在大数据启动的新一轮商业模式创新开始之前，有必要厘清哪些新商业模式是有前景的，而哪些又最有可能成为“炮灰”。
大数据，这个近年来最热门的概念，正给企业的商业模式创新带来巨大的想象空间。
有知名IT企业高管表示，以前的电信运营商主要承载简单的通讯功能，但未来可以基于大数据技术搭建健康医疗云的服务平台，“可以以很便宜的价格，让用户从运营商处购买健康套餐，也可以提供帮助用户挂号等新服务”。
总之，基于大数据技术，企业可以从每天所获取的大量数据里充分发掘新的“剩余”价值。
但是，在大数据启动的新一轮商业模式创新开始之前，我们有必要厘清哪些新商业模式是有前景的，而哪些又最有可能成为“炮灰”。
“大数据”潜藏的战略风险
《中外管理》：您怎样看待电信运营商搭建健康医疗云的商业构思？
艾•里斯：这里涉及两件事情。其一是“交易”成本；其二是“健康保健服务”成本。
你买一个产品的时候，你的所有成本并不仅仅来自产品本身，同时还要支付交易成本，包括时间和拿到这个产品所需的费用。例如：汽油和其他交通成本。
云计算和大数据能减少健康保健的交易成本，但是它不会减少服务本身的实际成本。
举个例子，一位病人需要进行肺移植。云计算和大数据或许能帮助医师找到费用最低的肺移植提供者（这是交易成本），但它不会减少提供移植的实际成本。
至少在美国，在健康保健领域中，最大的成本是提供服务所产生的成本，而不是交易成本。大多数医院存在规模过大、效率过低的问题。它们需要聚焦在某几项针对性的疾病领域中。
《中外管理》：有企业认为，既然已经把一批消费者变成自己的粉丝，那么用大数据技术从他们身上开发更多业务，是顺水推舟的事情。您怎样看待一些基于这种思路的商业模式创新？
艾•里斯：从理论上来说，似乎很不错，但如果只是同一品牌下的产品线延伸，实际并不奏效。在美国，这一概念的推行者说：“不要为你的产品找更多的顾客，而要为你的顾客找到更多的产品。”
但历史证明，产品线延伸几乎不会奏效。
复印机中的领先品牌施乐，试图进入主机计算机领域，并成立了一个名叫施乐数据系统的公司。在损失了几十亿美元之后，施乐关闭了这项经营业务。而传统摄影中的领先品牌柯达，试图进入数码摄影领域，并沿用柯达这个名字。最终，公司破产了。
消费者想要的是这个品牌所代表的东西，而不是品牌本身。这正是品牌的本质所在。当消费者不再想要传统摄影时，柯达这个品牌就变得没有价值了。
还有很多其他产品线延伸失败的例子。但大多数管理人对此并不警觉。毕竟，成功的公司会被载入历史，而失败的则通常被遗忘。
当然，启用“第二品牌”进行产品线延伸会奏效。给一个新产品取一个完全不同的品牌名，与你既有的品牌名区别开。这正是苹果所做的事情。
“苹果”曾经是一个8比特家用个人计算机品牌。之后它推出32比特的机器，并进入办公个人计算机市场。但它并没有将这个新产品命名为“苹果”。它给新的办公计算机取名为“麦金塔”。后来，它采用了同样的战略推出了iPod、iPhone和iPad三个新品牌名，用在三个全新的、革命性的产品上。
同时，苹果在美国市场上的竞争对手（惠普和戴尔）采用了产品线延伸战略。两个公司都从未达到过苹果公司的成绩。
2012年，苹果公司的净利润为417亿美元，戴尔净利润24亿美元，而惠普则损失了127亿美元。
未来属于多品牌的公司。但有一个前提，在推出第二个品牌之前，公司的第一个品牌要足够成功。
避免“稀释”你的品牌
《中外管理》：您如何看待大数据技术带来的品牌延伸冲动？对相关的经营者有怎样的忠告？
艾•里斯：大数据对发掘被忽视的顾客需求很有帮助。但是这并不意味着公司应该用它的品牌名来为顾客提供跨品类的新产品或服务。
很多营销战都遵循相似的模式——通才与专才之间的竞争。而结果几乎毫不例外的都是专才获得最终的胜利。
而追随“延伸”的冲动只会将一个专才品牌转变成一个通才品牌。除非你慎重考虑后果，否则使用大数据去挖掘新顾客实际上会对你的既有业务造成损害。
利用大数据技术的四个方面
《中外管理》：客观地说，大数据技术为企业挖掘新消费需求提供了机会。那么，从品牌战略的角度，您认为企业在利用大数据技术创新商业模式时，应遵循怎样的规则，才能既利用好大数据技术，又保证企业长期利益？
艾•里斯：大数据技术是“以顾客为焦点”的战略延伸，采用“以顾客为焦点”战略的很多公司都是基于满足顾客需求进入市场的。
他们的思维是：如果消费者需要一个我们产品的更高价位版本，那么我们就应该为他们推出这个产品。如果消费者需要我们产品的一个低价位版本，那么我们也可以这么做。
遵循顾客“需要”，最终将导致公司破产。为顾客“订制”你的品牌，也终将稀释你的品牌。
使用大数据技术的最佳战略有以下4个方面：
（1）用大数据技术来挖掘你的品牌所代表品类的新产品或新服务。它无法代表整个品类，只能代表某个品类的一部分。
（2）用大数据技术来挖掘你的竞争对手所代表的产品或服务。从本质上来说，你要把品类划分成多个细分品类。然后再用数据帮助建立细分品类里的主导品牌。
（3）寻找品类中的“空缺”。有没有哪些细分品类鲜有竞争品牌？或者，哪些品类中根本没有把品牌建立起来？
（4）推出一个新品牌去填补这些空缺中的某一个。
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