每個公司或多或少都有內外部的數據來源，但是這些公司并沒有意識到這些數據的重要性；這些看似“無用”的數據是可以幫助企業變現的，具體怎么變現？一起來看看吧~

幾乎所有公司都能從供應商、日常管理經營、戰略合作伙伴，用戶甚至競爭對手那里獲得一系列數據；但這些數據并不一定受重視。

數據本身自帶價值，而通過數據分析和推斷得出的洞察更是大大提升了其含金量。

舉個純樸的例子：

假設你在小區門口開了一家水果店，小李每周日傍晚都來店里買3斤蘋果，連續幾個星期后，他一上門你就跟他說，蘋果已經準備好啦，特意為他挑好了幾個最好的，直接拎走就行。小李笑了，心里想：嘿這老板挺上心，不錯。

來店里買梨的客人，80%都會同時買香蕉，你發現了這一點，就把香蕉和梨擺在一起，顧客拿起來順手，之后90%的客人都會同時買香蕉和梨了。

通過對消費者行為習慣數據的分析：

一個進行了個性化營銷，刷了好感度，提升了用戶忠誠度，拉動的是用戶長期生命周期價值；一個進行了相關商品推薦，提升了購物車大小，拉動了總銷售額。

一家小水果店的數據都能變成錢，你好意思說不行？

數據變現主要有兩種途徑：

1. 對內的：通過數據運用提高企業的運營效率，生產效率，產品和服務水平。同時，能針對不同類型用戶進行個性化營銷及管理。
2. 對外的：讓數據對客戶和合作伙伴可見，打開新的收入通道。

兩種途徑互不排斥，可以和諧共生。

一、內部變現

內部變現主要分兩種：

1. 降低成本，提高效率，減少浪費

MailChimp想要打廣告，推廣他們的移動App——MailChimp Snap，方便更多用戶在移動設備上使用他們的產品。

對這個Facebook廣告投放，他們做了A/B測試。

50%展示在活躍用戶面前，50%展示在對“數字營銷”或者“移動營銷”關鍵詞感興趣的非用戶面前。

結果顯示：“用戶組點擊率是非用戶組的三倍”。

根據結論他們修改了投放策略，顯著降低了投放成本，提升了轉化效率，避免了浪費。

2. 提升收入，促進銷售轉化，降低用戶摩擦

2005年，Netflix發現相比于圣何塞和博伊西兩個地區，夏威夷的訂閱取消率從9月起明顯降低。

為什么？

通過數據挖掘分析發現，他們的光盤和DVD以往都是從洛杉磯發出的，至少要3天才能到達夏威夷。但是從8月開始，他們在火奴魯魯建立了新的庫存中心，可以做到隔日送達。

據此，他們提出了假設：提高DVD送貨效率有助于客戶留存。

于是，他們在接下來的幾年，把庫存中心數量從20個擴展到100個，并且設置讓用戶只能看到隔日送達的資源。到2008年，隔日送達率提升到95%，用戶滿意度和留存率也隨之提高。

典型互聯網公司像亞馬遜、Netflix、Airbnb、MailChimp，甚至迪士尼、第一資本這類傳統向互聯網轉變的公司，早就已經掌握了如何變現內部數據的方式。他們會觀察地理位置、歷史購買、用戶特殊要求、購物行為習慣等信息；一對一提供高度個性化的產品和服務，在發現-購買-復購流程中的每一個細節上取悅用戶。

二、外部變現

外部變現，適用大企業/平臺型企業。

主要分三種：

1. 數據即服務

最基礎也是最簡單的，說白了，賣數據。當然，是經過匿名化和整合的數據。賣給中介公司或者終端用戶，都有可能。

美國電信運營商Verizon：一方面，對數據優化內部運營管理和客戶服務水平；另一方面，通過對數據進行匿名化和整合，結合各種不同的用戶案例提供給他們的客戶和合作伙伴：

• 為零售業和旅游業提供結合地理位置的服務；
• 為廣告公司，政府機構，公共交通公司，城市規劃師，衛生保健組織提供更高效的交通流量管理系統，如建設智慧城市；
• 為金融機構和信用卡公司提供欺詐監測；
• 為品牌和數字廣告主提供智能定向和點擊轉化洞察；
• 為零售商店提供地理位置，布局，員工規劃；
• 為各種公司提供物聯網相關應用。

零售商Kroger則把他們的購買數據賣給那些近切希望了解消費者購物習慣和偏好但又沒有相關數據的消費品公司。

想想你的手機號是怎么到各種奇怪的房產中介理財借貸公司手里的吧……就是被打包賣了，而且很可能沒被處理過。

2. 洞察即服務

結合內部和外部數據，進行深度分析并形成專業洞察報告。

這份《哈佛商業評論》的報告匯總了關于人工智能和機器學習領域的20篇研究和案例分析，帶你了解人工智能和機器學習可能很快會對經濟和社會造成的重大影響，告訴你所在的公司應該如何應對。

3. 平臺即服務

支持分析的平臺即服務，是最復雜也最有價值的。

基于云端的自服務平臺，公司使用復雜的專有算法，生成豐富的，高度轉化的，定制化實時數據交付用戶。這種模式有時相當于建立一個全新的業務。

GE的Predix平臺，通過提升機器效率的數據服務，為客戶提供額外價值。GE為商業、工業和市政客戶提供的能源管理系統(EMS)，結合了節能LED、尖端傳感器、云計算軟件和先進分析模型的能力。通過Predix, GE為客戶提供了關于能源使用、維護和其他結果的預測性和規范性分析，通過簡化能源流程，降低成本決策，實現自動化和運營高效。

所有公司都是數據公司。

大多數公司都有大量未開發、未充分利用的數據，這些數據可以釋放出巨大的財務價值。

除了最后一種外部變現途徑，其他都可以通過公司內部處理，或利用眾多數據監測分析工具或平臺來協助實現。

最初級的狀態甚至可以僅僅是一張Excel表格。

關鍵是數據意識。及時識別潛在的內部和外部變現機會。

不過，人是活的，數據是死的。

盡信數據不如沒有數據。

作者：本叨，微信公眾號：本叨品牌求生記（ID：bendao221），關注公司/個人從0到1，品牌/增長大小事，對海外Marketing感興趣，研究國外優秀案例較多，崇尚試驗精神，解決問題靠的是思路，沒有定數。

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