如果說你在這個行業從事了很長時間，你會意識到在我們的信息社會當中這次所經歷的改變，是非常與眾不同的，它與之前的改變都有非常大的區別。

大數據新常態帶來的六大挑戰

首先要談到的是關於質量。

在過去的很長一段時間裡面，公司都將他們的關注點放在質量上，在企業保證質量這樣一個過程進行了大概半個世紀後，消費者都希望出現的商品是一種完美的狀態。也就說，我們理所應當地認為，公司給我提供的商品和服務就應該是完美的。所以說當我們用到手機的某一個應用的時候，如果這個應用大概有10秒出故障的話，我不會再耐心等待，而是直接把這個APP丟棄，投入下一個應用的懷抱。

但是在這樣一段長的時間以來，如果公司只是保證好的質量的話，對於顧客來說已經是不夠的了。所以說現在如果公司只是為顧客提供質量上好的產品，那你的得分是0分，如果你再傳遞商品或者服務的時候有任何的差錯，那你的得分馬上就是負900分。

第二點是關於無處不在。

這也意味著，如果我想得到某種商品或者服務的話，就希望這個商品能隨時隨地送到我手上。所以說如果在某一次，我得到了一個公司提供的非常完美的商品，之後我都會理所應當的希望，任何一家公司都會提供這樣非常完美的商品或服務。如果我在使用某一個手機應用的時候，這個手機應用為我提供了非常滿意的服務，這就為其他手機應用設定了一個標準，就是我希望所有的應用都能為我提供完美的服務。

第三點挑戰也就是即時性。

我希望得到的服務能夠馬上送到我手上，也許時間就在30秒之內，如果有任何拖延的話，那麼這個手機應用就會被我列入黑名單。昨天晚上當我和我的同事一起吃晚餐的時候，我們首先選擇了一個手機應用，但是那家商戶告訴我說送餐過來要30分鐘，於是我馬上就把這家商戶取消掉了，選擇了另外一個可以在10分鐘之內送餐到戶的商家。當回顧平時日常行為的話，我們也會發現在當今社會當中，10分鐘對一個人來說是很長時間了，我想得到的商品服務時間大概是30秒左右。

第四點就是脫離性。

現在顧客更加不在乎商家為我提供服務的時候，他的代價是什麼？現在顧客的心理是這樣的，我只是想要在現在得到我想要的商品，我不管商家代價是花費10美元，還是幾千美元來完成這項服務，顧客毫不關心。這對於一些在商場或者是資金上投入重金的公司來說，是一個非常巨大的挑戰。

第五點是關於親密感的問

手機應用雖然可以讓我隨時隨地獲得我的商品和服務，但沒有辦法給我一個電子的擁抱。但有些手機APP可以做到，如果你可以正確地感知到我的想法，或者我的心情的話，你可以在我需要的時候，給我一個電子的擁抱。通過收集我個人的信息和數據的話，就可以更好地理解我的心理狀態，從而也可以更好地向我推銷產品，這就是公司如何在消費者身上知道價值和收穫價值。

第六點是目標感

在當今社會人們可能經常會想，我在這個當中的地位是什麼，我生活的意義是什麼？如果有一家公司，可以通過它的商品或服務解決這些問題，那我將會成為這家公司非常忠誠的消費者。剛剛第一位嘉賓提到了沃爾瑪壓榨員工影響顧客好感度的問題。

沃爾瑪也是我的一位顧客，我也是會在沃爾瑪進行購物，但是卻是極其偶爾的現象。我每次去沃爾瑪的目的只是買到更加便宜的商品，而且每次去都會躲躲閃閃，非常不好意思。如果說一個公司能夠對他僱員非常友好，並且非常倡導環保理念，或者這個公司所倡導的價值與我認為的價值一致的話，那麼這家公司就一定可以獲得顧客的好感。

人類信息的價值

下面這樣一幅圖表示了數據信息，在過去50年當中，企業一直非常熱衷於收集交易信息、存貨的信息、價格的信息等等。關於商業信息的話，我們之前研究了很多，它確實是在增長，但增長的速度非常緩慢，因此在商業信息這個目前可能得不到任何有意義新的東西了。

新的機遇來自於其他兩個部分，也就是機器數據和人類信息，那麼人類信息包括你的智能汽車，你的房子，甚至你的狗，當他們相互聯繫的時候，就會為你釋放有用的信息。

關於人類信息的一個挑戰，就是說這些物體雖然可以想我們釋放信息，但是這種大量的信息當中，它們只是在傳達一個信息，我沒事，我很好。涉及到剛剛提到的數據六大挑戰，我所想的信息是，當某一件物品不能夠正常運行的時候，我希望能夠立即得到信息。但是現在大部分系統無法實現這一點，可能我們經過了整夜的信息研究，第二天告訴你一些結果，但這就太晚了。

關於人類信息方面，我們在使用手機以及社交媒體的時候所用的信息，這些信息包括我們的圖片或者是音頻、視頻，或者在微信上聊天所產生的一些信息。但這些信息電腦無法處理。人類信息透露了很多有關於我們信息，你可以通過相關的信息來回答我是一個怎樣的人。但電腦卻無法從中發現，但如果能夠從中有所研究和發展的話，一定可以從中得出更多有效的洞見和信息。

在過去五、六十年裡，我們提出的問題，總是會把關注點放在“是什麼”，比方說我的庫存是什麼，我的價格是什麼。但現在讓我們提出問題是“為什麼”。剛剛上一位嘉賓提到購買相機的時候，你為什麼購買這款相機，而不是另外一款相機，是因為價格嗎，還是朋友的推薦？

大數據VS“大型商業智能”

我之前和上海一家公司進行交談的時候，發現很多公司目前運用的並不是大數據，還是大型商業智能。關於商業智能有三個特點。

首先它依然是研究數據，只是和過去相比，研究數據的量更大了。

一旦我知道某位顧客喜歡紅色的話，就會直接向這位顧客推薦和發放紅色的物品和衣服。但我們之前舊的信息和知識，並不會向我們提供一些新的洞見和理解方法。

第二個特點是在大型商業智能當中，人們處理數據是以大數量進行處理的。

但是當我得到數據的時候，往往有滯後性，當我得到數據的時候，我很可能已經被其他競爭者落下了。

第三點是這些信息雖然非常有價值，但是卻並不具有可行性。

如果給我一份彙報說，我昨天丟失了一位顧客，而我今天所收到，這個又有什麼意義呢？我們已經丟失掉了一位顧客。但這樣一個模式，是所有公司五十年當中都遵循的模式，也是我們今天需要改變的。

大數據之所以不同，是因為它現在有了新的數據研究方法，可以提出新的問題。他收集到顧客20年的信息，然後與顧客的社交媒體信息相結合，在這個綜合作用下，可以得到一些新的信息。今天如果企業不去利用大數據的科技的話，很可能就要被其他人落下。

第二點，是有關於實時性。最好公司在做有關於顧客信息的時候，會做到預測性，希望能夠滿足你的需求。

第三點，一旦公司接收到有關顧客的新信息，公司需要馬上對此作出回應，公司如果接到了信息，而沒有回應的話，那麼這些信息依然是沒有用的。

也就是說，商業智能也會理解和回應顧客的需求，但回應會有滯後性。而大數據則會更積極地反應，在你發出需求的時候，就為你提供想要的商品和服務。現在一些非常傑出的公司，已經開始對顧客的行為進行預測，能夠準確地預測顧客在下15秒或者20秒之內需要什麼。

但即便如此，顧客也不會感到滿意，因為現在顧客需要的是有說服力的預測，不但要準確對你的需求進行預測，還通過廣告說服你，你確實需要這個產品。公司對顧客信息的瞭解程度令人髮指的。還是以亞馬遜公司為例，亞馬遜對它們的顧客非常非常瞭解，到什麼程度呢？在下訂單之前，亞馬遜就已經開始進行預測了，並且知道顧客收到貨的話，都會非常滿意。

因為僅僅把貨物送到顧客手裡是不夠的，亞馬遜想要的是顧客的滿意，如果說貨物送到了顧客的手上，但是顧客並不滿意拒絕接收的話，亞馬遜的交易結果就是失敗的。

所以說這就涉及到一個顧客與公司之間的親密度的問題。如果公司知道我的需求是什麼，並且非常瞭解我的話，我和公司之間就有一種親密感。但如果公司對我的信息太過於瞭解的話，顧客很有可能被公司這種行為所嚇到，感到公司行為令人髮指。公司可能瞭解我太多了，並且可能在跟蹤我的各種線上線下的行為，這一點會讓顧客感到非常恐怖。

關於這個親密感和令人髮指的瞭解程度之間有一個界限點，這個界限點是因人而異的，根據這個場景的變化，或者是消費者的期待會有所不同，每個人之間都是不同的。所以說世界上一些非常優秀的公司，就會在交界點上游走，他們既會非常瞭解你，但是又不至於做出一些行動，讓顧客感到恐怖受到威脅。

所以說美國Facebook在100萬用戶身上做了一些測驗，他們可以通過監測並且操控用戶在Facebook上面發佈的信息，來模仿顧客的心理狀態。所以說Facebook公司可以根據用戶在網上發的那些狀態，來改變用戶的心理情況，讓他們更加開心。所以說有些顧客對它這種行為感到非常不滿意，他們將這個新聞截圖放在Facebook上說，如果你感覺到隱私受到侵佔，請為此新聞點贊，其實Facebook他們正在進行測驗，就是看顧客的忍耐程度有多少。

Facebook發現通過改變顧客的心理狀態，他們大概可以改變1%的顧客行為。1%好像是一個不太起眼的數字。可能很多人遇到過網上購買商品時的加購推薦，去年在美國有大概1.79萬億美元的交易量，如果這些公司可以改變1%的購物行為的話，那麼就會新增大概180億美元的交易量。如果企業非常擅長改變於顧客這種購物行為的話，就可以非常輕易的獲得兩倍甚至三倍的商業收入。當你正確地利用大數據的時候，就能感受到它的力量所在。

關於非常流行的Uber公司，其實是一個非常成功的案例，我將會在下一本書裡進行詳細的展示，Uber其實並不是出租車的公司，他們對出租車其實一無所知，一開始它還是有一些項目是違法的。但是這樣一個公司，卻在過去的幾年當中創造了非常大的商業收入。

Uber的可貴之處在哪裡呢？出租車公司最終的目的，就是將顧客送到他們的目的地，這是非常必需的，但是卻遠遠不夠。但對於一個顧客來說，最重要的是出租車能夠以最快的速度把我接上，送到機場。在這個情況之下速度非常重要。所以說像Uber這樣的公司可以介入到舊有的市場當中，並且從舊的大型公司中搶奪顧客。

第一步先將舊數據和新的數據結合起來，並且從中得出全新的視角。第二步將全新視角與場景、社交媒體、遊戲、以及雲端結合起來。下一步將所有這些數據和信息介入到已有的公司和他們的Uber當中，並且從中來搶奪顧客。

數據新常態下的六大影響

• 《數據新常態》這本書就介紹了有關大數據的產生以及公司的影響。

• 第一點正如第一位發言所說的場景化，顧客所在的地方以及顧客的時間是非常重要的。

• 第二點社交化也是非常重要的一點，當今世界每個人大概每天要花費一個小時在社交網絡上，因此企業必須非常重視顧客的網絡社交行為。

• 第三點就是量化，將每一個商業過程都進行細分，所以說其他人接手的時候，也不會感到困難。正如剛剛第一位我們的演講者所提到的，在關於T恤的設計方面，顧客可以自己親自設計T恤，因此也為商家減輕了很多的負擔。關於T恤這個案例，因為顧客可以自己設計他們的T恤，所以會對商品更加感到滿意。

• 第四點，關於應用化，商家必須在30秒之內就儘快地滿足顧客的需求，一旦有延遲的話，顧客就會感到非常不滿意。最好的例子就是手機應用，在手機出現的大概九年時間當中，有成千上萬的手機應用應運而生。其中有9%的手機應用在下載之後，只被打開過一次，就再也沒有被用過了。那麼我可以保證在各位手機上大概有20個手機應用是這樣的情況。

• 第五點是雲端化，所有的商業過程都在雲端，用戶可能不希望長期擁有產品，只是希望能夠快速獲得這些服務。

• 最後一點是物聯網化，每個物體至今都是相互聯繫的，並且不斷髮放出信息。

六件商業公司必須要做的事情

• 第一件事情是一端化，必須做好自己的定位，要麼是非常低價，要麼可以與顧客緊密地聯繫。這一個很好的例子就是沃爾瑪和巴寶莉之間的比對，二者間不存在任何的交集。

• 第二點是加速，正如我告訴其他公司的是，每12到18個月你必須都將你的運作週期縮短一半。正是因為我們顧客都在期望商家為我們提供服務的速度能夠更加的快速一些。

• 第三點是數據賦能，如果我沒有數據的話，我將一事無成，所以必須要掌握大量的數據，這就是互聯網體現出來的價值。數據賦能意味著每位員工都必須有數據的意識，並且知道數據的重要所在。

• 第四點是，每件商品每筆交易都需要進行量化，只有量化才能更好地分析。

• 第五點是遊戲化，我們都希望接收到非常有趣的過程，這在亞馬遜上有體現，包括亞馬遜當中的星級分類，用戶非常希望能夠得到更多的分數，在這個過程當中他們就獲得了樂趣。

• 最後一點是關於眾包，我在美國工作，並且預測在美國，將會有10億的中產階級進入到勞動力市場當中。那麼這10億的中產階級不是在美國，也不是在日本，不是在歐洲，而會在中國產生。所以說一旦各位進入到這個世界，並且加入互聯網的話，各位也可以加入到華爾街，並且與我展開競爭。這將會是各位給我造成的一個非常非常可怕的事情，因為我知道觀眾當中一定有很多非常非常聰明的大腦存在。

不知道各位是否知道CAT這樣的公司，他們早在2000年就預測了處於全球財富五百強地位的公司中，40%在2010年已經不復存在了。其實這些公司在之前都是非常有價值，非常有競爭力的全球公司。但這些公司在2003年到2010年這個階段卻在競爭行列當中被擠了出去，並且失敗率在不斷上升。所以說無論一個公司多麼強大、多麼富有，多麼有競爭力，都無法抵擋這個數據洪流。

我可以向各位確保的是，來自市場的衝擊是一定會存在的，關鍵在於你是在衝擊別人，還是在經受著別人的衝擊，你是屬於這個98%的行業，還是那個2%的行業。它們倆之間不同的點就是手機、社交網絡以及大數據。