數據型驅動公司的產品邏輯

■ 白洋

2020年，做小米代工業務的某企業預測，其代工的產品營業額將從第一年的10個億翻3倍，但其自有品牌業務增速卻預估保守。代工和自有業務相差如此之大，實際上是傳統業務和互聯網操作，以及兩種模式下產生的不同市場預期和效果。

相比與小米合作，其自身業務在“重兵”投入下，依然無法趕超代工業務規模，這是一個值得探討的問題。

為什么與小米的業務，第一年就實現了從零到10個億的巨大突破？第二年就能夠實現幾十個億？作為與小米的合作伙伴，其有自己的理解。

過去，大家對小米的理解是便宜，核心是低價。其實不然，小米有非常完善的一套打法。

最主要的是，小米太懂用戶；

第二，小米在商業作戰上，一定是透支未來的“超限戰思維”。所謂超限戰思維即不思考單項，甚至用明天的可能換取今天；

第三，產品追求極致。有些用戶對于小米產品體驗不乏差評，但其好評率是80%，也就是說小米推10款產品，有兩款產品體驗一般或者不好，但其他8款產品均是好評。而對于傳統品牌而言，通常情況是，可能推出10個產品，5款好評，5款一般或者差評。

所以，小米對用戶的理解，對產品的極致追求更高，真正的做到了從用戶角度出發。在與小米合作過程中，才能更真切的感受到其對用戶研究的透徹。

舉個例子，小米的產品經理思維與對產業的認知，不僅要了解產業、了解用戶，還包括對產品本身性能的了解，這三個維度是打通的。而在傳統企業當中，產品經理對整個產業鏈，市場端，用戶端，包括產品定義、定位等認知全部了如指掌的，并不多見。

為什么小米這樣的企業可以做到？答案是，數據驅動。

小米是一個典型的數據驅動型公司。

每一個決策，每一個想法，不是來自于某一個人是怎么想的，而是來自于用戶數據驅動。所有企業都在談用戶，但什么是真正的用戶，什么是用戶真正需要的？并非用戶調研能夠得出，而是在海量的數據驅動下做出的判斷、得出與用戶交互的結果。

除了經營效率之外，用科技服務人，且將性價比同樣做到極致，是小米之所以目前能夠取得成功的關鍵。如何將產品性價比做到極致，也就是在保證產品極致的同時做到最低價？

絕大部分企業上新品，首單新品是通過原有渠道或者擴大渠道進行銷售。在小米，切入一個新品類，首先是采用高位打低位的打法，使用戶覺得其產品性價比超高。

其二，小米一個新品上線，一定是精簡過所有環節，賠錢或貼錢銷售，為后續產品讓路。順勢將市場熱度和銷量炒到一定高度。之后，獲取更好的上游產業鏈資源，然后進行再次擴品，通過品類組合使得自己在整個大品類當中取得穩定位置。

例如，小米做三個產品，由于是數據驅動公司，很容易分析出產品價位段。如199的價位段是賠4元；299定價賺20元；349更賺。但349、249很少銷售,199的產品銷售火爆。

這種分析之下，小米的做法是，將199的產品10萬臺投向市場，先將市場熱度炒起來，企業確定虧損100萬。之后，產品供不應求，但更多的消費者已經開始關注或者已經產生購買行為。

由于小米是數據驅動型公司，非常清楚當199的產品投向市場，能夠吸引和積累多少用戶，市場達到怎樣一個熱度，由于有數據模型在，這些都能夠隨時掌控。

當到達其想要的市場熱度階段后，199的產品銷售停止，299的產品上線。

當用戶大量涌入時，299，乃至399的產品便開始產生銷售。而這兩個價格的產品的盈利能夠持平前面虧損部分。而299、399產品的繼續銷售，則能夠帶來均攤利潤。

與此同時，小米也在觀望。

只要市場出現同類價位產品，其199的產品始終處于有貨狀態，能夠更好的與競品形成競爭。

而當市場同類產品出現短缺，其299、399產品便迅速補位。三款產品根據市場以及競品風向，隨時調整。

如果不是因為數據驅動，這一切的操作也就無從談起。

所以，產品好，同時加上打法科學，這就是數字化時代典型的數據型驅動公司的商業邏輯。

目前，絕大多數的支付通過手機終端實現，數據型驅動還有一個關鍵點在于，將投入做到價值可計算。通過計算有多少手機終端下載了本品牌APP，進而計算通過何種方式進行價值的有效轉換。

因為數據是動態的，這一切，完全可計算。

傳統企業與以小米為代表的互聯網企業，本質差別在于市場打法，無論用戶、產品，還是銷售，均是數據驅動鏈。相對來講，不僅效率高，也更科學，而非僅僅是低價。

可以看到，互聯網公司與傳統制造企業在產品、定價、營銷等依靠經驗論截然不同，實際上這些做市場的元素傳統企業也具備，但在商業邏輯順序上有非常大的差異。

互聯網企業基于對用戶的深度研究，通過數據模式，進行更立體的呈現。

實際上，這種模式看似簡單，原理也并不復雜，但真正推行起來，依然有非常大的難度。

上世紀八十年代，國美和蘇寧剛興起之際，采用的同樣也是低價手法。當做到一定規模，向代理商收取返利，向上游取利潤。

因為當年市場紅利可觀，并沒有形成更先進的互聯網方式，但傳統商業的起家邏輯和小米模式有不謀而合之處，只是因為缺少完整的數據驅動和數據模式為基礎的更科學的方法論、體系和打法，所以傳統起家的商業模式在今天的時代也就行不通了。