我站在屏幕前，盯着那条刚弹出的数据曲线。健身餐订单还在涨，已经连续七天增幅超过百分之四十。分析师小张抬头看我：“李总，我们把数据拉长到三周了，排除了促销和节假日影响，这个趋势是真实的。”
我没说话，转身走到白板前写下“健康”两个字。
“继续跑模型。”我说，“把所有消费行为按人群打标签，重点看二十五到三十岁、独居或合租的租户。我要知道他们买什么、什么时候买、在哪个平台下单最多。”
小张点头：“已经在做了。我们现在有三个数据源：公寓入住信息、微仓试用记录、还有接入的外卖和电商接口。刚才发现一个事——订健身餐的人里，有六成同时买了蛋白粉或者维生素，而且都是月均两次以上。”
我拿起笔圈住“健康”。
“不是偶然。”我说，“这帮人开始管自己了。以前觉得年轻人不养生，现在不一样。加班多、压力大、体检报告亮红灯，谁还敢不在乎？”
技术组长老刘接话：“智能家居那边也有信号。智能体重秤、空气净化器、护眼灯，近两周订单都在上升。特别是江城青年路那片公寓，智能门锁更换率比上个月高了两倍。”
我回头看他：“为什么换门锁？”
“租户自己换的。”他说，“物业登记显示，大多是新搬进来的年轻人，直接带设备来安装。有的还加装了摄像头和感应灯。”
我坐下来，打开笔记本电脑。屏幕上是刚生成的热力图。红色区域集中在几个试点小区，对应的正是我们长租公寓覆盖率最高的地方。
“把这两块拎出来。”我说，“健康生活和智能家居，作为优先级最高的两个方向。其他品类先放一放。”
小张问：“要不做个问卷验证一下？”
“不用。”我说，“数据不会骗人。问题是，我们能不能抓住它。”
我拨通电话，叫来三位行业顾问。一个是做消费升级研究的，一个是房地产运营专家，还有一个专攻科技零售。
半小时后，视频会议接通。
我把模型输出的结果投到大屏上。第一张图是消费增速对比：健康管理类产品月增长率百分之五十三，智能家居为百分之四十一，远高于日用品和服饰。
顾问老陈开口：“这个符合当前趋势。城市青年越来越愿意为‘看不见的支出’买单，比如健康监测、睡眠改善、空气质量优化。这不是短期冲动，是生活方式转变。”
房产运营那位补充：“长租公寓住户有个特点——不想添麻烦，但希望住得舒服。他们不喜欢大件家具，但对提升居住体验的小设备接受度很高。你们有入口、有配送、有服务团队，刚好匹配。”
科技零售顾问说：“关键是履约。现在市面上很多智能家居品牌只管卖不管装。你们能上门安装调试，还能定期维护，这就是差异化优势。”
我听完没急着表态。
“所以你们都认为，这两个赛道能做？”我问。
三人几乎同时点头。
“前提是别贪多。”老陈提醒，“先选几个高频场景打透。比如健康管理，可以从体脂检测+饮食建议切入；智能家居，从智能照明和安防套装开始。做深了才有口碑。”
我关掉视频会议，转头对数据分析团队说：“从现在起，暂停其他试点筹备。集中资源，做两件事。”
所有人看着我。
“第一，梳理目标小区名单。标准很明确：入住率高、年轻人占比超百分之六十、周边商业配套不足。优先选江城、临安、广南这三个城市的试点区。”
小张立刻开始操作。
“第二，重新设计首批入驻礼包。”我说，“原来那套毛巾拖鞋太low了。改成两版：健康版和智能版。健康版包含体脂秤租赁券、轻食套餐折扣卡、免费一次深度保洁；智能版配智能插座、感应夜灯、一个月云存储监控服务。”
老刘问：“成本怎么算？”
“不算单笔账。”我说，“这是用户生命周期的第一步。他用了我们的秤，就会传数据；吃了我们的餐，就会留偏好；装了我们的灯，以后换开关也会找我们。这才是价值。”
有人提：“万一用户不买后续产品呢？”
“那就说明我们没做到位。”我说，“不是所有尝试都能成功，但我们必须试。过去我们等客户提需求，现在我们要预判需求。”
我站起来，走到白板前，在“健康”和“智能家居”下面各画一条横线。
“接下来，成立专项小组。市场调研和数据分析的人合署办公，每天同步进展。每周交一份《趋势响应简报》，内容必须具体：哪些人在买什么、增长了多少、下一步推荐什么。”
财务代表问：“预算怎么批？”
“从运营费里切一块。”我说，“新零售不另起炉灶，就用现有的系统和队伍。微仓补货按动态模型走，配送路线顺路捎带，人力成本压到最低。”
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