朋友最近在電商平臺選購了榨汁機、電飯煲等家用電器。誰想此后，只要打開該平臺，推薦頁面總是重復出現榨汁機、電飯煲。朋友感慨：“這些又不是快消品，買后不會很快再下單了，感覺智能經濟不智能，大數據‘有點傻’。”

這其實是不少消費者網購時的經歷，有時甚至點擊了“不感興趣”，大數據依然會重復推薦。如果是紙巾、洗衣液等快速消費品，短期可能仍有復購需求，可以提升消費者黏性；但對于已經購買的榨汁機、電飯煲、桌凳等耐用品，大多消費者并不會再點開，形成不了新需求。這種推薦也就成了一種無效供給。

近年來，我國網上零售市場保持較好增勢，線上消費需求持續釋放。2021年全國網購替代率為81.2%，連續7年上升。作為電商平臺上的重要生產要素，大數據可以快速匹配供需兩端，降低信息獲取成本，蘊藏著巨大的價值。例如，面對琳瑯滿目的商品，消費者往往難以抉擇。通過大數據算法，查看相似推薦，可以快速比對同類產品在品牌、價格、性能等方面的差異，從而選擇最心儀的那一款。

換言之，大數據為供需牽線搭橋可以更智慧。

對于消費者而言，相比推薦購買過的同類產品，互補關聯產品可能更貼近需求。例如購買了拍立得可以推薦相紙，購買了手機可以推薦手機殼，購買了咖啡機可以推薦咖啡豆，既能提升消費者的購買意愿，也能為平臺吸引更多的有效流量。

對于生產者而言，大數據也是投資決策的重要依據。當前，個性化、多元化、品質化的消費趨勢越來越明顯。一些制造企業通過對消費群體偏好的大數據觀察，推出符合其真實需求的產品和服務。例如，老字號品牌海鷗針對年輕群體啟用運動風格，融入鍍黑、夜視、鏤空等元素打造的“潮表”，受到市場歡迎。有服裝企業借助海爾的工業互聯網平臺，從批量化、標準化轉向精細化、柔性化生產，消費者可以選擇喜歡的布料、顏色和款式，一鍵連接到工廠生產線，使企業生產效率提高25%，交貨期從原來的二三十天縮短至10天。相比單個生產企業，淘寶、京東、拼多多等電商平臺扎根的消費互聯網，擁有更為龐大的用戶規模、多維度的消費數據。如果這些平臺能夠與生產企業、工業互聯網進行對接融合，并提供更有效率的大數據服務，將助力生產企業發掘更多市場機遇，實現效率變革。

在數據已成為生產要素的今天，海量的消費大數據好比礦石資源，只有經過充分挖掘，才能從礦石中提煉出黃金。利用好人工智能等技術“利劍”，充分挖掘大數據“富礦”，助力“中國制造”向“中國智造”轉變，我們完全有能力形成需求牽引供給、供給創造需求的更高水平動態平衡，實現中國市場由大到強的轉變。