文/ 劉國華
內容簡介：本書從創新與創業、用戶、品牌、傳播、互聯網與網紅經濟、數據商業與人工智能、新零售與實體融合、管理企業的要義以及投資思維等各個角度，用“短段落”的形式，全面闡述了當今極具價值的諸多新商業思維，以最省時間的方式帶領讀者看清商業的現在與未來。
馬雲說數據是這個時代的核心資源，他也把阿里巴巴定義為一家數據公司。細數阿里巴巴的商業帝國構成，其實本質上都是在收集、分析和利用數據。沒有數據，人工智能也無法實現所謂智能，人工智能就像一隻以數據為食物的怪物。
未來的商業由於技術的推動，可以實現各個要素之間的快速連接，而連接的基礎就是數據。不懂數據的意義，的確很難看清未來的商業。
互聯網能輕鬆收集到大量信息與數據，對這些信息和數據進行碰撞、提煉，總結出一些前所未有的商業機會與規則。
比如最經典的案例，超市裡紙尿褲竟然和啤酒銷量驚人一致，是因為孩子父親買了紙尿褲都會再買瓶啤酒這種預料之外而又情理之中的關聯規則。企業將數據進行分析整理，可以從大量的、模糊的數據中，提取隱含其中的有用信息，不斷被應用到商業行為中來。
1.從數據中得到的生意
Master Card Advisors部門收集和分析了來自210個國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，然後把這些分析結果賣給其他公司。他們發現，如果一個人在下午四點左右給汽車加油，他很可能在接下來的一個小時內要去購物或者去餐館吃飯，而這一個小時的消費額在35～50美元之間。商家如果有這樣的信息，他們就能在這個時間段的加油小票背面，附上加油站附近商店的優惠券。
★我們可以想象，未來的信用卡公司不會再對交易收取佣金，而是免費提供支付服務。作為回報，他們會獲得更多的數據，而對這些數據進行復雜的分析之後，可以賣掉分析結果獲得利潤。
2.天氣數據與銷售業績
芝加哥大學商學院教授研究了4000萬次的汽車交易記錄，分析了每一次汽車交易的時間、地點與區域氣候條件的關係，發現那些在銷售曲線圖上超過或者低於平均值的特殊日子，正是天氣比平常更暖和或者更寒冷的日子。
這個研究對於公司而言的意思是，好天氣更容易獲得好業績。人們總是把片刻的感受當作永久，心理學稱之為預測偏差，即不能正確預期未來的損失強度。所以天氣好的時候，理性的人們最好不要頭腦發熱，冷靜下來想一想再做決定。
3.斯德哥爾摩的交通治理經驗
瑞典首都斯德哥爾摩為了治理交通擁堵，請IBM的工程師蒐集了全市的數據，然後通過分析建立了一個系統模型。最後IBM的工程師找到了解決方法，就是在高峰擁堵的時候收堵車費。斯德哥爾摩把這個方案進行了試用推廣，市裡的交通擁堵指數下降了將近四分之一，減少了數十萬的出行車輛。
4.遊戲公司的數據後臺
很多遊戲公司，有些運營人員的工作其實是監控數據。他們從數據上檢測出一些付費玩家購買道具的習慣，然後在後臺操作一些機器人賬號去勾搭用戶，最終目的就是推動用戶多掏錢買道具。在這個推動過程中，購買遊戲道具就是運營人員希望用戶完成的動作。
5.汽車保險公司可能會消失
摩根士丹利和波士頓諮詢集團的數據顯示，汽車保險業的市場價值約2000億美元。但數據技術和智能技術會以多種方式對汽車保險市場造成威脅：
▼首先，共享汽車、無人駕駛汽車的出現，上路的汽車更少，汽車事故也會更少，自然對保險的需求就減少了。到2040年，汽車保險市場規模可能縮水超過80%。
▼其次，所需要的保險將會由汽車製造商等企業購買，而不是由消費者購買。隨著汽車製造商和科技企業改進數據的收集和應用。在銷售保險上，他們可能處於比保險行業本身更有利的地位。
6.三種汽車生態數據
英特爾CEO布萊恩·科茲安尼克（Brian Krzanich）在洛杉磯車展上說：“數據就是新的石油。”
他把汽車生態系統需要的數據分成三種：
▼第一是技術數據，來自汽車自身的傳感器，誰擁有這些數據，誰就能開發出最好的人工智能工具，包括機器學習、深度算法和數據分析。
▼第二是社交數據，來自周圍的交通狀況和路線規劃，誰擁有最多這樣的數據，誰就能開發出最佳（駕駛）應用。
▼第三是個人數據，來自乘客和司機的個人喜好，誰擁有最多數據，誰就能開發並交付最好的用戶體驗。
另外科茲安尼克認為，未來汽車生態系統需要解決數據方面的三大挑戰：數據集的規模、數據處理能力和安全性。
7.利用數據的精準營銷
萬達院線某年選擇上映一部投資規模不大的影片，上映後第一週票房差強人意。面對這樣的情況，發行投資機構傳統做法有兩種：
▼一種是製作方願意加大宣傳投入，進行第二輪廣告轟炸，院線將會配合製作方。
▼另一種是放棄原來的場次計劃，以減少院線的損失，同時增加熱賣大片的場次以平衡成本。
但萬達卻採取了精準營銷的方式：找出一年前內容題材相近的影片，對當時曾看過這些影片的所有消費者進行精準推廣，結果在第二週該電影的銷售業績高達5萬張票。
如果100位消費者中有20位看文藝片，20位看科幻片，20位看3D片，那麼在沒有精準營銷的情況下，每場電影營銷成本都是針對100人，實際的營銷回報率最高只有20%。但精準營銷，可以讓其成本降低很多。
8.精準營銷還做不到精準
儘管現在很多數據公司、營銷公司都在強調精準營銷，但是目前以協同過濾為算法的精準營銷，實際上還無法匹配到真實的個體，而是一些以ID為中心的統計學平均值。
所謂的廣告投放，還談不上“精準投放”，甚至會轉而變成用戶避之不及的垃圾信息。還需要一些時間完善技術。
9.寶潔的精準營銷出了什麼問題？
曾經一度推崇精準營銷的寶潔公司，在2016年8月宣佈在Facebook的營銷效果不大，並由此宣佈開始迴歸傳統的媒體。Facebook的股票受此影響，應聲大跌。
其實寶潔的這個結論值得商討，問題大部分可能還是出在寶潔策略上。寶潔的用戶大多數為家庭婦女，本身就不是精準的對象。
10.支付寶的社交意圖
社交一直是阿里巴巴的痛點，熟人社交被微信佔領了，陌生人社交被陌陌搶佔了，阿里巴巴能做的可能只有半熟人群的社交。支付寶更新的版本中最重要的變化是朋友圈放到了首頁，並且推送了“可能認識的人”（即二度人脈）。
社交功能為支付寶帶來的好處有：更高的使用頻率、用戶的社交關係鏈、用戶的社交賬號和數據。更高的使用頻率可以衍生出更多的線下支付場景；用戶的社交關係鏈帶來社交關係下的支付場景，如轉賬、借條等功能；以社交賬號“替換”支付賬號，可以減少用戶在轉賬、付款等環節的操作步驟，提高轉賬等流程的用戶體驗；社交數據對阿里巴巴的芝麻信用等應用來說，是不可多得的數據寶庫。
如果今後支付寶以行業、興趣為切入點，把動漫、讀書、金融、母嬰、理財、健身、硬件、寵物、電競、育兒的陌生人打造成陌生人社交圈，依託支付寶本身擁有用戶的身份、位置、財務、消費習慣等數據，形成各種社交消費場景，就完全有機會實現利益鏈與關係鏈的銜接融合，達到更高效的社交變現。
阿里巴巴如果一直沒有社交場景，馬雲的心裡就一直不會安心，所以他們還會不斷去嘗試。
11.肥胖也可以傳染
2016年10月在香港舉辦的一個關於大數據的學術會議中，有一個研究是通過大數據發現了這樣一個有趣的現象：就肥胖症而言，如果某人的一度朋友中有人是肥胖症患者，那麼他得肥胖症的概率為43%，而如果二度朋友中有人是肥胖的話，則此人得肥胖症的概率為25%，在三度這個概率則降為10%。
簡言之，某人朋友的朋友的朋友是否肥胖影響著他長胖的概率。類似在社交網絡中有傳染力的社會行為還有抽菸、酗酒，心理情緒如快樂、孤獨等也遵循一樣的原則。
12.智慧物流市場巨大
IBM曾對全球500多位經濟學家進行的調查顯示，全球每年因傳統供應鏈的低效而損失近15萬億美元，相當於全球GDP的28%。其中許多浪費來自庫存積壓、失敗的產品發佈、浪費的材料和低效的營銷活動。可見智慧物流、供應鏈在未來仍然是一件多麼大的生意。
13.社會化物流的未來
數字化物流會讓物流資源在全社會重新配置，不管是快遞人員、快遞工具、快遞設施，還是商品，都要進行重新組合，任何一個社會資源都可能成為物流的一個環節。
所以未來智慧物流一定是一個自由、開放、分享、透明、有信用的一套新的物流體系，社會化物流會成為全社會經濟的重要組成部分。
14.為何有的公司數據多卻無用？
很多公司累計了大量的數據，然而並沒有什麼用。其原因在於：
▼一是沒有及時更新的接口，數據時效性差。
▼二是沒有與消費者互動連接，客戶感受不到。
▼三是沒有任何“即刻”行動的措施。
尤其是最後一點其實很關鍵，就像微信朋友圈的廣告，儘管曝光量很大，但是在“即刻行動”方面做得很差。
15.僅憑數據不能得到偉大的思想
數據本身是一種過濾工具，而不是構思工具。數字給我們提供了一定程度上的準確性，有了精準的數字，我們就能做出判斷，分辨輸入和輸出。
僅靠數字提供的度量是不夠的，而且一切定量分析都不可能催生出偉大的商業思想。數據確實會隨著一個企業的發展變得越來越重要，但仍然只能作為評估企業的一個要素。
我們能測量大象的高度，它的象牙長度，它的重量，它跑起來的速度，甚至是它的基因組排序。但就像盲人摸象的故事那樣，任何人都無法從數據的角度，去完整地描述大象。
16.奧運會與技術
奧運會上越來越多的國家團隊把實時數據分析作為提升運動員成績的一種手段。數據採集和分析幾乎對每一項運動都產生影響，這也意味著奧運會紀錄對人的挑戰變為“人+科技”的挑戰。
但是體育競技建立的本意是在一個公平的競爭環境的基礎上，不同的人可以競爭，衝擊人類的極限。如果通過高價購買高級技術，那麼運動就失去意義了。因此體育主管部門需要決定，到底使用多少高科技才算過量使用。
17.關於區塊鏈
區塊鏈可謂價值傳遞的產物，2016年的區塊鏈世界和1995年的互聯網是同一番景象。作為比特幣的底層技術，區塊鏈具有去中心化、不可撤銷、可溯源的特徵，是未來價值互聯網的開端，區塊鏈可以大大改善金融系統的效率。
在這個分佈式共享賬本上，有多個節點，由去中心化的多方共同維護，有一個“統一共識”機制保障。互相不瞭解的任何人之間，可以藉助這個公開透明的數據庫背書的信任關係，完成端到端的記賬、數據傳輸、認證，以及合同執行。
劉國華，復旦大學管理學院博士，紐約大學Stern商學院訪問學者，上海外國語大學國際工商管理學院副教授，研究生導師，中國新聞史學會公共關係分會（PRSC）理事等。擅長商業戰略、品牌和企業形象管理、企業家思想與企業史、互聯網與數字營銷、傳統企業互聯網轉型等，常年為各類企業提供諮詢服務。
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