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　　1.基于"大数据"的价值主张创新
　　"大数据"由于具有无限接近消费者的潜能可以为企业提供精准的价值主张。①洞悉消费者的真实需求。面向顾客的公司（Customer-FacingCompanies)很长时间以来都在利用数据细分和定位它们的顾客，然而消费者的真实需求具有隐蔽性、复杂性、易变性和情景依赖性，利用历史的、静态的、结构化的数据，企业很难获得用户的真实需求。而"大数据"使企业获得消费者的真实需求成为可能：人类的细微行为，会直接暴露内心的真实想法，例如网友在网络中的足迹、点击、浏览、留言等能直接反映他的性格、偏好、意愿；在物联网世界，企业可以运用来自内置于产品中的传感器数据，了解商品在真实世界里的真实使用情况。②对消费者进行准确细分。传统的、企业可操作的消费者细分一般以地理位置、人口统计特征为依据，而"大数据"可以实现越来越接近消费者真实需求的细分方式：一是细分标准抽象化。当人们的兴趣、爱好、价值观、生活方式、沟通方式等都可以数据化以后，以这些特征细分消费者就具有了现实可行性。二是细分市场微小化。从本质上讲，世界上有多少人就有多少种兴趣、偏好和需求，每个人都是一个细分市场，"大数据"正在使企业向"微市场"(Micro-Segments)(Goyaletal.,2012)化迈进。例如在医疗行业，基于包括个人遗传基因及分子组成的大数据的个性化医疗已经成为这_行业商业模式变革的大趋势。③产品的即时、精准、动态定位。大数据的实时个性化（Real-timePersonal
ization)以及多来源、多格式数据的快速综合对比分析能力使数据的收集、整理、分析、反馈、响应可以在瞬间完成，使企业随时随地精准圈定用户群并满足他们的真实需求和潜在需求成为可能。零售业就是_个典型的数据驱动定制化的行业，目前在线零售商利用实时数据提供精准的商品推介已经十分普遍；新一代的零售商已经可以通过互联网点击流跟踪消费者的个人行为，更新他们的偏好、实时模型化他们的行为模式，快速识别出消费者在什么时候接近购买决策，然后打包首选商品促进交易的完成。以SearsHoldings(希尔斯控股）为例，几年前这一公司就决定利用它的三大品牌收集关于顾客、产品、促销的巨大数据创造价值一用以量身定做针对顾客的个性化促销手段和产品。但是，这一大规模分析所需要的数据是海量的而且是碎片化的，储存在不同品牌所持有的多个数据库和数据仓库中，运用企业原有的IT架构完成一轮分析需要8个星期的时间，这使其没有商业价值。后来，公司转向了大数据技术和实践，与合作搭建了HadoopCluster(分布式计算集群），运用集群可以直接进行数据分析，避免了耗费大量时间从不同来源抽取数据加以合并才能用于分析的复杂过程，产生_套有效的促销设计的时间从8个星期缩减为1个星期，而且HadoopCluster的存储和运行成本仅仅是传统标准数据库成本的-个零头(McAfee，Brynjolfsson，2012)，大数据技术的运用使其"量身定做"的价值主张得以实现。
　　2.基于"大数据"的关键业务和流程创新
　　作为基础技术条件和工具，"大数据"资源具有释放和放大其他资源价值的能量。基于"大数据"的关键业务和关键流程创新就是企业业务活动的"大数据"化，依据其改造和影响的范围可以分成以下几种情况：①以"大数据"设施和技术作为基础、以数据信息流为线索对整个业务流程进行再造，例如"大规模定制"生产方式的实现就是基于强大的IT基础设施对企业进行流程再造的结果。②以"大数据"活动取代传统的业务流程，使企业的业务经营模式发生变化。例如，电子商务的发展就是传统商业流通主要交易流程被数据交换取代的结果。③把"大数据"活动纳入价值创造流程，寻找新的价值创造方向和路径。例如在汽车行业，利用大数据分析，充分挖掘数据信息背后所隐含的行业技术关联，寻找有效途径延长燃气涡轮、喷气式发动机和其他重型设备的运行时间，这为传统制造业寻找新的价值增长点提供了思路。④基于"大数据"的流程再设计，以"大数据"作为解决问题的新方法，提高某一业务流程的效率或效果。以机场为例，预计航班到达时间是机场的一个重要流程，以往这一估计由飞行员到达最后一个导航点至机场期间提供，高误差率和大的误差范围引发了相当可观的成本，利用PASSURAerospace公司提供的名为RightETA的航班到达时间估计服务彻底改变了这种状况：RightETA服务是基于天气、航行时间表等公共数据以及PASSUR收集的多维历史数据进行的精细分析和模式匹配分析，转向使用RightETA服务以后，机场从根本上消除了预测误差，每年可为机场创造几百万美元的价值。
　　3.基于"大数据"的收益模式创新
　　许多商业模式创新都是建立在这样一种认知基础之上的：消费者对商品需求的本质是使用商品而非拥有商品本身。例如，出售模式改为出租模式，与此相对应的收益模式从一次性支付向"微支付"转变：著名的建筑设备制造销售商喜利得(Hilti)变身成为设备出租服务合同管理商(Johnsonetal.，2008)，国内的"北森测评"公司通过在线销售创新软件收费方案一由原来以企业为单位的固定收费转变为按照使用次数收费等，这些创新都取得了巨大的成功。但是，使用这一收费模式的前提是使用过程可被记录和量化，而"大数据"可以实现使用过程、频率、强度的实时监控和记录。这一收益模式变革在软件行业和媒体广告行业最为典型。在软件行业，应用软件泛互联网化改变了消费者获得和使用软件的方式，软件价值的载体虚拟化，使软件的价值传递方式和收益模式必须发生改变。例如开源软件模式、AppStore模式等，企业利用"门户化"建立排他性，提高客户粘性；利用"碎片化"，把原来大型臃肿的软件，拆分成多个独立的功能组件，用户可以按需下载，从而降低了客户的总体拥有成本，企业的关键流程也由开发、拷贝、销售软件向开发、服务、提供问题解决方案转变。在媒体广告行业，传统的以呈现时间或者频次为计费标准的收费模式很难在广告费用和广告效果之间建立起直接的联系，对于广告主来说，如何确定广告的有效性是最大的困扰，正如百货行业巨子约翰o沃纳梅克（JohnWanamaker)所说：他花在广告上的钱有一半是浪费的，但却不知道是哪一半。利用"大数据"，互联网广告正在逐步实现广告成本与广告价值的对等。例如，CPC(CostperClick)模式，即广告主为每次点击付费；CPM(CostperThousandImpressions)模式，即广告主以广告显示每1000次为单位付费；CPA(CostperAction)模式，即广告主为广告所带来的用户的每次特定行为付费，包括形成一次交易、获得一个注册用户、产生一次下载行为等；CPS(CostperSale)模式，即基于广告引入用户所产生的成功销售而收取一定比例的佣金，典型的如Google地图的"点击呼叫Click-to-Call)功能，以及Facebook刚刚宣布推出的"转化追踪"服务，这些创新与应用正在引发广告媒体行业收益模式的大变革。