一、T風暴來襲，O路難通，用戶當道，數據為王
當下，技術變革無時無刻不在我們身邊發生，伴隨著技術變革的，必然是無限商機，但是面對眾多的機遇，很多企業，特別是傳統企業，卻顯得無所適從，要如何抓住機遇呢，一言以蓋之——就是用戶當道，數據為王。
1、T風暴來臨
在進行商業分析的時候，經常用到的一個分析模型是PEST模型，進行PEST分析時，我們可以看到這樣一個趨勢，從上世紀70年代到2000年初，企業受政策的影響很大，而從2000年，尤其是從2010年起，技術對于企業的影響越來越大。
而今天我想談的這個T不僅僅是大數據，而是互聯網、大數據和云計算（互大云），也就是說大數據一定是要和互聯網、云技術聯系在一起的，不能獨立出來。這一股技術風暴已經對我們的生活產生了極大的沖擊，顛覆了所有人的思維。在當代，人與人、人與物、物與物的溝通互聯越來越緊密，互大云技術已經影響了商業文明的方方面面。
2、O路難通
另外一個常用的模型是SWOT分析，現在這個時代，最難把握的就是機遇。
我們走訪了很多企業，發現他們的問題不是沒有商機，而是怎么去抓住這個商機，他們的商機無限，但是在商機無限面前，他們顯得不知所措。這些人中有些是受過訓練的，知道以顧客為中心，使用大數據這把利刃，但是并不清楚怎么去落地。
3、用戶當道，數據為王
在當前這個背景下，T風暴來臨，O路難通，應該說是一個用戶當道的時代，這個時代的顯著特點是重視個體的人，而不僅僅是將他們看作消費者，與此相對應的，我們就需要格外重視評價數據與征信數據的價值，并且把這些數據應用的全價值鏈上。
我們要把用戶當作個體的人而不僅僅是消費者，原因在于現在占據主導的不是企業，而是用戶，用戶驅動產品的更新，產品更新進而驅動企業的變革，所以用戶在我們這個時代將會發揮非常大的作用，以下圖為例，這是一個通過大量測試做出來的結果，從圖中我們可以看到，以用戶為中心的企業，它的變化49%都是在往新的方向去轉，這一數字遠遠高于其他因素帶來的影響。
另外，人與人的高度互動的時代，消費者的選擇成本越來越低，口碑的評價數據將發揮更大的價值，好事傳千里，壞事同樣傳千里。這就是為什么大眾點評、餓了嗎、百度糯米中的評價數據成為認為消費的依據。凱文凱利曾說：注意力在哪兒，錢就在哪兒。更進一步，我們要將注意力放在數據上，特別是全量數據，這意味傳統的一切玩法都失靈了。
以教育產業為例：有人曾經跟俞敏洪說，教育產業未來無限，但是新東方是沒機會了。因為我們看到這十幾年來，新東方財報上，外語培訓帶來的利潤都占據了很大的比例。但是新東方沒有能夠打造“東方社區”，當年那么多出國的人士，這些人都是受過高等教育的，現在回國都成為各個行業的精英，如果新東方能夠建立這樣的社區，勢必會是一筆很大的財富，但可惜的是新東方錯過了。
所以我們要強調的是我們要重視的是人，一個個體的人，而不僅僅是一個消費者。任何的數據，只要跟人相關，就是最好的，其中最有價值的就是征信數據。
目前在中國流行的都是消費大數據，在我看來，消費大數據中最有價值的是差評數據，它對于企業做戰略決策、商業模式決策具有很高價值。但是可惜的是現在眾多企業都把數據用在營銷上，而沒有把它用于全價值鏈上。
二、大數據的幾個基本常識：
1、大數據揭示的是相關性
2、數據分為結構化數據（如企業ERP、財務系統數據）、半結構化數據（如郵件HTML、報表）、非結構化數據（如視頻、音頻、圖片），其中最有價值的是非結構化數據
3、大數據有四大特點：體量大、多樣化、數值、實時分析
4、大數據的計量單位至少是PB級的
5、大數據增長潛力無限
6、數據來源不斷增加
7、數據激增，大數據增加速度越來越快
8、大數據市場規模增長迅速
三、大數據的決策價值
1、營銷決策
利用大數據可以準確描繪出用戶畫像，從而進行精準推送，帶來年產值的巨大提升。根據準確數據，在京東和BAT四家中，有一家去年至少15%的年度收入是大數據精準推送帶來的。
再舉一個淘寶的案例：在燕格格燕窩剛上市的時候，當時猜測燕格格的最好的用戶是辣媽，但是后來通過精準營銷發現時孕婦，這一信息就會對之后的營銷行為產生巨大影響。
2、研發決策
大數據的應用可以使用戶參與到研發決策中，產品的開發流程也由傳統的漏斗式轉換為渦輪式。
在傳統的顧客參與開發中，主導方是工程師和研究者，而在大數據驅動的顧客參與開發中，主導方已經變成用戶群體本身，在這方面做的最好的是小米，使用用戶群本身作為參與者進行產品的設計。
3、戰略與商業模式轉型
通過有效提取用戶數據，能夠發現用戶群體的改變，從而在商業模式和戰略上做出適應性改變。
2008年，合生元財報顯示，78%的收入來自益生菌，而到了2013年，這個數字降為10%，嬰幼兒配方奶粉的收入占比已經達到了82%，未來的商業模式還有可能進入教育、醫療等。
合生元進行著一系列改變的原因就在于其對用戶數據的提取與分析。合生元建立了媽媽100，有自己的呼叫中心，有線下和線上的采集體系，所有這些采集的數據都會進入合生元的大數據分析中心進行分析，推動產品的定位轉變，進而推動研發、營銷的轉型。通過這一“會員營銷+大數據+電商平臺”的模式，合生元實現了5年內從0到30億的轉變。
4、全價值鏈的決策思維
現在大數據已經不僅僅是一個概念了，它可以在全價值鏈上提升企業價值。
用大數據中心挖掘出來的結果，可以指導企業進行戰略、組織的設計，可以指導研產供銷，甚至是人力資源的工作。在人力資源方面，以核心成員離職監控為例：我們監測他在網上搜尋的就業信息，及時發現其離職傾向，從而采取相關行動保留核心員工，當然這一書還可以用到人員招聘上。
四、傳統企業大數據轉型戰略
Zara平均每件服飾價格只有LV的四分之一，但是Zara稅前毛利率比LVMH集團還高，達到23.6%，我們可以從Zara對數據的搜集上找到這個問題的答案。
在線下實體店內，可以看到柜臺和店內各角落都裝有攝影機，店經理隨身帶著PDA。當客人向店員反映：“這個衣領圖案很漂亮”、“我不喜歡口袋的拉鏈”，這些細微末節的細項，店員向分店經理匯報，經理通過Zara內部全球資訊網絡，每天至少兩次傳遞資訊給總部設計人員，由總部做出決策后立刻傳送到生產線，改變產品樣式。
而Zara的線上商店除了交易行為，還會在網絡上舉辦消費者意見調查，再從網絡回饋中，擷取顧客意見，以此改善實際出貨的產品。
由此我們提出了一套體系：建立大數據中心，把線上數據和線下數據搜集起來，通過大數據中心進行挖掘分析，將結果作為給全價值鏈的決策依據。
總結一下，在應用大數據進行決策時，一定要認識到大數據其實不昂貴、不復雜、沒有那么神秘，關鍵是要想到用，還有就是如果你不會用，就要找到都懂得人幫你。
觀眾問答：
Q：一個出色的商務數據分析人員是如何煉成的？
劉俐伶：我想說的是大家商業敏感度都很好，我把數據分析人員分成這樣四個層次：
l 數據工兵，只知道干活，不知道干活是為了什么
l 數據工程師：有一點商業思維
l 數據科學家：有比較高的商業頭腦
l 數據戰略決策者：不是為數據而數據，而是為戰略而數據，數據本身沒有價值，只有在用的時候才有價值。
所以我們愿意將兩類人培養成商業數據分析師，一個是搞技術的，另外一個是商科畢業生，這里要注意一點，專業不太可能限制我們最后做什么事情。
另外，商業分析不是一定要會用各種各樣的數據挖掘工具，有的人只是徒有技能，所以我們更愿意把上邊這兩者結合起來培養。
Q：漏斗式與旋渦式的研發流程有什么區別？關鍵核心差異是什么？謝謝
劉俐伶：漏斗式的研發就是傳統的研發，渦輪式是循環式的研發，形成了研發的閉環，以用戶為主體進行研發。
Q：請問這個圖上的數據是多少家公司采集呢？什么類型公司呢？如何評估這個比例呢？都是國內公司嗎？
劉俐伶：這個圖的具體的出處應該是亞馬遜，建議大家重視結果，因為這個結果很精確，運營只能帶來18%的效果，而重視客戶能夠帶來49%的效果，所以一定要重視用戶管理。
