移动互联笔记

2019-02-28

互联网思维

迭代思维

  • 微:小处着眼,微创新

  • 快:天下武功,唯快不破

互联网产品能够做到迭代的原因

  1. 产品供应到消费的环节非常短

  2. 消费者意见反馈成本非常低。这里面有两个点,一个微,一个快

敏捷开发是互联网产品开发的典型方法论

小处着手,微创新

  • 从用户出发,从细节入手,贴近用户心理

  • 从用户参与和反馈中逐步改进

  • 可能你觉得是一个不起眼的点,但用户觉得很重要

如何微创新

  • 以用户思维为前提,抛弃专家思维,用户普通用户的眼光看产品

  • 从细微的需求出发,以有限的精力用在用户的关键行为上

  • 做最先可行性产品,先做你能做的

快了以后可以掩盖许多问题

在互联网产品里没有最终版,永远都是beta版


流量思维

商业模式

  1. 免费

  2. 交叉补偿

  3. 流量之争

目光聚集之处,金钱必将追随

流量即金钱,流量即入口

流量是所有商业模式的基础,先把流量做上去,才有机会考虑后面的问题否则连生存的机会都没有

免费的商业模式

  • 基础免费,增值收费

  • 短期免费,长期收费

  • 此处免费,他处收费

越是免费的产品,用户选择的成本越低,被抛弃的成本也越低,因此要把用户体验放在第一位,做到极致,甚至比收费的更好

靠服务实现硬件免费或零利润,只有垄断地位的内容和服务提供商才可以

当用户达到一定规模后,会引起质变


社会化思维

利用社会化媒体

本质“人人都是自媒体”

众包:以“蜂群思维”和层级架构为核心的互联网协作模式,群策群力

众筹:通过社交网络母鸡的互联网金融模式,聚沙成塔

维基百科就是典型的众包产品


大数据思维

大数据的价值不在大,而在于挖掘和预测的能力

大数据思维的核心是理解数据的价值,通过数据处理创造商业价值

数据资产称为核心竞争力,小企业也要有大数据

大数据化

数据挖掘

精准营销

大数据思维:全部数据而不是抽样样本,关注效率而不是精确度,关注相关性而不是因果

大数据之大,不单指容量之大,更重要的意义在于,通过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值

数据资产称为核心竞争力

用户在网络上一般会产生信息、行为、关系三个层面的数据


跨界思维

本质是高效率整合低效率

寻找低效点,打破利益分配格局

敢于自我创新,主动跨界

最可怕的对手往往是突然闯入的野蛮人,其完全不按你以前的方式生存,改变的行业的商业模式和竞争规则

在对手赚钱的领域免费,彻底把客户群带走,再在其他方面盈利


互联网和工业时代对比

工业时代价值链

互联网时代价值环 用户为核心


商业模式

平台模式

别人能干得好就让别人去干

比如阿里巴巴的电子商务平台

软硬件一体化

终端+软件+服务

比如苹果公司

免费模式

  • 免费增值模式 360

  • 免费+广告模式 Fackbook

  • 非货币市场模式 YouTube

O2O模式

线上订购,线下消费

线上的虚拟经济和线下的实体经济融为一体

赢利点

  • 销售佣金收入

  • 广告收入

  • 数据服务收入

  • 增值服务收入

  • 其他收入

专一化运营

提高客户体验

从业务做起,以打造有影响力的O2O平台为目标,持续推进

代表:

  • 团购:大众点评、美团

  • 机票酒店预订:携程、去哪儿、途牛

品牌模式

企业持续发展的重要动力

起个响亮的品牌名

核心产品模式

打造一个可以扩展的核心产片,在迅速做大用户规模和做强平台后,利用这一平台用户、流量优势,推出相关增值应用产品

例如腾讯:核心产品-QQ

  1. 增值服务
    挖掘用户需求,满足用户需求

  2. 广告

  3. 交易

专业化模式

做自己喜欢的事情、做自己擅长的事情、专注到底

例如苹果公司

不能盲目模仿,需要创新精神

成为专业市场的领先者

速度模式

快速的市场反应能力

捷足先登,抢占先机

满足客户需求,快速推出新产品

快速变革

快速执行


实践是探寻移动互联网商业模式创新的必由之路


价值链

每一个企业都是在设计、生产、销售、发送和辅助其产品的过程中进行种种活动的集合体,所有这些活动可以用一个价值链来表明

上游环节:材料供应、产品开发、生产运行 中心是产品

下游环节:成品储运、市场营销、售后服务 中心是顾客

行业价值链、企业内部价值链

内部价值链分析

纵向价值链分析:企业与供应商、销售商之间的相互依存关系,为企业增强其竞争优势提供了机会


客户需求与客户体验

互联网时代需求特点

  • 品质卓越

  • 信息透明,没有欺诈

  • 美感、共鸣

  • 自我个性的标榜

  • 自我价值的体现

  • 不确定性更加严峻、消费者朝三暮四

好的公司满足能看到的需求,伟大的公司创造需求

要素1 找出麻烦与痛点

iPhone

可视化语音信箱

找到用户的痛点,化解他们的麻烦

要素2 注入情感与共鸣

zipcar

开车的自由感

深刻的理解用户

要素3 当心环境与背景

Sony的Librie

亚马逊Kindle

要素4 敢于创造与激发

雀巢的胶囊咖啡机

从日常生活提炼需求,激发情感共鸣

做一个成功的需求创造者

把思维方式从劝说人们购买产品,升华到人与人之间的深入理解

一次改变一类族群,不必让所有人满意

敢于试错

好的需求是基础 好的体验是核心

用户体验的层次从高到低

  • 品牌

  • 用的爽

  • 可用

  • 能用

  • 有用

体验设计要素

  • 人情味

  • 拟物

  • 美感

客户体验的原则

体验提升原则

深入客户研究

超出用户预期

用户体验的分类度量

雷达图

忽略客户体验的产品必然失败

商业价值和用户价值之间的矛盾,会在用户体验上集中爆发

  • 大杂烩式的界面

  • 主次颠倒信息

  • 没完的广告骚扰

单纯以商业价值去设计产品,最终会发现用户根本不接受

好的需求是基础

好的体验是核心


大数据

对大数据的认识

一个人的搜索信息有可能成为破案侦查的证据

大数据定义

大数据不是一个实体,是一个横跨IT的动态活动

大数据是由大量看起来杂乱不相关的数据组成的集合,可以应用合理的数学算法或工具从中找出有价值的信息

大数据的核心要把握好资源、技术、应用三个层次

  • 资源

  • 技术

  • 应用

大数据特征

  • 巨大的数据量 Volume

  • 多结构化数据 Variety

  • 增长速度很快 Velocity

  • 价值密度低 Value

传统数据和大数据

  • 数据更多、更杂、更乱

  • 传统数据基于抽要分析,信息格式统一

  • 传统数据以统计为典型代表

  • 大数据全样本分析,允许数据格式不统一,不追求分析的绝对精度

  • 大数据的核心是为了预测

大数据从哪来

  • 互联网

  • 智能终端

  • 通信网络

  • 各行各业

大数据的4大变革

  • 变革医疗卫生

  • 带来商业革命

  • 改变人们思维

  • 开启时代转型

大数据研究模式特点

  • 不在意数据的杂乱,但看中数据的量

  • 不要求数据精准,但强调效率

  • 不可以追求因果关系,但重视规律总结

大数据对发展移动互联网业务的意义

  • 提高业务创新能力

  • 提高营销推广效率

  • 辅助探索新型盈利模式

  • 提高产业链影响力

数据分析的金字塔结构

自顶向下

  • 决策

  • 商业调查

  • 深度分析

  • 商业智能与报告

  • 专题分析

  • 数据和数据质量管理

  • 产品追踪

  • 产品、市场推广、销售、运营

常见的问题

  1. 功能层之间脱节

  2. 底层占用了90%的资源

把金字塔形改成菱形,两头小中间大

整个团队应该像一个人一样协同工作

大数据涉及的关键技术

  • 数据挖掘技术

  • 分布式计算技术

  • 内存计算

  • 云计算、物联网、移动计算