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现代社会，如果还用工业时代的逻辑，三年计划一个产品，然后希望这个产品在未来某个时刻能打中人的需求，这样的概率几乎为零，没有任何准确性可言。 所以，未来服务的准确度是去挖掘潜在的需求，我们要用一套全新的方法论去指导这种思考。而这个方法论想要变成一套完整的运营体系、业务流程，就需要拥有一个互联网化的支撑系统，才能提供更加准确的服务。 那接下来的关键问题就是：如何挖掘潜在需求，才能实现最高效率？ 如果让人和一个个用户不断地进行互动，看他们到底想要什么，这是一种成本很高的方法。就像做所谓的定制化服装一样，要人跟人之间发生很多次的反复互动才能达到目的，性价比非常低。 如果这种场景想要普遍化，最终还是要靠数据智能。你先要建立起一个有效的产品通道，将商家跟潜在的客户联结起来，再通过各种各样的方法去试探客户的反馈。 最终双方动态的匹配形成某个时间节点的最优服务，而这个服务又会随着用户的需求不断演化。 想要完成这个目标，唯一的方法是通过持续的互动进行产品的迭代和优化，光靠人力注定无法完成，背后需要数据智能引擎的支撑。只有用机器决策取代人力决策，才能在足够短的时间内快速学习、提升和逼近可能的潜在需求，这样得出的判断才是准确的。 用工业时代的思想无法企及准确这一高度，只有用数据时代的思想，人们才能用渐进的方法来快速迭代、试探。其实这种试探是双方的，只有经过多次的摸索、互动，最后才能找到一个当时足够满意的服务。 数据智能为企业用户、消费用户提供互联网时代的精准商业。以精准广告、精准零售、精准生产、精准运输、精准服务为目标，精准商业通过云上大数据的快速流动打穿了消费互联网与产业互联网，避免资源的低效流转与浪费。 以零售行业为例，针对某一位用户，可以在众多商业场景中利用智能设备与传感器采集其线下行为数据，并与线上消费数据比对融合。“消费者画像”、“供应商画像”随交易增长愈加精准，平台随时掌握细分客群的喜好变化，算法实时个性化推荐新款商品，快速返单，小批量定制，反向设计新品，调整品牌定位，形成C2B（Consumer to Business，客对商）、S2b（Supplier to business，供应商到小型企业）的精准产销，实现库存最小化、生产柔性化、广告精准化。 |
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