乐学 阿里为什么砸20亿玩影视？
7月25日，阿里巴巴影业集团宣布发起设立文化产业基金，目标资金为20亿元。据阿里影业在港交所发布的公告表示，阿里巴巴影业文化产业基金合伙企业（有限合伙）将投资于在集电视娱乐行业价值链上的公司。在该文化产业基金20亿元的首期目标中，阿里影业和芜湖歌斐资产管理有限公司拟分别认购最高5亿及15亿份额。
对此，中国经营报记者张玉、石英婧与笔者进行了一番长聊。阿里在影视圈将会有怎样一番动作呢？
个人认为，阿里文化产业基金未来发展的投资方向应该是放在上游产业链，或者说是IP的制造和孵化为主要目标之上。因为，这是当前阿里、乃至整个影视行业都最为薄弱的一环。此处的IP，不是仅仅简单的购买、拿来其他领域的成熟文创资源，更多的应该会是在培育编剧、原创内容上下功夫，而且同时还会辐射到衍生品的链条上，毕竟阿里的根本立足点是电子商务。
从框架上来说，这样的布局策略没有错，其实也是整个影业目前认同的大方向。难点在于怎么做。就好像知道对岸是金山，可怎么过河？搭桥还是驾船？现在看来，阿里所谓用互联网思维来改造影业的路数，并不成功。互联网+影视，目前仅仅简单的实现了O2O选座、在线播放等简单的聚众功能，制造了一条扩大“票房”的捷径，或者说，在发行上扩大了通路。但对于影业自身的内容提质，并没有造成实质性影响。因此阿里影业文化产业基金，作为扶持影业产业链的“又一个”金主，关键在于他们怎么去扶植好内容。现在对于影视产业和相关阿里的竞争对手，乃至从互联网杀奔影视行业的“野蛮人”而言，最大的难题就在于，顾客在那里、店铺也开张了，货架上的东西没人喜欢。
据悉，阿里影业在2015年以来，先后以83亿元人民币收购粤科软件、52亿美元收购淘宝和娱乐宝，投资8600万美元参与博纳影业私有化，投资10亿元人民币认购大地影院可转债。
阿里目前的连续收购，其实只是搭建了一个积木式的影业帝国，各个产业链上的节点并没有真正打通。从大阿里的构架上，从内容原创（阿里影业、华谊）到发行、分销、传播（光线、优酷土豆、新浪微博）再到终端（魅族）的文化传媒矩阵确实形成了，只是大家还是各自为战。而从阿里影业的构架上，各种购买、投资下的影业公司、网络平台和实体院线，也缺少必要的连接。目前只能说，在发行上，阿里已经构建成了一个线上线下的大网，正等待电商以及其他阿里平台的大数据作为混凝土浇筑，让积木凝固成一体，但在内容创造上，阿里依然缺少实质性战力，因此才用阿里影业文化产业基金去吸纳更多的原创力量，逐步凝结为实体。
1、通过大数据进行市场营销
通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本，还能够通过大数据来实现营销的精准化，达成精准营销。
通过分析大数据对消费者的消费偏好进行分析，在消费者输入关键词之后，提供与消费者消费偏好匹配程度较高的产品，节约了消费者的寻找商品的时间成本，使交易双方实现快速的对接。实现电子商务平台或是企业营销的高效化。在数据化时代，针对消费者进行针对性的营销能够实现精准营销，提升产品的下单率，提升电子商务 的营销效率。
2、实现导购服务的个性化
对于电子商务的平台来讲，往往都会针对用户提供一些推荐和导购服务。通过大数据的分析和挖掘能够实现导购服务的个性化。针对消费者的年龄、性别、职业、购买历史、购买商品种类、查询历史等信息，对消费者的消费意向、消费习惯、消费特点进行系统性的分析，根据大数据的分析针对消费者个人制定个性化的推荐和导购服务。
大数据的运用能够抵消电子商务虚拟性所带来的影响，提升竞争力，挖掘更多的潜在消费者。针对消费者的消费偏好，进行适宜的广告推广，提升产品的广告转化率，同时提供个性化的导购服务。
对于一些大型的电子商务平台来讲，产品种类繁多，想要提升消费者的消费量，提升消费者的下单率就要通过分析消费者的消费偏好，主动进行商品的推送。这种通过大数据进行分析的方式不仅仅能提升产品的浏览量，还能针对消费者的消费需求提供商品的推送，提升消费者的用户体验，进而提升消费者的忠诚度。
3、为商家提供数据服务
大数据的分析不仅仅能够帮助电子商务平台提升下单率和销售额，还能将大数据的分析作为产品和服务向中小型的电子商务商家进行销售。这样不仅仅能够提升平台的收益，还能帮助商家了解消费者的消费偏好、消费者对于该类 产品的喜好等信息，来帮助商家及时针对大部分消费者的消费偏好以及市场的动态，针对产品的性能等进行研发和调整。
扩展资料：
大数据的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
参考资料来源：百度百科-大数据
阿里、腾讯和百度的互联网大数据应用不同之处如下：1 阿里的大数据应用主要集中在电商领域，通过淘宝、天猫、菜鸟等电商平台，收集用户的消费数据、购物行为等，以便更好地了解顾客需求，从而提供更精准的商品推荐、营销策略等服务。2 腾讯的大数据应用主要集中在社交领域，通过微信、QQ等社交应用收集用户的社交行为，以便更好地了解用户兴趣和社交圈子，从而提供更好地社交服务和精准的广告投放。3 百度的大数据应用主要集中在搜索引擎领域，通过百度搜索、百度地图等平台，收集用户的搜索词、地理位置等信息，以便提供更好的搜索服务和位置服务，同时为广告主提供更精准的广告投放服务。总体来说，三家公司的大数据应用各有侧重，但都希望通过大数据技术实现更好的用户体验和商业价值。阿里巴巴是中国最大的电子商务公司之一，其在线市场和云计算服务正在迅速扩展到全球范围内。目前，阿里巴巴已经成为全球最大的在线和移动商务公司之一，其业务覆盖亚洲、欧洲、北美、南美、中东和非洲，远超任何其他中国企业。阿里巴巴已经成为全球最具有影响力的公司之一，它的市值已经超过了5000亿美元，在全球排名前15位的企业中。阿里巴巴的影响力不断扩大，它正在带领着中国和亚洲的数字经济发展，成为全球商业和技术的领袖之一。在初级阶段，阿里巴巴鼓励中小企业免费加入，体现了网上交易市场的开放性和公平竞争的原则。
之后，要求进入网上交易市场的企业必须获得一定的资格。这个资格就是企业内部必须先有一套合格的电子化生产管理系统，并且这套系统能与外部信息流无缝对接，从而实现企业生产、采购、销售全过程的整合信息化。网上交易市场准入规则的设定必须遵循由低至高的规律，才不会把客户都吓跑。
阿里巴巴建立各类辅助服务项目实现网站的增值和广告收益。网上交易市场可以提供政策法规、关税、报关、商检、航运、保险、进出口业务、外汇换算等咨询代理服务，丰富市场中介功能，实现网站增值收益。
扩展资料：
阿里系的电子商务服务、蚂蚁金融服务、菜鸟物流服务、大数据云计算服务、广告服务、跨境贸易服务、前六个电子商务服务以外的互联网服务。这一商业生态圈的核心是数据及流量共享，基础是营销服务及云服务，有效数据的整合抓手是支付宝。
阿里巴巴已经形成了一个通过自有电商平台沉积以及UC、高德地图、企业微博等端口导流，围绕电商核心业务及支撑电商体系的金融业务，以及配套的本地生活服务、健康医疗等，囊括游戏、视频、音乐等泛娱乐业务和智能终端业务的完整商业生态圈。
大数据时代的电子商务模式发展分析
商务的复杂性和不断变化发展决定了电子商务没有一个或几个固定模式，各种各样的电子商务模式充分反映了市场变化的需要，赢利空间是判断电子商务模式好坏的基本依据。
一、电子商务
电子商务是利用微电脑技术和网络通讯技术进行的商务活动；以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动；电子商务分为：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O 等。
广义的电子商务是指利用各种信息技术所进行的经营管理活动，即利用整个工厂技术对整个商务活动实现电子化。
狭义的电子商务是指利用因特网开展的交易活动。
电子商务的目的是高效率、高效益、低成本地进行产品生产和服务，提高企业的整体竞争能力。
二、电子商务模式
电子商务模式，就是指在网络环境中基于一定技术基础的商务运作方式和盈利模式。研究和分析电子商务模式的分类体系，有助于挖掘新的电子商务模式，为电子商务模式创新提供途径，也有助于企业制定特定的电子商务策略和实施步骤。
电子商务在其发展的过程中，出现了各种各样的电子商务模式。电子商务模式可以从多个角度建立不同的分类框架，最简单的分类莫过于BtoB、BtoC、CtoC、OtoO、新型的BOB模式，这样的分类，但就各模式还可以再次细分。
二、电子商务模式的基本类型
1．企业与消费者之间的电子商务（Business to Consumer，即B2C）。B2C就是企业通过网络销售产品或服务给个人消费者。这是消费者利用因特网直接参与经济活动的形式，类同于商业电子化的零售商务。
2．企业与企业之间的电子商务（Business to Business，即B2B）。企业可以使用Internet或其他网络对每笔交易寻找最佳合作伙伴，完成从定购到结算的全部交易行为。
3．消费者与消费者之间的电子商务（Consumer to Consumer 即C2C）。C2C商务平台就是通过为买卖双方提供一个在线交易平台，使卖方可以主动提供商品上网拍卖，而买方可以自行选择商品进行竞价。
4．线下商务与互联网之间的电子商务（Online To Offline即O2O）。这样线下服务就可以用线上来揽客，消费者可以用线上来筛选服务，还有成交可以在线结算，很快达到规模。这种模式的关键是：在网上寻找消费者，然后将他们带到现实的商店中。
5所谓BOB 是 Business-Operator-Business的缩写，意指供应方（Business）与采购方（Business）之间通过运营者（Operator）达成产品或服务交易的一种新型电子商务模式。
四、大数据时代电子商务模式分析
电子商务的发展经历了用户数量为王、销售量为王、数据为王的三大时代，大数据时代给电子商务发展带来的机遇和挑战，未来电子商务的竞争是数据的竞争。
（1）数据服务的变革
大数据背景下，把消费者分成很多群体，对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费行为等数据量的增加为电商提供了精准把握用户群体和个体消费行为模式的基础。电商通过大数据应用，可以探索个性化、精准化和智能化广告推送和推广服务，创立比现有推广形式更好的全新商业模式。另外，电商也可以通过运用大数据，寻找更多更好地增加用户粘性、开发新产品和新服务、降低运营成本的途径和方法。
（2）数据化运营
电商运营更多地转变为数据驱动的运营，在企业内部所有环节都利用数据进行分析、评价、利用数据视图进行管理。以阿里为例，其对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合，形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息。可进行运营分析、商品分析、营销效果分析、买家行为分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。
（3）数据资产化
大数据背景下，“ 数据即资产”成为最核心的产业趋势。未来企业的竞争，将是规模和活性的竞争，数据的经济效益和作用将日渐引起企业重视，因而催生出许多关于数据的业务。“ 数据成为资产”是互联网泛在化的一种资本体现，他让互联网的作用不仅仅局限于应用和服务本身，而且具有了内在的“ 金融”价值。数据的功能不再只是体现于“ 使用价值”方面的产品，而成为实实在在的“ 价值”。
（4）个性化导购服务
在互联网普及的时代，为解决消费者信息超载的问题，引导消费者更便捷地购买商品，导购系统便成为众多电子商务企业提供的一种服务模式。所谓导购系统，就是一种根据消费者的需求、偏好、个人资料及历史消费行为，为消费者提供决策建议的软件系统，如推荐他们想要的商品或从哪里获得想要的商品。传统电子商务导购服务，或是基于消费者历史数据来抽取和推荐他们共同偏好的商品如热销商品推荐等，或是根据企业促销意图将其主打产品推送给顾客，如新品推荐、特价推荐等，能够为顾客提供较好的决策支持服务。
（5）数据产品服务
在大数据背景下，数据成为资产，所有电商企业都想获得并充分了解它们在运营中所获得的消费者的信息数据，但往往由于技术等原因无法对大数据进行分析、挖掘，因此对于具有平台以及技术等优势的电商企业可以利用这样优势，将获得的海量数据进行产品化的包装营销给需要的企业，从而开辟出一种新的电子商务服务模式。由于大数据背景下企业对数据有更深层次的需求，因此搭建数据构建需要与销售之间的桥梁，将为产生数据服务型的电子商务新模式。
（6）垂直细分领域服务
目前，淘宝等占据了国内的绝大部分电商市场份额。中小规模电商企业崛起难度很大。因此，在大数据时代下，把握每一个垂直细分领域，然后做得更精更专，这样才能赢得自己的一席之地。而且行为垂直细分类的电商平台规模较小、成本较低，能更好地挖掘分析消费者的信息数据，从而能更专注于专业特定的客户群体提供专业的产品和服务，更能了解产业链上客户的需求，也能容易完善自身的服务。
大数据背景下，爆发式的信息资源给电商企业带来了机遇和挑战，通过对数据的挖掘、分析运用必将带来更多的服务模式的革新，给消费者更好的服务体验。随着大数据的技术和运作的成熟，必将涌现出更多、更好的新的服务模式，从而促进电子商务的发展。
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从IT到DT：阿里大数据背后的商业秘密空气污染究竟在多大程度上影响了人们的网购行为？有多少比重的线上消费属于新增消费？为什么中国的“电商百佳县”中浙江有41个而广东只有4个？
这些电商的秘密就隐藏在阿里巴巴商业生态的“大数据”中。
“未来制造业的最大能源不是石油，而是数据。”阿里巴巴董事局主席马云如此形容“数据”的重要意义。
在他看来，阿里巴巴本质上是一家数据公司，做淘宝的目的是为了获得零售的数据和制造业的数据；做蚂蚁金服的目的是建立信用体系；做物流不是为了送包裹，而是这些数据合在一起，“电脑会比你更了解你”。与此同时，产业的发展也正在从IT时代走向以大数据技术为代表的DT时代。
而在阿里巴巴内部，由电子商务、互联网金融、电商物流、云计算与大数据等构成的阿里巴巴互联网商业生态圈，也正是阿里研究院所扎根的“土壤”。
具体而言，阿里巴巴平台的所有海量数据来自于数百万充满活力的小微企业、个人创业者以及数亿消费者，阿里研究院通过对他们的商务活动和消费行为等进行研究分析，从某种程度上可以反映出一个地方乃至宏观经济的结构和发展趋势。
而随着阿里巴巴生态体系的不断拓展和延伸，阿里巴巴的数据资源一定程度上将能够有效补充传统经济指标在衡量经济冷暖方面存在的滞后性，帮助政府更全面、及时、准确地掌握微观经济的运行情况。
从IT到DT
不同于一些企业以技术研究为导向的研究院，阿里研究院副院长宋斐告诉《第一财经日报》记者，阿里研究院定位于面向研究者和智库机构，主要的研究方向包括未来研究（如信息经济）、微观层面上的模式创新研究（如C2B模式、云端制组织模式）、中观层面上的产业互联网化研究（如电商物流、互联网金融、农村电商等）、宏观层面上新经济与传统经济的互动研究（如互联网与就业、消费、进出口等）、互联网治理研究（如网规、电商立法）等。
具体到数据领域，就是在阿里巴巴互联网商业生态基础上，从企业数据、就业数据、消费数据、商品数据和区域数据等入手，通过大数据挖掘和建模，开发若干数据产品与服务。
例如，将互联网数据与宏观经济统计标准对接的互联网经济数据统计标准，包括了中国城市分级标准；网络消费结构分类标准；网上商品与服务分类标准等。
而按经济主题划分的经济信息统计数据库则包括商品信息统计数据库；网购用户消费信息统计数据库；小企业与就业统计数据库；区域经济统计数据库。
还有反映电商经济发展的“晴雨表”——阿里巴巴互联网经济系列指数。其中包括反映网民消费意愿的阿里巴巴消费者信心指数aCCI、反映网购商品价格走势的阿里巴巴全网网购价格指数aSPI和固定篮子的网购核心价格指数aSPI-core、反映网店经营状态的阿里巴巴小企业活跃度指数aBAI、反映区域电子商务发展水平的阿里巴巴电子商务发展指数aEDI等等。其中，现有aSPI按月呈报给国家统计局。
而面向地方政府决策与分析部门的数据产品“阿里经济云图”，则将分阶段地推出地方经济总览、全景分析、监测预警以及知识服务等功能。宋斐告诉记者，其数据可覆盖全国各省、市、区县各级行政单位，地方政府用户经过授权后，可以通过阿里经济云图看到当地在阿里巴巴平台上产生的电子商务交易规模、结构特征及发展趋势。
“借助数据可视化和多维分析功能，用户可以对当地优势产业进行挖掘、对消费趋势与结构变动进行监测、与周边地区进行对比等等。”宋斐表示，该产品未来还可以提供API服务模式，以整合更多的宏观经济数据和社会公开数据，为当地经济全貌进行画像，给大数据时代的政府决策体系带来新的视角和工具。
数据会“说话”
对于如何利用“大数据”，马云在公司内部演讲中曾提到：“未来几年内，要把一切业务数据化，一切数据业务化。”
其中，后半句话可以理解为，让阿里巴巴各项业务所产生、积累的大数据来丰富阿里的生态，同时让生态蕴含的数据产生新的价值，再反哺生态，这是一个相辅相成的循环逻辑。
宋斐对记者举例称，蚂蚁金服旗下的芝麻信用已获得人民银行个人征信牌照批准筹备，未来将通过分析大量的网络交易及行为数据，如用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉等信息，对用户进行信用评估，这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论，继而为用户提供快速授信及现金分期服务。本质上来说，“芝麻信用”是一套征信系统，该系统收集来自政府、金融系统的数据，还会充分分析用户在淘宝、支付宝等平台的行为记录。
再如，对于如火如荼的农村电商领域，阿里研究院从2010年就已开始对“沙集模式”个案进行研究，后续一系列基于数据和案例调研所驱动的农村电商研究成果，对于地方政府科学决策，推动当地农村电子商务发展、创造就业和发展地方经济起到了助力作用。到2014年底，全国已经涌现了212个淘宝村，而阿里巴巴也在这一年启动千县万村计划,将在三至五年内投资100亿元,在农村建立起电子商务服务体系。
除了通过数据分析去助力业务外，宋斐告诉记者，有时候大数据报告可能会与传统的印象结论差异很大。
以区域电子商务为例，在阿里研究院发布的2014年中国电商百强县排行榜中，浙江有41个县入围，福建有16个，而广东只有4个，这个结果与传统的印象相差比较大。而事实上，这是因为浙江和广东两省电商发展在地理分布、产业结构等方面的明显不同而带来的。
再如，外界常常认为网络零售替代了线下零售，但事实上，麦肯锡《中国网络零售革命：线上购物助推经济增长》的研究报告，通过借鉴阿里研究中心（阿里研究院前身）和淘宝网UED用户研究团队的大量报告与数据，最后发现：“约60%的线上消费确实取代了线下零售；但剩余的40%则是如果没有网络零售就不会产生的新增消费。”
“这一研究成果，有助于社会各界准确认识网络零售与线下零售的关系，共同探索和建设良好的商业发展环境。”
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