Richdaddy

從數據為王——看BAT的差距



從數據為王——看BAT的差距

中美貿易戰越演越烈,筆者走訪了珠三角地區的一些出口型企業主,通過他們口中得知,對他們有一些影響,但是不大。要是放在10年前,貿易戰可能會造成中國經濟的崩潰,當時出口、投資和消費三架拉動經濟的馬車中,出口的比重對中國的經濟有著舉足輕重的影響。現在在不斷擴大內需刺激經濟,採用更加積極的財政政策,以及「一帶一路」的穩健推進,讓中國經濟的基本面向好,經濟結構更加合理,所以說貿易戰對中國經濟的實質影響可控。影響可控,但是情緒反應非常激烈,特別是股市,非常明顯。只要美國一說加關稅,A股、H股和中概股就會下跌。就拿中國互聯網界的三大龍頭BAT來說,騰訊市值從年初的5800億美金跌到現在的4000億美金,跌去了三分之一。阿里巴巴的市值從年中的5800億美金跌到現在的4400億美金,跌去了四分之一。百度的市值從年中的1000億美金跌到現在的800億美金,跌去了五分之一。騰訊是H股,阿里巴巴和百度是中概股。難道BAT股市大跌都是貿易戰引起的嗎?不盡然。各種原因錯綜複雜,市值最小的百度竟然最能抗跌,呼聲最高的騰訊竟然跌的最多。很多人,包括互諒網界人士都一片嘩然。箇中滋味,只有細細分析,方能品得。

從數據為王——看BAT的差距

在外部環境的影響下,BAT三家企業的抗跌能力各有不同,通過筆者的全盤分析,發現一個因素至關重要–對待大數據以及算力演算法優化的重視程度。對待這個因素越重視,抗跌能力越強,反之,越弱。

我們知道,騰訊的使命是「連接一切」,這非常有見地,一個公司連接的數量越多、強度越強,維度越多,進化力就越強,公司就越有價值。在數據時代,一個公司所擁有的數據是其最寶貴的資產,也是持續進化的源泉,而算力演算法則是有效地分析挖掘數據的方法。數據與算力演算法是如何促進公司進化的呢?

從數據為王——看BAT的差距

舉個例子,「盒馬鮮生」的橫空出世,現在談論商業模式是否能夠還為時過早,但不失為阿里巴巴一次非常大胆有益的嘗試。它既是一家生鮮超市,也是便利店,也是餐飲店,也能直接從線上選購送貨到家,而且送貨最快只需半小時,用創始人侯毅的說法是「四不像」。但是它的坪效是所有線下超市當中最高的,達到5萬/坪,而我們傳統超市中的佼佼者–沃爾瑪,它的坪效才1.5萬/坪,差距非常明顯。如此驚艷的盒馬鮮生是如何進化而來的呢?這種進化與阿里積累多年的數據以及相應的演算法密切相關。首先是選址,淘寶天貓積累了大量的購買及快遞地址數據,分析這些數據,能給正確選址提供很大的幫助。其次,一個店裡該上架什麼樣的商品,對提高坪效意義巨大,例如在深圳華僑城開的一家盒馬與在深圳喜薈城開的一家盒馬,所上架的商品一定會有很大的差異,怎麼決定呢?分析這一區顧客在淘寶和天貓的購物數據,會很有幫助。第三,盒馬店裡有不少餐飲店,如何選擇呢?分析餓了么的送餐數據,會很有幫助。第四,超市業態競爭中,倉庫和物流效率是至關重要的,阿里的菜鳥積累多年的相關設施、數據,以及各種調度演算法,能給盒馬提供很大幫助。第五,半小時送貨上門,對最後三公里配送的要求是非常高的,餓了么所積累的能力、數據和調度演算法,能給盒馬提供很大幫助。第六,打開盒馬app,每個人看到的推送內容是不相同的,也就是所謂的「千人千面」,分析你在淘寶天貓的消費記錄以及在盒馬的消費記錄,並調用之前已經完善的演算法,就能達到這個效果。

通過以上分析,我們就會知道,盒馬並不是橫空出世的,它是在阿里系淘寶、天貓、餓了么、菜鳥等所積累了多年的大數據以及相應演算法的基礎上進化而來的,也就是說,不但需要擁有足夠多的數據,同時所擁有的數據的維度還要足夠多,同時各種演算法還要足夠好,盒馬才有機會進化而來。現在也有一些公司如家樂福、永輝在做相似的嘗試,看店裡的布局還挺像的,騰訊也給予很多支持,但我看了一下,騰訊所支持的只是一些技術上的,如人臉識別、雲服務、小程序等,而這些公司進行商業決策時所非常需要的很多大數據以及相應演算法,公司本身積累得還很不夠,同時騰訊也無法提供,因此與盒馬的差距還是比較大的。

所有的公司本質都是數據公司,公司的業務就是在生產數據,所生產的數據數量越多,維度越豐富,公司就越有價值,同時進化的潛力也越大。

馬雲近幾年來反覆強調說阿里是數據公司,而不是電商公司,2017年底他接受一個採訪時說:「九年前,當阿里巴巴從電商公司轉型為數據公司時,我們內部有過巨大的爭議,最終才決定轉型。數據對於人類社會發展來說太重要了,就像上世紀的石油一樣珍貴,所以我們必須著眼于數據。」阿里這幾年的企業運作看起來眼花繚亂,但其實是有非常清晰的脈絡,那就是瘋狂獲取商業各個維度的數據。近期一則新聞,星巴克把它在中國最重要的資產–客戶數據,全部開放給了支付寶,這是何等的眼光與信任啊。同時光擁有數據還遠遠不夠,還必須不斷完善對數據進行分析挖掘的演算法。其中的佼佼者–百度的戰略就是All in AI。

AI in All or All in AI ?

騰訊是前者,百度是後者。這二者有什麼不同呢?談不同之前,先談談AI。AI就是人工智慧的英文簡稱。人工智慧是計算機學科的一個分支。是二十一世紀三大尖端技術(基因工程、納米科學、人工智慧)之一。AI在各行各業的運用中,表現形式千千萬,但其核心卻很明了:「數據是前提,算力+演算法是糧草」。得數據者得天下,得數據者擁有在AI領域里的先導權。對於AI能力的實現,首先需要有大量的可用數據供機器進行分析及運算,從而獲得有效的解決方法。數據通過採集、併購獲得,數據分析通過算力+演算法優化實現。AI演算法與算力需要底層晶元的支持。而未來要實現無人汽車等高難度技術,AI晶元的研發重中之重。雲計算領域是未來互聯網發展的重中之重,各種互聯網AI功能都將依靠雲AI晶元得以實現,在線翻譯、圖片搜索、數據分析各種各樣的雲計算能力都將依靠雲AI晶元從而實現。所以阿里巴巴大力發展雲計算,同時研發雲AI晶元。阿里在剛剛雲棲大會上宣布成立獨立晶元企業「平頭哥半導體有限公司」,是中天微與達摩院晶元團隊整合而成。

騰訊採取AI in All的戰略,是把AI融合到其他業務當中,給其他業務線條做補充,雖然也組建了自己的AI團隊:AI Lab、優圖等,但是重要性頂多和其他業務線條并行。但是百度就不一樣,李彥宏說百度就是一家AI公司,他採取的戰略是「All in AI」,重要性完全不一樣,AI戰略是百度從頂層進行梳理制定,剝離其他非核心業務,像百度外賣、去哪兒旅遊、百度音樂、百度文學等。直接來講,百度的AI戰略就是的「主航道和護城河」戰略,主航道指內容的Feed流和人工智慧兩大業務,代表百度的未來;護城河是指能夠讓主航道業務航行更穩健的業務,起到護衛艦隊的作用,是百度的現在,包括搜索、地圖、百科等產品。

我們知道了阿里巴巴是一家數據公司,百度是一家AI公司。騰訊呢,經過多年前的3Q大戰後,變得開放,定位「連接一切」,現在定位變為「數字化助手」,主要業務聚焦「兩個半」:一個是社交平台,一個是數字內容,還有半個是正在發展中的金融業務。核心業務以外的領域,都交出去給各行各業的合作夥伴。聚焦業務好理解,也很必要,但是定位真的不甚清晰,不知道它是一家什麼公司。很多同行,以前說騰訊是山寨大王,後面開放了,變成了投資公司,投資的生態圈也能閉環。但是它和阿里、百度的投資角色有所不同,騰訊更多的是做財務投資者和戰略投資者,佔小股,賦能所投資企業流量與技術,完善生態圈和獲得投資回報,不以拿到企業數據為目的。阿里和百度一般做投資之後就想辦法收購過來,最主要的目的是拿到企業數據,哪怕是佔小股合作,也想把對方的數據拿過來深度挖掘,就像星巴克把中國區數據公開給支付寶一樣。而阿里做電商出身,具有非常強的數據挖掘能力,所以能夠從上而下數據打通,業務協同,收購之前就已經考慮了業務整合。百度做搜索出身,算力演算法特彆強,短於戰略能力,產品線布局不甚合理,大數據難以打通協同,所以造成自身市值遠遠落後于騰訊和阿里。好在近年來調整了自己的定位:AI公司,市值得以穩健。而我們所知的騰訊擁有QQ和微信這兩大王牌,根本不缺數據,也不缺人才,奈何就不能把之前的電商、短視頻和微博做起來呢?原因可能出在數據打通與挖掘上。「公司的使命是連接一切,但是內部連接之差,對比起來反差強烈。」一位騰訊內部員工指出。目前,騰訊共設有7大事業群,分別是CDG(企業發展事業群)、IEG(互動娛樂事業群)、MIG(移動互聯網事業群)、OMG(網路媒體事業群)、SNG(社交網路事業群)、TEG(技術工程事業群)以及WXG(微信事業群)。這一組織方式是應騰訊賴以成功的產品文化而誕生的。它的設計者之一張志東稱,這種生產方式具有邊界簡明的優點,以部門/產品組為單位,一個產品部門就能自主立項,快速試驗,當遇到大的技術難題時,再從公司層面抽調有經驗的同事增援。在一定的產品領域和試錯時間內,允許不同的產品團隊有不同取向的探索。作為騰訊To B業務的重要出口,騰訊雲隸屬於「以打造娛樂化社交、場景化通訊和雲化企業服務」的SNG。其它的AI、互聯網+民生、辦公、小程序、公眾號等To B業務則散落在不同的BG和業務部門。在ABC(AI、Bigdata、Cloud)時代,這帶來很重的「數據牆」和「組織牆」的問題,突出表現是多頭銷售、各自為陣。據悉,騰訊部門內部競爭更加激勵,騰訊內部有兩個「吃雞」的團隊,讓兩個工作室做兩款不一樣的手游,一邊加班到12點,另一邊就加班到凌晨2點,做遊戲變成了打仗。「公司在產品層面可以『賽馬』,但是AI、數據等基礎研究層面,過於分散並不是理想狀態。」一位員工說道。過去To C市場的競爭更像是叢林游擊戰,大家可以盡量分散,最重要的是「神槍手」產品經理,但To B、To G市場的競爭更像是大規模的陣地戰,是個系統工程,哪個部位都需要集團作戰,考驗的是鬥志、紀律和領導者調兵遣將的戰略眼光。也有員工直言,現在游擊戰打完了,該打陣地戰了,To B業務的壁壘和護城河遠高於To C業務,只有To B、To G業務才能讓騰訊守住勝利果實,經久不衰。

根據以上分析,我們用一個全新的角度——數據及算力演算法,來重新定義一家公司,一個公司從小到大,發展進化,其實要做的事情無非兩個:提升算力演算法處理數據;獲取更多的數據。

從數據為王——看BAT的差距

在這裏我想說一個演算法特別牛的公司–位元組跳動(今日頭條、抖音、火山小視頻和西瓜視頻的母公司),旗下的所有應用累計用戶數超8億,MAU(月度活躍用戶數)達3億,月用戶時長超20小時。在演算法的加持下,今日頭條廣告效果就特別好,點擊率達到了3—4%,而其他新聞類只有1%左右,這意味著在同樣流量的情況下,今日頭條的廣告收入是競爭對手的數倍,一旦流量數倍于對手,那麼其廣告收入將一騎絕塵,而隨著廣告收入的增長,它會反哺內容提供商,鼓勵其提供更多優質內容,從而形成良性循環。這種競爭優勢所形成的護城河,與電商是很像的,一旦海量買家和賣家都習慣在一個市場交易,相似策略的對手基本就沒有機會了。騰訊從幾個產品層面都沒辦法競爭過位元組跳動,騰訊新聞競爭不過今日頭條,微視競爭不過抖音。為什麼呢?位元組跳動公司的演算法工程師多大800名,比騰訊還多。位元組跳動公司產品奇迹般的快速崛起有分水嶺一般的重大意義,那就是互聯網已從傳統的從流量1.0時代進化到了由演算法驅動的流量 2.0新時代!所謂流量1.0,是指傳統意義上的用戶的瀏覽量,其實也是一種數據,這種數據的一個特點是,它是被動地被用戶觸達的,而不是主動地精準地送達給用戶,原因是演算法不精準,導致用戶與內容不能精準匹配,這種1.0的流量的轉化效率是很低的,這種流量的最強表現形式就是騰訊的入口流量,騰訊的QQ和微信作為互聯網最重要的社交入口,用戶量非常高,使用率也非常高,因此通過點擊它們設定的按鈕(例如微信里的九宮格)進入騰訊所推薦的應用或者內容,就會帶來很強的傳統意義的流量,雖然這種流量仍然是1.0的流量,仍然不太精準,但是相比很多其他引流方式已經有巨大的優勢了。

再舉個阿里的例子,阿里早幾年就提出了「中台戰略」,中台將集合整個集團的營運數據能力、產品技術能力進行通盤調度,非常注重演算法,從2013年起就投放大量資源進行千人千面演算法的研究,大家打開淘寶,每個人看到的展示商品都是不一樣的,搜索同一種商品,每個人看到的搜索結果也是不一樣的,我的體驗是越來越精準了。淘寶和天貓在16年九月更新了廣告演算法,效果如何?有一個指標:營銷收入/GMV可以比較好地衡量所推送給客戶的廣告(包括搜索廣告和展示廣告)的精準程度,我們可以以這個數據的前後對比來進行客觀的比較,2016年第四季這個指標是2.38% ,而上一年同期是1.97%,效果明顯增長了20.8%,2017年第一季年成長率增長了16.35%,第二季年成長率增長了27.89%,第三季年成長率增長了24.35%, 這意味著什麼?意味著演算法的提升每年可以給阿里貢獻百億量級的利潤,同時讓客戶的忠誠度大幅提升。

所以說在ABC(AI、Bigdata、Cloud)時代,百度AI遙遙領先,阿里雲和大數據運用獨佔鰲頭,騰訊還有什麼,微信?QQ?值得我們深思!


(Visited 27 times, 1 visits today)