移动医疗有哪些商业模式

移动医疗商业模式：

1.对于运营商，可以借助与SP的收益分成，变单纯的“管道工”为“智能管道”。

2.对于医疗器材制造商，无线宽带网络、RFID芯片与传统诊疗设备的全新组合，让传统诊疗设备跳动了一颗“智慧心”。美国的GE公司2009年就研发了一种手机式超声仪，在中国市场的前期测试中反响相当好，“就像现在的血压仪、听诊器，医生手中拿到这个超声仪，可以一下提高好多信息辅助诊断”。

3.对于SP们，智能手机的日益普及，也让他们在这杯移动医疗的盛宴中分得一杯羹。中国有家医疗网站“好大夫”，在线推出了完全免费的iPhone客户端。

4.截至目前，好大夫已经收入全国3100多家正规医院、26万余位大夫，通过手机，可以检索到包括所有常见疾病以及全国各地医院、大夫的相关信息，患者可浏览检索到当地医院介绍、科室介绍等相关信息，也能查询到大夫的简历、出诊时间等，甚至可以查看患者对该医生的打分评价

5.国外的移动模式是建立在医生一对一的基础上，患者预约排队能够相当的有秩序。当然我国的医生也是一对一的诊疗模式，但前提是一个患者只有仅仅几分钟的诊疗时间。

6.我们不能否认移动医疗带来的便利，但是程序的开发者也当考虑我们身处的环境。我们希望构建一个医者轻松，患者受益的和谐环境，但就目前来说移动医疗只会越帮越忙。

网红MNC 阿斯利康近期发布其战略项目—互联网医院iHospital, 动脉网点评:首次看到国际大药企对互联网医院的关注. 目前没有具体信息披露.

Dr.豆浆就从旁观者角度点评下相关话题:

阿斯利康战略ROADMAP平台转型战略ESSENTIAL FACTOR互联网医院发展KEY ISSUES

INTREST OF CONFLICT

本人未接受各大药企或互联网公司的赞助或担任顾问或会议讲者文章观点仅仅代表个人对于行业动态的观察\思考和评论                   

以患者为中心, 阿斯利康的战略布局“

以患者为中心”是个非常时髦和政治正确的口号, 属于政府和医院公开的工作使命. 是中南海悬挂的”为人民服务”的医疗版本.

近年药企商业转型, 从既往”以医生为中心”的营销模式, 纷纷大喊转向”以患者为中心”,一方面是回归初心, R&D和MKT终极目标本来就是造福患者, 到了市场营销这最后一站, 当然也必须坚持,

其次, 更重要的是医学市场战略必须调整: 从focus改变医生诊疗决策扩展到覆盖患者管理. “我得关心客户吃了以后, 回家是不是拉肚子”-阿斯利康王磊语

所谓患者管理, 本质是提供产品增值服务, 好比家用电器的售后保障, 作为品牌运营的一部分, 但医疗市场的售后不同在于: 人命关天, 器官零部件换不了, 赔钱不一定可以买后悔, 患者管理需求是真正的刚需高频.

大的时代背景是急性传染病被管控, 老龄化趋势下的重疾慢病化, 传统定义的心脑血管\呼吸系统\免疫系统等慢性疾病, 的确需要终生疾病管理, 近20年肿瘤精准医学颠覆式进步, 带来肿瘤慢病化管理需求, 才是最重要\最深层次的原动力.

因为, 加强患者管理, 首先对患者有利, 完全符合医疗原则, 尤其在中国, 医生重诊断和治疗, 忽视或无力进行慢病管理是常态, 社区医养机制待完善,

其次对于药企, 患者管理最最直接的OUTCOME就是延长DOT,

DOT, Duration Of Treatment, 符合SMART原则制定KPI, 绝对是药企医学市场部行走江湖必备的锦囊, 深受广大医生和患者的好评!

DOT是科学与商业, 临床与市场之间, 一个最佳/最关键的pivotal&leveraged POINT. 尤其是2019年医药市场重磅改革政策尽出, 一票制和全国带量采购靴子落地, 市场竞争势同水火, 未来3-5年加速分化后尘土两归, 但不同治疗领域在核心区域市场已发掘或待瓜分的存量接近天花板.

换句话, 各路妖魔鬼怪的十八般宝贝都被收了, 徒手格斗开场. 市场扩饼不易, 想要抢饼却发现好吃的饼基本上分完了. 谁有金箍棒?

事实上前几年赛诺菲就开始低调组建互联网医院团队, 成立数字化营销或电商团队的公司也不少. 疫情期间催生很多药企与第三方公司开展线上问诊和医药电商等所谓云诊室, 主要目标人群就是广大慢病患者.

回到阿斯利康, 它是中国市场瞩一数二的MNC, 除了一线销售战斗力强大, 其实医学市场部和战略规划方面综合实力才是发动机. 它不是最早提出这一口号的药企, 但是据Dr.豆浆的观察, 阿斯利康是做的最坚决和最有战略执行力的一家药企.

从3D战略起步(Drug-Device-Diagnosis), 可以窥见罗氏的诊断+药物双驱战略的升级. 早年的阿斯利康号称小罗氏. 不同的是, 这里的Device不仅仅指检测或治疗设备, 而是Digital加持的创新.让我们尝试归纳一下阿斯利康的战略路线图, 可以清晰看到其从销售终端的产品下游, 努力向患者上游漫溯.

Step1-3D战略: 全国17000家雾化中心-提供门诊雾化解决方案(Device+Drug结合)

Step2-物联网战略: 以无锡为线下基地和示范-提供诊疗一体化全程解决方案(Digital+Solution)

Step3-互联网战略: 拓展线上服务能力, 打通线上线下任督二脉-提供慢病\健康管理的类O2O一体化整体解决方案?

几个特点:与产品线\产品布局密切相关: 伴随CEO大刀阔斧删减管线, 收缩和强化并举, 战略聚焦主要慢病领域, 尤其是呼吸和肿瘤产品在中国已是现金和利润奶牛.

2018年进博会亮相的8大诊疗一体化解决方案, 涵盖了呼吸\心血管\肿瘤\代谢\消化等疾病领域, 携手30多家跨界合作伙伴, 力推健康物联网的概念和落地.

走中国特色的MNC创新发展道路, 100年不动摇: 阿斯利康是典型的大中国小世界公司, 数字化创新是第三次产业化浪潮中, 中国与国外尤其美国相比, 起步稍晚但发展水平占优, 看看5G和互联网物流\支付模式就清楚. 在此阿斯利康是顺势而为, 将数字化转型的创新理念在实用层面发挥到极致.

数字化转型与创新已成为阿斯利康的企业文化: 可谓上下同欲, 公司成立了数字化和商业创新部, BU加强Digital Communication, 医生/患者新媒体协同传播铺天盖地, 早在2015年与微医达成战略合作, 2018年和阿里\腾讯携手布局智慧医疗, 在疾病教育\慢病管理\人工智能研发等方面展开医药健康服务.

毫不夸张的说, 在阿斯利康, 最务实最接地气的打法就是创新, 和其他很多药企喊口号, 搞几个数字化项目, 放几个卫星不一样. 阿斯利康最擅长将创新变成执行, 并带来商业获益. 不创新毋宁死不敢说, 但不创新可能被Fire掉极有可能.

从这点看, 药企中的战斗机-阿斯利康中国的确可称作药企中的华为, 但骨子里又特别像互联网的阿里巴巴. 拿来主义精神拿捏的出神入化(此处是褒义, 乔帮主说过创新不一定需要颠覆性). 巧的是, 两位大boss杰克与利欧都是英语系本科毕业.

如此说来, 阿斯利康深耕中国, 且布局深远, 创新深入骨髓, 领导者务实又开明, 想一举杀入互联网医疗领域, 岂不是顺水推舟, 一统江湖指日可待? “前景是光明的, 道路是曲折的”, 见于<毛泽东选集>第四卷<关于重庆谈判>一文的结尾. 下半句话更精彩. 现暂且按下不表, 我们从商业模式的高度再俯瞰一下全局.

不想做平台型的药企, 不是好药企?

转型成为一家平台型的公司, 这已经不是阿斯利康的商业机密. 在近年的某次年会上, 已经流传出一句口号: 我们不仅仅是一家制药公司, 更加是一个提供患者全程管理和创新服务的平台公司(不是原话, 是大意)

平台转型战略, 非同小可. 是当今互联网时代最高水平最高难度也是最牛B的商业模式. 现在如雷贯耳的伟大公司, 尤其是近20年新晋的商业新势力 统统都有一个特点, 如果可以打标签, 那就是属于平台型公司.

细数中国的BAT, 和美国的FAG, 基本上都攀上过全球排行榜top10, 可谓商业浪潮中的时代弄潮儿, 他们都是典型的平台型公司, 提供购物\社交\搜索等等高频刚性的服务.

回到中国. 如果要列举典型的平台型公司, 特别与互联网和大健康领域相关, Dr.豆浆推荐其中四家伟大的公司: 阿里/腾讯/平安/药明.这四家公司在各自的细分领域均为翘楚.

其中阿里腾讯已是互联网垄断级霸主, 平安作为金融保险公司, 强势推出平安好医生切入互联网医疗, 并成功上市, 令人瞩目, 药明则是一家低调和颇具实力的CRO\CDMO

非常荣幸, 我与包括阿斯利康在内的这些公司, 都有过工作或合作方面的交集. Dr.豆浆满怀尊敬和好奇学习过各家的模式. 与其中几家的高管有过深浅不一的请教.

在Dr.豆浆看来, 平台转型战略实施成功, 有如下几个关键因素:

足够的技术\资源支持系统足够的产品\信息交易需求足够的公平\丰富生态机制

简单说, 平台是一个人造的ECOSYSTEM. 它可以不提供任何商品, 只要扮演中间商, 部分或全部提供链接服务\提高生产或流通效率, 极大促进规模化交易即可.

它必须具备入口和出口, 完成闭环, 必须营造生态, 形成良性循环机制.  以亚马逊为例, 它的经典飞轮模式包含: 客户流-服务流-利润流. 循环往复, 生生不息. 流量入口是客户, 中间是服务, 出口是利润, 再通过优化服务, 吸引更多客户, 带来更多利润.

纵观前列国内四家代表性的平台公司的运营模式:

阿里: 日用品消费级的互联网店商交易服务平台, 拓展到支付宝金融平台, 入口是互联网客户. 出口是利润(包括营收利润,也包括数字资产, 这是未来最重要的资产形式), 阿里健康起点也是立足利用线上流量入口的客户转化. 天猫医药馆只是把日用品拷贝到医药服务场景再走一遍, 本质是电商平台.

腾讯: 抛开最赚钱的游戏业务不说, 腾讯在互联网医疗也频频投子布局, 与阿里不同, 腾讯的玩法是既当投资人抢赛道. 也自己下场当运动员试水(腾讯健康, 企鹅医生), 聚焦疾病教育, 寻医问药层面, 同时也投资丁香园这样的专美垂域公司. 它的入口则是依托超级社交用户, 借助QQ到微信的流量, 不停尝新的价值转化机制.

平安: 巨无霸金融保险公司, 战略布局科技+金融+健康生态, 成功切入互联网医疗就是其当家花旦-平安好医生. 入口是其庞大的保险用户, 中间是线上医生服务(系拥有全职医生军团的互联网医院, 而不是其他平台属于线下医生招募上线方式), 出口还是线上医药商城的利润. 本质上也是电商平台.

药明: 世界排名前列的CRO/CDMO公司, 北大化学系背景的创始人, 打造了一个新药研发和规模生产的平台, 号称制药界的富士康.

Dr.豆浆坚持认为药明有华为的研发创新实力, 只是模式定位为平台, 集约化大规模提供研发与生产服务, 为整个制药行业赋能. 它的入口是上游的制药企业不同管线的商业需求.

前三家平台型公司有一个共同点: 拥有优势业务所占有或垄断的客户流量入口. 第一步是基于这些客户培育和发展平台, 目标都是赋能或服务所有的客户, 第二步是不断拓展现有平台服务的模块, 营造大生态, 比如阿里的消费支付生态, 腾讯的社交游戏生态, 平安的保险健康生态.

只要想切入大健康, 扎入互联网医疗的深海, 对这三家公司都是水道渠成的事. 因为有入口, 所以可以扎, 但能扎多深就不是简单的事情了.

入口是源头, 谁能逼近\触及客户, 谁就占据利益链条的上游. 狼和小羊喝水的童话我们幼儿园就听老师说过. Dr.豆浆认为, 这也是现在药企争先恐后\假意真心要发誓”以患者为中心”的动机.. 动机没有错, 我们不推崇诛心论, 关键是这条路并没有想象的容易走通.

如前分析, 以药明为例, 其现有平台已成为国内翘楚, 但战略升级需要平台拓展, 营造大生态则遇到困难, 因为和其他三家巨头不同, 药明代工的平台入口是研发需求, 距离医生和患者用户都有距离, 在这个平台上利用现有流量入口, 作价值转化不容易,

药明的战略是从罕见病医院切入, 借力梅奥CLINIC的医疗资源, 从研发生产的下游出发, 向上布局明码和奥测, 力推精准医疗, 开始抢占源头—患者. 虽然罕见病患者发病率不高, 但临床未满足的需求极大, 医疗和社会资源均存在不足. 罕见病患者-精准医学-药物研发这个闭环形成, 就会成为药明平台拓展的成功战略.

值得注意的是, 中间关键的棋子是罕见病医院, 首先是实体医院而非互联网医院. 或者说未来事实上成为罕见病领域O2O的一体化整体解决方案. 

药明的战略浅析打住, 继续回到我们接下来要重点讨论的阿斯利康的互联网医院战略项目, 本身产品线较为丰富, 覆盖绝大多数临床常见疾病, 尤其慢病, 且初步形成8大解决方案矩阵, 物联网平台转型模式呼之欲出.

但问题来了, 互联网医院是药企战略升级必然的选择吗? 现有的互联网医疗模式有哪些优势和痛点? 互联网医院实施会遇到哪些难题? 为什么那些平台级巨头都没有大规模入局互联网医院? 或者如平安好医生模式也难以复制难以获得彻底的商业垄断意义上的成功?

互联网是医疗的春药? 什么是解药?

谈论互联网医院之前, 还是回到互联网和医疗初次邂逅, 产生火花的那个初恋场景-DMKT之MCM.

坦率地说, MCM炒作也实践了十几年, 请告诉我目前谁是这个业务的王者? 哪个模式跑出并验证了所谓ROI价值模型? 是医脉通e信使, or 丁香园的诊疗一体化, 还是梅斯医学的APO?

MCM到底是个噱头还是真金白银的市场营销杀手锏?回顾不短不长的互联网进化, 目睹近10年MCM之怪现状, Dr.豆浆尝试将MCM发展分为三个阶段, 和王国维的三重境界理论有异曲同工之妙.

第一阶段是PC时代: 端对面的广覆盖, 信息交互是单向.

第二阶段是移动时代, 可以实现点对点的准确覆盖, 信息交互出现双向.

第三阶段是5G/AR时代: 信息交互是立体实时的, 万物互联, 健康级和医疗级数据互通,

MCM后来改为MCE, 好像贴近理想了, 强调触达和交互, 但第二阶段我们就已经可以技术实现, 为啥还是如雾里看花, 拳头砸棉花?

因为MCE医生教育或患者管理, 或诊疗一体化模式, 说到底, 就是停留在只能表面看看数据分析阶段. 拿数据报告当KPI向老板汇报交差, 作为数字化项目的结果当然ok. 可是从第一阶段推到第二阶段, 大家忙的满头大汗, 却发现真正的目标依然遥不可及.

信息交互了, 客户画像也靠爬虫爬的更精准了, 最后调研结果证明医患观念的改变也实现了可是最后一层纱窗就是捅不破: 终端销量结果的改变, 即医生处方改变或者是患者依从性改变. 这个量效关系没法用ROI价值模型来证明.

互联网医疗的下半场怎么玩?当然今天对MCM的探讨点到为止, 以后有机会分享. 此处省略1万字.

先回到第一性原理, 看看医疗的本质是什么? 才能看清楚以互联网医院是否能够作为解决方式颠覆和重塑这种场景, 真正取得商业化成功.

首先, 医疗是一个专业壁垒很高, 国家监管很严, 政策变化影响非常大的行业. 这套价值生态圈, 包括: 医生教育和患者管理两个核心, 而其中医患互动环节才是关键. 虽然市场对民营医院放开, 但是居于市场主导和垄断地位的, 还是公立医院.

经典的场景是: 企业提供药物或设备, 通过医患互动这个环节完成价值转换, 终端表现是销售达成, 上游其实是获益方患者, 决策权很大程度又归医生. 现实是受限于合规和技术手段, 企业都是”以医生为中心”作为资源重心.

其次, 中国的互联网医疗发达和繁荣程度, 大大超过欧美, 这是事实. 观察到我们的移动支付和电子商务之发达, 似乎可以理解, 但是当我们把目光投射到医疗健康服务的最后一公里—互联网医院时, 发现移动有时真的移动不了(丁香园李天天语).

以春雨医生为代表的第一波颠覆力量开始冲击传统医疗行业时, 大家对”线上取代线下”的商业模式威力充满期待. 成千上万的医生摇身一变成为线上医生, 兼职开始的所谓创新医疗模式的尝试.

伴随国家对互联网医院监管的起起落落, 医药电商政策的松松紧紧, 人们发现互联网医疗的热汤很可能是春药, 而不是解药. 为啥不能彻底颠覆或取代公立医院和线下医疗场景?

道理很简单, 医疗是刚需但未必高频. 医疗又分轻和重. 也就是消费级还是专业级. 我们红火热闹的互联网医院只是提供线上诊疗场景, 解决一小部分消费级医疗服务需求. 而大多数医疗服务, 更多时候根本无法在线上完成, 必须线下

除了专业性, 就是安全性的考量. 互联网医院可以通过医患互动解决很多消费级的问题, 但医疗专业级问题不是单凭互动可以解决, 和淘宝一样, 患者也许可以对线上医生来个货比三家, 但是出问题了能换货不?

很多有商业头脑的网红医生, 都是善于把互联网医院作为延长自己服务半径和扩大知名度的手段, 而不是生存之本. 这就是所谓”线上为线下赋能”.这批医生的名单可以参考好大夫发布的排行榜.

最后就是医疗资源的供给侧问题. 互联网医院看起来是搭建了平台, 方便了医患互动, 提高了医生教育和患者管理的效率, 但本质问题还是解决不了,

中国的医疗资源绝对和相对不足. 换句话, 全国医疗资源是有限的, 线上多了线下就少了. 你可能要问AI+医生啥时可以上线服务或取代人工医生?

我们呼唤互联网医疗或寄希望于互联网医院, 无外乎是期待数字化医疗能实现所谓价值型医疗. 而医疗市场的核心问题在于人, 供应链.

理论上, 惟有技术革新才能提高医疗效率. 如果说平台转型能解决这个难题, 那不是互联网医院.而是医疗大数据.

事实上, 互联网医院不是什么稀奇的事情, 有块运营资质牌照, 就能开起一家互联网医院. 当前从事互联网医疗相关业务的商业模式无外乎:

医院+互联网: 实体医院+互联网医院-某家医院的医生同时集体转线上, 线下为主, 线上为辅, 专业性安全性有保障. 缺点不能解决广覆盖需要的转线下场景

互联网医院: 天南海北的医生注册上线, 比如好大夫春雨来问丁香医生, 前提是有互联网医院牌照, 线上消费级医疗为主, 转线下专业级医疗为辅, 专业性安全性一般, 缺点是广覆盖但是提供线下服务的能力不够

药企联合前两者: 阿斯利康的模式可能是这种. 合规性高, 也可以充分发挥阿斯利康优秀的BD与资源整合能力.

终极解决之道, Dr.豆浆还是认为只有医疗大数据平台型模式. 不论采用何种技术手段, 不论以何者为中心, 如何在医疗价值链布局上下游, 最后的难关在于医疗大数据的壁垒打破和统一管理. 而这不是一家药企或一个大数据公司可以做到.

因为这不是技术问题, 而是国家战略问题.

全国打破条块分割的医疗管理体系, 打通研发-医疗-患者环节, 提供统一结构化的电子化信息, 融合保险\金融\健康的医疗相关数据, 这种级别的医疗大数据, 在充分运用AI\5G\区块链等前提下, 才能成为战略级国家数据.

如此, 互联网医院只是医疗大数据平台一个节点, 犹如地球对于浩翰的宇宙, 只是一个沙砾.

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

怎样才能用起来大数据？障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：

■    当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。

■    大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■    对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■    虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■    对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■    对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■    对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■    对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统，聘请更多的人才，希望能从这个新趋势中获益，不过却无奈地发现，大数据仍然停留在云端，没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用……

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如百度、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、百度、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。

而百度已建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具，变成了生产资料。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样？格式标准是否统一？数据作为一种原材料，其精细化程度如何？是否符合平台上企业应用的具体场景？是平台上企业拿来就能用的，还是还需要平台上的企业再加工？

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a  和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b  建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c  许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2 如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3 如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4 为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体 *** 作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

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