(电子商务研究中心讯)　　内容摘要：需求导向定价原则，是以用户需求为导向，从单点产品快速切入市场，通过产品与服务创新，建立全新的商业模式，并持续挖掘顾客需求，建立持续的产品生态系统。

　　在互联网＋时代，需求导向以在更高视野上发现机会与危险，制定竞争策略，增强竞争能力，从滴滴出行、共享单车等“共享经济”的案例中，可以看出这要求企业具有强大的投资能力和运用多种不同技术的能力。

　　传统成本导向定价原则，在市场(顾客)需求发生结构性变化时，将导致供需失衡，一方面表现为产能过剩与低价竞争，另一方面用户需求远远不能满足。需求导向定价原则，是以用户需求为导向，从单点产品快速切入市场，通过产品与服务创新，建立全新的商业模式，并持续挖掘顾客需求，建立持续的产品生态系统。范围定义是其关键，过窄则市场太小，无利可图；过宽则力不能及。

　　备注：本文聚焦到MRO范围来探讨，系考虑到MRO工业品及维修市场达到万亿级以上规模，且这个领域更依赖于外部供应生态，符合共享经济基本特征。

　　B2C与B2B“需求导向”的差异

　　在B2C领域，“共享经济”成为“需求导向”的典型创新场景，成为互联网＋的一大亮点。而在B2B领域，却并未显示出“井喷”的状态，依然处于艰难的探索阶段。为此，将两者进行比较，不难发现其中的差异性。

　　从表中可以看出，B2C领域容易以“需求导向”形成规模化的“共享经济”模式，在消费互联网领域已解决移动支付、移动互联网终端普及的前提下，具备快速扩张的条件，自然容易获得市场和资本的亲睐。

　　而在B2B领域，固然需求规模很大，在许多领域依然处于互联网未能触及的状态，但由于决策主体的差异性，组织决策依赖于整体，而非个人，如不能建立适合组织决策的机制和工具，需求是极难被挖掘出来。

　　90%的MRO领域B2B创业者，正被“需求”“导向”死亡的泥沼

　　90%的MRO领域B2B创业者，正被“需求”“导向”死亡的泥沼，这话听起来似乎有点危言耸听。但事实上，无论对于投资者的冷漠，还是对于创业者的迷茫，拖得越久，陷得越深，笔者梳理一下，大致如下：

　　1.MRO工业品电商：MRO工业品一般用于设备维修、维护作业居多，由于这些作业缺乏计划性，对于用户的需求并不能实现预测，品类复杂，单个企业很难形成规模化需求。在这种背景下，MRO工业品交易发展方向为，线下渠道整合的集中供应模式、面向经销商的集中供应渠道和面向用户的正品供应渠道。

　　点评：虽然这些都针对于某一项需求，如降低用户采购成本，用户更容易快速匹配需求，表面上来看是需求导向，实际上不过是供货渠道发生了变化，这将会影响线上渠道与线下渠道争夺市场，价格战愈发明显，由于缺乏对用户需求的深度挖掘手段，这并不能形成增量市场，短时间内也无法根本改变供需生态。导致的结果是，投资方对于毛利增长不满意，供货商对于市场的拓展作用不满意。

　　2.维修服务共享平台：伴随制造系统的升级，工业维修的复杂程度越来越高，对于维修技能的要求也越来越高，维修技能资源共享逐渐成为一种趋势。表面来看，这似乎是没有毛病，但实际上更多解决的事后的突发故障，这些平台并未和运维决策系统高度关联，这意味着这些共享维修方式更多作为用户的备选方法，且无法有效切入到主动维修(预测性和预防性维修)，对于用户的价值而言，只起到了应急响应的辅助作用。

　　点评：维修共享前景非常广阔，但目前状况只是在某一领域如工控维修方向，但实际需求如同病人治病一样，需要更多的是综合性医院，而不是更多的专科医院。

　　3.数字运维与工业互联网方向：欧美工业体系中，对于运维管理是十分重视的，而我国绝大多数制造业并不重视运维管理，从传统EAM资产管理信息化，以及基于预测性的物联网的普及率是非常低的，甚至于大多数的大型企业，上市公司都没有完整的运维系统。随着工业互联网概念的提出，国内一些运维软件供应商开始尝试SaaS部署方式，新兴的工业互联网企业，如树根互联、观为监测，以及百度等企业都期望能在这个领域布局。

　　点评：运维管理是制造系统的基础，但普及率不高并不意味着市场拓展容易，其首先要解决的是制造企业如何重视其运维管理，成本只是一方面因素，除此之外，运维水平还取决于MRO供应链生态。如果只是基于SaaS化来解决，并不能有效的拓展市场。

　　正确理解MRO领域B2B的“需求导向”

　　首先得承认，绝大多数MRO领域B2B的创业者都在某一细节中找到了用户的痛点，拿出来讲，旁人来听，都叫一个真“痛”。但有一种“痛”，只是我们以为很“痛”。要理解用户的需求，还得从组织行为和决策说起，运用辩证的整体思维去看待。大致梳理如下：

　　1.如何让企业重视运维管理：这需要企业决策者首先重视，但实际上运维管理与企业决策还有十万八千里的距离，这是因为运维管理和企业盈利并没有直接的关联。如果要说服企业决策者，首先要说明运维管理和组织盈利的数据逻辑是什么，影响程度有多大。需要解决的是，运维管理如何提高产出(如何赚钱)，降低成本(如何省钱)，降低库存(如何保证现金流)，这需要有严谨的数据逻辑，并能通过这些逻辑，分析出企业运维的瓶颈和解决措施。

　　2.如何让制造业加速知识积累：知识积累，对于制造业而言尤为关键，传统意义上通过精益管理和TPM(全员设备维护)的推行，来实现知识积累和加速。而DT数字化时代，则需要通过数字运维和工业互联网手段来系统优化，需要解决包括：全员如何参与；如何利用数据决策分析，持续改善影响组织盈利的关键制约；如何通过预测性和预防性维修方式，减少非计划停机时间；如何促进组织内部知识交互和积累沉淀，如何和外部知识形成互动。而这些都是基于数据决策的全新体系，按照原来的流程导向是肯定行不通的。

　　3.如何解决需求和供应的信息匹配：彻底改变MRO供应链生态。通过数字化形成的大数据智能决策分析，固然可以量化并挖掘用户需求，但需要解决这些需求“痛点”，需要供应生态协同来解决，言下之意，这是一个系统工程。这包括:MRO线上线下需要协同，本地化的供应和服务的MRO社区是必然的趋势，这需要解决交易支付的诚信问题，供应链金融必不可少；用户价值数据与产品供应效率、质量数据要充分关联，这样便于做到客观评价服务商及其产品的效率和质量，便于优化供应链系统；需求导向最终改变的是B2B装备制造业，要有助于实现这些装备制造商实现服务型制造转型。

　　4.持续改进的需求决策系统：我国制造业整体上处于2.0与3.0之间的水平，这意味着运维水平参差不齐，需求决策系统并不是越完善越好，应当做到从基本的维修管理，向更精益化的工业互联网方向迭代，故向用户提供的数字运维系统应该是有生命力的，以适应不同阶段，不同消费层级的多样化需求。（来源：工业4点0俱乐部工业服务研究中心 编选：中国电子商务研究中心）