互联网大变局：从流量信仰到数据信仰

 

图片来自“东方IC”

大家经常听到又超级简单的关键词——数据。但数据到底有什么价值，能让它成为新时代方法论里的核心呢?

在回答这个问题之前，我觉得有必要先来简单回顾一下中国互联网发展的大历史，因为只有理解了上一波的创新机遇是怎么来的，才能深刻懂得我们正在进入一个什么样的新时代，也才更能理解数据为什么会这么重要。

流量获取由轻到重

中国第一波出现的互联网公司，是新浪、搜狐、网易三大门户网站。它们把线下媒体的内容放到线上，满足了我们在数字时代更高效率、更丰富阅读的需求，同时也让自己成为了中国第一批的原生数字流量平台。

接下来，随着数字化内容越来越多，光靠这几个门户网站去汇聚就不够用了，于是百度出现了。分散在各个角落里的信息，通过搜索引擎可以被更好地检索到，百度让人和信息建立了更紧密的连接，它自己也成为了一个原生流量的入口。

腾讯的切入点有所不同，它通过 QQ 这样一个即时通讯工具，把人和人用电子化的方式更高效地连接起来，这样它也完成了原生流量的汇聚。

阿里巴巴在早期做的其实是 B2B 平台，这不是一个面向所有普通用户的平台，更多地是在商家和商家之间做连接，所以阿里巴巴在初期是没有那么多流量的。直到 2003 年推出淘宝网之后，普通人可以通过这个平台去买东西，它解决了人和物更有效的连接，阿里巴巴这才拥有了可以和百度、腾讯相提并论的巨大流量。

到了移动互联网时代，又有新的力量诞生了。今日头条利用 AI，对人获取信息的需求做更精准的理解，分食了「信息分发」这个市场。

同时，美团、滴滴这样的生活服务类企业开始崛起。它们的模式很沉重，不是光靠写代码就能解决的，需要在线下有很大的投入，才能去提供高频刚需的服务。它们也正是通过这样的服务成了流量巨头。

小米做的事情更是复杂和沉重，它要去构建完整的硬件体系，并且把手机作为流量汇聚的火车头，延展出生态链、 IoT 还有互联网服务。

价值转换从简单到复杂

所以过去 20 年，中国互联网创业者都是在想各种办法获取流量，并且这个获取的过程越来越重、投入越来越大、回报周期也越来越长。拿到流量之后，它们就要去做价值转换，这个转换也是一个从简单到复杂的过程。

当年三大门户主要是卖品牌广告，因为那个时候还没有电商，也卖不了效果广告。到了百度，它通过竞价排名开始跟整个商业体系有直接连接了。阿里巴巴卖的广告则可以直接在线上就转化成交易订单，这让传统商业体系的效率得到了一次大幅度的提升。

腾讯的变现方式做了中国互联网领域里的第一次突破，它的流量不只是卖给别人，还用来分销自己的虚拟产品，比如网络游戏、文学、视频等等，这让它可以去寻求一个更高的流量转换的价值比。

美团、滴滴面临的是更复杂的价值转换方式，它们要用自己的流量能力去探索新的业务，希望可以通过拓展业务边界带来更大规模的收入，比如美团从外卖进入了酒店、旅游等等领域。

小米呢，在用自己的流量去卖更多的产品，让这些流量在自己的体系里形成电子商务和互联网服务的闭环。

所以，流量获取由轻到重、价值转换从简单到复杂，这就是过去中国互联网行业所遵从和膜拜的「流量信仰」。

流量信仰的坍塌

但是「时代给予的，时代也会拿走」，经过这么多年的发展，这种「重」和「复杂」的程度已经到达了一个临界点，一旦系统的复杂性超过一定极限就会算不过帐来。

2018 年我们已经连续见证了多个这样的信号，比如共享单车、共享充电宝和无人货架遭遇的困局，都一起印证了「流量信仰」在今天的坍塌。

关于共享单车，我想再多说几句。摩拜、ofo 的两个创始人我都很熟悉，在他们创业的早期，我就和他们有过很多交流。

最早他们要做的绝对不是今天这样的一个东西，他们看到的都是通过共享单车可以真正帮用户解决问题，并且在每一次解决问题的过程里去创造价值。从一开始他们都是想创造正向收益的。

据我了解，, 当初 ofo 还只在大学校园里运营的时候，每个月就有几千万的流水，甚至一度接近收支平衡。所以共享单车如果是在大学这种相对封闭、车损率又相对比较低的环境里运营，商业模型或许是可以成立的。

但是当它们被资本看中之后，慢慢地就不再是直接创造价值的模式了，而是想通过不赚钱的服务去收获垄断性的流量资源，这样，这个行业也就进入了一个恶性竞争的非理性状态。

正是在这样的「流量信仰」的思维惯性下，摩拜和 ofo 撞到了临界点上，遭遇了之后的困境。

复盘共享单车的整个发展，创业者当然有责任，他们没有坚守自己的初衷。但如果我们把所有的原因都归结到创业者身上，我觉得也不够公平和客观。共享单车的困境，是这么多的资本和产业力量，在「流量信仰」指导下的一次集体刻舟求剑。

数据信仰的崛起

既然「流量信仰」已经到达临界点，那接下来我们新的信仰是什么?

我和很多的企业家做过交流，大家都很认同「数据信仰」会是这个问题的正确答案。

中国数字经济的序章留下了非常重要的资产，这个资产不只是流量，还有在信息化、互联网化、移动互联网化和物联网化的「四化」进程背后，沉淀下来了大量的数据。

这些数据还有很大的潜在价值没有被充分挖掘出来，所以我们的新视角应该是思考如何运用数据资产去提升效率、解决问题、创造价值。

如果我们把流量类比成石油，或许更能理解这种方法论上的切换。

最早大家都只是去寻找油田、开采石油，然后简单炼化成汽油、柴油。但是当寻找新油田的难度越来越大，都已经从陆地的浅层油田找到深海去了，如果还不转变思路，有可能投入巨大的成本，却只找到一块小油田，或者是变现效率赶不上成本投入的速度，那就算不过账来了。

这个时候怎么办?其实还有化工体系，石油不只是燃料，更是化学物质的合集，通过进一步的加工，可以得到塑料、化肥、药品、服装等等这些产品。而每一个产品背后都是一个庞大的产业，都有巨大的价值。

所以流量也不只是流量，它的背后也有可以被提炼的物质，那就是数据。对数据的运用，是下一波商业创新机会的所在，也是接下来数字经济时代的主旋律。

在最近一段时间，我们可以看到很多流量型的公司都在做这种方法论上的转变，在从流量信仰到数据信仰。

比如腾讯。

去年他们做了第三次重大的组织架构调整，宣布要向 B 端转型，为什么?

因为随着流量红利见顶，原来那种只靠流量去提升商业体系效率的做法，效果正在衰减。以前流量是一种先进资源，大家都习惯了把流量当成低成本高效率的手段，但是现在线上化进程基本完成了，流量获取的成本也越来越贵，如果腾讯不能帮助商业体系里面的其他人更快地提升效率，赚更多的钱，别人也就没有能力继续从它那里买流量和服务了。

那它怎么去帮别人赚更多钱?它就需要把流量的能力扩展到对数据的深层理解，再加上自己的数据技术打包成一种新的商业资源提供给产业。只有这么做，它才能帮助整个商业体系持续提升效率，它自己的流量也才能持续产生价值。

这里还有一个很有意思的例子，那就是搜狗。

搜狗「三级火箭」的打法——用输入法把流量导给浏览器再导给搜索引擎，让它在流量信仰时代取得了成功。

不过王小川告诉我，去年他们推出的一款录音翻译笔，却在数据层面产生了意想不到的效果。这款硬件本来是给个人用的，比如出国的时候可以用来解决翻译问题，但搜狗却发现，有保险公司在大批量地使用它。

保险公司用它干什么?他们不是把中文翻译成英语，而是用到了翻译笔语音转文字的功能。当语音变成文本之后，保险销售员和客户的对话就可以被检索了。保险公司只要在文档里面查一下关键词，就能大概了解这个业务员的销售效果怎么样，是不是该说的关键点都说到了，客户的反馈又是怎么样的，这样就能让保险公司对业务员的销售过程有更强的把控力。

所以，这样的一款产品，当你把它的功能放到数据层面来理解，就能看到用技术直接去提升产业效能的巨大价值。

除了这些典型的互联网公司，一些原来依靠流量去推动硬件销售的公司，也开始用数据创造新的价值了。

比如生产小米手环的华米科技。

去年他们做了一个新的尝试，发布了米动健康手环 1S。这个新产品把用户的心跳数据同步到云端，再通过 AI 神经网络，能更准确地测算出普通人的心跳节律是什么样的。经过对比，如果它监测到用户的心跳异常，就会发出提醒，提示是不是应该去医院检查一下。对用户来说，这显然会比原来的手环只能告诉你心跳是多少有更大的帮助。

华米创始人黄汪还告诉我，他们现在还在和欧洲的保险公司谈合作，想要利用手环收集的数据——当然这些数据都是脱敏的，帮助保险公司针对不同人群制定不同的保险价格。比如长期运动的人相比于长期不运动的人，可能买保险的价格就要低一些。

这些数据让华米有机会摆脱依靠流量销售硬件的局限，从 2C 向 2B 延展，成为健康领域里一个重要的参与者。

除了这些大家比较熟悉的公司，我想再举一个创业公司的例子，过去几年它也已经在用数据创造价值了。

假设这样一个场景，警方要在一个商场里去抓捕疑犯，但是商场里的摄像头不是高清的，没有特别清晰的人脸识别数据。疑犯的反侦察能力还特别强，在进商场的时候，戴着帽子把脸遮起来了，并且还在商场里买了套衣服换了再走出来，警方只知道身高体型这些很粗糙的特征，怎么办?

一个解决办法是把进商场和出商场的人做个对比，比如有个穿红衣服的人，只出现在了出商场的人群里，但在进商场的人群里却没有找到他，那这个人就有可能是疑犯了。

我接触过一家名叫明略数据的公司，它就在帮公安体系去解决类似的问题。你发现在这个时候用的不只有 AI，还要把割裂的数据通过人的经验有效地连接起来。数据之间的关联性是人给予机器的，并不是机器自己想出来的。

第一次工业革命把体力在人和机器之间做了重新分工，现在则是要把算力做重新分工，机器不会完全替代人，我们要去开发、运用什么样的技术，这是一个需要想清楚的问题。

今天这个前沿思考论坛的主题是「必然」，那我们扣回到主题来说：中国数字经济发展的必然，可以总结成一句话——

前 20 年看什么都是流量，后 20 年看什么都是数据。

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