数据型驱动公司的产品逻辑

2020年，做小米代工业务的某企业预测，其代工的产品营业额将从第一年的10个亿翻3倍，但其自有品牌业务增速却预估保守。代工和自有业务相差如此之大，实际上是传统业务和互联网操作，以及两种模式下产生的不同市场预期和效果。

相比与小米合作，其自身业务在“重兵”投入下，依然无法赶超代工业务规模，这是一个值得探讨的问题。

为什么与小米的业务，第一年就实现了从零到10个亿的巨大突破？第二年就能够实现几十个亿？作为与小米的合作伙伴，其有自己的理解。

过去，大家对小米的理解是便宜，核心是低价。其实不然，小米有非常完善的一套打法：

最主要的是，小米太懂用户；

第二，小米在商业作战上，一定是透支未来的“超限战思维”。所谓超限战思维即不思考单项，甚至用明天的可能换取今天；

第三，产品追求极致。有些用户对于小米产品体验不乏差评，但其好评率是80%，也就是说小米推10款产品，有两款产品体验一般或者不好，但其他8款产品均是好评。而对于传统品牌而言，通常情况是，可能推出10个产品，5款好评，5款一般或者差评。

所以，小米对用户的理解，对产品的极致追求更高，真正的做到了从用户角度出发。在与小米合作过程中，才能更真切的感受到其对用户研究的透彻。

举个例子，小米的产品经理思维与对产业的认知，不仅要了解产业、了解用户，还包括对产品本身性能的了解，这三个维度是打通的。而在传统企业当中，产品经理对整个产业链，市场端，用户端，包括产品定义、定位等认知全部了如指掌的，并不多见。

为什么小米这样的企业可以做到？答案是，数据驱动。

小米是一个典型的数据驱动型公司。

每一个决策，每一个想法，不是来自于某一个人是怎么想的，而是来自于用户数据驱动。所有企业都在谈用户，但什么是真正的用户，什么是用户真正需要的？并非用户调研能够得出，而是在海量的数据驱动下做出的判断、得出与用户交互的结果。

除了经营效率之外，用科技服务人，且将性价比同样做到极致，是小米之所以目前能够取得成功的关键。如何将产品性价比做到极致，也就是在保证产品极致的同时做到最低价？

绝大部分企业上新品，首单新品是通过原有渠道或者扩大渠道进行销售。在小米，切入一个新品类，首先是采用高位打低位的打法，使用户觉得其产品性价比超高。

其二，小米一个新品上线，一定是精简过所有环节，赔钱或贴钱销售，为后续产品让路。顺势将市场热度和销量炒到一定高度。之后，获取更好的上游产业链资源，然后进行再次扩品，通过品类组合使得自己在整个大品类当中取得稳定位置。

例如，小米做三个产品，由于是数据驱动公司，很容易分析出产品价位段。如199的价位段是赔4元；299定价赚20元；349更赚。但349、249很少销售,199的产品销售火爆。

这种分析之下，小米的做法是：

将199的产品10万台投向市场，先将市场热度炒起来，企业确定亏损100万。之后，产品供不应求，但更多的消费者已经开始关注或者已经产生购买行为。

由于小米是数据驱动型公司，非常清楚当199的产品投向市场，能够吸引和积累多少用户，市场达到怎样一个热度，由于有数据模型在，这些都能够随时掌控。

当到达其想要的市场热度阶段后，199的产品销售停止，299的产品上线。

当用户大量涌入时，299，乃至399的产品便开始产生销售。而这两个价格的产品的盈利能够持平前面亏损部分。而299、399产品的继续销售，则能够带来均摊利润。

与此同时，小米也在观望。

只要市场出现同类价位产品，其199的产品始终处于有货状态，能够更好的与竞品形成竞争。

而当市场同类产品出现短缺，其299、399产品便迅速补位。三款产品根据市场以及竞品风向，随时调整。

如果不是因为数据驱动，这一切的操作也就无从谈起。

所以，产品好，同时加上打法科学，这就是数字化时代典型的数据型驱动公司的商业逻辑。

目前，绝大多数的支付通过手机终端实现，数据型驱动还有一个关键点在于，将投入做到价值可计算。通过计算有多少手机终端下载了本品牌APP，进而计算通过何种方式进行价值的有效转换。

因为数据是动态的，这一切，完全可计算。

传统企业与以小米为代表的互联网企业，本质差别在于市场打法，无论用户、产品，还是销售，均是数据驱动链。相对来讲，不仅效率高，也更科学，而非仅仅是低价。

可以看到，互联网公司与传统制造企业在产品、定价、营销等依靠经验论截然不同，实际上这些做市场的元素传统企业也具备，但在商业逻辑顺序上有非常大的差异。

互联网企业基于对用户的深度研究，通过数据模式，进行更立体的呈现。

实际上，这种模式看似简单，原理也并不复杂，但真正推行起来，依然有非常大的难度。

上世纪八十年代，国美和苏宁刚兴起之际，采用的同样也是低价手法。当做到一定规模，向代理商收取返利，向上游取利润。

因为当年市场红利可观，并没有形成更先进的互联网方式，但传统商业的起家逻辑和小米模式有不谋而合之处，只是因为缺少完整的数据驱动和数据模式为基础的更科学的方法论、体系和打法，所以传统起家的商业模式在今天的时代也就行不通了。