阿里巴巴与福特汽车的合作,背后还是马云“数据帝国”的野心

2017年岁末,阿里巴巴与福特汽车传出重磅合作——双方签署了战略合作协议,旨在未来三年内在新零售、云计算、智联网、数字营销等多领域进行全面合作。
 
与福特的“三年之约”
阿里与福特的这项合作包含了“汽车自动贩卖机”的概念,即消费者通过既有的天猫和阿里用户数据进行身份验证和在线车型选择,然后直接至线下的汽车自动贩售机试驾或提车。过程中,通过天猫用户消费数据、支付宝、阿里淘系征信体系、汽车大数据与汽车厂商资源的结合,消费者可实现购车流程的“全自助”。这也是天猫对于汽车这一类大宗消费品进行的“新零售”尝试。合作达成后,福特也许将在中国拥有除4S店之外的新销售平台。
在云计算与智联网领域,阿里与福特的合作预计将集中于对AliOS系统的开发应用。作为一款由阿里自研的汽车操作系统,从基础研发上,比起福特之前采用的SYNC系统,AliOS本身就更适应中国车主的驾驶需求。同时得益于阿里拥有的众多数据接口,AliOS可支持高德地图、虾米音乐、天猫、口碑等从导航到娱乐的全生态应用,而这也与中国消费者的日常使用习惯相吻合。

早已布局的汽车领域
事实上,阿里巴巴和汽车行业的巨佬们“暗通情愫”已久。
早在2014年夏天,阿里就与上汽集团就互联网汽车签署了战略合作协议,迈出了布局汽车行业的第一步。2016年7月上市的荣威RX5搭载的正是AliOS的前身YunOS系统。
2017年10月,阿里与东风标致及东风雪铁龙就汽车智能化达成合作,AliOS 未来有极大希望现身两个品牌旗下的车型。
而在2017年圣诞季期间,天猫则与沃尔沃利用“汽车自动贩卖机”联合发起了一场“CX60超级试驾”活动。消费者在天猫平台上预约试驾名额和车型配置,成功预约后前往上海世博中心附近的首家“天猫汽车自动贩卖机”自行刷脸取车试驾即可。略有遗憾的是,这一活动的试驾名额仅有30位,且试驾仅在上海。

“CX60超级试驾”流程

 
打响关于数据的“小算盘”
从现阶段来看,“汽车自动贩卖机”尚处于实验性阶段。相比传统的汽车4S店,在“贩卖机”中,消费者确实可以进行不同品牌和车型的丰富体验,线上预定、线下刷脸试车取车的方式也在一定程度上提高了消费决策的效率。但与此同时,汽车行业的标准化、规模化程度高,其上下游环节的进入壁垒也相对偏高,这决定了目前天猫的“汽车自动贩卖机”还尚处于宣传效果大于销售效果的阶段。
当然,对阿里巴巴来说,“汽车自动贩卖机”也许是一个接触高端消费人群的契机。搜集那些愿意在线上平台购买大宗消费品的顾客的信息数据,结合其同一ID在阿里生态(如支付宝、淘宝、虾米音乐、口碑等)各平台上的表现,利用大数据描绘高消费顾客的人群画像,从而为今后每一次的精准转化打下基础。
同样,与各大汽车厂商合作,将AliOS系统应用在更多的汽车上,也是为“阿里数据帝国”添砖加瓦的关键一步。

当代车辆的行驶、维修、保养、安全、交通路况等数据的交换,都以车载互联系统为载体,而这一部分数据构成了驾驶信息。拥有这些数据源,近则对于汽车本身的技术更新有所裨益,远则对于无人驾驶、智能驾驶的研究有着关键作用。而记录诸如自动导航、天气查询、车载通话、音乐播放、智能订餐订票等驾驶者的车内生活数据,则有助于对消费者进行需求研究和人群描绘。
事实上,无论是通过AliOS掌握了庞大的驾驶信息,还是拥有了各位车主的消费数据,对于阿里巴巴来说,这都与其“通过大数据实现全生态共同发展”的一贯战略相吻合。毕竟,马云也说了,“阿里巴巴不是零售公司,是数据公司”。
 
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大数据如何驱动企业的创新战略

大数据如何驱动企业的创新战略
引言:
由大数据带来的需求分析技术(Demand Analytics)能够帮助企业深入发掘和洞察客户需求,为企业制定创新战略提供重要依据。欧洲工商管理学院市场营销学教授JoergNiessing与思略特(Strategy&)公司合伙人James Walker的一项研究调研了500多家不同规模的企业,证实了用好大数据的关键并不在于工具和技术本身,而在于企业是否建立了相匹配的机制和流程,并组建了合适的团队。如此,才能有效地将纷繁的数据转化为有价值的商业情报,支持正确的战略决策。
 
《纸牌屋》、大数据与需求分析技术
《纸牌屋》这部描述华盛顿特区政治全景的网络自制剧在评论界和美剧迷中都收获了不俗的口碑,同时也为制作方兼播放平台Netflix新增了百万用户。当初Netflix在决定投资制作《纸牌屋》时,可谓胸有成足。他们深入挖掘了2500多万订阅用户的观影偏好(例如:追踪用户重复播放的片段、统计男主角凯文·史派西的收视数据等),成功预测了政治类戏剧能吸引观众的注意力,并基于对大量数据的分析结果创作了剧集。不出所料,《纸牌屋》一经推出后便大受欢迎。
两位研究者认为,《纸牌屋》的成功正是源于近年来改变商业世界的以下三大趋势:
大数据:可用数据在未来几年继续呈指数级增长,且数据存储成本在不断降低(2005年1.3亿字节的存储成本,预计2015年可存储80亿字节)。
数字化转型:零售、金融服务、娱乐等行业向数字化商业模式转型,带来了用户数据的爆炸,这些数据来源于社交媒体、网店、流数据、地理位置信息等十分广泛的渠道。
“以用户为中心”:通过围绕用户需求来重新设定企业的整套运营模式,企业能够以最低的成本为其最忠实的客户提供最大的价值。同时,“以用户为中心”的趋势也与“大数据”和“数字化转型”的趋势相互促进。
随着数据总量以及数据类型的不断增加,企业越来越青睐于使用大数据技术来实时地分析数据、支持决策制定。这大大提升了需求分析技术和应用(Demand Analytics, 简称DA)在企业决策制定方面的潜在作用。尤其是在面向需求方的领域中(如品牌、市场、预算、定价等),以数据为中心的需求分析能够帮助企业制定出更优的决策。
 
需求分析能力对企业经营绩效的影响
Joerg和James在研究中获得了具体的数据,证明了企业在需求分析上的卓越表现与经营绩效提升(例如:销售、利润、股东回报)之间的相关性。他们发现,那些在需求分析领域表现最为卓越的公司都拥有较高的绩效水平;且这些公司中约有70%在提升需求分析技术和应用方面都进行了较大规模且持续稳定的投入。相反地,在需求分析方面表现滞后的公司中,超过50%的公司其绩效表现最好也只是达到平均水准。对那些需求分析领先企业的高管们的访谈结果也支持该项研究发现:80%的高管认为,需求分析是企业绩效非常重要的驱动力。此外,该项研究还发现:需求分析和企业经营绩效之间的相关性不仅存在于B2C领域,也存在于如化学及工业品这样的B2B领域。
 
领先者是如何做的?
对于任何公司而言,需求分析能力的提升都离不开在流程、数据可用性、人员以及技术这几方面进行投入,并且对前面三项的投入往往要高于对技术的投入。同时,这些公司需求分析能力的发展与企业战略之间必须要有明确的关联。那些在需求分析上做了重大投入的公司获得了可衡量的业务结果:26%的受访企业表示,需求分析有助于业务扭亏为盈,并提升利润率。这种相关性在消费性包装品、零售、金融服务这几个行业中尤为显著,且所有地域都明显呈现出该相关性。
而要在需求分析领域取得突破,企业必须专注于以下四项关键成功因素:
1.流程:拥有清晰的需求分析流程,且与企业的关键业务流程(如战略定义、年度计划、预算流程)协调一致。
2.数据可用性:提供易获取、高质量的数据,以及基础的自动分析功能。
3.人员专业性:所有参与需求分析的人员必须是各自领域的专家,或企业至少要配备需求分析领域的顶尖人才,外加一些专家。
4.团队资源:企业必须组建一支跨学科、包含多位专家的需求分析团队,或至少有一支专职于分析的小团队。
 
可能让人颇感意外的是,Joerg和James的研究表明:具备完善、合理的需求分析流程比拥有技术更为重要。创建一个既定的流程就意味着企业必须使数字化分析成为决策制定中必不可少的一部分;企业任何大的举动,从新产品落地到推动企业运营变革,都需要数据驱动作为决策依据。在需求分析领先企业中,90%的受访者表示他们的企业正是这样做的。需求分析能力从企业的一项竞争优势发展成为一项必备技能,可能只是时间问题。但我们相信,那些尽早在该领域居于领先位置的企业,将能够更好地支持企业创新战略的制定和执行,帮助企业提升经营绩效。

你可能没听说过 Palantir,因为它忙着拯救世界去了。

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在创投界,投资人会把估值超过十亿美元的初创企业称为独角兽,但是现在十亿美元越来越不是什么稀奇的事情了,所以又有了百亿美元的榜单,这个世界上最“贵”的九大初创企业榜单中大都是大家耳熟能详的当红公司——Uber,Snapchat,Airbnb……但是有家叫 Palantir 的公司竟然排到了第四位,估值150亿!这是个什么公司?CEO 的发型倒是挺特别的……相信很多人跟我一样完全没有听说过 Palantir,就让我们一起来八一八这是一种怎样的“低调奢华”。
其实,没听说过 Palantir 也很正常,因为普通老百姓根本没什么机会听说它。
首先有必要解释一下它是做什么的,这是一家数据分析公司,但不是寻常人立马想到的那种数据公司,而像一个数据界的夏洛克。Palantir 这个名字来源于《指环王》,这是一种石头,能够用于联络其他的石头和看到周围的景象。Palantir 所做的就是类似的事情,它将海量数据甚至是不相干的数据整合在一起,变成直观的可视化地理分布图、柱状图和关联图,最终找到复杂问题的答案。整个分析过程类似于侦探破案,但 Palantir 的软件主要依靠算法自行完成,所以在数据处理的数量和速度上都极具优势。
根据应用场景的特点,我们也能看出它的顾客不是寻常消费者,在最初几年,Palantir 的顾客只有政府,包括美国国家安全局(NSA)、美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)和很多其他的美国反恐和军事机构。它能够把炮弹弹片上留下的指纹、位置数据、匿名举报电话和社交媒体的信息结合起来追踪炸弹制造者。在讲述奥萨马•本•拉登丧命经过的《终结》(The Finish)一书中,Palantir 的软件被描述为“名副其实的杀手级应用”。
现在它正在从国土安全的事务中走出来,为更多的行业提供服务。主要面向三个行业:政府,金融和法律研究,这些行业都有大规模的数据集。它替银行找到金融罪犯的线索可能也仅仅是尼日利亚某IP地址、美国境内某代理服务器和某个被盗用的信用账户所进行的支付。
人们从未听说过它的另一个原因是它不热衷于推广。Palantir 从没有招聘过营销人员,它只招工程师,还喜欢有强迫症的工程师。“如果你不断完善一个产品,想让它在三年之后依然出色,你最好让工程师找出核心问题,然后不断改进。如果你想在下个季度获得更多收入,那么你需要加大销售力量的投入。我们擅长处理最重要的问题而不太擅长处理短期问题。”Palantir 的联合创始人兼 CEO Alex Karp 说。
所以相比成立一个销售团队,Palantir 选择建设一个无与伦比的企业文化,人们真正热爱自己的工作,渴望打造市场上最好的产品。公司每个月发布一次软件更新,工程师们利用元素周期表中的元素来命名这些更新,并设计专门的T恤加以纪念。热情的员工和伟大的事业,让 Palantir 比大多数的销售驱动型的组织更有价值。
故事讲到这儿,似乎不难理解为什么这个默默无闻的企业能有那么高的估值了。它可能不会猛刷头条,可能没有高频使用的 App,但是它在专心致志地做事,它所做的事情能给人们带来安全感,这是全人类最基础的诉求。而我们对科技的敬意,不正是来自于对可预见的更好的未来的憧憬吗?
最后,我想以它的一段自我介绍来结尾:
在 Palantir 的帮助下,调查人员正在揭开贩卖人口的链条,找到被剥削的儿童;人道主义援助组织正在更有效地把资源投向受自然灾害影响的地区;检察官正在更有力地打击内幕交易案件;公共卫生部门正在追踪并控制致命疾病的蔓延;信息安全专家正在抵御知识产权盗窃;监管当局在监察用户活动,以防止敏感数据的误用或滥用。而这一切,仅仅只是开始。
 
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易澄创新早餐:数据过度解读就是滥用数据

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数据过度解读就是滥用数据:《大数据时代》作者、“大数据之父”舍恩伯格最近表示,在解释数据的过程中要非常小心,如果解释过度,实际上就是滥用数据。他鼓励人们通过数据去进行学习和创新,但要对数据跟现实的距离保持警惕。如何让大数据创造真正价值而非仅是商业炒作的概念,是全球大数据从业者的重要命题。
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易澄创新早餐:Uber测试建议上车点功能

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Uber测试建议上车点功能:Uber开始在旧金山测试“建议上车点”功能,用户叫车时在地图上会显示若干绿色的“建议上车点”,选择这些位置将会帮助用户缩短上车时间。分享经济的背后是利用大数据提升用户和服务提供者双方的效率,并节约资源。作为以使用者为中心的平台,Uber通过不停改进的技术手段趋近这一目标。
 
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易澄创新早餐:亚马逊、京东启用众包解决最后一公里难题

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 亚马逊、京东启用众包解决最后一公里难题:通过”On My Way”软件注册成为亚马逊的“快递员”,你就可以帮助亚马逊送快递并获得收入了。与此同时,京东也声称要利用广场舞大妈送生鲜、饿了么要找10万人兼职送外卖。利用众包模式解决最后一公里配送难题的时机已经逐渐成熟,其背后是分享经济理念的流行与大数据等技术手段的应用。
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易澄创新早餐:宝船网加入阿里云“云合计划”

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宝船网加入阿里云“云合计划”:宝船网加入阿里云“云合计划”,向全社会开放数据接口,公众可查询全球超过30万艘船舶的实时位置和历史轨迹。此前,阿里云同中国气象局公共气象服务中心合作,挖掘气象大数据的深层价值。通过增加收入分成,阿里鼓励更多数据服务合作伙伴进行应用创新,真正建立起云计算的生态系统。
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创新者的新路径 – 数据驱动增长(二)

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路径三:跨行业整合数据
大数据以及新的IT标准为跨行业的数据整合及运用增添了无限可能。意大利北部的波尔查诺是一个退休人员占总人口数达1/4的城市,该市启用了一套社会健康服务IT系统:在老人家中安装的传感装置不仅能够监控室内温度、二氧化碳含量等常规指标,还能够追踪诸如烹饪时间等标识了居住者是否处于“正常生活状态”的指标;而这套系统的后端则连接至医疗、养老、物业维修等所有相关机构,从而得以实现高度协同的服务和保障。这种创新的服务方式在为老人们提供便利、显著降低其医疗和陪护费用的同时,也有效地缓解了该市的养老保障压力。
路径四:交易数据
既然数据已经成为一项有价资源,那么一家公司的数据就可以提供给其相关领域的其它公司。就拿最近的例子来说,英国著名的移动通讯公司沃达丰(Vodafone)就与全球高端导航领导品牌TomTom有着很好的合作关系:通过沃达丰的移动网络可以获得其用户的位置、行驶速度等信息,而这些信息对TomTom的价值在于能够有效帮助用户避开交通堵塞,TomTom因此向沃达丰购买这些信息。
路径五:搭建专业化的服务
运用IT系统实现公司业务流程的自动化并为企业创造价值的案例已经屡见不鲜。事实上,任何一家公司如果拥有业内领先的业务流程,都能够在持续完善和标准化之后将其销售出去,为公司创造一项新的业务并从中获利。而现今云计算的发展又大大降低了软件发行、版本控制的复杂程度,从而使这样的创新业务模式变得更加触手可及。
比如,花旗推出的新一代电子银行平台CityDirect BE,就能使采用该平台的金融机构及其客户在任何时间、任何地点都能够监测他们的支付状态。在该平台推出的第一年,系统已经能够支持千亿级别的交易,而现在更是上升到该数据的十倍。
另外,也并非只有IT流程中才蕴含着价值创造的契机。英国的一家目录零售商在设计和制作在线目录方面具备领先能力:一方面它能够提供极为丰富的在线商品供客户选择,而另一方面又能让库存量维持在竞争对手的一半以下。如果该公司有意围绕这项能力发展新业务的话,就有可能开发出一个颠覆性的创新平台,成为其它第三方零售商的营销渠道。
希望上述提到的五种创新路径能给您的企业创新带来启发。事实上,一些好的创新举措常常是两到三种路径的集成。以下几个问题看似简单,但却能够在企业探索创新路径的初期帮助我们理清思路:
• 我们拥有哪些数据?
• 我们能够获取但却没去获取的数据有哪些?
• 我们的产品或服务能够产生哪些数据?
• 我们能从其它地方获得哪些有价值的数据?
• 哪些对我们有价值的数据可以通过双方合作的方式从它处获得?
本文基于HBR 2014年1-2月刊 《The New Patterns of Innovation》编写, 原文作者:RashikParmar, Ian Mackenzix, David Cohn, David Gann。

创新者的新路径 – 数据驱动增长(一)

data driven growth
环顾当今的商业世界,企业寻求商业创意或商业模式创新的努力往往以失败告终。大量的文献研究对此的解释是:企业经理人仅擅长于执行定义清晰的战略规划,却缺乏“跳出盒子外”的思考技能;而且,当他们碰到好的商业创意时,他们所在企业的组织结构和流程不支持创意的实施。
当然,如果您能够更系统地去实施创新管理,而非天真地期待人们通过类似“创新头脑风暴”变得充满创意,您将提升创新活动的成功概率。为促进企业创新,已有不少经过实践证实的传统方法,例如:通过培育组织的创新能力来更好地进入新的业务领域、通过细致的客户行为研究挖掘未被满足的需求、通过分析商业环境的变化趋势来寻求未来的机遇等。本文要探讨的是第四种创新方式,即利用数字化资源来驱动业务的增长。该方式可与传统的创新管理方式互为支撑,其包含了以下五种路径:
路径一:强化产品产生数据的能力
传感器、无线通信、大数据等技术的发展使得信息收集和处理分析容易了很多。这些数据可以很好地促进产品设计、运营和维护,甚至有助于提供新的服务或企业经营模式。
一个经典的例子就是由劳斯莱斯公司所开发的发动机健康管理系统(EHM),它可以在发动机投入运行的早期就检测到潜在的问题,从而优化发动机维护和检修计划,并改善发动机设计。这些发动机运行成本控制的新手段,使得劳斯莱斯非常有信心地推出了一种新的商业模式:由劳斯莱斯公司拥有发动机的所有权,而航空公司仅需按照发动机实际使用的小时数来支付费用。而且,从传感器传来的新数据还能促成其它的服务业务,如零部件库存管理和飞机飞行效率分析。
不难想象,劳斯莱斯公司可以将该项业务进一步拓展至豪华游轮行业,开发一个用于游轮发动机的维护和检查的平台;它甚至还可以开发一个能够处理大量传感器数据的IT系统,面向特定行业的第三方应用开发者开放。
再如,SKF智能轴承,其自供电传感器可以不间断地传回轴承运转状况的数据。这样,不用拆卸轴承,用户就可以知道轴承的磨损程度,并采取相应的维护措施:例如添加润滑油,或是消除过度负载的情况。
非制造型企业也可以采用该路径。如美国前进保险公司(PI)开设了一项名为“快照”的新业务:它基于每个司机的驾驶情况和参数(如:里程、夜间行驶、急刹车等)来确定保费的金额。
路径二:数字化资产
在过去的二十年中,音乐、书籍、视频的电子化使得已成为夕阳产业的娱乐行业重新焕发出活力,并催生了iTunes、流媒体、电子阅读器等崭新的商业模式。
例如,一家名为“国际女士博物馆”的非盈利机构,它专注于将全球女性画家的作品放在网上展览。目前它在200多个国家和地区拥有每年60多万次的网上访客,1万多位画作贡献画家。传统博物馆为组织一次画展往往要花费大价钱来筹借画作、安排运输和展出,而这家博物馆却能够大幅缩减开支。
电子化同样也对其它行业带来了改变。例如,健康记录的电子化无疑将对整个医疗行业带来革命性的影响:在大幅降低医疗成本的同时,促使病患得到更为高效且恰当的治疗。
对数字化资产本身的管理也成为了一个全新的服务领域。无论是航空航天公司、石油勘探公司、娱乐公司还是政府部门,一个共同的诉求都是确保其数字化资产得到持久、安全的保存,尽管
被保存的数据本身可能千差万别。而对于一家已经成功管理好自家数据的企业而言,它也有可能为不同行业的其它公司提供该项服务。
本文基于HBR 2014年1-2月刊 《The New Patterns of Innovation》编写, 原文作者:RashikParmar, Ian Mackenzix, David Cohn, David Gann。