数字化，就是从物理世界中，开采出数据，粗炼为信息，精炼为知识，聚合为智慧。

昨天，在进化的力量年度讲演上，我们一起登陆了八个岛，其中有一个岛叫“数据石油”。

我们说，今天数据就是石油。这些数据石油里，蕴藏着消费者的需求，痛点，偏好和习惯。

它们就像石油一样，等待着被开采。他们是提高生产率的，新能源。

今天，我们就来聊聊，数字石油如何为选品赋能，我们应该如何在数据石油里，开采出消费者的需求、痛点、偏好和习惯。

讲数字化选品前，我们先讲讲什么是数字化。

数字化，就是从物理世界中，开采出数据，粗炼为信息，精炼为知识，聚合为智慧。

在这个过程中，有四个关键步骤：开采、粗炼、精炼、聚合。

第一步，从物理世界，开采出数据。

什么意思呢？就是把我们对物理世界的感知，变成一段文字，一张照片，一段音频，一段视频。开采的结果，就是数据。

第二步，把海量的数据，粗炼为信息。

因为开采出的数据本身是没有价值的，如果要得到有用的信息，你得给数据“降噪”，从海量数据中，识别出有价值的信息。

比如，你通过开采数据，识别出照片上是一个人，一个体重计，上面还有数字。这就是信息。

第三步，把信息，精炼为知识。

粗炼出的信息，比如，体重计的信息，体脂称的信息，血压的信息，身高的信息，单独的价值都不大。

怎么办？从这些信息里，精炼出知识。

举个例子。

比如，小张体重180斤。根据这个信息，能确定小张不健康吗？可能不行，还得有别的信息作参考。

增加身高信息。比如小张身高2米多，那180斤也没问题。但如果1.7米呢？可能就有问题了。

所以最好还有一个信息。体脂。

只有把信息放在一起，体重、身高、体脂，才能“精炼”出“健不健康”这个真正有用的：知识。

知识很重要。但是孤立知识的价值，依然有限。只有当知识流动起来，彼此碰撞，互相激发，产生令人眼前一亮的智慧。

第四步，把知识聚合为智慧。

知道得了高血压，但是怎么治呢？用人工智能算法，计算出针对这个病例，最好的治疗方案。

这就是智慧。

这就是数字化的四个步骤。

你数字化水平的高低，就看你能从数字石油中，开采出数据，还是信息，还是知识，还是智慧。

那怎么借助数字化来选品呢？

数字化选品，其实就是从消费者购物行为里，“开采”出数据。然后，再从这些数据里，“炼化”出“消费者喜欢什么产品”这个知识。最后，用这个知识去赚钱。

什么意思呢？

以前我们是先做出一个产品，然后，花很多钱打广告，铺活动。让消费者了解这款产品，慢慢对这款产品产生信任。最后才产生购买行为。

如果，我们可以先找到消费者喜欢的产品，然后再去做这款产品，是不是就更好卖呢？

现在，这种假设，正在通过数字化实现。

比如，卖家可以在消费者的评论数据和购买数据里，开采出消费者的需求、偏好、痛点和习惯。

然后，把这些信息反馈给工厂，工厂就可以根据这些需求，生产出定制化的产品。

消费者呢？也可以通过评论数据和销售数据，看哪款产品更受欢迎，哪款产品质量更好。

卖家可以借助数字化选择更受消费者欢迎的产品，消费者也可以借助数字化提前了解商品的质量。

关于数字化选品，我想跟你分享三个故事。

第一个故事的主人公叫萧磊，他原来是一名特种兵，后来做起了跨境电商，而且做得不错。

萧磊就是从数据石油里，开采出了信息。看到了同行没看到的需求，快速做出反应，匹配相应的产品。

比如，2020年6月，他因为一次偶然的机会，发现天猫3c影音类目下麦克风的机会。

萧磊看到当时3c影音类目下麦克风关键词生意参谋搜索数据到第二。

这个数据引起了他的注意，他查看19年6月的交易金额是2.5亿每个月，到20年3月突然增加到3.9亿，6月是3.3亿。

萧磊从这些数据石油中，开采出了一个非常重要的信息，用户对这款产品有需求，但是供给可能不足。

他又把这种需求进行细分，发现大家对麦克风的需求其实有两种，一种是K歌需求，一种是直播需求。

然后联系工厂，生产这两款产品。箫磊就是从数据开采出“消费者喜欢什么”这个信息，再想办法满足需求。

第二个故事来自五商学员。这个故事有点意思。

这位学员经常去小区附近的一家小饭店吃饭。

但是，有一天，他发现，这家饭店不对外营业了。为什么呢，他很纳闷，就问老板，你们为啥不对外营业了啊。

老板说，小饭店被某个餐饮平台收购了。

这位同学又问老板，为什么呢，你们现在赚得比以前多了吗？

老板一听来了兴致。对这位同学说，我跟你说，这个平台确实厉害。

比如，它给我们推荐附近最受欢迎的20个菜品，我就集中精力做好这20个菜品，果然外卖销量提升了40%。

因为只做外卖，没有了堂食，省了房租和不少工钱。

网上订单量比较固定，就可以按量准备材料，因此损耗少了，又节约了成本。

总结来说，就是通过数字赋能，成本降低了，销量高了，利润也好了。

平台在海量的“购买信息”和“评价信息”里，粗炼出了“20个最受欢迎的菜品”这个信息。

饭店老板只要做好这20个菜品，就不愁没有订单。

这就是一个数字化为选品赋能的故事。

第三个故事是杭州的一家社区小店。

这是一家开了很多年的社区小店，2018年，这家小店被改造成了“天猫小店”。

改完之后，发生了什么变化呢？

“天猫小店”针对这家小店，推出了两项优化：

第一， 推出一站式进货平台“零售通”。

什么意思呢？

就是这家店的经营者，可以在阿里的“零售通”上订货，然后由天猫统一配送。

天猫用自己的信用和溢价能力，武装了这些小店，解决他们的进货价格和品质问题，优化了交易结构。

第二，借助“数据”帮助小店选品上架。

比如，在这个社区里，有很多居民养狗。但很多店没卖过狗粮，所以不知道这件事。

但是，改成“天猫小店”的社区小店却拥有了一个优势。什么优势呢？

就是天猫作为最大的电商平台，这家社区小店附近居民多半在天猫上买过狗粮。

所以天猫就能从买狗粮的人这个数据中，开采出了这家小店周围居民买狗粮的信息。

然后，告诉这个小区的天猫小店，你应该多进点狗粮，甚至还能具体到附近居民喜欢的品牌、规格等等。

小店根据平台的建议进货，果然卖得不错。

产品好卖，库存周期就会缩短，资金效率就会提高。这样，这家小店的交易结构，就被优化了。

这也太厉害了。这是怎么做到的呢？

因为数字化。

销售数据，能告诉你，我想买什么。而评论数据，能告诉你，是什么在阻止我付钱。

还有交易数据、信用数据、行为数据等等，把这些数据提纯为信息，就知道什么商品受消费者欢迎，要多进一点，什么商品，销量不好，要少进一点。

当你从数据石油里，开采出“附近居民都有购买狗粮的需求，但附近商铺没有狗粮的时候”，就相当于消费者在对着你大叫，“我想买狗粮，赶紧去进货吧。”

数字化，不仅为选品赋能。

商业世界中，还有很多创新，都是借助数字化，创造性地满足用户的需求。

比如，我们看这张图片。这种黄灰的搭配好看吧。我也觉得好看。

这个“黄灰色”，就是去年12月，潘通宣布的2021年的流行色：极致灰和亮丽黄。

如果你想把家里装修成这种风格，你跟设计师说，我要亮丽黄和极致灰。

设计师一定很头疼，什么极致灰，什么亮丽黄？

你说，我给你发张图，你就按这张图来，设计师还是很头疼。因为眼睛识别出的颜色，和最终选的颜色几乎一定会出现偏差。

那怎么办，用色号。什么颜色对应什么色号。你只要记住色号，就能找到相应的颜色，再也不用担心会有偏差了。

比如，研究色彩被大家熟知的潘通，就用色号匹配相应的色彩。

极致灰，是：PANTONE 17-5104；

亮丽黄，是：PANTONE 13-0647。

你说要把墙壁设计成极致灰和亮丽黄的拼色。只需要把色号给设计师，他一定会理解你的诉求。

所以，有极致灰和亮丽黄两种颜色的照片是数据，而代表这两种颜色的色号是信息。

数字化时代，大到上市公司，小到家门口的小店，都面临着越来越多的不确定性。

潘通，就是借助数字化，通过将数据提纯为信息的方法，拥有了比较稀缺的能力。

在数字化转型中，成了被概率选中的达尔文雀。

最后的话

我们再来回顾一下。

数字化，就是从物理世界中，开采出数据，粗炼为信息，精炼为知识，聚合为智慧。

数字化选品，从模糊的不可度量的数据，开采出精确的可度量的信息。就是从传统的金木水火土，到现代的氢氦锂铍硼。

比如，从消费者购物行为里，“开采”出数据。然后，再从这些数据里，“炼化”出“消费者喜欢什么产品”这个知识。最后，用这个知识去赚钱。

我们说，当你在感知这个世界的时候，这个世界也在感知你。

数字化在带来新的机遇的同时，也会有一些挑战。

比如，我们获得的便利，有时候是通过隐私换取的。

现在，这个问题也正在被解决，11月1日，也就是明天，中国的《个人信息保护法》正式实施，这部法律是数字世界的基本法。

有了这部法律的护航，2022，我们将迎来一个喷薄而出的数字石油时代。

祝福。

刘润，“刘润”公众号主理人，互联网转型专家，前微软战略合作总监。任海尔、中远、恒基、百度等多家知名企业战略顾问，他总能将复杂的问题，抽丝剥茧地探寻出商业本质，发布在他的公众号“刘润”（ID：runliu-pub）上。

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