Nous disons que les données d’aujourd’hui sont du pétrole. Ces huiles de données contiennent les besoins des consommateurs, leurs problèmes, leurs préférences et leurs habitudes.
Ils sont comme le pétrole, attendant d’être extraits. Ce sont de nouvelles sources d’énergie qui améliorent la productivité.
Aujourd’hui, parlons de la manière dont le pétrole numérique permet la sélection de produits et de la manière dont nous devrions extraire les besoins, les problèmes, les préférences et les habitudes des consommateurs dans le pétrole des données.
1. Qu'est-ce que la numérisation ?
Avant de parler de sélection de produits numériques, parlons de ce qu’est la numérisation.
La numérisation consiste à extraire des données du monde physique, à les affiner en informations, à les affiner en connaissances et à les regrouper en sagesse.
Dans ce processus, il y a quatre étapes clés : l'extraction, l'ébauche, le raffinage et la polymérisation.
La première étape consiste à extraire les données du monde physique.
Qu'est-ce que cela signifie? Il s'agit de transformer notre perception du monde physique en un texte, une photo, un audio et une vidéo. Le résultat de l’exploitation minière sont des données.
La deuxième étape consiste à affiner les données massives en informations.
Parce que les données extraites n'ont aucune valeur en elles-mêmes, si vous souhaitez obtenir des informations utiles, vous devez “réduire le bruit” les données et identifier les informations précieuses à partir des données massives.
Par exemple, en extrayant des données, vous pouvez identifier une personne sur la photo, une balance et un numéro dessus. Ce sont des informations.
La troisième étape consiste à affiner les informations en connaissances.
Les informations brutes, telles que les informations sur l’échelle de poids, les informations sur l’échelle de graisse corporelle, les informations sur la tension artérielle et les informations sur la taille, n’ont que peu de valeur.
Comment faire ? A partir de ces informations, les connaissances s'affinent.
Par exemple, M. Zhang pèse 180 livres. Sur la base de ces informations, peut-on déterminer que M. Zhang est en mauvaise santé ? Cela peut ne pas fonctionner, vous devez disposer d'autres informations pour référence.
Augmentez les informations sur la hauteur. Par exemple, si M. Zhang mesure plus de 2 mètres, 180 livres ne posent aucun problème. Mais et si 1,7 mètres ? Il y a peut-être un problème.
Il vaut donc mieux avoir un autre message. Graisse corporelle.
Ce n'est qu'en rassemblant les informations, telles que le poids, la taille et la graisse corporelle, que nous pouvons “affiner” le vraiment utile “santé”: connaissance.
La connaissance est très importante. Mais la valeur des connaissances isolées reste limitée. Seulement lorsque les connaissances circulent, se heurtent, se stimulent mutuellement et produisent une sagesse éclatante.
La quatrième étape consiste à regrouper les connaissances en sagesse.
Je sais que je souffre d’hypertension, mais comment la traiter ? À l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle, calculez le meilleur plan de traitement pour ce cas.
C'est la sagesse.
Ce sont les quatre étapes de la numérisation.
Votre niveau de numérisation dépend de votre capacité à extraire des données du pétrole numérique, qu’il s’agisse d’informations, de connaissances ou de sagesse.
2. Sélection des produits de numérisation
Comment choisir des produits à l’aide de la digitalisation ?
La sélection de produits numériques est en fait “exploitation minière” données des consommateurs’ comportement d'achat. Puis, à partir de ces données, “raffinage” la connaissance de “quels produits les consommateurs aiment-ils”. Enfin, utilisez ces connaissances pour gagner de l’argent.
Qu'est-ce que cela signifie?
Dans le passé, nous fabriquions d'abord un produit, puis dépensions beaucoup d'argent pour faire de la publicité et des activités de magasinage. Laissez les consommateurs comprendre ce produit et renforcez progressivement leur confiance dans ce produit. Enfin, un comportement d’achat se produit.
Si nous pouvons d’abord trouver un produit que les consommateurs aiment, puis fabriquer ce produit, ne vaudrait-il pas mieux le vendre ?
Aujourd’hui, cette hypothèse se concrétise grâce à la numérisation.
Par exemple, les vendeurs peuvent explorer les besoins, les préférences, les problèmes et les habitudes des consommateurs à partir des données d’avis des consommateurs et des données d’achat.
Ensuite, transmettez ces informations à l’usine, et celle-ci pourra fabriquer des produits personnalisés en fonction de ces besoins.
Et les consommateurs ? Vous pouvez également utiliser les données d’avis et les données de ventes pour voir quel produit est le plus populaire et quel produit est de meilleure qualité.
Les vendeurs peuvent utiliser la numérisation pour choisir les produits les plus populaires auprès des consommateurs, et les consommateurs peuvent également utiliser la numérisation pour connaître à l'avance la qualité des produits.
Concernant la sélection des produits de numérisation, je souhaite partager trois histoires avec vous.
Le protagoniste de la première histoire est Xiao. Il était un soldat spécial, puis a lancé une entreprise de commerce électronique transfrontalier, et il a fait du bon travail.
Xiao Lei a extrait des informations du pétrole de données. J’ai vu des besoins que mes pairs n’avaient pas vu et j’ai réagi rapidement pour faire correspondre les produits correspondants.
Par exemple, en juin 2020, il a découvert l'opportunité d'un microphone dans la catégorie audiovisuelle Tmall 3c en raison d'une opportunité fortuite.
Xiao a constaté que les données de recherche du personnel d'entreprise par mot-clé microphone dans la catégorie audiovisuelle 3c se classaient en deuxième position.
Ces données ont retenu son attention. Il a vérifié que le montant de la transaction le 19 juin était de 250 millions par mois, et qu'il est soudainement passé à 390 millions le 20 mars, et à 330 millions en juin.
Xiao a extrait une information très importante de ces huiles de données. Les utilisateurs ont une demande pour ce produit, mais l'offre peut être insuffisante.
Il a subdivisé cette demande et a constaté qu'il existe en réalité deux besoins en microphones, l'une est la demande de karaoké et l'autre est la demande de diffusion en direct.
Contactez ensuite l'usine pour fabriquer ces deux produits. Xiao doit extraire les informations de “ce que les consommateurs aiment” à partir des données, puis trouver un moyen de répondre à la demande.
La deuxième histoire vient des étudiants de Five Merchants. Cette histoire est intéressante.
Cet étudiant allait souvent manger dans un petit restaurant près de la communauté.
Cependant, un jour, il découvre que le restaurant est fermé. Pourquoi, il était très perplexe, alors il a demandé au patron, pourquoi n'êtes-vous pas ouvert aux affaires ?
Le patron a déclaré que le petit restaurant avait été racheté par une certaine plateforme de restauration.
Le camarade de classe a de nouveau demandé au patron, pourquoi ? Gagnez-vous plus maintenant qu’avant ?
Le patron était intrigué. Dites à ce camarade de classe, laissez-moi vous dire, cette plateforme est vraiment puissante.
Il nous recommande par exemple les 20 plats les plus appréciés du quartier. Je me suis concentré sur la réalisation de ces 20 plats, et les ventes de plats à emporter ont augmenté de 40 %.
Comme je ne fais que des plats à emporter, il n'y a pas de restauration sur place, ce qui permet d'économiser un loyer et beaucoup d'argent.
La quantité commandée en ligne est relativement fixe et les matériaux peuvent être préparés en fonction de la quantité, de sorte que la perte est moindre et le coût est économisé.
En résumé, c’est grâce à l’autonomisation numérique que les coûts sont réduits, les ventes plus élevées et les bénéfices meilleurs.
La plateforme a grossièrement affiné les informations de “20 plats les plus populaires” dans le massif “informations d'achat” et “informations sur l'évaluation”.
Tant que le restaurateur prépare ces 20 plats, il n’aura pas à s’inquiéter de ne pas avoir de commande.
C'est une histoire d'autonomisation numérique pour la sélection de produits.
Le troisième étage est un magasin communautaire à Hangzhou.
Il s'agit d'un magasin communautaire ouvert depuis de nombreuses années. En 2018, ce magasin a été transformé en “Magasin T-Mall”.
Après le changement, qu’est-ce qui a changé ?
“Magasin T-mall” a lancé deux optimisations pour cette boutique :
Premièrement, la plateforme d'achat unique “Détaillant” a été lancé.
Qu'est-ce que cela signifie?
L’exploitant de ce magasin peut passer une commande sur Ali’s “Pass de vente au détail”, puis livrez-le uniformément sur T-mall.
T-mall a doté ces petits magasins de ses propres capacités de crédit et de primes, résolvant leurs problèmes de prix d'achat et de qualité et optimisant la structure des transactions.
Deuxièmement, utilisez “données” pour aider les petits magasins à sélectionner les produits et à les mettre en rayon.
Par exemple, dans cette communauté, de nombreux résidents possèdent des chiens. Mais de nombreux magasins n’ont jamais vendu de nourriture pour chiens, donc je n’en sais rien.
Toutefois, les commerces communautaires qui ont été transformés en “Boutiques dans les centres commerciaux” avoir un avantage. Quels sont les avantages ?
Il s’agit de T-mall, la plus grande plateforme de commerce électronique en Chine. La plupart des résidents à proximité de ce magasin communautaire ont acheté de la nourriture pour chiens au centre commercial T-mall.
Par conséquent, T-mall peut extraire les informations des personnes qui achètent de la nourriture pour chiens auprès des personnes autour de ce petit magasin à partir des données des personnes qui achètent de la nourriture pour chiens.
Alors, dites au magasin T-mall de cette communauté que vous devriez acheter plus de nourriture pour chiens, et même préciser les marques et les spécifications appréciées des résidents à proximité.
Le magasin a acheté des produits selon les recommandations de la plateforme et ils se sont vraiment bien vendus.
Si le produit se vend bien, le cycle des stocks sera raccourci et l'efficacité du capital augmentera. De cette manière, la structure transactionnelle de ce petit magasin a été optimisée.
C'est trop puissant. Comment cela se fait-il ?
À cause de la numérisation.
Les données de vente peuvent vous dire ce que je veux acheter. Les données des commentaires peuvent vous indiquer ce qui m'empêche de payer.
Il existe également des données de transaction, des données de crédit, des données comportementales, etc. Si vous affinez ces données en informations, vous pouvez savoir quels produits sont populaires auprès des consommateurs et que vous devez acheter davantage, et quels produits ne se vendent pas bien et vous devez acheter moins.
Lorsque vous extrayez de l'huile de données, “les résidents à proximité doivent tous acheter de la nourriture pour chiens, mais les magasins à proximité n'ont pas de nourriture pour chiens”, cela équivaut à ce que le consommateur vous crie dessus, “Je veux acheter de la nourriture pour chien, dépêche-toi, va chercher la marchandise.”
3. Apportez de nouvelles opportunités
La numérisation ne permet pas seulement la sélection des produits.
Dans le monde des affaires, de nombreuses innovations utilisent encore la numérisation pour répondre de manière créative aux besoins des utilisateurs.
Par exemple, regardons cette image. Cette combinaison de jaune et de gris a l'air bien. Je pense aussi que ça a l'air bien.
Ce “jaune gris” est la couleur populaire de 2021 annoncée par Pantone en décembre de l'année dernière : gris extrême et jaune vif.
Si vous souhaitez décorer votre maison dans ce style, dites au designer : je veux du jaune vif et du gris extrême.
Le designer doit avoir mal à la tête, quel est le gris ultime, quel est le jaune vif ?
Comme vous l'avez dit, je vais vous envoyer une photo, suivez simplement cette photo, le créateur a encore mal à la tête. Car la couleur reconnue par les yeux s’écartera presque toujours de la couleur finalement sélectionnée.
Que faire alors, utilisez le numéro de couleur. Quelle couleur correspond à quel numéro de couleur. Tant que vous vous souvenez du numéro de couleur, vous pouvez trouver la couleur correspondante et vous n'avez plus à vous soucier des écarts.
Par exemple, Pantone, bien connu pour étudier les couleurs, utilise des numéros de couleurs pour faire correspondre les couleurs correspondantes.
Le gris ultime est : PANTONE 17-5104 ;
Le jaune vif est : PANTONE 13-0647.
Vous avez dit que vous souhaitiez concevoir le mur dans une combinaison de gris extrême et de jaune vif. Donnez simplement le numéro de couleur au concepteur et il comprendra certainement vos demandes.
Par conséquent, les photos avec deux couleurs de gris extrême et de jaune vif sont des données, et les numéros de couleur représentant ces deux couleurs sont des informations.
À l’ère du numérique, les entreprises aussi grandes que les sociétés cotées et les petits commerces à proximité sont confrontés à de plus en plus d’incertitudes.
Pantone, grâce à la numérisation, a une capacité relativement limitée à purifier les données en informations.
Dans la transformation numérique, il est devenu le moineau darwinien choisi par probabilité.
Dans un résumé
Revoyons-le à nouveau.
La numérisation consiste à extraire des données du monde physique, à les affiner en informations, à les affiner en connaissances et à les regrouper en sagesse.
La sélection numérique de produits extrait des informations précises et mesurables à partir de données obscures et non mesurables. Cela va de l’or traditionnel, du bois, de l’eau, du feu et de la terre à l’hydrogène, à l’hélium, au lithium, au béryllium et au bore modernes.
Par exemple, “exploitation minière” données du comportement d’achat des consommateurs. Alors, à partir de ces données, “raffinage” la connaissance de “quels produits les consommateurs aiment-ils”. Enfin, utilisez ces connaissances pour gagner de l’argent.
Nous disons que lorsque vous percevez le monde, le monde vous perçoit aussi.
Si la numérisation offre de nouvelles opportunités, elle présente également certains défis.
Par exemple, la commodité dont nous bénéficions est parfois échangée contre de la vie privée.
Maintenant, ce problème est en train d'être résolu. Le 1er novembre, c’est-à-dire demain, la Chine “Loi sur la protection des informations personnelles” sera officiellement mise en œuvre, ce qui constitue la loi fondamentale du monde numérique.
Avec l’accompagnement de cette loi, en 2022, nous inaugurerons l’éclatement de l’ère du pétrole numérique.
