破解大规模定制的密码

大规模定制的概念是合乎情理的。人们怎么会不希望被当作个人客户，根据他们的特殊需求定制产品呢？但是，大规模定制的实施比最初预期的要棘手，许多公司在经历了一些引人注目的失败后，对这种方法感到失望，包括李维斯(Levi Strauss & Co.)在生产定制牛仔裤方面的失败尝试。现在，高管们倾向于认为大规模定制是一个迷人但不切实际的想法，是少数极端案例的专利，比如PC市场的戴尔公司。

我们的研究表明，情况并非如此。在过去的十年里，我们研究了一些不同组织的大规模定制，包括对8个国家的200多家制造工厂进行了调查（参见“关于研究”） 。从该调查中，我们发现大规模定制并不是某种应用范围有限的外来方法。相反，它是一种适用于大多数企业的战略机制，只要理解和部署得当。关键是要把它看成是一个使组织与客户需求相一致的过程。也就是说，大规模定制并不是要达到某种理想化的状态，在这种状态下，公司确切地知道每个客户的需求，并能制造特定的、个性化的商品来满足这些需求，并且所有这些都是以大规模制造的成本来实现。恰恰相反，它是通过发展一套组织能力来实现这些目标，随着时间的推移，这些能力将补充和丰富现有的业务。

Mini Cooper的客户可以通过使用在线工具包来设计车辆的车顶。该软件使宝马得以开拓定制化售后市场。

这套基本能力包括三个方面：(1)识别客户对产品属性异质需求的能力；(2)重新使用或重新组合现有组织和价值链资源的能力；(3)帮助客户识别或建立满足其自身需求的解决方案的能力。诚然，这些能力的发展需要变革，但这些变革往往因为组织中强大的惯性力量而变得困难重重，这也使得这一论点更有说服力：那些能够发展这些能力的公司将能够享受到长久的竞争优势。此外，我们相信，许多障碍可以通过使用各种方法来克服，即使是微小的改进也能获得巨大的收益。诀窍是要记住，大规模定制没有一个最好的方法。管理者需要根据自己的具体业务，以最有意义的方式调整方法。

了解大规模定制

“大规模定制”一词最早是由约瑟夫·派恩(Joseph Pine)流行起来的，他将其定义为“开发、生产、营销和提供价格适中的商品和服务，其种类和定制化程度足够高，几乎每个人都能找到自己想要的东西。”换句话说，目标是在客户想要的时候提供他们想要的东西。看看以下几个例子。

Pandora.com使人们不必再为寻找自己喜欢的音乐而在电台中进行频道搜索。客户提交一组他们喜欢的初始歌曲，公司从这些信息中找出符合他们偏好的更多音乐，然后将这些歌曲作为一个定制的频道进行广播。截至2008年12月，Pandora.com拥有超过2100万听众，他们创建了3.61亿个定制电台，每天播放6万名艺术家的6100万首歌曲。

宝马集团(BMW)的客户可以使用在线工具包，用他们自己的图形或图片设计Mini Cooper的车顶，然后用先进的数字印刷系统在特殊的铝箔上进行复制。该工具包使宝马得以开拓定制化售后市场，而这一市场此前一直为小众公司所拥有。此外，Mini Cooper的客户还可以从数百个汽车部件的选项中选择，因为宝马能够根据每个买家的个性化订单按需生产所有汽车。

总部位于蒙特利尔的My Virtual Model公司正在改变购买体验的本质。该软件使消费者能够建立自己的虚拟模型，或“虚拟人”，使他们能够评估（通过虚拟试穿或使用）阿迪达斯、百思买、李维斯和西尔斯等零售商的产品。目前已经有超过1000万用户注册了这项服务，早期的效果令人印象深刻。Land’s End公司报告说，采用该软件，其平均订单价值增加了15%，转化率提高了45%。

需要三种能力

当然，任何大规模定制的方法都必须考虑到行业或产品的各种因素。但通过我们的研究，我们已经确定了三种共同的能力，它们将决定一家公司大规模定制其产品的基本能力。见 “三种基本能力”）。

1. 解决方案空间开发 大规模定制商必须首先确定客户的特殊需求，特别是客户需求异质性最大的产品属性（这与大规模制造商形成鲜明对比，后者必须专注于服务所有目标客户理想中的普遍需求）。一旦获取并理解了这些信息，企业就可以定义它的“解决方案空间”，清楚地划定它将提供什么、不提供什么。显然，将异质的客户需求与差异化的产品属性联系起来，验证产品概念和收集客户反馈，是一件成本高又复杂的事情，但有几种方法可以帮助企业。

首先是为客户提供一个像CAD系统一样的软件设计工具，但要有一个易于使用的界面和基本模块及功能库。通过使用所谓的创新工具包，客户可以自行将自己的喜好直接转化为产品设计，在此过程中突出未被满足的需求。然后，公司可以对所得信息进行评估，并有可能将其纳入解决方案空间。例如，当菲亚特汽车在开发其复古的、屡获殊荣的菲亚特500时，该汽车制造商创建了概念实验室(Concept Lab)，这是一个创新工具包，使客户能够在第一辆汽车制造之前就自由地表达他们对汽车内饰的偏好。该公司收到了来自客户的16万多份设计——这是任何汽车制造商都无法在内部复制的产品开发工作。菲亚特也允许人们对他人提交的意见进行评论，对这些想法进行初步评估。当然，大规模制造商也可以从创新工具包中受益，但该技术对大规模定制特别有用，因为它可以让大量异质客户以低成本使用；换句话说，可扩展性是这里的关键。

在公司收集了有关客户需求的数据后，它必须将这些信息以产品概念的形式进行解释和呈现，然后客户可以进行评价。但是，可能产生的大量原型变体会使这个过程变得令人生畏。因此，一些公司已经实施了一种被称为“虚拟概念测试”的方法。以阿迪达斯股份公司为例，该公司过去每季都要生产23万多件鞋类样品，以销售分布在1万多个SKU中的5500万件各式运动鞋。但通过使用“我的虚拟模型”技术，阿迪达斯已经能够用虚拟原型代替许多实体原型，然后销售商可以在虚拟模型上打样。因此，阿迪达斯预计每个赛季可以节省数百万美元。

在开发解决方案空间的过程中，公司应该考虑纳入数据，不仅仅是来自当前和潜在客户的数据，还包括那些已经把业务带到其他地方的客户的数据。例如，可以斟酌一下那些已经评估过但没有订购的产品信息。这类数据可以从人们使用在线配置器的浏览行为所产生的日志文件中获得。通过系统地分析这些信息，管理者可以了解到很多关于客户偏好的信息，最终形成一个完善的解决方案空间。例如，公司可以消除那些很少被探索或选择的选项，也可以为流行的组件增加更多选择。此外，客户反馈甚至可以用来改进特定应用部署的算法。例如，当有人跳过Pandora.com推荐的歌曲时，这些信息不仅会被用来为该特定个人提供更好的个性化音乐流，还会与其他数百万客户的类似反馈信息进行汇总，以防止系统在未来做出不恰当的推荐。

2. 稳健的流程设计 大规模定制者还需要确保客户需求的异质性增加不会严重损害公司的运营和供应链。为此，企业需要一个稳健的流程设计（重新使用或重新组合现有组织和价值链资源的能力），以接近大规模制造的效率和可靠性来提供定制化的解决方案。但企业如何才能达到这种状态呢？

一种可能性是通过灵活的自动化。尽管“柔性”和“自动化”这两个词在过去可能是相互矛盾的，但现在已经不是这样了。在汽车行业，机器人和自动化的兼容性达到了以前闻所未闻的通用性和定制化水平。即使在以僵化的自动化和大批量著称的加工行业（制药、食品等），现在也享受到了曾经被认为无法实现的灵活性水平。同样，许多无形的商品和服务也适合采用灵活的自动化解决方案，而且往往是基于互联网，比如娱乐业正在将整个产品交付系统从现实世界转移到虚拟世界。

柔性自动化的一个补充方法是流程模块化，可以通过将运营和价值链流程拆分，每个部分都与客户需求的特定变化源相联系来实现。例如，宝马Mini工厂依靠的是带有标准化机器人单元的单个移动生产单元。宝马可以在几天内将这些单元整合到工厂的现有系统中，从而使公司能够快速适应客户偏好的意外变化，而无需对生产区域进行大量修改。工艺模块化也可以应用于服务行业。例如，IBM公司一直围绕可配置的流程（称为“参与模式”）重新设计其咨询部门，其目标是固定项目的整体架构，同时保留足够的适应性，以应对每个客户的具体需求。

为了确保成功设计稳健的流程设计，公司需要对适应性人力资本进行投资。具体来说，员工和管理者必须有能力处理新奇和模糊的任务，以抵消流程结构和技术中蕴含的任何潜在刚性。毕竟，机器没有能力决定未来的解决方案空间是什么样子的。

这一任务显然需要管理层的决策，而不是软件算法。例如，美国第一资本投资国际集团(Capital One Financial Corp.)正确地认识到，其业务开发人员是其大规模定制业务的大脑。这些人不是普通员工。他们是根据特殊的技能和态度被筛选出来的，而这些技能和态度是Capital One公司认为对该职位至关重要的。

3. 选择导航 最后，大规模定制商必须支持客户确定他们的问题和解决方案，同时最大限度地降低复杂性和选择的负担。当客户面临众多选择时，评估这些选择所产生的成本往往会超过拥有这么多选择带来的额外收益，由此产生的综合症被称为“选择悖论”，在这种情况下，过多的选择实际上会降低客户的价值。为了避免这种情况，公司可以提供选择导航，以简化人们探索其产品的方式。

一种有效的方法是“分类匹配”，即软件通过将客户的需求模型与现有解决方案空间（即选项集）的特征进行匹配，自动为客户建立配置。然后，客户只需对配置进行评估，这就节省了搜索过程耗费的大量精力和时间。例如，利用“我的虚拟模型”软件，客户通过选择不同的体型、发型、面部特征等，建立自己的虚拟人物。根据这些信息，系统就可以在商家的全部商品中推荐商品。

在创建自己的“化身”后，消费者可以使用这些软件模型来评估（通过虚拟试穿）不同零售商的衣服。（图片由“我的虚拟模型”提供）

但客户在收到推荐后，可能并不总是准备好做出决定。他们可能并不确定自己的真实喜好，或者推荐的产品似乎并不符合他们的需求或口味。在这种情况下，结合快速周期、试错学习的软件可以帮助客户交互式地进行多个顺序实验，以测试可用选项与需求之间的匹配度。以121Time.com为例，该公司是一家大规模定制瑞士手表的头部供应商，其在线消费者可能对自己想要的东西有一个大致的概念，但在使用配置器玩弄各种选项，搭配颜色和风格的同时，他们可以实际看到一个选择如何影响另一个选择，并影响手表的整个外观。通过这个反复的过程，他们了解到自己的喜好，而这些重要的信息则会在后续的配置中体现出来。

其他一些公司则通过完全自动化的方式，将选择导航的界限推得更远。以最近的产品为例，这些产品能够“理解”如何适应客户，然后据此重新配置自己。装备了所谓的嵌入式配置能力，这些产品对制造商来说可能是标准品，但矛盾的是，用户体验到的却是定制化的解决方案。阿迪达斯1（adidas_1）智能跑鞋就是这种情况，这是一款配备了磁性传感器、调整缓冲系统和微处理器来控制整个过程的跑鞋。当鞋后跟撞击地面时，传感器会测量其中底的压缩量，微处理器会计算出鞋子对穿着者来说是太软还是太硬。然后，一个微小的电机会缩短或延长连接到塑料缓冲元件上的电缆，使其更加坚硬或柔韧。

旅程，不是目的地

很多管理者直接拒绝了大规模定制，只是先入为主地认为大规模定制在他们的企业中行不通。当然，大规模定制的实施绝对不应该没有批判的眼光，这种方法也不是一个通用的解决方案。但普遍的怀疑态度部分是由于这个概念经常被过度简化和庸俗化的结果。具体来说，它经常被描述为一种“理想状态”，在这种状态下，一家公司完全知道如何完成几项艰巨的任务：彻底了解客户的喜好，完全避免在产品类别和性能之间的取舍，简化产品的展示方式，并以大规模制造的成本生产定制产品。实现这种理想状态是不可能的，即便是大规模定制的拥护者们也没有达到。例如，戴尔公司就需要一个先进的呼叫中心来协助那些在网上配置个人电脑时遇到困难的客户。而如果该公司确实已经实现了完美的大规模定制，那么它为什么要对那些不在其大规模采购协议范围内的选项收取夸张的价格呢？

那么问题就变成了，大规模定制在实践中到底意味着什么？我们认为，管理者应该把大规模定制的实施看作是一个过程，类似于沿着一个连续体移动，其极限是一端是大规模制造，另一端是大规模定制的理想状态。一个公司所处的位置是由前面讨论的三个标准决定的：解决方案空间开发、稳健的流程设计和选择导航（参见“大规模制造—大规模定制连续体”）。在实施大规模定制时，公司可能会决定同时提高这三种能力，也可能会根据行业的技术状况和竞争情况，将重点放在其中的一种或两种能力上。

The Mass Production-mass Customization Continuum（图）

换句话说，大规模定制是一个过程，而不是一个目的地——即使一个组织离“纯粹”的理想方法还很远，也能获得显著的收益。所以，企业的目标不应该是试图达到某种理想化的完美状态，而应该是不断改进自己的解决方案空间开发、稳健的流程设计和选择导航。即使是微小的改进也能使企业获得一定的战略差异化和竞争优势，一个领域的成功有助于为另一个领域的变革产生动力。

看一下美国电力转换公司(American Power Conversion Corp.)的案例，这是一家领先的网络和数据中心设备制造商。十多年来，该公司一直坚持不懈地改进其价值链，从传统的（且成本高昂的）工程到订单的模式，向大规模定制化发展。这一历程始于模块式产品的开发，随后在销售和订单处理中使用配置器。然后，公司开始在远东地区大规模制造标准组件，并在世界各地的不同地点进行最终组装（根据客户的订单）。结果是，整套系统的交付时间从400天骤降至16天，成本下降，产品创新能力提高。现在该公司正试图将同样的大规模定制原则应用于其售后服务，因为这是收入和利润的主要来源。

克服强大的惯性

尽管像APC这样的公司取得了成功，但高管们永远不要低估实施的挑战。以全球最大的农业机械和农业设备生产商迪尔公司（Deere & Co.）为例，十多年来，农机市场一直在向着更加分散和定制化的方向发展，为了跟上高端产品市场的步伐，该公司的草坪和园林设备部门开始提供更多的产品，但随之而来的是零部件和流程的激增。部门经理们意识到了这一点，他们知道，通过简化产品平台，每年可以节省数百万美元。然而，他们却顽固地抵制这一变革。事实上，迪尔花了十多年的时间才根据客户群重新调整其解决方案空间，并为其价值链增加灵活性，而这一切都发生在企业生存岌岌可危的情况下。在我们的研究中，我们一再惊讶于企业在实现大规模定制的三种基本能力方面的困难，哪怕只是适度的改进。管理者通常要克服组织中强大的惯性力量，最强大的阻力往往来自以下几个方面：

营销重点 对于大规模制造商来说，营销部门的重点不是发现顾客需求的差异，而是发现和利用共性。因此，传统的营销人员往往缺乏大规模定制所需要的相应知识和工具，在面对产品线增加更多的品种时，很可能会：（1）毫无想象力地依赖过去成功的、过时的产品差异化标准；（2）模仿竞争对手推出的差异化属性。无论哪种方法，都很可能无法挖掘未被开发的顾客异质性。

会计程序 在大规模制造的语境下，不需要详细的会计程序来计算和分配具体产品的制造和工程间接费用中因零件激增而产生的部分。原因很简单，因为产品的种类很少或没有。因此，这类组织往往难以确定扩大产品种类对成本的确切影响，而且它们可能无法认识到零部件标准化的优势。当这种情况发生时，成本很容易失控。

设计文化 在大规模制造中，产品开发的重点在于设计的独特性或将新开发部件的可变成本降到最低。这导致在设计时倾向于呈现最大独特性或使用成本最小的特殊零件。对于大规模定制，重点则是与其他设计具有协同性的设计，即作为解决方案空间的一部分，共享零部件和工艺的设计。

投资标准 大规模制造商的主导投资逻辑是追求规模经济，往往偏向于刚性的固定资产，不可能适合大规模定制。而“沉没成本”综合症更加剧了这个问题：经理人往往会抵制剥离他们过去的投资，即使它已不再合适。

价值链的制约因素 重新配置一条最初为批量生产而设计的价值链，以适应可变的产品组合，可能会带来一些问题。例如，现有的企业采购政策会使一个部门难以选择新的供应商基础。此外，供应和分销渠道内的外部结构性制约因素也可能构成重大障碍。

“定制”大规模定制

从我们的研究中得到的最大教训之一是，大规模定制并没有一种最好的方式，试图复制像戴尔这样的成功公司可能会导致惨败。例如，人们普遍认为，大规模定制需要按订单制造产品，但事实并非总是如此。正如前面所讨论的那样，客户正在寻找符合他们需求的产品，他们不一定关心这些产品是否是根据他们的订单实际制造的，或者这些产品是否来自仓库——只要以合理的价格满足他们的需求就可以了。看一下西尔斯控股公司(Sears Holdings Corp.)及其价值数十亿美元的在线业务，该公司利用虚拟人物和风格匹配技术帮助顾客浏览无数产品，包括厨房电器和家具。西尔斯专注于个性化的购物体验，而不是产品，呈现在一些业务部门的成果令人印象深刻：平均订单价值有两位数的增长。

基本信息是，公司应该根据客户群的要求、竞争状况和现有技术“定制”其“大规模定制战略”。公司不应该盲目地把成功的大规模定制者作为模板来复制，毕竟，大规模定制从根本上讲并不涉及标准做法，而是一种创业的努力，广泛适用于任何客户可能愿意为定制解决方案或体验付费的企业。事实上，现在已经到了将大规模定制视为一种战略机制的时候，通过部署三种关键能力，使组织与客户的需求保持一致。最终，大规模定制的挑战表明，这三种能力具有潜在的战略价值——毕竟，难以开发的东西也将难以复制，因此，这些能力可以成为可持续竞争优势的强大来源。

关于作者

本文发表于2009年4月1日，作者法布里齐奥·萨尔瓦多（Fabrizio Salvador）、巴勃罗-马丁-德-霍兰(Pablo Martin de Holan)和弗兰克·皮勒(Frank Piller)。法布里齐奥·萨尔瓦多(Fabrizio Salvador)是西班牙IE商学院的运营管理教授，也是麻省理工学院智能定制小组的创始成员。巴勃罗-马丁-德-霍兰(Pablo Martin de Holan)是西班牙IE商学院的创业管理系主任，也是INCAE商学院战略与组织学教授。弗兰克·皮勒(Frank Piller)是德国亚琛工业大学的管理学教授和技术与创新管理小组主席，也是麻省理工学院智能定制小组的联合创始人和管理咨询公司Think Consult的创始合伙人。