4599美金多少人民币(GTX1080出了，3890元人民币，你们怎么看)
作者:“admin”
GTX1080出了，3890元人民币，你们怎么看 电子产品肯定是买新不买旧，但是如果现在手上有GTX980或者980ti完全没必要升级，能把手上显卡性能用到80%就不错了 1美元等于多少元人民币？ 美元对人民币
GTX1080出了，3890元人民币，你们怎么看
电子产品肯定是买新不买旧，但是如果现在手上有GTX980或者980ti完全没必要升级，能把手上显卡性能用到80%就不错了
1美元等于多少元人民币？
美元对人民币的汇率是根据时间，不断波动的，具体是以中国银行牌价为准的。
2016年11月30日 16:53:47
货币兑换
1美元=6.8826人民币元
1人民币元=0.1453美元
希望可以帮到你哦~
看了这辆售价4599美元的儿童摩托！恨不得自己倒退20年！
点击蓝字，轻松关注
经常看到国外的娃儿们从很小的时候就开始学习摩托车骑行，还有很多娃儿两三岁就已经是赛场上的老司机，看着让人着实羡慕国外孩子的业余生活，真是好丰富！
最近，雅马哈就专门为娃儿们推出了一款儿童专用摩托，全新的YZ65！看到这辆车，想象着未来MotoGP的赛道上出现了中国的小伙子，各位车友，马上给你的娃儿买一辆开练吧！
其实很多国内的小朋友也是非常向往摩托车运动的，只是由于环境的限制还有车型的限制，没办法很小接触摩托车运动，而雅马哈推出的全新YZ65就是为了满足小娃儿们的摩托驾驶需求。这绝对是个极佳的市场策略，都说孩子的市场总是更容易大卖，而对小朋友的市场来说，这样的车辆选择可以说是非常少了！
在这辆YZ65身上，不只是引擎而已，就连悬吊、车架、车体也都是全新设计，毕竟要做一辆这可爱的小车，总不能拿现成大车的零件下来改造吧！这也是YZ65相当吸引人的特点。
在YZ65身上搭载了BLUCRU最新的二冲程引擎，64排量的水冷设计，CDI电子点火系统，搭配上六速变速箱，以及其他诸多与YZ125还有250相同的特点。车架采用钢质的半双摇篮式车架，搭配上铝合金的副车架，同时这辆小车还拥有可调式的设计，光是把手就有四段高低可调，而脚踏板还有离合器也都可以调整，让这辆车可以符合快速成长的娃，尽可能延长他们使用这辆车的时间。真的是良心卖家有木有！
悬吊更是全可调的设计，压缩和回弹都可以调整的情况下，可以调整至适合所有的小朋友，前面是36mm的KYB倒叉，而后面则是全新的单筒式避震器，并且它配上YZ125的链条调整器，刹车采用碟刹配置，前198mm后190mm的碟盘也已经有很大的作用，毕竟这辆车的车重只有61公斤，加上小朋友的重量说不定都没有破百呢，要及时刹停着辆车还是很容易办到的。
雅马哈推出了这辆YZ65之后，除了满足小朋友的梦想以外，也融入了家庭化的设计概念，其配色以及涂装都跟旗下的YZ家族**款车型接近，相信这样的形象可以潜移默化培养下一代YZ车系的忠实用户。
这辆YZ65在美国的售价是4,599美元！与其花各种钱给娃上学习班，还不让他们从小放飞自我。
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陆地飞行者——车轮丈量中国！
售4599欧元 尼康Z 8售价曝光_人民币约_https_html
原标题：售4599欧元尼康Z8售价曝光
尼康欧洲经销商的演示文稿流出，尼康Z8单机身售价4599欧元（折合人民币约35000元），Z8+24-120mm镜头套机售价5549欧元（折合人民币约42200元），将于5月25日开始发货。
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《曾鸣智能商业20讲》-全集 - 简书
2018.07.1216:12* 字数61297 阅读927评论3喜欢36
整个20讲以两个基本点为核心：一是网络生态，二是数据智能，他们把这两点成为现代商业的双轮驱动，如果有一个基本上可以成长到百亿企业，如果两个都有，就有可能成长到千亿企业。这点非常重要，如何做到网络生态呢，关键是你去做，走通了那条线就是路，这点我认为非常高明，有兵家高手风范，“脚踩西瓜皮、滑道哪里算哪里”
第一课 联·互·网：互联网的本质
我从1999年开始研究互联网，2006年正式加入阿里巴巴，一口气干了12年的互联网。
最神奇的是，过去20年，互联网带来了这么大的社会变化，创造了这么大的商业价值。我能真切地感受到，未来的20年可能变化会更加巨大，带来的商业价值也会有一个质的飞跃。
我在过去的五年一直在努力写一本书，希望能把这20年的互联网经验提炼、总结出来，和更多的人分享。在写作的过程中我意识到，需要跟大家沟通的内容非常多，光是一本纸质的出版物可能不能把有些概念框架背后的思考更准确地表达出来。
通过和得到App的沟通，我发现音频在某些方面有它特别独到的优势，所以我们讨论之后几乎是把这本书重新写了一遍，梳理出了20个核心的概念。
这些概念是我基于过去的经验对于未来的一个猜测，但这个猜测可能给大家在探索未来中提供了一些看得见、摸得着的路标，可以帮助大家更好地去思考未来的各种可能性。
每一讲都会聚焦在一个概念，而且每一个概念都有相当的实操性。下面我们就正式进入第一讲。
互联网毫无疑问是我们这个时代最重要的一场技术革命，它在根本上改变了我们这个时代的一切。大家在生活中已经离不开互联网的各项产品跟技术，但实际上，互联网对于商业的改造还远远没有结束。你今天听到的很多新的名词，未来很多新的现象，都是互联网一浪接一浪的持续发展。
所以在这个时点上停下来看一看互联网20多年的历史，试图去理解背后的本质因素，对于你思考未来会有很大的帮助。理解互联网的本质切入点，就是互联网这个词。如果我们稍微玩一个文字游戏，把这个词拆成三个字的话，就是联、互、网。
第一个关键词：联。联就是联结，就是把人通过互联网联结起来。它背后其实有个非常重要的意义，完成了所有物理世界在线化的一个表达，这是非常重要的概念。
第二个关键词：互。互是互动。 在所有到目前为止的技术变革当中，绝大部分的技术是单向的。比如，报纸你只能看，电视你只能看，收音机你只能听。只有极少数的技术，比如电话是双向的。但是电话能够承载的多人沟通能力非常有限，而互联网目前最大的价值，甚至未来还会得到的更大发展，是海量的人同时互动的能力。
怎样的商业模式才能够更好地利用这个技术优势，非常值得探讨。
第三个关键词：网。商业最重要的是结网。 因为当海量的人开始可以互动的时候，你怎样让他们通过协作的方式去完成一件事情，就变成了一种新的商业组织方式。这跟历史上通过流水线的管理方式来实现，是一个很大的不同。
那让我们回过头来详细地解释一下第一个词，“联”—联结。
互联网这个词的英文实际上对应了两个不同的词，一个是internet，一个是web。internet指的是把所有的机器连在一起的那些基础设施，比如路由器、光纤、电脑。如果没有internet这些基础设施，我们是没有办法连在一起的。
这些基础设施在过去的20多年里也经历了三次大的浪潮，这是最重要的底层技术革命。第一个是大家非常熟悉的PC互联网，也就是连接的1.0时代。那时通过电话拨号上网是一件非常痛苦的事，速度非常慢，连接非常不稳定。
第二次浪潮，是从2007年iPhone上市以后带来的移动互联网革命。通过4G或者WiFi上网，手机变成了非常重要的终端，成为连接的起点。移动互联网通过类似AppStore的方式带来了App的大爆炸，越来越多的知识、服务、产品可以用App的方法提供出来，带来了整个生态的繁荣。这就是连接的2.0时代。
更让人充满期望和想象力的是连接3.0的时代，也就是物联网的时代。物联网英文叫做IOT，也就是InternetofThings。你可能不太理解为什么大家对这件事会如此充满向往，我举个简单的例子——二维码。你现在可能已经有了一个习惯，到了任何地方都会去看有没有二维码可以扫一下。无论是支付还是看菜单，二维码把原来相互割裂的物理世界连接到了互联网上。任何一个物体不再是孤立的，它成了在线的一部分，成了我们这个网络的一部分。
再举一个例子，你可能会觉得这两年中国的物流整体效率提高了很多，这其中有一个非常小的改进，但是产生了很大效果。原来你收到的快递包裹，上面打的都是传统的标签，上面写着你的地址。现在你收到的快递单、快递包裹，有的上面只有一行小小的二维码代码，把包裹的信息用数据化的方式表达出来了。所以在物流的任何一个环节，只要扫描就能知道这个订单和包裹的完成状况，整个物流的产业链都得到了一个质的飞跃。
但其实我们今天还没有出现一个类似iPhone这样的里程碑产品，让我们觉得整个世界进入了一个物联网的时代。大家对于自动驾驶汽车那么期待，很重要的一个原因是，如果这么重要的一个工业时代的产品，大家都离不开的大产业完成了在线和联网的话，那么很可能整个社会的方方面面都会被物联网的技术整体改造掉。
所以，我们期待着任何一个物体由于芯片和传感器的使用，让物体也变得智能化，可以跟人一样联结在同一个网络。整个的互动、沟通、协作的效率就会达到一个前所未有的高度。
接下来我们讲“互”，也就是互动。由于这样一个物理性质的internet把人和物都连在了一起，大家可以用以前不可能的方式进行多对多的实时互动，这就产生了非常丰富的内容跟体验，也就是所谓的web，最早大家翻译成万维网的服务。随着技术的发展以及产品不断的创新，web其实也经历了三个阶段，我们可以把它叫做互动的三个阶段。
就像早期的任何创新一样，新的技术都被用来模仿老的方法。最早的互联网web1.0的形式，完成了一件事，把内容搬到了网上在线化了。但是他们没有改变互动的方式，还是一个一对多的中央广播模式，基本上没有用户和这个主体之间的互动。所以web1.0的时代产生了大家今天非常熟悉的新浪、搜狐、网易这样我们当时认为的门户网站。
但是随着技术的发展，特别是移动互联网的发展，我们很快进入了互动2.0的阶段。很多以互动为核心的企业，类似微博、Twitter、Instagram这些以分享、社区为核心的产品开始发挥很大的影响力。
在互动2.0时代出现了一些很有趣的产品创新，大家所熟悉的其实就是“关注”。“关注”让人与人之间有了跟以往不一样的互动方式，你可以去关注你感兴趣的人，当他发一个信息的时候你就能接收到。所以类似微博、Twitter、Instagram这样的产品就开始产生了很大的社会影响力，有了海量的用户，这是互动2.0的阶段。
进一步发展就出现了互动3.0。也就是两个所谓SNS（SocialNetworkingServices）的大产品，翻译成中文就是社交网络服务。在中国是微信，在美国是Facebook，大家可能已经完全黏在上面了。它们已经和人们的生活状态基本上融在了一起，人们每天都离不开这样的网络化服务。
其实大家回头看的话，群组和朋友圈是一个非常了不起的产品创新。大家想想看如果没有互联网，你不可能知道你几千个甚至上万个朋友在任何时点都在做什么，即使他们愿意告诉你。但是在今天，你只要在朋友圈上发一个状态，你所有的朋友就都能知道。这是沟通互动效率一个质的飞跃，也是互联网时代才会有的产品形态。
借助web1.0门户、web2.0搜索和互动，再到web3.0社交网络服务这样三个阶段的发展，我们可以很清楚地看到互联网怎样从连接到互动，再到今天这样的一个很清晰的演化路径。
第三个字“网”，结网——用网络的方式完成协同、分工和合作。因为只有随着连结的不断发展，信息和人都在线了，人和人、人和信息之间的互动才会越来越丰富，最后交织成越来越繁密的网络，可以用更高效的方法去完成原来很难实现的事情。
举一个大家都很熟悉的例子淘宝。大家只是能够感觉到在淘宝上什么东西都能买得到，性价比非常好，但海量的商品通过千万级的卖家抵达几亿的消费者，实际上是很多角色共同配合、实时互动才能实现的一种新零售协作方式。
这其中包括大家熟悉的角色，比如卖家、物流公司；也包括大家完全感受不到的各种各样的新型角色，比如给卖家做店铺装修的、存货管理系统的、在线客服管理系统的；包括网红，给网红拍照的摄影师等等。这些角色现在都在这个平台上用网络化的方式结合在一起，才形成了淘宝这样非常高效的大零售平台。
我们能看到的今天最成功的互联网公司，大家经常把他们叫做平台或者生态，但其实最后的本质都是一张非常复杂的协同网络，它的核心机制就是在线和互动的不断演化和深化。
联、互、网，这三个字听起来很简单，但实际用起来是非常考验一个人的功力，而且奥妙无穷。所谓连结到互联网上，最核心的是要实现一个在线的状态。
我遇到过很多企业，大家会觉得有了一个微博账号，微信公众账号，甚至在天猫上开了一家店，就已经是触网在线了。但实际上，最重要的是一个企业的核心产品和业务有没有实现在线，你能不能够直接在互联网上提供产品和服务。如果从这个角度来看的话。绝大部分的企业，特别是一些传统企业，离在线都还有很远很远的距离。
所以你现在可以做的第一件事情，是看看你所在企业的产品和服务核心流程有没有在线。请记住这只是第一步，在线之后真正的考量是你有没有完成跟客户的互动。你知道谁是你的客户吗？你知道他用了你的产品以后的想法是什么吗？这种想法不是通过到街上去做访谈得来的，而是他在使用你产品的过程中自然而然就会通过互联网留下他的态度，这才是真正意义上的互动。而对于绝大部分企业来说，联网可能还是有点超前的概念，只有完成前面两步，联网才有实现的可能。
今天我们讨论了互联网的本质，你只需要记住联、互、网这三个关键字。
明天我们将展开《智能商业20讲》的第二讲，第二讲将讨论这个时代另外一个重大的趋势，我把它总结为“数据智能”。
第二讲 数据智能：未来商业的核心
先透露一个阿里的小秘密，大家都可能经历过每年双十一的狂欢，过去七年双十一的成交额都在创纪录，去年超过了1200亿人民币。
但是你可能不知道的是过去七年，每年的双十一，阿里巴巴的大部分人要做的事情却越来越少，甚至有越来越多的阿里同学会发现那天根本无事可做。我们客服曾经是压力最大的部门，去年破天荒第一次不用加班。
原因是什么呢？因为在这一整天里客户该看到什么产品，他们挑选了什么产品，他们的收藏夹里选了什么产品，下次他们再登录淘宝该给他们推荐什么商品，这些过程完全都是由机器自动完成。去年80%的客户服务是通过机器人完成的，不再是人工服务。
其实不光是双十一，每一天大家表面上看到的淘宝是一个网站，但是它最核心的其实是一个巨大的搜索和推荐引擎，让每一个人上来都能得到个性化的服务。
每天上亿人在淘宝挑商品、做买卖，这些个性化的服务如果都由人来完成，那么淘宝雇再多的人无济于事。这就是我们这个时代第二个最重要的特征，由机器取代人进行决策、提供服务。越来越多的场景只有靠机器、靠人工智能才能完成以前靠人没有办法完成的海量服务和个性化的服务。
淘宝的核心推荐引擎就是人工智能的运用，它由很多种复杂的算法糅合在一起，每天进行海量数据的自动处理。它是一个庞大的机器集群，不仅仅是一批人，更重要的是有一个巨大的人工智能的支持，才能完成大家今天体验到的这些服务。
这两年大家才开始听到大数据、人工智能这些热门得不能再热门的词，但实际上认真想一下，互联网最成功的这几家企业，本质上都是基于人工智能和大数据。你在谷歌上输入任何一个关键字，不到一秒的时间，它就能把全网相关的信息推送给你，这完全是超出人的想象的一种服务，只有靠机器才能做到。
什么叫智能化呢？就是未来商业的决策会越来越多地依赖于机器学习，依赖于人工智能。机器将取代人，在越来越多的商业决策上扮演非常重要的角色，它能取得的效果远远超过今天人工运作带来的效果。
当然大家可能对于人工智能的发展未来有很多种不同的理解，这是一个相对来说比较新的领域。
随着AlphaGo在最古老的围棋上面打败了人类，人工智能的概念今天已经非常普及了，人工智能毫无疑问是未来最重要的一个趋势。当然对于人工智能未来的技术变化有很多种不同的观点和争论，比如说人工智能到底能不能够在根本上取代人，挑战人的存在，或者退一步，人工智能在多大程度上可以像人一样思考。
今天人工智能的技术核心，其实是机器用笨办法去算，它的所谓学习是通过概率论的方法，不断地去通过正反馈来优化结果，而不是像人一样去思考和学习。这种机器学习的方法必须基于海量数据的校验，必须基于算法的一个不断反馈过程。所以我把这个阶段人工智能带来的商业价值，它所实现的路径叫做数据智能。
因为到今天为止小孩是怎么学语文的，小孩是怎么学会算法的，这些东西我们都没有任何理解，更谈不到把这种理解变成机器可以去实现的智能。所以我们今天在看得见的未来，这也许是5年、也许是10年，甚至更长一点的时间内，我们讲到的人工智能都是机器智能，是机器基于海量数据能够快速迭代优化，做到比人更好的效果。
最近最典型的案例就是谷歌翻译。传统上我们想用人的学习方法去做翻译，机器怎么都做不过人，但是过去十几年用所谓的深度学习方法，其实就是机器智能的方法。通过所有的人提供海量的数据，机器现在能够快速提高它的准确率，从几年前百分之四五十，快速提升到今天百分之九十几以上，完全能够达到商用的水平。
所以谷歌翻译成了今年非常热门的一项服务，越来越多的基于机器智能的服务，会成为我们生活中离不开的服务，它的本质是用机器做到了人做不到的事情。
接下来你大概就想知道这个看起来很高大上的叫做数据智能的东西，要怎样才能融入到具体的商业里面去呢？
简单来说，就是要做数据化、算法化和产品化这三件事情。先讲数据化的概念。由于互联网的存在，由于广泛的连接，淘宝其实是能够准确地记录下来所有用户全部的在线行为的，而这些数据本身可以用于优化他下一次来淘宝的体验，所以没有这个数据化的积累就没有后面的一切。
第二个算法化。算法这个词可能一般的人听了会懵，其实讲算法之前先要讲一个概念叫建模型。一个人在某个场景下会怎么决策，先要把他抽象成一个模型，然后要找到一套数学的方法，让它能够收敛，用模型去优化他的决策。然后第三步才是把这个算法用计算机能够理解的程序写下来。
大家一般讲的算法是指第三步，用代码写下来的一套回归的程序。但它前面有两个关键的概念，一个是建立模型，第二个是这个模型要用某种数学方法解决，能够得到一个可以收敛的结果。然后第三步才是计算机的程序。算法可能是这个时代创造巨大价值的一个新概念，值得展开讲。
我们还是回到历史上最出名的一个算法叫做PageRank，这个算法支撑了谷歌这个5000亿美金公司的起步。想想看我们一开始讲到的那个案例，你上网在一个搜索框输入一个关键字，全网的信息就能按照关联度推荐给你。
怎么组织全网这个信息？怎么去理解相关性？怎么把最相关的信息给你推送出来？谷歌最早的创始人在斯坦福读博士的时候就想到了一种模型，这个模型根据网站跟网站之间的链接和指向，来代表这个网站的相对重要性。然后他把所有网站的链接都记录下来，这就完成了数据化。但更大的挑战是你怎么来算它的相关性？他就设计了一套算法，一套数学的公式，这个相关性就是根据这个公式来推导的。
然后才是第三步，由于计算能力的大发展，能够把全网的数据都通过这个数学公式马上计算出一个结果。你输入关键字，通过了这个巨大的搜索引擎，实际上它的核心就是这个算法，就能给你一个特定的结果，这就是算法起的作用。
算法要真正发生作用，离不开第三个关键的词，就是产品化，你一定要建立产品跟客户的直接连接。这个产品在我们刚才讲到的搜索案例，就是搜索结果页，更完整地讲是一个搜索框加上你看到的那个搜索结果。
搜索结果页这个产品建立了智能引擎和用户之间互动的桥梁，你的每一次点击，你看了这个搜索结果之后你是点了第一条还是第三条，还是甚至翻到了第五页。用户的行为通过数据化的方式告诉了这个机器智能的引擎说，你给我的结果相关性够不够高，智能化程度够不够高，机器再根据这个结果去优化它的算法，给出一个更好的结果。
但是机器跟人不一样，它可以永远不知疲倦的24小时以秒级的速度在更新它的结果，所以它的进化速度非常非常快，从一个开始并不很精确的结果，很快就能达到一个非常精确的结果。产品化是非常重要的一个环节，因为它提供了一个反馈闭环，而反馈闭环是任何学习的一个前提条件。
反馈闭环这个词用得稍微有点专业，但实际上大家都有非常深刻的切身体会。你无论学什么，比如说学打羽毛球，你动作对不对，一定要教练给你一个反馈，你改了以后是往正确的方向更对了，还是纠偏纠得更错了，教练要再给你一次反馈。这实际上就是学习、修正、调整、反馈。过程中你就能够学习、进步、提升，人是这么学习的，机器也是这么学习的。
机器能够有智能的唯一原因，就是笨机器用笨方法学，但是因为它计算能力强，数据量足够大，最后可以比人更快速地达到一个效果的优化。通过数据算法和反馈闭环，机器就能学习，机器就能进步，机器就能拥有智能，而商业就能够实现智能化升维。
看到这里你可能会有点担心，说我是一个很传统的企业，那些算法我也不懂，海量的数据计算我也不懂，那么多数学天才我到哪儿去找？
实际上对于大部分的传统企业来说，你不用担心这些。就像云计算，谷歌、阿里巴巴、亚马逊这些企业都在把它当成一个公共服务在提供，所以将来你不用去担心算法、计算这些，这些都会成为智能时代的基础设施。
你要做的是什么呢？你怎么赶上这个智能化的浪潮？其实核心在于你能不能够创新地实现产品化，把你的核心业务流程在线化，这样的话数据才能被记录下来。然后你可以在这些大互联网企业提供的算法工具包里，去挑一个合适你的算法。三位一体，产品提供反馈闭环，数据作为原料，交给算法去处理，你的业务就变成了一个智能业务。你就能比你的竞争对手每天都越跑越快。这是未来竞争能够脱颖而出最重要的一个秘诀。
这一讲的核心是机器智能将推动绝大部分的商业快速智能化，这将决定大部分企业的未来生死。而实现机器智能的核心是创造性得把你的核心业务在线化，从而实现数据化、算法化和产品化的三位一体，让你的商业拥有数据智能这一核心引擎。
这一讲的内容就到此结束。第三讲我们将通过几个关键案例的讨论，让大家更深刻地理解前面两讲的核心概念。
第三讲 智能商业双螺旋：制造大公司
随着腾讯和阿里巴巴先后突破3000亿美金的市值，全世界前十大企业里面已经有五家是纯互联网企业，除了腾讯和阿里巴巴之外，还有就是美国的谷歌、亚马逊和Facebook。在短短的十几年时间内，世界前十大企业已经有五家互联网企业，而且市值都超过了3000亿美金。
是什么因素推动了这五家公司在不到20年的时间内能够成为世界上最有价值的企业？如果仔细去分析背后原因的话，正是网络协同和数据智能的力量，推动了这几家企业的高速发展。
腾讯微信的推出是社交网络的巨大成功，它把全中国的人都联在了一个网络上，已经达到了8亿多的用户。而Facebook连接全世界的使命，让它在全世界的扩张也以无与伦比的速度在往前滚动。他们的核心是在网络协同这个方向上卷入更多的人，产生更丰富的互动，带来更大的社交体验和价值。
而淘宝和谷歌其实除了在网络协同的方面有一个比较大的发展之外，同时在数据智能方面也有很大的领先。大部分人都认为谷歌是一家搜索公司的时候，从商业的角度我们真正应该理解的是谷歌是一家广告公司。谷歌5000亿美金的市值（注：2017年7月，谷歌市值已经突破6000亿美元），目前99%的收入都来自于广告，这是它整个市值的基础。
谷歌在商业模式上的重大创新体现在两个方面，就是它所推出的精准营销的广告方式。这个精准营销的广告方式是数据智能的突破，它实现了广告价格的实时在线，通过拍卖市场来决定价格。这是市场直接实施决定价格，不是事先由刊登广告的媒体来决定它的价格。
第二个非常大的突破，谷歌的广告另外一部分叫AdWords，是把几百万的小网站主跟几百万的小广告主通过一个在线平台联结在了一起。这几百万的小广告主不仅仅是可以在谷歌的搜索上做广告，还可以通过谷歌的广告引擎投放到谷歌广告联盟的无数小网站里面去。很多的小网站以前根本不可能卖广告，因为它的流量非常有限，但是通过谷歌这个巨大的引擎，他们也能够获得广告收入，而以前无数的小广告主根本就没有地方可以投广告。谷歌实际上也是一个网络协同的平台，它把海量的广告主和海量的小网站有机地融合在了一起。所以谷歌是一个双轮驱动的创新型企业。
一方面我们在前面讲到了淘宝怎样通过联结买家、卖家，以及各种各样的服务商构成了一个新的零售合作网络。淘宝本质上就是一个搜索跟推荐引擎，可以让你在上来的第一秒钟就能得到你想看的东西，淘宝这个智能的生态核心驱动力也是网络协同和数据智能。我们会在后面专门有一讲，通过淘宝过去十几年的演变来讲讲这个双轮驱动是怎么有机地融合在一起，让淘宝从一个不知名的网站变成了今天一个非常生机勃勃的、智能的生态。
这些领先的企业，或者是在数据智能，或者是在网络协同方面有很大的突破，才能有今天的发展，当然最领先的企业会把这两者有机结合在一起。
如果我们把视野再放开一点，看看过去几年冒出来的新企业，比如说大家熟悉的滴滴打车，它已经是大家离不开的一个日常了。滴滴的本质是基于数据智能，因为它能够把用户，也就是一个乘客和一个司机快速地匹配在一起。
美国优步在内部有过一个测试，任何人只要等待时间超过4分钟，他就会对这个服务很不满意。算法可以让匹配效率越来越高，乘客等的时间越来越少，但同样重要的是司机空跑的里程要越来越少，这样的话客户的成本也会越来越低。类似滴滴这样的模式能够存在，是因为有移动互联网的基础，每个人都有了智能手机，地图可以把你的位置信息清晰地通过数据化的方式在线表达出来，这才有了基于算法的数据智能发挥的空间。
另外一家现在用得比较多的服务就是“今日头条”。当大部分人认为从新浪的门户到微博、到微信的公众账号，内容这个领域里面已经没有多少创新空间的时候，今日头条通过智能的推荐引擎，变成了一个大家都离不开的内容推送平台，取得了非常大的突破。我们可以看到，在越来越多的领域里面，无论是基于数据智能，还是基于网络协同，都能够产生领先的创新企业。
刚才讲到有五家互联网公司已经在短短的时间内突破了3000亿美金的市值，成为了全球领先的企业。但很有趣的是，大家再往下看下一波的企业，就几乎没有在两个方面都做得很好的企业了。你会看到有一些领先的企业，比如说优步和滴滴，也包括今日头条，是在数据智能方面取得了重大的突破。但是如果你看滴滴，它只有乘客和司机，它并不是一个有很丰富角色的多元网络，它也只完成了一个简单的事情就是乘车。
反过来看，我们看到另外一个现象，也有一些企业取得了很大的突破，最典型的是Airbnb和美团，他们完成了在线化和一些简单的互动，比如说美团把中国所有你能想象的线下服务都搬上了网。Airbnb把大家认为不可能的事情——闲置的房产放到了网上，成为一个出租的业务。他们走的都是协同网络扩张的路。当然发展到一定的程度，他们也会开始用一些算法的东西，但是整体上他们还是核心的价值体现在协同网络的扩张，让更多的人参与。
你会发现一个很有趣的现象，单轮突破的企业，大概都是百亿美金到小几百亿美金的企业，他们都很难突破千亿美金这个很高的瓶颈。过去几年我们讲“互联网+”，其实就是希望利用互联网技术和人工智能的技术去改造传统行业。但今天我们还没有看到多少成功的案例，这是因为在网络协同和数据智能方面，要完成在线化和数据化是一个很大的挑战，这也正是一个最大的机会。大部分的传统行业，其实互联网的发展都还没有开始，即使是在线化都有巨大的空间。我的直觉是，只要能完成在线化，你就有可能走向互动化，最后走向一个小的网络结构。
所谓独角兽企业，至少都要在一个足够大的细分市场完成网络结构，才有成为独角兽的可能性。而在网络协同的基础之上，如果再加入数据智能的元素，让你的商业往智能化的方向去扩张，才具备百亿美金市值的DNA。所以我讲双轮驱动，讲网络协同和数据智能是新商业文明DNA，是想强调：如果不在这两个方面有质的突破，在新商业的竞争中，你是没有生存空间的。
这一讲的核心是想强调网络协同和数据智能是未来商业竞争所必须拥有的双螺旋，是新商业的基本DNA。
下一讲我们会讲新商业和旧商业到底有什么不同。
第四讲 智能商业：向精细和准确升维
新商业和旧商业到底有什么差别？我考虑了很久，终于找到了一个词：“精准”。新商业强在精准。精准是一个分水岭，它决定了新旧两个物种本质的差别。
谷歌精准广告的核心，是根据场景推送相关广告。比如你到搜索引擎上搜索搬家，你要是没有搬家的意向，根本不可能搜这个词。搜索引擎会根据你的意向，直接推送一个很相关的服务。同时这个服务的价格，就是这个广告位的价格，是通过市场竞价实时产生的。
更重要的是，只有当用户点击了这个广告之后，广告主才需要付费。它是个事后付费的模式，所以广告就变得非常精准了。
淘宝则更往前走了一步。客户在淘宝上投一个广告，系统可以持续地跟踪反馈。过去一个月，由于这个广告产生了多少直接销售，多少间接销售；广告的投入跟产出，变成了一个可以计算的可变成本，商家可以清楚地知道投入多少钱会产生多少收入。这在以前是完全不可想象的。
人们以前开传统广告的玩笑，都是说我知道它有效，但是我不知道哪一部分有效，到底多少有效。不管设计所谓监测报告也好、评估体系也好，其实都无法真正知道一个广告的实际价值。
但是在互联网跟大数据的时代，广告的确是做到了精准。所以传统线下广告在快速往互联网上转，互联网的广告又向类似谷歌和淘宝这样的精准广告平台上转。
我们也同样可以把Uber和滴滴这样的模式叫做精准出租。还有一个词大家可能也都听得非常多了——精准医疗，都是想强调个性化的、精确的服务。精准这个词代表了未来商业非常重要的一个方向。
1.“精”是精确
在工业时代，“个性化”是被当作一个至高目标来追求的。工业时代的基本逻辑是标准化大规模生产，人的个性是被抹杀的，照同一个标准的模型来生产产品跟服务。所以才要追求个性化，希望获得个性化带来的溢价。
但是在新商业时代，个性化仅仅是一个起点。“精确”的颗粒度是可以无限度地被推广的。它意味着，不但是根据你这个人来提供服务，还要知道你是在哪儿，几点钟、什么场景需要服务。早上9点跟晚上9点，心情肯定不一样；在家跟在公司，需求不一样；喝了酒、没喝酒情况也不一样。精确要追求的方向是极度颗粒化的场景下，能找到具体时间点的需求，这才是按需服务。
精确怎么实现？核心是通过协同网络的不断扩张，知道一个人在不同场景、不同状态下更多的数据。最简单的，如果现在能够把一个人在微博、微信、陌陌、淘宝、支付宝上的这些数据都打通的话，对某个人的理解就会全面立体得多，就更能在一个瞬间捕捉到他当时需要的服务。
精确是通过协同网络的扩张，对一个人在不同场景下的理解逐步深化的过程。
在展开讲“准”这个概念之前，我们先要回到一个宏观的大背景——就是我们这个时代已经从一个短缺经济变成了过剩经济。
其实，在20世纪90年代，美国社会就已经是物质极大丰富，绝大部分商品都是过剩的。中国赶超了40年，这几年进入极度的产能过剩，大部分标准化的产品竞争无比激烈，大家都已经不需要了。未来竞争的核心从满足一个显性的标准化需求，变成了去挖掘一个潜在的需求。
这是一个根本的差别。互联网时代我们能够做的，是更好地挖掘潜在需求，而不是用一个标准化的服务去满足某种被广告激发的需求。
传统工业时代的逻辑下，广告跟标准化的生产是相匹配的，先有标准化的产品，然后通过广告去激发需求，再通过渠道把这个激发的需求跟产品匹配起来。现在，用工业时代的逻辑，三年前计划一个产品，然后指望在未来某个时点能打中人的需求，概率几乎为零，没有任何准确性可言。
未来服务的准确度，是去挖掘潜在的需求，我们要用一套全新的方法论去指导这种思考。而这个方法论要变成一套完整的运营体系、业务流程，甚至是互联网化的支撑系统，才能够提供准确的服务。
那接下来的关键问题就是，怎么样去挖掘需求效率是最高的？
你要用人的方法，跟这个人不断地互动，看他到底想要什么，这是很高成本的方法。就像做所谓的定制化服装一样，要人跟人之间有很多的反复互动。这种场景想要普遍化的话，最终要靠我们讲到的数据智能。要建立一个有效的产品管道，把商家跟潜在的客户联结起来，再通过各种各样试探的方法去看客户的反馈。最终双方动态的匹配，形成一种某一个时间点的最优服务，而这个服务又会随着用户的需求不断演化。
唯一的方法只能通过持续的互动，通过迭代、通过优化，而这是人没有办法做的事情。一定要有数据智能引擎在背后支撑。用机器的决策取代人的决策，才能够在足够短的时间内快速学习、提升和逼近可能的潜在需求，这样的话才是准确的。
用工业时代的思想是达不到准确的，只有用数据时代的思想，人们才能够用渐进的方法来快速迭代、试探。其实试探是双方的，最后找到一个当时足够满意的服务。这个是未来竞争中非常重要，而且是全新的课题。
未来的新商业最大的质的飞跃是用户体验的飞跃。而用户体验的飞跃又落在两个关键点上：精和准。“精”通过网络协同来实现，“准”是通过数据智能来实现。如果你的企业踩上了网络协同和数据智能这两个风火轮，开始能够提供精准智能服务的话，才有机会进入一个全新的时代。
今天我们讲的是，新商业最重要的价值在于提供“精准服务”。而精准服务的基础，是网络协同和数据智能双螺旋的有机结合。
下一讲，我们将通过一个具体案例，帮助你理解，这些概念在现实生活中是怎样落地的。
第五讲 网络协同：Uber错在哪
Uber是有史以来成长最快的公司，创立不到六年，估值已经攀升到600多亿美金。更重要的是，这家公司产生了巨大的社会示范效应。Uber开始代指共享经济，成了最热门的词，一段时间很多人都在说要做某某领域的Uber。
但是在高速发展之后，这一年多Uber碰到了很大的挑战，增长乏力。Uber到底做对了什么？又在哪些方面有什么样的欠缺？深入地解剖Uber可以更好地帮助我们理解和把握新商业模式的核心要素。
Uber做对的事：数据智能
毫无疑问Uber是共享经济的先行者。特别是在美国，传统出租车在大部分城市受到牌照的限制，供给严重不足，价格高昂，而且很多地方根本就没有出租车的服务。
Uber鼓励很多业余司机加入进来提供出行服务，释放了大量的社会闲置资源，极大提高了客户体验，带动了共享经济的发展。这肯定是Uber成功的关键要素之一。
但大部分人可能没有意识到，Uber的成功很大程度上也是建立在数据智能的基础之上的。Uber把一个传统行业改造为了一个基于数据和算法的智能商业。由于移动互联网的普及，智能手机变得极为廉价，GPS的实时地图服务也足够的准确，乘客和司机的位置可以实时在线。而云计算、人工智能、机器学习的高速发展，使得实时匹配海量乘客和车辆成为可能。乘客和司机能够得到的高效和便捷，远远地超出了传统出租行业。
同时，由于数据智能引擎的存在还有很多创新被引进。最核心的就是市场定价。通过高峰期加价，引导乘客用不同的出价方式表达自己的需求，打破了传统定价的刚性，这是非常典型的用市场化的方法解决社会问题。没有数据智能的基础是做不到的。
但是近两年Uber的发展似乎进入了瓶颈期，一方面追赶者的脚步日益迫近，同时它进入新的领域也屡遭挫折，这些都表明它正在面临一些根本性的挑战。理解这些挑战一方面可以帮助我们理解互联网时代商业模式的关键，同时更重要的是，帮助那些想模仿Uber模式的创业者，对于自己未来的取舍有一个更清晰的认知。
Uber忽略的事：网络效应
Uber问题的核心在于没有真正意义上的网络效应。互联网时代价值创造最重要的源泉是网络效应。Facebook、微信都是非常典型的需求端的网络效应，用户会主动传播，帮助企业接近零成本地获取新用户；用户越多就会吸引更多的人加入这个网络，这个网络的价值自然就越来越大。
如果我们认真思考Uber的核心优势，从经济学的角度来说，Uber其实并没有享受到多大的网络效应。它更大的价值还是来源于传统的规模经济。快速扩张供给端，吸引众多的司机到这个平台上，带来规模优势。原来被挡在专业门槛之外没有牌照的服务者，加入了市场提供服务，大大地提高了服务质量，也降低了价格。
一个重要的推论是没有网络效应，单靠规模经济是没有办法形成垄断的。那些依靠网络效应的企业，类似微信，才能够赢者通吃。如果在需求端没有网络效应，供给端的规模效应再强大，用户的转移成本依然很低。
就像很多人手机上曾经装过好几个租车的App，无论是滴滴、优步、神州还是易到，使用时可以随时切换。这么重要的高频应用为了使用时的方便，获得确定性的服务，对于用户来说，多下载一个App并不算太高的成本。同时由于在波峰时期，几乎没有任何一个网络能够提供足够好的体验，所以给跟随者也留下了生存的空间。更不用说司机们，同时安装几个App、同时接单几乎是常态。
这其实是说，规模经济的壁垒比网络效应的壁垒要低得多，可以使用海量资本进行密集轰炸而克服。就像今天我们看到的，在中国即使滴滴和Uber合并了，神州依然在扩张，同时首汽约车、曹操专车等新的玩家还在不断进入。滴滴即使取得了这么大的规模优势，它依然没有办法形成垄断，防止不了新的玩家进入这个市场。
另外值得强调的一点，Uber能够如此快速扩张的根本原因之一，是打车作为一个用户场景相对简单，从一个简单的点切入，可以带来快速的发展。但是这样一个简单的场景，同时也制约了Uber发展，限制了它成为更加复杂的多边市场和更有生命力的生态潜力。
这一点很重要，因为这关系到网络协同是怎么在实际中发挥价值的。
我们拿Uber和淘宝作一个对比，就能够比较清楚地看到这一点。
相对于打车，淘宝要处理的是复杂得多的商品交易。当年为了完成这个几乎不可能完成的任务，淘宝逐步地摸索出了在线支付、担保交易、信用评价、消费保证等一系列看起来不那么重要，但是实际上至关重要的知识体系。
为了逐步摸索出这些服务，淘宝早期的发展速度并不算快。一直到2007年，大部分人并没有把淘宝当作一个快速发展的互联网企业。但是当这些体系一旦建立了，加上淘宝从服装等主打类目快速扩张到更多的类目，最后形成万能的淘宝概念的时候，这个平台的横向扩张能力就非常大了。所以它会快速地从2008年的1000亿扩大到2012年一万亿的年销售额。
同时由于这个横向积累是很厚实的，在纵向方面平台也有了强大的拓展能力，淘宝逐步从零售走到广告、营销、物流、金融等新的创新领域。淘宝能有这样的广度和深度，很大程度上是由于网络自己有很大的扩张动力。不同类型的卖家聚集在一起，不但可以分摊各种基础服务的成本，也能分摊获取客户的成本。淘宝的核心是商品的丰富性，不是简单的规模。
而Uber上的司机也好、乘客也好，都是相当简单和同质化的角色，这样的网络是缺乏自主生长动力的。Uber在打车之外一度被寄予厚望的快递服务、送餐服务的业务扩张并不顺利，根本原因在于这不是原有网络的自然延伸，而需要靠管理者去复制在原有领域的成功。
但是在这个时代，靠管理去复制原有模式，是很难比得过在另一个领域里面有更深积累的创业者的爆发力的。所以我们可以看到，其他所谓Uber化的场景，反而是创新的团队赢了，而Uber并没有扩张出去。
当我们把Uber跟淘宝做了一个直接的对比之后，大家就能看到商业模式DNA的重要性。淘宝作为一个协同网，是在广度跟深度上不断快速自我扩张。在这个基础之上，又加入了数据智能带来的价值，所以淘宝带动整个阿里巴巴集团快速推进到了3000亿美金这样的市值。
但回过头来看Uber，如果我们扮演一个事后诸葛亮的角色的话，可以说Uber在短短的时间内突破到600亿美金的估值，核心是数据智能这个引擎在出租车这个足够大的市场瞬间得到了爆发，创造了巨大的价值。但是Uber这两年发展的停滞，包括我们没有听到它要上市的计划，原因在于大家不清楚Uber下一个价值创造的源泉是什么。
也许可以做个判断，Uber在网络协同的方向上已经不太有什么可能性了，这是因为它的DNA天然就比较*限。它起步于一个很薄、很简单的用户场景——打车，这个场景本身不太具备相关扩张的可能性。所以我们也可以看到Uber把自己下一步的发展方向定为了自动驾驶。但是自动驾驶本身又是一个巨大的挑战，除非Uber在这个领域有足够大的进展，它的整个发展，包括市场对它的估值暂时都不会有一个大的突破。
今天我们结合之前的理论，具体分析了Uber这一案例。
在Uber的发展过程中，它做对的是用数据智能来提升了打车这一双边市场的匹配效率。而它忽略的，是没有在网络效应上有真正的突破，网络协同的广度和深度都不够。
希望通过这一讲对Uber案例的深入分析，你可以对比、认真思考，自己所在企业在商业模式方面的积累。在哪一个方面积累的商业DNA比较强，往哪个方向发展的可能空间更大。欢迎你与朋友分享，一起参与讨论。
第六讲 创造力革命：第四次组织创新
这一讲来谈谈创造力革命，从一个新的角度来理解我们所面临的这个时代的大变革。
前面几讲我们反复强调了数据智能的重要性，大家很自然地会问一个问题，当机器变得越来越聪明，当数据智能在更多的场合取代人的时候，人到底该怎么办？人的未来在哪儿？
我的理解是，未来人生存的核心在于创造力。因为只要是能够被结构化的知识，都会被机器取代。按我们目前的理解，人工智能的发展路径，在看得见的未来，人暂时还不会被取代的是创造力。理解创造力革命，是理解应当如何应对我们看到的商业大变革背后所需要的组织大变革。这是我们接下来几讲要展开讨论的核心问题。
这几年发生了很多有趣的事情，所有做投资的人都在抱怨，钱再多也买不到好项目；所有创业者都在抱怨，给再多的钱也找不到合适的人；所有互联网大公司也意识到，给员工再多的钱往往也留不住人。这些背后的原因是，最有创造力的人，往往也最不在乎钱。创造力成了最稀缺的。
怎么去应对这个新现象？企业该如何运作？投资会发生什么变化？大家该怎么规划自己的未来？这些问题，需要从创造力是唯一稀缺资源的角度去重新思考。
为了理解创造力的稀缺性这件事的深远意义，我们需要回过头来看过去历史的演变。我发现最有价值的一个思考框架，还是德鲁克提出的三个阶段的发展。
工业时代最深刻的观察者和思考者德鲁克，把过去200年的组织创新总结为三次革命：
第一次是工业革命，核心是机器取代了体力，技术超越了技能；
第二次是生产力革命，大致从1880年到第二次世界大战。核心是以泰勒制为代表的科学管理的普及。工作被知识化，强调的是标准化、可度量等概念，公司这种新组织随着科学管理思想的发展而兴起；
第三次是管理革命，知识成为超越资本和劳动力最重要的生产要素。和体力劳动者相比，知识工作者是否努力工作，很难被直接观察和测量，相应的管理的重心也从可度量的结果考核转向激励，特别是动机的匹配。期权激励是这20年高科技企业大发展最重要的组织创新。
沿着这个思路，我把我们正面临的时代大变革称之为第四次革命，创造力的革命。从互联网到移动互联网，再到物联网，从云计算到大数据，未来商业的一个基本特征已经非常清楚，那就是基于机器学习的人工智能，将成为未来商业的基础。
虽然对于人工智能的未来还有着很大的争议，特别是机器能否超越人脑，甚至是否会反人类。但一个基本的共识是，在可见的未来，机械性的、可重复的、可结构化的脑力劳动，甚至较为复杂的分析任务都会被机器智能所取代。
这是对德鲁克所说的知识经济的进一步发展，但同时人的直觉、对知识的综合升华能力，依然是机器暂时难以超越的。相对应的未来社会最有价值的人是以创造力、洞察力，对客户的感知力为核心特征的。
由于创造力正成为这个社会最稀缺的生产要素，我们把这个时代的组织大变革，称为创造力革命。
在继续展开之前，我们先回过头来看一下这三个阶段的细分。
我们都知道工业革命在过去的200多年时间内，创造了超过农业时代几万年财富的积累。核心的原因在哪儿？在第一次工业革命时代之前，我们完成的最重要的突破，所有的传统制造都是基于手工和经验。但是在第一次工业革命之后，出现了科学和技术的概念，在这基础之下产生了工程。第一次工业革命的基础背后是知识的革命，科学的提出。
通过基于牛顿经典力学几条定理，就能理解整个宇宙，人类可以根据知识创造一个全新的世界。第一次工业革命最重要的，是技术和科学对于传统经验的超越。原来所有的手工作坊靠的都是经验的传承，但是第一次工业革命所有机器的改良和设计，是基于科学原理在技术上实现了突破。最典型的就是蒸汽机以及后面的发电机，所有的机器都是根据通用的科学原理和技术进步的原则发展出来的。
第二次工业革命，由于电作为基础设施的普及，机械化大规模生产成为可能。这个时候需要协调更多的角色，于是出现了管理的需求。流水线上需要的工人，跟原来的工人是不一样的。泰勒提出了科学管理的概念；全世界第一批的商学院，都是在那个时候出现。
大规模标准化的训练，足够多的管理人才，成为那个时代的刚需。那个时代的核心是通过管理来提高人的生产效率。相应的组织创新，就是出现了公司——有限责任公司。管理也出现了从最早的职能管理，到M型的组织管理，再到今天大家熟悉的矩阵管理。核心都是提高人在生产线上的效率。
到了上世纪四五十年代，由于IT和信息化的发展，管理本身变得非常复杂。管理的核心不再是流水线的效率，而是公司这个组织本身的效率。这个组织本身的效率依赖于信息的流通和处理效率，于是出现了第三次革命，就是知识的革命；出现了大家所熟悉的IBM、Oracle这一批公司。
ERP(EnterpriseResourcePlanning)，也就是“企业资源计划”的本质就是把知识体系化、流程化、软件化、自动化，这样整个公司的管理效率就提高了。对于信息跟知识的管理效率的不断提升，成了第三次工业革命最重要的价值创造来源。
今天，随着人工智能的发展，只要能够被结构化的知识，都会被机器学习所取代。于是这个时代，价值创造的源泉就是人的创造力。这中间有很多的环节，即使是机器智能本身都依赖于人的创造力。比如数据智能的起点是场景化，谁能够创造性地想出来一个新的场景怎么被在线化、数据化，这本身就是一个了不起的突破。
硅谷有一家教育软件公司，是谷歌的一些技术大拿出来创建的。它的核心是把小学教育软件化。为什么需要谷歌这种高大上的技术人才出来做这个小学的事情？我跟他们聊了很久才突然意识到，真正的难点不是技术本身，而是把一个传统的基于经验的学习，通过各种各样的技术手段，用数据化的方法搬到线上来，再通过数据智能的方法去优化整个学习体验。
这一过程每一个环节都需要创造力。为了做这件事情，这家公司还开了八个实验性的小学，每个小学都有工程师驻场，老师三分之一的工作是跟工程师互动，帮助工程师去理解他们实际上是怎样在教学生的。
未来当我们把传统行业快速地互联网化、智能化的过程中，第一步需要的就是企业家的创造力。能够把原来一个离线的场景变成一个在线的服务，这种创造力是贯穿始终的。
比如我们提到了算法的重要性，算法是基于数学的，最近几年学数学的人一下子变得非常火爆。如果一个人在算法上有突破，全世界都能享受到他带来的价值，所有的算法都能用得上这些数学上的突破。比如，最近一个很大的突破是加密上的突破。也就是当两个数据交换的时候，不用让数据透明化，加了一层密之后，还能够进行混合计算。即使是在数据智能的时代，人的创造力依然是这个社会最稀缺的资源。
但同时值得强调的是，知识不再是稀缺资源了。美国现在最好的法学院毕业的学生，找工作都开始变得越来越困难，原来律师的很大一部分工作都被机器取代了。
创造力成为了这个时代最稀缺的资源，决定了整个社会将来的结构。只有把创造力提到这个高度，我们才能更深刻地理解正在发生的变化，才能对未来有更好的准备，甚至是更积极的应对。
举个例子，在硅谷有一个说法，一个真正有能力的工程师，可能会超过1000个平庸工程师的价值。这也是为什么谷歌和Facebook这样的公司，都非常强调极客文化，强调对于有极端创造力人才的尊重。他们会在组织内出现所谓叫IC（individualcontributor）的新角色，中文意思是“独立贡献者”。这种个人能力超群的人，成为组织必不可缺的一个元素，他并不带团队，也不做管理的职能。传统的公司要求的是管理的效率，这样的人在传统的公司结构里是没有办法生存的。
同样的，这两年大家听到特别多的一个词是“合伙人”。为什么会有合伙人这个说法？是因为大家不但要志同道合，还要能力相当。换句话说，你能力不够你就不是合伙人，你就没有多少价值。公司文化越来越倾注于少量的核心合伙人共同创造的价值，这也是整个市场一个非常大的变化。
很多人把合伙人当作一个很高的目标，但实际上，他们可能没有意识到，如果自己不成为合伙人，将来可能组织里根本就没有你的价值了，你就会是一个消失的物种。
这一讲强调的是一个重要趋势，即创造力对知识的超越。主要在于两点，一是创造力会成为这个时代最稀缺的资源；二是整个未来组织的变革核心，就是激发创造力。
之后的更新中，我们会有专门几讲告诉你，新时代的组织变革。
第七讲 新运营：“客户第一”是起点
这一讲我们要探讨的核心是，为什么说只有互联网公司才能做到真正的用户第一？为什么未来所有的企业都要把用户第一作为自己运营模式的起点？
大家一听到“客户第一”、“用户至上”这样的词，第一反应是这真的是老生常谈。但实际上在过去的工业时代，大家是把“客户第一”当作一个理念在追求的。甚至对大部分公司来说，它仅仅是停留在墙上的一个口号。
而在互联网时代，“客户第一”、“客户驱动”，也就是我们提出来C2B的模式。C2B指的是CustomertoBusiness，也就是客户驱动，是相对于传统B2C模式的一次颠覆。C2B会是未来整个商业最基本的模式，而且会是新运营的基本指导思想。
C2B：未来商业核心模式
为什么未来的商业模式核心会是C2B？为什么C，也就是客户，会成为一切运营的起点？我们要回到一开始讲的互联网带来的本质差别，以及它让我们这个时代具备了什么样的可能性？
第一，通过连接可以实现企业和客户之间高效率、低成本的海量连接和互动，意味着你第一次可以跟你的海量用户进行实时的互动。在传统的工业时代，你连客户是谁都不知道，你也不知道他们用了你的产品之后感受怎么样，是无法谈“客户第一”的？
第二点，互联网的时代用户行为是可以数据化的。用户在使用你产品的过程中，他的行为就直接把他的需求以及他实际的感受告诉你了。比如，你在搜索引擎的结果页点了哪一条，就直接告诉了这个搜索引擎，它按相关性排序的那个结果效果够不够好。淘宝给你推荐了那么多商品，你点击了哪个商品进去看，也直接给了淘宝的推荐引擎一个反馈，你满意还是不满意，应该怎样去改进。
第三点就是产品的快速迭代。机器学习的自我优化，意味着用户在表达出他的需求之后，你可以实时持续地对产品和服务做出相应的优化，数据智能的引擎可以在云端不断地发挥作用。
所以，这样的智能商业从一开始的设计中就已经包含了某种反馈闭环。它是通过真实的客户、真实的联结、真实的互动，来了解客户对于你所提供的产品和服务实际的反馈，再基于这个基础不断优化。
在传统商业中，“用户第一”是一种价值观，是需要孜孜以求的终点和目标，但要实现它其实意味着巨大的成本。为什么传统时代都讲高端定制，因为那个是高成本，只能服务于非常少量的细分客户。
但是在智能商业时代，客户驱动、用户第一已经成为了运营的起点和基础。这个新起点从根本上会把传统工业时代B2C的运作模式转换成客户驱动C2B的模式。在商业链条上一个环节一个环节地倒逼波浪式的传导，来形成整个社会的商业大变革。
对于企业来说，最关键的第一步变化，就是看你有没有跟客户之间建立持续的互动关系。在传统的B2C模式中，企业跟客户是单次的接触，产品销售结束了后企业跟客户之间就不再有任何关系了。
但是在新的智能时代，往往产品销售结束之后才是服务的开始，才是你的商业真正能够创造价值的时候。所以企业和客户之间建立一种长期动态的互动连续关系，你才有可能得到快速的反馈，才能够提高你的服务能力。企业需要全神贯注地服务好客户，因为客户的转移成本比以前要低得多。
运营为王：与客户持续互动
我们可以换个角度来理解这个问题的重要性。很多人不理解为什么互联网公司会强调“产品为王”或者“运营为王”。这两个概念背后实际上依附着一套全新的运营逻辑，或者说基于一个全新的商业思考方法。
1、今天说产品跟过往说的产品有什么不一样？
传统的产品就是物理上一件完成了的东西，它卖出去以后你跟客户的关系就结束了。虽然还有售后服务，但那只是一个衍生的东西而已，企业需要做的只是把一个物理上的产品卖出去。
但是互联网公司强调产品，其实是因为这是他们跟海量客户唯一互动的方法，所以必须不断去打磨这个产品，来提高自己跟客户互动的效率。这就是为什么产品在互联网企业非常重要。
未来，任何企业不管是提供什么样的实体产品或某种服务，都需要一个互联网产品作为其中一个重要组成部分。这个互联网产品提供了你跟客户产生联结、持续互动的界面。没有这个界面，在如今的“在线时代”，某种意义上你是不存在的。只有通过互联网产品和客户发生互动，才能够真实地了解他们的需求、反馈，迭代优化你的产品和服务。
传统的企业跟客户是一次性关系，只有销售的过程或者是广告、营销的过程，这些过程结束之后，你跟客户的关系也就结束了。而互联网时代，由于你跟用户是持续的关系，所以你需要去运营这个关系。通过产品、活动、各种各样创新的交互方式，你要跟客户的关系更加紧密，给客户提供的服务更加优质，在运营的过程中不断提升产品。
产品的核心是建立跟客户互动的界面，运营的核心是让跟客户的持续互动成为你服务提升的源泉。
虽然互联网企业可能会有不同的风格，比如一般业界都会认为腾讯产品经理的能力很强，也会赞叹淘宝的运营能力很强。其实这两者强的源头，都在于他们建立了跟客户持续的互动，然后通过产品跟运营来不断优化自己的服务，让客户有更高的黏性。
无论你是以产品还是以运营为中心，它背后的逻辑都是客户驱动，都是跟客户持续的关系。这才是新的运营逻辑的起点。在这个基础之上，才能不断优化你给客户提供的服务，提高和客户的黏性。
这一讲讨论的是，新运营的核心思考方法。它的关键是让“客户驱动”成为运营的起点，目的是建立和客户持续互动的关系，并在此基础上不断优化给客户提供的服务，提高和客户的黏性。
下一讲我们将讨论新定位。我会提出一个有趣的思考方法“点、线、面”，帮助你重新理解新商业时代的战略定位。
第八讲 新定位：点、线、面、体
这些年，很多人经常来找我讨论公司的下一步应该怎么做。讨论多了我慢慢发现，传统的战略理论框架有很多不适应现在新的环境了。
战略的最核心是定位，很多人都耳熟能详。定位最传统的理论框架是波特提出来的成本领先、差异化和利基市场的竞争战略。虽然在未来这种定位还是大家需要去思考的，但实际上在网络时代有更重要的问题要先回答。
所以，现在如果有人再来找我讨论企业下一步发展战略问题，我经常反问的第一句话就是，点、线、面、体，你的定位到底是什么？先得明确这个问题，后面一系列的问题才能展开讨论。
点、线、面、体，每一个定位背后，逻辑是不一样的，需要的运营原则、资源调配的方法，甚至竞争壁垒，最后可能的发展路径都不一样。所以先明确自己在未来网络化世界的定位，是决定企业发展方向的第一步。
面，我指的是大家通常意义上讲的平台或者生态型的企业，典型的例子例如淘宝。面的核心是要创造新模式的可能性，它要广泛地连接不同的玩家，换句话说，面起码是一个市场。
点是这个面上各种各样新的角色。比如说在淘宝上有很多丰富的角色，从卖家到给卖家提供物流服务、模特服务、软件服务，甚至是代运营服务的商家，这些角色都是淘宝这个面上的不同的点。
最核心的地方在哪儿呢？面要发展，就要给这些点创造生存跟发展的机会。淘宝能够有这样的大发展，很重要的原因是，如此众多的点在淘宝上都挣了大钱。一浪接一浪的人在淘宝上挣了钱，反过来推动了淘宝这个面的发展。
那么，回到我们一开始讲到的网络时代最有价值的是网络效应，所以面的核心是一定要创造网络效应。
要创造网络效应，就要去建一张协同的网络。如果不是一个协同网络，它就不可能有网络效应，也就不能够催生众多的新角色，它就不是一个面。面在这个意义上等同于协同网络，而协同网络最重要的就是为这些点赋能，让它们去成长、让它们去发育、让它们去壮大。
但是面跟点都不直接给消费者、给客户提供服务，所以还有一个很重要的角色，我把它叫做线，因为它连接了点、面和最终的客户。
一个典型的线就是淘宝卖家。淘宝卖家直接面对消费者提供产品和服务，但是这个卖家是依托淘宝这个面发展起来的，它能够快速地发展，甚至是轻资产地发展，重要的原因是它充分利用了淘宝这个面提供的各种各样的基础服务，例如支付、物流、也包括后来的金融和云计算服务。
但是同时它又充分地利用了淘宝上多元的点提供的种种价值，快速地整合传统的所谓供应链的各种角色，可以更高效地提供整合的服务。这其中一个典型的例子就是最近的网红品牌。
网红品牌能够在这么短的时间发展这么好，很重要的原因是淘宝上有非常多的点是可以借力的。设计有专门设计的人，推广有推广的人，客服完全可以外包，生产也可以外包，所以他只要聚焦在自己最擅长的那个能力上，再借助这个能力把所有相关的点都服务整合在一起，就能够快速发展。
淘宝上的线在过去的几年能够比传统B2C的品牌做得好的重要原因，是它充分地利用了这个面提供的基础服务，以及整合了各种点能够带来的支持力量。
对于线来说，最重要的是，你选择在哪个面去发展。你可以选择做一个淘宝卖家，你可以选择做一个微商，你也可以选择做一个微博大V。
线是对传统B2C服务的超越和颠覆，但是这种颠覆是基于面打下的基础，以及面所赋能的点创造的更多可能性。所以点、线、面是个三者共生、共同发展的结构，这也是为什么我们说类似淘宝这样的体系是一个生态的体系，因为这三者互相促进、互相激发。
淘品牌的崛起给淘宝品牌带来了更多的流量，淘宝平台的流量养活了更多的服务商，而服务商的壮大又带来了下一浪的网红崛起。所以它是一浪接一浪的，整个点线面的一个扩张过程。而在面的扩张过程中，如果一个面能够有足够强大的基础，也许会衍生出其它的面。
由于淘宝上支付和信用如此重要、如此基础，所以支付宝源于淘宝，但是逐步走出了淘宝，成了整个社会一个独立的第三方支付平台。它也成了一个面，在这个面上支撑了无数的支付服务。
物流也形成了跟淘宝一个互相嵌合的面。云计算首先的起步是支撑了所有淘宝卖家的商云，再逐步衍生到其他的创新服务。
所以这是为什么马云会在去年开始提出，阿里巴巴在建设一个基于互联网的经济体概念，这些面互相交错融合，推动了整个经济的升级换代。这是一个基于互联网的新型经济体的发展。
从这个角度来看，我们能够更好地理解基于网络效应的互联网时代，整个经济的组织方式：面是其中最核心的，因为面会逐步演化成体，面支撑了繁荣的点，给点赋能。而线又基于这些点和面提供的能力，可以对传统供应链管理的这种体系形成降维的打击。
这就是为什么从2013年开始，传统品牌大量地关掉线下店，甚至这个浪潮一直延续到今天。前不久，曾经非常红火的女鞋品牌百丽，低价整体卖掉了。但是另一方面，互联网品牌，也就是基于点跟面提供了新的机会产生的这些新的线，发展速度是非常震撼的。
举个例子作对比，凡客是十几年前非常火的一个独立B2C品牌。凡客当时投入最大的时候有3万多人。投了那么多钱，大概最高峰的时候全年销售不到20亿。但是现在最好的一个网红，用了不到五年的时间，员工大概不到500个人，有可能今年的销售额差不多就是20个亿。而我了解到最好的线下女装品牌，这二十几年下来，大概销售额也就是在六七十亿左右。
基于新型的面，爆炸性成长的线所依赖的整套运营体系跟传统B2C（BusinesstoCustomer）的体系是不一样的，它们的运营是最接近C2B（CustomertoBusiness）的模式。
基于客户持续的互动，提供新型的品牌、新型的社区、新型的产品，甚至是越来越创新的整套供应链管理体系，才让效能以及对客户提供的真正精准的服务，达到了一个以前没有的高度。
点、线、面、体可以帮助创新企业理解未来竞争真正的核心是网络效应，怎么利用好网络效应决定了你成功的基础。
回到刚开始的那个问题，很多人来找我讨论公司下一步的发展战略，大部分人想的是面的那个好处，他们想做成千亿美金的公司，但是他们其实不太理解面的核心。
面的核心其实是网络效应，所以怎么快速地扩张网络，把网络协同做到极致是非常重要的，但很多人其实完全没有往这个方向去努力。
更多的场景是很多人想的是面的果实，但它实际上只有点的能力。所以有时候我也会比较直接地建议不少创业者，其实点也是一个很好的战略定位。
在一个准确的时间点上，找到一个合适的面，其实也可以有爆炸性的成长。不要低估点的价值。当然，点考验的是人的眼光，能不能抓住这个机会。点有个很大的挑战是本身的壁垒不太高，所以重要的是对时机的把握。
举个例子，大概是2009年开始，因为宽带开始越来越大，图片就变得容易看了，大家就开始养成了看图片的习惯。
在淘宝上有比较精美的图片，对于销售的价值就很大了。看了图片以后，挑衣服的可能性就高了很多。突然一下图片的价值暴涨，直接带来的就是一系列点的机会。各种各样的模特、摄影师、摄影棚都有机会了。
我记得很清楚，那时候在杭州找个摄影棚都是极难的事情，一个摄影师一年都能挣小几百万。最夸张的大概到2011年、2012年，有一个模特大概是有几千万的收入，而且都不是《瑞丽》这些出名杂志的模特，就是一个不知道从哪儿冒出来的模特，所有海宁服装卖皮草的都用了她。
这一波里，排名前十几位的大概都在大几百万收入。但是到了2013年，这个市场基本上衰落得很厉害。因为全中国的人都涌到杭州来做模特了，这个点的机会就没了，但是很快又出现了下一个点。
所以，对于做点的来说，其实抓住机会是很重要的。有的人对市场很敏感，但他并不具备系统化架构的能力，特别是包括我们讲到的持续运营的能力，或者是产品的能力，他只是自己有稀缺的资源，或者在特定时间点最需要的能力。
点对于大部分小的创业者来说，是一个非常好的定位。比较挑战的是线，线需要一套全新的打法，其实是一个企业，一个尽可能向C2B演变的一个创新企业。做线，一方面需要理解面带来的机会，另外一方面要善于用点的机会。
我记得很清楚，雪梨，就是淘宝现在最好的网红之一，讲到过一个细节。
她在2012年、2013年的时候，用非常好的专业相机拍摄，用户会觉得照片质量特别好，会很喜欢她的产品。但到了2015年以后，她又开始只用iPhone拍摄，因为这样的照片会更有亲近的感觉和社区的认同。这就是线的整合者，他需要对客户有持续深刻的理解，然后不断去整合不同的资源。
对于不同的人来说，因为整个时代是一个大爆炸的时代，每个人都有自己的机会，只是要想清楚你的第一切入点是什么。
点、线、面、体的运营模式都不同。重要的是理解了运营模式的不同之后，你第一天就能找到最适合自己发展的切入点。这既要考虑到机会的特征，也要考虑到你能力的特征。
这一讲介绍了一种全新的战略思考方法——点、线、面、体。
点最重要的是要抓住机会，线除了要抓住机会还要善于运用点的机会，而面的核心是要创造网络效应。想清楚你是哪一个，才能在互联网经济体当中找准自己的定位。
下一讲将讨论未来五年中一个很重要的发展模式——S2B。
第九讲 新模式：什么是S2B
2012年，我和马云聊天的时候，我们碰撞出了C2B的提法，也就是CustomertoBusiness，我们认为这是互联网时代最重要的一个基本商业模式。
C2B模式是对传统工业时代B2C模式根本的颠覆，是真正客户驱动的商业。企业终于可以低成本的建立和客户持续的互动，并且在这个基础之上，通过不断的运营来优化迭代给客户的服务。
只有当C2B开始大规模兴起的时候，整个商务的链条才会彻底地被互联网重构。B2C和C2B不是一个看起来那样简单的字母顺序颠倒，实际上是整个商业逻辑的改变，也是整个商业网络，从传统的供应链走向网络协同的全新的基本模式。
全新的基本模式变化甚至可以说是一个商业范式的革命。只有当C2B成为社会普遍商业模式的时候，我们才真正进入了所谓的电子商务阶段。
但是通过这几年的观察，我们发现，虽然C2B在某些行业取得了一定的进展，但是整体上C2B还是一个离我们比较遥远的目标。
很现实的问题是，目前大部分的行业中，信息化、数据化、网络化的程度还非常低。C2B还需要很漫长的孕育阶段，目前还很难直接跨到协同网络的阶段。
这两年观察下来，我觉得未来的四五年应该会有一个阶段性的创新模式，我把这个模式叫做S2B。
这个S是Supply的意思，也就是供给平台化，所以这个S是一个大写的S。我想强调的是一个大的平台会逐渐形成，但它形成的过程或者它产生的最大价值，是对非常多小的B（Business），就是为各种各样小的创业者提供一种支持和服务，帮助他们更好地服务他们所能影响的目标客户。
首先，这个S跟B的关系是一种赋能的关系。S是要提供各种各样的支持，让这些B要做的事情尽可能简化，可以享用平台提供的很多公共服务，但同时又要让B发挥它最有价值的服务客户的能力。
换句话说，S2B的模式不是一个传统加盟模式，因为加盟有两个重要的特征：第一，它本质是一个标准化的管理过程；第二，它还要通过统一的品牌管理，尽可能地给各个小的加盟店带去流量。
其实现在一般的B都有自己的圈子，有它自己的影响范围，它其实是不需要流量的。但它需要一个好的产品、一个好的服务体系，能够把它所能触达的目标人群服务好。所以，这是未来商业模式一个很大的不同点。
举几个例子，我们拿服装这个行业来说。服装是一个快速变化的、先导性的行业。我们在服装行业观察到的很多趋势，往往会在未来的两三年成为很多行业通用的趋势。
杭州的四季青是一个非常典型的服装批发市场。批发原来是一个很简单的，没有多少附加值的环节。但是这两年，前端由于网红的出现，实际上催生了后端这个批发环节的升级。升级是用什么方法体现的呢？
四季青不再是一个简单的批发市场，它实际上变成了帮网红去整合产品和供应链平台的市场。某种意义上，四季青变成了一个草根的时装发布平台。四季青这么多的档口越来越像独立的设计室，他们培养了更好的产品设计和选择的能力。
现在他们大部分的货都是只卖两个礼拜的新货，大家比的都是谁的货新、谁的货好。绝大部分的小网红只有服务好自己那个小社群的能力，你要让她形成完整的产品设计、供应链管理、物流的能力，是很难的。
四季青作为一个平台，反过来支持了众多小网红的发展。我们可以看到类似四季青这样的批发市场，升级为一个供应的平台，实际上是可以支撑前面几万个小的B去更好地服务他们的目标客户，所以他们是一个新型的生态圈。
其次，还有一个很有趣的变化，随着供应平台的发展，自然而然会演化出所谓的O2O（OnlinetoOffline）模式。当有了统一的货源之后，支持一个线上的小B跟支持一个线下的小B其实成本是差不多的，特别是由于线上流量过去几年成本上升得非常快。所以从去年开始，大家可能就能感觉到有一个线下小店流量红利的阶段。
由于过去这几年电商的高速发展，传统零售被压抑得很厉害，线下的价格其实压得比较低。但是现在这些小的线下店铺，突然发现能够依靠给网上电商提供同样支持的供应平台来供货，支撑他们发展。他们的服务能力一点都不比线上原来的那些淘宝店铺差，所以这批人获得了一个新的发展空间。
回到我们讲的定位的概念。对任何一个创业者来说，同样有两个选择。
第一，你可以选择就做一个非常开心的小B，充分利用好你原有的资源积累，服务好你能触达的目标客户。
当然前提是你要判断谁是未来的平台，谁是未来的大S，你要能借力于他，就能够超越其他小的点，让自己有一个大的发展。有眼光的人，比如说最看到的很多线下店铺的快速扩张，就形成了一种新型的小快捷连锁服务的模式。
第二，对于另一部分人来说，可能更加向往的是这个大S的定位，也就是一个新型的供应平台。
新型供应平台机会的确很大，因为原有的供应链在中国的发展还是比较浅的，服务能力也比较弱。
就拿刚才我们讲到的中国可能相对发展已经很成熟的服装供应链来说，我做过一些调研。我看到一些工厂进口的是非常先进的德国仪器，那个仪器其实是全自动的，还配了非常好的软件管理体系。但是这些机器完全是离线的，对比我们讲的联互网的概念，其实第一步都没迈出去。
设计数据怎么输入到生产的机器上去呢？还是用U盘插入，连最简单的机器联网、数据在线化，通过这些去优化流程管理，都还没做到。
所以换句话说，对于S来说，它最大的挑战其实是把原来在线下完成的非常多的供应链上端的行为在线化、数据化，才能够逐步提供一个柔性的、灵活的大平台去支持前端非常多的小B的发展。
讲到这有必要澄清一个概念，就是我之所以提出S2B的概念，也是为了跟现在外面很流行的所谓C2M的概念有一个区隔。
C2M这两年比较流行，甚至有人会强调它比C2B还要先进。C2M指的是CustomertoManufactory，也就是厂家直供。但我觉得这个概念本身并不太准确，因为大部分C2M的案例企业并没有真正做到toC。
例如大家经常讨论的做男士西服定制的企业——红领，toC的创新业务也还是刚刚开始，大部分的业务还是通过上万家的零售商卖给客户的。红领的业务其实是一个生产平台，它的生产环节完成了平台化，可以做到大规模定制化的生产。
但是红领并没有做到客户驱动的全流程，其实还是通过非常多的小经销商、小零售商去触达客户的。它在全球有上万小服务商跟客户直接打交道，包括去量客户的身材，把需求传回来，然后通过这个生产平台完成大规模的定制。
从严格意义上来讲，这批企业真正的模式应该是M2B2C，是一个大的M——Manufactory，制造的平台，针对零售服务的小B，再来服务C。
所以现在所谓C2M的模式，下一步自然会演化到我们今天讨论的重点——S2B的模式。而当S2B的模式发展到足够强的时候，供应的网络协同也会大大加强，整个协同网络会从广告、零售、品牌到供应，都开始全面地互联网化。
在协同网络的广度、密度、深度都有足够的基础之后，我们应该会正式进入C2B的阶段，而这就是互联网时代可能的新商业模式的转折点。
未来几年有两个最重要的机会：第一个就是在传统的供应链环节利用网络协同的概念，形成一个大的供应平台；第二个是利用这个平台去驱动前端的小B自主发展，突破所谓的传统加盟模式，更大地释放前端的这些B利用互联网触达和服务好目标客户的能力。
这两者的结合会创造巨大的商业价值，推动未来五年的商业大创新。
这一讲重点介绍了S2B模式，以及在此模式下的选择和机遇。
S2B是阶段性的创新模式，当其发展到足够强的时候，商业将会进入C2B模式。利用网络协同形成一个大的供应平台，或者利用这个平台去发展，成为了未来几年的两个重要机会。
下一讲将讨论品牌的互联网化和建立新品牌的几个重要原则。
第十讲 新品牌：网红如何运作品牌？
谷歌是对传统广告的颠覆，淘宝是对传统零售的颠覆。但是一直到最近，其实品牌方面还没有发生多大的变化。互联网似乎仅仅只是把广告的模式，一部分的广告预算搬到了精准广告的平台上。
一直到两年半以前，我突然注意到一个新现象的崛起，这就是现在大家非常熟悉的网红。我从2013年开始就跟淘宝的运营团队说，我一直觉得下一步会出现一些新东西，但是我不知道是什么，你们帮我盯着看淘宝平台上会不会长出什么新东西来。
到了2014年下半年，我们发现了一批淘宝店铺很特别，他们从来不参加淘宝的各种活动，也不依靠淘宝的流量，但他们销量很好。而且销量又很集中，经常是一个月有那么一两天卖得非常好，其他时间基本没有多少销售。
这些店铺成长得非常快，我们就把这些店铺找了出来，去看他们到底在做什么。这就是后来大家所熟悉的类似张大奕、雪梨这一批所谓的网红电商品牌。
我想跟大家强调一点，虽然每个网红的发展路径不一样，大家对于单个网红是不是真正算得上品牌，未来能不能演化成品牌，这个品牌有多大的可延续性，还有很大的争议。
即使是我们今天观察到的这个网红现象，我觉得最值得去深入思考的，是背后一些大的根本性的变化。我把它总结为市场和品牌的互联网化终于开始了，而这个是对前面两个大浪潮——广告互联网化和零售互联网化的一个延续。
为什么说我们终于开始看到了用互联网思维、互联网方法、互联网模式在做品牌了呢？我们深入地来看看一个典型的网红到底是怎么运作的。
一个典型的网红，起步其实往往是从类似新浪微博上开始有自己的粉丝。他们在微博或者微信里面聊的都是一些非常生活化的场景—怎么穿衣服，怎么搭配，去参加了什么活动，到了哪些地方旅游。他们甚至会一起讨论一款服装具体设计的细节，在网红的淘宝店里还经常看到粉丝会让网红加油，网红会对粉丝一一答谢。
网红的这个运营机制完全符合我们前面讲到的客户第一、客户驱动，完全是先跟客户产生了联结，产生了互动，在此基础之上形成了认同，然后才有了品牌。换句话说品牌是结果，是网红和粉丝共同创造出来的一个社区认同的结果。
我们回过头来看传统的品牌。传统的品牌叫传播，一个企业是先有战略，再有产品，再有所谓的品牌定位、广告规划；再去媒体投放，开始传播，影响公众对品牌的认知；然后通过渠道让商品和用户有接触，最后形成销售，这样的一个运营模式。
传统的品牌是静态的、固化的，消费者是被动接收的。但是新鲜的网红品牌，大家是共同运营、共同创造的，这是很大的不同。消费者不需要被说服，因为他已经认同了。
新品牌是结果，是共同创造，而不是一个静态的被灌输的理念，这是两者本质的差别。它导致了新品牌相对传统品牌有两点不同。
一是品牌生命力的不同。粉丝对于网红是非常爱护的，如果网红有缺点，他们往往是容忍甚至是鼓励的，帮助网红共同成长，他们认为网红的成长就代表着自己的成长。但是一个传统品牌如果出了一点纰漏的话，那很快会成为一个公关危机，这是认同的不同。
二是从实际销售的角度来说，网红这样新型的互联网品牌实际的转化率要高很多。因为粉丝认为自己参与了整个过程。而传统的流量入口、广告影响，那个套路转化率越来越低了。
这是我想讲的第一个重要观点——网红已经开创了品牌互联网化的一些创新打法，我们看到了未来品牌构建的一些重要元素。虽然大部分的网红未必能够充分理解这些新的变化，活到下一轮的竞争，但无论你是怎样的传统品牌，如果你不理解这些新元素，你也一样会很快被淘汰。
接下我来聊聊关于新品牌建设的四个重要基点：
1.新品牌与消费者持续互动
旧品牌是被动的、单次的传播，而新品牌是与消费者持续互动的。当然这里说的单次并不仅仅是一个数量上的概念，因为原来的品牌也会追求覆盖率、曝光率。我们这边单次指的是它每一次的曝光也好、传播也好，中间是没有连续性的，没有办法持续运营客户。品牌没有双向沟通，只有单向的传播。
但是
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