數(shù)據(jù)現(xiàn)在已經(jīng)融入到各個行業(yè)，成為全球市場的亮點，當前的經(jīng)濟增長在很大程度上離不開數(shù)據(jù)，就像沒有實物資產(chǎn)和人力資源等其他重要生產(chǎn)要素就不可能實現(xiàn)增長一樣。

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對于世界各地的企業(yè)來說，數(shù)據(jù)是一個巨大的競爭優(yōu)勢和增長源泉。數(shù)據(jù)分析可以揭示公司日?；顒拥拿孛?，讓公司設(shè)計出更有效、更高效的運營方法、價格風險和預(yù)測市場模式。數(shù)據(jù)是主要的戰(zhàn)利品，企業(yè)越來越意識到它是如何現(xiàn)實的，日常應(yīng)用程序可以為他們的運營增加巨大的價值。

許多企業(yè)認為，獲得客戶數(shù)據(jù)將給他們帶來不公平的優(yōu)勢。他們擁有的顧客越多，他們就能收集更多的數(shù)據(jù)，當他們分析這些數(shù)據(jù)時，他們就能賣出吸引消費者的好產(chǎn)品。然后他們會收集更多數(shù)據(jù)，重復(fù)同樣的內(nèi)容，直到對手變得無關(guān)緊要。然而，這種思維方式總是不正確的。盡管數(shù)據(jù)支持學習的指數(shù)周期似乎與網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)類似，隨著越來越多的人接受它，產(chǎn)品對用戶來說變得越來越有價值，并最終獲得大量用戶，將競爭對手拒之門外，但它們并沒有那么強大或持久。

然而，在適當?shù)那闆r下，客戶數(shù)據(jù)將有助于戰(zhàn)略防御的發(fā)展。這一切都取決于數(shù)據(jù)是否具有高和長期的價值，是否具有排他性，是否有助于難以復(fù)制的變化，或是否提供快速實現(xiàn)的洞察力。這些特性確實為企業(yè)提供了競爭優(yōu)勢。

基于數(shù)據(jù)的學習

在分析解決方案中，數(shù)據(jù)支持的學習算法幫助企業(yè)快速處理和理解大量數(shù)據(jù)。客戶的個人信息、內(nèi)容偏好、搜索習慣、電子郵件、GPS位置、社交媒體消息和使用模式都可以直接從CRM系統(tǒng)中收集。然后，機器學習算法對數(shù)據(jù)進行分析，以代表結(jié)果，并為每個人量身定制。

在SumitAggarwal(Viacom18|MITSloan|IIM的戰(zhàn)略和數(shù)據(jù)科學負責人)撰寫的一篇名為“如何使用數(shù)據(jù)獲取競爭優(yōu)勢”的文章中，他在該部分提到：數(shù)據(jù)支持的競爭優(yōu)勢是否可持續(xù)，這取決于行業(yè)的性質(zhì)、組織如何使用數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及競爭對手本身的質(zhì)量?！豆鹕虡I(yè)評論》關(guān)于數(shù)據(jù)何時創(chuàng)造競爭優(yōu)勢的文章列出了以下因素，作為競爭優(yōu)勢可持續(xù)性的決定因素：

• 數(shù)據(jù)增加的價值越高，其持續(xù)時間越長的機會就越大。
• 數(shù)據(jù)的邊際價值降低得越慢，由此造成的障礙就越強。
• 數(shù)據(jù)過時的速度越快，競爭對手/新進入者就越容易，因為他們不需要從多年的數(shù)據(jù)中學習。
• 無法購買或替代的獨特客戶數(shù)據(jù)構(gòu)成了一個可防御的障礙。

• 競爭對手不需要數(shù)據(jù)來復(fù)制的產(chǎn)品增強功能不會產(chǎn)生持久的優(yōu)勢。
• 將來自數(shù)據(jù)的洞察力整合到產(chǎn)品中的速度?？焖俚膶W習周期使競爭對手很難迎頭趕上。