今日のデータは石油だと私たちは言います。これらのデータオイルには、消費者のニーズ、問題点、好み、習慣が含まれています。
それらは石油のようなもので、採掘されるのを待っています。これらは生産性を向上させる新しいエネルギー源です。
今日は、デジタル オイルが製品選択をどのように強化するか、そして消費者のニーズ、問題点、好み、習慣をデータ オイルからどのように抽出するかについて話しましょう。
1. デジタル化とは何ですか?
デジタル製品の選択について話す前に、デジタル化とは何かについて話しましょう。
デジタル化とは、物理世界からデータを抽出し、それを情報に精製し、知識に精製し、知恵に集約することです。
このプロセスには、採掘、粗加工、精製、重合という 4 つの重要なステップがあります。
最初のステップは、物理世界からデータを抽出することです。
それはどういう意味ですか？それは、物理世界に対する私たちの認識をテキスト、写真、音声、ビデオに変えることです。マイニングの結果はデータです。
2番目のステップは、膨大なデータを情報に精製することです。
マイニングされたデータ自体には価値がないため、有用な情報を取得したい場合は、 “騒音を減らす” データを分析し、大量のデータから貴重な情報を特定します。
たとえば、データをマイニングすることで、写真に写っている人物、体重計、およびそこに記載された数字を特定できます。これは情報です。
3 番目のステップは、情報を知識に磨き上げることです。
体重計情報、体脂肪計情報、血圧情報、身長情報などの大まかな情報は、それだけではほとんど価値がありません。
どうすればいいですか？この情報から知識が洗練されます。
たとえば、張さんの体重は 180 ポンドです。この情報に基づいて、張氏は健康ではないと判断できますか?機能しない可能性があります。参考となる他の情報が必要です。
高さ情報を増やします。たとえば、張さんの身長が2メートル以上であれば、180ポンドでも問題ありません。しかし、1.7メートルだったらどうでしょうか？問題がある可能性があります。
ですので、別のメッセージを入れた方が良いでしょう。体脂肪。
体重、身長、体脂肪などの情報をまとめるだけで、 “リファイン” 本当に役立つもの “健康”： 知識。
知識はとても大切です。 しかし、孤立した知識の価値には依然として限界があります。知識が流れ、ぶつかり合い、刺激しあってこそ、輝かしい知恵が生まれます。
4番目のステップは、知識を知恵に集約することです。
高血圧であることはわかっていますが、どのように治療すればよいでしょうか?人工知能アルゴリズムを使用して、この症例に最適な治療計画を計算します。
これは知恵です。
以上がデジタル化の 4 つのステップです。
デジタル化のレベルは、情報、知識、知恵など、デジタル石油からデータを抽出できるかどうかによって決まります。
2. デジタル化の製品選定
デジタル化を活用して製品を選択するにはどうすればよいですか?
デジタル製品の選択は実際には “採掘” データ 消費者からの’ 買い物行動。そして、これらのデータから、 “精製” の知識 “消費者はどのような製品を好むのか”. 最後に、この知識を使ってお金を稼ぎます。
それはどういう意味ですか？
以前は、まず製品を作り、その後、広告や店舗活動に多額の費用を費やしていました。消費者にこの商品を理解してもらい、徐々にこの商品への信頼を築いていきます。最後に、購買行動が発生します。
消費者が好む商品を先に見つけて、その商品を作れば、もっと売れるのではないか？
今、この想定はデジタル化によって実現されつつあります。
たとえば、販売者は消費者のレビュー データや購入データから消費者のニーズ、好み、問題点、習慣を掘り出すことができます。
次に、この情報を工場にフィードバックすると、工場はこれらのニーズに基づいてカスタマイズされた製品を生産できます。
消費者についてはどうでしょうか？また、レビュー データや販売データを使用して、どの製品がより人気があり、どの製品がより品質が高いかを確認することもできます。
販売者はデジタル化を利用して消費者に人気の商品を選ぶことができ、消費者もデジタル化を利用して商品の品質を事前に知ることができます。
デジタル化の製品選定について、3つの話をしたいと思います。
最初の物語の主人公はシャオです。彼は元特殊兵士で、その後、越境電子商取引事業を立ち上げ、良い仕事をしました。
Xiao Leiはデータオイルから情報を抽出しました。私は同僚が気づいていないニーズを見出し、対応する製品に合わせて迅速に対応しました。
たとえば、2020 年 6 月に、彼は偶然の機会から、Tmall 3c オーディオビジュアル カテゴリにあるマイクの機会を発見しました。
Xiao は、3c オーディオビジュアル カテゴリのマイク キーワード ビジネス スタッフ検索データが 2 位にランクされていることを確認しました。
このデータが彼の注意を引きました。確認したところ、19年6月の取引額は月間2億5千万だったが、20年3月には3億9千万、6月には3億3千万に急増した。
Xiao はこれらのデータオイルから非常に重要な情報を抽出しました。この製品に対するユーザーの需要はありますが、供給が不十分になる可能性があります。
彼はこの需要をさらに細分化し、実際にはマイクには 2 つのニーズがあることを発見しました。 1 つはカラオケの需要、もう 1 つは生放送の需要です。
次に、これら 2 つの製品を製造するために工場に連絡します。シャオは次の情報を抽出します。 “消費者が好むもの” データから情報を取得し、需要を満たす方法を見つけます。
2 番目の物語は、五商人の生徒からのものです。この話は面白いですね。
この学生はよく地域近くの小さなレストランに食事に行きました。
しかし、ある日、レストランが閉店していることに気づきました。彼は非常に当惑したので、上司に「なぜ営業していないのですか？」と尋ねました。
上司は、その小さなレストランはあるレストランプラットフォームに買収されたと言いました。
クラスメートは上司に、なぜですかと再度尋ねました。今は以前よりも収入が増えていますか？
上司は興味をそそられました。このクラスメートに伝えてください、言っておきますが、このプラットフォームは本当に強力です。
たとえば、近隣で人気の料理トップ 20 を推奨します。この20品を集中的に作ったところ、持ち帰りの売上が40％増加しました。
テイクアウトのみなので店内飲食はなく、家賃も大幅に節約できます。
ネットでの注文は数量が比較的決まっており、その数量に合わせて材料を用意できるのでロスが少なくコストも抑えられます。
要約すると、デジタルエンパワーメントを通じてコストが削減され、売上が増加し、利益が向上します。
このプラットフォームは、次の情報を大まかに洗練しました。 “人気の料理20選” 巨大な中で “購入情報” そして “評価情報”.
店主はこの20品を用意しておけば、注文が来なくても大丈夫。
これは、製品選択におけるデジタルエンパワーメントの物語です。
3 階は杭州のコミュニティ ショップです。
長年営業している地域密着型のお店です。 2018年にこのお店は “Tモール店”.
変更後、何が変わりましたか？
“Tモールストア” は、このストアに対して 2 つの最適化を開始しました。
まずはワンストップ購入プラットフォーム “小売業者” が発売されました。
それはどういう意味ですか？
このストアの運営者は、Ali’s で注文できます。 “リテールパス”、T-mallで一律に配送します。
T モールは、これらの小規模ショップに独自のクレジット機能とプレミアム機能を提供し、購入価格と品質の問題を解決し、取引構造を最適化しました。
2番目に、使用します “データ” 小規模店舗が商品を選択して棚に並べるのを支援します。
たとえば、このコミュニティでは多くの住民が犬を飼っています。でも、ドッグフードを扱ったことがないお店も多いので、わかりません。
ただし、変更されたコミュニティショップは、 “Tモールショップ” 利点があります。利点は何ですか?
中国最大の電子商取引プラットフォームであるTモールです。このコミュニティストアの近くの住民のほとんどは T モールでドッグフードを購入しています。
したがって、T-mall は、ドッグフードを購入する人々のデータから、この小さな店の周囲の人々からドッグフードを購入する人々の情報を抽出することができます。
それから、 このコミュニティの T モール店にドッグフードをもっと購入するように伝え、さらには近隣住民が好むブランドや仕様も指定してください。
ショップはプラットフォームの推奨に従って商品を購入したところ、非常によく売れました。
商品が売れれば在庫サイクルが短縮され、資本効率が高まります。このようにして、この小規模店舗の取引構造は最適化されました。
これは強力すぎます。これはどのように行われるのでしょうか?
デジタル化のせいで。
販売データから、私が何を買いたいのかがわかります。コメント データから、何が支払いを妨げているのかがわかります。
取引データ、信用データ、行動データなどもあります。これらのデータを情報に絞り込むと、どの製品が消費者に人気があり、より多く購入する必要があるか、どの製品が売れていないため、購入を減らす必要があるかを知ることができます。
データオイルから抽出すると、 “近くの住民は皆ドッグフードを買う必要があるが、近くの店にはドッグフードがない”、 それは消費者があなたに怒鳴りつけるのと同じです。 “ドッグフードを買いたいので、急いで商品を取りに行きます。”
3. 新しい機会をもたらす
デジタル化は製品の選択を可能にするだけではありません。
ビジネスの世界では、デジタル化を利用してユーザーのニーズに創造的に応えるイノベーションが依然として数多く存在します。
たとえば、この写真を見てみましょう。この黄色とグレーの組み合わせはいい感じですね。見た目も良いと思います。
これ “イエローグレー” 昨年12月にパントン社が発表した2021年の人気色です。 極端な灰色と明るい黄色。
このスタイルで家を飾りたい場合は、デザイナーに「明るい黄色と極端なグレーが欲しい」と伝えます。
究極のグレーとは何か、明るい黄色とは何か、デザイナーは頭を悩ませているはずです。
あなたが言ったように、私はあなたに写真を送ります、あなたはこの写真に従ってください、デザイナーはまだ頭が痛いです。なぜなら、目で認識する色は、最終的に選択した色からは必ずずれることが多いからです。
ではどうするかというと、色番号を使います。どの色がどの色番号に対応するか。色番号を覚えていれば、対応する色を見つけることができ、ずれを心配する必要はもうありません。
たとえば、色の研究で有名なパントンは、対応する色を照合するために色番号を使用します。
究極のグレーは次のとおりです: PANTONE 17-5104;
明るい黄色は: PANTONE 13-0647。
壁を極端なグレーと明るい黄色の組み合わせでデザインしたいとおっしゃいました。デザイナーに色番号を伝えれば、あなたの要望を必ず理解してくれるでしょう。
したがって、極端な灰色と明るい黄色の 2 色が写った写真がデータとなり、その 2 色を表す色番号が情報となります。
デジタル時代において、上場企業ほどの規模の企業も、近所の小さな店舗も、ますます不確実性に直面しています。
Pantone は、デジタル化の助けを借りて、データを情報に精製するという比較的希少な能力を持っています。
デジタル変革において、それは確率によって選ばれたダーウィンのスズメになっています。
要約すると
もう一度見直してみましょう。
デジタル化とは、物理世界からデータを抽出し、それを情報に精製し、知識に精製し、知恵に集約することです。
製品のデジタル選択は、あいまいで測定不可能なデータから正確で測定可能な情報を抽出します。それは伝統的な金、木、水、火、土から現代の水素、ヘリウム、リチウム、ベリリウム、ホウ素まであります。
例えば、 “採掘” データ 消費者の買い物行動から。それから、 これらのデータから、 “精製” の知識 “消費者はどのような製品を好むのか”. 最後に、この知識を使ってお金を稼ぎます。
あなたが世界を認識すると、世界もあなたを認識すると言われます。
デジタル化は新たな機会をもたらしますが、いくつかの課題もあります。
たとえば、私たちが得る利便性は、プライバシーと引き換えになることがあります。
現在、この問題は解決されつつあります。 11月1日、つまり明日は中国の “個人情報保護法” デジタル世界の基本法である「法」が正式に施行されます。
この法律の施行により、2022 年にはデジタル石油時代が一気に到来します。
