商业模式创新作为一种涉及企业资源、能力、流程等多种要素的系统性创新，受到大数据的影响，大数据为企业发现价值、创造价值提供了新的视角和方式，成为企业商业模式创新的切入点。大数据对商业模式创新的影响体现在商业模式构成要素中，包括价值主张、价值创造与传递模式、价值获取模式３个顶层要素及其子要素。大数据会渗透到企业经营管理的方方面面，为企业进行产品服务创新、流程创新、收益模式创新、价值网络重构提供了无限可能，在大数据时代企业可综合考虑外部环境和内部实践，找到商业模式体系中的一个或几个关键组成要素，以此为中心重新设计各个要素及要素间关系，探索新的商业模式，从而提升企业运营效益。

   商业模式创新分析框架

       价值主张描述了企业如何满足消费者的某项重要需求，即企业通过什么产品或服务满足哪些群体的哪些需求，所以，目标用户、用户需求、产品或服务可以成为价值主张的主要构成要素。价值创造与传递是企业创建、协调整合与合作伙伴之间的关系，把各方资源转化为顾客价值进而传递给顾客的过程。因此，价值创造与传递模式包括的核心要素有关键资源、关键业务活动和流程、与营销渠道等合作伙伴及客户之间形成的价值网络。价值获取是企业从产出中取得一定收益的机制或过程，这是企业得以生存发展的基础和保障，所以，成本结构和收入模式是价值获取模式的两个构成要素。基于上述对商业模式顶层要素和基于大数据的商业模式创新的内在逻辑分析，构建一个基于大数据的商业模式创新分析框架。

       从分析框架可以看出，围绕商业模式的构成维度，大数据对商业模式创新的内在影响主要体现为商业模式的３个层面：一是从客户精准细分、需求精准挖掘以及产品与服务的针对性、个性化创新方面对价值主张创新产生深刻影响；二是基于价值网络构成的关键资源、关键活动以及渠道与客户关系等要素，对价值创造与传递模式进行重构；三是在成本结构、收入模式上优化和创新企业的价值获取方式，从而提升企业的盈利能力和竞争能力。

       在上述影响机理中，从价值主张到价值创造与传递再到价值获取，完整地表达了企业的经营逻辑，大数据具有变革与创新企业经营中各个环节所涉及的任何一个要素的潜力，这些要素的创新与整合最终表现为一种整体上的、企业层面的创新即商业模式创新，而其中任何一个要素的创新与颠覆都可能带来商业模式的局部或者联动创新。

三个影响

  大数据对价值主张创新的影响

       在大数据时代，企业可以全面收集各种不同渠道产生的内部和外部数据，这些大量的结构化数据和非结构化数据中蕴藏着巨大的价值，通过重整、组合、分析和挖掘这些数据，企业可以提取关于消费者、市场环境、社会环境等方面有价值的信息，从而洞察消费者潜在需求、真实需求并进行消费者精准分类、客户交易分析、市场结构分析、改进产品的研发和生产等。数据多样性和大数据分析可以帮助企业获得对事物的独特见解，包括与消费者之间的交易、客户关系、消费者偏好等。

（１）  通过大数据分析和挖掘，对消费者进行精准细分、发现新的顾客群体。

局限于地理位置和一般人口统计特征。企业可以获取顾客在各个渠道、生命周期各个阶段的行为数据，随着不同来源和不同格式信息的增加，使得数据库超越传统客户档案数据，成为商业、市场、客户和消费者洞察力研究的来源。借助大数据分析和挖掘技术，可以将顾客细分标准抽象化为兴趣、爱好、价值观、生活方式等。消费者异质性特征越来越突出，这种更抽象的分类标准能形成更狭小的细分市场，从而针对每位消费者进行精准营销。大数据分析可以通过细分人口更好地满足消费者的实际需求。比如知乎、今日头条等一些互联网企业，基于自身强大的算法模型，可以对每个用户的浏览、点击等操作进行抓取和分析，从而对消费者进行精准细分，发现新的顾客，并提供针对每位用户的内容和服务。

（2）  基于行为记录和大数据算法，发现消费者的潜在需求和真实需求。

       由于消费者的需求具有隐蔽性、易变性和情景依赖性，很多需求消费者自己都无法清晰描述或察觉，所以，传统上通过实地市场调研等方式获取的关于市场状况和消费者的数据，企业很难从中得到关于消费者需求的有价值信息且这些信息通常具有较强的滞后性。而在大数据背景下，技术手段允许企业将消费者在互联网上的一切行为实时记录下来，这些行为会直接反映消费者的性格、偏好等外在和内在特质，从而对用户不同性质不同层次的需求进行挖掘。基于大规模数据开发出的算法模型可以帮助企业满足原来不能满足的消费者需求，探索出隐性市场需求。借助大数据分析可以对消费者需求，按照心理、行为以及网络感知等多个维度进行细分管理，识别消费者的潜意识需求，在充分满足消费者深层次需求的基础上，提高消费者满意度。此外，随着信息的双向快速传播以及透明化，企业与消费者之间的关系往往是开放平等的，消费者对个性化多样化的不锲追求使消费者能够并且愿意参与到产品创意、研发和设计环节中，这为企业洞悉和了解消费者需求创造了有利条件。

 大数据对价值创造与传递模式创新的影响

      价值创造逻辑是指企业如何基于现有资源向用户提供产品或服务。以资源禀赋为基础，建立在价值网络之上的商务活动是价值创造的具体过程，而价值传递则聚焦于企业如何将产品或服务传递给顾客，具体包括传递过程中所依赖的渠道和客户关系等。大数据对价值创造与传递模式的影响则贯穿其中，从而创造出新的价值创造与传递模式。

（１）大数据成为企业价值创造与传递的关键资源。

       在动态市场环境中，企业必须不断获取资源并对其进行整合与开发，才能保持持续发展和持久竞争优势。数据的重要性和地位可以与传统生产要素相媲美，掌握了大数据就掌握了资源，它为企业发现价值、创造价值等提供了新的方式和路径。大数据作为企业需要的一种资源，已成为企业成本结构的一部分甚至占据很大一部分；有些企业基于自身拥有的大数据资源并以这些数据为中心衍生出相关产品和服务，直接进行出售作为新的收入来源；以拥有的大数据资源作为媒介和工具，能够改善其它资源的利用方式和利用效率。企业以大数据设施和技术为基础，将大数据应用到企业的供、产、销等职能和业务活动中，再造企业业务流程。大数据资源已经成为企业参与竞争的一种关键资源，并提升到了战略地位的高度。当然，这里的大数据资源是广义的，包括企业拥有的全部数据、大数据基础设施、大数据相关技术、大数据专业人才。比如，作为提供信息服务的企业，同有科技公司面对大数据时代的到来，由传统存储厂商转型升级为大数据存储架构和服务提供商，持续为多个行业用户提供贴近大数据典型应用的专属定制的技术、产品、服务和一整套解决方案，大数据基础设施、大数据资源、大数据技术以及大数据人才成为同有科技公司的关键战略资源，在此过程中，同有科技公司通过洞察先机并迅速变革从而获得持续快速发展。

（２）大数据推动企业关键活动和流程创新。

       在“大数据”时代背景下，数据的获取、存储、分析与挖掘成为企业关键活动，而且企业其它关键业务和活动都可以被数据活动所指导和驱动，使得企业的运行流转更加科学、严谨和高效。在大数据技术的支持下，一切存在物的痕迹都可以被数据化，在看似不相关的事物之间建立某种联系，这种联系在传统逻辑上甚至是不成立的。大数据可以帮助发现事物独特的另一面，预测市场趋势、客户购买模式和设备维护周期等，探索降低成本的方法，减少商业决策和活动的不确定性,并在研究中强调了大数据商业分析对物流与供应链管理的重要性。比如，在物流运输行业，借助大数据企业可以了解各个物流节点的运货需求和运力，降低货车的返程空载率，降低超载率，减少重复路线运输;基于大数据的分析和预测，可以在业务高峰期如双“１１”到来之前，做好物流资源的精确规划与配置，实现运营的主动性、前瞻性，最终满足巨大的物流需求。在餐饮住宿、旅游等服务行业，企业通过对所收集的内部人和物的数据以及天气、特定季节或事件等外部大数据进行分析和挖掘，可以帮助企业精准预测节前节后、淡季旺季、特殊事件期间甚至每天不同时间段的需求量，进而灵活配置人财物等资源。因此，大数据的应用可以实现企业业务运作的可视化，推进资源和信息的流动、共享与沟通，提高信息利用效率及资源配置效率。

大数据对价值获取方式创新的影响

       作为价值创造的自然结果，价值分配与获取包括成本结构和收入模式两个组成要素。其中，在收入模式上，大数据使企业现有收入模式发生变化。在大数据背景下，利润来源逐渐从租售、许可等收费模式转向免费模式，通过免费吸引和锁定顾客探索新的利润中心。大数据分析有助于企业及时抓住商业热点以作出重要决策、优化价格体系，降低企业成本，提升企业盈利空间。比如，在广告媒体行业，大数据可以记录互联网广告中受众的每一次特定行为如点击、浏览、交易、注册、下载等，这就将广告费用与广告效率联系起来，广告主只需要为特定的用户行为付费，实现广告成本与广告价值的对等。而以时间或者次数为计费标准的传统收费模式很难在广告费用与广告效果之间建立直接联系。因此，大数据可以为企业确立灵活的、更富有弹性的甚至颠覆传统的收费模式，基于客户实际使用的服务模块定价，使产品价格更有竞争力，企业甚至可以建立针对每位用户的实时动态定价体系。

       基于大数据带来的收入模式变化，也使得企业成本结构得以优化，在降低成本的条件下进一步提升企业收入水平。企业在正常生产经营过程中，积累的大数据资源除满足自身需求外还存在冗余，通过将冗余的数据资源进行出售，或者基于技术优势对数据进行整合、处理、萃取，生成价值密度更高的信息，从而获得收入来源，或者通过专家介入客户的业务实践，从而为客户提供业务问题解决方案，如为开放平台上的企业或商户提供情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐等服务。为平台之外的其它各类网站、社区提供类似的数据产品和服务，由此产生的收益既优化了原有的成本结构，也成为企业一项重要的收入来源。此外，通过实现大数据资源的商品化利用，可以为企业开拓新的业务领域，甚至使企业经营性质发生根本性改变 。当前，以大数据为中心的产业链已经逐步形成，一些电商、科技型企业已经跻身于大数据产业链，如阿里巴巴、科大讯飞等；咨询类企业如艾瑞咨询，基于所构建的大数据平台提供多种大数据相关的产品和服务，包括市场调研、用户研究、营销监测、行业解决方案等，这些产品和服务都得益于自身在大数据领域的长期积淀。

鱼君有话要说

       鱼君就大数据对商业模式各层面、各要素影响的深入分析，归纳提炼出大数据对商业模式创新影响机理的框架模型。

       一方面，大数据已经渗透到企业商业模式变革与创新的各个方面，对商业模式带来重构压力和创新机会，企业唯有主动转变理念，变革思维，基于大数据创新企业商业模式，才能适应大数据时代的市场竞争，事实上，围绕大数据带来的商业模式变革与创新已经成为企业转型与发展的主流。

       另一方面，大数据本身已经成为一个重要的产业，成为诸多企业转型发展的重要方向，一些原本处于大数据产业链之外的企业，以大数据为驱动力进行流程改造与优化、进行业务内容和范围的创新，不断拓展新的收入源，通过商业模式构成要素的创新形成新的商业模式，最终建立自身的竞争壁垒。例如，阿里巴巴、亚马逊等不只是开展在线零售业务，而是基于大数据逐渐拓展行业之外的新业务，不断确立新的价值主张，不断进行流程创新以及盈利模式创新，不断颠覆传统，成为大数据产业链中的领先企业。其中，阿里云、百度云、腾讯云等基于大数据、云服务，构建了完整的大数据产业链，已经逐步探索出一条行之有效的大数据产业发展模式和盈利机制，成为未来中国大数据产业的重要代表性企业。还有一些企业虽然还没有涉足大数据产业链，但将大数据作为一个工具进行流程再造与优化，同样取得了巨大成功。比如，大数据已经渗透到京东的整个经营实践之中。首先，京东在商业模式“价值主张”的前端基于大数据的自动化算法进行优化搜索和个性化推荐，识别消费者的细分需求，实现了精准化营销；其次，在商业模式“价值创造与传递”的中端，“京东大脑”基于京东在用户、商品、采购、销售和运营等环节所积累的高质量数据，利用大数据和人工智能技术辅助采销人员对产品进行采购、促销、定价等，逐渐摒弃传统的手工定价方法，并建立了一套灵活动态的智能定价系统、物流系统和客户关系管理系统；再次，在商业模式“价值获取”的后端，京东基于高效的仓储物流系统，在大数据指导下使得物资和人员调配得到了充分优化，从而在不损害规模化的基础上优化企业成本结构，并通过大数据形成京东白条、京东金融等业务，拓展京东的营业收入，开辟了新的盈利模式。正是基于大数据的商业模式创新，京东在经过１０年的创业成长期之后，迎来了快速稳健发展的新时期。２０１６年京东全年净收入为２６０２亿元人民币，同比增长４４％，净利润１０亿元人民币，而２０１７年仅仅第一季度就实现了８．４３１亿元人民币的经营利润。

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