基于这些预测，供应链实现了“精准滴灌”，热门商品前置储备，滞销品动态清仓。一个月下来，平均库存周转天数缩短了40%，因缺货导致的订单流失率下降了60%。
第三组，技术驱动组，由王磊亲自挂帅。
他们的目标是打造“山海”的智能推荐引擎。
“现有的‘买了也买’太粗糙了。”王磊指着代码，“我们要做的是‘场景化推荐’。一个买了绘图板的艺术生，接下来需要的不是另一块绘图板，可能是优质的打印纸、特定的颜料，甚至是附近性价比高的装裱店信息。”
团队开始疯狂地投入算法迭代，引入机器学习模型，不仅仅分析用户的购买行为，更分析他们在社区里的发言、浏览的帖子、甚至点击的广告。他们要做的，是比用户更懂他们自己。
这个过程并非一帆风顺。数据的海洋里充斥着噪音，错误的归因曾导致几次失败的营销活动；庞大的计算需求也让服务器几次告急，王磊团队不得不连夜扩容优化。
但苏晚晴顶住了压力。她在每日的数据复盘会上，反复强调：“不要怕犯错，要从错误的数据里找到对的逻辑。我们构筑的不是一堆冰冷的数字，而是由无数个‘理解’堆砌起来的，真正的竞争壁垒。”
一个月期限将至。
成效开始显现。
“山海”App的首页打开率提升了25%，因为推荐的商品越来越“懂”用户。
用户平均停留时长增加了近一倍，因为社区里推送的内容和活动，精准地击中了他们的兴趣点。
最让团队振奋的是，那个曾被顾淮之质疑的“规模化是否会稀释温度”的问题，似乎找到了数据化的解决方案——通过精准的数据洞察，他们反而能在更大的用户基数上，提供更个性化、更有“温度”的服务。
苏晚晴看着最新一份数据报告，上面显示核心用户的月均复购率已经攀升至71%。她轻轻呼出一口气。
这堵用数据和逻辑砌成的壁垒，或许看不见摸不着，却比任何营销口号都更加坚固。它将成为“山海”迎接资本审视时，最硬的底气。