数据创新商业模式的六种方法

  

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这篇报告和之前我发写过的文章很类似，不过举的例子更加直观一些，所以也发出来给大家参考。这是德勤在2014年的一篇报告解读，数据中台同样要支撑这些商业模式的创新。

    所有组织都在努力利用数据去产生新的业务，优化流程从而最大化数据的价值。

    本报告总结了三种类型，六种利用数据的商业模式，从而对应数据驱动的业务战略，利用商业画布作为业务模式的解读方式。

类型一：利用数据构建差异化竞争力

这种模式是在下面两种情况下：

    1.产品本身还是业务价值的最大输出方式，但是利用数据可以去优化产品的服务

    2.数据来使能产品的创新，得到新的价值

 

对应的创新模式有两种：

1.产品数据创新(Product Innovators)

通过对现有产品产生的数据的分析利用，产生新的服务给同一个客户，这叫产品数据创新。

数据能力需求

             

这样的商业模式，对于数据处理能力的要求，最多的是在数据产生和存储及分析领域，也就是说，往往数据越多，越全面，则能带来更多的差异化创新。

特征和典型案例

特征：

 通过使用或销售一个产品的数据来用来给这个产品增加功能，改进服务或者创造增值产品服务。

 

典型案例：

Tvilight是一家荷兰初创公司，已经开发了智能路灯系统。 

Tvilight的路灯，仅在有人，自行车或汽车在场的情况下才会点亮，并在其余时间内保持昏暗状态。

 

商业画布拆解

     

• Tvilight的主要活动

(1) 嵌入式路灯传感器的设计和制造

• 主要价值主张

（2）是出售给市政部门

（3）具有传感器功能的无线路灯，使客户能够将其能源成本降低80％

• 来自各个路灯的监控数据被无线发送到Tvilight的数据存储库（4）。

• 数据用于改善服务质量的新价值主张

（5）基于Web的软件，用于远程监控，管理和控制街道照明基础设施

 

实现的商业价值：

• 通过传感器和无线通讯改善了原始产品（路灯）的功能

• 从产品中收集的使用数据用于创建第二个价值主张（用于远程管理的软件）

 

2.系统创新(System Innovators)

通过利用产品/服务1产生的数据5，形成新的产品和服务2，通过渠道6服务客户3，从而获得额外价值的创新。

数据能力需求

如下图，此类商业模式对数据的要求如下图所示。

 

     

特征和典型案例

 

特征：

从单一产品类别扩展到更广泛的智能系统产品，单个制造商的不同产品类型在架构上相关联从而可以交互以为客户提供价值。

 

典型案例：

2006年，耐克推出了一系列新的个人跟踪和测量产品

 

商业画布拆解

     

• 耐克的主要活动（1）是生产运动服装

• 提供给客户（3）的价值（2）是一系列相关产品：正在运行的手机应用程序，具有网络功能的跟踪手环和运动手表。

• 产品使用情况数据通过移动设备（4）发送到耐克（5）

• 数据通过Nike + Platform（6）传递给用户，运动员可以在其中跟踪和分析其体育活动并与他人共享。

• Nike +平台提供了一个新渠道，可以根据具体情况刺激产品销售，或启用第三方广告

• 通过社区建设实现客户参与，并允许用户在社交媒体上分享个人成就

 

实现的价值

• 客户锁定–产品结合使用时，实用性很高，转换成本很高

• 客户参与-社交媒体整合，社区

• 创建了销售和推广产品的新渠道（Nike +平台）

 

类型二、数据经纪模式

3.数据供应者

将产品产生的数据有价值的部分出售给客户，获得商业价值。

数据能力需求

   此商业模式对应的数据能力如下图所示，主要集中在数据生成和数据存储这里。

 

     

特征和典型案例

 

特征：

除了公司的核心活动之外，其数据库中的原始数据或汇总/分析结果数据还出售给其他业务客户，收取一定费用或收益分成。

• 可以区分两种类型：原始数据销售和洞察/分析结果销售

 

典型案例：

从2012年开始，沃达丰将匿名原始网络数据出售给合作伙伴公司（Mezuro），需付费。

 

商业画布拆解

     

• 沃达丰的主要活动（1）正在提供电信服务。

• 通过公司的移动网络向客户（3）传递的价值主张（2）是语音呼叫，短信和互联网服务。

• 手机使用情况数据（4）是公司核心活动的一部分

• 有关公司移动站点地理位置的数据（5）已添加到手机使用数据中

• 数据集通过Hash处理（6）进行脱敏处理，然后按月出售给合作伙伴Mezuro（7）

• Mezuro结合其他数据来源，使用这些数据为公共部门提供人群分析，以估算城市中心，火车站和道路的负载压力

 

实现的价值

• 通过使用基于订阅的模型来销售数据

• 进入新市场/客户群

4.数据经纪者

数据经纪结合其他产品的数据产生新的服务和产品提供给第三方，获得商业价值。

数据能力需求

此类业务模式对于数据能力的需求如下：

     

特征和典型案例

特征：

公司从关键合作伙伴，通过开源或通过数据挖掘获取数据。

• 数据经纪公司专注于出色的数据分析和数据使用，并将数据生成留给其他人

 

典型案例：

医疗器械公司Glooko根据现有的血糖数据流开发了血糖水平日志和分析应用程序

 

商业画布拆解

     

• Glooko的主要活动（1）是数据库管理和分析

• Glooko许可了血糖仪的数据规格和标准

制造商（2）使其产品兼容

• 业务价值的第一项是连接设备（3），该设备被出售给糖尿病患者（4），用于将手机连接至血糖仪

• 来自患者的血糖仪数据（4）通过患者的电话传输并添加到数据库（5）

• 业务价值的第二部分（6）是日志和发病报告解决方案，可通过免费应用程序交付给患者（4），并向医院收取订阅费（7）

 

实现的价值

• 免费出售给客户-移动应用程序和将血糖仪连接到手机的设备

• 通过向医院提供订阅服务产生可预测的收入

• 提高医院和保险公司的服务效率

 

类型三、基于数据的交付网络

5.价值链集成

通过集成两个企业的不同产品的数据，形成新的服务提供给同样的客户产生业务价值

特征和典型案例

特征：

服务于相同客户群的公司与分销商和系统集成商合作伙伴交换数据，以扩展现有产品范围或降低成本

• 业务模型并非针对销售或许可数据，而是针对整合以优化运营结果

 

典型案例：

杜邦与约翰·迪尔（John Deere）正在合作向农民提供近乎实时的田间水平数据-支持与种植，田间管理和收获有关的决策，以最大程度地提高作物产量

数据能力需求

对数据能力的需求如下图所示：

     

商业画布拆解

     

• 约翰迪尔（John Deere）的主要活动是制造农用设备（1）

• 杜邦的主要活动是销售种子和农业咨询（2）

• 两家公司都迎合相同的客户群：农民（3）

• John Deere的价值主张是配备传感器，GPS和无线传输技术的农业设备（4）

• John Deere设备收集有关农作物产量，水分和位置的数据，并将其无线发送到Deere拥有的数据库中（5）

• 杜邦将John Deere的数据（6）整合到其价值主张（7）中，该精确农业软件使用特定领域的数据来支持决策

 

实现的价值

• 两家公司的产品都通过共享数据获得效用

• 风险和收益是共享的，个人具有竞争力，优势得到改善

• 由于使用了以下产品，因此形成了竞争壁垒：生成的数据使得比竞争对手提供更智能的服务

 

6.1 交付网络协同-模式一

三个以上企业通过不同产品的数据间的集成协作，为客户提供新的服务，产生业务价值。

数据能力需求

           

特征和典型案例

特征：

• 利益相关者在价值创造网络中合作，而不是传统的价值链。通常不清楚谁是卖方，谁是客户或消费者，所有利益相关者都会受益

• 公司共享数据以推动交易，启用广告和开拓市场

 

 

典型案例：

航空公司、汽车租赁公司、广告代理商之间通过数据的集成协作，达到利益增值的案例。

商业画布拆解

     

上图所示的投放网络是启用广告的示例：

• 航空公司KLM（浅蓝色）（1）向旅客出售航班（2）（3）

• 预订数据存储在数据库（4）中，与航班时刻表信息（5）合并，并与广告代理商共享

• 广告代理商（绿色）（6）可以通过跟踪cookie识别旅行者，并确定旅行者航班的日期和目的地（7）

• 汽车租赁公司Hertz（深蓝色）（8）正在寻求将汽车租赁给旅行者（9）

• Hertz与广告代理商共享可用汽车的数据，以添加其算法（10）

• 广告代理商会通过消费者访问（省略）的网站在旅行者到达的城市和日期显示可用的租车

 

实现的价值

• 赫兹（Hertz）获得了一个新的渠道来吸引消费者

• 赫兹向广告代理商和荷航分别支付每次消费者点击的费用

 

6.2 交付网络协同-模式二

在一个网络生态中，大家共享数据，产生协作，从而相互之间都产生新的业务价值。

数据能力需求

此类业务模式的数据能力需求如下图所示：

     

特征和典型案例

特征：

• 利益相关者在价值创造网络中合作，而不是传统的价值链。通常不清楚谁是卖方，谁是客户或消费者，所有利益相关者都会受益

• 公司共享数据以推动交易，启用广告和开拓市场

 

典型案例：

Kaggle制定了一个交付网络商业模型，将数据问题从企业众包到数据科学家社区

 

商业画布拆解

     

Kaggle制定了一个交付网络业务模型，将数据问题从企业众包到数据科学家社区

• Kaggle的两项关键活动（深蓝色）正在建立一个进行数据建模竞赛的社区，并将公司与顶级数据科学家联系起来

• 公司1（绿色）向Kaggle支付了组织数据建模比赛的费用。它提供原始数据和挑战并接收获胜的数据模型

• 2号公司（浅蓝色）向Kaggle支付了与社区顶级数据科学家对接的机会

• Kaggle的数据科学家社区（黄色）参加了解决数据问题的竞赛

 

实现的价值

多方都会从此类数据的协作中产生价值 

• Kaggle – 收取比赛和对接会产生的费用

• 公司1 –获取数据问题的解决方案

• 公司2 –寻找熟练的数据科学家

• 数据科学家社区–接触其他专家，获得顶级数据科学家的奖金

 

数据能够从客户、解决方案、价格和渠道多方面为企业产生价值：

      

 

本文分享自微信公众号 - 数据私房菜（DataPrivateFood）。
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来源：oschina

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