商业模式有几种根据企业的经营范围,企业的经营方式分为:
1.单一经营模式单一经营又称专业化经营,是指企业只在一个产品领域进行设计、生产或销售,经营范围相对单一。
2.多元化经营模式多元化经营模式分为集中式多元化经营、横向多元化经营和混合式多元化经营三种基本类型。
此外,企业运营模式根据企业在产业链中的位置进行分类:
1.代工企业作为产业链中下游企业的供应商,根据客户订单加工产品。在市场上,挂上其他企业的招牌出售。
2.设计+销售企业不参与生产领域的任何业务,只负责设计和销售。企业在市场上设计客户需要的产品和服务,然后寻找相应的生产代工。它要求企业有很强的设计和销售能力,有自己的知名品牌。
3.生产+销售类型
4.设计+生产+销售。这是一种商业模式,涉及产业链上的很多节点。采用这种商业模式的企业的特点是其开发新产品的能力。
。5.信息服务型信息服务企业通常是咨询公司。这类企业或公司并不涉及所有的制造活动,但在很大程度上与制造业密切相关。
扩展信息:
在现代企业中,企业管理者利用电子商务平台大大提高了传统商务活动的效益和效率,这种商务模式与传统商务模式相比具有以下优势:
1.扩大市场范围,增加商机。
2.降低交易成本。
3.减少库存。为了应对不可预测的市场需求,企业不得不保持一定的产品库存,而且由于企业管理者对原材料市场没有把握,往往会保持一定的原材料库存。
库存的根本原因是信息不畅,基于信息技术的电子商务可以改变企业决策中信息不准确、不及时的问题。
4.降低企业管理成本,不用过多的文字资料和档案,减少办公用品和人力成本的支出,也减少了沟通成本。
5.与客户沟通良好。消费者可以直接与企业接触沟通,直接对产品和服务提出疑问。同时,企业用文字、图片、图像向客户展示产品和服务的内容,解释和解答客户的询问,使整个售前售后服务及时清晰。
企业可以让消费者以较低的成本提出自己的要求,然后根据不同的要求提供有针对性的产品和服务。
在电子商务下,企业可以真正满足每个消费者的不同需求,满足客户的个性化需求,不仅增加了其他企业进入的难度,也增加了产品和服务的销售率和满意度。实现整个供应链的可视化、企业管理的信息化、整体效益的最大化和企业管理成本的最小化,从而实现企业与客户的“双赢”,达到企业管理模式创新的目的。
大数据时代的商业逻辑大数据时代的商业逻辑
所谓数据挖掘(DataMining),是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法。根据科技研究公司IDC的估测,全球数据的规模如今每两年就会增长一倍。随之而来的剧变体现为4个V的变化。第一,数据体量(Volume)巨大,从TB级别跃升到PB级别;第二,数据类型(Variety)繁多,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都成为新的庞大数据源泉。第三,价值(Value)密度低,以视频为例,连续不间断监控过程中,有用的数据可能仅仅有一两秒。第四,处理速度(Velocity)快,“1秒定律”和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
显然,“大数据”的崛起为商业洞开了一扇新的大门。
毋庸置疑,数据至上的思考方式早已为方方面面带来很高的回报。譬如:沃尔玛等超级零售商早已开始对销售额、定价以及经济学、人口统计学和天气数据进行分析,藉此在特定的连锁店中选择合适的上架产品,并基于这些分析来判定商品减价的时机;UPS等货运公司也正在对卡车交货时间和交通模式等相关数据进行分析,以此对其运输路线进行微调。而一些社交型交友网站也经常会仔细查看其网站上列出的个人特征、回应和交流信息,用来改进其算法,为想要约会的男女提供更好的配对而如今的“海量数据”,更在规模和范围上带来转折:物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。它们因“数据”集结在一起,进而变成企业未来价值升级所需关注的新竞争领域。
美国麻省理工学院斯隆管理学院的经济学教授埃里克·布吕诺尔夫松曾把“大数据”的潜在影响力比喻成“显微镜式的一场数据测量革命”。在商业、经济及其他领域中,决策行为将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。研究报告称,数据指导下的管理活动正在企业界中蔓延开来,而且这种管理活动正开始获得回报。“那些采用‘数据驱动型决策’模式的公司能将其生产力提高5%~6%,这种生产力的提高是很难用其他因素来解释的。”
据悉,仅仅在美国,就面临14万～19万具有数据分析和管理能力的专业人员,以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。麦肯锡全球研究院的分析表明,为了充分利用海量数据的潜力,企业和政策制定者必须克服以下的挑战:
1.使海量数据更容易获得和更具时效性。在制造业,对来自研发、设计和制造单元的数据资料进行整合,以推动并行工程,可以缩短产品上市时间。
2.利用数据和实验揭示可变性和提高绩效。随着企业以数字形式创建和存储的交易资料越来越多,它们可以收集更准确、更详尽的绩效信息,包括从产品库存到员工病假天数的各种信息。
3.对消费人群进行细分,量身定制服务。海量数据使企业能够创建分类更精细的细分市场,并量身定制恰当的服务,更好地满足消费者需求。
4.利用自动化算法替代和支持人工决策。先进的分析算法可以大大提高决策效率和质量,减小风险,并发掘出隐藏的、有价值的洞见。
5.创造新的业务模式、产品和服务。为了提高下一代产品的开发水平,以及创建具有创新性的售后服务,制造商正在充分利用从产品使用中获得的数据。而实时定位数据的出现,已经创造了从导航定位到个人跟踪的一系列基于位置的全新移动服务。
针对上述话题,本期封面将关注以下几个关键的问题:数据时代,企业新的利润从哪里来?大数据时代新的商业思维模式为何?如何利用“大数据”为社会化营销助力?传统企业(诸如企业招聘)如何借数据技术实现资源的优化配置而所有这些问题的归宿都是同一个命题:大数据时代,究竟谁能赢,如何赢?
数据已经坐到了驾驶员的位置上,它就在那里,有用且宝贵,甚至还很性感而时尚。
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如何只用10页商业计划书PPT让投资人高潮迭起1)用一、二句话概括公司的投资亮点。你应该用最具诱惑力的话解释为什么你的项目/公司是个大买卖。通常,可以直接、简练说你解决某个重大问题的方案或产品。另外,如果可以提到一些重量级的名字,就最好了——比如重量级的顾问、合作伙伴、知名的天使投资人等;
2)用一、二句话来介绍公司的产品或服务,以及它解决了用户的什么问题。你需要清楚地描述当前的、或是将会出现的某个重大的问题。公司给客户提供什么产品或服务来解决这个问题?软件、硬件、服务,还是综合的?用通用语言,具体描述公司的产品或服务。不要用各种术语之类的,这只会让VC烦。另外,如果有一个客户是知名的大公司,一定要讲出来;
3)用一、二句话来清晰地描述公司的商业模式——怎么挣钱的?你需要明确公司在产业链、价值链上的位置,合作伙伴是谁,他们为什么要跟你的公司合作?如果已经有收入了,有多少?如果没有,什么时候会有?
4)用一、二句话来描述公司行业、行业细分、巨大的市场规模、成长性和驱动因素、以及美好前景。不要用空洞、宽泛的语句描述市场机会。当前规模小但处于快速成长的市场,会比相对较大稳定的市场更有吸引力;
5)用一、二句话来概括公司相对于竞争对手的优势。无论如何,你都有竞争对手,至少,你是在跟你的目标客户当前使用的产品或服务提供商在竞争。更常见的是,你正面对一些直接竞争者。不要想让VC信服你拥有的“先行优势”,想都不要想。用正面的、积极的词语来描述公司的目标和竞争优势。VC是看重你能做什么,而不是别人什么东西做不到。比如:“相对于Cisco的解决方案,我们的解决方案可以”;
6)用一个表格来展示公司的历史财务状况和未来的财务预测。如果是初创公司,历史财务部分可以省略,但3-5年的财务预测,要能满足VC的投资回报预期才行。另外,最好能匹配上收入的驱动因素,比如客户增长等。但财务预测如果太过离谱,让VC不相信的话,所有的工作就前功尽弃了;
7)用一、二句话来陈述公司本轮期望的融资金额及主要用来做什么?这个通常是公司发展到下一个重要阶段所需要的最少的钱。如果VC愿意多投一些,当然最好。
8)用一、二句话来展示创业者和核心管理团队的背景及“辉煌成就”。不要用一些标准的套话,比如“CEO有10年的互联网、新媒体运营管理经验”之类的,而是要具体到“CTO曾在Intel公司从事3年数据存储方面的研究”。