趙建國　姜愛萍

大數(shù)據(jù)時代到來！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)安裝在設備上的數(shù)碼傳感器也能產(chǎn)生諸如位置、運動、溫度、化學物質(zhì)等的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時代的開啟，影響著我們理解世界和在這個數(shù)據(jù)世界中生產(chǎn)和生活的方式，同時帶來一場巨大的商業(yè)變革，將顛覆原有企業(yè)的運營思維和組織架構(gòu)，加速重構(gòu)新的價值鏈，建立新的行業(yè)影響力。

需求管理是集需求分析、需求判斷、需求預測于一體的管理活動集合，需求管理水平的高低取決于整個需求鏈中各主體信息管理和經(jīng)驗判斷能力及其整合的效果。需求管理對企業(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)生的成本和風險。然而，傳統(tǒng)的需求管理往往出現(xiàn)較大偏差，無法最大程度地實現(xiàn)其意義。究其原因，無非是重視經(jīng)驗而非數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)雜亂無章、整理數(shù)據(jù)低效、預測方法單一等等。大數(shù)據(jù)時代的到來，為需求管理提供了新的思維和途徑，與此同時，也對企業(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，我們認為需求預測發(fā)生偏差的根本原因在于信息不對稱。大數(shù)據(jù)時代，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)這樣預測失敗的情形，不是因為經(jīng)驗錯誤，而是有未考慮到的因素，即信息的缺失。如果有一個針對某種需求的完美的預測方法，那么我們可以設想，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測模型包含更多信息，必然是完善需求預測的重要途徑。為了獲取更多信息，顯然不能依靠經(jīng)驗，因為太多的信息早已超出經(jīng)驗的范圍。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測模型的，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)提供給我們一個簡易的結(jié)果，因為數(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確的擬合結(jié)果做需求預測就好了。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，但我們實際上并不需要這個解釋，因為原因已經(jīng)包含在這個數(shù)據(jù)結(jié)果中了，無論我們是否能獲得解釋，都不影響做需求預測。因此，數(shù)據(jù)使企業(yè)在需求預測中對于市場信息不對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，做出的需求預測就越可靠、越準確。

從另一個角度來說，數(shù)據(jù)的體量巨大，是大數(shù)據(jù)的最顯著特點?；谶@樣的數(shù)據(jù)量級，我們基本可以認為“樣本等于總體”。當我們可以用總體數(shù)據(jù)進行分析和預測時，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)的需求預測將使結(jié)果更加靠近真實情況，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)時代的需求預測，必須完全相信數(shù)據(jù)，同時，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，使得分析和預測的“精確”成為不可能。面對這樣的境況，一方面要重視這些數(shù)據(jù)的價值，利用統(tǒng)計模型量化并深度挖掘這些數(shù)據(jù)來進行需求預測，另一方面要承認“不精確”，允許“不精確”的存在。

使用大數(shù)據(jù)進行分析，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)在的科技水平和對自然社會的理解無法解釋、甚至與我們固有的認知完全相反的。在利用大數(shù)據(jù)的需求預測中，對于那些已知的內(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，使得預測結(jié)果更加可信，而對于那些無法解釋的因果關(guān)系，我們完全可以暫不理會，放心大膽地利用數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系進行分析和預測即可。

三、需求管理驅(qū)動商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變

大數(shù)據(jù)時代，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新的水平。因此，這樣一個由數(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)資源應該是最多的。2004年，沃爾瑪對歷史交易記錄這個龐大的數(shù)據(jù)庫進行了觀察，這個數(shù)據(jù)庫的記錄不僅包括每一個顧客的購物清單以及消費額，還包括購物籃中的物品、具體購買時間、甚至購買日的天氣。沃爾瑪公司發(fā)現(xiàn)，每當季節(jié)性颶風來臨之前，手電筒和蛋撻銷售量都劇增。因此，暴風雨來臨時，沃爾瑪把蛋撻和颶風用品放到一起，增加了銷量。這個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，繼而做出的需求預測。當時的這種挖掘數(shù)據(jù)進行需求預測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一動的、討巧的銷售手段，但是放在今天這個大數(shù)據(jù)時代下，若能將這種需求預測的方式更加普遍地運用到采購、庫存、銷售、定價等各個環(huán)節(jié)，無疑將是企業(yè)商業(yè)模式的一種變革，其結(jié)果是直接促進企業(yè)的發(fā)展。

在大數(shù)據(jù)時代，個性化的需求預測將顛覆一切傳統(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)動力。大數(shù)據(jù)為個性化商業(yè)應用提供了充足的養(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)、全息可見的消費者、個體行為與偏好數(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)，精準挖掘每一位消費者不同的興趣與偏好，做出針對個體消費者的需求預測，從而為他們提供專屬的個性化產(chǎn)品和服務。然而縱觀整個中國互聯(lián)網(wǎng)，我們擁有海量規(guī)模的大數(shù)據(jù)，但與個體消費者針對性需求存在著巨大的鴻溝。現(xiàn)如今，每一個企業(yè)對其用戶的了解都是片面的或者單個維度的。例如，賣運動裝的網(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），就可以預測該用戶的需求偏好，更加精準地提供他可能也會喜歡的運動裝。

在變革的同時，企業(yè)也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。首先，使用大數(shù)據(jù)做需求預測，必須有豐富的數(shù)據(jù)庫。目前，中國企業(yè)對數(shù)據(jù)的重要性還未有足夠的認識，所以把握這個契機，大量收集數(shù)據(jù)，不但成本低，還能在未來需求預測的數(shù)據(jù)競爭中占據(jù)制高點。其次，技術(shù)水平對大數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果有決定性作用?；诖髷?shù)據(jù)的需求預測不是一個模型的重復使用，而是涉及多個技術(shù)領(lǐng)域的流程、對不同產(chǎn)品和服務差異化的預測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、處理和儲存也將耗費大量的成本，并面臨著數(shù)據(jù)安全的風險。

大數(shù)據(jù)時代，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)展的推動者。endprint