个性化决定商业模式未来
个性化决定商业模式未来 MBAChina
在未来的商业世界里，一切都是为每一个消费者而打造，从资讯到购物，从求职到交友。我们能看到不远的未来，不知从何时开始，信息世界正逐渐变得越来越聪明和智能，似乎比自己还了解自己想要的是什么。北京大学光华管理学院市场营销系副教授苏萌日前在接受记者采访时表示：“当今互联网的现状有两大特性：消费者的异质性和信息过载，而这两个特性促使企业进行个性化发展。个性化是信息时代以来对传统商业模式最具颠覆性的一种技术形态，是商业的未来。同时，个性化需要计算机学、统计学和营销学的技术支持，将对电子商务、团购等商业模式进行颠覆与重塑。”
信息获取：从目录式到社交网络式
随着科技的发展，信息增长的速度已经远远超过了我们获取信息的能力，互联网和数字媒体给行业创造了一个良好的发展时代。苏萌认为，如何最高效的利用海量数据做最准确的数据预测成为很多企业要思考的首要问题。
在苏萌看来，互联网从获取信息的方式上划分，总共经历了三场革命：目录式(雅虎、新浪)――搜索式(谷歌、百度)――社交网络式(Facebook、新浪微博)。苏萌表示，第四次互联网信息革命正在来临，在方向、技术和应用上再次引领互联网时代。
苏萌指出，互联网正从搜索时代进入推荐时代，从用户主动搜索演变为网站主动向用户呈现他们感兴趣的内容。“科技在人们的惰性下不断进步、创新”。苏萌表示，只有了解用户具体的偏好信息后，才能为用户打造全新的信息流，推荐引擎应运而生。
明尼苏达大学教授JohnRiedl曾说过，推荐系统将成为未来十年里最重要的变革，社会化网站将由推荐系统所驱动。苏萌认为个性化是市场细分理论的目标，海量数据与海量信息导致信息过载，同时消费者需求呈现长尾化趋势，呈现消费异质性，从而导致个性化的出现。
据悉，个性化技术包括计算机学、统计学及营销学，计算机学包括机器学习、云计算；统计学包括数据挖掘、商业智能；营销学包括用户偏好分析、偏好预测、广告效果评估、再营销。
个性化搜索引擎会给用户带来更大的价值
苏萌认为个性化电子商务具有五方面的特性：从搜索到推荐，给顾客看他们想买的东西；顾客不说，我们也能知道他们的喜好；利用群体的智慧；结合SNS的个性化电子商务；O2O与个性化。数据显示，Amazon35%的销售额来自其推荐系统，60%以上的销售受过推荐的影响。苏萌预测，未来基于社会化网络的电子商务将会获得更大发展。
那么如何个性化定价和促销？苏萌以团购为例，详解了个性化定价的含义及意义。苏萌认为团购是基于二度歧视的定价行为，“价格歧视是指厂商在同一时期对同一产品索取不同价格的行为，分为一度价格歧视、二度价格歧视、三度价格歧视。一度价格歧视是根据每个消费者的支付意愿来进行个性化定价；二度歧视是根据购买的数量进行差异定价；三度定价是根据不同的细分市场(比如农村和城市)进行差异定价。”苏萌认为团购是基于二度歧视的定价行为。苏萌称，进行个性化定价可以实现商品价值的最大化，从而保证团购企业和商家的利润。
苏萌表示个性化搜索引擎会给用户带来更大的价值，在苏萌看来，个性化搜索引擎包含四部分：不同的用户，不同的搜索结果；社会化搜索，社交网络加入个性化搜索；个性化搜索与UGC(用户创造的内容)；移动互联网的个性化搜索。苏萌表示，未来手机将成为个性化的购物平台。
尽管个性化的搜索引擎意味着对技术的要求更高，苏萌表示，只有这样才能提升用户体验，在信息爆炸的时代，个性化将颠覆一切传统商业模式，未来的商业应用将由个性化驱动。
电商的困难是暂时的
淘宝围城事件、拉手和凡客IPO折戟、高朋裁员、大货栈和呼哈网倒闭……，前两年还在热火朝天的电商行业，到了2011年却坏消息一个接着一个。先是投资者，然后是从业者，原本是有钱就可以继续下去的“游戏”，此刻开始难以为继。
对此，苏萌表示：“如今所说的电商的冬天，其实只是‘资本的冬天’，我们并不能就此认为整个电商行业步入冬天。但是中国电商行业此刻也正站在一个分水岭上，这一年发生的一系列事件，让中国的电商行业开始告别粗放式的跑马圈地时代。”
可以预见的是，2012年电子商务行业的竞争仍然激烈：不仅平台如京东、淘宝和当当之间竞争白热化，每一个细分领域也都形成了多家有规模的电商企业。但是既然依靠烧钱追求规模扩张已经被证明不可能，要在激烈的竞争中生存下来，数据驱动的精细化运作就将成为核心手段之一。
和线下零售不同的是，电子商务网站都有非常丰富的顾客历史数据，包括登录、点击、浏览以及购买等等。如果你把数据放在地下室让它们堆满灰尘，这些数据就是一项负资产，它们需要硬件来存储，需要人员来管理，却没有任何使用价值。
但事实上，这些数据是电商网站的天然宝藏。对这些数据进行挖掘，就可以对顾客进行个性化推荐，以及采取有针对性的营销手段，一系列现在正在困扰电商的问题都可以据此得到解决：如流量成本成倍增长、流量利用率低、整站转化率低等。
对于电商网站来说，如果不能准确地为顾客展示他们喜欢的产品，让顾客将时间浪费在浏览自己不感兴趣的商品上，那么最终为顾客糟糕的浏览体验埋单的还是电商网站自己。
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