在竞争激烈的电子商务市场中，成功至关重要。随着新技术和创新的不断涌现，企业可以利用这些技术和创新来获得竞争优势并提升 their online stores.
创新技术
以下是一些可以变革网店推广的创新技术：
- 人工智能 (AI)： AI 算法可以根据用户行为、偏好和购买历史分析数据。这有助于企业创建个性化和针对性的营销活动，从而提高转化率。
- 虚拟现实 (VR)： VR 技术使客户能够在购买之前虚拟体验产品。
移动互联时代 大数据的应用价值
移动互联时代 大数据的应用价值随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。 一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。 一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。 获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。 用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。 大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。 在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。 大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。 因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。 企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。 这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。 例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。 而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。 在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。 于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。 通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。 二、大数据提高决策能力当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。 在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。 大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。 虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。 这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。 二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。 由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。 三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。 如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。 如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。 在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。 三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。 这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。 一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。 今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。 因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。 在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。 管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。 两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。 因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。 大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。 数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。 大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。 四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。 能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。 大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。 回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。 如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。 纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。 阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。 还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。 如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。 过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。 以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。 运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。 维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。 在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。 五、大数据让每个人更加有个性对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。 比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。 过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。 还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。 早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。 还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。 然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。 如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。 大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。 当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。 同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景……而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。 在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。 此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。 政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。 在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。 六、智慧驱动下的和谐社会美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。 近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。 截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。 智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。 在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。 在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。 在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。 伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。 七、大数据如何预言未来？著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。 现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。 《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。 这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。 通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。 从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。 基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。 厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。 结语透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。 大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。 数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。 当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。 各种企业机构之间的竞争非常残酷。 如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。 这样一种情况同样适用于国家级别。 正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。 可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。 你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。 未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。
熊彼特的创造性破坏和克里斯坦森的破坏性创新有什么区别和联系？
1. 约瑟夫·熊彼特与克里斯滕森在经济学的领域内，分别以独特的视角阐释了创新的本质和力量。 2. 熊彼特的“创造性破坏”是一个革命性的概念，而克里斯坦森的“破坏性创新”则描述了一种颠覆性的、逐渐成为主流的过程。 3. 熊彼特在《经济发展理论》中提出了五种创新类型：产品、工艺、市场、供应和组织。 他的理论不仅关注技术进步，还包括商业模式和市场结构的创新。 4. 熊彼特的创造性破坏体现在旧产业资源被新兴产业的占用，从而引发产业结构的变革。 例如，火车的出现取代了马车，这是技术进步带来的自然结果。 5. 克里斯坦森的破坏性创新关注的是技术的初步不成熟性，它起初服务于小众市场，但随着技术的成熟，逐渐成为主流。 6. 克里斯坦森的创新理论主要关注技术的颠覆性以及技术如何在市场中逐步占据主导地位，导致旧技术的淘汰。 7. 熊彼特的创新理论范围更广，包括技术和非技术层面，侧重于产业的全面变革。 而克里斯坦森的破坏性创新更侧重于技术本身及其对市场结构的颠覆性影响。 8. 尽管两者的侧重点不同，但它们都强调了创新对社会进步的推动作用。 创造性破坏和破坏性创新，如同创新的双翼，共同推动着经济的进步。 9. 熊彼特理论的核心在于产业的全面转型，而克里斯坦森则揭示了新技术与旧技术在特定市场环境中的竞争和替代过程。 10. 通过深入理解这两大理论，我们不仅能够洞察经济的变迁，还能够预见未来的创新趋势。
技术变革是如何影响市场和生产全球化的?
历次技术革命和工业革命的演进，是若干新技术群落（或族群）更替迭代和共同作用的结果。 其中，引发技术范式和生产方式发生重大变化的，往往是极少数居于主导地位的技术群落。
在第一次技术革命中，形成了蒸汽动力技术及相关机械制造技术主导的技术群落，第二次技术革命以电力技术、内燃机技术及电磁通讯技术为主导，第三次技术革命以计算机、微电子技术、自动控制技术等为主导。
本次技术革命的主导技术群落是大数据、人工智能、物联网等新一代数字技术。
主导技术群落的更替迭代引发了若干“关键生产要素”的变迁。 关键生产要素是指社会生产中的一个特定投入或一组投入，它可能表现为某种重要的自然资源或工业制成品，同时具备生产成本持续下降、供给能力无限和应用前景广泛三方面特征。
历次技术革命中，棉花、生铁、煤炭，钢铁、电力，以及石油、芯片等关键生产要素先后形成和更替。 当前新一轮技术革命中，数字技术的深度应用催生了海量数据资源，与新材料技术和先进制造技术等技术融合应用，从而使数据资源成为新的关键生产要素。
新的关键要素及其新的组合应用引发了生产方式的重大变化。 研发、制造、投资、贸易，以及产业分工和产业组织形态等围绕新的技术体系和生产要素进行重构。
在新的技术体系和生产方式变革过程中，各国家和地区竞争优势随之改变，新的全球创新、生产、投资、贸易和竞争格局逐步形成。
简而言之，新技术革命对生产方式和国际经济格局的影响大致循着“主导技术群落更替——新关键生产要素形成——生产方式变革——新国际经济格局形成”这一过程而渐次展开。
扩展资料
技术变革对国际经济格局的影响
通常认为，科学革命是人类认知的飞跃，技术革命是人类实践手段或方式的飞跃，产业革命是人类社会生产方式及经济结构的飞跃。 人类认知的飞跃为技术革命提供了指导， 当技术革命成果在生产中大规模应用和推广时，便转化为产业革命。
根据主流研究结论，近代以来全球一共经历了3次科学革命、4次技术革命、3次产业革命。
第一次科学革命发生于16世纪至17 世纪后半叶，始于哥白尼创立太阳中心说，到牛顿《自然哲学的数学原理》出版，主导学科是力学。
第二次科学革命发生在18世纪末至19 世纪末，以化学原子论、生物进化论和电磁理论为主要内容，带头学科为化学、生物学和物理学等一组学科。
第三次科学革命在19世纪和20世纪之交发生，以相对论与量子力学的出现为标志。
第一次技术革命发生于18世纪60年代，以蒸汽动力技术为标志，并引发了第一次产业革命，实现了生产的机械化。
第二次技术革命出现在19世纪60年代至19世纪末，以电力技术为标志， 引发了第二次产业革命，实现了电气化。
第三次技术革命出现在20世纪40年代至60年代，以电子计算技术、空间通讯技术、核技术为标志。
第四次技术革命是20世纪70年代以来，以微型计算机、互联网出现为标志，包括高温超导材料、基因技术、纳米技术、受控核聚变实验等高新技术的进步（也有研究认为是第三次技术革命的第二阶段）。
第三次和第四次技术革命共同引发了第三次产业革命，实现了自动化、信息化。
在历次科技、产业革命中，科技、产业革命主导国的科技经济实力会迅速崛起，进而引发国际经济格局的变化，其他抓住机遇的国家的实力也大幅提升。
第一次产业革命推动了社会生产力的极大发展， 促进了纺织、煤炭、冶金等近代工业的兴起和发展。
英国由于引领了这次工业革命，快速地将其他国家抛到后面，高峰时期，金属制品、棉织品、铁产量、煤等工业产品约占世界一半，造船业、铁路修筑等居世界首位，对外贸易占全球40%。
第一产业革命从英国发生后逐渐扩散到美国、欧洲等其他国家和地区，到1870年，英国工业产量占世界工业产量的比重为31.8%，美国为23.3%，德国为13.2%，法国为10%。
以电力、铁路为代表的第二次科技革命及其引发的第二次产业革命中，德、美取代英、法成为新的世界强国，日本抓住机遇实现了快速发展。
20世纪初，德国的国民生产总值、钢铁产量、煤产量、铁路里程等都超过了英国，酸、碱等基本化学品产量居世界第一，燃料产量占世界4/5。
1913年，德国的电气产品占世界的34%，超过头号工业强国美国5个百分点。 1870年至1913年，英国贸易额只增长了89%，而同期德国增加了1.8倍，美国增加了1.6倍，英国的贸易霸主地位逐步动摇。
在以电子、计算机和信息网络为标志的第三次产业革命中，美国成长为超级大国，日本、苏联等国步入发达国家行列。
1948年，美国生产总值占世界生产总值的1/2，出口贸易占全球份额近1/4，黄金储备占全球份额2/3强。 美国在战后的20年时间里，维持着以其为中心的新的单极国际贸易格局。
1970年以后则呈现出一强多极的贸易格局，美国进出口贸易增速放缓，德国、日本贸易份额迅速增长，以亚洲四小龙为标志的亚洲贸易份额迅速上升，欧盟推动形成了欧洲区域化贸易。
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