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朋友最近在电商平台上购买了榨汁机、电饭煲等家用电器。之后，每回打开这个平台，推荐页面总会出现榨汁机、电饭煲等商品。朋友感叹道：“这些并非一次性消耗品，买过后短时间内不会再次购买，感觉所谓的智能经济并不智能，大数据推荐显得有些机械。”

这种情况在很多网购用户的经历中都曾出现过，即使用户已经明确表示不再感兴趣，大数据系统依旧会频繁推送相关商品。对于日常生活中需要频繁更换的纸巾、洗衣液等快速消费品，这种推荐策略可能会在短期内刺激用户进行二次购买，从而增强用户黏性。然而，对于已经购买的榨汁机、电饭煲、桌凳等耐用消费品，用户通常不会再点击，因此这些推荐实际上变成了无效供给。

近年来，我国的网上零售市场持续增长，线上消费的需求不断释放。据统计，2021年全国网购替代率为81.2%，连续七年上升。作为电商平台的重要组成部分，大数据可以迅速匹配供需双方，降低信息获取成本，蕴含着巨大潜力。例如，在面对众多商品时，消费者往往难以抉择。通过大数据算法，查看相似商品的推荐，可以快速对比同类产品在品牌、价格、性能等方面的差异，从而做出最佳选择。

换句话说，大数据为供需关系搭建桥梁可以更加高效。

对于消费者来说，推荐互补关联产品可能比推荐已购买的同类产品更能满足需求。比如购买拍立得后可以推荐相纸，购买手机后可以推荐手机壳，购买咖啡机后可以推荐咖啡豆，这样既提升了消费者的购买欲望，也帮助平台吸引了更多有效流量。

对于生产商而言，大数据同样扮演着关键角色。当前，个性化、多元化、品质化的消费趋势日益明显。一些制造企业通过对消费者偏好进行大数据分析，推出了符合市场需求的产品和服务。例如，老字号品牌海鸥为了迎合年轻群体的口味，采用了运动风格设计，融入镀黑、夜视、镂空等元素，打造出“潮表”，在市场上取得了成功。另外，有的服装企业利用海尔的工业互联网平台，从大规模标准化生产转向精细化柔性生产，消费者可以根据个人喜好选择面料、颜色和款式，通过一键下单直接连接到生产线，提高了企业的生产效率25%，交货期也从原来的二三十天缩短到了十天左右。

相比于单一的生产企业，扎根于消费互联网的电商平台如淘宝、京东、拼多多等，拥有更广泛的用户基础和多维度的消费数据。如果这些平台能够与生产企业和工业互联网平台进行对接和融合，并提供更高效的大数据服务，将有助于生产企业发现更多市场机会，推动效率变革。

在当今时代，数据已经成为重要的生产要素，海量的消费大数据就像矿产资源一样，只有经过深度开发，才能从中提取出宝贵的财富。利用人工智能等先进技术，充分挖掘大数据的价值，将助力“中国制造”向“中国智造”的转型，推动供需之间形成更高水平的动态平衡，进而促进中国市场从规模优势向质量优势转变。