現在，有很多的購物中心都開始往數字化轉型了，而且幾乎都在同一個時間點中迎來了爆發，為什麼購物中心轉型數字化都選在這個節骨眼上迎來爆發？跟著 Hishang 一起來了解一下就知道了。

在和許多購物中心 WooCommerce 運營者的溝通中，我們聽到大量關於數字化轉型的探討，大家都確信數字化轉型是必然趨勢，但對數字化轉型的底層動因還存在一些困惑 。

為什麼數字化轉型會在當前迎來爆發? 數字化解決了商業的哪些本質問題? 它針對的究竟是哪些問題?

我們從商業的底層邏輯出發，聊聊為什麼數字化轉型是一次 “時代的選擇” 。

數字化化解的根本矛盾：供給—需求的低效匹配

商業地產 WooCommerce 運營發展的底層本質，是建立在商品供給與消費需求的匹配基礎之上的，購物中心或者百貨本質上相當於一座 “橋樑”，連結著供給端和消費端，其發展的速率則無疑是是由供給和需求的匹配效率來決定的，匹配越精準，“橋樑” 的通過效率越高，其價值越大。

消費者真心想要的產品和服務與實際購買的東西之間，總是存在著一道鴻溝，對於這道鴻溝的彌合，往往就代表著商業的新機遇。 例如，福特針對消費者對 “快速” 的需求滿足，締造了福特汽車這一商業帝國。

因此，對於需求的分析和預測是供給匹配的關鍵，能否創造性地預測需求的趨勢往往是商業實現跳躍式發展的關鍵。

這種分析和預測在前移動互聯網時代如農業社會、工業社會相對容易，因為社會結構相對穩定，消費者的羣體性標籤顯著。 但移動互聯網時代以及未來的物聯網時代則打破了這種穩定，消費者的個體性標籤更為凸顯，由此也帶來了需求的難預測性，供給和需求的匹配鴻溝更深且預測難度更大。

這一變化對於供給—需求的匹配效率產生了極大的影響，企業如想在這一時代發展則需要克服這一深層次矛盾，進而跨越鴻溝實現發展。 如諾基亞因為無法匹配消費者對於智慧機終端的新需求的供給，而最終折戟於智慧化手機時代; 同樣，UA 因為洞察到消費者對於 “專業運動” 的追求，初期細分出 “高效能緊身運動衣” 這一產品供給，從而實現了在 Nike 和 Adidas 夾縫中的突圍。

那麼，為什麼在這一時代會產生這種鴻溝? 其深層次的根源因素是什麼?

供需矛盾的社會根源：行為模式的 “流動性”

首先，從社會發展的結構來看，我們如今所處的社會處於前所未有的 “不穩定” 的狀態，互聯網時代下的技術呈現指數化的發展狀態，按照尤瓦爾·赫拉利在《今日簡史》中的論述，這種技術的強勢發展，讓我們的社會 “故事體系” 越來越複雜，越來越不易於理解，“不連續性” 成為目前人類社會最顯著的特徵，“穩定” 則成為人類社會的一件 “奢侈品” 。

而故事的易理解和社會的穩定性無疑是羣體統一行動的基礎，因此這種複雜性造成了羣體的消費需求的難預測性。

按照社會學家齊格蒙特·鮑曼在《流動的現代性》中的闡述，前互聯網時代處於一個 “前設的參考羣體時代”，在這樣一個時代，個體有著相對明確的羣體特徵，這種特徵是可以 “被假定的”，正如在計劃經濟時代背景下，消費者可以按照顯著的身份、職業、學歷等標籤進行劃分，因此商品的供應基本可以依照這種顯著的羣體需求進行特定的供給，例如經典名著等書籍基本供給知識分子。

但到了互聯網時代則打破了這種穩定，在這一時代模式和框架中，個體的行為因為脱離了明確的羣體特徵，因此 “不再是已知的、假定的，更不用説是不證自明的” 。

我們在消費者研究中，已經很難憑藉身份、職業、學歷等羣體性的標籤去推斷其消費行為了，一個高學歷的個體跟低學歷的個體在某一領域消費興趣、消費行為的可能非常一致。 例如在潮牌的消費中，我們發現，基本各個職業、學歷都會涉及，已經很難從這些 “户籍標籤” 去推論了，反而興趣、價值觀等個體性標籤更為關鍵。 譬如在潮鞋這一單一品類中，涉及到的購買羣體從身份上是橫跨中學生到企業家的，年齡上更是無法區分，唯一趨同的就是對 “潮” 追逐的興趣和價值觀這種個體性的標籤。

如果説過往的分析和預測面對的是固態的行為模式，那麼在新的時代背景下，個體性的行為模式則呈現出前所未有的 “液態”，因為興趣、愛好甚至是偏好是不穩定的，就像液體一般，因時間的不同、容器的不同隨之變幻。

由於 “液態化” 的行為模式固有的流動性，對於行為需求的分析和預測，需要從 “羣體性” 的分析轉移到對於 “個體性、私人性” 的關照，間歇式的分析要轉變為 “實時監控” 才能真正做到有效的需求分析和預測，並實現供給和需求的有效匹配。

但行為模式的流動性對於傳統的研究方法，無疑提出了非常大的挑戰，也由此造成了傳統的消費者研究和分析方法的不適用，這也是在進入 21 世紀後，市場預測的準確率如此之低的原因。

對個體化行為的全景式關注：是數字化轉型的核心驅動力之一

傳統對於需求的分析和預測是建立在 “羣體分析” 這一核心假設基礎之上的，即個體行為特徵可通過羣體特徵被假定和證實，因此 “抽樣” 成為核心的樣本選擇方法，“年齡、職業、收入、階層等” 羣體性標籤構成核心的分析指標以及間隔性的對比分析等構成這一傳統的核心體系。

在不連續性、流動性構成顯著的時代和行為特徵的背景下，“抽樣” 無疑等同於 “片面”，“羣體” 無疑意味著 “個體謬誤” 。 如果按照鮑曼的論斷，新的時代背景的關鍵特性是 “差異產生差異”，這就意味著差異是呈現指數級的變化的，如果依然按照 “固態” 的 “羣體性假設” 去分析和預測這種流動性的變化，無疑是南轅北撤、開拓了供給和需求之間更大的鴻溝。

因此在數字化轉型中，“大資料” 對於 “全樣本” 的追求克服了這種片面，物聯網技術背景下對於個體行為資料的 “全景式” 的採集、對於 “興趣、愛好等” 個人化的標籤體系的建構則迴歸到對於 “私人化行為” 的關注，正是順應了流動性的時代變化。

對個體化行為的全景式關注，是數字化轉型的核心驅動力之一，這種新的視角有助於解決供給—需求的匹配鴻溝，因此強調對於需求分析視角的這種轉變或者 “迴歸”，是構成數字化轉型的社會時代要求。

數字化轉型的核心是迴歸到對於個體的行為關注，構建新的 “資料+算力+演算法” 的運作正規化、形成新的 “描述—診斷—預測決策” 的服務機理，從而實現了消費端和供應端的高效協同、精準匹配這一形態，有效解決供給—需求的匹配，提高其效率，這是數字化轉型的核心要義。

2019 年政府工作報告也正式提出了 “智慧 +” 戰略： “深化大資料、人工智慧等研發應用。 打造工業互聯網平台，拓展 ‘智慧 +’，為製造業轉型升級賦能。 ” 數字化的賦能上升到國家戰略層面。

我們即將步入一個全面智慧化的新經濟時代： 全新的執行規律正在顯現，資料的自由流動化解過往市場 WooCommerce 運營中的不確定性，資源配置優化的效率大大提高。

“數字化” 被置於這一經濟體中的核心驅動因素，因此數字化的轉型站在這種時代趨勢的判斷下，是時代的 “必然選項” 。