于标准商品竞争渐渐变得越发激烈之际，众多企业开始把目光转向一方更宽广的领域，此领域乃是依据市场的具体需求去推动生产，换而言之就是定制业务 。

定制业务的核心逻辑

并非简单地去满足客户那各种各样如繁星般繁杂的条件才叫定制。经研究发觉，虽然在表面上那些需求呈现出多种多样的态势，可细细探究后会明白，其核心诉求常常是集中于几个关键要点方面的，就像特定的材料、工期或者认证标准之类。识别出这些核心要点，这乃是高效进行开展那些定制业务的首要步骤。对于供给方而言，不管是工厂还是设计师，把自身的生产能力以及工艺范围清晰地进行定义并且展示出来同样是具有重要意义的。这样做能够让需求方迅速地去判断匹配程度，进而减少前期沟通所产生的成本。

跳出同质化竞争的关键

买的一方与卖的一方，本质上都是商业方面的伙伴。在标准品所在的市场进入到价格战的时候，定制化给出了一条具有差异化特点的出路。借助提供独特的产品解决办法以及与之配套的服务，企业能够建立起更深的客户对于自身所具有的粘性。这样的模式不再是围绕着单一商品的价格进行博弈，而是向基于解决办法的价值竞争转变，进而摆脱那种“内卷”的状况，去获取更为合理的利润空间。

匹配中的核心挑战

实现高效的定制匹配，最大的难点在于对“合适”进行定义，这个“合适”并非能由平台单方面决定，因为连接的是海量且分散的工厂与买家，他们的需求以及供给能力存在着千差万别，一个服装品牌对于快反定制的要求，和一个机械零件采购商对于精密加工的需求，其评判标准全然不同，所以理解每一种生意背后独有的逻辑成为关键。

品类切换带来的连锁反应

即便处于同一平台之上，从售卖标准螺丝转而到定制金属结构件，绝非如同更换商品这般简易。这背后所蕴含的是，目标客户由零售消费者转变为工程采购方。接下来发生改变的是，整体的运营逻辑：销售策略从以促销为导向转变为进行方案沟通，供应链管理由库存驱动转变为订单驱动。每一回品类的拓展或者切换，都仿若进入一个全新的细分市场。

AI驱动的深度理解能力

可借助人工智能技术，来达成同时“懂生意”以及“懂用户”的目的。其重点在于对多源数据开展原子级解构与关联，比如，把买家的历史询盘数据予以清洗和结构化，并且清理好行业的工艺参数，再整理工厂的过往交期记录,还要在这样的状态下建树精准的模型，该模型不但能够推荐可能匹配的工厂，还能够对定制项目的可行性风险作出预判，进而提供更具智能特性的决策支持。

定制模式的更高复杂度

定制业务相较于标准品交易，复杂程度要高出许多，它贯穿了从概念设计开始，经过打样生产，再到品质控制的一整个完整链路，这之中不仅仅关乎买卖双方，还深度涉及到制造端，所以，平台或者服务方必须具备第三种能力，即“懂制造”，这不仅仅包含了解工厂的设备产能，以及材料工艺限制，还有排产逻辑等诸多因素，同样也要能够判断买家需求的落地可行性，并且在两者之间寻找到最佳平衡点。

产业链的有机串联

不论是进行推荐标准品的行为，还是促成推动定制制造的举动，其本质都是在努力去牵合并编织出有相当效率的一条“链”。这条链会把产业链里的不一样的角色，也就是将品牌方、设计师、原材料商、工厂、质检机构，依据具体订单所提出的需求，有秩序地串联到一起来。它所设定的目标并非单纯地达成单次交易这个结果，而是旨在让产业链各个环节上所具备的能力能够如同积木那样，可以被灵活自如地加以调用，依此用来回应动态变化着的市场需求。

确定性与产业链稳定运转

健康发展定制业务，依赖关键环节确定性，其中涵盖质量标准确定性、交期确定性以及成本波动可控性，只有设计参数清晰还可靠、生产工艺清晰又可靠、交付节点清晰且可靠时，如此这样工厂敢接单，那样买家敢下单，产业链稳定运转基于此等确定性，进而供需匹配更高效，各方因高质量协作而获益。

企业能力建设的范式转变

在此模式当中，企业在产业链里所需亲自去做的环节能够极大程度缩短，以往，企业或许得从产品设计开始，历经模具开发，再至生产线搭建，全都自行完成，进行重资产运营，然而当下，更为高效的做法则是聚焦于核心能力，像是品牌与市场方面 ，而把非核心的环节，例如特定工艺的生产、柔性供应链管理等，交给在该环节更具专业性以及规模优势的合作伙伴去承接 。

这种由“拥有”资源转变至“连接”资源的情形，是否给你的企业应对市场变化给予了新的思路呢？你有没有尝试借助深度定制或者产业协作去构建自己的竞争壁垒呢？欢迎在评论区分享你的经验或者困惑哦。