「好，那我直接說重點。」顧莫傑沒想到隨便拖一個妹子都對口紅這麼了解，竟然不需要他掃盲基礎知識，也就直截了當說戲肉了。
「當年物聯網之父凱文阿什頓在迪奧口紅調查的時候，就發現，迪奧公司在統計數據時漏掉了一個很重要的緯度，那就是時間。
迪奧的市場調研數據，是一月一結的。也就是說月初給每個門店上貨，然後統計上一個月各個品類的銷量、作出報表。到月底再來上貨的時候，再統計一次差額。
按照這種統計方法，迪奧的市場部門得出了某洋紅色——我們暫且稱為洋紅色A——的口紅，幾乎每個月都能賣完。而諸如鮮紅色B或者粉紅色C這種顏色，銷量相對也不錯，幾乎總有在某一些店裡賣完，但在更多的店裡賣不完。
然後迪奧作出了銷量調整，把洋紅色A增產、鮮紅色B和粉紅色C減產，試圖減少總滯銷。最後卻不得好死。
凱文阿什頓接手這個疑難雜症之後，選擇了緊盯幾個門店，每天統計。然後，他發現了一個此前數據不夠細緻時無法發現的秘密。」
陸文君已然聽得進入了「心流」的狀態，胸中的八卦求知之火熊熊燃燒：「快說快說，然後呢？」
顧莫傑：「他發現，在他跟蹤的那些店裡，洋紅色A其實都並不是最先賣完的。
有些店裡，是鮮紅色B先賣完了，然後有些個性很強、不願妥協的完美主義消費者，發現買不到鮮紅色B，逛了一圈，走了；另外一些個性不是很強、很容易隨大流的消費者，發現至少還有相對而言顏色比較接近、勉強能接受的洋紅色A有貨，買了洋紅色A。
在另外一些店裡，最先賣完的是粉紅色C，然後後面的劇情和前面一類店相同：洋紅色A是買不到粉紅色C的消費者覺得『再推求其次的情況下最容易勉強接受的一個顏色』，然後買下，個性強的消費者，直接摔門走人不買了。
只不過，因為鮮紅色B和粉紅色C都是比較小眾的顏色，只在某些特定地段的門店暢銷——比如假設鮮紅色B只在相對高齡的社區貴婦人中間流行，而粉紅色C只在女中學生聚居區流行。所以它們被生產出來之後，在整體市場銷量上，始終不如中庸的、各個階層都勉強可以接受的洋紅色A那麼暢銷，才導致了迪奧公司誤判，做出了一系列的自殺式市場調整。」
顧莫傑頓了頓，繼續喝點茶等陸文君消化，然後拋出了觀點部分。
「從這個例子來看，洋紅色A根本不是喜歡的人最多的東西，它只是『大部分消費者在沒法找到最愛的時候，勉強能接受的一個也不太壞的替代品』，也就是一隻勉強能頂一頂的備胎。
沒有個性的消費者，可以容忍用備胎；個性強、自我意識高傲的消費者，直接就拋棄了迪奧。所以後來迪奧的英國區口紅銷量下降了，他把所有有個性不妥協的消費者都逼走了。
這個例子，充分說明了『流行引導型消費』最終會讓整個品牌的市場佔有衰落的特性，也說明了在『前大叔據時代』市場分析和調研工作的短板——
如果迪奧公司的市場調研人員，有足夠的精力採集足夠細密的數據，不僅一月一統計，而是每天一統計，他們是可以避免這個悲劇的，他們是可以看到『在洋紅色A賣完之前，已經有別的顏色先被賣完了』這個事實的。
凱文阿什頓當年提出『物聯網』的空想時，認為『未來有沒有可能到某一個時代，數據聯網晶元足夠廉價、廉價到給每一箱口紅上都嵌入一個簡易晶元，可以跟蹤採集這箱口紅什麼時候被賣完、具體流向什麼客戶』之類的數據。
物聯網當然不只是實現這麼簡單弱智的一個功能就行的，這只是18年前的古人對物聯網最初用途的一個原始構想。但是其背後蘊含的道理，我們今天的人依然可以借鑒。
比如，我們和藤迅爭奪經營的互聯網內容產業。」
顧莫傑說到這兒，略微停頓了一下，似乎是在考慮，究竟拿哪個行業的情況來舉例子。
它可以選電影、音樂、遊戲，相對而言，遊戲最能說明問題，但還不夠通俗。猶豫再三，他還是準備用一個藤迅已經開始經營、而初音還沒有介入的內容領域，作為切入點舉例。
「這樣吧，我們用網路文學來舉例好了——藤迅已經經營了一個叫做創S的網文網站，咱初音還沒經營網文，但是，網文的運作原理、市面行情，我稍微找行家了解過一些。
打個比方，現在市面上作品最紅最大賣的網文寫手，被圈子裡人稱為『中原五白』。中原五白中有些在麻花藤建站的時候被挖過去了，他們的作品在各大最好的推薦位上經常可以看見。
那麼試問，中原五白的書是最好看的么？不見得，稍微有點品味的讀者，大多以『辣雞、小白文』嗤之以鼻。但是仔細研究一下他們的文章，可以發現那些作品都是『不求在大多數目標付費人群眼中成為10分神作、只求在儘可能多的覆蓋人群里達到8分的付費閥值』這種狀態的——我們假設在讀者心目中達到8分，是導致其是否付費的一個門檻閥值。
好，這種情況下，我們會看到什麼？中原五白寫的書，主角往往定位比較模糊，不描寫主角高還是矮，胖還是瘦，最多稍微寫一下是帥還是丑，但是絕對不明顯。
這樣的模糊處理，按說會讓每個讀者的代入感都不完美，帥的讀者覺得主角怎麼不帥？怎麼不突出主角依靠帥的特性金手指開掛？高的讀者也會有同感，他們在現實生活中因為身高優勢把妹求職都有便利，書中主角卻沒有。
可為什麼中原五白還是堅持這麼寫？因為他們知道，如果讓主角利用高帥開掛，那麼矮丑的讀者就有大概率棄文，不爽，不給錢。所以，他們並沒有試圖寫一個讓任何讀者完美的作品，他們只是想寫一本『在任何讀者眼裡，都像迪奧的洋紅色A口紅那樣，能讓人湊合著掏錢』的作品。
一部在1000個人眼裡是10分神作、把其餘人逼到不爽棄文的作品。和一本在3000個人眼裡都是8分乾糧的作品，哪個給作者帶來的商業利益大？毫無疑問是後者。
再加上他們又能藉助中國的移動互聯網市場快速上升期帶來的人口紅利，最終搜刮不少財富。因為在每年都有幾千萬新接觸網路文學圈子的中小學生、這些人裡面或許每年都有幾十萬人有能力掏錢看正版。這些人此前從來沒看過網文，第一次看。對於第一次看的人而言，作品是否創新是不重要的，哪怕再套路再狗血，反正他們原先沒看過，就談不上『抗藥性』。
這一切的因素，導致了內容創作產業在『前大數據時代』的市場調研思想下，都走上了『不求讓某些人覺得最好，但求讓大多數人覺得湊合』的路數。然後源源不斷靠賺新進場的小白的人口紅利錢，不思進取不死改變。等到小白養成老白了，不甘心看這種囫圇一團和稀泥沒個性的作品時，他們只能徒呼『怎麼這個世界又小白了？創S的推薦位怎麼都是辣雞？』但偏偏就是沒東西給他們看。
其實，這是數據引導機制和反饋機制的錯，也是消費者不知道自己的需求表達的重要性的錯——作者為什麼要寫一本只在1000個人眼裡是十分神作的書？而不是寫一本在3000個人眼裡是8分付費閥值線的數？反正過了8分線，每個人不都是1毛錢一章掏錢看，給你一本你心中的10分神作，你又不會額外打賞，那作者又不傻，囫圇和稀泥弄個『迪奧的洋紅色A』混日子唄。
當然了，文創這個東西，好歹還有點情懷，所以偶爾還是可以找到老白心中桀驁個性的好書的。那是因為總有難得一遇的剛入行的寫手，不懂行情，恰好天賦異稟剛進場水平就不錯，所以寫出一本神作。
但是這種人永遠不可能繼續寫下去，寫一本長記性，發現寫少數人心中的10分神作經濟上大虧，那就轉型，戾氣大增，往裡加塞各種嘗試。等他知道做洋紅色更賺錢之後，自然就去做洋紅色了。
所以老白們看完一本心癢難搔沒得看了，發現這個寫手寫著寫著跪下來投靠小白了，只能再花更多的時間成本去找書，等再進場一個新的肥羊大能寫手，虧一本給大家看。
這就是藤迅數據推送模式下——也不能說是藤迅，而是現有的『榜單、推薦位、編輯書單』推送模式下——內容創業產業能夠達到的最高峰。其實背後隱痛點無數，大家都在和稀泥，誰都找不到完美打中他內心痛點的神作，高端個性需求沒有表達途徑。」
被顧莫傑這麼一說，陸文君居然覺得脊背涼颼颼的，一股灰暗。
如果文學和藝術，音樂和電影，不再是追求完美，而是追求湊合儘可能多的人，那將是一個多麼可怕的時代。也難怪自從藤迅進場之後，自從「大數據的前半場」進場之後，看似市場商機反饋數據越來越透明了，實際上反饋回來的都是些「啥才是迪奧洋紅色」的飲鴆止渴數據。
這些數據最終對於行業的做大是有害的。正如迪奧英國瘋狂增產爆款之後，最後帶