“对。”刘好仃点头，“但不只是这些，还要包括客户留言中出现的高频词，比如‘节能’‘智能’‘绿色’，这些词的出现频率变化，就是信号。”
小张看着屏幕，“可客户留言情绪这种东西，怎么量化呢？”
“量化，不是说要精确到小数点后几位。”刘好仃说，“而是要建立一个判断标准。比如，客户留言中出现‘环保’‘节能’的次数，与订单中相关产品的销量变化，是否同步？如果有同步，那说明这个情绪，正在转化为行为。”
阿芳点头，“所以我们要做的，是把情绪、行为、政策三者联系起来，形成一个趋势判断的依据。”
“没错。”刘好仃说，“这就是我们的预测模型。”
小张叹了口气，“听起来好像没那么难了。”
“其实预测最难的，不是模型，而是判断哪些信号值得追踪。”刘好仃说，“我们不能盯着所有风吹草动，而是要抓住关键信号。”
阿芳在文档里写下：“政策调整引发订单变化，或为市场趋势信号。”
“那我们接下来怎么做？”小张问。
“接下来，我们要把这三个数据源整合起来，形成一份初步的预测报告。”刘好仃说，“这份报告不是为了马上做出决策，而是为了建立机制，让我们能持续观察、持续判断。”
“机制……”阿芳轻声重复，“听起来有点像我们之前的客户满意度调查流程。”
“对。”刘好仃笑了，“流程，就是机制的一部分。我们不是要一次看准未来，而是要持续地感知变化。”
小张点点头，“那我们先从这三个数据源开始？”
“先从这三个开始。”刘好仃说，“等机制跑通了，我们再考虑扩展。”
阿芳开始整理客户留言的情绪标签，小张也打开订单数据开始分类。
阳光透过玻璃洒在每个人的肩上，像是某种无声的鼓励。
刘好仃站在白板前，看着那三个关键词：“客户留言、订单结构、政策动向。”
他拿起笔，在旁边写下：“阳光趋势感知模型——初步构建完成。”
然后转头对大家说：“今天先到这里，明天我们开个会，把模型跑一遍，看看有没有偏差。”