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沃尔玛在掌握贸易客户数据信息方面几乎可以与亚马逊比肩，算是世界上数一数二的公司，同时，沃尔玛也是世界上为数不多的真正实践大数据应用的公司之一，在数据应用领域已经取得了极大的竞争优势。一场飓风的来临，只能算是持续优化产品线过程中的一个显性极端事件。沃尔玛公司能够做到实时监测某一地区多变的天气数据，并能够将监测结果与产品销售数据关联分析，随后会将分析结果应用于产品供应及定价决策中。凭借此种做法，一方面，沃尔玛公司具备了极其灵活的物流配送能力，成为20年来最具市场分析能力的市场竞争者之一；另一方面，沃尔玛公司的仓储成本显著降低。
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现阶段，几乎在所有的大型欧洲贸易企业的贸易研究项目中，都能发现一个基本的诉求，那就是尽快掌握像美国贸易企业那样的数字化竞争实力，并用尽可能短的时间，优化自身的产品线，以满足变化了的市场需求。树立这样的项目目标是有原因的：
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智能地优化产品线，能够使我们在数据的辅助下，更好地对标客户需求，提高客户价值，与此同时，还可以优化库存、降低成本、提高市场营销有效性。
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然而，一件事情的结果，往往不如人们预想的那么好，在这件事情上也是这样。如果我们想系统性地优化产品线，成功与否在很大程度上取决于销售和市场研究数据。试点市场和实验室数据显示，由于市场竞争情况的不同，实际的优化结果差异较大。在产品线确实存在优化空间的前提下，地区性的结果差异往往跟市场或企业领导者的经验和市场直觉有关。如果一家贸易企业能够将沃尔玛公司视为自身数字化竞争力的榜样，那自然是好的。但不是每一家企业都能够做到像沃尔玛公司那样，通过系统性地分析交易数据和市场潜力数据，及时（最少按周）调整区域产品种类，（最少每日）调整产品定价，使供求相匹配，同时还能够重点关注某一产品门类的情况。
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智能数据冠军企业通过以下5个步骤，获得优化产品线的能力：
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1.系统性分析购物车信息；
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2.获得灵活调整产品供给和产品定价的能力，并且能够衡量调整结果；
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3.关联产品门类数据，以便于进一步优化产品线；
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4.缩短使产品供给与产品定价相互匹配的时间（从按周到逐日，再到实时调整）；
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5.基于上述4个步骤的经验，构建一套基于数据的，对其他市场、工厂、企业等领域具有推广性的优化流程。
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如果连锁商店能够坚持品牌定位管理，那么对商品门类和产品种类的细分将取得成效。
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产品种类、产品定价细化的作用是有限的，这并不难理解。因此，尤其是连锁商店，还应该关注网点品牌定位的问题。如果一家位于柏林或慕尼黑的网点，在箱包区出售日默瓦行李箱，但是哈根和吉森市内的网点，却在售卖不知名品牌的行李箱，那么对消费者而言，这家连锁商店的品牌定位将日渐模糊。
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采用不同的形式去强化产品细分，这对大多数贸易企业来说都有好处，我们在这一点上是有共识的。如果连锁商店能够坚持品牌定位管理，那么对商品门类和产品种类的细分将取得成效。再以一家大型食品商店为例，这家商店对它的客户群体以及客户需求进行了持续性的细化分析，然后这家商店将可实现根据不同网点主要客户群体类型，将每家分支网点进行功能定位，将网点分为日常网点、中等网点和高档网点三类。然而，这只是第一步。
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根据不同的行业，采取不同的细化形式，这是十分有必要的，因为不同行业的网点，其功能可能是截然不同的。银行网点就是一个很好的例子，汽车行网点也是。以前，人们在买某一辆车之前，平均要去车行逛4次，而现在，车主基本上去一次车行，就能决定是否购买。通过产品配置软件、网络浏览和汽车行的官网查询产品信息，这个过程在“客户旅程”中占比越来越大。显而易见，从客户的角度出发，汽车行的功能定位发生了根本性变化。其实，早在一二十年前，汽车生产商就意识到了物理网点功能定位的问题。当时，几乎所有的生产商都在考虑多销售渠道战略并赋予物理网点新的功能定位。但是当时，我们对“到底哪种物理网点定位才是符合未来发展趋势”的认识还很少。从汽车生产商和销售商的角度，谋求物理汽车行网点的替代性转型，仍然需要尝试和探索。
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所有智能数据解决方案都需要遵循的一个根本原则是，要处理好投入与产出的关系，这也同样适用于上文提到的方法和措施。在实际工作中，要想处理好投入与产出的关系，能够衡量和量化产出是大前提。此时，基于数据的产品线优化就显得十分必要了，因为只有基于产品优化细分，我们才能够为解决方案的每个阶段设计合适的对照组试验，进而才能够从根本上推动转型。
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DDI，这三个字母在全世界数字化复兴时期获得了广泛关注。DDI是Data Driven Innovation的缩写，即数据驱动创新。在理解或者介绍数据驱动创新这个概念时，人们往往会提到其带来的破坏性影响。我们承认数据的破坏性影响力，并且在《我们的数据》一书中详细描述了数字能够产生破坏性影响力的原因。与此同时，我们也相信，改变人们对数据影响力的看法只是时间的问题，人们会意识到，在某些领域使用某些数据，将会给世界带来改观，将对企业及其市场、销售部门产生积极影响。只是现在，人们还热衷于关注数据驱动创新带来的破坏性的威胁，而不是进步。
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数据驱动创新可分为三个层面：
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1.数字化技术创造全新的产品和服务；
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2.在数据的支撑下，将会孕育出前所未有的商业模式；
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3.在数据的辅助下，通过反复的对照组试验，逐步优化既存的产品、服务和流程。
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在与企业家交流的过程中我们发现，大多数企业决策者都对前两个层面极其感兴趣，而对第三个层面关注太少。一家德国汽车生产企业不断地思考，如何能够生产出无人驾驶汽车，这自然是有意义的。同样，保险公司的产品研发部门去考虑，在汽车司机可以通过地理数据服务器将他们驾驶车辆的信息和行车信息实时地发送给保险公司的情况下（即使现在还做不到这样），是否可以研发出一个新的个人保险险种，这也是有必要的。
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然而，智能数据冠军企业往往会从第三个层面着手，并且在流程长效优化方面倾注最多的资源。例如下列四项智能产品创新案例：
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☆一家大型的运动鞋生产企业引导其客户使用个人跑步App。通过研究App使用数据以及特定款式鞋类的销售数据发现，购买某一款顶级跑鞋的消费者，在使用跑鞋方面存在极大差异。基于此种认识，这家企业改变了这款跑鞋的产品定位，将购买这款跑鞋定义为健康生活方式的象征，并且针对特定的消费群体展开了相应的广告宣传。通过这种方式，这家企业促使特定消费群体的生活方式更加健康，另外，通过改变产品定位和市场宣传这两种手段，企业的营业额获得了大幅提升。
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☆有一家德国大型家用电器生产企业，对自身产品在东欧地区的销售表现不满意。于是，这家企业尽可能搜集了自己和竞争对手产品的市场、价格以及产品特征等数据。这些数据一部分来自数据库，另一部分由一家专业的产品标准管理组织提供。通过数据分析发现，在对产品购买决策影响较大的产品特征方面，东欧和西欧地区是截然不同的，差异之大远超这家德国生产商的想象。在认识和把握这种差异性方面，亚洲的竞争者似乎表现得更好，或是有更好的数据信息支撑。比如，一个蓝色的、黄油块儿大小的LED（发光二极管）灯泡，俄罗斯的消费者就会愿意多付出50欧元去购买。一个小小的产品特征改良，可能就足以提高产品在客户心中的价值表现。