大数据和人工智能在互联网金融领域有哪些应用

1. 大数据和人工智能在互联网金融领域有哪些应用

大
数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性
（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化
（Capitalization）。
 
　
　大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金
融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。
 
　
　数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融
机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。
 
　　为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。
 
　　1.价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解
 
　　“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。
 
　　1.1成就大数据的“第四个V”
 
　　大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。
 
　
　虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层
面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机
处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了
大数据。
 
　
　另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource 
Planning）和CRM（Customer Relationship 
Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深
入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这
些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的
最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。
 
　　“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？
 
　　BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。
 
　　1.2变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革
 
　　多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？
 
　
　无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与
模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角
色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。
 
　
　因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时
间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构
就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。
 
　　具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。
 
　　1.2.1数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度
 
　
　在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段
和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，
“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了
数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。
 
　　1.2.2数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”
 
　
　在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新
的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而
“相关关系”正在逐步获得一席之地。
 
　　1.2.3数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛
 
　
　大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投
入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天
日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。
 
　　1.2.4数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化
 
　
　在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取
适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数
据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。
 
　
　例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值
的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触
角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动
力。
 
　　2.应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践
 
　
　金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资
金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。
 
　　2.1大数据的金融应用场景正在逐步拓展
 
　　大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。
 
　　2.1.1海外实践：全面尝试
 
　　2.1.1.1银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”
 
　
　在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个
业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应
用潜力尤为可观。
 
　
　BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的
起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试
错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的
商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。
 
　
　银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分
析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结
果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。
 
　
　相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银
行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经
营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到
广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影
响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本
低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。
 
　
　银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据
为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生
大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对
寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关
产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。
 
　
　客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突
破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高
尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小
客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但
分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。
 
　
　在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户
按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找
出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该
行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可
以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。
 
　
　银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当
下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过
大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，
把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的
使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作
为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。
 
　
　BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联
网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行
面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对
350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下
该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点
布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过
应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network 
Max正是用来解决类似问题的工具。

　
　银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更
远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费
路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如
零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此
类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。

2. 电商：对未来零售有什么影响

一、电商为什么要布局新零售？
零售电商发展趋于成熟
根据国家统计局数据，2016年我国网上零售额达51556亿元，同比增长26.2%。在持续6年的快速增长后，中国电商人口红利已接近尾声，伴随着人口基数的逐渐增长，总交易额增速放缓是必然趋势：从2010年96.9%的增速下降到2016年的26.2%。随着消费者数字化基本完成，单纯依靠线上难以扩大消费市场，纯线上的天花板已然显现。
消费者已经受够了
如今听到这样的声音越来越多：“太失望了，网购的那条裤子与网页上相差太大了吧，真坑啊”；“这个钱包在网上买太便宜了，不会是假货吧”。这些声音表明了消费者已经受够了。
1)线上的体验差，商品质量没保障
线上的东西越来越同质化，一点个性也没有；除了价格便宜，质量也不能保证，购买的体验也跟不上。
2)信息不对称
对于网购行为，电商平台与用户之间存在明显的信息不对称，用户对商品看不见、摸不着、感受不到。
3)互动性较弱
电商平台与用户的互动性往往只停留在文字层面，而电视等形式的广告直播过程互动性也较差，导致消费者消费欲望减退。
随着新一代价值主张逐渐诞生，消费者的消费行为和消费场景发生了极大的变化，越来越多的人意识到：未来线上线下必须结合起来。随着技术的革新，以及消费者的消费需求变化，为电商布局新零售提供了一个好的切入点。
二、电商布局新零售具有哪些优势？
作为中国的“新四大发明”之一的网购火遍全球，我国网购市场在全球一马当先，其规模约为紧随其后的六大网购市场的总和。网购具有“便捷、移动、省时、快速”等特点，并且极大地改善了人们的生活方式。
那电商深入开展新零售业务都有哪些得天独厚的优势呢？
1)电商是新技术最快实践的场所
近年来，在所有科技投资中，电商占比最大。我国零售电商在日益频繁的技术革新中不断尝试全新的经营模式：打通全渠道、构建新型购物场景、试水多屏互动成为电商经营新亮点。
2)海量数据
近年来，随着电商快速的发展，收集了大量的数据，包括：用户数据、商品数据、商家数据等。在大数据技术迅速发展和运用的背景，众电商纷纷建立云数据平台，分析数据应用于扩展现有业务和拓展新业务。
3)庞大的用户群体
截至2016年6月，中国网购用户达4.6亿人，网购用户占整体网民比例不断攀升，这一数字已经达到64.1%，并在未来几年中将保持持续增长态势。
4)优秀的服务理念
为了提升用户购物体验，加强与广大用户的互动性，众电商纷纷建立庞大的客户体系和社交服务；为用户实现购前咨询，购中互动，售后服务等一整套服务功能。
5)精益化的供应链管理
近年来，众电商都通过各种形式构建物流体系，加强供应链管理。如，京东自建物流，实现仓配一体化；阿里构建菜鸟物流，以平台连接第三方物流公司和商家。
6)敏锐的洞察能力
电商拥有海量数据，可以快速感知消费者的消费需求变化；以及拥有巨大的科技投资优势，尝试新技术提升用户购物体验。
三、电商是如何布局新零售的？
电商布局新零售具有天然的优势，那电商是如何布局新零售的呢？笔者对近几年各种案例进行一一剖析，总结了四种模式。
电商战略入股线下零售
案例：2014年，阿里以53.7亿元港币对银泰商业进行战略投资，双方将打通线上线下的未来商业基础设施体系，并将组建合资公司。
近况：2017年1月，银泰商业发布私有化公告，阿里参与并将以74%的持股比例成为其控股股东。据业内人士分析，阿里此时启动银泰私有化进程，是因为阿里需要掌握一家能自主决策的百货业态企业，以便为其打造“新零售”模式提供一块落地的试验田。
电商线下开自营门店
案例：2016年10月，全国第一家三只松鼠主体体验店在安徽芜湖开业。之后三只松鼠连续攻占蚌埠、苏州等城市，并预计在未来三至五年内拥有1000家投食体验店。
近况：2016年9月30日，三只松鼠在芜湖开了第一家线下店，取名三只松鼠投食店。开业一个月销售额240万，客单价80元，引起业内热议。2017年2月5日，三只松鼠CEO章燎原在120多名松鼠管理干部内部讲话中称，因为苏州店装修品质不过关，决定在正月十六砸掉苏州门店。
电商与线下零售自建电商平台合作
案例：2015年8月，阿里283亿元战略投资苏宁云商，成为其第二大股东，双方打通电商、物流、售后服务、营销、金融、大数据等。同年10月，苏宁云商全资子公司苏宁云商集团南京苏宁易购投资有限公司与阿里共同出资10亿元设立“猫宁电商”，双方分别占股51%和49%。
近况：双方合作两年以来，一直也未见什么亮点，除了被业内称为“大噱头”充满各种“看不懂”的战略外，不管是“三体贯通”，还是“万亿智造计划”都有极为强烈的修辞感，并没有看到实际意义。
线下零售战略入股电商
案例：2016年6月，京东宣布以1亿4495万2250股A类普通股，约为京东发行总股本数的5%，按当天总市值288亿计算，约14.4亿美元，约合人民币95亿，与沃尔玛达成战略合作，拿下1号店。
近况：2016年10月，沃尔玛在其向美国证券交易委员会(SEC)提交的最新监管文件中披露了增持京东股份的信息，对京东A类股的持股从5.9%升至10.8%，并获得京东董事会观察员资格。分析人士认为，沃尔玛此举是要增强与京东在华的合作。
四、什么玩法更有战略优势？
纵观电商们以各种形式布局新零售，就目前状况来看，各家发展有好有差，具体那种模式更好还需要等待市场的检验。
智晓未来(Future Go)是什么？
基于长时间的认真研究，我毅然选择投身新零售，于2017年初创立智晓未来(北京)科技有限公司及北京爱福记连锁商业有限公司。其英文名称为“Future Go”，简称FG，寓意着未来购物的新潮流。智晓未来以“场景论”为核心，以新技术做为支持，通过各种运营模式，布局新零售。通过全套软硬件技术方案贯穿线下零售全链条，提升线下消费体验、降低线下零售的管理成本、运营成本；提升信息化效率，使多业态组合开店成为可能。
智晓未来创始团队以“场景论”为核心理念，结合多元化的场景模式，共设计出了6种方案，涉及“便利店、药店、文具店、礼品店、零食店、成人用品店、烟酒专卖店、移动快闪店”等多种零售场景。经过坚持不懈的努力，智晓未来创始团队发明了多种支付方法和基于不同零售消费场景的支付方法。目前，FG已申请了8项发明专利及4项实用新型专利。
FG智能零售店消费场景方案
鉴权识别进出店(扫码\生物识别)——消费者购买商品(电子价签、液晶价签\视频追踪)——确认支付(或自动代扣)——手机订单管理。
五、电商新零售的未来会是怎样呢？
电商纷纷布局新零售，致使电商新零售的发展备受关注，那电商新零售的未来会是怎样呢？笔者综合各种观点和意见，总结了几点：
1)线上线下相融合的全渠道购物成为主流消费方式；
2)随时随地随性的“场景触发式购物”；
3)以社交媒体为中心的消费者互动；
4)以“用户体验”为中心，实现“新零售+产业生态链”；
5)超出标准产品和常规服务的需求不断增加；
6)数字化驱动，需求个性化，场景碎片化。
众电商纷纷跳出自我束缚，牵手线下零售，布局新零售，以“用户体验”为中心的经营模式，正在改变着中国零售行业

3. 价值主张设计:如何构建商业模式最重要的环节

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如果有帮助希望能采纳。
不懂得地方请私信我

4. 优化品牌后推广效果事半功倍怎么理解？

【品牌展消息】品牌要想获得客户信赖，社会认可，需要了解客户的需要。做到产品过硬，同时也要做清晰品牌价值主张，有效的与客户正行沟通，提升品牌价值。能在互联网海量信息里显现出来，区别出来，这一点也是很大的区别。


品牌优化套餐是由中国品牌展BuPaMa主要服务。通过品牌优化套餐我们可以得到：一、由中文官方网站认证中心颁发“官方网站认证标志”1个，认证认可、通行世界。二、由中国品牌展颁发品牌备案荣誉铜牌1块，彰显身份、见证实力。三、入驻中国品牌展名额1个，发布新闻资讯、品牌动态、权威产品等。四、由中文官方网站认证中心COWCC官方公告1次，公示官方网站亮证“官方网站认证标志”信息。五、由中国品牌展新闻发布1次，宣传品牌通过荣誉备案。

通过这五个收益亮点组合。对品牌起到积极作用。第一个作用是提升品牌形象第一个作用是提升品牌形象。第二个作用是宣传品牌价值。第三个作用是加强品牌防伪。

品牌展优化品牌价值。品牌优化套餐跨界整合资源，减少经营成本、提升竞争优势，奠定品牌窗口、彰显品牌形象。网站亮证＋品牌备案＋宣传利器，套餐只需800元。享受三大作用和六大权益。通过网站亮证官方网站认证标志，认证认可、通行世界。通过品牌备案，堂堂正正、大大方方。通过宣传利器传播价值，与时俱进、品牌强国。

优化品牌价值后，让品牌信息高效、友好、可靠，诚信、透明、规范品牌经营。品牌展为优质品牌宣传价值，慧眼识别潜力品牌，给我们提振了信心。通过对500份数据调查显示，品牌优化套餐增加了品牌关注度、美誉度、可信度，直接提升了品牌形象，提升了品牌竞争优势。同时通过办理网站亮证，完成互联网建设的信用指标。所以为品牌增加200%成功机率。

所以才能达到优化品牌后再推广效果事半功倍的效果。

5. 迈克尔.波特：物联网究竟会怎样颠覆产业格局

在智能互联产品时代，企业该如何创造和捕捉价值？产品产生的（高度敏感的）海量数据应该如何利用和管理？如何改进与传统业务伙伴，例如渠道商之间的关系？随着行业边界的极大拓展，公司在其中应该扮演什么样的角色？企业将面临上述一系列新的战略抉择。
随着智能互联产品数量不断增多，为了阐释随之而来的新机遇，“物联网”一词应运而生。但它的诞生无助于我们理解这一现象及其影响。无论是涉及物或人，互联始终是一种传递信息的机制。智能互联产品的独特之处不在于互联，而在于“物”，正是产品的新能力其产生的数据将开创一个新的竞争时代。因此，企业不应再局限于技术本身，而应聚焦于竞争本质的变化。
重塑行业架构
要了解智能互联产品对行业竞争和利润能力的影响，我们首先要研究它们对行业结构的冲击。在任何行业，竞争都是由5种竞争力量所驱动的：购买者的议价能力，现有对手竞争的强度和性质，新进入者的威胁，替代产品或服务的威胁以及供应商的议价能力。这些力量的构成和强度共同决定了行业竞争的本质以及现有业内公司的平均盈利能力。当新技术、客户需求或其他因素对这5种力量产生影响时，行业结构就会发生改变。与前两次IT潮流一样，智能互联产品将对众多行业的机构产生冲击，其中制造业所受的影响最大。
购买者的议价能力。智能互联产品将极大地扩展差异化的可能性，单纯的价格竞争将越来越罕见。了解客户如何使用产品，公司就能更好地对客户进行分层，定制，定价并且提供增值服务。此外，这些产品还大大拉近了公司与客户的关系。由于公司掌握大量的历史数据和产品使用数据，购买者转换新供应商的成本大大提升。通过智能互联产品，企业大大降低对分销渠道和服务机构的依赖，甚至达到去中介化，从而在价值链中捕捉更多利润。这些因素都削弱了购买者的议价能力。
GE航空在飞机引擎上安装了数百个传感器，基于收集的数据，公司可以分析引擎实际表现与预期的差距，进一步优化引擎性能。一旦了解产品的真正性能，购买者也能在不同供应商之间寻求制衡，提高自身的议价能力。拥有产品使用数据，购买者还可以减少对制造商信息和支持的依赖。与原先单纯的购买模式不同，通过PaaS（产品既服务）和产品共享等新商业模式，购买者可以降低转投新制造商的转换成本，从而提高自身的议价能力。
竞争对手的竞争。智能互联产品可能对竞争带来重大影响，创造无数产品差异化和增值服务的机会。企业还可以进一步改进自身产品，以对应更加细化的市场分层，甚至根据个人客户进行定制化生产，进一步增强产品差异性和价格均价。
通过智能互联，公司还可以将价值主张扩展到产品以外，比如提供有价值的数据和增强服务。百宝力（Babolat）生产网球拍和相关装备的历史长达140年，公司最近推出了Babolat Play Pure Drive系统，将传感器和互联装置安装到球拍手柄中。通过分析对击球速度、旋转和击球点的变化，公司可以将数据传送到用户的智能手机中，提高选手在比赛中的表现。与普通产品不同，由于前期的软件开发、更加复杂的产品设计以及搭建“技术架构”的高昂费用，产品的固定成本将大幅提高；因此，新型产品成本中的固定成本比重会更高，而可变成本的比重降低，这使单纯价格竞争的空间缩小。因为高固定成本行业的价格弹性较低，公司必须将固定成本分摊到数额巨大的售出产品上。智能互联产品的功能得到极大扩展，这使公司容易陷入“谁的功能更丰富”式比拼，产品性能的提升则被忽略。这会进一步推高产品的成本，蚕食行业的整体盈利能力。
最后，就像我们在下文中讨论的，随着智能互联产品成为更广泛产品系统的一部分，竞争范围将进一步升级。例如，家用照明公司、音响娱乐设备制造商以及智能温度控制器公司过去并没有交集，但现在它们每一家都要在整合智能家居系统里分一杯羹。
新进入者的威胁。在智能互联的世界，新进入者要面临一系列严峻挑战，首当其冲的是产品设计、嵌入技术和搭建“技术架构”带来的高昂固定成本。百多力公司（Biotronik）公司最初只生产心率调节器和胰岛素泵等设备。现在公司生产智能互联产品，例如家庭健康监测系统，它包含数据处理中心，医生可以远程监控患者的医疗设备和临床状况。行动敏捷的在位公司还将获得关键的先发优势，因为它们可以利用累积的产品数据改进产品和服务，重新设计售后流程，这无疑抬高了新进入者的门槛。智能互联产品还可以提高购买者的忠诚度和转换成本，进一步提高行业进入壁垒。
然而，当智能互联技术飞速跃进，使在位公司的技术和优势作废时，行业的进入壁垒反而会降低。有些在位公司不情愿采用智能互联技术，妄想保持自己在传统产品上的优势和高利润的产品或服务，这无疑为新进入者敞开机会之门。
替代产品的威胁。与传统的替代产品相比，智能互联产品的性能更佳，定制程度和客户价值也更高，这降低了替代产品的威胁，提升了行业发展前景和盈利能力。但是在很多行业中，新型的替代产品正在涌现，它们提供更全面的功能，将威胁传统产品的地位。例如Fitbit的可穿戴健身设备，它能捕捉不同类型的身体数据，包括运动水平和睡眠状况等，它将替代传统运动手表和计步器。智能互联产品还催生出新的商业模式，它们将替代传统的产品所有制。例如PaaS模式，用户只需按使用量付费就可使用产品的所有功能。
自行车分享系统是另外一例，它正在越来越多的城市普及。用户可以通过智能手机App找到自行车租用和归还的站点。系统则监控用户使用自行车的时长，并收取相应费用。显然分享模式会减少城市居民购买自行车的需求，但也免去了购买和停放的麻烦，因此，这刺激了更多市民使用自行车。便捷的分享模式不仅会替代自行车购买模式，也能替代汽车和其他交通工具。正是智能互联产品的出现，才让分享模式替代完全所有制成为可能。
供应商的议价能力。智能互联产品改变了传统的供应关系，重新分配了议价能力。由于智能和互联部件提供的价值超过物理部件，物理部件将逐渐规格化，甚至被软件替代。软件也提高了物理部件的通用性，减少了物理部件的种类。在成本结构中，传统供应商的重要性将会降低，议价能力随之减弱。
智能互联产品也让一批新的供应商崛起，包括传感器、软件、互联设备、操作系统、数据存储以及“技术架构”其他部分的提供者。这些供应商中不乏谷歌、苹果和AT&T这样的大公司，它们都是各自领域的巨头。过去传统制造企业并不需要和它们打交道，但如今这些公司的技术对产品的差异性和成本至关重要。这些新供应商拥有极高的议价能力，往往能获得价值蛋糕中更大的一份，进一步挤压制造商的利润。
由于新型供应商与终端用户的紧密关系以及掌握的产品使用数据，这些“技术架构”的提供者拥有更强大的议价能力。不仅如此，这些供应商还可以利用手中数据开发新的服务，就像GE航空与Alitalia航空公司的合作。
新的行业边界
智能互联产品不但能重塑一个行业内部的竞争生态，更能扩展行业本身的范围。因此，行业的竞争基础将从单一产品的功能转向产品系统的性能，而单独公司只是系统中的一个参与者。
不仅如此，行业边界还会继续扩展，从产品系统进化到包含子系统的产品体系（System of Systems）——不同的产品系统和外部信息组合到一起，相互协调从而整体优化，就像智能建筑、智能家居甚至是智能城市。如果一家公司的产品对整体系统的性能影响最大，那么它将取得主导性的地位，并分得利润蛋糕中最大的一块。
智能互联产品带来的网络效应对不同行业的影响各不相同，但大趋势已日渐清晰。
首先，行业进入壁垒的提高，加上早期积累数据带来的先发优势，很多行业将进入行业整合期。
其次，在边界快速扩张的行业，行业整合的压力会更大。单一产品制造商很难与多产品公司抗衡，因为后者可以通过系统优化产品性能。
最后，一些强大的新进入者会涌现，它们不受传统产品定义和竞争方式的限制，也没有高利润的传统产品需要保护，因此它们能发挥智能互联产品的全部潜力，创造更多价值。一些新进入者甚至将采用“无产品”战略，打造联接产品的系统将成为它们的核心优势，而非产品本身。
发掘科技一家专业的物联网硬件方案公司：发掘科技

6. 举例分析网络金融应用的低成本交易

数据四面改变金融机构传统数据运作式实现巨商业价值四面（四C）包括：数据质量兼容性 （Compatibility）、数据运用关联性（Connectedness）、数据析本（Cost）及数据价值转化 （Capitalization）  　 　数据金融业应用场景逐步拓展海外数据已经金融行业风险控制、运营管理、销售支持商业模式创新等领域全面尝试内金 融机构数据应用基本处于起步阶段数据整合部门协调等关键环节挑战仍阻碍金融机构数据转化价值主要瓶颈  　 　数据技术与数据经济发展持续实现数据价值支撑深度应用传统IT端断推向前台存量架构与创新模块效整合传统金融 机构技术层面所面临主要挑战外数据态发展演进其显著社特征作其员金融机构促进数据经济发展任重道远  　　驾驭数据内金融机构要技术基础着重引入价值导向管理视角终形自内嵌式变革其三关键点（TMT）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）思维（Thinking）  　　依.价值导向与内嵌式变革—BCG数据理解  　　让数据发声—随着数据代临声音变益响亮喧嚣背探寻本质我讨论数据定义始  　　依.依数据第四V  　　数据问题内目前用三V定义即数量（Volume）、速度（Velocity）种类（Variety）  　 　虽着定义未停止讨论才数据关键节点热议焦点底才算数据其实问题量层 面并没绝标准量相于特定期技术处理析能力言世纪90代依0GB数据需要计算能力流计算机 处理几量现台普通智能手机存储量半已层面颇具影响力说全量数据取代本数据拥 数据  　 　另外讨论焦点问题今海量数据都源于何处商业环境企业关注ERP（Enterprise Resource Planning）CRM（Customer Relationship Management）系统数据些数据共性于都由机构意识、目收集数据且基本都结构化数据随着互联中国深 入普及特别移互联中国爆发式增机互所产数据已经另重要数据源比互联中国世界留各种数据足迹所 些都构量数据主体机器间交互处理沉淀数据才使数据量级实现跨越式增主要原物联中国前现实世界数据化 髦代名词海量数据式源源断产积累  　　三V定义专注于数据本身特征进行描述否量级庞、实传输、格式数据数据  　　BCG认数据关键点于第四V即价值（Value）量级庞、实传输、格式全量数据通某种手段利用并创造商业价值且能够进步推商业模式变革数据才真诞  　　依.贰变革数据运作与数据推内嵌式变革  　　元化格式数据已呈海量爆发类析、利用数据能力益精进我已经能够数据创造同于传统数据挖掘价值数据带价值究竟何产  　 　论金融企业非金融企业数据应用及业务创新命周期都包含五阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科家构建并完善算与 模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察实际效今数据环境命周期仍维持原唯变化数据科家命周期所扮演角 色数据允许其运用各种新算与技术手段帮助IT断挖掘新关联洞察更满足业务需求  　 　BCG认数据改变并传统数据命周期具体运作模式传统数据基础技术环境周期能要经历乃至更 间现数据量技术机构能需几周甚至更短间能走完命周期新数据运作模式使快速、低本试错能商业机构 条件关注由于种种原忽略量机并些机累积形价值  　　具体言与传统数据应用相比数据四面（四C）改变传统数据运作模式机构带新价值  　　依.贰.依数据质量兼容性（Compatibility）：数据通量提升数据析质宽容度  　 　数据代数据获取门槛相较高导致本思维占据统治位通抽截取式捕获数据同析数据手段 能力相限保证析结准确性通意识收集量化、清洁、准确数据数据质提高要求数据代 全量思维用武条件获取维度、全程数据海量数据现数据清洗与验证几乎能事困境催 数据应用新视角与新类似于布式技术新算使数据量弥补质足提升数据析于数据质量兼容能力  　　依.贰.贰数据运用关联性（Connectedness）：数据使技术与算静态走向持续  　 　数据代全量追求使实变异重要点仅仅体现数据采集阶段云计算、流处理内存析等技术支撑系列新 算使实析能通使用持续增量数据优化析结些素共同作用贯关系追求始松 相关关系逐步获席  　　依.贰.三数据析本（Cost）：数据降低数据析本门槛  　 　数据改变数据处理资源稀缺局面数据挖掘往往意味着菲投入企业希望能够数据发掘机或限数据处理资源投 入能产机客户、项目获健康投入产比数据代数据处理本断降数据量存机见 每机本身带商业价值能并观累积起实现质飞跃所数据往往并非意味着机量机  　　依.贰.四数据价值转化（Capitalization）：数据实现数据价值高效转化  　 　《互联中国金融态系统贰0贰0：新力、新格局、新战略》报告我探讨传统金融机构变革代所需采取新战略思考框架即适应型战略采取 适应型战略助于企业构筑五优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势社优势数据金融机构建立些优势提供新工具力数 据价值转化与机构整体转型相辅相内嵌式变革由  　 　例金融机构传统做按部班周期模式（规划、立项、收集数据析、试点、落、总结）再适用快速试错、宽进严实现数据价值 关键：低本式量尝试数据蕴藏海量机旦发现某些价值规律马进行商业化推广否则断退外数据金融机构打造触 角优势提供新工具使其能够更加灵敏知商业环境更加顺畅搭建反馈闭环外数据聚合与共享金融机构搭建态系统提供新场景与 力  　　贰.应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构数据发展实践  　 　金融行业发展数据能力面具优势：受行业特性影响金融机构展业务程积累海量高价值数据其包括客户身份、资产负债情况、资 金收付交易等数据银行业例其数据强度高踞各行业首—银行业每创收依00万美元平均产吧贰0GB数据  　　贰.依数据金融应用场景逐步拓展  　　数据发声音已经金融行业全面响起作行业巨霸银行业与保险业数据应用尤其圈点  　　贰.依.依海外实践：全面尝试  　　贰.依.依.依银行金融行业发展数据能力领军者  　 　发展数据能力面银行业堪称领军者纵观银行业六主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理）每 业务板块都借助数据更深入解客户并其制定更具针性价值主张同提升风险管理能力其数据零售银行交易银行业务板块应 用潜力尤观  　 　BCG通研究发现海外银行数据能力发展面基本处于三阶段：约三银行处思考数据、理解数据、制定数据战略及实施路径 起点阶段三银行向前发展尝试阶段按照规划路径案通试点项目进行测验甄选许价值机并且停进行试 错调整另外三左右银行则已经跨越尝试阶段基于试错经验已经识别几较机并且已经功些机转化持续 商业价值且些银行已经匹配数据工作式嵌入组织熟运用先进析手段并且断获新商业洞察  　 　银行业应用举例依：数据技术应用信贷风险控制领域美家互联中国信用评估机构已家银行信贷风险评估面帮手该机构通 析客户各社交平台（FacebookTwitter）留数据银行信贷申请客户进行风险评估并结卖给银行银行家机构评估结 与内部评估相结合形更完善更准确违约评估做既帮助银行降低风险本同银行带风险定价面竞争优势  　 　相较于零售银行业务公司银行业务数据应用似乎缺乏亮点实际数据公司银行业务风险领域发挥着前所未作用传统银 行企业客户违约风险评估基于往营业数据信用信息种式弊端缺少前瞻性影响企业违约重要素并仅仅企业自身经 营状况包括行业整体发展状况所谓覆巢焉完卵要进行析往往需要量资源投入数据处理资源稀缺环境 广泛应用数据手段则幅减少类析资源需求西班牙家型银行利用数据企业客户提供全面深入信用风险析该行首先识别影 响行业发展主要素些素进行模拟测试各种事件其客户业务发展潜影响并综合评判每企业客户违约风险做仅本 低且风险评估速度快同显著提升评估准确性  　 　银行业应用举例贰：用数据客户制定差异化产品营销案零售银行业务通数据析判断客户行并匹配营销手段并件新鲜事数据 精准营销提供广阔创新空间例海外银行始围绕客户事进行交叉销售些银行客户交易数据进行析由推算客户经历 事致节点些重要刻往往能够激发客户高价值金融产品购买意愿家澳利亚银行通数据析发现家即婴诞客户 寿险产品潜需求通客户银行卡交易数据进行析银行容易识别即添丁家庭：家庭准妈妈始购买某些药品婴相关 产品消费断现该行面向群推定制化营销获客户积极响应幅提高交叉销售功率  　 　客户细早已银行业广泛应用细维度往往同异包括收入水平、龄、职业等等自始尝试数据手段银行客户细维度现突 破例西班牙家银行FacebookTwitter等社交平台直接抓取数据析客户业余该行客户细旅客、足球者、高 尔夫者等类别通析该行发现高尔夫球者银行利润度贡献高足球者银行忠诚度高外通析该行发现另外 客群：败家族即财富水平高、消费行奢侈群客群由于数且前财富水平尚未超越贵宾客户门槛往往银行所忽略 析显示群能够银行带观利润且颇具潜力该行决定些客户升级贵宾客户深入挖掘其潜价值  　 　公业务银行同借助数据形更价值客户细例BCG与家加拿银行合作项目项目组利用数据析技术所公司客户 按照行业企业规模进行细共建立百细客户群难想象没数据支持深入细难实现项目组每细群找 标杆企业析其银行产品组合并该细群其客户银行产品组合与标杆企业进行比识别差距潜营销机项目组些析结与该 行公客户经理进行享帮助利用些发现制定更具针性销售计划术并取良效客户种新销售式十欢迎 解同行财务状况金融安排助于自身行业位与发展空间进行判断  　 　银行业应用举例三：用数据优化银行运营提供决策基础数据仅能前台与台显身手能惠及台运营领域互联中国金融风水起 O贰O（OnlineToOffline）银行热点题哪些客户适合线渠道哪些客户愿触中国BCG曾帮助西班牙家银行通 数据技术应用些问题进行解答项目组依陆既中国点中国络与移渠道完关键运营展析建立依贰月间溯深度 客户群体运营按照中国点使用强度及非中国点渠道使用潜力进行细析结显示约陆陆%交易中国点使用强度较高同非中国点渠道 使用潜力高中国点迁移中国络或移渠道项目组客户细发现轻客户、客户及高端客户运营迁移面潜力优先作 渠道迁徙象通运营调整数据帮助银行引导客户转移、减轻中国点压力同保障客户体验  　 　BCG曾利用专数据析工具NetworkMax帮助家澳利亚银行优化中国点布局虽银行客户线渐增金融业铁律互联 中国代依适用说客户身边设立实体中国点仍金融机构竞争优势中国点运营本往往菲何实现中国点资源价值化每家银行 面临问题该项目项目组结合银行内部数据（包括现中国点布业绩状况等）外部数据（各区口数量、口结构、收入水平等） 三50区域进行评估并按照主要产品系列每区域制定市场份额预测项目组通市场份额驱素进行模拟现中国点数量变情况 该行中国点理想布局图该行根据项目组建议中国点布局进行调整并取良效案例许银行带启示：首先银行十清楚自身中国点 布局关中国点经营业绩址信息全量存于银行数据库其关区口数量、口结构、收入水平等数据都公获取数据通 应用数据技术两组数据结合起帮助银行实现中国点布局优化BCG基于数据技术研发Network Max用解决类似问题工具 　 　银行业应用举例四：创新商业模式用数据拓展间收入坐拥海量数据银行考虑何使用数据服务其核业务今银行已经走更 远始考虑何数据直接变新产品并用实现商业模式进直接创造收入例澳利亚家型银行通析支付数据解其零售客户消费 路径即客户进行消费典型顺序包括客户购物点、购买内容购物顺序并其关联进行析该银行些析结销售给公司客户（比 零售业客户）帮助客户更准确判断合适产品广告投放点及适合该点进行推广产品些公司客户往往需要花费量金钱向市场调研公司购买 类数据今花少钱向自银行购买些析结且银行所提供类数据要靠银行通种式获传统业务外收入 更重要银行通创新客户提供增值服务增强客户粘

7. 求国内的一家电子商务网站进行商业模式分析，包括目标市场、价值主张、产品和服务、业务流程、资源等

派代网有很多电商资料可以参考，有帖子、咨询、下载、百科，希望对你有所帮助。

8. 真的懂消费者互动吗

展示与传递价值仅仅意识到用户参与的重要性，其实是一个空洞、片面的主张。要想成功激发消费者互动，你必须调动与吸引消费者的兴趣。因此，最初在与消费者互动时，你必须向客户展示你会向他们提供一些有价值的东西，并兑现你的承诺。做出这个承诺，首先要做到移情，扪心自问：“如果我是一个用户，这个讯息能为我提供什么会让我想要打开它，阅读这个文案，点击这个链接，并参与其中？”定义用户参与对品牌的价值很简单，但你的用户必须从本质上受到激发。要想提出成功的价值主张，必须了解消费者为什么希望与你的品牌互动，并对为他们提供的东西感兴趣。你不必承诺一种物质或经济奖励，也不必巧舌如簧地力推销。无形的东西才是强烈的激发因素。承诺可以是好玩的内容、独家信息或奖品。一旦制定“价值主张”，你就必须实现它，因为所有人，尤其是在客户服务背景下，都会对你充满期待，而且未必会原谅失败。你会很快失去这些用户，而一旦失去他们，就很难再挽回。建立关系我们生活在“参与时代”，每天有20多亿名消费者在网上互动。你要争取他们关注，要想接触到他们，就必须让消费者知道你非常重视他们，并愿意投入时间和精力来构建关系。你的目标不仅仅是吸引他们的注意力。对于一种紧密的关系，其标志是这种关系中的和投入。与社区成员发展关系，你可以向他们慢慢灌输品牌中的既得利益。Hill Holiday和Lippincott在其最新论文《欢迎来到人类时代》中推测：“消费者洞察会产生更亲密的关系，反过来又会加快补充洞察。在各个行业，我们发现这会产生更高的利润率、更深刻的钱包份额关系及更强大的场价值。”鉴于这个事实，亚马逊首席执行官Jeff Bezos说：“将客户视为一场派对的受邀嘉宾，而我们则是主人。”宝洁首席营销官Marc Pritchard也有同样宏大的“愿景，即：实时与世界上的每个人建立1：1的关系！”品牌推送消息并在单面玻璃镜背后观看执行焦点小组访问的日子已经一去不复返了。技术和社会化媒体已在如今的消费者心目中产生一个期望，即：各个品牌将开展一场个性化、几乎瞬时应答的一对一双向对话，以分享创意和经验。品牌的面子——社区经理必须通过与社区成员进行个性化交互，来与消费者发展真实关系。发展有意义的强大关系，总是一条双行道。因而社区经理必须愿意通过以下方法与成员建立：分享关于他们的真实信息，如名字、照片和视频短片，恭敬地回答社区成员提出的问题，听取成员的回答并答复，因为这是人们对任何关系的期望。谈话应是自然而放松的，就像朋友之间的谈话一样。学会向社区成员传达真正让人兴奋的事情，但又不过分，因为不加节制的热情并不真实。最终，如果你成功地与社区成员建立关系，成员会继续参与其中，因为他们享受这种互动，并想要购这个品牌的产品。需要“透明度”每个人都期待并值得尊重，这种尊重需要透明度。在这个“参与年代”，任何小事都会不恰当地招致消极而且可能持久的强烈反对。一旦你与成员建立一种关系，你就必须坦诚告知要求他们做的事情，为什么要这么做，以及这么做如何能实现黄金法则之一的价值主张。一个经典的定性研究问题或许要求你“分享一下在你车时其他人是如何影响你的购决策的”。这种方法在与社区成员互动时并不奏效。相反，这种要求应该这样计：“我们的营销部门正在一支新，内容关于影响你做出购决策的人。请分享一下在你车时其他人是如何影响你的购决策的。”为了保持透明度而添加细节，会改变与他人对话的语调，这种语调更有助于构建一种尊重的关系。正如上文指出的，在相互尊重和信任的基础上构建关系，对于提炼可以提高利润率的宝贵洞察至关重要。品牌参与只是建立品牌的社会化媒体页面是不够的。一旦打出品牌，你就必须尽情投入其中。如今的消费者认为每个品牌都已经做到这一点。他们根据你的效果对品牌做出判断。要想脱颖而出并有效利用品牌，还必须让高层自上而下参与。客户其实非常重视与高层接触，但高层往往并未参与到直接的消费者交流中去。主持实时聊天，并在博客上与消费者交流，即可促使高层参与。切记对话是一个双向主张。仅仅发送博客或微博还不够；高层还必须通过提出问题、听取意见和做出答复来参与其中，这样才可以产生消费者洞察。与创造的机会一样，技术进步已经使社区成员的纯文本应答演变成分享图片和视频，这样就会创造一个新的创意平台，并带来新的机会使社区体验变成现实。展示成效向社区成员反馈其参与的价值，是社区管理的最佳实践，因为这既是感激之情的一种表达，而且也能证明你一直在认真倾听，并没有浪费他们的时间。所有人都想知道他们具有价值，并且已经做出贡献。向成员反馈，意味着让他们知道你从他们的贡献中学到或获得了何种洞察。当然，你已经填写了一份调查或回答完一份问卷，并且想知道你提供的数据变成了什么。在社区里，我们有机会通过向他们告知这一点来形成成员信誉。你不必编写正式的研究总结或矩阵供他们审核，一封感谢信足矣。认可与奖励无形的褒奖与奖励对强化客户社区成员内在的参与动机十分关键。褒奖个人的贡献，你就会再次在社区里创造出更有归属感的体验。从本质上说，你在充分发挥“明星人物”的愿望，这种愿望因Andy Warhol那句“将来，每个人都能成名15分钟”的名言而闻名。从成员的通信和贡献中挑选观点和“名言”，让他们成为社区里的明星人物，始终给予他们荣誉。奖励也是让更多成员参与其中的强有力工具。考虑设立一系列竞赛和抽奖，以不断促进社区成员参与各种活动。在颁发奖励后，切记要褒奖优胜者。另外，务必通过利用游戏技巧来使用现有技术，以鼓励通过徽章、积分和访问权来调动社区成员参与的积极性。有吸引力的内容这或许是许多品牌都意识到但却往往表现欠佳的一项。人们天性就喜欢有趣好玩的内容。为了创造有吸引力的内容，客户社区经理要扮演多重角色，包括文案、摄影师、摄像师和内容策划人等。当然，首要的是需要确定品牌在网络上要传递一种怎样的声音与腔调，以充分体现出品牌的个性与形象。一旦确定这一点后，就要利用媒介工具使你的帖子脱颖而出。SocialBakers的最新报告跟踪了社交网络上的个品牌页面，该报告数据显示照片占最吸引人内容的93%。要想创造有吸引力的内容，还必须包容并鼓励共创。益普索研究表明，44%的35岁以下社会化媒体使用者会在品牌页面上发布问题、想法和照片。定期沟通人都会有短期的注意力分散，他们需要指导，并且喜欢保证一致的计划。因此，一个强有力、持续的“沟通计划”对调动人们兴趣和参与积极性至关重要。客户社区经理应确定一个合适的节奏，使社区成员预期什么时候会有新东西。与社区成员的沟通应保持简短，并在已存在所需行动时明确定义期望。尽管这一直是邮件营销的最佳做法，但Buffer最近一项研究的结论是，个字符以下的网帖能够为你带来60%以上的参与度，80字以下的帖子会产生66%以上的参与度。沟通越短越好，因为越来越多的社区成员通过设备参与其中——在设备中，越少越好。迎合设备的需求，会让你有更多的机会与社区成员进行定期沟通，即使社区成员在中，也可提高应答率。General Mills全球洞察副总裁最近认证了设备实现定期、有意义沟通的实力，在接受《福布斯》采访时，他指出General Mills已经“对研究开始重点关注”，“现在在其一半关于设备的研究中运行良好”，因为“研究允许我们在我们希望的地点和时间提出问题”，并“在反馈方式方面为消费者提供选择。如果他们未用语言表达，同样可以拍摄照片或视频，然后寄送给我们”。刷新你的客户不要让你的社区成员人数哄骗你产生虚假的安全感和信心。海量的粉丝，并不意味着他们的“活跃”参与。不活跃参与的成员价值很小，甚至根本毫无价值。你应该始终在可能通过线上和线下推广、邮件简讯和其他面向客户的行动来吸引新粉丝的场所推广社区和社会化渠道，招募新成员。如果你的目标是让社区成员采取你希望的行动，那么你应该对客户处于自然耗损和主动补充的恒定循环之中感到满意。更不用说，你可以通过产生这样一种印象，即社区本身或至少特定内容是专门提供给活跃参与者的，以此提高参与度。