大数据驱动的企业与用户互动创新:理论框架与前沿课题

大数据驱动的企业与用户互动创新已成为企业洞察市场和用户动态、提升创新敏捷性和适应性的重要模式,其关键因素和作用机制日益成为创新、营销和信息系统等领域的热点议题。结合系统性综述设计和关键词共现分析,梳理大数据情境下企业与用户互动创新的研究洞见。针对情境和工具如何影响领先用户与普通用户关系及二者的相互作用机制两个研究缺口,提出大数据驱动的企业与用户互动创新“条件—路径—绩效”理论框架。依据该理论框架,结合文献和案例证据,重点阐述在什么情境和工具条件下企业与领先用户、普通用户以何种互动创新路径影响创新产品和大数据合作资产,由此形成理论创新。分析结果表明,互动创新路径选择本质是在异质性情境和工具条件下,企业在创新新颖性—泛用性以及数据分析成本—收益之间的动态权衡;两类创新路径的动态变化由互动创新工具成熟度、创新主导权的变更所触发。最后,进一步提炼出大数据驱动的企业与用户互动创新理论研究的三类前沿课题,并讨论其理论和实践意义。

用户画像促进企业与用户互动创新的机制及构建方法

数字经济时代,大数据驱动的企业与用户互动创新为供给侧精准识别有效需求和企业融入开放创新生态提供了有效途径。互动数据不仅成为互联网环境下企业创新活动的一种基础创新资源,而且成为企业精准识别用户需求的战略资源,用户画像是企业使数据资源具有意义从而可以被应用的基础。据此,本文从微观视角探讨用户画像促进企业与用户互动创新的机制及构建方法。研究结果表明:用户画像促进企业与用户互动创新的机制是一种双循环机制,内部循环和外部循环共同作用于用户画像迭代,保证了画像的适时性和画像分析的精确度。在此基础上,笔者提出了由要素分析方法、互动数据构建方法和应用计算方法三部分组成的促进企业与用户互动创新的用户画像构建方法,为数据驱动的企业产品开发和创新管理提供了可供选择的管理工具。

大数据驱动的企业与用户互动创新推荐系统及应用

大数据驱动的企业与用户互动创新构成企业与用户数据化互动创新的基本形式,企业与用户数据化互动创新构成数字经济创新模式之一。面向创新的推荐系统是企业与用户数据化互动创新的工具,区别于以用户为中心的推荐系统,本文聚焦探讨面向企业-用户互动创新的推荐系统,从数据、系统特征和应用评估三方面分析面向企业-用户互动创新推荐系统的需求,提出由应用场景、数据基础、推荐系统特征及系统评估四部分组成的推荐系统设计框架。该框架分析了产品创新任务对于创新场景、产品属性和应用模块对于营销场景下推荐系统设计的影响,为大数据驱动的企业与用户互动创新推荐系统设计提供指导。

大数据驱动的企业与用户互动研发创新

信息技术革命以来,互联网网络渗入各行各业,帮助企业更好的发展。新世纪以来,互联网大数据一词更是频频刷脸。当前的时代,企业的发展以及创新产品越发离不开客户的参与。信息大数据时代更需要相关企业和用户互动以此进行产品的研发和产品的创新,以此推动企业更好,更健康,可持续的发展,和满足客户对于产品的需求。因此,本文将从实际出发,简单探讨和研究大数据驱动的相关企业和用户互动的研发创新,以供大家参考。

数据要素如何产生即时价值:企业与用户互动视角

数据要素价值实现的基础与机制研究在国内外均是一个新话题。区别于数据要素主要特征或潜在价值的研究,本文针对现有研究缺口,借助企业与用户大数据合作资产理论和文献对话,从行动者网络、数字基础设施和制度建构三个维度剖析数据要素即时价值实现基础,从企业主导和用户主导两种情景阐述数据要素即时价值实现机制,提出企业与用户互动视角下数据要素即时价值实现的理论模型,形成对数据要素时效性价值的基础理论创新。本文以SHEIN案例作为实践参照进行理论解释,通过逻辑推演分析与准案例研究的结合,为直播电商、场景化创新、快时尚商业模式等中国企业前沿实践提供了即时价值视角的理论解释。本文为提升商业系统内的数据要素资源配置效率提供理论基础和指导,也为企业提升数据利用效率,激励用户数据化参与、授权和分享数据策略提供管理启示。

数据驱动的产品适应性创新——数字经济的创新逻辑（一）

现有经济理论主要围绕产成品的概念展开,在数字经济时代,产品逐渐具有适应性创新的特征,但这一现象尚未得到深入探讨。本文从成长性角度提出产品适应性创新的概念,以此刻画数字经济时代产品创新的特征,探讨基于产品适应性特征和适应性创新的数字经济创新逻辑。结论表明:首先,数据驱动的产品适应性创新具有难以预测的发展方向、即时反馈的交互式信息结构、即时调整的适应能力三个主要特征。基于此形成的产品适应性创新是一个非线性的连续过程,融合了熊彼特的创造性破坏与创造性积累;其次,产品的适应性创新不仅形成了具有自适应特征的生产即消费的新商业模式,而且有助于促进数字化创新的产业体系,推动数字经济的增长。

基于社交网络分析的企业营销应用策略研究

随着全球社交网络的蓬勃发展,人们对社交网络越来越依赖。如何对社交网络用户、用户关系及用户与企业交互进行分析,使社交网络企业达到以最合适的方式向最合适的客户推荐最合适的产品信息的目的,成为企业必须重视的问题。