新知一下
海量新知
5 9 0 0 3 3 0

十年一梦:从网约车聊如何开展数据交易业务

御数坊 | 御数有道,独具匠心 2021/09/27 17:49

10年前,网约车尚未起步,中国的个人出行市场以出租车为主。在当时,人们是无论如何也想不到可以通过智能手机实现在线约车。10年间,快的、滴滴、神州打车、优步中国等厂商快速崛起,并通过上百亿元的补贴大战培育了人们在线打车的习惯。各路厂商在这条赛道上厮杀、合并、消亡,付出了沉痛的代价,最终奠定了滴滴的龙头地位,在今年才实现了盈利。

在思量今日之数据交易,与当年之网约车有着很大的相似性。纵然当前数据交易案例少、规模小,但是在国家提出要建立数据要素市场、社会生活成为数据驱动、数据交易相关技术(如大数据、区块链、隐私计算等)相继成熟的条件下,可以说数据的市场化交易已悄然来到了质变的前夕。数据业务的蓬勃发展将是继“互联网大基建”完成之后最激动人心的大变革,整个国家乃至世界都将对数据拥有全新的认识。

新知达人, 十年一梦:从网约车聊如何开展数据交易业务

 管中窥豹:4P营销模型、网约车与数据交易

网约车的兴起,与其开展的营销是密不可分的,最为经典的营销理论莫非“4P”模型,即Product(产品)、Place(渠道)、Price(定价)和Promotion(促销)。在网约车行业的案例中,产品方面,最早的产品是出租车的预约服务,后期则诞生了私家车预约、专车预约服务等,以满足不同人群的出行方式;渠道方面,最早的推广渠道是机场、火车站等车流量比较大的区域,地推团队形成了专业化的分工界面,在出租车等候的2分钟时间内完成智能手机的识别、软件安装及用户指引,用户量到达瓶颈后才开始了新一轮的广告轰炸;价格方面,网约车沿用了出租车里程+时间的计费方式,收取司机一定比例的服务费;促销方面,则采取了人尽皆知的补贴大战,当时滴滴依靠微信的流量,用户注册量在短时间翻了数十倍,最高时一次营销费用达到十亿元。

新知达人, 十年一梦:从网约车聊如何开展数据交易业务

作为一项新兴业务,“4P”模型也适用于数据交易,但数据交易与网约车也有着明显的不同点。定价方面,网约车沿用了已经被国内外广泛认可的里程+时间计费法, 而数据交易却是前无古人的,因此需要创造一个科学合理且容易被接受的定价模型 ;促销上,网约车是一种同质服务,当服务提供方的数量增加时,市场便成为买方市场,补贴或是价格战可以帮助企业快速获得市场占有率; 而数据卖方拥有的数据往往具有独特性,因此不适合开展价格战或补贴等营销方式 。与此同时,数据交易的产品设计和渠道推广则是与网约车相似, 数据产品要从客户需求出发不断迭代和丰富化,渠道则首先从最可能成交的客户中率先推广,而后再花费大的预算广而告之。

抽丝剥茧:数据交易之定价分析

由于产品设计和渠道推广与网约车等互联网产品上有较强的相似性,大家对其套路可以说非常熟悉了,本文则在没有过多借鉴的定价和促销方面进行探讨。

目前业内还没有形成公认的数据价值评估模型 ,更多是一些学术的讨论(如光大银行、德勤等机构白皮书)。国内外绝大多数的研究都是基于资产的三种评估方法之上的,即成本法、收益法和市场法,例如以成本法/收益法为基础识别影响成本/收益的主要因素和相对权重,或以市场法为基础应用灰色关联法构造识别相似数据资产的关联模型。三种方法其实是站在三种立场来思考问题的,成本法是从数据提供方的角度定价,因为它知道数据的成本构成;收益法是从数据需求方的角度定价,因为它知道数据的用处;市场法是站在中立第三方的角度定价,它则希望数据提供双方都做出一些妥协来实现交易的成功。

御数坊在项目实践过程中发现,数据定价模型一般是数据提供方提出的,因此成本法更具备参考价值,但是收益法或市场法获得的结果往往更高、更有助于最大化利润,所以取三者中的较高者作为最终定价会更加符合当前卖方市场的现状。通过每种方法计算出对应的价格后,针对数据交易,还需要进行一定的调整,调整参数包括数据质量、数据稀缺性、数据交易的时间和记录数等。

抽丝剥茧:数据交易之促销分析

在促销方面,当前已有的数据产品更多是出于社会公益的角度来开展宣传的,或是通过点对点方式来进行直接推广。在数据交易刚刚兴起、数据安全备受关注的当下,这种营销方式是无可厚非的,企业一方面不清楚开展数据交易的合法性,另一方面不确定数据交易是否会带来商业价值。而数据交易是势在必行的,打破社会各主体忧虑的最佳方式就是打造有官方背书的标杆,标杆按照时间顺序和规模大小可以分为三个层次:首先是案例级标杆,和国企/央企达成至少一个数据交易的合作案例,在该行业宣传案例;其次是行业级标杆,通过案例级标杆的成功,与行业监管协会、行业内主要主体达成共识,形成行业级标准和解决方案,向其它行业宣传本行业标杆;最后是平台级案例,将行业级标杆融入到更大的社会中,构建市级、乃至省级的标杆,成为社会生活生产的重要底座,带动区域数据要素的流动,然后向全国、乃至全世界宣传推广。

除了营销“4P”以外,数据交易还需要考虑交易模式、组织岗位、流程机制、技术实现方式等内容,从而更好地为数据交易业务保驾护航。而这些,往往需要结合企业自身的实际情况,进行针对性的设计和调整;同时也需要适应时代的变化,根据客户的需求以及市场竞争态势快速应对,正如网约车一样,从最开始预约车辆都不一定成功,到现在可以实现每分钟数万辆网约车的匹配,还发展了共享单车、金融、生鲜服务等业务。十年后再看寰宇,想必数据已经充分绽放出它的生命力,成为社会运行的重要基础,而我们的生活方式甚至思维习惯,也应该发生了翻天覆地的变化。(全文完)

更多“数据交易”相关内容

更多“数据交易”相关内容

新知精选

更多新知精选