最近看到一个观念我觉得挺有意思的，太多公司把精神聚焦在过来的战场上，反而无视了一个正在到来的新战场。确实，我们常常关注的是竞争对手、协作同伴做了什么，然后去跟进，去做得比他们更好、更专业。

我们试图在竞争中胜出，但很少花工夫考虑下一个大的战场是什么。怎样才干在他人还没有关注的时分就开端投入到下一个战场呢？

其实，互联网在过来的20年开展中曾经发明了少量价值。

我选了几家互联网公司跟和他线下传统行业最优秀的公司做了一个对标。大家可以看到规模上，互联网公司是传统公司的10倍到30倍，只要一个例外是我们前一阵子投的英语教育平台VIPKID，它的规模是新西方的一半，但新西方是成立有23年的老牌公司，而VIPKID成立只要3年。效率也是异样，把人均流水比拟一下，互联网公司和传统公司异样是10倍到20倍的差距。

互联网实质上特别像一个房地发生意。只不过这个房地发生意是树立在虚拟空间里的，我们建一个商城吸引客流、吸引商家，然后把他们婚配起来，就可以收租金了。在这样一个商业形式中，吸引客流的本钱越低，拿到的地价越低，就越有能够取得久远的竞争优势。这也是为什么一切的互联网公司对流量十分看重，由于这是最基本的一个竞争优势。

如何博得挪动互联网的下半场呢？

互联网上半场一切的解构和重构都发作在线上。

过来的数字化次要发作在线上，如今不只仅在线上，还要延伸到线下；过来数字化次要发作在一个公司外部，如今不只仅要在公司外部，还要在产业链的上下游延伸。

以前的数字化，很多时分都是一个粗颗粒度的数字化，比方说我们有一团体的数据、一个车的数据、一个店铺的数据，但是店铺外面的货架、人的脚、车的引擎这些数据是没有的。另外，还要加上工夫的维度，我们常常看的是一个截面数据，在此时此刻这团体、这个商品、这个车是怎样的，将来随着深度的数据化，我们需求看到一个全程的数据。

案例一：百丽

先来看一个在用户端停止深度数字化的例子。如今很多批发的数字化，处理方案是十分初级的，会员卡只能跟踪一个用户购置行为的后果，但并不能晓得他的购置途径，也不晓得他的购置逻辑，究竟为什么买或不买。

百丽在新的技术方案中希望打造这样一个场景，经过摄像头和RFID，辨认跟踪单个用户的行为轨迹，在某个货架停留了多久，哪些商品拿起又放下，哪双鞋被试穿了。这些细颗粒度的数据，再跟线上积聚的用户数据打通，可以高效预判SKU的受欢送水平。

百丽有几千万的会员，每天进店人次600万。大家可以想象一下，每天600万次点击，阅读和购置行为可以通知我们多少有关商品的深化洞察。

案例二：腾讯广点通和乐逗游戏的协作

以前游戏的广告都是以拉新为主，比方这个游戏的目的人群、付费才能、对游戏的偏好，应用兴味、环境等维度拿到新用户。但是腾讯广点通和乐逗游戏的协作，可以追踪用户在游戏中全生命周期的行为，什么时分出去的，频次是多少，一天玩一次还是一个星期玩一次，每次付费多少，什么时分流失的。

这些深化的洞察可以给游戏公司提出来一个全新的方案，帮你把老用户召回。假如这个用户是一个价钱敏感型的用户，就用低价战略或打折战略把他召回；假如这是一个喜欢尝鲜的用户，就用一个更新的配备包来把他召回。由于对用户的深度了解，这个广告的ROI（转化率）提升了70%。

案例三：沃尔玛

再举几个运营端数字化的例子。沃尔玛在去年年底的时分，在美国50家店推出了新的扫描货架的机器人。它可以对货架下面的缺货、价钱错误、摆放错误等状况停止扫描。一切的数据实时传回到信息终端，零碎会自动发指令给前端的操作员，呈现成绩的时分立即给予改良。

在美国批发行业，缺货成绩形成的损失是整个批发总额的4%，差不多2000亿美金。机器人扫描货架的速度是人工的三倍，而且不只能改善缺货成绩，更重要的是，货架信息数字化之后，门店对库存预测，订货补货，货架运营的精度进步了一个数量级。

案例四：餐厅结账

另外一个例子，大家都有这种体验，在餐厅外面要结账，手举得高高的，举了很久还没有人理，客户体验很差，餐厅的效率也很差。美团点评推出了扫码点餐和秒付产品，在桌边就能点菜和付款。普通餐厅每个效劳员只能效劳2-3桌，运用这个产品后，每人的效劳才能扩展到10桌。全国正餐门店300万家，这个复杂的产品就有节省3000万人工的潜力。

案例五：云迹

我们还投资了一家酒店效劳机器人公司，叫做云迹。它做的事情很有意思，假如需求前台给你送一个东西，它会定位你的房间，找到楼层，自动控制电梯抵达楼层，到你的房间门口给你打电话，你出去就可以把这个东西拿走了。在它的云端大脑里，整个的酒店包括电梯、楼层、房间全是数据化的。

案例六：医疗机器人

我们在美国投了一家医疗机器人叫做Auris，这家公司很有意思，它是做内窥镜手术的机器人的。所谓内窥镜手术，是从人体的各种管道当中伸出来做的手术，比方气管、肠管、尿道等。

这个机器人首先经过CT和核磁共振扫描，建出人体内管道的3D模型，然后医生可以控制这个机器人的探头，在管道当中导航到病灶的一个关键节点给予医治。整个进程当中，视频数据和图片数据实时上传到云端，借助深度学习的图像辨认技术，在将来可以协助医生更好地找到这些病灶点，并且进步手术的精确率和效率。

其实整个经济开展的历史，就是管理的颗粒度不时变小来提升效率的进程。从一开端的自然经济自给自足，一团体就是消费者和消费者，到贸易呈现当前的分工，再到有组织的迷信管理办法上面的大规模分工，再到互联网重构了信息世界和物理世界，重新定义了价值链。我置信在下一个5年当中，世界将进一步解构，将进一步停止愈加深度的数据化。

所以全链条的深度数字化是决议一个公司将来成败的关键要素，这是一个宏大的时机。互联网创业者其实曾经从数字化上取得了丰厚的收益，如今就像一群挖到过金子的人，在后方又看到了一个宏大的金矿。当然，假如还没把数据战略作为一个中心战略，那我建议你能立即开端考虑，尽量去找到合适本人业务的深化场景去数字化。

巴菲特说过一句话我很喜欢：“投资的关键是调查特定企业的竞争优势，尤其是这种优势能否耐久。”我为什么觉得全链条、深度、数字化那么重要呢？是由于它真正有能够构建一个壁垒，当你的数据源越独家、越分散、颗粒度越小，它被复制的难度就越高，在这种状况下你构建的壁垒就越高，公司的价值也就越耐久。