會議室的窗簾被風吹得輕輕晃動，陽光透過玻璃窗灑在白板上，照得“趨勢判斷模型”幾個字閃閃發亮。小李的咖啡杯已經見底，阿芳正用紅色記號筆在紙上圈出幾個關鍵詞，劉好仃站在白板前，手裡握著一支半舊的馬克筆，像在等什麼信號。
“趨勢判斷，聽起來挺玄的。”小李揉了揉眼睛，“我們不是已經在看數據了嗎？”
“看數據是第一步，判斷趨勢是第二步。”劉好仃在白板上畫了個圈，“就像玻璃的透光率，你得先測，再判斷它是不是符合標準。”
阿芳點點頭：“現在的問題是，我們看到的信號太散了，就像陽光穿過棱鏡，顏色都分開了，但不知道哪一道是主線。”
“那我們就得先統一標準。”劉好仃說，“比如，環保認證到底是不是一個趨勢，還是隻是個彆客戶的偏好？”
“那自然融合設計呢？”小李問。
“同樣。”劉好仃用筆點了點白板，“我們得建立一套標準，讓主觀判斷有據可依。”
“聽起來像是要建個評分係統。”阿芳拿起筆記本，“我們可以從頻率、相關性、外部數據匹配度這幾個維度入手。”
“頻率就是它出現的次數，相關性是指它和客戶滿意度的關係，外部數據匹配度就是看有沒有第三方數據支持。”小李一邊說一邊在電腦上敲字，“聽起來像是給趨勢打分。”
“沒錯。”劉好仃點頭，“趨勢不是風，它得有根，得能站得住。”
阿芳翻著筆記本：“其實有些客戶反饋，我們根本沒歸類進去，比如‘產品故事’和‘品牌價值觀’。”
“這些軟性因素也不能忽視。”劉好仃說，“趨勢有時候不隻是數據，它也可能是情緒。”
小李抬頭：“那我們是不是該加個維度？比如‘情感共鳴度’？”
“可以。”劉好仃笑了笑，“但得先從硬數據開始，不然容易跑偏。”
阿芳在紙上寫下幾個關鍵詞：“趨勢強度、趨勢持續性、客戶相關性、外部數據匹配……”
“還差一個。”小李插話，“趨勢信號強度。”
“對。”劉好仃接過她手中的筆，在白板上寫下了“趨勢信號強度”幾個字，然後在“自然融合設計”旁邊畫了個紅圈，“這個我們得重點關注。”
“那我們怎麼給它打分？”阿芳問。
“頻率高、相關性強、外部數據匹配度高，那就得分高。”小李一邊說一邊打開數據表，“比如環保認證，南美那邊客戶滿意度曲線和它幾乎是同步的。”
“那自然融合設計呢？”阿芳翻著東南亞的訪談記錄，“它出現的頻率沒那麼高，但客戶反饋裡提到‘柔和’‘自然’這些詞的滿意度也不低。”
“那就得拆解。”劉好仃說，“把自然融合設計拆成幾個子項，比如木紋、光影協調、環境適配……”
“我來。”小李立刻開始調整數據模型，“我得給這些關鍵詞加權。”
“趨勢判斷模型，其實就是一個評分係統。”阿芳一邊整理一邊說，“但得先統一標準，不然每個人打分都不一樣。”
“那就從環保認證開始。”劉好仃說，“它出現的頻率、相關性、外部數據都比較清晰，可以作為一個基準。”
“那我們是不是該引入外部數據源？”小李問，“比如社交媒體、行業報告這些？”
“沒錯。”劉好仃點頭，“內部數據是基礎，外部數據是驗證。”
“問題是，外部數據格式不統一，獲取難度也大。”阿芳皺眉，“有些數據還滯後。”
“那就得做數據融合。”劉好仃說，“把不同來源的數據整合起來，看看能不能找到共同信號。”
小李立刻開始操作：“我可以試著接入幾個api，看看能不能抓取社交媒體上的相關話題。”
“我來篩選行業報告。”阿芳說，“有些報告雖然舊，但裡麵的數據可能能幫我們驗證趨勢。”
“趨勢判斷不是一蹴而就的事。”劉好仃看著白板上的模型，“它得一步步來，像玻璃一樣，一點一點成型。”
阿芳在文檔裡加了一行備注：“趨勢判斷模型=數據分類+評分標準+外部驗證”。
“那我們先從環保認證開始。”小李調出數據，“我先把它的頻率、相關性、外部數據都跑一遍。”
“我也開始整理行業報告。”阿芳打開一堆pdf文件，“看看有沒有關於環保認證的趨勢分析。”
劉好仃站在白板前，看著那幾個紅圈：“趨勢判斷模型，不隻是為了確認趨勢，更是為了讓我們不被假信號帶偏。”
“就像玻璃的折射率。”小李笑著說，“你得知道它怎麼偏，才能調回來。”
“說得對。”劉好仃點頭，“數據也一樣，得知道它怎麼偏，才能校準。”
會議室裡，鍵盤聲、鼠標點擊聲、偶爾的討論聲，像是某種節奏感極強的背景音樂。
阿芳忽然停下筆：“劉哥，你說，自然融合設計會不會也變成下一個環保認證？”
劉好仃沒有立刻回答，他隻是拿起筆，在那個紅圈旁邊，輕輕畫了一條曲線。
那曲線，像是心跳的波紋。
窗外的風又大了一些，窗簾輕輕晃動，陽光依舊灑在白板上，照得那幾個紅字閃閃發亮。
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