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榮耀標(biāo)識大數(shù)據(jù)競賽平臺，我解答了這4個你關(guān)心的問題
這個產(chǎn)品行不行啊，是不是偽需求？是不是市場不行？還是說產(chǎn)品模式不行，不能給用戶帶來實際價值？就這么幾個運營相對較好的產(chǎn)品，是行業(yè)壁壘太高，還是產(chǎn)品沒有收益啊？這4個你關(guān)心的問題，我將在這篇文章為你解答。
PM常會有向他人介紹你的產(chǎn)品的時候。當(dāng)你回答淘寶，京東，百度，滴滴等具有標(biāo)簽化性質(zhì)的產(chǎn)品時（廣為人知的產(chǎn)品或模式，如電商，教育，P2P等），聽者一定第一時間就能知道這個產(chǎn)品是干嘛的；但如果你做的是小眾產(chǎn)品或是很垂直細(xì)分的產(chǎn)品，那估計你就需要花上一點時間介紹你的產(chǎn)品了（當(dāng)然如果你根本不care他們是否需要了解這個的話，那就另當(dāng)別論了）。
我做的就是一個新興的細(xì)分產(chǎn)品——“大數(shù)據(jù)競賽平臺”，此產(chǎn)品在全球范圍內(nèi)興起6年，國內(nèi)興起四年，當(dāng)前處于市場探索期。
目前國際上比較出名的產(chǎn)品有一個，國內(nèi)有四個，其他的都是要么死了，要么處于半死不活的狀態(tài)（這里指國內(nèi)的），這五個產(chǎn)品分別是：
- Kaggle：由墨爾本大學(xué)的Anthony Goldbloom創(chuàng)辦，是最早的大數(shù)據(jù)競賽平臺，擁有龐大的技術(shù)分享社區(qū)和眾多開元代碼，面向全球用戶；產(chǎn)品上線6年，累計舉辦競賽234個（含練習(xí)賽和自辦賽），注冊用戶數(shù)20W+。
- 天池大數(shù)據(jù)：阿里巴巴旗下產(chǎn)品，國內(nèi)最早的大數(shù)據(jù)競賽平臺，多用于解決阿里自身的技術(shù)需求和人才需求，具有豐富的數(shù)據(jù)量，社會資源，平臺資源和技術(shù)背景。主要面向國內(nèi)用戶；產(chǎn)品上線4年，累計舉辦競賽19個，注冊用戶數(shù)5.7W+。
- Datafountain：源自中科院計算機所，具有豐厚的學(xué)術(shù)背景和技術(shù)背景，主要面向國內(nèi)用戶；產(chǎn)品上線1.5年，累計舉辦競賽24個，注冊用戶數(shù)9K +。
- DataCastle：源自電子科技大學(xué)，具有較高的學(xué)術(shù)背景和技術(shù)背景，主要面向國內(nèi)用戶；產(chǎn)品上線1.5年，累計舉辦了競賽19個（含練習(xí)賽+自辦賽），注冊用戶數(shù)不詳（預(yù)計1~2W）。
- Kesci：由第一屆CCF大數(shù)據(jù)競賽的冠軍隊創(chuàng)建，源自上海交通大學(xué)，具有較高的學(xué)術(shù)背景和技術(shù)背景，主要面向國內(nèi)用戶；產(chǎn)品上線3年，累計舉辦競賽16個（含練習(xí)賽），注冊用戶數(shù)1W+。
相信這個時候你一定會說：這競品數(shù)，競賽數(shù)和用戶數(shù)也都太少了，這個產(chǎn)品行不行啊，是不是偽需求？是不是市場不行？還是說產(chǎn)品模式不行，不能給用戶帶來實際價值？就這么幾個運營相對較好的產(chǎn)品，是行業(yè)壁壘太高，還是產(chǎn)品沒有收益??？
我的回答是：
- 這個產(chǎn)品一定行，市場絕對存在這個需求；
- 當(dāng)前的市場確實不行，處于需求總量少，需求頻次低，用戶基數(shù)低的現(xiàn)狀。但這是個增量市場；
- 產(chǎn)品模式還不錯，能為用戶產(chǎn)生了豐厚的價值。
- 產(chǎn)品壁壘確實高，但是這個高壁壘也為產(chǎn)品帶來了低成本高收益的現(xiàn)狀。
這四個答案絕對不是我強詞奪理，憑空捏造的，下面讓我逐一說明。
什么是“大數(shù)據(jù)競賽平臺”
慢修我，喜歡叫它“數(shù)據(jù)科學(xué)競技場”：一個通過舉辦競賽，匯集“數(shù)據(jù)科學(xué)家”為企業(yè)和組織機構(gòu)解決數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)技術(shù)難題的眾包平臺。
產(chǎn)品模式是一種存在特殊性的C2B模式：與常規(guī)的C2B模式產(chǎn)品相同的是，該產(chǎn)品也是C端用戶借助平臺獲取需求；不同點在于，用戶需依托平臺完成對B端用戶的服務(wù)，這也是該產(chǎn)品的特殊性所在。
原因在于“大數(shù)據(jù)”這三個字：
- 平臺需要對B端用戶提交的需求和數(shù)據(jù)進(jìn)行賽題化處理；
- 對C端用戶提交的“結(jié)果文件”（技術(shù)術(shù)語，算法模型自動運算后的結(jié)果）進(jìn)行測試和評分
這要求產(chǎn)品技術(shù)團(tuán)隊具有較高的數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)處理，模型算法處理能力。這就給產(chǎn)品帶來了較高的技術(shù)門檻，而很多技術(shù)團(tuán)隊水平不達(dá)標(biāo)的產(chǎn)品，只能走向死路。這也是為什么現(xiàn)存的產(chǎn)品都具有技術(shù)背景和學(xué)術(shù)背景的共性原因。
這個技術(shù)門檻也同樣影響著需求頻次和需求總量。
首先，從實際情況看，借助平臺舉辦競賽的B端用戶，多為大中型企業(yè)（如：通用汽車，亞馬遜，阿里，京東，國家電網(wǎng)等）因為他們具有龐大的數(shù)據(jù)量，再或者是從事大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域的企業(yè)（如：人像識別，自動駕駛，職能語音，機器學(xué)習(xí)等）。
其次，借助平臺決絕的需求，大多存在較高的技術(shù)難度（技術(shù)難度不高，企業(yè)內(nèi)部早就解決了），而具有一定技術(shù)難度的需求從總量和頻次兩個維度上看都比較較低。
最后，“數(shù)據(jù)”一直是各個企業(yè)最敏感的東西，很多企業(yè)出于各種原因不愿意將數(shù)據(jù)對外開放。
綜合上述三點的原因，致使市場處于“需求總量少，需求頻次低”的現(xiàn)狀。各競賽平臺舉辦的競賽數(shù)正印證了這一點。
技術(shù)門檻也造成了C端用戶基數(shù)較低，并且增速緩慢情況：
- 參賽用戶需要具有較好的數(shù)理基礎(chǔ)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)；熟悉數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘，算法建模等技術(shù)；
- 很多賽題對參賽者的學(xué)術(shù)背景和行業(yè)背景要求都比較高，單憑好技術(shù)是解決不了需求的。
- 一個參賽者至多能在同一時期參加1~2個賽題（每個賽題周期為1~4個月），也有個別人能同時才加3個賽題，但這樣的人絕對是屈指可數(shù)的存在。
- 大部分賽題需要團(tuán)隊合作，對參賽者的社交圈和參賽隊伍的團(tuán)隊合作能力都存在較高的要求。
上述四點要求，決定了用戶基數(shù)較低，且增速緩慢的現(xiàn)狀。各競賽平臺的注冊用戶數(shù)也印證了這一點，這其中還包括同一個用戶注冊多個平臺，并且在一個平臺擁有多個小號的情況。
從上述情況看，當(dāng)前市場確實是不行，但是這不會是常態(tài)，而未來的市場一定會越來越大，這一定是個增量市場。
原因在于，我們正處于大數(shù)據(jù)時代，隨著相關(guān)技術(shù)知識的普及和應(yīng)用技術(shù)（廣度）的不斷提升，技術(shù)需求量和技術(shù)人員基數(shù)也會不斷增長，所以未來它一定是個增量市場，只是增量有多大還需要我們進(jìn)一步印證。
首先，看市場
依據(jù)易觀智庫發(fā)布的《中國大數(shù)據(jù)市場年度綜合報告2016》顯示，2015年中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模達(dá)到105.5億元，同比增長39.4%，預(yù)計未來3~4年，市場規(guī)模增長率將保持在30%以上。整體市場總量龐大，且增速較快。
源自：艾瑞網(wǎng)《2016年中國數(shù)據(jù)驅(qū)動型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品研究報告》
源自：易觀智庫<中國大數(shù)據(jù)市場年度綜合報告2016>
圖譜中顯示的企業(yè)只是現(xiàn)今乃至未來整個大數(shù)據(jù)行業(yè)企業(yè)總量的冰山一角，但他們其中已為市場提供了20+個賽題（占圖譜企業(yè)數(shù)的20%）。按照2016~2018年時候藏需求的增長度推算，這些企業(yè)會為市場至少提供38個以上的賽題數(shù)。
來源，Big Data: The Next Frontier for the Innovation, Competition and Productivity – McKinsey Global Institute Report，2011
圖例中2011年預(yù)測的行業(yè)，目前都在廣泛應(yīng)用大數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，除此之外還包括：招聘，網(wǎng)游，服裝等行業(yè)，而企業(yè)對技術(shù)的關(guān)注度也在提升。
源自：易觀智庫<中國大數(shù)據(jù)市場年度綜合報告2016>
企業(yè)對大數(shù)據(jù)技術(shù)認(rèn)可度的提升，使得很多大數(shù)據(jù)技術(shù)得到實際的應(yīng)用。當(dāng)前企業(yè)需求主要圍繞，數(shù)據(jù)可視化分析，語音識別與語音分析，地理位置應(yīng)用，精準(zhǔn)營銷，網(wǎng)站和移動數(shù)據(jù)分析，反作弊技術(shù)等，單著只是一部分。
而未來，十大熱門行業(yè)均與數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)惜惜相關(guān)，包括：AI與高級機器學(xué)習(xí)，智能應(yīng)用，智能對象，VR與AR，數(shù)字孿生?，區(qū)塊鏈應(yīng)用，會話系統(tǒng)，網(wǎng)格應(yīng)用與服務(wù)體系構(gòu)架，數(shù)據(jù)技術(shù)平臺（信息系統(tǒng)、客戶體驗、分析與情報、物聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)），自適應(yīng)安全構(gòu)架等。
其中任一個行業(yè)都需要較高的技術(shù)需求，每一個技術(shù)需求的解決，都不是一個企業(yè)的單一技術(shù)團(tuán)隊能在短時間解決的，這需要幾十個甚至上百個方案的反復(fù)推敲和測試，過程中需要大量的技術(shù)人員各抒己見，協(xié)同合作，進(jìn)行高頻，大規(guī)模的測試和運算。這就有對市場產(chǎn)生了很高的需求。
其次，看用戶——“數(shù)據(jù)科學(xué)家”
上文提到產(chǎn)品的技術(shù)門檻，將很多C端用戶拒之門外（這也是行業(yè)本身的現(xiàn)狀），但從人才供應(yīng)量的變化上看，整個大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)的從業(yè)人員也在不斷增加。
源自：百度指數(shù) 2011年~至今
依據(jù)百度指數(shù)的數(shù)據(jù)顯示，“大數(shù)據(jù)”，“大數(shù)據(jù)”培訓(xùn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)關(guān)鍵詞的搜索度呈顯大幅度增長趨勢，這也驗證了從行業(yè)到社會對相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)注在不斷提升。
首先市場有需求，就有學(xué)校和培訓(xùn)機構(gòu)提供相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)；市場有需求就有用戶參與培訓(xùn)。拋開大學(xué)不提，我國光提供大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓(xùn)的在線教育網(wǎng)站就不下百個，各網(wǎng)站報名參加授課的學(xué)員每年都不下千人（單一科目達(dá)不到這個數(shù)，平臺根本生存不了）。以這樣的增長趨勢看，大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)人才正在逐步涌入市場。
其次，各大競賽平臺也在盡一切努力對用戶進(jìn)行技術(shù)培養(yǎng)。平臺通過開放練習(xí)賽，給予參賽獎勵的方式，鼓勵用戶鍛煉提升自身的技術(shù)能力；在社區(qū)，通過鼓勵用戶分享經(jīng)驗貼，技術(shù)貼和開源代碼的方式，提升用戶的專業(yè)知識含量。利用這兩種方式，加快用戶從小白到專家的速度，也為大數(shù)據(jù)技術(shù)愛好者提供了更多的轉(zhuǎn)化空間。畢竟每一個用戶都是從小白變成專家的，從實際情況看，各平臺每年新增用戶數(shù)比例為10%~15%；用戶中每年又有接近5%的用戶成長為中高級“數(shù)據(jù)科學(xué)家”，這也為整個行業(yè)帶來了一定技術(shù)人才的增長。（別小看這個比例，要知道行相關(guān)基礎(chǔ)人才本身的基礎(chǔ)也不高）
雖然技術(shù)人員呈現(xiàn)增長的趨勢，但增速榮然緩慢，而與市場發(fā)展趨勢（企業(yè)用人需求）相比較，依然是杯水車薪。
依據(jù)2014年麥肯錫提供的“大數(shù)據(jù)人才需求報告”，全球研究院的研究預(yù)測在未來6年，僅在美國本土就可能面臨缺乏14萬至19萬具備深入分析數(shù)據(jù)能力人才的情況，同時具備通過分析大數(shù)據(jù)并為企業(yè)做出有效決策的數(shù)據(jù)的管理人員和分析師也有150萬人的缺口。而我國在大數(shù)據(jù)崗位的需求上?上海是10萬多，北京是15萬多。
可見這是個強烈的供不應(yīng)求的市場。
機會——驗證：產(chǎn)品模式還不錯，能為用戶產(chǎn)生了豐厚的價值。
雖然從市場現(xiàn)狀和人才供應(yīng)量兩個方面看，大數(shù)據(jù)競賽平臺這個產(chǎn)品的市場處于低沉狀態(tài)。但是當(dāng)前已經(jīng)出現(xiàn)了，因為企業(yè)技術(shù)需求量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人才供應(yīng)量，而產(chǎn)生的強烈的供不應(yīng)求的現(xiàn)狀，也恰恰就是我們的機會。
眾包模式的一項優(yōu)點就是能幫助需求方解決人力不足，人才不足，技術(shù)水平不足的問題。而競賽模式又在不斷提升需求解決方案的質(zhì)量。而我們的模式恰恰就有這樣兩點優(yōu)勢。
核心業(yè)務(wù)模式分析圖
- 企業(yè)和組織機構(gòu)將數(shù)據(jù)和需求（問題）提交到B端
- 由平臺的服務(wù)團(tuán)隊評估賽題獎金數(shù)，對數(shù)據(jù)和需求進(jìn)行賽題化處理，將加工好的賽題和相關(guān)資料發(fā)放到C端
- 然后由來自世界各地的參賽者依據(jù)賽題要求和相關(guān)資料，不斷向平臺提交經(jīng)過優(yōu)化迭代的解決方案，進(jìn)行評測
- 最終由平臺將最優(yōu)解決方案提供給企業(yè)應(yīng)用到實際項目中；將獎金發(fā)放給獲獎參賽者。
作為平臺，我們并不是通常意義上的那種，做內(nèi)容和資源交換的中介，我們是內(nèi)容和資源的加工廠，幫助兩個端口的用戶更平衡，更高效，更精準(zhǔn)的獲取利益。
對于B端用戶——企業(yè)和組織結(jié)構(gòu)
本產(chǎn)品可以大大降低企業(yè)和組織機構(gòu)，在需求解決上投入的成本。同時解決由于資源不對稱等其他原因產(chǎn)生的人才難獲取，解決思路單一，開發(fā)周期過長，利益難平衡，專利限制，技術(shù)或行業(yè)壁壘龐大等問題。
接下來讓我們借助企業(yè)自主解決需求和企業(yè)借助平臺解決需求的兩個流程，進(jìn)行對比分析該模式對B端用戶產(chǎn)生的價值。
企業(yè)自主解決需求的流程
企業(yè)借助平臺解決需求的流程
通過兩種解決流程，我們可以對比出如下用戶收益。
通過上述表格，可以很直觀的對比出該產(chǎn)品為B端用戶帶來的價值，讓我們采用產(chǎn)品價值分析法：用戶價值=(新體驗-舊體驗)-換用成本，驗證一下這個用戶價值是否有意義。
需求解決賽：
用戶價值=（相同時間內(nèi)獲得多個解決方案的體驗?–?相同時間內(nèi)獲得1~2個解決方案的體驗)?–?換用競賽平臺的成本
備注：由于企業(yè)文化和團(tuán)隊文化的原因，企業(yè)自產(chǎn)的解決方案可能會出現(xiàn)思路趨同的情況
人才挖掘賽：
用戶價值=(一次投入獲得經(jīng)過綜合考驗的人才的體驗?–?反復(fù)多次投入獲得未經(jīng)過考驗的人才的體驗)?–?換用競賽平臺的成本
備注：能夠取得優(yōu)異成績的參賽者，都是相關(guān)技術(shù)的“專家”和高手，因此這批人具有能為企業(yè)帶來無限價值的可能性。
舉個實際案例進(jìn)行說明：
好事達(dá)保險公司（Allstate）借助Kaggle舉辦了，通過“預(yù)測與汽車相關(guān)的傷害索賠情況，以便更精確地制定價格”的賽題。參賽者們根據(jù)2005年到2007年的數(shù)據(jù)（包括具體的汽車情況、以及每輛車相關(guān)的賠償支出次數(shù)和數(shù)量）進(jìn)行建模，并將它們應(yīng)用到2008年至2009年的數(shù)據(jù)上。澳大利亞悉尼的保險精算顧問卡爾（Matthew Carle）提交的預(yù)測方案，精確程度比好事達(dá)保險公司的當(dāng)前采用的技術(shù)?高出340%。
對于C端用戶：在校生，社會從業(yè)人士，中小型企業(yè)和團(tuán)隊
讓我們繼續(xù)采用產(chǎn)品價值分析法，驗證一下這個用戶價值是否有意義。
資源獲?。?/strong>
用戶價值=(快速獲得各類新鮮數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的體驗 –?長期利用單一陳舊數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的體驗)?–?參加競賽的成本
技術(shù)應(yīng)用演練：
用戶價值=(借助實際場景訓(xùn)練所學(xué)技術(shù)的體驗?–?采用模式的場景鍛煉所學(xué)技術(shù)的體驗)?–?參加競賽的成本
優(yōu)質(zhì)工作：
用戶價值=(通過簡單直接的方式證明個人能力獲得工作的體驗?–?經(jīng)歷各種面試，忍受門檻歧視獲得工作的體驗)?–?參加競賽的成本
使用大數(shù)據(jù)競賽平臺的用戶，可以源源不斷的獲取各種優(yōu)勢資源，借此提升自己的技術(shù)水平，增加所學(xué)知識的維度和深度，打造個人和團(tuán)隊IP，提升業(yè)內(nèi)影響度。
舉幾個實際案例說明：
- 參賽者在Kaggle上的排名已經(jīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的重要標(biāo)準(zhǔn)，美國運通和紐約時報等公司已經(jīng)把Kaggle排名作為數(shù)據(jù)科學(xué)家招聘過程中的一條重要標(biāo)準(zhǔn)。它不僅僅是程序員的勛章，而是一種比傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)更加重要、更具價值的能力證明。換句話說，在求職過程中，你的哈佛、牛津、清華、北大文憑，也許遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上在大數(shù)據(jù)競賽平臺上的排名和得分。它超越了簡歷，令參賽用戶獲得了比工作經(jīng)驗，優(yōu)質(zhì)學(xué)位更具價值的籌碼。
- 阿里巴巴的天池大數(shù)據(jù)，會對每個競賽的前五十名參賽隊伍成員，開通阿里綠色通道，直接進(jìn)入阿里巴巴的初始或復(fù)試環(huán)節(jié)。
- 2016CCF大數(shù)據(jù)與計算智能大賽結(jié)束后，某公司直接為某參賽隊伍投資，成立了一個天使輪的初創(chuàng)公司。對比之下不參家競賽，該團(tuán)隊可能連找到這個Idea的想法都沒有。
“壁壘”產(chǎn)生優(yōu)勢——驗證：產(chǎn)品壁壘確實高，但是這個高壁壘也為產(chǎn)品帶來了低成本高收益的現(xiàn)狀。
我們實現(xiàn)在短期內(nèi)為用戶產(chǎn)生價值收益的同時，也為我們帶了大量的直接收益。
這還是個只要上線就能賺錢的產(chǎn)品，與其他互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品不同的地方在于，產(chǎn)品前期不需要投入大量的資金用于產(chǎn)品推廣和流量獲取，同時用戶維護(hù)成本也很低。原因除了我們以上提到的市場現(xiàn)狀和產(chǎn)品特點外，還因為產(chǎn)品自帶的“負(fù)面”壁壘（還記得技術(shù)壁壘造成的市場現(xiàn)狀嗎）。
學(xué)術(shù)壁壘（需求和用戶引入）
我們大多數(shù)的用戶是在校大學(xué)生（計算機專業(yè)，處于大三及以上的學(xué)生，因為他們技術(shù)水平基本還能達(dá)標(biāo)），在職的數(shù)據(jù)分析師，算法工程師，相關(guān)技術(shù)應(yīng)用團(tuán)隊和企業(yè)（后三個占用戶總數(shù)的30%）。這些用戶除了大學(xué)生外，其他用戶本身就會關(guān)注相關(guān)技術(shù)的動態(tài)，并主動希望借助平臺獲取資源，因此拉新成本較低。
而對于學(xué)生而言，因為各平臺都有較強的學(xué)術(shù)背景和技術(shù)背景，這些背景的背后就是各大院校和研究機構(gòu)的教授和大咖們，其中哪個人手下都有百十號的學(xué)生和團(tuán)隊，這就自然而然為平臺引來了用戶，更何況學(xué)生本身也對這種實際鍛煉的機會垂涎欲滴。
綜上，只要有足夠的學(xué)術(shù)資源和媒體資源（有學(xué)術(shù)資源就有媒體合作，你懂的，又省去一個成本），產(chǎn)品就不需要進(jìn)行多大推廣，用戶自己就來了。
同樣，學(xué)術(shù)背景和技術(shù)背景也帶來了大量的合作企業(yè)。
用戶壁壘——產(chǎn)品特性（用戶使用周期）?
依據(jù)上文提到的，每個競賽的時間周期為1~4個月，用戶在這個過程中，需要每天進(jìn)行編程和在平臺上進(jìn)行測試。也就是說用戶在這個過程中，如果不是出現(xiàn)因成績太差，時間不允許等原因產(chǎn)生退賽情況，那用戶基本就黏在平臺上了。因此只要競賽的本身夠棒，并且平臺能保證新舊賽題之間的連續(xù)性?；驹谟脩艟S系上就不用下多大的功夫，有人管理競賽，維護(hù)社區(qū)就行。
那么，“夠棒”的競賽從哪里來呢，這完全取決于平臺自身的技術(shù)背景，學(xué)術(shù)背景和社會背景，三個背景缺少一點，企業(yè)都未必能和平臺進(jìn)行合作（不信你問問你老板，要是舉辦這樣的競賽，他會選擇什么樣的合作方。）這也就自然而然的屏蔽掉了其他競品。而這也就是當(dāng)前個大平臺之間的競爭賽題資源的籌碼。
最后，總結(jié)下“大數(shù)據(jù)競賽平臺”的特點
- 面向大數(shù)據(jù)行業(yè)垂直領(lǐng)域，B2C模式的競賽平臺。
- 需要豐厚的社會資源，學(xué)術(shù)背景和技術(shù)背景，因此競品極少。
- 需求源，門檻高，致使面臨需求總量少，需求頻次低的市場現(xiàn)狀。
- 用戶門檻高，且用戶群單一，致使面臨用戶基數(shù)且增速緩慢的現(xiàn)狀。
- 出于資源背景和產(chǎn)品特點，用戶獲取成本低，用戶維護(hù)成本低。
OK，今天就到這，感謝你讀到這里?。?！
作者：慢修，微信公眾號：慢修記事
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