云首席产品规划专家的必修课

大家好，我是卢旗。

今天和大家探讨一下云计算规划专家的必备研究内容。

一、市场与客户需求分析：

1，市场调研：深入了解当前及未来云计算市场的趋势、竞争格局、客户需求变化等，识别出潜在的市场机会和威胁。

结合2024年的最新消息，以下是对这些方面的详细分析：

一、云计算市场趋势

市场规模持续增长：
- 数据支持：预计到2024年，中国云计算市场规模将达到8378亿元，同比增长35.9%。这一数据显著高于全球增速，表明中国云计算市场正处于快速增长期。（数据来源：中商产业研究院）
- 全球视角：全球云计算市场同样保持稳健增长，预计到2026年市场规模将突破万亿美元大关，技术创新和服务多样化是推动其增长的主要动力。（数据来源：中研普华产业院）
技术创新与服务模式升级：
- AI融合：AI技术的快速发展与云计算的深度融合，将推动云服务向智能化、自动化方向发展，为企业提供更高效、精准的服务体验。（参考《成熟期云计算面临五大演变》）
- 多云与混合云策略：随着企业数字化转型的深入，多云和混合云策略成为企业上云的首选方案，以提高灵活性和降低成本。（数据来源：中研普华产业院）
政策与法规支持：
- 中国政策：中国政府高度重视云计算行业的发展，出台了一系列政策措施以支持云计算企业的创新和发展，包括财政支持、基础设施建设、产业政策等。（数据来源：中研普华产业院）

二、竞争格局

主要服务商竞争：
- 国内市场：阿里云、腾讯云、华为云等是中国云计算市场的主要服务商，它们凭借各自的技术优势和服务能力，占据了市场的领先地位。（数据来源：中商产业研究院）
- 运营商云崛起：近年来，运营商云凭借其网络优势和服务能力，在云计算市场中展现出强劲的增长势头，特别是天翼云和移动云。
市场份额变化：
- 阿里云领先：阿里云以21.31%的市场份额在中国公有云IaaS市场中占据领先地位，其服务广泛应用于电商、金融等多个领域。（数据来源：中商产业研究院）
- 市场洗牌：受生成式AI和大模型等新技术影响，云计算市场面临新机遇，中腰部厂商借助科技平台优势强势发力，市场格局或借此进行洗牌。

三、客户需求变化

企业数字化转型加速：
- 上云深度增加：传统行业在数字化转型的浪潮下加速上云，尤其是政务、金融等行业已基本完成首批上云，并关注业务应用的云化改造。
- 混合云技术路线：政企客户在上云路径上往往倾向于采用混合云技术路线，以更好地满足其复杂多变的需求。
安全与合规性需求提升：
- 数据安全：随着数据保护和隐私法规的不断加强，企业对云原生应用的安全防护需求日益提升，采用先进的安全技术和策略成为企业选择云服务的重要考量因素。（数据来源：中研普华产业院）

四、潜在市场机会与威胁

市场机会

新兴市场与领域：
- 区域拓展：随着“东数西算”工程的推进，中西部地区的云计算市场将迎来快速发展，为云服务商提供新的市场机会。
- 行业应用：云计算将进一步渗透到医疗、教育、农业等领域，推动这些行业的数字化转型和效率提升。（数据来源：中研普华产业院）
技术创新与融合，AI与云计算融合：AI与云计算的深度融合将催生新的应用场景和服务模式，为企业创造更多价值。（参考《成熟期云计算面临五大演变》）

市场威胁

竞争加剧，市场格局变化：随着新技术和新兴厂商的涌现，云计算市场的竞争格局将持续变化，给现有服务商带来竞争压力。
安全与合规挑战，数据安全风险：随着云服务的广泛应用，数据安全风险日益凸显，云服务商需加强安全防护措施以满足客户的合规性需求。（数据来源：中研普华产业院）

权威案例

阿里云：作为国内领先的云计算服务提供商，阿里云凭借其在技术实力、市场份额和服务能力方面的优势，在云计算市场中占据领先地位。其成功案例包括为2024年巴黎奥运会提供赛事直播分发服务，通过阿里云平台向全球观众分发赛事内容，标志着云计算在大型国际赛事中的重要应用。

2，目标客户细分：明确目标客户群体，包括行业、企业规模、业务需求等，以便精准定位产品和服务。

客户群体划分标准

行业属性：不同行业对云计算的需求和应用场景存在较大差异。例如，金融行业注重数据安全和合规性，教育行业关注资源共享和教育平台的稳定性，制造业则更看重生产流程的自动化和智能化。
企业规模：企业规模直接影响其对云计算服务的需求和投入。大型企业通常拥有复杂的IT系统和大量的数据资源，更倾向于采用私有云或混合云解决方案以实现高度定制化和安全性；而中小企业则可能更倾向于使用公有云，以降低成本和提高灵活性。
业务需求：客户需求是划分客户群体的关键因素。一些企业可能只需要基本的计算和存储资源，而另一些企业则可能需要高级的数据分析、人工智能或物联网等增值服务。
技术成熟度：企业的技术成熟度也会影响其对云计算服务的接受程度和应用深度。技术领先的企业更愿意尝试新的技术和解决方案，而技术相对落后的企业则可能更倾向于选择成熟稳定的服务。

重点大规模需求的行业

在云计算领域，以下行业通常具有较大的需求和市场规模：

金融行业：金融行业对数据安全、隐私保护和合规性要求极高，因此是云计算服务的重要客户之一。金融机构利用云计算进行数据存储、分析和管理，以提高业务效率和安全性。
互联网行业：互联网企业是云计算服务的早期采用者之一，它们对计算资源、存储资源和网络资源的需求巨大。随着业务规模的扩大和用户数量的增加，互联网企业需要更加灵活和可扩展的云计算解决方案。
制造业：制造业正在经历数字化转型，云计算在智能制造、工业物联网等领域发挥着重要作用。制造企业利用云计算进行生产流程优化、供应链管理和产品质量控制等。
政务行业：政府部门在推动数字化转型过程中，也大量采用云计算服务。政务云平台为政府部门提供统一的计算、存储和网络资源，支持政务应用的开发和部署。

重点指标

在评估云计算领域的客户群体时，以下指标具有重要意义：

市场规模：通过市场规模可以了解某一行业或客户群体对云计算服务的总体需求情况。
增长速度：增长速度反映了某一行业或客户群体对云计算服务的接受程度和发展潜力。
客户集中度：客户集中度反映了市场上前几大客户的占比情况，有助于了解市场的竞争格局和竞争态势。
需求特点：不同行业或客户群体对云计算服务的需求特点各不相同，了解这些特点有助于云服务商提供更加精准和个性化的解决方案。

3，需求挖掘：通过客户访谈、问卷调查、竞争对手分析等方式，深入挖掘客户的真实需求和痛点。

案例一：金融行业云计算需求挖掘

背景：某金融机构计划升级其IT系统，以提高业务处理效率和安全性。

方法：

客户访谈：与金融机构的IT部门负责人、业务经理及一线员工进行深入访谈，了解他们对现有系统的满意度、改进建议及未来需求。
问卷调查：设计详细的问卷调查，覆盖系统性能、安全性、易用性等多个方面，收集广泛的数据。
竞争对手分析：研究同行业其他金融机构的云计算应用案例，了解市场趋势和最佳实践。

结果：发现金融机构对云计算的安全性、合规性和定制化需求较高，同时希望系统能够支持快速的业务扩展和数据分析。

案例二：制造业智能制造需求挖掘

背景：某制造企业计划引入智能制造系统，以提升生产效率和产品质量。

方法：

现场调研：深入生产一线，观察生产流程，与工人和管理层交流，了解生产中的痛点和改进空间。
需求研讨会：组织跨部门的需求研讨会，邀请生产、研发、销售等部门共同参与，集思广益。
案例分享：邀请已成功实施智能制造的同行企业进行经验分享，学习其成功经验和教训。

结果：明确了制造企业对智能制造系统的具体需求，包括自动化生产线、智能物流、数据分析平台等。

二、技术与产品创新规划：

1，技术趋势追踪：紧跟云计算、大数据、人工智能、边缘计算等前沿技术的发展，评估其对产品的影响和潜在应用。以下是这些领域的一些突破性科技创新列举。

一，云计算

实际应用与产品：

企业云：为企业提供定制化的云解决方案，如AWS、Azure等公有云平台，以及企业自建的私有云或混合云，实现资源的灵活调配和高效利用。
云存储系统：如阿里云OSS、亚马逊S3等，提供高可靠、高可扩展的云存储服务，支持数据备份、归档和容灾等。
大数据处理云：通过云计算平台处理海量数据，如阿里云MaxCompute、谷歌BigQuery等，支持大规模并行计算和数据仓库功能。

突破性科技创新：

无服务器计算：如AWS Lambda，实现了代码即服务，降低了应用开发和运维的复杂度，提高了资源利用率。
容器化技术：如Docker、Kubernetes等，将应用及其依赖打包成独立的容器，实现了应用的快速部署和跨平台运行。

技巧方法：

动态资源调配：根据业务需求自动伸缩计算资源，降低成本并提高灵活性。
数据分析与智能化：结合AI技术，对海量数据进行深度分析，提供智能化决策支持。

二，大数据

实际应用与产品：

数据仓库：如Hadoop、Spark等分布式大数据处理框架，支持PB级数据的存储和分析。
数据分析平台：如Tableau、Power BI等数据可视化工具，帮助用户快速洞察数据背后的价值。

突破性科技创新：

实时数据分析：利用流处理技术，如Apache Kafka、Spark Streaming等，实现数据的实时采集、处理和分析。
多模态数据处理：结合文本、图像、语音等多种数据类型，提升数据分析的广度和深度。

技巧方法：

数据清洗与预处理：采用自动化工具对数据进行清洗和预处理，提高数据质量。
机器学习集成：将机器学习算法与大数据处理平台相结合，实现更精准的预测和决策。

三，人工智能

实际应用与产品：

智能语音助手：如Siri、小爱同学等，通过自然语言处理技术实现人机交互。
智能推荐系统：如淘宝、京东等电商平台的个性化推荐算法，提升用户体验和销售转化率。

突破性科技创新：

深度学习：通过多层神经网络实现复杂模式识别，提升AI系统的智能水平。
强化学习：通过试错和奖惩机制实现智能决策，在自动驾驶、智能机器人等领域取得突破。

技巧方法：

数据标注与训练：构建高质量的数据集，对AI模型进行充分训练和优化。
迁移学习：利用已有模型的知识迁移到新的任务中，提高模型的泛化能力。

四，边缘计算

实际应用与产品：

物联网设备：如智能家居、智慧城市中的传感器和终端设备，通过边缘计算实现低延迟的数据处理和分析。
工业控制系统：在智能制造、工业自动化等领域，边缘计算实现了实时控制和优化。

突破性科技创新：

边缘原生应用：充分利用边缘设备的特性，构建实时动态、弹性敏捷、安全可靠的边缘应用。
云边协同：通过云平台和边缘设备的协同工作，实现数据的快速传输和处理。

技巧方法：

定制化硬件：根据应用场景需求定制化边缘设备，如定制化AI芯片、服务器等。
数据协同治理：通过云边数据协同治理架构，实现数据的全生命周期管理和价值释放。

2，产品差异化策略：基于技术趋势和客户需求，制定差异化的产品策略，提升产品的竞争力和市场吸引力。

以下分享2个具体的标杆案例：

案例一：天翼云一体化计算加速平台

差异化策略：

技术创新：天翼云一体化计算加速平台集成了“异构计算+高速存储+无损网络+算力加速+高效运营”五大能力，通过计算优化、资源调度优化、通信优化、存储加速及多级存储等措施，显著提升数据加载、大模型训练和推理效率。
自主可控：该平台支持全栈国产化自主可控的大规模智算服务，满足国产化适配、异构算力集群调度等需求，降低了对外部技术的依赖。
行业应用：针对大模型训练过程中存在的算力资源受限、通信效率低、数据读写瓶颈大等难题，天翼云一体化计算加速平台提供了有效的解决方案，并在多个行业成功落地。

竞争力提升：

性能优势：训练任务千卡规模加速比可达90%以上，通信延迟控制在微秒级，为行业客户带来高效、稳定的算力体验。
成本效益：通过优化资源调度和存储管理，降低了智算使用的复杂度，提高了资源利用率，从而降低了客户的运营成本。
市场认可：天翼云一体化计算加速平台成功入选“2024数博会十大领先科技成果”，进一步提升了天翼云在云计算市场的品牌影响力和市场竞争力。

案例二：腾讯云生成式AI生态计划

差异化策略：

生态构建：腾讯云推出大模型原生工具链，包含知识引擎、图像引擎、视频创作引擎等，为行业应用厂商、服务商、代理商提供全方位的AI技术支持。
合作共赢：腾讯云与向行业应用厂商、服务商、代理商共同推进生成式AI生态计划，通过共建创新方案、提供咨询/规划/设计/调优/运营/运维等服务，实现生态伙伴的共赢发展。
市场需求：针对市场对生成式AI技术的强烈需求，腾讯云通过提供全栈AI产品和解决方案，满足了客户在智能产品、智能服务等方面的多样化需求。

竞争力提升：

技术领先：腾讯云在生成式AI领域的技术积累和创新能力，使其能够为客户提供更加先进、高效的AI解决方案。
生态优势：通过构建生成式AI生态计划，腾讯云吸引了大量行业应用厂商、服务商、代理商的加入，形成了强大的生态合力，提升了整体市场竞争力。
市场需求满足：腾讯云紧跟市场需求变化，不断推出符合市场需求的AI产品和服务，满足了客户在数字化转型过程中的多样化需求，从而提升了客户满意度和忠诚度。

综上所述，天翼云和腾讯云通过制定差异化的产品策略，在云计算市场中取得了显著的成功。这些策略不仅提升了产品的竞争力和市场吸引力，还为企业带来了更多的商业机会和市场份额。

3，研发路线图：与研发团队紧密合作，制定详细的产品研发路线图，包括关键里程碑、技术选型、开发计划等。

举个例子：阿里云关键里程碑

技术奠基阶段（2009年-2013年）
- 关键里程碑：完成技术攻坚，开创自主研发的超大规模通用计算操作系统“飞天”。
- 技术选型：选择自主研发路线，针对云计算的核心技术进行突破。
- 开发计划：此阶段主要聚焦于系统架构设计、关键技术攻关及初步的应用验证。
云服务对外输出与全球布局阶段（2014年-2016年）
- 关键里程碑：云服务从对内实现对外输出，开始全球布局。
- 技术选型：继续优化“飞天”系统，提升云服务性能与稳定性，同时加强全球网络覆盖。
- 开发计划：扩展云服务产品线，构建全球数据中心网络，实现服务全球化。
云服务规模化发展与智能云转型阶段（2017年-2019年）
- 关键里程碑：成为全球前三大公有云服务商，向智能云转型。
- 技术选型：引入AI、大数据等先进技术，推动云服务的智能化升级。
- 开发计划：加大研发投入，推动云服务规模化应用，同时构建智能云生态体系。
持续创新与国际市场拓展阶段（2020年至今）
- 关键里程碑：发布新产品，升级全球生态系统，持续推动技术创新与国际市场拓展。
- 技术选型：紧跟技术趋势，不断探索新技术、新产品，如AI大模型、云原生数据库等。
- 开发计划：持续优化现有产品，推出新产品和服务，加强与国际合作伙伴的合作，共同推动云计算行业的发展。

三、行业解决方案规划：

1，行业洞察：深入了解不同行业的业务特点、运营模式、挑战和机遇，识别出云计算在各行业的应用场景和价值点。

2，定制化方案：根据行业特性，设计针对性的行业解决方案，满足行业客户的特定需求。

3，生态合作：建立与ISV（独立软件开发商）、SI（系统集成商）等合作伙伴的紧密合作关系，共同拓展行业市场。以下是一些在ISV和SI领域表现突出的公司和集团及其名人代表：

ISV（独立软件开发商）

数势科技
- 简介：数势科技是一家在零售数字化领域具有深厚积累的公司，拥有国内外最大零售企业的数字化转型经验和最佳实践案例。
- 成就：经过腾讯智慧零售的严格实践、考核和评估，数势科技凭借过硬的产品技术能力和卓越的交付服务力，荣获“全域数字化ISV优秀合作伙伴”称号。
- 名人：数势联合创始人兼副总裁谭李，作为特邀合作伙伴出席腾讯盛典并发表主旨演讲。
爱创科技
- 简介：爱创科技在追溯数字化领域具有强大影响力，是腾讯的长期合作伙伴。
- 成就：在腾讯智慧零售主办的2022私域生态合作伙伴年度大会中，爱创科技凭借优秀的产品技术能力和交付服务力，荣获“年度ISV卓越合作伙伴”荣誉。
- 名人：爱创科技总裁谢朝晖出席腾讯盛典并获奖。
其他杰出ISV
- 还包括但不限于用友、德勤中国、天翼云等，这些公司在各自的领域内均有着显著的市场影响力和技术实力。

SI（系统集成商）

华为云与安永的合作
- 简介：安永作为华为云的合作机构代表，在建筑、制造、消费、零售、能源等多个行业与华为云有着全面且深入的合作。
- 成就：双方共同探索数字化转型的新路径，安永在华为云生态中扮演了重要角色。
- 名人：安永大中华区数据智能咨询服务合伙人范建华在相关论坛中分享了安永与华为云的合作经验。
高新兴科技集团
- 简介：高新兴科技集团是华为的领先级ISV和生态合作伙伴，在车联网、车路协同等领域具有显著优势。
- 成就：高新兴物联作为车联网产业链先锋企业，受邀出席华为举办的RedCap产业峰会，展示了其在5G轻量化技术方面的应用成果。
- 名人：高新兴物联经营中心总经理李煜在峰会上接受了多家媒体的采访。
其他杰出SI
- 还包括但不限于致远互联、SI集团等，这些系统集成商通过与各行各业的合作伙伴紧密合作，共同推动了行业的数字化转型。

四、政策与合规规划：

1，政策研究：关注国内外云计算相关政策、法规的动态变化，确保产品和服务符合政策要求。

2，合规性建设：建立健全的数据保护、隐私保护、安全合规等机制，提升产品和服务的合规性。

3，风险评估与应对：对可能面临的政策风险进行预评估，并制定相应的应对措施。

五、产品生命周期管理：

1，产品路线图：制定清晰的产品路线图，包括短期、中期和长期的产品规划和迭代计划。

2，产品发布与推广：策划和执行产品发布活动，制定市场推广策略，提升产品知名度和市场接受度。

3，客户反馈与迭代：建立完善的客户反馈机制，根据市场反馈和数据分析结果，不断优化产品功能和用户体验。

六、商业成功与盈利模式：

1，定价策略：制定合理的产品定价策略，平衡成本、竞争和客户需求。

一、计费模式

1. 阿里云

按量计费：用户根据实际使用量付费，适用于测试、开发或临时性需求。这种计费方式灵活，用户可以根据业务需求随时调整资源使用量，避免不必要的支出。
包年包月：用户提前支付一定费用，锁定资源使用期限和价格，享受更优惠的折扣。这种方式适合长期、稳定的业务需求，有助于降低总体成本。
抢占式实例：一种价格浮动、可强制回收的按需使用实例，相对于按量付费实例有更高的优惠，但存在被强制回收的风险，适用于无状态、容错能力强、中断容忍度高的业务场景。
资源包：预付费的计费方式，通过预付固定费用抵扣部分云资源使用量，通常具有较高的折扣优惠。资源包类型多样，如OSS资源包、RDS资源包等，适用于特定类型的云资源需求。

2. 腾讯云

腾讯云也提供类似的计费模式，包括按量计费、包年包月等，以满足不同客户的需求。此外，腾讯云还可能根据市场情况和产品特性推出特定的优惠活动或套餐，以吸引用户。

二、定价策略

1. 成本加成

云计算产品的定价通常会考虑成本因素，包括硬件成本、运营成本、研发成本等。在成本加成的基础上，企业会根据市场竞争情况和产品价值进行定价调整。

2. 市场竞争

云计算市场竞争激烈，阿里云和腾讯云等巨头为了争夺市场份额，会不断调整定价策略以吸引用户。例如，通过推出新用户优惠、老用户复购折扣等活动，降低用户的使用成本。

3. 客户需求

云计算产品的定价还会考虑客户需求和预算。企业会根据不同客户的需求和预算制定个性化的定价方案，如提供不同配置的产品选项、定制化的服务套餐等。

三、价格体系示例

由于云计算产品的价格体系复杂且动态变化，以下仅以阿里云的部分产品为例进行说明：

云服务器ECS：提供多种配置选项，包括CPU、内存、存储等。用户可以根据实际需求选择合适的配置，并按量计费或包年包月付费。不同配置和计费方式的价格差异较大，用户可以根据预算和需求进行选择。
对象存储OSS：提供按量计费和资源包两种计费方式。按量计费根据存储量和访问量计费；资源包则通过预付固定费用抵扣部分存储和流量费用，通常具有更高的折扣优惠。

2，销售渠道拓展：建立多元化的销售渠道，包括直销、合作伙伴、电商平台等，扩大市场份额。

促成交易的过程

市场宣传与推广：云计算企业通过线上线下的方式进行市场宣传与推广，包括社交媒体营销、广告投放、行业展会参与等。这些活动能够提升品牌知名度，吸引潜在客户的关注。
客户需求挖掘：销售人员或合作伙伴通过与客户沟通交流，深入了解客户的需求和痛点。针对客户的需求，提供个性化的云计算解决方案和产品推荐。
产品演示与试用：为客户提供产品演示和试用机会，让客户亲身体验云计算产品的功能和优势。通过产品演示和试用，增强客户对产品的信任度和购买意愿。
商务谈判与签约：在双方达成一致意见后，进行商务谈判并签订合作协议或购买合同。在商务谈判过程中，双方就产品价格、服务内容、合作期限等条款进行协商和确认。
售后服务与支持：在交易完成后，云计算企业为客户提供全面的售后服务和技术支持。通过及时响应客户的需求和问题，提升客户满意度和忠诚度。

3，收入与利润预测：基于市场需求、产品定价和销售预测，进行收入和利润预测，为业务决策提供数据支持。

以下是根据公开信息整理的几家主要云计算集团的利润和销售营收情况：

亚马逊AWS

销售营收：AWS在2024年第二季度的销售额达到了263亿美金，创下新高，年运行率为1052亿美金。与2023年第二季度的221亿美金相比，同比增长19%。
利润：AWS的营业收入为93亿美金，与2023年第二季度的54亿美金相比，有大幅的增长。AWS是亚马逊最赚钱的业务之一。

微软Azure

销售营收：微软Azure的收入包含在微软Intelligent Cloud集团中，该集团在2024年第二季度的收入为285亿美金，年运行率为1140亿美金。与去年同期相比，增长19%。
利润：微软Intelligent Cloud该季度的营业收入最高，为129亿美金，高于去年同期的105亿美金。

谷歌Google Cloud

销售营收：Google Cloud在2024年第二季度的收入为103亿美金，年运行率为412亿美金。与2023年第二季度的80亿美金相比，同比增长29%。
利润：Google Cloud的营业收入达到创纪录的12亿美金，高于去年同期的3.95亿美金。

百度智能云：

百度智能云在2024年一季度的收入同比增长12%至47亿元，显示出百度在云计算领域的持续投入和市场份额的稳步扩大。然而，由于我获取的信息有限，无法提供百度智能云在该季度的具体利润数据。

阿里云

销售营收：

阿里云智能集团在2024年第二季度营收为265.49亿元，同比增长6%。这一增长主要由公共云业务的双位数增长和AI相关产品的采用量提升所带动。阿里云在云市场的领先地位和持续的技术投入，为其带来了稳定的收入增长。
利润：
阿里云智能集团第二季度经调整EBITA为23.37亿元，较2023年同期的9.16亿元增长155%。这表明阿里云在优化成本结构和提升运营效率方面取得了显著成效，同时AI相关产品的增长也为其带来了更高的利润。

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