为什么谷歌、阿里巴巴、优步能成功？它们的商业影响力来自哪里？

它们都有一个共同点——精准。

虽然精准二字已被滥用，但它抓住了未来商业的本质。精准广告、精准零售、精准交通和精准医疗是时下的热门词，如何提供精准服务成为企业绕不开的话题。

人类历史上第一家开创用大数据驱动精准服务的公司，应该就是谷歌了。那些存在了100多年的传统广告，效率都无法测算和评估，是谷歌革了“广告投放”的命，通过关键词匹配发展出精准广告，由此颠覆了传统广告模式。

淘宝在谷歌的广告模式上更进一步，允许系统持续跟踪客户投入的广告，由此掌握了固定时间内广告转化的直接和间接销售量，精确计算出广告的投入与产出比。这一模式一方面可以帮助客户更好地了解广告的成本和收益，另一方面帮助淘宝根据客户反馈持续优化平台广告策略。

不只是广告，销售领域也发生了精准革命。每年的“双十一”购物节，淘宝会根据每个用户的日常购物数据、“双十一”购物数据、收藏夹商品等因素，为用户定制专属的淘宝页面，为用户提供精准的个性化推荐。

今日头条、抖音和快手根据用户的收藏、点赞和订阅记录为用户推送短视频。优酷、腾讯视频、爱奇艺等视频平台，则通过记录和分析用户观看视频的数据，向用户推荐可能喜欢的影视产品。

精准的商业概念已被越来越多的企业认可和复制。

阿里巴巴集团学术委员会主席，湖畔大学教育长，阿里巴巴商学院院长曾鸣在其新书《智能商业》中指出，智能商业和传统商业的本质区别，就是精准。

传统商业是在利用规模优势占领头部资源的基础上，对消费者进行分类，为不同类别消费者提供有限的多种选择，帮助企业实现增长。

互联网时代的智能商业则是打通所有数据，在广告、推荐、电商、社交等所有平台，致力于给每个用户呈现更“精准”的选择，为每个用户提供个性化服务，持续维系企业和用户的关系。曾鸣认为，精准是产品和服务能否有机会与用户连接的先决条件，是未来企业能否存活并做大做强的关键。

他在书中提到，与用户持续互动是实现精准商业的基础条件。企业通过持续互动累积和更新数据，依靠算法持续深挖用户需求，迭代优化产品和服务，保持精准度。在此过程中，产品和服务既是商品，也是企业收集用户数据的渠道。企业通过互动建构了“售卖商品收集数据——利用数据改进商品——售卖商品收集数据”的数据智能闭环。

为了与海量用户维持互动关系，企业需要以一对一的个性化方式与用户连接，收集每个个体的数据。曾鸣认为，实现与海量用户的持续互动，必须依赖一个由无数节点构成的协同网络，发动网络所有参与方的资源和力量，实时满足海量个体的个性化需求。

网络协同和数据智能是未来智能商业的两大基石，智能商业的最终目的是实现精确的、不断优化的个性化服务。如何通过协同网络和数据智能实现精准商业？《智能商业》一书给出了答案。

满足千万人，才能满足一个人

精确＋准确，是未来商业的核心要求，也是智能商业与传统商业的本质区别。这一观点为我们打开了重新认识智能商业的思路。

精确是指企业不仅要为不同用户提供个性化服务，还要为每个用户在不同地点、不同时间、不同场景提供所需服务。

要实现精确，企业需要通过协同网络的扩张，获取每个用户在不同场景、不同状态下的更多数据。曾鸣认为，精确要追求的方向，是在极度颗粒化的场景下，依然能找到具体时间点的需求，然后按需分配。如果打通用户在微博、微信、陌陌、淘宝、支付宝等软件的所有数据，那么企业对用户的理解就会变得全面且立体，商家可以在某个具体瞬间，捕捉用户的即时需求。

“只有协同网络才能完成个性化服务，只有当一个网络能满足千万人需求的时候，才能真正满足一个人的需求。”曾鸣认为这是一次非常有趣的商业突破，它突破了传统商业的供给悖论——用网上大规模的方式，完成个性化服务。

淘宝和谷歌之所以能对传统企业进行摧枯拉朽式地打击，关键在于它们依靠网络协同实现了传统企业做不到的资源组合。

传统企业只生产标准化产品，其固化的线性供应链，无法同一时间、大规模地满足每个人在不同场景的个性需求。而智能商业通过网络协作，在全网络调动所需资源，通过模块组合的方式，低成本地满足每个用户的实时需求。

曾鸣在《智能商业》一书中提出，构建协同网络，首先要降低准入门槛，让原来被忽视的供给者进入网络，扩大网络生态的容量，改变原来由传统巨头垄断的商业格局。

以淘宝为例。淘宝最早被称为是“边缘人卖边缘产品”的平台。早期商户是不被主流零售业重视的下岗工人和待业大学生，提供的商品和服务也是传统巨头不屑进入的廉价战场。但这些边缘商户的体量巨大，边缘商户的持续积累，淘宝的生态容量越来越大。随着买家与卖家互动的深入，淘宝生态也越来越复杂，先后诞生了模特服务、运营服务、支付服务等新物种。淘宝的商户主体也实现了逆向扩张，由边缘商户扩展到了传统主流品牌。

淘宝的平台化历程，就是一个以协同为核心，不断扩张网络的过程。

智能商业背后，是商业逻辑的根本改变

准确，只能通过智能化来实现。

依靠牛顿经典力学为代表的现代科学所发展起来的工业时代，是追求确定性的时代。然而最近50年，随着量子物理和计算机科学的发展，新时代最大的特点是开始接受不确定性。

大数据和人工智能是数据智能的基础。新时代企业需要修炼一项内功——依靠智能技术，从一个粗糙的目标开始，通过迭代优化，在不确定性中无限逼近准确答案。

谷歌翻译是修炼这项内功的高手，它的准确率最初只有40%，但短短几年就达到了较高翻译水平。谷歌翻译借助云计算能力，依靠智能算法和模型，将静态大数据变成了“活”数据。通过持续接收用户反馈，机器系统可以自动学习校正翻译方式，不断提升翻译准确性。

曾鸣认为，能否比对手做到更准确，能否快人一步准确洞察用户潜在需求，是未来商业真正比拼能力的地方。想做到高效率地准确挖掘用户潜在需求，就需要发挥数据智能的威力——商家和用户持续互动，实时分析互动累积的数据。

要实现这个目标，企业首先要建立一个连接商家和潜在客户的有效产品通道，再通过各种方法试探客户反馈，最终双方动态匹配，形成某个时间节点的最优服务。随着用户的需求不断演化，商家依靠机器决策，实时更新服务。

记录所有数据，是实现数据智能的第一步。要记录数据，首先要把企业所有业务在线化和软件化。

在业务在线化的基础上实现数据化并不容易。企业要找到适合自身业务的创造性方法，完成数据的初始化。用足够低的成本，在短时间内掌握大量数据，提升企业的胜出概率。互联网时代，只有找到有创意的数据化方法，才能具备强大竞争优势。

“数据化往往是一个很昂贵的过程。”曾鸣提出，在互联网时代，谁能够找到有创意的数据化方法，谁就具有重要的竞争优势，也就能真正融入未来的智能商业中去。