什么是數據飛輪？

數據飛輪通過戰略性地利用數據，以加速的速度增加產品或流程的動力。飛輪在旋轉時積累能量，直到它變得自給自足。它利用信息創造一個良性循環，更多的數據帶來更快的學習曲線、更好的產品和更高的客戶獲取/保留率。有效的數據飛輪策略可以激發新的產品創新，增加收入，并提高利潤。

數據飛輪：企業提升收入和增長的秘訣_數據收集

數據飛輪的一個經典例子是Netflix的算法驅動的推薦功能。最初，Netflix會推薦最受歡迎的視頻。隨著時間的推移，Netflix收集了用戶的觀看和評分數據，并將這些數據輸入到“推薦引擎”中。這反過來又為每個用戶提供了更個性化的“為你推薦”建議，從而支持了更高的觀看率。現在，Netflix用戶每天觀看超過2億小時的內容。

事實上，企業能夠收集到的關于產品、商業/消費過程或競爭對手的數據越多，就越能推動增長。就像飛輪一樣，它開始時很慢，然后逐漸加速。飛輪的概念由吉姆·柯林斯在他的書《從優秀到卓越：為什么有些公司實現了飛躍，而有些沒有》中首創。他最著名的成功故事是他在2003年向杰夫·貝佐斯推介了這個概念，并最終成為亞馬遜以客戶為中心的理念的關鍵部分。

數據飛輪能做什么？

亞馬遜是利用數據飛輪策略來開發和營銷新產品的領導者。亞馬遜的Prime會員是一個很好的例子。亞馬遜Prime的低價吸引了大量客戶。許多客戶能夠清楚地看到價值主張，如當日或次日送達選項。然而，Prime被亞馬遜用作交叉銷售/追加銷售的初始接觸點；會員接觸到許多其他服務，如Prime Video、Amazon Music、Audible、Amazon Pantry等，推動了進一步的銷售和訂閱。亞馬遜使用客戶偏好和趨勢的數據，以一種服務為基礎，來為追加銷售的營銷策略提供信息。例如，購買兒童玩具的客戶可能對訂閱Amazon Prime以獲取其兒童內容感興趣。

另一個例子是Quby，這是一家總部位于荷蘭的科技公司，提供專注于減少能源浪費的家庭技術。Quby使用數據飛輪策略顯著擴展了其市場和成功。Quby開始提供一種由歐洲各地的公用事業公司銷售的家用顯示器和智能恒溫器。這些產品能夠跟蹤精細的能源使用情況。他們利用這些信息在數據訓練算法的背景下，能夠檢測家庭電器的使用情況。2017年，Quby推出了其首個AI驅動的服務“Waste Checker”。他們能夠檢測到從洗衣機、洗碗機到中央供暖系統和淋浴器的不效率使用。一旦檢測到浪費行為，Quby就會提供個性化的建議，說明可以采取哪些行動來減少能源浪費。Quby的智能恒溫器以每秒的頻率捕獲和分析數據。他們利用收集到的數據推出了新修訂的能源賬單分解，幫助減少客戶的成本、碳足跡和能源浪費。

第三個例子是Reddico，這是一家提供行業領先的搜索營銷服務的英國數字營銷機構。搜索引擎優化公司面臨的一個關鍵挑戰是為其客戶提供全球范圍的見解。在多個地理區域收集搜索結果數據既復雜又耗時。Reddico通過與數據收集網絡合作，提供了一項新的具有競爭力的服務，具有激光般聚焦的地理定位。該合作伙伴使他們能夠在目標地理區域使用對等設備路由流量，從而使客戶能夠根據實際客戶的搜索結果優化和本地化廣告活動。

如何利用數據飛輪？

數據飛輪可以通過三種方式提高營銷投資回報率：

首先，有效的數據飛輪可以通過提供數據來持續改進產品和服務，從而增加收入，這反過來可以帶來更多的客戶。這被稱為“良性循環”：更多數據，更快的學習，更好的產品，更多的客戶。反復循環。

其次，有效的數據飛輪策略可以降低客戶獲取成本（CAC）。隨著產品基于用戶評價和產品交互數據的不斷改進，可以達到一種產品與市場相契合的狀態，從而減少摩擦，降低客戶獲取成本，提高投資回報率。在軟件市場中，產品驅動增長（PLG）的公司如Dropbox、Slack和Calendy展示了數據飛輪策略如何降低CAC。

第三，當正確實施時，數據飛輪策略可以減輕大規模網絡數據收集所涉及的合規性風險。用于商業目的的數據收集受到監管，例如歐盟的《通用數據保護條例》和加利福尼亞消費者隱私法案。如果公司或分包商違反這些規定，可能面臨巨額罰款，并損害數據驅動產品和服務的價值。

數據收集——成功數據飛輪的基礎

大規模的數據收集是數據飛輪戰略的基礎。數據是推動飛輪引擎的燃料。雖然有很多方法可以從專有網站和應用程序中收集數據，但從外部來源收集數據可能具有挑戰性。例如，電子商務公司的市場營銷人員希望獲得競爭市場上類似產品的銷售率數據。他們可以從賣家評級和評論、動態定價、產品圖像、標題和類別和搜索引擎結果中受益：

不幸的是，許多網站設置了障礙，以復雜化競爭實體的數據收集。這些障礙包括CAPTCHA驗證碼、基于地理位置的服務器限制以及請求量/速率限制，通常會導致IP地址被列入黑名單、被封鎖或提供虛假信息。企業可以編寫自己的Python腳本來收集數據，但這是一個勞動密集型的工作，并且在某些情況下可能導致賬戶因“可疑活動”而被暫停。也可以雇傭DevOps、數據專家、IT人員和開發人員來開發和維護用于操作性數據收集活動的系統，但這是一個非常昂貴且難以擴展的解決方案。

企業真正需要的是一種自動化、靈活且經濟可行的解決方案，以簡化網絡數據的收集。這樣的解決方案應該在全球范圍內運行，并能夠訪問任何開源網站。它應該利用其技術能力，通過復雜的重試邏輯來繞過網站的阻礙。任何工具/服務還應遵循行業領先的道德使用準則，以確保所收集的數據將保持其長期的商業價值。此外，企業還希望接收到已經經過結構化、清理、綜合和格式化的數據，以便團隊和系統能夠立即使用。

總結

數據飛輪是推動增長和收入的有效策略。它使學習、改進產品和提高客戶轉化/保留率的良性循環成為可能。就像飛輪一樣，數據驅動的學習過程不斷加速，利用這種慣性幫助系統更獨立地發展。隨著技術的不斷進步，數據飛輪將是企業數字化轉型的重中之重，企業必須依托數據飛輪才能進入數據驅動的新時代。