智能商业和传统商秒速牛牛业,本质区别是什么?(2)

2019-01-01 00:41栏目:商业

  传统企业只生产标准化产品,其固化的线性供应链,无法同一时间、大规模地满足每个人在不同场景的个性需求。而智能商业通过网络协作,在全网络调动所需资源,通过模块组合的方式,低成本地满足每个用户的实时需求。

 

  曾鸣在《智能商业》一书中提出,构建协同网络,首先要降低准入门槛,让原来被忽视的供给者进入网络,扩大网络生态的容量,改变原来由传统巨头垄断的商业格局。

 

  以淘宝为例。淘宝最早被称为是“边缘人卖边缘产品”的平台。早期商户是不被主流零售业重视的下岗工人和待业大学生,提供的商品和服务也是传统巨头不屑进入的廉价战场。但这些边缘商户的体量巨大,边缘商户的持续积累,淘宝的生态容量越来越大。随着买家与卖家互动的深入,淘宝生态也越来越复杂,先后诞生了模特服务、运营服务、支付服务等新物种。淘宝的商户主体也实现了逆向扩张,由边缘商户扩展到了传统主流品牌。

 

  淘宝的平台化历程,就是一个以协同为核心,不断扩张网络的过程。

 

  智能商业背后,是商业逻辑的根本改变

 

  准确,只能通过智能化来实现。

 

  依靠牛顿经典力学为代表的现代科学所发展起来的工业时代,是追求确定性的时代。然而最近50年,随着量子物理和计算机科学的发展,新时代最大的特点是开始接受不确定性。

 

  大数据和人工智能是数据智能的基础。新时代企业需要修炼一项内功——依靠智能技术,从一个粗糙的目标开始,通过迭代优化,在不确定性中无限逼近准确答案。

 

  谷歌翻译是修炼这项内功的高手,它的准确率最初只有40%,但短短几年就达到了较高翻译水平。谷歌翻译借助云计算能力,依靠智能算法和模型,将静态大数据变成了“活”数据。通过持续接收用户反馈,机器系统可以自动学习校正翻译方式,不断提升翻译准确性。

 

  曾鸣认为,能否比对手做到更准确,能否快人一步准确洞察用户潜在需求,是未来商业真正比拼能力的地方。想做到高效率地准确挖掘用户潜在需求,就需要发挥数据智能的威力——商家和用户持续互动,实时分析互动累积的数据。

 

  要实现这个目标,企业首先要建立一个连接商家和潜在客户的有效产品通道,再通过各种方法试探客户反馈,最终双方动态匹配,形成某个时间节点的最优服务。随着用户的需求不断演化,商家依靠机器决策,实时更新服务。

 

  记录所有数据,是实现数据智能的第一步。要记录数据,首先要把企业所有业务在线化和软件化。

 

  在业务在线化的基础上实现数据化并不容易。企业要找到适合自身业务的创造性方法,完成数据的初始化。用足够低的成本,在短时间内掌握大量数据,提升企业的胜出概率。互联网时代,只有找到有创意的数据化方法,才能具备强大竞争优势。

 

  “数据化往往是一个很昂贵的过程。”曾鸣提出,在互联网时代,谁能够找到有创意的数据化方法,谁就具有重要的竞争优势,也就能真正融入未来的智能商业中去。


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