
三、大數據用于決策
在大數據時代,企業面對眾多新的數據源和海量數據,能否基于對這些數據的洞察,進行決策,進而將其變成一項企業競爭優勢的來源?同大數據營銷和大數據內部運營相比,運用大數據決策難度最高,因為它需要一種依賴數據的思維習慣。
已有少數企業開始嘗試。比如國內一些金融機構在推出一個金融產品時,會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等,然后決定是否推出某個金融產品。
但是,中國企業家研究院在調研中發現,目前中國企業當中,大數據決策的應用非常之少,許多企業領導者進行決策時,仍習慣于憑借歷史經驗和直覺。
大數據產品——企業利潤滋長的新源泉
大數據除了用于運營外,還能夠與企業產品結合,成為企業產品背后競爭力的核心支持或者直接成為產品。提供大數據產品的企業分為兩類,直接提供大數據產品的企業,以及將大數據作為產品和服務核心支撐的企業。前者主要為大數據產業鏈中提供數據服務的參與者,包括數據擁有者、存儲企業,挖掘企業、分析企業等,后者則主要是那些以大數據為產品核心支撐的企業,它們大多是互聯網企業,其產品和服務先天就有大數據基因,這些企業包括搜索引擎、在線殺毒、互聯網廣告交易平臺以及眾多植根于移動互聯網之上,為用戶提供生活和資訊服務的APP等。
一、大數據作為產品核心支持
它們主要在以下幾方面使用大數據:
1、提供信息服務。很多互聯網企業通過對海量互聯網信息和線下信息的整合和分析,為個人和企業提供信息服務,典型的如百度、去哪兒、一淘、高德地圖、春雨醫生等等。在美國,一些互聯網企業甚至根據大數據提供更深度的預測信息服務,美國科技創新公司farecast,通過分析特定航線機票的價格,幫助消費者預測機票價格走勢。
2、分析用戶的個性化需求,借此提供個性化產品和服務,或者實現更精準的廣告。典型的有移動社交工具陌陌、百度、騰訊、廣告交易平臺品友互動以及一些互聯網游戲商。這種應用往往先是收集海量用戶的互聯網行為數據,將用戶分類,根據不同類型的用戶,提供個性化的產品,或者提供個性化的促銷信息。比如網易等門戶網站推出了訂閱模式,讓使用者按照個人喜好方便地定制和整合不同來源的信息。
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