如何利用大数据赚大钱？学习马云轻松套现430亿

最近我们在系列文章里讨论数字经济、产业数字化和企业数字化转型，绕不开的问题就是数字化如何能够带来新盈利，或者说数字化技术如何改变企业的盈利模式，我们不妨先从如何能够利用大数据赚大钱开始。本篇为数字化系列的第7篇，可参考前期相关内容。

大数据已成为产业互联时代的石油，成为产业效率提升的新动力。企业家要重点关注大数据应用——石油自古都在，当内燃机发明后，它巨大的价值才彰显出来，成为工业的血液。大数据亦是如此，商业模式就是大数据的内燃机，其应用转化效率决定了投资回报率。

一、常规的套路

大数据在电商、互联网服务、新媒体及广告营销等行业，得到充分的应用，互联网企业利用电商数据为用户推荐商品，利用社交数据做精准营销，利用大数据杀熟等套路，相信大家都有亲身体验了。我们归纳大数据企业常规的盈利套路，如下图所示。

大数据的盈利方式

互联网平台型企业是大数据主要生产者，他们利用大数据技术大规模地收集用户数据，进行用户画像，预判用户行为，然后针对不同的客户群开展精准营销&智能推荐，让客户不断买买买，还可以利用大数据金融借钱给用户消费，生意能持续增长并不断循环往复，商业价值巨大。

马云曾经预言“未来10年，大数据将比房子更值钱”。坐拥专有的大数据平台企业，利用人工智能加持，可以帮助传统企业从数以十亿计的消费者筛选出精准的潜在客户，这将使传统企业高昂的广告和地推费用大幅减少，业务增长将从销售驱动转变为数据驱动。专有大数据智能平台将成为传统产业的不可或缺的战略伙伴，也将无限期的收获通道费和过路费。阿里并不是仅仅是每年1万亿GMV的电商企业，而是未来还拥有无限增长潜能的大数据金山，这就是马云轻松套现430亿根本原因所在。

善于利用大数据将成为传统企业新的竞争力，通过对大数据的分析，掌握市场动态并迅速做出应对，可以为传统企业制定更加精准有效的营销策略，并提供决策支持，同时大数据+人工智能，企业可以为单个用户提供更加及时和个性化的服务，可大大提高用户粘度与复购率，加上社交裂变等技能，很可能获得爆炸增长机会。

政府及公用事业大数据

政府政务、银行电信、公共事业等领域也在生产和采集大数据，大数据正在发挥着促进经济发展，维护社会稳定等方面的重要作用，这次新冠疫情防控就充分体现大数据在国家治理中的威力。

目前，分散在政府各部门的大数据壁垒已经打开，政府大数据、交通大数据、信用大数据也是金山，如能采合法合理的方式开发，融合利用，将是企业腾飞的契机。

有个老梗“挣大钱的方法都写在了刑法里”，7月3日《中华人民共和国数据安全法（草案）》公开征求意见，大伙可以关注研究。没空研究的话，可以等我的文章更新。

二、通过大数据赋能来赚大钱

我们志成互联和中小企业一路成长过来，每当有新的思想和创新技术，我们就想能否最低成本的帮助学员企业用上，抓住这一波技术红利。今天的企业应用大数据技术，其实有后发优势；不用向阿里巴巴那样每年十亿的砸阿里云和大数据，后发制人优势是掌握了规律少踩坑，投入产出比最高。

消费互联网的套路，产业互联网比较难模仿，2B模式最大的问题是企业客户开发成本过高，根据我们统计，一个中小企业客户开发成本就达1.2-1.5W，后期还不一定续费，中大客户内部流程更长，决策更复杂；没有巨额资本烧钱，如何另辟蹊径，做成为垂直行业大数据平台？

这就要依靠我们对本产业深度理解，将这些行业专业知识、经验和方法转化为数据、算法，通过大数据赋能积聚大量企业用户，创造巨大的社会价值，是可以像消费互联网巨头一样赚大钱的。

有志进行产业+互联网转型的企业，可以扬长避短，充分利用产业的优势，融合互联网技术，利用大数据赋能，积聚T0 B用户，是能开创一番大业。下面、我们接着上一篇文章《产业数字化与数字商业模式创新》中的公装产业互联案例，讨论的如何利用大数据赋能和网络效应，聚合形成有影响力的平台。

上篇我们在装饰产业分析中谈到，装饰产业起点低，13.5万的中小装饰企业面临成本压力和市场洗牌的挑战，掌握先进技术的互联网企业要以利他之心，帮助他们提高和发展，而不是一味的压榨他们，转嫁成本与压力；如只在单一环节做大获得垄断权，很难让产业的持续繁荣，建筑装饰行业的持续繁荣，需要大数据技术的赋能平台。

中小装饰企业痛点及对应价值

商业模式的起点是客户价值主张，而独特的价值是从客户痛点着手，从中小装饰企业痛点来看，当前最大的痛点是管理水平低，特别是工程成本管控能力差，抢单、接单亏损率高，亏损引发偷工减料、以次充好、拖欠工期等恶劣行为，无序竞争导致行业进入恶性循环。中小装饰企业的痛点，完全可以通过大数据赋能来解决。

首先是工程造价环节，装饰工程造价要求非常专业，同时具有非常大的广泛性、变化性，比如需要考虑的包括：室内的装饰、室外装饰以及环境的景观装饰等；还有消防、给排水、暖通空调、弱电系统；其他如厨房用具、软装饰设计；装饰装修的外墙面、内墙面、牌匾、雕塑，外面景观装饰如楼牌、园区绿化等等，这就导致很多新项目造价预测不准，工程工期较长。

在承揽新项目前，如果用大数据比对，参考同类型的成功项目方案，就可以避免接单报价失误，也规避因经验不足导致杀价亏损接单。如何将不同地区、不同时期或不完全相同的项目进行智能比对，这就要依靠创新的大数据技术和算法了。

其次，在项目过程管理中，金牌项目经理与包工头对工程项目盈利的影响可谓天壤之别。以往包工头成长为行业金牌项目经理前，只能靠不断的摸索，刷经验交学费，经历十年几十个项目练手打怪升级。在没有大数据之前，拿个EXCEL表自己跟自己以前比较，即使行业龙头企业也只能项目经理之间比对。几千万项目的负责人，全靠个人头脑很难精细管理，甲方和监理方分分钟教你做人。

业务逻辑

13.5万装饰企业（含22家上市、200家10亿以上非上市），有近100万工程项目经理，这就是工程管理SaaS的目标用户，再进一步进行角色细分或者叫用户画像，按能力高低可以分为，上市公司大总监、金牌项目经理、非上市公司事业部总经理、中小装饰老板、项目经理、包工头、夫妻档等；这在商业模式术语中，我们称之为利益相关者，商业模式就是利益相关者的交易结构，由于负责的项目较大较多，使得金牌项目经理、上市公司总监具有丰富的经验、知识和数据，他们就是赋能平台的内容创造者。

工程成本SaaS云从项目成本管控这个刚需切入，利用大数据技术，先将业内顶级项目经理经手的各种工程项目数据、定额包等导入云端数据库，在数据脱敏以后，建立各种类型工程的业内基准线，从而，将最优实践经验赋能中小装饰老板、项目经理、包工头、夫妻店等用户，以成本控制为核心，通过造价、定额包等BI分析，利用成本可视化优化技术，将繁琐复杂的项目造价、施工计划管理工作简单化，提高运营效率。

成本可视化分析

通过大数据智能匹配技术，不仅能让小老板、包工头、项目经理比对不同方案的成本差异，还可以提供材料实时动态成本，SaaS平台再利用网络爬虫技术，提供多个B2B材料商城智能比价推荐，引导客户进入材料商城进行材料比价，在保证质量情况下，挑选性价比最高的材料，而精准的总额采购、批次送货模式，预计至少使采购配送成本节省5%。

通过成本可视化，用户可以直观的获得自己与业内领先经营者在工程管控上的差距，通过智慧分析，方案对比，施工云监控、绩效实时云分析&云预测，进而到项目全程大数据可视化分析，工程成本管理云可以将传统公装企业积累30年的精益工程管理模式、定额包数据、业务流程、指标基准、最佳方法及经验封装到云软件中，实现大数据大规模赋能。

大数据比对

比如一个公装项目有近万项工序，在数据积累基础上，利用大数据技术，我们能将每一项都分解进行比较，每项造价都可以业内金牌项目经理比对，逐项找出成本差异，使用的人越多，数据积累越多，效率越高。

大数据赋能与传统产业经验融合，多管齐下，能为包工头、中小装饰企业增加3%左右利润，一个千万项目，就可以多赚30万，而企业只需每年交几千元的软件租用费，高投入产出会吸引众多企业进来，也会引吸更多业内顶级项目经理来分享数据获得收益；大数据赋能让愿意尝试云服务的包工头、中小老板运营管理强起来，成为产业增长引擎，同时形成共生共赢的生态循环，持续发展壮大；

传统信息化软件与大数据云服务最大的不同

传统信息化软件与大数据云服务最大的不同，传统软件是封闭的，云服务是开放的；传统信息化软件以管控为目的，以单一企业为对象，数据是离线单一的，只能实现业务流程信息化赋能；云服务以连接为目的，以行业整体企业为对象；数据是在线集中的，才能实现产业各方智能化赋能；

传统软件数据是不能流动，像一潭死水，数据价值会逐渐消亡。大数据是架构在云计算的基础上，可以进行实时的、动态的更新，数据越用越有价值。

举个例子，一个公装老板A，每次接的活都不同，当他接到7连锁酒店的装修业务，第一次接触经济型酒店，他不具备相关的经验，身边也找不到合适的师傅，外墙、设备安装、内饰等出错的可能很大。但全国范围做过7天连锁酒店项目的经理很多，通过大数据比对，拟合出同城BCD的预算曲线，EFG的施工方案，HIJK的材料采购清单；通过赋能，A的盈利有较大提升，而A的经验又可以为下次为 M-XYZ等等所借用，通过技术赋能、实现经验的复用，降低了浪费提高了效率。

利用大数据平台可以分项比对和筛选最优方案，各种利益相关方可以在其中交互和交易，经过针对性的引导和规则设计，可以实现经验大面积复用，从而提高产业整体效率，数据反而越用越值钱。

现在运营垂直行业大数据平台，需要从底层数据结构与智能匹配算法开始设计，借力这种大数据赋能技术，整合产业资源，按照行业的规律开展客户群增长路径，不断卷集的越来越多资源。200个金牌项目经理就可以吸引2万中小装饰企业，2万家装饰公司集中采购就足以成为千亿级GMV的材料商城。

基于大数据赋能技术聚能裂变，这个商业逻辑是可行的、可以获得更大成功。当然，底层的研发要求会高些，垂直行业SaaS要避免同质化竞争，应该以这种业务逻辑开发，打下坚实的基础。

本篇为文章上篇，下篇我们再接着分析，三、小数据的放大；四、如何抢先在大数据产业链中占位，敬请关注。希望大家不吝赐教，共同探讨共创共享，留言必复。

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