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在免费共享的互联网时代还要强调信息消费

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在互联网、移动互联网高度普及的今天,我们经常听到“免费”、“开放”、“共享”等思维模式,它们正替代“付费”、“封闭”、“独享”等传统思维,成为当下商业模式的新特点。但值得注意的是,免费通常是付费的前提,多数人共享则是凸显少数人独享价值的基础,互联网经济中的商业模式往往能够在前半段实现免费提供信息,但在商业模式的后半段,更多是围绕知识、智慧的增值服务展开。实际上,我们所强调的信息“消费”,从微观看,消费的是具有差异性、需要成本的知识、智慧,从宏观看,消费的是获取数据、信息、知识、智慧的基础设施资源——或者是承载它们的硬件,或者是传递它们平台,或者是解释它们的个人。..

向马云学习超思维

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企业家的创新思维特质取决于他的创新思维基因,即产生创新思维活动的思想内核和个性特质。正因为企业家的创新思维基因的不同,使得每一个企业家表现出不同的创新思维特点。一个人的创新思维基因的形成与他特定的成长经历有关,因此有些东西我们是难以模仿的。比如马云,我们要想模仿复制他的思维模式,你首先需要有勇气面对以下挑战: ..

经济危机后新管理将要来临

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大数据在汽车产业变革中所起到的作用

作者:佚名  来源:网络

    有关数据表明,过去3年人类的信息数据总量比以往4万年的数据量还要多。如此大规模的数据量已经无法在允许的时间内用常规的软件工具对其内容进行管理、分析和处理,但是同时,数据规模越大,对其挖掘可能得到的价值更大,所以在大数据发展的过程中问题与展望是并存的。

    其实,大数据时代是一个“样本=总体”的数据时代,庞大的数据量可以把看起来毫无关联的一些数据整合,分析得出惊人的结论。让数据以一个公平的态度来到我们面前,正确的指导汽车制造商对于消费者的消费趋势判断,将会很精确的控制购买车主的年龄段,在产品阶段就制定更符合当下定位群体的外观配置性能,以减少那些不必要的部分,来控制成本和售价,最终将精确的预测有多少人将会购买这辆汽车。大数据还会帮助汽车制造商预测即将爆发的新兴市场,得到未来致胜的先机。同时,在营销体系,车联网,无人驾驶汽车的实现等等方面都起到不可取代的作用。

    随着用户对大数据价值的认可,随之而来的便是巨大的变革和商机。
    2014年,中国汽车产销量分别达到2372.29万辆和2349.19万辆,同比增长7.26%和6.86%,再度问鼎全球汽车销售市场。然而,许多业内人士指出,中国车市的拐点已经到来。去年,虽然车市整体销量依然保持稳步增长,但其增速已经低于年初8%~10%的市场预期,而在2015年乃至以后,这样的低增速将成为车市“新常态”。据中汽协预计,2015年,中国汽车增速将与2014年基本持平,保持在7%左右,前十年的高速增长的现象已经逐渐转缓。传统的发展轨迹在某种意义上已经进入了“瓶颈期”,要找到新的增长点,创新与变革势在必行。

   国务院总理李克强在2015年政府工作报告中明确提出“中国制造2025”的概念,他指出:“要实施‘中国制造2025’,加快从制造大国转向制造强国。促进工业化和信息化深度融合,开发利用网络化、数字化、智能化等技术,着力在一些关键领域抢占先机、取得突破。”利用互联网、大数据等新兴科技推动传统制造业转型升级,将成为传统制造业发展的新方向。

    互联网模式蕴含的巨大商业价值,对每个企业而言都充满诱惑。在这场决战于十年内的智能汽车市场争夺战中,传统汽车制造商惟恐落后,纷纷加入到与互联网的跨界合作中。数据显示,从2005年至今,中国车联网用户数已从5万增长至700万。业内预计,2017-2018年,我国车联网的产值将有望追上移动互联网。据了解,国内车联网渗透率已从2010年的4%增长到2013年的6%,预计2014年将进一步增长到7.5%。按照2013年全国1.37亿辆车的保有量计算,7.5%的渗透率下,车联网的市场规模有1000亿元。而到2015年,车联网渗透率将占彼时汽车用户总数的10%,年产值预计将达到1500亿元左右。

    汽车行业一定向新能源化、智能化、社会化和互联网化四个方向演进。互联网汽车,是未来的必然选择。
传统的汽车行业数据来源结构单一、应用较浅,无法满足企业的数据需求。而互联网、移动互联技术的快速普及,正在诸多方面改变着人们的车辆购置和 使用习惯,使传统的汽车数据收集、分析和利用方式发生改变。

     车辆通过上传带有位置信息和时间的各种数据形成海量数据源,经过“大数据”筛选分析,可以为我们提供准确丰富的参考数据与指导意见。如某些与车辆本身有关的数据,都有明确的一个ID,根据这个ID可以关联到相应的车主信息,并且这些信息还是精准的。另一方面,我们可以看到车联网与驾驶人的消费习惯、兴趣爱好等大数据特征是完整和部分精确。因此,研究车联网的大数据更有意义。
    汽车行业对互联网、大数据等新兴科技的利用涉及到产业链的各个环节。通过对多渠道的汽车大数据进行融合及挖掘,能够深刻地了解客户需求及动向、掌握客户信息、进行市场细分、竞争分析、掌握客户满意度等。

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