未来商业模式-智能商业

人类文明的发展，是通过社会化合作的不断创新和突破，带来生产力的大爆发。

网络协同和数据智能的循环往复，推动人类商业文明朝着智能化的方向不断演进。

一、智能商业

什么是智能商业？

1. 网络和数据时代的必然选择
2. 包含三个创新方向
1. 在线化：连接互联网，懂得如何将物理世界转换映射到互联网的虚拟世界中
2. 智能化：数据和算法，构成了智能的基本要素。搜索和推荐是智能服务的两个核心产品
3. 网络化：将商业服务形成一个协同网络
3. 最重要的两个组成部分：网络协同和数据智能

智能商业双螺旋之一：网络协同

在未来的网络协同中，我们每个人将更加不束缚，从固化流程中解放出来；我们每个人将更不惮于（害怕）创造，因为网络协同的最大价值不是让既有链路更高效，而恰恰是让创新价值更突显；我们每个人将更吝于贡献，因为在这个“我为人人，人人为我”的体系中，为自己赢得更大的收益的最好方法就是为他人创造更大的收益。

1. 网络协同：新经济范式革命，最根本特质就是“网”--开放的网络结构、自由的多元协同、分布式的自组织体系。
2. 重要推论：没有网络协同效应，单靠规模经济无法形成垄断。

类似微信这种依靠网络协同效应的企业，才有机会赢家通吃。如果在需求端没有网络协同效应，即使供给端的规模效应再强大，用户的转移成本也依然很低。举例：滴滴打车。即使滴滴取得了这么大规模的有事，依然没有办法形成壁垒，不能防止新的玩家进入这个市场。

智能商业双螺旋之二：数据智能

未来数据智能将成为商业的基础，而智能商业也将成为数据时代的全新的商业范式。

数据智能融入商业，要做好三件事：数据化、算法化和产品化。

1. 数据化：商业创新的基础，是将一种现象转变为可量化形式的过程。
1. 互联网技术使我们可以低成本、全方位地记录数据，而只有当我们拥有了足够大量、足够维度的“大数据”时，才可能真正客观、真实而深刻地理解我们周遭的环境、事务的本原及我们自己。
2. 数据化是我们进入以数据智能为核心的智能商业的第一步，有效的数据初始化是大数据创造价值至关重要的第一步
2. 算法化：智能商业的引擎，基于数据和算法，完成“机器学习”，实现“人工智能”。
1. 什么是算法：是按照设定程序运行以获得理想结果的一套指令。在商业语境下，算法就是一组反映了产品逻辑和市场机制的计算指令的集合。
3. 产品化：数据智能和商业场景的最终载体
1. 产品和数据、算法的互补作用可以形象地比喻成“端+云”。“端”：就是产品，是与用户完成个性化、实时、海量、低成本互动的端口，它不仅直接完成用户体验，同时使数据记录和用户反馈闭环得以发生，和“云”互动；而“云”则是数据聚合、算法计算的平台，它通过算法优化，更好地揣摩用户需求、提升用户体验。
2. 三大关键作用：
1. 直接影响用户体验：产品的功能是否齐全、界面是否友好、交换是否自然，都是产品能否取得成功的关键因素。
2. 上传：将“端”的行为数据向“云”反馈、实现数据增值和算法优化的通道。用户的每一次行为都成为一次数据反馈，算法在这样一次次的反馈中敏捷迭代，更加接近用户的真实需求。
3. 下达：将“云”上的数据智能传递到端。客户的产品体验绝不仅仅来自端上的UI互动，而更多地决定于“云”上的数据智能。

上传下达，双“管”齐下，数据闭环靠产品互动实现，而产品体验依赖于数据智能，数据和产品合二为一。一切的数据智能体系，都必须最终融合在功效直接、交互友好、价值明确的互联网产品上，其智能的价值才能真正体现出来。

1. 活数据：让反馈成为闭环
1. 活的两层含义：
1. 数据是“活”的，“活数据”一定是始终在线且不断更新的，可以随时被使用。
2. 数据需要被灵活使用，“活数据”在不断地被消化、处理，产生增值服务，同事又能产生更多的数据，形成数据回流
2. “活数据”的三大重要特征
1. 全本记录，而非样本抽查
2. 先有数据，后有洞察：先有数据记录
3. 数据就是决策：数据智能的引擎及其要能够直接做决策，而不是传统的利用数据分析来支持人的决策

总结：以上三大特征结合在一起，也就形成了反馈闭环的概念。只有“活数据”，才能让整个反馈闭环顺畅运作。跑业务的时候自然会产生数据，这些数据会被自动、全部地记录下来，然后经过算法处理直接形成决策，用以知道你的业务，并通过客户反馈不断地优化你的决策。如此一来，整个企业的业务发展就走上了反馈闭环的正向循环，也就是走上了智能商业的发展道路。

1. 企业智能化 = 在线化+自动化
1. 步骤：
1. 创新性地实现产品化
2. 核心业务流程在线化+自动化
3. 全本记录用户数据+算法

总结：产品提供反馈闭环，数据作为原料，交给算法去处理，三位一体，你的业务就变成了智能业务，你的商业有了数据智能这一核心引擎，你就能跑在竞争对手之前。

智能商业的特征：向精准升维

新旧商业的区别，在于精准：精确和准确，分别对应着网络协同和数据智能。未来的社会必然会向服务型转变，服务想要做到精确和准确，就需要不断地互动，不断地迭代优化，通过数据智能不断加深对用户的理解。

传统大众化时代，每个道路处理信息的效率是有限的，匹配的能力是非常低的，所以每个消费者智能在有限的几个选择中进行决策。对于传统企业来说，利用规模优势进入主要通道，并且尽量抢占都不文职，才是商业的核心所在。

1. 智能商业和传统商业的本质区别：精准，即精确和准确，分别对应网络协同和数据智能。
2. “精+准”是未来商业的核心要求。
1. 案例：谷歌开创了第一个大数据驱动的精准服务：精准广告。
1. 相对于传统广告模式有三个根本性的颠覆：
1. 根据效果付费
2. 市场竞价，实时在线定价
3. 持续跟踪反馈
2. 精确：通过网络协同，实现降维打击
1. 概念：如今的精确，不但要求企业根据不同的用户提供个性化服务，还要掌握用户是何地、何时、何种场景之下需要服务。精确要追求的方向，是在极度颗粒化的场景下，依然找到具体时间点的需求，然后按需服务。
2. 如何实现精确：核心是通过协同网络的不断扩张，获取一个人在不同场景、不同状态下的更多数据
3. 结论：精确是通过协同网络的扩张，对一个人在不同场景下的理解逐步深化的过程。
1. 如何构建网络协同
1. 降低准入门槛，扩大生态容量：让原来不存在的供给者进入，这样才能极大地扩大生态容量，才能改变原来的格局。低门槛是非常重要的一个竞争手段，越大的生态越需要低的门槛，这样才能保证足够的容量。
2. 以协同为核心的不断演化：新物种是不断演化的过程，是以协调为核心，让网络不断扩张的过程，这一点在中国非常特别。

举例：淘宝是怎么变成平台的？答案不是淘宝去发展关系，而是大家之间发生了关系。除了最开始的买家与卖家，绝大部分角色都不是设计出来的。比如：网店模特、代运营商、快递公司等等

1. 准确：数据智能的背后，是商业逻辑的根本改变

我们这个时代，已经从短缺经济变成了过剩经济。大部分标准化产品的竞争都无比激烈，因为标准化产品的市场已经饱和了。未来竞争的核心，将从满足显性的标准化需求变成挖掘潜在的个性化需求。

1. 如何挖掘潜在需求，才能实现最高效率

先要建立起一个有效的产品通道，将商家跟潜在的客户联结起来，再通过各种各样的方法去试探客户的反馈。最终双方动态的匹配形成某个时间节点的最优服务，而这个服务又会随着用户的需求不断演化。

想要完成这个目标，唯一的方法是通过持续的互动进行产品的迭代和优化，光靠人力注定无法完成，背后需要数据智能引擎的支撑。只有用机器决策取代人力决策，才能够在足够短的时间内快速学习、提升和逼近可能的潜在需求，这样得出的判断才是准确的。

1. 数据智能的自我学习能力：
1. 在线记录数据
2. 收集所有的数据

结论：把一切业务在线化、软件化。如果你的核心业务没有在线化、自动化、数据化，你就没有开始智能化的过程。请记住，“离线动物”是无法和“在线动物”较量的，因为“在线动物”有很多工具可供使用，这根本不是一个量级上的竞争。

1. 怎样才能快速进行智能化服务
1. 数据化往往是一个很昂贵的过程：如果你能够用足够低的成本、在足够短的时间内，掌握足够大的数据量，你的胜出概率将大为提升。
2. 只有上线，才能迭代优化：不上线就没有用户反馈，就不知道往哪个方向优化，迭代便无从谈起。
3. 用机器学习的逻辑贯穿整个业务流程：你能否找到新的算法来挖掘数据背后的洞察

黑洞效应：智能商业胜出的秘密

未来的智能商业有着像黑洞那样无限大的潜力与空间，可以包容一切的人、数据甚至时间。而拥有“黑洞效应”的企业，可以收集到无数的数据、信息从而不断地高速发展。

1. 黑洞效应：智能商业的优势源泉

为什么互联网新兴企业能够拥有如此强大的生命力和火箭般的发展速度。同时，那些拥有庞大体量的互联网公司，又是如何保持高速增长？

1. 网络效应：网络协同的驱动力就是网络效应。互联网为企业，天生就带有“网络效应”，“黑洞”型企业的第一个优势当然就是网络效应。
2. 学习效应：数据智能有着乘法的优势，也就是学习效应。机器的算法在不断对数据的处理中提升了自己的智能水平。这是用不停歇的自我运转，所以这种效应是惩罚叠加的。“黑洞”型企业越学越聪明，学得越来越好、越来越快，这就是学习效应。
3. 数据压强会推动数据智能发展：在面对极为庞大的数据量，称之为“数据压强”。在这种巨大的原生性压力们面前，人力束手无策，数据智能是唯一且必然的选择。
4. 数据智能拥有网络张力

20世纪最重要的生产资料是石油与钢铁，在当下的时代中，最重要的生产资料就是数据。二者主要的区别如下：

1. 物质资源有形，数据资源无形：物质资源消耗完就没有了，数据、信息可以被反复传播共享
2. 物质资源传播成本极高，数据资源传播成本低：数据信息的复制和使用的边际成本近乎为零。
3. 物质资源的使用是损耗过程，数据资源的使用是价值创造过程：物质资源越用越少，最后的结局就是完全枯竭。数据的使用过程是一个增值过程，是一个价值创造的过程。
4. 二者的经济学原理不同
5. 黑洞效应的必然方向是智能商业

黑洞效应的威力如此巨大，那么它会将我们的世界带向何方？

1. 世界三大核心资源：物质、能量、信息
2. 信息分为两条主轴：一条是通信，另一条是处理和计算

经过了几亿年的不断演进。人类依靠碳基能源，终于完成了整个世界的物理连接，再加上钢铁和照明，共同构成了如今的世界。而未来的智能世界，则需要人类在这些物理连接的基础之上，完成创造力、知识和智慧的联结。这是一个伟大的联结过程，它分为三大实践步骤：

1. 人脑的联结
2. 全世界机器智能的联结
3. 人脑与机器脑直接联结的网络

总结：智能商业的目的，不是为了满足工业时代中一个个毫无个性的人的物质需求，而是为了满足一个个完全不同的人在完全不同的社会中的发展需求，这也正是所有科技进步的终极目标——以人为本。在未来，每一个人都是被服务者，也都是这个世界的主人。

毫无疑问，这是一个让人极度兴奋，却又倍感恐惧的未来。到那时，如今所有一切庞大、臃肿、老态龙钟的企业都将被淘汰。企业要想存货，就必须时刻保持警惕，不断学习进步。因为稍不留神，就有可能被新一代的浪潮淹没。

二、商业模式变革

随着生活水平和科技水平的不断提高，用户的个性化需求逐渐显露。想要“一网打尽”所有用户并靠规模制胜的传统商业模式已经渐渐被时代淘汰，C2B模式由此悄然兴起。谁能把握这一趋势，谁就能成为未来商界领袖。

传统三大商业模式

无论何种商业模式，它的起点一定来自用户的痛点，来自一种未被发现或满足的需求。在商业领域内，较为常见的有B2B、B2C、C2C（个人对个人）三大商业模式，这里面的B指的是business（商业、商家），C指的是customer（顾客、客户），2也就是to（对、到）

1. B2B：阿里巴巴、中化网

2B的业务往往意味着项目单价和利润率都比较高。分为水平B2B和垂直B2B

1. 水平B2B：企业与客户之间是平行关系
1. 典型案例：阿里巴巴，如何帮助客户成功
1. 帮助企业完成交易
2. 帮助企业宣传
3. 帮助企业“交友”
4. 帮助企业寻找商机
2. 垂直B2B：中国化工网，专业的化工类网站。为企业寻找上游与下游的伙伴，为零售商寻找供应商，为生产商寻找经销商，大大提高来了企业之间的合作效率
3. B2C：亚马逊、天猫和京东

B2C商业模式是指商家直接将产品或服务销售给消费者

1. C2C:易贝、淘宝

C2C即个人对个人，网站作为平台存在，连接着买卖双方

1. C2B：对传统工业时代的颠覆

C2B模式是对传统工业时代的一次根本性颠覆，是真正客户驱动的商业。企业终于可以用较低的成本建立起和客户持续的互动，并在此基础之上，通过不断的运营来迭代优化对客户的服务。

李克强总理层强调所谓的C2B，就是消费者提出要求，制造者根据此设计消费品、装备品。这是一场真正的革命：一个企业不再是单个封闭的企业了，它通过互联网和市场紧密衔接，和消费者随时灵活沟通。C2B商业模式最明显的特征就是以用户为主导，用户从商品的被动接受者变成主动参与者，甚至是决策者。品牌与用户的关系从单向的价值传递逐渐成了双向的价值协同

1. 不仅仅是字母顺序的颠倒，这里边蕴含着对整个商业逻辑的根本性颠覆，是商业网络总传统的供应链走向网络协同的一种全新的基本模式
2. 一定由用户作为主导的口碑品牌，而不是由厂商作为主导的广告品牌
3. 个性化消费的潮流创造出一个全新的个性化需求的市场，以满足用户的个性化需求为首要目标。
4. 客户驱动：C2B模式的逻辑起点
1. 传统商业时代，“用户第一”是一种价值观，更是企业孜孜以求 的前进方向和目标。但显而易见的是，要想真正做到实时、事事、处处以用户需求为基本出发点，便意味着巨大的成本。且只能服务于极少数的高端细分客户。
2. 在智能商业时代，“客户驱动，用户第一”已经成为企业运营的起点和基础。这个新起点会从根本上将传统工业时代B2C的运作模式转换成客户驱动的C2B模式。之所以会产生这种变革，很大一部分原因在于互联网和数据智能技术的飞速发展，分为以下三大方面：
1. 商家和客户能够实时互动：企业只有和客户建立起一种长期动态的互动关系，才有可能得到快速的反馈，才能够不断提高你的服务能力和产品竞争力。以客户驱动
2. 数据等于意见：互联网时代，用户的行为是可以数据化的，用户在使用产品过程中所产生的所有行为痕迹都会被一一记录下来，形成可供查阅的数据信息，这等于直接将他的需求以及感受告诉了你。
3. 产品的快速迭代：只有不断地打磨产品，才能提高自己与客户互动的效率。在未来的智能企业中，无论你提供的是实体产品还是某种服务，你都需要一个互联网产品作为其中的重要组成部分。这个互联网产品提供了你与客户产生联结、持续互动的界面。只有通过这个界面和客户发生互动，才能真实地了解他们的需求和反馈，有的放矢地迭代优化你的产品和服务。
4. 转变思维，将C2B落到实处：首先要转变旧有观念，做到“用户体验之上”。剩下的则是要依靠现代化的数据智能
1. 收集数据：能否快速有效地收集C端的要求，同时反馈到B端，是今后考量一家企业运营能力的一大标准，也是决定C2B模式能否顺利实施的关键环节。因为只有C端的需求信息能够有效地被收集、分析和反馈，B端才能开发设计、生产出用户想要的产品。
2. 吸引数据，引流潮流：以口碑传播为基础的社交型电商是未来一个很重要的发展方向
3. 根据需求打造个性化产品
5. S2B：通过C2B模式的自然演化路径

目前由于技术的限制，全面、理想化的C2B还无法立刻取代现有的众多商业模式。在这个过渡时期，随着商业的不断发展和进步，自然而然也就衍生出一个新的过渡型模式--S2B。

1. S2b2C 的模式创新：S指供应平台。c不是通过一个大B直接服务的，而是通过很多个小b，小b再利用S的供应平台完成服务的。
1. 整个服务是通过小b和c（客户）的紧密互动而驱动的，小b离开对S的支持也无法独立完成对客户的服务
2. S是一个重构了大的供应平台，需要大幅提升供应端的效率。b指的是一个大平台接入的万级甚至更高级别的小b。
3. 小b的核心价值是完成对客户实时的低成本互动。S和小b之间是赋能关系
2. S和小b的新型合作：S2b2C模式最大的创新，是S和小b共同服务无c。前提条件是它创造的价值必须比单独的小b或大B直接服务c的价值要大得多。

“共同服务”有两层含义：

1. 当小b服务c时，必须调用S提供的某种服务： S不能仅仅提供某种SaaS(软件即服务)化工具，它必须基于对上游供应链的整合，提供某些增值服务，才能帮助b更好地服务c。
2. 对于S来说，小b服务c的过程对必须是透明的，也就是S能参与并且能给予实时反馈，来提升S对小b的服务。要实现这一点，首先，小b服务c的过程要实现在线化；其次，S和小b要通过在线化、软件化，实现自动协同，更好地服务c。
3. S2b2c的模式要成立，前提时要比传统的B2C模式提供高得多的价值，核心是小b能否提供足够差异化的产品和服务
4. 赋能的五个方面

S2b2c模式最核心的是S和小b要共同服务c，创造更大的价值。S对小b的赋能体现在以下五个方面：

1. SaaS化工具：S对小b赋能最直接的第一步就是提供SaaS化的工具
2. 资源的集中采购：帮助它们向上游供应商集成采购，获得更好的价格和服务
3. 共同的品质保证：S方可以参与某种性质的2C的品质担保
4. 网络协同：S平台实现的网络协同的丰富度
5. 数据智能：充分运用好数据智能

三、战略变革

1. 新战略：高效反馈闭环
1. 看十年，做一年：“看十年”强调远见，需要看得足够远；强调“做一年”，是因为你整个行动的核心是落在一年甚至半年的时间框架下。
2. 战略实验：不拘泥于传统的计划，要具备一种新的核心能力，就是在预判未来和当下行动之间形成非常高效的反馈闭环，这样就可以让自己的预判足够优化。
2. 新定位：点-线-面-体

新的商业大环境下，传统的战略理论框架已经出现很多不适应之处

1. 面：“面”指的是平台或者生态型企业。“面”的核心是要有创造新模式的可能性，它要广泛连接不同的玩家。换句话说，想要成为“面”，起码得是一个市场。“面”的核心因素是网络效应。
2. 点：“点”是指在“面”上存在各种各样的新角色。“点”和“面”是共生共荣的关系。“面”要发展，就要为其上的“点”创造生存和发展的机会。对于从事“点”的生意的创业者而言，能够抓住机会是i见极为重要的事。
3. 线：仅有“点”和“面”无法构成完整的生态，因为“点”和“面”无法直接为消费者或者客户提供服务。还有一个角色不可或缺，称之为“线”，因为它连接了“点”、“面”和最终的客户。想要做“线”的生意，一方面需要充分利用“面”带来的各方面支持，另一方面还要善于捕捉“点”带来的机会。
4. 体："面"是“体”最根本的组成要素，在“面”的扩张过程中，如果能够有足够强大的基础，也许还会衍生出其他的“面”，进而形成一个日趋完善的“体”。