作者：盧希鵬／台灣科技大學資訊管理系專任特聘教授

我們目前在談論企業價值鏈時，還多半使用麥可波特的觀念，指企業經由「設計、製造、行銷、銷售、服務」等價值活動，將原料加值成產品交到客戶手中。服務部門可能是最了解客戶需求的人，卻是在價值鏈的最後一個環節。波特的價值鏈是發表在1970年代，當時是重視生產成本的工業經濟時代，這個順序也無可厚非，但這是昨天的概念，由昨天看今天與明天，台灣企業始終離不開製造思維，為了降低企業的生產成本，犧牲掉客戶的交易成本。如果最瞭解客戶需求的是服務部門，價值鏈似乎就需要逆著來，這是逆商業時代的第一個思維。

舉例來說，Zara在地區門市的店長，才是真正瞭解這個區域的時尚需求，由他們來決定要訂購甚麼款式的衣服，就會比企業總部更精準。這個時候，銷售的大數據，社群媒體的大數據就成為啟動逆向價值鏈的重要推手，而不只是分析的工具。

其實，最瞭解客戶需求的，應該是客戶自己，而客戶不只是消費者，更可能是這領域的專家，也願意參與價值鏈的製造活動。據說台灣製造遙控飛機的雷虎科技有一次收到客戶對引擎設計的建議，這位客戶居然是美國大型飛機的引擎工程師，他可能比企業的工程師更瞭解飛機引擎與客戶對遙控飛機的需求。BMW也有類似的經驗，收到紐約一位著名設計師對某款汽車頭燈設計的建議。他們是忠誠客戶，也知道自己想要的是甚麼，許多時候，可能也比企業內的工程師更為專業。所以逆商業時代的第二項思維，就是要把客戶當作企業的夥伴，讓他們參與，這才是價值鏈的開端。

譬如，海爾家電產業過去都是計畫生產後銷售，預估的需求不一定準，庫存也不一定賣得出去。之後則是銷售接單後生產組裝，每一件產品都知道是為誰製造。在C2B逆商業時代，是互聯網工廠，進一步把客戶與製造工廠連結起來了，可以更頻繁的互動。在海爾的「眾創匯」平台上，客戶可以自己提出家電設計的創意與需求，像是母乳冰箱、拉著走的行李冰箱等等，如果按讚的人多，海爾就會考慮進一步的互動與生產。

如果再往上推一個層次，最瞭解客戶需求的，可能還不是客戶自己，而是人工智慧。電腦可以用客戶過去交易的數據、在網路社群活動所沉澱的數據、以及社交網路朋友的消費習慣，推測出客戶的需求。定義需求是費力的，到餐廳點餐，一時之間還搞不清自己的需求，如果有瞭解我的廚師，或是瞭解我的人工智能，根據我的特徵與消費數據，推論我喜歡的菜色，就是一種比我自己還瞭解自己的服務，這是一種精準，也是一種意外的發現。

最近Amazon Echo等智能助理進入客廳，在與主人對話中，收集主人生活數據以提供更精準的服務。在Echo Look的新功能中，更開始加上判斷主人衣服美醜的功能，Amazon目前已經是美國第二大的成衣零售商，如果有一天，智能助理在瞭解主人品味之後，可以為主人設計出世界上唯一的衣服，那也就不足為奇了。




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