2C数据 or 2B数据,哪个更好玩?
如果非要说2C和2B的数据,哪个更好玩,哪个更能做出价值?
前几日收到个有意思的问题:“相比2C数据的海量、花样多,2B数据少、沉淀少,是不是2B的数据注定就不那么有意思?”
渔歌思考了这个问题。
(1)2C和2B业务天然不同,导致数据资产、数据应用天然迥异,但两者只是各自的成长土壤不一样,发力点不一样。 不见得2C数据天生就是英俊潇洒的富二代,人见人夸。2B的数据就是长不大的小孩子,让父母永远一副焦虑的面孔。
(2)2C和2B两者数据的特征和差异。
2C数据的特征:整体数据规模大,细分领域方向相对稳定
2C数据整体规模大。 因为2C从个体出发,全球60亿人口,中国将近14亿人口,规模大的企业用户渗透率极高,比如腾讯、阿里,数据底盘极大,海量数据一点不夸张。
2C数据细分领域方向相对稳定。 因为整体业务方向稳定,又能落到各家公司或团队,尤其落到个人头上,能玩的方向也就那么几个。另外,大公司有数据安全考虑,数据使用上也有限制。
专注融资的,无非通过各维度看个人的还款能力,比如收入、资产、活跃度、稳定性、历史信用表现、社交关系,每个方向以发挥无限想象,穷尽各种数据挖掘能力,但大方向差不离。
营销域则会看购买力、购买偏好、复购率、各类营销活动的敏感度、社交关系等,大方向依然简单朴素,每个方向由于数据基数大,内容繁杂,所以十八般武艺可以得到发挥。
2B数据的特征:数据规模小,但商业主体/角色多
2B因为是商业,最关注的永远是商机、效率。并且2B的业务模式通常比较稳定,不会隔三差五就大起大落,也没有2C的花样百出,还有就是2B的业务如果有上万的B类用户数就不是小业务了,所以数据量确实没有2C那么大。
但 2B也有自己的优势,就是多主体/角色 。一个商业模式的构成往往需要多种商业主体/角色一起玩,比如电商业务的商业主体有品牌商、经销商、代销商、TP、广告商、物流服务商等,每个商业主体的角色又分老板、中层决策层、一线决策层、一线实操层等。
不同主体/角色的诉求不一样,数据模型、数据应用也就不一样。对不同商业主体/角色的数据沉淀和应用是2C没有的,这部分恰恰是推动行业发展、效率提升、市场改进的关键。
之前有一篇文章 数据的广度、深度、精度、新鲜度、长度决定了数据的基础价值 。
所以从这个角度来说,并不是2C的数据更有价值,只是2C有更强的规模效应,2B则有更强的不同的商业主体/角色的行业效应。
如果非要说2C和2B的数据,哪个更好玩,哪个更能做出价值?我们先说哪个更好玩,再说哪个更能做出价值。
2C和2B的数据哪个更好玩?
答案:因人因职能而异。
如果你追求的是海量数据带来的新鲜、刺激,的确2C的数据基础比2B好的多。你可以用充满奥妙、说了别人也不懂的模型,翱翔在数据的海洋里,看到形形色色的人群,感觉到自己正在学以致用,感受到成就感,那就选择2C,尤其做算法模型的。
如果你追求的是在一个领域内,自己对行业的理解日渐精进,通过数据推动行业的发展与变革,并且守得住寂寞,守得住学了一身本事,暂时没用武之处,那么不妨做2B的数据,守得云开见月明。2B的业务很多时候不需要复杂的模型,有时候甚至excel或者几个规则就可以搞定了,因为数据量没那么大,形态也没有那么复杂。
如果以上两点都不是你的追求,只想做个钱多多的数据人,那么2C和2B没太大差别,核心看公司看老板。
另外,2C和2B不是简单的一刀切,现在2C和2B的业务往往有交叉融合,2C的服务得由2B来提供,只是侧重会有不一样。
2C和2B的数据哪个更能做出价值?
高精尖的模型在2C领域更有发挥空间,但得你在的2C业务中,数据真的海量,业务形态也很复杂。然后你的岗位又很不错,自己还挺能干,这种天时地利人和的场景,非你莫属。但同时符合这么多条件的场景,概率肯定只有百分之几,甚至万分之几。
高精尖数据模型在2B领域,应用机会比2C少,因为数据量少、业务花样少,朴素的智慧在2B的领域更经受得起考验。
渔歌认识几个从2B数据转到2C的朋友,他们转的原因之一是嫌弃自己的十八般武艺没有空间,但其实虽然2C比2B有更多的机会。多出来正如上面所讲,就百分之几不到的概率,除非是从一个简单的业务进入到了数据集中应用的领域,比如搜索、广告。2B往往比2C需要更多的耐心、定力。写到这里,渔歌想到了稻盛和夫。
最后
渔歌已至中年,性格上也不是爱来事的人,但要求自己日益精进,也挺喜欢2B领域,可以感受企业/行业的成长和变化,为行业的发展和社会的进步做点细枝末节的小事,这是渔歌喜欢的,所以坚定不移在2B领域深耕。
你呢?怎么选?是否有纠结?无论2C还是2B,渔歌都建议踏踏实实、借假修真,修炼自己,成长、能力才是长期留在自己身上的。工作中,化繁为简是正道,把简单问题或方法复杂化太过一厢情愿。
作者:西湖渔歌,微信公众号:西湖渔歌
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