会议室的窗帘被风吹得轻轻晃动，阳光透过玻璃窗洒在白板上，照得“趋势判断模型”几个字闪闪发亮。李的咖啡杯已经见底，阿芳正用红色记号笔在纸上圈出几个关键词，刘好仃站在白板前，手里握着一支半旧的马克笔，像在等什么信号。
“趋势判断，听起来挺玄的。”李揉了揉眼睛，“我们不是已经在看数据了吗？”
“看数据是第一步，判断趋势是第二步。”刘好仃在白板上画了个圈，“就像玻璃的透光率，你得先测，再判断它是不是符合标准。”
阿芳点点头：“现在的问题是，我们看到的信号太散了，就像阳光穿过棱镜，颜色都分开了，但不知道哪一道是主线。”
“那我们就得先统一标准。”刘好仃，“比如，环保认证到底是不是一个趋势，还是只是个别客户的偏好？”
“那自然融合设计呢？”李问。
“同样。”刘好仃用笔点零白板，“我们得建立一套标准，让主观判断有据可依。”
“听起来像是要建个评分系统。”阿芳拿起笔记本，“我们可以从频率、相关性、外部数据匹配度这几个维度入手。”
“频率就是它出现的次数，相关性是指它和客户满意度的关系，外部数据匹配度就是看有没有第三方数据支持。”李一边一边在电脑上敲字，“听起来像是给趋势打分。”
“没错。”刘好仃点头，“趋势不是风，它得有根，得能站得住。”
阿芳翻着笔记本：“其实有些客户反馈，我们根本没归类进去，比如‘产品故事’和‘品牌价值观’。”
“这些软性因素也不能忽视。”刘好仃，“趋势有时候不只是数据，它也可能是情绪。”
李抬头：“那我们是不是该加个维度？比如‘情感共鸣度’？”
“可以。”刘好仃笑了笑，“但得先从硬数据开始，不然容易跑偏。”
阿芳在纸上写下几个关键词：“趋势强度、趋势持续性、客户相关性、外部数据匹配……”
“还差一个。”李插话，“趋势信号强度。”
“对。”刘好仃接过她手中的笔，在白板上写下了“趋势信号强度”几个字，然后在“自然融合设计”旁边画了个红圈，“这个我们得重点关注。”
“那我们怎么给它打分？”阿芳问。
“频率高、相关性强、外部数据匹配度高，那就得分高。”李一边一边打开数据表，“比如环保认证，南美那边客户满意度曲线和它几乎是同步的。”
“那自然融合设计呢？”阿芳翻着东南亚的访谈记录，“它出现的频率没那么高，但客户反馈里提到‘柔和’‘自然’这些词的满意度也不低。”
“那就得拆解。”刘好仃，“把自然融合设计拆成几个子项，比如木纹、光影协调、环境适配……”
“我来。”李立刻开始调整数据模型，“我得给这些关键词加权。”
“趋势判断模型，其实就是一个评分系统。”阿芳一边整理一边，“但得先统一标准，不然每个人打分都不一样。”
“那就从环保认证开始。”刘好仃，“它出现的频率、相关性、外部数据都比较清晰，可以作为一个基准。”
“那我们是不是该引入外部数据源？”李问，“比如社交媒体、行业报告这些？”
“没错。”刘好仃点头，“内部数据是基础，外部数据是验证。”
“问题是，外部数据格式不统一，获取难度也大。”阿芳皱眉，“有些数据还滞后。”
“那就得做数据融合。”刘好仃，“把不同来源的数据整合起来，看看能不能找到共同信号。”
李立刻开始操作：“我可以试着接入几个ApI，看看能不能抓取社交媒体上的相关话题。”
“我来筛选行业报告。”阿芳，“有些报告虽然旧，但里面的数据可能能帮我们验证趋势。”
“趋势判断不是一蹴而就的事。”刘好仃看着白板上的模型，“它得一步步来，像玻璃一样，一点一点成型。”
阿芳在文档里加了一行备注：“趋势判断模型 = 数据分类 + 评分标准 + 外部验证”。
“那我们先从环保认证开始。”李调出数据，“我先把它的频率、相关性、外部数据都跑一遍。”
“我也开始整理行业报告。”阿芳打开一堆pdF文件，“看看有没有关于环保认证的趋势分析。”
刘好仃站在白板前，看着那几个红圈：“趋势判断模型，不只是为了确认趋势，更是为了让我们不被假信号带偏。”
“就像玻璃的折射率。”李笑着，“你得知道它怎么偏，才能调回来。”
“得对。”刘好仃点头，“数据也一样，得知道它怎么偏，才能校准。”
会议室里，键盘声、鼠标点击声、偶尔的讨论声，像是某种节奏感极强的背景音乐。
阿芳忽然停下笔：“刘哥，你，自然融合设计会不会也变成下一个环保认证？”
刘好仃没有立刻回答，他只是拿起笔，在那个红圈旁边，轻轻画了一条曲线。
那曲线，像是心跳的波纹。
窗外的风又大了一些，窗帘轻轻晃动，阳光依旧洒在白板上，照得那几个红字闪闪发亮。
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