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几个小案例看看数据、相关性、价值与创新

时间:2017-11-02    来源:BIM学习网     BIM编辑:桃花岛    阅读人数:

  案例一:庆丰包子体验优化背后逻辑

  笔者每月会去几次庆丰包子铺,近期去的时候发现一个细小变化,颇有感受,分享如下:

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  在此之前,免费提供的五项调料都是开放放置于一个区域,大家随意自取。这个措施是庆丰包子的一个营销策略,在餐饮行业很普遍,有助于促进大家食欲,并能获得更好的就餐体验。

  反复去的过程中发现有几个问题:

  1)ABCDE的浪费很严重,很多消费者吃完后餐桌上配料盘里剩料很多,原因是大家每样配料都盛放一个小碟,未省去反复去取的麻烦,大多取的很多,吃的时候在自己餐所上再将ABCD混合调制。

  非常粗略的做下浪费成本估算,每个餐桌大约在0.2-0.5元左右,平均按0.3元计算,每天若1000单,则每月浪费约在9000元。

  2)因为使用量很大,我这种每月去两三次的顾客也会偶尔遇到正好调料用完,餐厅没有及时补充,于是大声向服务员反应,然后等上数分钟的情况,此时心里很不爽。

  3)ABCDE集中放置在一个区域,开放自取,经常有小孩子取调料时撒漏在调料桌上,调料桌上显得十分狼藉,服务员工作量很大,稍有大意就会影响消费体验。

  要解决以上问题的几个难点:

  1)简单的限量不是解决问题的办法:限量会影响体验感

  2)类似肯德基、麦当劳采用小包装也不是很好的解决方案:五种调料的包装成本将大幅超过浪费成本,而且CD采用小包装的生产保鲜也是个问题

  3)产品涨价也显然不是一个好策略:庆丰包子本身走的亲民策略

  10月份庆丰包子铺有个小变化,发现很好的解决了上面几个问题:

  1)A醋做了小包装,按就餐人数没人一小包,配餐时配发

  2)BCDE依然开放自取,但在其外增加了一个开口小盒,小小的增加了取用难度

  个人观察效果是出奇的好,餐桌上看到的配料浪费情况大幅较少。

  仔细分析发现几个有意思的东西:

  1)A其实是吃包子的核心变量:首先A的用量最大;其次BCD的用量和A之间存在显著的相关性,BCD都需要A相伴;最后因为控制A,巧妙传递给大家按需取料意识,BCD每样取一小碟现象得到控制

  2)适当增加一点取料难度,对消费体验没有影响,但对浪费的控制效果非常好

  核心启示:

  数据不高深,用心即有

  用相关性找到核心参数

  产品创新大多在细处

  案例二:对机电产品模型库MagiCloud的数据产品分析

  中国BIM培训网在2004年曾有过类似的数据业务想法,内部经过很长时间的探讨研究,但最终还是没真正去干,算的上是“空想家”了,但有些分析思路还是可以和大家交流一下的。

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  类似的数据产品的潜在收入来源:

  1)用户收费:会员方式或按使用付费

  2)反向设备商收费:会员费、平台使用费或数字化服务费

  3)增值服务收费:卖大数据;切入某通用产品市场;或成为机电产品的新中间商等

  从机电BIM模型切入原因及其扩展空间分析:

  1)机电产品本身是建筑的实体构件,对应的BIM模型构件化即其实体的数字化双胞胎,将很好的打通虚拟与现实。

  2)对于机电设备商来说价值很明显,在设计阶段就锁定了产品销售,在后续安装与服务环节也能节省大量成本。

  3)随着装配式建筑及物联网设备的快速发展,也将为平台发展提供广阔延展空间,其数字化双胞胎的本质逻辑一样。

  4)随着模型产品和用户数量的增加,基于大数据的应用场景提炼将可实现,终端用户将可自己购买场景,而场景都关联各构件产品,从而实现向中间销售平台的进化。

  此类数据产品开发的难点:

  1)前期模型产品数量必须足够大的数量,突破临界点才能创造出使用价值,从而让用户端收费实现可能;而只有用户达到一定数量时,反向设备商收费才有可能实现。

  2)前期为突破数据临界点,若无特殊数据获取手段,将是一个耗时或者烧钱的过程。

  3)数据标准及通用性上也是一个大的问题,耗时或烧钱不可怕,最可怕的是弄出来的数据没有软件支持或者发现标准变了,虽然这点可通过强大的软件开发能力来规避,极端情况需要开发一个数据转换工具。

  4)潜在竞争对手,比如REVIT要干同样的事情将是一个非常大的风险,再比如淘宝京东等大型平台若扶持其嫡系部队创业也将是一个非常大的风险,当你起早跑到半山腰的时候发现别人做缆车先你而到山顶了将是一件让人极度痛苦的事情。

  5)数据安全与知识产权问题,机电设备构件的BIM模型细化到什么程度?机电设备的很多数据大多属于敏感的知识产权数据,如不加载则模型价值可能大幅降低,若加载怎么解决设备商的顾虑及潜在的知识产权纠纷问题也必须考虑。

  等等

  中国BIM培训网前期的浅尝思路:

  对于上面问题我们前期分析过,也结合自身能力设计了一个浅尝模式:

  1)从设备BIM模型库入手,核心能力为极低的数字化建模成本

  2)反向向设备产商收取服务费或转换形式的培训费

  3)争取中国机电设备进出口商会及中国设备监理协会等行业组织的合作

  4)通过建立免费的设备构件BIM模型下载网站实现设备商所需部分价值

  5)先回避一些无法克服问题,当BIM设备构件库积累到一定数量时候再想办法进行解决

  放弃原因:

  1)往前推进了三个月,国内设备商对此模式认可度不高

  2)国外设备商资源相对匮乏,内部市场团队难以突破

  3)内部标准架构及IT开发能力是个大瓶颈

  核心启示:

  数据也可成为产品

  数据量、覆盖性与结构化是三个必要条件

  更广视角的相关性思考有可能找到更多价值点

  自身具备某方面的数据积累对数据产品的成功至关重要

  案例三:选股“阿尔法狗”的深入及反向分析

  10月18日,EquBot LLC、ETF Managers Group共同推出了全球第一只应用人工智能、机器学习进行投资的ETF:AI Powered Equity ETF(AIEQ.US)。

  虽然10月18日才开始交易,可是这个选股“阿尔法狗”,已经发掘出了一些大热的股票。数据显示,自10月18日启动以来,选股“阿尔法狗”管理的基金,已经提供了0.83%的回报率,而同期标普500指数上涨0.48%,纳斯达克综合指数涨幅为-0.42%。

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  大数据及AI不神秘,无需恐慌

  1)当机器生产取代手工制作后,坚持下来的手工制作品成为高端奢侈品或艺术品,成为高端、品质、传承、文化等代名词,亦是现在时髦的“匠人”

  2)AI前提本身基于充分的机器可识别与可获取的数据,数据的积累、转换、相关性的发现、AI的训练都需要传统专业人员介入

  3)个人成功取决于三个要素:才干、技能与知识,每个人都有自身独特的才干,核心在于如何发现,推荐一本经典好书

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  该书总结了34种个人才干,但才干不完全等于优势:

  1)在外部条件给定前提下,能否成功,关键在于能否准确识别并全力发挥你的天生优势

  若想使才干成为你的优势,你必须能始终如一地做好它

  2)优势的试金石:惟有在你反复地、愉快地和成功地做一件事情时,你的才干才算得上是优势

  3)建立优势的关键在于识别你的核心才干,然后用知识和技能使之精益求精

  核心启示:

  不论外界如何变化,发现自己核心才干与优势并坚持之是最大的创新

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