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第4章 正中靶心 网红时代的C2B之路（第1页）

第4章正中靶心：网红时代的bsp;

由用户需求驱动的C2B定制模式，在如今个性化消费浪潮崛起的形势下，越来越成为企业增强自身竞争能力的手段和方式。C2B定制方式平衡了个性化与规模化的矛盾，实现了用户利益与企业利益的统一。未来，基于大数据的C2B将形成“大数据定制”模式，这个“C”将涵盖全网的用户，而且C2B包含的产品品类会更丰富，甚至是一些长尾品类。一个崭新的大数据C2B时代已经到来。

4。1从市场调研到大数据应用

传统的市场调研方法已经不能适应C2B时代的要求；传统的数据处理方式也已经落伍，不能全面、精确、客观地捕捉到用户不断变化中的真实需求；而如今网红经济下的大数据反馈更为直观，网红与需求方的数据搜集通过直播等方式，正在即时化，现场化。市场嗅觉最灵敏的品牌已经在它神奇的效果下攻城略地。

4。1。1大数据的前世今生

在上个世纪，传统的市场分析是通过市场调研来进行的。例如在推出新产品或者开拓新市场的时候，企业会设计出市场问卷调查，分发给不同区域的用户填写，然后根据填写结果做出市场预测。在这个阶段，用户抽样的科学性、问卷设计的合理性，等等，都在影响着调查结果的真实性，因此这种市场调查失败的案例屡有发生。

例如可口可乐公司根据市场调查推出新口味可乐就失败了。可口可乐一直是美国饮料市场的NO。1，牢牢占据着美国80%以上的市场份额，但是到了20世纪70年代中后期，百事可乐的迅速崛起令可口可乐倍感危机，为了应战百事可乐，可口可乐公司推出了名为“堪萨斯工程”的大型市场调研活动，这场调研斥资数百万万美元，周期长达2年。

1982年，可口可乐深入到10个主要城市中，进行了2000多次访问，调研结果表明消费者愿意尝试新口味的可乐。于是可口可乐依据市场调研数据开始开发新口味而放弃了长达99年的可口可乐老配方。

新可乐推向市场之前，可口可乐公司进行了大规模口味测试，先后在13个城市邀请近20万名消费者就新、老口味的可乐进行对比口味测试，结果60%的消费者认为新可乐比老可乐口感好，52%的人认为新可乐比百事可乐好。

于是得到了市场调查数据的可口可乐公司放心大胆地将新的可口可乐生产进行到底，全面调整生产线，改变瓶装，采取一系列的广告攻势。可谓万事俱备，只欠消费者点赞了。可口可乐公司万万没想到的是新可乐不但没有大幅度销量提升，反而带来了灾难性的后果：新顾客不买账，老顾客气愤填膺。百事可乐公司美国业务部总裁罗杰·恩里科说：“可口可乐公司推出‘新可乐’是个灾难性的错误。”

为什么可口可乐公司投入大量的人力、物力、财力的市场调查数据却失灵了呢？因为其调查方向就是错误的，忽视了忠实于老可乐口味的顾客。有时候数据本身显示的信息并不能代表人们真实的、全部的心理意愿，比如说认为新可乐口味更好的顾客并不表示他会选择购买新可乐。基于原始的市场调查方法采集的数据信息是片面的、主观的，很难全面客观地说明问题。

沃顿商学院市场营销学教授彼得·费德曾经说过，市场调研在在20世纪50年代、60年代和70年代，可以帮助我们洞察客户的喜好，促进公司的管理决策，但是在今天，“市场调研却在坐冷板凳，甚至很多公司都不搞市场调研了”。

的确，例如很多互联网公司都信奉市场才是产品的最佳测试场，设计出的产品不经过调研，直接投放市场，检验其效果和市场反馈；还有的公司先把产品理念和雏形挂在网上，然后观察用户的反映，支持率高的便认为是具有可操作性的产品。但是，这些企业的做法，恰恰看到的是市场调研的表面现象，而没有了解其实质。只有对用户进行深入了解——不但了解他们是否支持产品，还要搞清楚影响他们支持与否的驱动因素，才有可能开发出真正超越人们预期、并能让他们接受的产品。

事实上，商业行为在任何社会阶段都离不开数据信息。从远古时期的结绳记事，到近代的算盘、计算器，直到如今的计算机、互联网、云计算，人类一直在和数据打交道，并且产生了统计学、计算技术、市场分析学等各种学科，最终通过数据的收集、运算和分析，得出一定的结论来指导我们的商业行为。只不过随着时代的发展，科技的进步，如今大数据技术让市场调研有了质的飞越，进入到了全新的大数据时代。我们获取信息的手段更为先进、分析信息的能力更强，得出的结论更为精准。

你一定听说过关于大数据应用的一些逸闻趣事：例如奥巴马运用大数据成功连任美国总统；魔镜数据公司通过大数据的整合分析预知石油市场的走向；《卫报》制作的一条数据新闻迫使英军撤出了伊拉克；Google预测出了禽流感；微软预测出了奥斯卡奖项……这些真实的事例在让我们大开眼界的同时，也深切地意识到大数据的应用无所不在，大数据的威力无所不能。

美国著名的信息管理学教授桑德拉·希尔表示：“这是一个非常激动人心的时代。有大量的数据可挖掘，以深入了解客户，了解他们的态度和他们在想什么。此外，数据挖掘在过去的十年已经取得了长足的进步，但我们还有很长的路要走。”

毫无疑问，把大数据和传统市场调研结合起来，才能够在挖掘数据的基础上，进行人类行为分析和原因分析。未来的大数据研究，可以追寻消费者的整个消费轨迹：从最初的消费冲动、权衡，到做出最终的购买行为，而隐藏在这背后的消费动机和心理动因也将被一览无余。因此大数据技术和现代化、科学化的市场调研方法，在现代市场经济中的作用是相辅相成的，也是至关重要的。

4。1。2大数据驱动下的C2B

“大数据”的概念逐渐普及，但是大数据的具体应用有哪些？大数据在C2B商业模式中的作用又是什么？相信很多人都是只知其一不知其二。对此，“大数据”专业研究机构Gartner是这样定义的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。毫无疑问，大数据就是海量的、大规模的数据信息的集合。但是，这还不能全部概括“大数据”的含义，“大数据”的更重要含义在于处理、分析这些信息，从而起到指导我们的生活实践的作用。

现实生活中大数据运用的成功案例不胜枚举：例如济南正在打造智慧化旅游名城。借助IBM创建的数据评估模型，济南市各旅游部门的信息得以在大数据平台上实现共享。借此，相关单位就可以获取游客数据并在有效分析的基础上对游客群体进行细分，然后针对每一个群体制定有针对性的旅游产品和营销策略，为整个旅游行业的管理和市场运作提供了数据支撑，最终加快了济南打造国际旅游名城的效率和速度。

在当今的经济环境下，C2B商业模式渐渐显示了它独特的魅力，成为众多企业适应经济形势的首选模式。当时采用C2B模式经营就离不开大数据的驱动。为什么这么说呢？

1。工厂规模化生产需要大数据

工厂的规模生产需要大数据，因为订单数量只有汇聚到了一定的规模，才有利于生产成本的降低。相反，同批次的订单数量太少，生产成本就会很高。也许有人感到奇怪，C2B个性化定制就是要与众不同，一人一样，怎么还需要规模呢？的确，正因为我们需要的是独一无二的商品，因此C2B模式才得以存在并且流行开来。但是，作为商家来说，在线上聚合的用户需求越多，越有利于统筹规划，合理安排生产。当用户的需求越发多种多样的时候，我们看到的是眼花缭乱的信息，而此时大数据分析就可以来帮忙了。因为是海量信息，所以它可以将线下用户的共同需求聚合到一起，最后达到规模化生产的目的。

2。定制服务需要大数据

定制服务需要大数据。从积累用户需求，分析用户的喜好，到设计师设计产品、销售人员提供营销服务，可以说定制服务的整个流程都需要大数据的支撑。

3。线下体验需要大数据

如今线上聚拢用户，线下着重体验的O2O模式非常流行，但是线下门店布局、地点的选择、装修、布置等等内容都需要由线上的大数据来进行驱动。而在线下布局完成后，用户在线下的体验收信息又可以为线上的运营、决策提供参考。

综合以上几点，我们看到C2B的商业模式尤其离不开大数据的支持。大数据时代已经来临，基于大数据的C2B模式还会不断地扩大。

4。2模块化定制：工业化与手作工的合体

模块化定制是实现C2B商业模式，平衡个性化与规模化之间矛盾的一种重要方式。虽然模块化生产还属于新生事物，但是其体现出来的化繁为简，使共性化模块形成个性化商品，用户利益和厂商利益兼顾等优势充分说明，模块化生产将成为企业实行C2B定制商业模式的有效策略。

4。2。1个性化需求与规模化生产的矛盾解决方案

C2B反向定制这种由用户需求驱动的产品生产模式逐渐成为趋势，为更多的用户所熟悉，也为更多的企业所采纳。例如戴尔笔记本、青橙定制手机、尚品宅配家居、上汽的极客版汽车，等等，在C2B定制之风渐次普及的情况下，大企业走定制产品之路打开了局面，中小企业也跃跃欲试，不甘其后。然而要实现真正的定制还面临着许多需要解决的问题。

例如个性化与规模化之间的矛盾。所有的定制都是为了满足用户的个性化需求，用户需要标新立异，与众不同，但是厂商的最终目的一定是服务更多的用户，形成规模，才有利可图。如果为每个人制作一个特定的产品，就需要一个系列的不同的生产工艺、模具、原料，等等，这必然导致生产成本的大幅提升。而一些技术尚不成熟的工艺，或者是一些很复杂的定制，想实现就很困难了。这也是很多企业虽然打出定制产品的口号，但实际上生产的产品定制还仅仅局限在颜色、外观、刻字等一些技术简单、容易做到的改变上的原因。

平衡个性化与规模化的矛盾是C2B的必经之路。如何平衡？方式之一就是通过成熟的模块组合快速形成个性化，这种方式被称为“模块化定制”。模块化最早由美国管理学家赫尔伯特西蒙提出，是指在对一定范围内的不同功能，或者不同性能、不同规格的产品进行分析的基础上，划分成一系列功能模块，并且进行设计、生产，用户通过模块的选择和组合构成不同的产品这样一个过程。。