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3.1.2 数据思维与商业价值创造在线视频

下一节:3.1.3 大数据时代的商业模式变革

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3.1.2 数据思维与商业价值创造课程教案、知识点、字幕

同学们好

我是商业数据思维与实战

主讲教师陈建斌

今天我和大家来共同分享一下

关于大数据时代的商业模式

商业模式这一块儿

我们总共分为五部分内容

今天和大家来讨论一下

关于数据思维与商业价值创造的问题

关于数据思维 它的价值创造

主要从两方面来和大家讨论

第一方面 就是关于它的直接效益

也就是说

数据思维怎么样直接创造效益

在这里主要分享三个案例

第二部分

是关于数据思维的间接效益

也就是说

数据思维和数据资源

所形成的一种模式而创造价值

这一块儿

我们主要通过共享经济和平台经济

这两个概念和大家来分享

第三块儿的话

要通过对于价值创造逻辑的梳理

来理解

在大数据时代

我们商业价值创造的一个基本规律

首先

我们看一下数据思维的直接效益

有三个案例

第一个

是出租司机给我上的MBA课

这个材料来源于2006年BBS上的

一篇材料

它来自于一名IT公司的高管

乘坐出租车的时候

与这个司机的一段对话实录

这里头有比较多的原文的引用

我们可以看一下

首先 这个出租车司机

他是一个什么样的人

他自己表述了

说在大众公司

他是在2万多个司机中

每个月有固定的八千以上收入的

那个人

这样的人只有两三个

他是其中之一

所以 很明显 在他的领域里头

取得了比较突出的成就

所以 我们就要探究一下

说这样的司机他是怎么做到的

在探究这个出租司机的成就之前

我们可以首先来思考一个问题

一般的出租司机在计算成本的时候

是怎么计算的

大家可能都知道

每个司机都可能这样来回答说

我每公里的成本是0.3元

另外 每天还要交给公司多少钱

这些都是成本

所以 很明显

一般的司机都是按照单位距离

需要耗费多少的资源

或者是多少的费用来进行成本计算

但是我们这个主角

他可能有不一样的数据科学

可以看一下

这个出租司机他说

做司机也要用科学的方法

什么是他的科学方法

他这样说 要懂得统计

我做过精确的计算

我每天开17个小时的车

每小时的成本34.5元

大家注意

这个时候 他的独特性就出来了

它的成本是按照时间进行计算的

而一般的司机是按照距离进行计算

好 怎么算出来的

也有比较明确的表述

每天要交多少钱 有多少的油费

运营多长时间 空驶多长时间

然后 这样计算出来说

每个小时就是34.5元的成本

很明显 我们的主角

他有自己独特的这样一个计算方法

但是

这样一个计算方法又有什么用

我们看一个具体的应用案例

这个司机就提到了

说有一次有人打车去火车站

怎么走 客户有自己的走法

司机有自己的判断

说 我们可以走一个比较距离长

但是时间比较短的一个路径

但是

你付出的费用

还可以走你原来的费用

所以 有这么一个建议

当然对于客户来说

也是可以同意的

所以 我们可以看到

最后的结果是什么

用比较短的25分钟的时间

用比较长的4公里的距离

然后 实现了双赢

结果 大家可以看到

是一个双赢的结局

什么是双赢

对于客户来说他只付了50元钱费用

但是可以用比较短的时间

到达目的地

而对于我们这个司机来说

他可能多付出了一元钱的油钱

但是他可以获得25分钟的

这样一个额外的一个时间的收益

而对于 实际来说

他每小时的成本是34.5元

节省25分钟

相当于就节省10多块钱呀

这是一个很典型的

就是从A到B来说

我们可以看到传统的司机可能说

或者说客户

我们都是喜欢一个捷径

但是这个路径

如果说他走的比较慢的话

从时间上来说不一定合算

按照我们的主角

他可能会选择一个曲线

但是可以节省时间

这样一个典型的案例

就反映了我们的主角

他独特的这样一个价值观

关于在距离和时间方面

是时间优先

通过节省时间来提高自己的

总体的收益

从而使得它总体上实际上

获得了很好的成绩

这是第一个案例

第二个案例是啤酒与尿布

这个案例的话

实际上 在我们业界流传了几十年

有比较广泛的知名度

大家很多人都听过这样一个故事

所以 我在这儿的话

不会展开更多的细节

我只是想来表述一下

我们都知道

在超市 在几千几万种商品之间

有些商品

它是存在着一定的这种关联关系的

比如说 我们特别熟悉的牙刷牙膏

床单被罩

但是如果我们没有数据技术的支持

没有做数据挖掘

是任谁也想不到啤酒与尿布

在所有的销售事物中

存在着不可忽视的一个出现的概率

为什么说不可忽视

说它不是偶然的这样一个数据结果

它代表了一类社会现象

而这一类社会现象

有可能是会产生商业价值的

所以 通过超市的这种数据分析

我们可以发现

说在某些情况下 啤酒与尿布

两件看上去毫无关系的商品

可能出现在同一个购物篮中

而这个背后

有可能是一些年轻的父亲

他在购买尿布的同时

为自己购买的啤酒

所以 对于超市来说

当然就可以利用这样一个关联关系

来做到进一步的促销

或者说产生更多的这种商业价值

第二个案例

也是大家比较熟悉的

关于《纸牌屋》影片的拍摄

大家都知道

美国视频网站Netflix

它从创立之初

就高度重视数据的价值

就高度重视对于网站用户

数据的收集

和他的行为的这样一个把握

网站用户每天会产生很多的行为

会产生很多的数据

这些行为数据

都被奈飞转化成为代码

用于精准的推荐

有了对于客户的精准行为描述以后

反过来

我们就可以说

用户喜欢什么样的电影

我们就可以拍摄什么样的电影

而不像以前

我们是先拍出来以后再看

用户喜欢不喜欢

所以 就导致了

我们现在看到的《纸牌屋》的产生

它是一种典型的C2B模式的诞生

这是关于数据思维的直接效益

从间接效益来说

我想主要和大家讨论两个概念

一个就是共享经济

一个是平台经济

共享经济

这几年实际上挺火

从2010年前后

随着在国外有Uber Airbnb

这样一些以实物共享平台的出现

所谓的共享

从原来纯粹的这种无偿的分享

信息的分享

然后 走向了

以获得一定报酬为目的

基于陌生人且存在物品使用权

暂时转移的这样一种共享经济

当然了 对于共享经济

现在现实生活中有多种的存在

也还有一些变异

所以我们前几年有比较多的讨论

类似于比如说

像共享单车

它是不是一种真正的共享经济

当然 我们可以看到

从共享经济本身的定义来说

它所强调的 比如说从私有

从这个闲余 从可持续

包括它要有资源过剩为基础

共享平台是介质 按需分配是手法

获得回报是结果

所以

共享经济可能有一些是符合我们的

这个定义的

有些可能会有一些变化

总之 随着信息技术的发展

随着互联网的平台提供

我们的共享经济

进入了一个比较快速的发展阶段

有了各种各样的共享企业的出现

从共享经济我们就可以

进一步可以看到平台经济

什么是平台经济

首先

我们可以看有一系列的平台企业

比如说阿里巴巴 像滴滴出行

像我们后面还要谈到的韩都衣舍

什么是平台性的企业

从学术上来说也有这么几种理解

首先 第一个 比如说

它是为双边或者多边市场

塑造公共交易界面

并提供嵌入与界面中的产品服务

或者技术的一个经济组织

公共技术架构或者模块系统的

开发者和运营者

协调不同利益群体构建发展平台

承担治理功能

并处于平台生态系统中心位置的

组织

这些都就是关于平台企业的

这样一种学术性定义

但是 通俗点说

实际上 平台企业不是现代特有的

现实生活中间

比如说我们有集市

就是一种平台

比如说有的大的一些像交易会

也是一种平台

所以 平台企业是自古就有

现在的话

有了互联网技术以后

是为平台企业的高效率的运营

提供了特别好的条件

所以现在我们对于平台企业来说

可以说是基于互联网平台的

这样一种典型的特征

互联网平台

连接人们的线上(线下)生活以后

从平台企业衍生出平台经济

所以 平台经济

我们可以总结它的四个特征

这四个特征

实际上内涵是特别丰富的

比如说用户的这种高度参与

刚才我们提到的像阿里巴巴也好

像滴滴出行

像这个很多的企业

现在我们叫平台化

所以 在这个过程中间

用户他是高度参与的

由于信息技术的这样一种存在

它的供需是能够实现精确匹配

也就是说

我们在信息搜寻方面

所花的成本是比较低的

第三个就是双边的这种网络外部性

第四个就是大规模的跨界

每一个特征都有比较丰富的内涵

我们在这儿就不再展开

同学们 如果对这些关键特征

有兴趣的话 可以再自主学习

平台经济也产生了两个颠覆

一个就是传统厂商的规模经济

被打破

另外一个

就是财富创造的密码被打破

也就是说传统的实体经济的流水线

我们变成算法了

这也是平台经济它的一个颠覆

关于数据思维的

直接效益和间接效益

进行了讨论以后

最后

我们再梳理一下价值创造的

逻辑的发展问题

从发展脉络来说

价值创造

它经历了三个主要的阶段

第一个叫商品主导的逻辑

第二个是服务主导逻辑

第三个叫顾客主导逻辑

这体现了从价值提供

到价值共同生产

然后到价值共同创造的

这么一个发展脉络

我们分别来看一下

在商品主导逻辑这个阶段

它是工业经济时代以产品生产为主

企业是价值的唯一创造者

交换价值是核心

也就是说 一个产品的交易

就把价值传递过去

这是商品主导

所以 这个时候我们可能说

商品ABC是不同的

所以它的价值是不一样的

第二个时代叫服务主导

就是进入服务经济时代以后

我们以知识和技能为主

服务成为一切经济的基础

供应商合作者和消费者

在价值生产过程中间

已经形成了一个协同关系

使得价值生产

成为一个大家共同参与的一个过程

因为服务

它就是一个服务

过程是在价值的生产和价值的使用

二合一的这样一个模式

使用价值是核心

第三个阶段

就是现在我们比较熟悉的

叫顾客主导

互联网和电子商务时代

企业和消费者

成为一种合作伙伴的关系

也就是说 我们对于顾客来说

它不仅仅是这个产品或者服务的

接受者

它要参与到产品和服务的

生产的过程中间

高度参与性

消费者的需求 消费者的偏好

是高度嵌入到了价值创造过程中间

从而成为一种主导者

这个阶段 体验价值是核心

当然了 这个顾客价值创造

我们还有一种稍微高级的形态

就是刚才我们提到的基于平台的

刚才我们看到有很多的平台性企业

在平台的这样一个模式下

我们可以提出

是一种平台价值共创的一种模式

在这块儿

就是在平台生态系统中

我们有比较多的参与主体

他们相互之间

有这种价值共创的互动的逻辑

我们这个表格给大家提供的

相互之间的这种价值共创

这样一个特征

回过头来

同学们可以比较详细的去研究学习

还有就是对于这种平台的话

我们可以划分为需求侧的主导

供给侧的主导

和供需匹配的这么三类平台

三类平台

这是这部分内容

就是关于

基于数据思维的这样一个

商业价值创造这部分内容

我们首先和大家分析了

关于数据思维的直接效益

和数据思维的间接效益

最后

梳理了商业价值创造的发展的脉络

归根到底

就是在平台经济这样一种模式下

以生态化的商业价值

这种创造的形式为体现的

数据思维的价值实现

我们基于这个内容

大家可以去进一步思考

比如说

对于出租司机的数据思维

他有什么样的创新性

可以做进一步的讨论

还有就是商业价值创造

进入平台生态阶段以后

与传统的顾客主导逻辑有什么不同

同时 我们还要注意

我们是提数据思维的价值创造

所以

也要在平台的这样一种模式下

数据在发挥什么样的作用

也是需要我们深度考虑的

好 这部分内容就是这么多

谢谢大家

商业数据思维与实战课程列表:

第一章 数字经济的基本概念

-1.1 数字和数字的产生

--1.1.1 什么是数字

--1.1.2 数字如何产生

--测验1

-1.2 信息、信息技术和信息经济

--1.2 信息、信息技术和信息经济

--测验2

-1.3 数字经济及其特征、发展趋势

--1.3 数字经济及其特征、发展趋势

--测验3

-1.4 数据伦理

--1.4.1 什么是数据伦理

--1.4.2 大数据技术带来的伦理问题及防范措施

--测验4

-数据如何产生价值?

-数据滥用现象应如何予以防范?

-单元测验

第二章 数据思维

-2.1 数据与数据思维

--2.1.1 什么是数据

--2.1.2 什么是数据思维

--2.1.3 大数据时代的数据思维

--2.1测验

-2.2 大数据时代的数据思维

--2.2.1 数据思维的具体方法

--2.2.2 数据思维的应用流程

--2.2.3 数据思维的应用示例

--相关思维在商业中的实际应用

--2.2测验

-数据的商业价值如何体现?

-单元测验

第三章 大数据时代的商业模式

-3.1 大数据时代的商业模式变革

--3.1.1 商业模式的概念与要素

--3.1.2 数据思维与商业价值创造

--3.1.3 大数据时代的商业模式变革

--3.1 测试

-3.2商业数据思维案例分析

--3.2.1 案例一:电商品牌——韩都衣舍案例分析

--3.2.2 案例二:网络文学——连尚文学案例分析

-如何理解平台经济中的双边网络外部性?

-单元测试

第四章 大数据时代的统计分析(上)

-4.1 大数据时代下的统计分析

--4.1 大数据时代下的统计分析

--4.1 测试

-4.2 数据分析基础

--4.2 数据分析基础

--4.2 对新产品销售进行分析,应如何实施数据分析?

-4.3 统计分析方法专题Ⅰ

--4.3.1 数据的图表展示

--4.3.2 数据的概况性度量

--4.3.3 商业数据描述分析应用案例

--4.3.4 假设检验

--4.3.5 卡方检验

--4.3.6 方差分析

--4.3 测试

-商业数据分析需要具备哪些能力?

-单元测试

第五章 大数据时代的统计分析(下)

-5.1 统计分析方法专题Ⅱ

--5.1.1 相关分析

--5.1.2 线性回归分析

--5.1.3 虚拟变量回归

--5.1.4 逻辑回归

--5.1.5 因子分析(选看)

--5.1 测试

--5.1.6 聚类分析(选看)

-5.2 文本分析

--5.2.1 文本分析过程

--5.2.2 文本分析工具

--5.2.3 文本分析实例

--评论语料

--5.2 测试

-结合从网络中已爬取的商业数据,讨论如何对其中的文本数据进行分析?

-单元测试

第六章 商业数据分析实战(上)

-6.1 商业选题

--6.1.1 商业选题思考路径

--6.1.2 明确商业问题

--6.1.3 撰写商业问题背景

--6.1 测试

-6.2 数据提取

--6.2.1 数据提取方法

--6.2.2 数据提取工具

--6.2.3 数据爬取过程

--6.2.4 数据爬取实例

--6.2 测试

-基于已明确的商业问题,讨论如何提取研究所需的数据?

-单元测试

第七章 商业数据分析实战(中)

-7.1 数据预处理

--7.1.1 数据预处理方法

--7.1.2 数据预处理工具

--7.1.3 数据预处理过程

--7.1.4 数据预处理实例

--7.1 测试

-7.2 数据分析与挖掘

--7.2.1 数据分析与挖掘方法

--7.2.2 贝叶斯网络分析与挖掘实例

--7.2.3 神经网络分析与挖掘实例

--数据分析与挖掘语料

--7.2 测试

-基于对研究数据的预处理结果,讨论如何对其进行进一步的分析与挖掘?

-单元测试

第八章 商业数据分析实战(下)

-8.1 数据可视化

--8.1.1 数据可视化方法

--8.1.2 数据可视化工具

--8.1.3 数据可视化实例

--8.1 测试

-8.2 报告撰写

--8.2.1 Word报告撰写

--8.2.2 PPT报告制作

--8.2.3 报告中代码规范化

--8.2 测试

-基于对数据不同阶段的处理结果,讨论如何对其进行可视化展示?

-单元测试

期末考试

-期末考试

3.1.2 数据思维与商业价值创造笔记与讨论

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