来源：微信公众号吴声造物（ID:wushengzaowu）
始终要寻找下一个“边缘”。
一年一度的“新物种爆炸·吴声商业方法发布”已于8月15日直播举行。“吴声年度演讲全文”发出的24小时内，吴声造物在后台收获诸多新老朋友认可、鼓励与共鸣的话语。今天要特别分享的一篇文章，来自资深出版人、未来之音创始人兼CEO卢俊先生。一起听听他对于“新物种爆炸2021”的思考与解读。
“新物种爆炸·吴声商业方法发布2021”刚刚落幕，和以往一样大会之后我都会写下自己对它的认知和解读，虽未必准确，但是，至少真实且新鲜。下面我将结合自己的商业实践，为吴声先生的“商业布道”，做一个自己的注解。
新场景
数据赋能的全新用户潜意识洞察机制
在演讲中吴声老师说：场景是有温度的数据。什么是有温度？这个词看起来是个很模糊的表达，其实真正的有温度是对多元、复杂、细颗粒需求的有效尊重，也是吴老师在演讲中反复提到的数字服务的技术同理心。技术同理心，听起来也复杂，换言之就是技术帮助我们更理解和尊重人。
实际上在工业时代，甚至是移动互联网的上一个代际，我们都对用户的理解，都是一种粗颗粒度的猜测，工业时代对用户的认知大多数是基于已有消费基础需求的最大公约数总结，而到了PC互联网，甚至是上一代际的移动互联网，用户数据的反馈，仍然是这个逻辑的升级。我们大多数用户洞察的基础都是分类指标性的、已经发生的、静态的，非连贯的、片面的数据，所以，在此之前的所有商业场景对用户需求的尊重都是粗颗粒度的、基础性的、迟缓的，根本无法做到真正对用户进行深层次的认知。
在过去，如果我们能对用户基本需求实现初步的满足，已经弥足珍贵，根本谈不上对用户深层次的意识和动机进行概括、抽象和描摹。乔布斯曾经说：要观察，不要调查。观察是一种小数据样本的洞察和抽象，可能对，但也可能失之偏颇，所以大部分商业天才的涌现，都是大量失之偏颇的错误认知之后的幸存者。
而在工业时代，广为应用的用户问卷调查，不仅不能有效呈现用户的真正需求，甚至成为从工业时代向移动互联网时代过渡期真正赢家的反向操作依据，譬如说你调查食品类服务的需求，用户给出的回答第一诉求就是安全环保，价格因素往往排在最后，但是最终在实际的商业操作中，价格反而总是成为影响用户购买行为的第一因素。所以，新的场景DTC（Direct To Context）实际上意味着，必须在无数的数字化场景中，把用户对于该场景的各类有效数据进行搜集，并且降噪，然后才能真正帮助我们去洞察用户深层次的意识与动机。在今天，洞察并不是为了形成一种信息认知优势，而是要想办法通过商业创新去动态满足用户的复杂需求。
这也是吴声老师在演讲中说的时代命题：“消失的附近”被数字化场景激活，这实际上意味着过去许多边缘的、稍纵即逝的、甚至是可有可无的场景，是无法在商业世界里被发现、被尊重和被满足的。数字化的全息能力，镜像了这些现实世界本来根本不可能被呈现的商业生态。所以，数字化场景真正重塑了我们日常生活的半径，也重建了我们生活的目的地，这无愧为数字时代真正的“市井运动”。
新效率
行为和动机数据的获取，是新旧商业的本质差别
任何时代的商业胜出，底层一定离不开关键要素：效率。那么，为什么在今天要说新效率？实际上，互联网上半场的效率已经远远高于工业时代，但是它的技术和数据赋能还处在初级阶段。以抖音等新数据和新效率体系为代表的下半场科技互联网商业生态，在最大程度上全息镜像用户的行为数据，实际上行为背后是用户动机的复杂呈现。在智能科技和互联网上半场时代，我们大部分的产品和服务机构，只能搜集用户的基础指标数据和消费结果数据。同样是用户标签，新效率时代的标签变成了行为标签，而不像过去我们常见的分类和基础事实标签。
据我所知，过去互联网的猜你喜欢和推荐算法的标签系统去定义一个人，最多也就是数百上千个标签，但是新效率系统对用户的定义标签量已经超过10万，这种指数级的标签表面上是量的变化，本质上是从指标数据到行为数据的迭代与升级，它背后的数据价值发生了天翻地覆的变化，因此产生的匹配效率同样是指数级的。但过去我们根据指标数据，用推送的方式去提升内容、IP所代表的产品与服务和用户的连接能力，这中间的效率天然会因为节点的多样和复杂，而不可能指数级提高。
说得更直接一些，用户和产品服务之间的关系，将从传统的广告和营销的“推荐机制”，迭代到基于算法的“匹配机制”，也就是说，基于各种场景数据的收集、降噪和分析，将以更细颗粒度，更丰富、更了解人的方式把产品、服务和用户匹配起来，所以吴声老师说：具体场景，技术驱动。这里的技术，关键是以数据技术为基础的，产品和服务技术的提升则是另一个范畴的变量。
所以，目前基于新效率系统的商业方法实战ROI已经高到令人咋舌，我们如果去简单分析一下近几年从抖音生态崛起的新品牌：白小T、usmile、花西子等等，他们的用户获取成本低得惊人，而产品营销转化率也随之高得惊人。我本人亲历的投放ROI长期保持在1:15以上，这在过去上半场时代是无法想象的。从信息传播能耗角度讲，“匹配机制”的效率远比“推荐机制”高，因为“推荐”中有大量的能量内耗。
所以，这堪称新旧商业体系的本质差别，如果我们不能真正去认识因此产生的产品生产、供应链管理、品牌塑造的深刻变革，我们将被一个正在发生的新的商业时代所抛弃。
新信用
新品牌方法是基于数据的低成本沟通和交互
吴老师说：品牌是一场无限场景游戏，是与用户认知共同进化的漫长旅程。本质上，用户的变化是不变的，但是以往商业时代，技术的响应能力，只能让我们用一个静态的、缓慢迭代的方式去应对这种非理性的“恒变性”，所以我们就能常见很多大品牌在这种迟缓认知中，尾大不掉，轰然倒塌。
当数字化时代到来，丰富的场景数据，可以让我们的品牌变成一种独特的认知系统，而且是一个可以不断迭代的认知系统，这也是下一代际品牌的核心方法论。我曾经和吴老师讨论过“品牌的本质”，我认为，品牌的本质是信用溢价。也就是通过复杂的产品价值观、传播路径来塑造一个让用户降低选择成本的系统方法论，所以在上一个代际，我们所说的KOL甚至是KOC，其实都需要非常重要的关键变量：信用背书。
过去的营销和品牌机制，都高度依赖流量和信用叠加在一起的复合力量。而新的效率系统，并不是不再需要信用，而是信用在中间环节的依赖度大大降低，建立复杂信用体系的成本，会因为数字化和匹配算法大幅度降低。
实际上，理解这一点并不复杂，也就是场景数字化，会让产品和服务供应商更了解真实的用户。所以，并不需要臆测用户的需求，也不会在伪需求上浪费过多的研发成本，而且在传播策略上也不需要委托过多的传播效率无法真实量化的所谓KOL或是KOC。这也意味着，基于高度数据算法的用户和产品、服务沟通成本的大幅度降低，而且，无论用户怎么变，品牌也是随之更新迭代的，所以吴老师说：更新即实践，只有不断地实践，才能和用户共同进化，才能不断有效地响应用户需求。过去一切品牌方法论，可能都需要在此基础上重新构建。你说，这是不是一个革命性的新品牌时代？
新创新
走向边缘也就是走向极致的能力
约翰·弗里德曼提出的边缘创新理论，意味着只有在边缘，才会发生真正有效的创新。不是说中心无法创新，而是中心创新成本很高，而边缘创新成本是外部性的，也就是说创新的失败是由整个社会在共同承担。所以，高ROI的有效创新，总是出现在边缘。但是如何有效走向边缘，正是这场商业演讲的题眼：向极致去。
吴老师说“如临当下，力出一孔，商业只有极致，才能生存”，这也意味商业创新遵循着一个始终寻找边缘的循环路径，我们始终要寻找下一个边缘。表面上处在边缘，是大部分机构的常态，但是自主寻求边缘创新是一个艰难的抉择，从经济学原理来看，人们更加喜欢处于中心，但是中心是峰，边缘是谷，到达了一座“峰”，意味着你必然要走向下一个“谷”。如果我们不能始终寻求边缘，用极致的方式去拥抱变革和创新的话，你可能就不得不承受被“边缘化”的命运。这也是，吴伯凡老师常常说的“勉强”的意思，所有的机构都要始终处在这种“勉强”的学习区，才能保证自己处于迭代和更新的状态。所以我想为什么场景实验室和《哈佛商业评论》中文版合作的盛典命名为“甦”，这也意味着商业就是一场无限创新的游戏，是新物种万物生长迭代的无限游戏。
但是，吴声老师说，重要的并不是预测和定义了创新，而是我们如何去用正确的方向和方法去呼应它。如果不能真正用启发用户导向的敏捷和弹性供应链来满足无比丰富的场景，那么我们将无法真正用供应链去满足多元的生活方式。
我们必须用基于数据洞察的企划力，围绕场景化的人，展开全新的商业叙事。在中国，有无限丰富的场景数据训练基础，我们不把握住，真的是辜负了这个得天独厚的国度和时代，所以数字化变革，是基于用户场景的一整套认知、组织、运营、协同的复杂系统，在此基础上，我们才能激发一个全新的创新时代。
所以，正如吴老师在最后的结语里引用的话：不要怕，不怕的人面前才有路。我也同样祝福所有的商业参与者，背负理想文明的愿景，共同拥抱一个更新的新物种爆炸时代。
