙手可熱的投資標(biāo)的。

在大數(shù)據(jù)行業(yè)里,分析算法上的差別,造成的分析結(jié)果準(zhǔn)確性、實(shí)用性的差異是93分和95分的區(qū)別。而因數(shù)據(jù)源質(zhì)量造成的差別,是60分和90分的不同。特別是,一個(gè)不斷更新的大數(shù)據(jù),是能夠驗(yàn)證這個(gè)算法準(zhǔn)確性并不斷優(yōu)化大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效途徑。

2.先行綁定最急需數(shù)據(jù)的需求方的項(xiàng)目,將獲得勝利。

目前,在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最愿意買單的基本都是金融領(lǐng)域的客戶,銀行、保險(xiǎn)公司等等。他們要對(duì)用戶進(jìn)行多方位的分析和服務(wù),所以購(gòu)買意愿非常強(qiáng)。下一層,是新興的互聯(lián)網(wǎng)公司,為了更精準(zhǔn)的獲取用戶、提高轉(zhuǎn)化率,也比較愿意買單,比如說(shuō)像新美大等等。下一步,可能會(huì)過(guò)渡到消費(fèi)品行業(yè)當(dāng)中去。

基于大數(shù)據(jù)的那些商機(jī)

SaaS類項(xiàng)目憑什么火?

很多人其實(shí)不明白SaaS模式和傳統(tǒng)的軟件服務(wù)到底有什么區(qū)別,為什么說(shuō)它是一個(gè)基于大數(shù)據(jù)而興起的行業(yè)呢?

SaaS和傳統(tǒng)軟件服務(wù),中間有非常多的區(qū)別。最基礎(chǔ)的區(qū)別,就是他們整個(gè)架構(gòu)是不同的:SaaS是建立在公有云上的,標(biāo)準(zhǔn)化的模塊服務(wù),數(shù)據(jù)也儲(chǔ)存在SaaS的公有云平臺(tái)上。而傳統(tǒng)的軟件服務(wù)基本上是部署在局域網(wǎng)內(nèi)的。這種架構(gòu)上的區(qū)別決定所有的其他區(qū)別。

比如,因?yàn)镾aaS架構(gòu)在云端,而且秉承標(biāo)準(zhǔn)化、普適化原則,所以,實(shí)施過(guò)程非常快。至少,實(shí)施前的現(xiàn)場(chǎng)搭建工作要少很多,那么獲取用戶也相應(yīng)的加快。能傳統(tǒng)模式要很長(zhǎng)時(shí)間才能累計(jì)幾百個(gè)客戶,而SaaS模式可以在短時(shí)間內(nèi)累積上千、上萬(wàn)的客戶都不難。

再比如,付費(fèi)模式上的不同,傳統(tǒng)軟件有前期實(shí)施費(fèi)、每年更新的費(fèi)用、專門的定制服務(wù)費(fèi)用、故障解決費(fèi)用等等。整體來(lái)講,費(fèi)用高、繳費(fèi)繁復(fù),往往只有大企業(yè)才消費(fèi)的起。而SaaS一方面減少了初期部署成本、且系統(tǒng)和架構(gòu)可以服務(wù)于多個(gè)用戶。它的收費(fèi)模式基本上,是收月費(fèi)或者年費(fèi),一個(gè)月只有幾百塊,很多中小企業(yè),都可以享受到服務(wù)。

智能硬件和人工智能的收獲期還很漫長(zhǎng)

大數(shù)據(jù)和智能硬件相結(jié)合的模式,其實(shí)目前還很有挑戰(zhàn)性,最主要的原因還是出在大數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)上。目前智能硬件的出貨量遠(yuǎn)不能匹配大數(shù)據(jù)所需的數(shù)量級(jí)。目前,國(guó)內(nèi)出貨量最大的是小米手環(huán),第二是360兒童衛(wèi)士。剩下的智能硬件出貨量,往往在十幾萬(wàn)到幾十萬(wàn)就是比較好的量級(jí)。這跟C端大數(shù)據(jù)千萬(wàn)、億級(jí)的要求還相差百倍呢。

人工智能領(lǐng)域相對(duì)好一些,屬于如日方升的情況。在海外的谷歌、亞馬遜、軟銀,已經(jīng)在投資一些投資標(biāo)的,但是依然是一些概念領(lǐng)域的項(xiàng)目,不是立即可以商業(yè)化的服務(wù)。包括谷歌的無(wú)人車,就算已經(jīng)能夠積累了上百萬(wàn)英里的安全駕駛里程,但要應(yīng)用還是有一定過(guò)程。國(guó)內(nèi)也有少數(shù)的天使、早期機(jī)構(gòu),已經(jīng)看好這個(gè)領(lǐng)域開始投資,但它的開花結(jié)果期那可能還要至少再等五年。

所以,這個(gè)領(lǐng)域的投資要有一定耐心,目前比較有希望兌現(xiàn)的領(lǐng)域,包括語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別、AR/VR、無(wú)人機(jī)等。

關(guān)鍵字:谷歌精準(zhǔn)營(yíng)銷

本文摘自:大數(shù)據(jù)

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擺地?cái)傎u水果 利用數(shù)據(jù)分析賣出4.7億 但這不是大數(shù)據(jù)

責(zé)任編輯:editor005 作者:天小妹 |來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2017-01-15 19:26:06 本文摘自:大數(shù)據(jù)

擺地?cái)傎u水果 利用數(shù)據(jù)分析賣出4.7億 但這不是大數(shù)據(jù)

  大數(shù)據(jù)是什么

多大的數(shù)據(jù)叫大數(shù)據(jù)?

很多沒有接觸過(guò)大數(shù)據(jù)的人,都很難清楚地知道,究竟多大的數(shù)據(jù)量才可以稱之為大數(shù)據(jù)。那么,根據(jù)數(shù)據(jù)收集的端口,企業(yè)端與個(gè)人端之間,大數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)別是不同的。

企業(yè)端(B端)數(shù)據(jù)近十萬(wàn)的級(jí)別,就可以稱為大數(shù)據(jù);個(gè)人端(C端)的大數(shù)據(jù)要達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別。收集渠道沒有特定要求,PC端、移動(dòng)端或傳統(tǒng)渠道都可以,重點(diǎn)要達(dá)到這樣數(shù)量級(jí)的有效數(shù)據(jù),形成數(shù)據(jù)服務(wù)即可。很有趣,大家可以看到2B和2C,兩類大數(shù)據(jù)差了兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

有些小公司,數(shù)據(jù)只有千到萬(wàn)級(jí)的規(guī)模,但經(jīng)過(guò)收集分析,也能從中有針對(duì)性的總結(jié)出這一群體的原則,同樣能指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行一定程度的用戶分析、獲取或者是服務(wù)工作,但這并不是大數(shù)據(jù),而是一般性的數(shù)據(jù)挖掘。

剛剛天小妹分享的那個(gè)案例,說(shuō)今年年初有個(gè)用50塊本金擺地?cái)傎u水果的中年人,他并不懂得大數(shù)據(jù),但是他對(duì)水果的收成了若指掌:他知道哪個(gè)地方下了多少雨,水果的甜度會(huì)到多少,哪些地方的消費(fèi)者會(huì)喜歡吃這個(gè)甜度的水果。賣到最后賣出了137家門店、4.7億的年銷售額。

這確實(shí)是一種小的數(shù)據(jù)挖掘,但并不是數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析雖然脫胎于此,但大數(shù)據(jù)面向的是更海量的一個(gè)數(shù)據(jù),借助了更廣義的知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的分析方法。大部分的數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)來(lái)源是海量的,它的收集和分析,并不是局限于個(gè)體,而是以一個(gè)非常非常廣泛的群體為對(duì)象展開的。

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)窃鯓拥?/strong>

我在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道采訪的時(shí)候,依照大數(shù)據(jù)公司在產(chǎn)業(yè)鏈的上下游關(guān)系,提出把它們分成三種不同類別:

1.大數(shù)據(jù)采集公司

所謂“找數(shù)據(jù)”,內(nèi)部可以再分兩種:

1).在自身正常運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中就能產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)源;

2).通過(guò)跟電信運(yùn)營(yíng)商、金融企業(yè)合作,獲取數(shù)據(jù)源。

2.大數(shù)據(jù)分析公司

這一類公司,基本上都有自己的套模型,但大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)模型源于相同的幾個(gè)機(jī)理,包括統(tǒng)計(jì)學(xué)模型、深度學(xué)習(xí)算法等等。也基于美國(guó)IBM、cloudera公司開發(fā)的應(yīng)用型分析模塊等等。

3.大數(shù)據(jù)銷售公司

雖然說(shuō)是賣數(shù)據(jù),但出售的并不是單一數(shù)據(jù),而是基于數(shù)據(jù)的全套解決方案,比如精準(zhǔn)營(yíng)銷等等。

這三類公司是如何協(xié)作,并把大數(shù)據(jù)作用于我們的生活呢?最容易理解的就是現(xiàn)在在微信朋友圈上投放的廣告。

騰訊在把廣告推廣給每個(gè)用戶的時(shí)候,都已經(jīng)對(duì)用戶做過(guò)精準(zhǔn)的分析。通過(guò)收集人們?cè)谖⑿派鲜褂昧?xí)慣,進(jìn)而分析用戶的消費(fèi)能力、消費(fèi)習(xí)慣,形成一套精準(zhǔn)營(yíng)銷方案后,給廣告商生成一些定向的廣告。

比如說(shuō),蘭蔻的廣告就從來(lái)不會(huì)推廣給男性用戶、豪車廣告也不會(huì)推給應(yīng)屆畢業(yè)生。整個(gè)的微信廣告體系都用到了大數(shù)據(jù)的分析模式,大家普遍反饋,在騰訊上投放的廣告比網(wǎng)易、新浪等平臺(tái)上投放的廣告轉(zhuǎn)化率高,正是得益于騰訊的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)公司的投資價(jià)值

如何理解大數(shù)據(jù)的投資價(jià)值?

大數(shù)據(jù)如今這么火,其商業(yè)價(jià)值顯而易見,但是能真正兌現(xiàn)的人并不多。

要兌現(xiàn)大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,第一個(gè)要求,就是達(dá)到大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量級(jí)。那么目前,在數(shù)據(jù)量上最有優(yōu)勢(shì)是BAT三家。在PC時(shí)代,百度在數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢(shì)非常強(qiáng),但到移動(dòng)時(shí)代,騰訊和阿里實(shí)現(xiàn)了反超。

騰訊有微信、QQ,拿到了移動(dòng)端數(shù)據(jù)生成量的九成;阿里利用它的消費(fèi)數(shù)據(jù)資源,更有垂直性。那么對(duì)于中小企業(yè)、創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言,兌現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的重點(diǎn)就變成了,如何在自身規(guī)模較小的時(shí)候,利用別人的大數(shù)據(jù)資源為自己的創(chuàng)業(yè)更好的服務(wù)。這是需要深層次判斷和挖掘的。

所以,對(duì)于數(shù)據(jù)相關(guān)的公司,在投資判斷的時(shí)候,不單是看現(xiàn)有業(yè)務(wù)的發(fā)展,更重要的是在他不斷的發(fā)展的過(guò)程中,能不能積累有效數(shù)據(jù)、積累高準(zhǔn)確性的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新性。這樣的企業(yè)才能夠更好地建立起競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

比如,在開發(fā)者服務(wù)領(lǐng)域,比如talkingdata極光等等,我們復(fù)星昆仲在看項(xiàng)目時(shí)非常看重的一點(diǎn),就是現(xiàn)在項(xiàng)目所經(jīng)營(yíng)的業(yè)務(wù)是單一為開發(fā)者提供服務(wù)?還是在服務(wù)之余,給自己的積累有效數(shù)據(jù),形成長(zhǎng)期壁壘?

2B是大數(shù)據(jù)行業(yè)的突破口

我之前有提到BAT對(duì)大數(shù)據(jù)收集是壟斷性的,創(chuàng)業(yè)企業(yè)想要在C端達(dá)到海量數(shù)據(jù)(千萬(wàn)級(jí)甚至上億的C端用戶)非常難。目前,國(guó)內(nèi)月活真正過(guò)億的app只有15個(gè),滲透率前10的app都是BAT所控制的,比如微信、QQ、淘寶、UC瀏覽器等。如果繞開BAT,能擁有C端海量數(shù)據(jù)的,就只有相對(duì)傳統(tǒng)的電信業(yè)、金融業(yè)等等。

可見,如果想投資大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的公司,從C端下手難度很高。所以,我覺得在如果想在大數(shù)據(jù)行業(yè)布局,2B領(lǐng)域才是關(guān)鍵:一方面2B發(fā)展較晚,BAT還沒有形成壟斷;第二,開發(fā)門檻相對(duì)較高的;第三,數(shù)據(jù)量需求量相對(duì)較少,達(dá)到十萬(wàn)級(jí)別就可以為大數(shù)據(jù)的分析服務(wù),所以如果想在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域進(jìn)行投資,要關(guān)注的主要領(lǐng)域是2B領(lǐng)域。

在2B領(lǐng)域,有三個(gè)不同的類別:

第一類,是現(xiàn)在很火的企業(yè)服務(wù),以SaaS為主;比如客戶管理的CRM、人力板塊的HRM等等。他們?cè)诘玫接脩粼S可并保證數(shù)據(jù)安全的前提下,通過(guò)服務(wù)大量的企業(yè)來(lái)積累企業(yè)用戶,和企業(yè)員工數(shù)據(jù)。比如理才網(wǎng)等等。第二類,是B2B交易平臺(tái);目前的趨勢(shì),基本上是行業(yè)垂直領(lǐng)域的電子商務(wù)交易平臺(tái),核心競(jìng)爭(zhēng)力就是打破買賣雙方的信息不對(duì)稱、不透明。所以這種領(lǐng)域公司的關(guān)鍵點(diǎn)并不是記錄交易量,而是每一個(gè)有效的數(shù)據(jù)信息。在這個(gè)領(lǐng)域,我們投資過(guò)惠民網(wǎng),主要服務(wù)于中小商超和其供貨商的交易平臺(tái),再比如各種“找”系列項(xiàng)目等等。第三類,是針對(duì)于開發(fā)者的服務(wù);云存儲(chǔ)、運(yùn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推送以及app內(nèi)的即時(shí)通信等。

復(fù)星昆仲主要是在這三類的2B項(xiàng)目當(dāng)中的進(jìn)行投資,因?yàn)檫@些項(xiàng)目的2B業(yè)務(wù)模式可以有效積累大數(shù)據(jù)。這就是為什么復(fù)星同時(shí)關(guān)注大數(shù)據(jù)和2B領(lǐng)域的企業(yè)服務(wù)——因?yàn)樵?B領(lǐng)域的企業(yè)服務(wù),能夠找到最好最有效的大數(shù)據(jù)。

2B行業(yè)的未來(lái)投資標(biāo)的

如果我們預(yù)測(cè)一下這個(gè)行業(yè)的未來(lái),我有以下幾個(gè)觀點(diǎn)。

1.擁有豐富大數(shù)據(jù)源的企業(yè),會(huì)成為整個(gè)行業(yè)內(nèi)最炙手可熱的投資標(biāo)的。

在大數(shù)據(jù)行業(yè)里,分析算法上的差別,造成的分析結(jié)果準(zhǔn)確性、實(shí)用性的差異是93分和95分的區(qū)別。而因數(shù)據(jù)源質(zhì)量造成的差別,是60分和90分的不同。特別是,一個(gè)不斷更新的大數(shù)據(jù),是能夠驗(yàn)證這個(gè)算法準(zhǔn)確性并不斷優(yōu)化大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效途徑。

2.先行綁定最急需數(shù)據(jù)的需求方的項(xiàng)目,將獲得勝利。

目前,在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最愿意買單的基本都是金融領(lǐng)域的客戶,銀行、保險(xiǎn)公司等等。他們要對(duì)用戶進(jìn)行多方位的分析和服務(wù),所以購(gòu)買意愿非常強(qiáng)。下一層,是新興的互聯(lián)網(wǎng)公司,為了更精準(zhǔn)的獲取用戶、提高轉(zhuǎn)化率,也比較愿意買單,比如說(shuō)像新美大等等。下一步,可能會(huì)過(guò)渡到消費(fèi)品行業(yè)當(dāng)中去。

基于大數(shù)據(jù)的那些商機(jī)

SaaS類項(xiàng)目憑什么火?

很多人其實(shí)不明白SaaS模式和傳統(tǒng)的軟件服務(wù)到底有什么區(qū)別,為什么說(shuō)它是一個(gè)基于大數(shù)據(jù)而興起的行業(yè)呢?

SaaS和傳統(tǒng)軟件服務(wù),中間有非常多的區(qū)別。最基礎(chǔ)的區(qū)別,就是他們整個(gè)架構(gòu)是不同的:SaaS是建立在公有云上的,標(biāo)準(zhǔn)化的模塊服務(wù),數(shù)據(jù)也儲(chǔ)存在SaaS的公有云平臺(tái)上。而傳統(tǒng)的軟件服務(wù)基本上是部署在局域網(wǎng)內(nèi)的。這種架構(gòu)上的區(qū)別決定所有的其他區(qū)別。

比如,因?yàn)镾aaS架構(gòu)在云端,而且秉承標(biāo)準(zhǔn)化、普適化原則,所以,實(shí)施過(guò)程非常快。至少,實(shí)施前的現(xiàn)場(chǎng)搭建工作要少很多,那么獲取用戶也相應(yīng)的加快。能傳統(tǒng)模式要很長(zhǎng)時(shí)間才能累計(jì)幾百個(gè)客戶,而SaaS模式可以在短時(shí)間內(nèi)累積上千、上萬(wàn)的客戶都不難。

再比如,付費(fèi)模式上的不同,傳統(tǒng)軟件有前期實(shí)施費(fèi)、每年更新的費(fèi)用、專門的定制服務(wù)費(fèi)用、故障解決費(fèi)用等等。整體來(lái)講,費(fèi)用高、繳費(fèi)繁復(fù),往往只有大企業(yè)才消費(fèi)的起。而SaaS一方面減少了初期部署成本、且系統(tǒng)和架構(gòu)可以服務(wù)于多個(gè)用戶。它的收費(fèi)模式基本上,是收月費(fèi)或者年費(fèi),一個(gè)月只有幾百塊,很多中小企業(yè),都可以享受到服務(wù)。

智能硬件和人工智能的收獲期還很漫長(zhǎng)

大數(shù)據(jù)和智能硬件相結(jié)合的模式,其實(shí)目前還很有挑戰(zhàn)性,最主要的原因還是出在大數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)上。目前智能硬件的出貨量遠(yuǎn)不能匹配大數(shù)據(jù)所需的數(shù)量級(jí)。目前,國(guó)內(nèi)出貨量最大的是小米手環(huán),第二是360兒童衛(wèi)士。剩下的智能硬件出貨量,往往在十幾萬(wàn)到幾十萬(wàn)就是比較好的量級(jí)。這跟C端大數(shù)據(jù)千萬(wàn)、億級(jí)的要求還相差百倍呢。

人工智能領(lǐng)域相對(duì)好一些,屬于如日方升的情況。在海外的谷歌、亞馬遜、軟銀,已經(jīng)在投資一些投資標(biāo)的,但是依然是一些概念領(lǐng)域的項(xiàng)目,不是立即可以商業(yè)化的服務(wù)。包括谷歌的無(wú)人車,就算已經(jīng)能夠積累了上百萬(wàn)英里的安全駕駛里程,但要應(yīng)用還是有一定過(guò)程。國(guó)內(nèi)也有少數(shù)的天使、早期機(jī)構(gòu),已經(jīng)看好這個(gè)領(lǐng)域開始投資,但它的開花結(jié)果期那可能還要至少再等五年。

所以,這個(gè)領(lǐng)域的投資要有一定耐心,目前比較有希望兌現(xiàn)的領(lǐng)域,包括語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別、AR/VR、無(wú)人機(jī)等。

關(guān)鍵字:谷歌精準(zhǔn)營(yíng)銷

本文摘自:大數(shù)據(jù)

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