趙建國　姜愛萍

大數(shù)據(jù)時(shí)代到來！美國互聯(lián)網(wǎng)中心指出，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長50%，每兩年將翻一番，我們目前的數(shù)據(jù)有90%以上都是近幾年產(chǎn)生的。除了互聯(lián)網(wǎng)，無數(shù)安裝在設(shè)備上的數(shù)碼傳感器也能產(chǎn)生諸如位置、運(yùn)動(dòng)、溫度、化學(xué)物質(zhì)等的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的開啟，影響著我們理解世界和在這個(gè)數(shù)據(jù)世界中生產(chǎn)和生活的方式，同時(shí)帶來一場(chǎng)巨大的商業(yè)變革，將顛覆原有企業(yè)的運(yùn)營思維和組織架構(gòu)，加速重構(gòu)新的價(jià)值鏈，建立新的行業(yè)影響力。

需求管理是集需求分析、需求判斷、需求預(yù)測(cè)于一體的管理活動(dòng)集合，需求管理水平的高低取決于整個(gè)需求鏈中各主體信息管理和經(jīng)驗(yàn)判斷能力及其整合的效果。需求管理對(duì)企業(yè)、尤其是傳統(tǒng)企業(yè)有著重要的意義，它能夠使企業(yè)的輸入和輸出相匹配，減少因兩者差異而產(chǎn)生的成本和風(fēng)險(xiǎn)。然而，傳統(tǒng)的需求管理往往出現(xiàn)較大偏差，無法最大程度地實(shí)現(xiàn)其意義。究其原因，無非是重視經(jīng)驗(yàn)而非數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)雜亂無章、整理數(shù)據(jù)低效、預(yù)測(cè)方法單一等等。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，為需求管理提供了新的思維和途徑，與此同時(shí)，也對(duì)企業(yè)提出了更高的要求和更大的挑戰(zhàn)。

一、需求管理基本邏輯的轉(zhuǎn)變

一般地，我們認(rèn)為需求預(yù)測(cè)發(fā)生偏差的根本原因在于信息不對(duì)稱。大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們將擁有充分的信息！例如，淘寶網(wǎng)出售的比基尼泳裝在中國銷量最高的地區(qū)不是我們以為的廣東、海南等省，而是內(nèi)陸的內(nèi)蒙古和新疆。出現(xiàn)這樣預(yù)測(cè)失敗的情形，不是因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)錯(cuò)誤，而是有未考慮到的因素，即信息的缺失。如果有一個(gè)針對(duì)某種需求的完美的預(yù)測(cè)方法，那么我們可以設(shè)想，這種方法一定將所有信息、因素和關(guān)系都包含在內(nèi)了。當(dāng)然，這種完美的模型幾乎不可能存在，但盡可能地使我們的需求預(yù)測(cè)模型包含更多信息，必然是完善需求預(yù)測(cè)的重要途徑。為了獲取更多信息，顯然不能依靠經(jīng)驗(yàn)，因?yàn)樘嗟男畔⒃缫殉鼋?jīng)驗(yàn)的范圍。而數(shù)據(jù)，則承載了所有的信息。這些信息中，有很多是很難被考慮到，或者即使考慮到也難以量化并加入預(yù)測(cè)模型的，比如人們的心理偏好。處理這些信息是很困難的，但數(shù)據(jù)提供給我們一個(gè)簡易的結(jié)果，因?yàn)閿?shù)據(jù)本身就已經(jīng)是眾多信息的擬合了，我們不需要深究這些數(shù)據(jù)是如何由信息擬合得到的，只要直接使用這些天然又準(zhǔn)確的擬合結(jié)果做需求預(yù)測(cè)就好了。例如，在上面比基尼泳裝的例子中，我們可能無法得到一個(gè)關(guān)于為什么內(nèi)蒙古、新疆的銷量比廣東、海南好的最終解釋，但我們實(shí)際上并不需要這個(gè)解釋，因?yàn)樵蛞呀?jīng)包含在這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果中了，無論我們是否能獲得解釋，都不影響做需求預(yù)測(cè)。因此，數(shù)據(jù)使企業(yè)在需求預(yù)測(cè)中對(duì)于市場(chǎng)信息不對(duì)稱的情況得到巨大改觀，企業(yè)掌握數(shù)據(jù)越多、挖掘數(shù)據(jù)越深入，擁有的信息量就越大，做出的需求預(yù)測(cè)就越可靠、越準(zhǔn)確。

從另一個(gè)角度來說，數(shù)據(jù)的體量巨大，是大數(shù)據(jù)的最顯著特點(diǎn)?；谶@樣的數(shù)據(jù)量級(jí)，我們基本可以認(rèn)為“樣本等于總體”。當(dāng)我們可以用總體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)時(shí)，抽樣分析這樣的方法顯然已經(jīng)落伍。因此，基于大數(shù)據(jù)的需求預(yù)測(cè)將使結(jié)果更加靠近真實(shí)情況，盡可能地縮小偏差。

二、需求管理基本理念的轉(zhuǎn)變

大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求預(yù)測(cè)，必須完全相信數(shù)據(jù)，同時(shí)，還要用新的方式看待和處理數(shù)據(jù)。人們使用互聯(lián)網(wǎng)的形式不同，在互聯(lián)網(wǎng)上留下了不同形式的數(shù)據(jù)，如文本、音頻、視頻等，它們內(nèi)在不具備一定的邏輯和結(jié)構(gòu)，因此被稱為“非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)”。這些“非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)”難于處理，加劇了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的混亂程度，使得分析和預(yù)測(cè)的“精確”成為不可能。面對(duì)這樣的境況，一方面要重視這些數(shù)據(jù)的價(jià)值，利用統(tǒng)計(jì)模型量化并深度挖掘這些數(shù)據(jù)來進(jìn)行需求預(yù)測(cè)，另一方面要承認(rèn)“不精確”，允許“不精確”的存在。

使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，更多情況我們得到的是相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系。雖然人類有從現(xiàn)象探尋原因的本能，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們大可不必死守這種思維美德。有些數(shù)據(jù)可以追溯到其內(nèi)在因果關(guān)系，但有些卻是我們現(xiàn)在的科技水平和對(duì)自然社會(huì)的理解無法解釋、甚至與我們固有的認(rèn)知完全相反的。在利用大數(shù)據(jù)的需求預(yù)測(cè)中，對(duì)于那些已知的內(nèi)在因果關(guān)系，我們可以利用其確定外在相關(guān)關(guān)系的穩(wěn)定性，使得預(yù)測(cè)結(jié)果更加可信，而對(duì)于那些無法解釋的因果關(guān)系，我們完全可以暫不理會(huì)，放心大膽地利用數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)即可。

三、需求管理驅(qū)動(dòng)商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變

大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)需求管理在理念和方法上的變革，如同人類歷史上其他重大的工業(yè)和科技信息革命，極大地解放了需求管理的生產(chǎn)力，使其效率和效果提高到一個(gè)新的水平。因此，這樣一個(gè)由數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模型支撐起來的新的需求管理模式，對(duì)企業(yè)的發(fā)展是非常重要的。

沃爾瑪作為世界上最大的零售商，擁有超過200萬員工，銷售額約4500億美元。在網(wǎng)絡(luò)帶來巨大數(shù)據(jù)之前，沃爾瑪在美國擁有的數(shù)據(jù)資源應(yīng)該是最多的。2004年，沃爾瑪對(duì)歷史交易記錄這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了觀察，這個(gè)數(shù)據(jù)庫的記錄不僅包括每一個(gè)顧客的購物清單以及消費(fèi)額，還包括購物籃中的物品、具體購買時(shí)間、甚至購買日的天氣。沃爾瑪公司發(fā)現(xiàn)，每當(dāng)季節(jié)性颶風(fēng)來臨之前，手電筒和蛋撻銷售量都劇增。因此，暴風(fēng)雨來臨時(shí)，沃爾瑪把蛋撻和颶風(fēng)用品放到一起，增加了銷量。這個(gè)銷售行為成功的背后，是沃爾瑪通過挖掘海量數(shù)據(jù)，在手電筒和蛋撻銷量之間建立了相關(guān)關(guān)系，繼而做出的需求預(yù)測(cè)。當(dāng)時(shí)的這種挖掘數(shù)據(jù)進(jìn)行需求預(yù)測(cè)并提升手電筒和蛋撻銷量的方式仍可以被看作是一種靈機(jī)一動(dòng)的、討巧的銷售手段，但是放在今天這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代下，若能將這種需求預(yù)測(cè)的方式更加普遍地運(yùn)用到采購、庫存、銷售、定價(jià)等各個(gè)環(huán)節(jié)，無疑將是企業(yè)商業(yè)模式的一種變革，其結(jié)果是直接促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)性化的需求預(yù)測(cè)將顛覆一切傳統(tǒng)商業(yè)模式，成為未來商業(yè)發(fā)展的終極方向和新驅(qū)動(dòng)力。大數(shù)據(jù)為個(gè)性化商業(yè)應(yīng)用提供了充足的養(yǎng)分和可持續(xù)發(fā)展的沃土，如基于交叉融合后的可流轉(zhuǎn)性數(shù)據(jù)、全息可見的消費(fèi)者、個(gè)體行為與偏好數(shù)據(jù)等等，未來的商業(yè)可以通過研究分析這些數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)挖掘每一位消費(fèi)者不同的興趣與偏好，做出針對(duì)個(gè)體消費(fèi)者的需求預(yù)測(cè)，從而為他們提供專屬的個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)。然而縱觀整個(gè)中國互聯(lián)網(wǎng)，我們擁有海量規(guī)模的大數(shù)據(jù)，但與個(gè)體消費(fèi)者針對(duì)性需求存在著巨大的鴻溝?，F(xiàn)如今，每一個(gè)企業(yè)對(duì)其用戶的了解都是片面的或者單個(gè)維度的。例如，賣運(yùn)動(dòng)裝的網(wǎng)站A、賣休閑裝的網(wǎng)站B和賣包具的網(wǎng)站C，都了解用戶在自己網(wǎng)站的偏好，但卻無法了解用戶在自己網(wǎng)站外的行為和偏好。試想一下，如果網(wǎng)站A能夠了解它的某位用戶在網(wǎng)站B和C上的興趣（比如非常喜歡紫色的休閑衣服和包），就可以預(yù)測(cè)該用戶的需求偏好，更加精準(zhǔn)地提供他可能也會(huì)喜歡的運(yùn)動(dòng)裝。

在變革的同時(shí)，企業(yè)也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。首先，使用大數(shù)據(jù)做需求預(yù)測(cè)，必須有豐富的數(shù)據(jù)庫。目前，中國企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的重要性還未有足夠的認(rèn)識(shí)，所以把握這個(gè)契機(jī)，大量收集數(shù)據(jù)，不但成本低，還能在未來需求預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)競爭中占據(jù)制高點(diǎn)。其次，技術(shù)水平對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果有決定性作用。基于大數(shù)據(jù)的需求預(yù)測(cè)不是一個(gè)模型的重復(fù)使用，而是涉及多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的流程、對(duì)不同產(chǎn)品和服務(wù)差異化的預(yù)測(cè)方法以及不斷更新的數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)。此外，數(shù)據(jù)的收集、處理和儲(chǔ)存也將耗費(fèi)大量的成本，并面臨著數(shù)據(jù)安全的風(fēng)險(xiǎn)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)為王。大數(shù)據(jù)作為一種理念，也作為一種方法，改變著需求管理的思維和途徑。這種正被改變著的需求管理，正是企業(yè)模式變革與發(fā)展的推動(dòng)者。endprint