陽光透過玻璃幕牆，照在會議室的長桌上，桌角的一杯水折射出小小的光斑，晃得小張眯了眼。他正對著筆記本電腦皺眉，嘴裡念叨著：“環保玻璃……政策變化……這玩意兒到底怎麼預測啊？”
“預測不是算命。”劉好仃坐在主位，手裡轉著一支筆，“是看信號，像我們之前從客戶留言裡發現定製服務的機會一樣。”
阿芳在一旁敲著鍵盤，屏幕上是密密麻麻的客戶留言彙總。她抬頭看了眼劉好仃，“那我們這次的信號是什麼？環保、節能、智能？”
“對。”劉好仃點頭，“但不止是這些詞，而是這些詞背後的趨勢。比如，客戶為什麼突然取消訂單？為什麼搜索量上升？這些背後，是政策，是市場，是我們下一步要抓住的方向。”
小張歎了口氣，“可這些數據看起來太散了，怎麼整合？”
“整合，就是我們今天要做的。”劉好仃站起身，走到白板前寫下三個關鍵詞：“客戶留言、訂單結構、政策動向。”
“這三塊，是我們的三個信號源。”他轉身看向大家，“客戶留言告訴我們情緒，訂單結構反映行為，政策動向決定方向。三者結合，我們就能判斷，這到底是一陣風，還是大潮。”
阿芳點點頭，“那我們怎麼建立這個模型？”
“第一步，是數據分類。”劉好仃在白板上畫了個三角形，“客戶留言分情緒類型，訂單結構分產品類彆和客戶區域，政策動向分國家和行業。”
“聽起來……有點複雜。”小張皺眉。
“複雜是正常的。”劉好仃笑了笑，“但隻要我們建立機製，複雜的事也能變簡單。就像我們之前做客戶滿意度調查，一開始也覺得數據亂，後來不是也理清了？”
阿芳輕聲說：“對，那次我們用了分類整理，效率提升了不少。”
“這次也一樣。”劉好仃說，“我們不是要一下子預測未來，而是要建立一個能持續追蹤趨勢的機製。這就是‘陽光趨勢感知計劃’的第二階段。”
小張看著白板，“那我們具體怎麼分工？”
“我來定方向。”劉好仃說，“阿芳負責客戶留言的情緒分析，你負責訂單結構的數據整理，技術部那邊會配合我們打通係統，讓數據更直觀。”
阿芳在文檔裡寫下：“陽光趨勢感知計劃第二階段：預測模型建立。”
“那政策動向呢？”小張問。
“我來盯。”劉好仃說，“我會聯係管理層，看看能不能定期獲取政策更新信息。另外，我們要建立一個關鍵詞追蹤係統，自動抓取相關變化。”
阿芳敲下幾個關鍵詞：“歐盟碳關稅”“環保建材”“碳中和”。
“這些詞，要放在追蹤係統裡。”她說。
“對。”劉好仃點頭，“但不隻是這些，還要包括客戶留言中出現的高頻詞，比如‘節能’‘智能’‘綠色’，這些詞的出現頻率變化，就是信號。”
小張看著屏幕，“可客戶留言情緒這種東西，怎麼量化呢？”
“量化，不是說要精確到小數點後幾位。”劉好仃說，“而是要建立一個判斷標準。比如，客戶留言中出現‘環保’‘節能’的次數，與訂單中相關產品的銷量變化，是否同步？如果有同步，那說明這個情緒，正在轉化為行為。”
阿芳點頭，“所以我們要做的，是把情緒、行為、政策三者聯係起來，形成一個趨勢判斷的依據。”
“沒錯。”劉好仃說，“這就是我們的預測模型。”
小張歎了口氣，“聽起來好像沒那麼難了。”
“其實預測最難的，不是模型，而是判斷哪些信號值得追蹤。”劉好仃說，“我們不能盯著所有風吹草動，而是要抓住關鍵信號。”
阿芳在文檔裡寫下：“政策調整引發訂單變化，或為市場趨勢信號。”
“那我們接下來怎麼做？”小張問。
“接下來，我們要把這三個數據源整合起來，形成一份初步的預測報告。”劉好仃說，“這份報告不是為了馬上做出決策，而是為了建立機製，讓我們能持續觀察、持續判斷。”