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大数据产品“需求为王”,在创造客户价值的过程中凸显价值

【数据猿导读】 数据的价值不是原有的场景赋予的,当然跟原有的场景有一定关系,但更多的是在你利用这个数据,去为客户创造价值的过程中产生的

大数据产品“需求为王”,在创造客户价值的过程中凸显价值

两个点的选择

我们在做新市场的时候,有两个点是你要特别关注的,一个是切入点,另一个是突破点。切入点是在你落子之前就要选好的,而突破点是你在运动中捕捉到的。

大数据同其他新市场一样,也需要选好这两点。而这两点选择看似简单,其实是最考验运作市场的功力的。选的好,你可以很快就会将切入点转变成突破点;选的不好,可能你就需要花费更长的时间,更多的力气才能转化成突破点。

一个新的数据公司或者一个大企业的数据部门,要想在强敌环伺的市场中存活下来,乃至谋求发展,不想清楚切入点是不行的。一般大家有个误区,新公司,新部门不能选择活去干,而应该有活就干。我对此不敢苟同。越是新加入者,越需要清楚自己的定位,要清醒地认识到自己的切入点在哪里。大家常说有所为有所不为,而我认为,对于新市场而言,是有所不为才能有所为!

很多时候,越是自己弱小,越想傍大款,还急于傍。结果每次我看到的都是童话里的故事都是骗人的。哪里有那么多好傍的大款?!人以群分,物以类聚,合作讲求对等,门当户对。小公司跟大企业合作,不可能对等,即使合作,也一定是以很多妥协作为代价。所以,在傍大款之前,先要衡量下自己是否玩得起?小公司,小部门的抗打击能力很弱,一旦选错,对于企业或者部门都是毁灭性的。这个打击不但是资金层面的,还有时间层面的。所以,我在切入市场的时候,只跟市场化运作的公司合作。道理很简单,时间可控。谁都想做大企业,大客户,但大企业和大客户的门槛也高,需要的条件也苛刻,每一个大企业,大客户周围都布满了竞争对手,你需要判断自己是否有足够的实力和资质去做大客户?

这里没有一定之规,每一家的情况都是不同的,因而每一家的切入点和道路都不尽相同。不要教条,不要形而上学。我们在选择的时候,也有一个ABC方法论A是你的起点,B是你的终点,也是目标,而C就是你从A到B的路径。在选择切入点的时候,要看你现在有什么?你想走到哪里?清楚了这两点,你也就能确定切入点,乃至制定出发计划了。

一般来说,切入点不要选得太高,既然是切入点,就要尽可能地容易落地。再复杂的事儿,也是从简单开始。可以从简单入手,如果你的执行能力强,你会很快地越做越顺手,直到达到突破点。对于新市场而言,很多都是未知的,很多条件也都不充分,困难可想而知。

如果选择一个不切实际的切入点,很容易在落地的过程中,不断地被“意外”所阻挠,时间长了,局面就会失控,即使自己有信心,团队的信心也会荡然无存。还有资金面,市场面等等很多问题就会扑面而来,让你自己应接不暇。所以,再复杂的事儿,也要从简单开始,在选择的过程里,要经历一个从简单到复杂,再到简单的过程。如果你找到了“简单”,那么你在落地的时候就可能阻力小,成功的概率自然要高。简单的事儿成了,你的团队就会有信心,才会去做更复杂,难度更高的事情,最终得以在某一个方向上突破。

数据服务产品的包装

现在业界依然普遍觉得大数据变现难,因为没有标准。这句话根本就是个伪命题。新市场新业务就是没有标准啊,正是由于没有标准,我才喜欢做新市场新业务,我就喜欢制定标准。

一般来说,设计数据服务产品,要经历“项目”“产品”“服务”三个阶段的发展才能最终形成数据服务产品。即从为客户做项目开始,几个项目下来,就有了一些共性的需求,经过提炼,形成产品。“项目”是被动式的,“产品”是主动式的。为客户做项目,开发定制化的,符合客户需求的产品,这是基础。只有几个项目下来,对一个行业有了一定的了解,也掌握了一些共性的需求,才可能提炼出一个数据产品或者解决方案;继而去向其他客户主动地销售,而不是再从零开始定制开发了。

目前,大数据市场上,除了数据交易服务本身,大多还是属于定制化开发,输出技术能力,虽然有些公司做了一些局部的产品,但因为脱离市场需求,所以市场认可度不高,销售状况不好。相对比较好的,是数据可视化产品,因为市场需求相对比较明确,而且有点类似中间件,比较容易让市场接受。

多数公司在这里之所以折戟沉沙,是因为对市场知之甚少,想当然地去做 “产品”。这个“产品”并非来自项目,也没有经过市场调查,而是仅靠对市场的一知半解,单从技术的角度出发,就做个所谓的“产品“,不成功是必然的,成功是偶然的。很多大数据公司的操盘手,大多出身技术,对技术很精通,但对市场的理解非常有限。“他/她”脑海中的市场,就如盲人摸象,与实际的市场偏离度很大,这就导致了因此而设计的”产品“严重脱离市场。需求,一定从市场中来。我并不是贬低技术,我自己也出身技术,但是我也跑过多年的市场。我每设计一款产品,都一定会去跟很多业界的朋友,潜在的客户探讨(当然,我指2B市场,2C市场就不好实现了),了解目标市场,并挖掘真正的市场需求。只有经过了这个阶段,我才能心里有底,才能设计好产品。

一个产品能否发展到服务,那就得看缘分了。这里所指的“服务”是指可运营的服务,类似于运营商的业务。可运营的服务与产品的最大区别,在于服务的高度标准化和售后的高度简单化。即使一家公司销售一个产品,也需要实施团队去对接实施,也或多或少地有一些客户化的工作,有一定的周期。而可运营的服务,对于每一个客户都是标准的接口,只需要对接好就可以使用服务了,无需客户化工作;同时,可运营服务有标准的计费模块,一般多采用预付费模式,客户先预存资金,然后使用服务扣款。所谓的售后服务就是“定期对账”和“充值提醒”,只需要很少量的运营人员就可以支撑,运营成本很低。目前我们开通的数据业务大多属于此。

不管哪个行业,从数据处理的层面上来看,可以分为数据的不加工,粗加工和细加工产品。有的数据质量高,直接就可以为客户解决某些问题,就属于数据的不加工产品;有的数据需要经过简单地处理,就可以形成新的数据服务产品,比方说几种数据经过简单地逻辑分析形成报告;还有的数据,需要跟很多维度的数据一起,依照某一个行业的逻辑规则,深度地定制加工处理,方能形成某种服务产品,比方说征信报告或者征信分,这就属于细加工数据服务产品。一般细加工数据服务产品,都需要跟行业紧密结合,而且需要遵循行业本身的规则来运作,就不简单是数据处理那么单纯了。

数据服务产品的定价

数据产品的定价一直被认为是很难的事情,其实不然。在前面的文章中,我曾经提到,每一个数据都有其价值,只是高低而已。数据不是凭空来的,是某些人,在某些特定的场景,通过某些应用产生的。我们所讨论的定价,是数据在市场上的认可度,也是我们将数据再次应用到场景中,为客户创造价值中产生的。

数据产品跟其他产品一样,需要的人多了,自然价格就会水涨船高;需要的人少,自然也就卖不上价格,甚至对于早期市场而言,干脆就卖不动。

很多公司之所以觉得大数据变现难,其实还是手中的数据质量不高或者对市场了解太少(当然也可能是数据处理能力不够,但目前这种情况较少,能来大数据圈里混的,大多还都是有技术的公司)。要记住,数据以及数据的处理分析是用来创造价值的,数据产品的价值就会在这个创造价值的过程里体现。如果你能拿数据创造价值,那么你提供的数据,乃至你的数据处理技术就不会因定价而困扰。很简单的一个道理,你提供的数据以及数据处理技术,是有价值的。比方说,你帮助客户堵住了一个漏洞,这个漏洞每年会使客户损失一个亿,那么你创造了一个亿的价值,你的服务产品定价就是一个亿的5-10%,甚至更高,只要用户能接受。因为你是标准的制定者!

尽管大数据在今天依然是蓝海市场,但已经发展了4-5年的市场,空白的领域几乎没有了。新入者会面临诸多强敌的环伺,不找准定位,不选择一个合适的切入点,恐怕很难在这样一个市场中立足,更不要奢望发展了。数据的变现并不难,只要你懂得如何利用数据去创造价值,一切都是过程。数据的价值不是原有的场景赋予的,当然跟原有的场景有一定关系,但更多的是在你利用这个数据,去为客户创造价值的过程中产生的。祝大家在大数据的变现过程中不断创造价值,也提升数据的价值,这才是一家大数据公司最终的根本!


来源:36大数据

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