技术可供性视角下的品牌价值共创模式研究

段淳林 邹嘉桓 魏方

【摘要】为实现服务型制造的生产、运营和商业发展等模式从价值创造到价值共创进行转变，基于技术可供性理论思考服务型制造中的人类行动者和包括技术在内的异质性行动者之间网络化的互动关系及蕴含的传播路径则变得越发重要。因此，现基于服务型制造范畴下的工业互联网平台探讨价值共创过程中相关行动者的交互方式，构建起基于DTC的品牌价值共创机制，其中包含产品共创、营销共创、传播共创和品牌共创四个步骤。而AI大数据则主要通过影响价值共创过程中的微粒化、具身性和共情性，帮助服务型制造企业积累品牌资产、推动品牌传播。

【关键词】服务型制造;技术可供性;价值共创;DTC;品牌传播

一、问题缘起

作为一种新兴产业形态及商业模式，服务型制造在工业化进程中将制造与服务融合发展，对顾客参与、企业间高度协同等资源进行整合，推动制造业朝向新的维度转型升级。[1]在概念层面，服务型制造的定义早已被众多学者所明确界定：以顾客为中心，连接关联企业相互提供生产性服务与服务性生产，推动制造与服务相融合。[2]在这种模式下，服务的理念与意识被赋予在产业链的各个方面，最终展现出囊括产品、企业、顾客等主体的效益价值。[3]

目前我国不断通过顶层化的战略和政策布局，如《中国制造2025》《发展服务型制造专项行动指南》和国家“十四五”规划等，对推动服务化转型引领中国制造创新发展进行部署落实，国内的工业互联网平台也推动着相关制造业向服务化转型。实现先进制造业和现代服务业协同发展和深度融合已经成为我国制造业品牌转变发展方式的重要路径之一[4]，而价值共创的逻辑都深蕴其中。作为服务型制造企业发展中的一个重要概念以及主流研究方向[5]，价值共创行为则被划分为顾客参与行为和顾客公民行为[6]，强调企业和顾客之间持续性的对话以及共同进行价值创造的过程。[7]

诸多学者分别从技术革新、客户主导逻辑、服务生态系统等理论视角分析制造企业、服务供应商、顾客及其他利益相关者的价值创造与交互模式，但大多停留在体系机制的管理及战略层面的讨论[8]，缺乏从制造业企业难以控制的外部和传播手段对价值链条产生的影响进行阐述。同时在实践过程中，人类主体、技术等非人类行动者其中的互动模式不仅需要被考虑，人类的价值理念、文化精神等在技术的驱动下也应被纳入动态化的价值共创研究中。[9]因此，以传播学和技术可供性的视角探讨服务型制造中的品牌价值共创机制和技术带来的可能性则依然有必要。[10]

王昊等基于行动者网络理论分析小米服务生态系统中行动者的价值共创机制[11]，其中的人、情感价值、精神符号、技术构造等都成为需要分析的对象。[12]技术可供性的分析模式与行动者网络理论类似，但更强调技术等行动者与人类主体之间的联系及其为人类行动者带来的可能性。[13]如今在“可供性”被引入传播学领域后，“技术可供性”成为分析媒介产品传播路径的全新视角。从技术为新闻传播领域中的传播媒介使用者带来的多种可能性[14]，再到技术可供性能帮助优质IP的开发[15]，技术可供性视角的使用范围也愈加多元。[16]

那么在技术可供性视角下，处于网络交互状态下服务型制造的不同类型行动者，在延伸品牌价值与传播行为过程中所进行的价值共创模式将被如何细分呢？同时基于技术和文化价值等异质性行动者，在传统服务型制造所忽视的外部营销与品牌传播时所延伸的价值共创机制及所获得的可能性是怎样的呢？本文在对服务型制造范畴下的工业互联网平台的相关行动者进行识别后，以技术可供性视角构建基于DTC（Direct-To-Consumer）的品牌价值共创机制，并探讨AI大数据等技术为服务型制造相关企业的品牌资产积累和品牌传播带来的可能性。

二、技术可供性视角下的服务型制造价值共创模式

（一）服务型制造中的行动者与技术面向

技术可供性的研究对象涉及行为主体与所处技术环境间的连接关系。这就不仅涉及人类，还应囊括一系列异质因素，如服务型制造中常见的技术、价值、观念和利益偏好等。[17]人类及其他非人类实体在构建或影响秩序的过程中扮演着行动者的角色，技术使用者则基于某一技术提供的可能性开展行动。以工业互联网平台为例，我国的工业互联网通过人、机、物的互联，连接了全要素、全产业链和全价值链，形成全新的工业生产制造体系和用户直接对接制造的C2M（Customer-to-Manufacturer）定制服务模式。这种服务体系也逐渐以顾客为核心，通过平台交互将顾客需求和智能制造体系连接起来，智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸等新型制造模式与场景随之出现。

无论是在服务型制造过程中的何种节点，顾客、服务供应商和制造企业作为核心行动者都可以通过非人类的行动者来调节这种网络的形态，以促进品牌的价值共创。而这些非人类的行动者在工业互联网平台中则主要包括AI大数据等技术、供应链上的相关资源和材料、硬件软件等。而有如文化共鸣、价值理念、品牌傳播在人类利益相关者之间构建，相关的服务衍生、方案提出、营销活动等异质性行动者也将影响品牌价值共创过程。总体而言，AI大数据与信息传播等技术进一步丰富了工业互联网平台中人类行动者与非人类行动者的交互方式、关联方向和强度模式，并在全流程的价值创造中引入或产生新的行动者。

（二）服务型制造中基于DTC的品牌价值共创机制

技术可供性理论所强调的新的关系框架中涉及技术等非人类行动者、人类行动者及不同的网络化过程。因而该部分着重聚焦服务型制造范畴下工业互联网在价值共创网络化的传播路径，并构建起基于DTC（Direct-To-Consumer）的品牌价值共创模型。如今诸多企业都以价值共创为目的，而且也都关注到了从价值提供、创造到价值共创[18]的过渡，顾客一直都是其中的核心。因此，随着消费需求的多元化、碎片化，相关企业对顾客的个性化需求进行规模化生产需要遵从DTC的顾客共创准则，构建从设计端到客户端的韧性链条。

1.产品共创

产品共创是服务型制造中品牌价值共创过程的第一步。在这一过程中，产品的共创过程既有制造企业在技术和工艺流程上的互联互通，也有顾客对产品的研发、设计和生产制造的深度参与。顾客的需求、知识和体验反馈等因素通过数字化手段融入产品共创的维度，在降低顾客参与个性化定制门槛时，通过生产可视化、即时性互动、数据贯通化等，准确采集定制产品的数据以实现产品共创。这有利于在研发设计端缩短反馈链路，让制造企业和相关供应商根据客户的个性化需求，及时推动技术和产品的更新迭代、提高研发效率。

2.营销共创

营销的最终结果旨在辨别及满足相关消费者的需求，企业根据产品的功能和属性进行销售，其中营销策略的制定、营销渠道的设计、对用户需求的精准洞察和反馈的及时收集等构成了服务型制造的营销过程。其中借助AI大数据技术，企业便能实现更精准、更贴近需求的消费者洞察，准确捕捉顾客的消费偏好、行为轨迹、采购经历等。在响应顾客需求之后，再将相关信息反馈至产品研发设计部门加以改良，最终提高产品共创的效率以优化个性化定制和柔性生产的过程。

工业互联网平台中的精准营销主要有：基于企业在市场拓展过程中对大数据、资金、渠道等的需求，为其提供全流程营销解决方案，其中包括店铺设置、数据分析、精准营销、交易互动以及定制品牌等服务。营销共创则可以通过平台的O2O（Online To Offline）应用，即线上和线下活动的融合，让顾客和制造企业直接对接。从层层分销过渡到分销与直销融合，线上与线下同步的多渠道销售模式，在融合智能营销手段后培育并拓宽多元化营销渠道。此外，在精准营销方面，平台通过与用户交互等手段搜集顾客反馈的信息，判断顾客当前和未来的潜在需求，制定合理的营销战略。如基于客户关系管理（CRM：Customer Relationship Management）以及相关用户社群资源，平台基于已有用户数据进行分析与构建画像，以便开展精准营销。

3.传播共创

传播共创目前是传统服务型制造价值共创网络所忽视的一部分，是因为传播的过程是企业难以控制的，企业只能调整顾客的注意力和参与的方式来引导信息传播。而且制造业更为关注系统化、智能化的内部管理所带来的影响，异质性的外部资源和传播效应在定位为B2B（Business-to-Business）的传统制造企业中所产生的作用较小。但企业作为传播共创前阶段的重要传播者，在延伸企业价值链的同时也产生了更多生产性服务活动和合作机会。这有利于推动顾客作为合作生产者及企业资产的一部分对产品或服务进行反馈，并让顾客传递、分享产品或服务的相关信息，成为传播者的一部分，共同参与传播共创的过程。

社会化媒体和AI大数据技术驱动了共创模式的变革，品牌价值共创从企业发起转变为顾客自发的共创模式[19]，顾客的特征与需求在被捕捉过程中主导性也在不断增强。譬如海尔的COSMOPlat虽缺乏多样的互动创意吸引顾客的注意、参与和分享，但是凭借其技术能力、生态系统特性和国家认证的背书最终赢得了顾客的认可，成为中国制造业的名片之一。COSMOPlat也曾成为央视首支以工业互联网为主题的品牌故事片主角，以智慧农业、智慧出行为案例讲述其为多个行业带来满足顾客需求的解决方案等故事。在制造企业、服务供应商及顾客合作过程中，服务深度不仅会增强顾客对制造企业和服务供应商的认可和信任度，也会推动顾客在行业内的UGC分享传播行为，并在潜在消费者中形成品牌关系，从而提升产品销量及其附加值。

4.品牌共创

品牌共创既是品牌价值共创的终点，又是品牌价值共创流程中最重要的一步。顾客在选择产品和服务时不再仅仅满足于其实用价值，会更为关注品牌所带来的价值观和情感价值。虽仅有少量文献实证分析了价值观、情感对价值共创的影响，但整体来看，顾客情感与顾客的价值共创行为仍具有内在联系[20]。相关制造企业应站在顾客的视角，以提高顾客的满意度和对品牌的忠诚度为目标，不断提供有温度、差异化且个性化的產品和服务，将服务与情感深度结合。对内以产品品质、协调优化、成本控制等积累品牌资产。对外则以顾客为企业的重要资产，因此在服务型制造的品牌共创过程中企业应注重利用品牌的知名度、影响力和市场占有率引领行业发展，鼓励以无形资产构筑知识产权，打造核心技术优势对外提供服务[21]。另外，顾客在获得全方位优质服务的过程中产生更高的满意度，并形成更加稳定的客户关系，共同塑造与传播内容、产品和服务质量相一致的品牌形象。而这种服务被工业互联网赋予了更多的模式：从规模化服务变为个性化定制服务，从内部研讨、决策变为顾客参与产品设计、制造及追溯的共创式服务，以及从单一面向的消费到包括情感、价值和文化层面的消费。总体而言，通过品牌共创，服务型制造相关平台或企业将与顾客形成品牌认同、文化认同和价值认同高度一致的共同体。

三、AI大数据作为核心技术的技术可供性分析

（一）微粒化：提升价值共创各环节的精准度

AI大数据对推动服务型制造生产过程、管理活动、产品制造各微粒化环节的降本提质增效有所裨益，并以品质驱动品牌传播。顾客需求是价值的源头，更快、更准确地提供综合性服务则是第一要义。对于资源配置环节，优化资源配置效率是服务型制造技术创新的主要方向：从产品的零件供应、个性化定制、生产组装、设备监测、精准营销、产品销售再到顾客的售后等方面都需要AI大数据的支撑。而人工智能建模作为分析的过程，有利于加强对产品生命周期各环节中的海量数据进行分析和描述：工业企业在新的工业技术下可以实现全供应链的信息整合与分享、并对物流状态进行实时收集、对流通环节进行清晰化和准确化的监控和预警。进而实现供应和生产的可视化及智能化管理、企业内部与合作伙伴间的资源配置优化，也提升了定制化产品和服务的机动性和灵活度。决策转化是其中的核心。技术通过对数据的提炼，海量数据在动态映射的算法模型中流转为决策——技术对数据进行采集提炼，并促使动态映射的算法模型及时勘误、不断优化、形成决策。

（二）具身性：技术对身体机能的嵌入或延伸

在服务型制造业中的AI大数据不仅嵌入了人的身体，还改变了人的知觉、感官和在场的形式，甚至于制造机器仿真的身体。人的实体交互性融入或依凭于AI大数据打造而形成的算法、仿真模型或人机互隔的个性化定制等，使服务型制造中相关技术、营销、售后服务等员工和顾客在品牌价值共创各阶段同时不在场也成为可能。人们在这个交互虚拟场域中，会依赖工业互联网平台上的相关硬件、软件或设计界面进行交互[22]，而工业互联网平台中既有的品牌价值共创流程也会影响相关主体的认知、意识与能力。而数字孪生结合AI大数据在制造业中通过数字化的方式创建数字模型[23]，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，企业的生产布置、制造过程、协调方式及相关服务都能反映在虚拟生产环境中;接着，通过虚实交互反馈、数据融合分析、智能决策优化等手段，开展监测分析、虚实对照等工作。这在一定程度上能代替真实个体在原本的生产营销场景中实现覆盖产品研发、模拟测试、生产制造和市场服务等过程，甚至通过算法模型在一种新的生产场景中为员工构建起新的身体实践与知觉经验。

（三）共情性：从身体机能走向情感与价值

AI大数据在推动服务型制造发展过程中，融入了技术对身体价值理念的影响，也通过高精确度的生产、反馈、质量检测从内部满足或适应人的需求，而情感、文化、价值仍是推动品牌价值共创行为或引发共鸣的特质之一。人的心智并非源于冷硬的机器而是出自身体，即便是AI、大数据等技术也应该回到人本身中寻找新的价值。就内部利用企业品牌资产的角度而言，企业内部管理在AI大数据的影响下更为规范化、体系化，因而能在优化企业生产效率后推动品牌发展。如产品质量声誉能够使企业有效地区别于其他竞争对手，培养顾客忠诚度。就外部传播方面而言，企业与顾客在品牌价值共创的过程中创造出能够让顾客产生共鸣的、与众不同的且具有传播活力的品牌。AI大数据等技术在推动制造业不断转型的过程中，常常从研发设计、营销服务两端向生产制造环节渗透，驱动品牌建设和顾客消费满意度增长。但在未来结合AI大数据等技术的服务型制造应从功能价值、情感价值、社会价值、文化价值和精神价值方面进行整体升级，与用户建立长期持久的价值关系，最终实现品牌的优化升级。

四、结语

AI大数据等新技术的部署为服务型制造带来了全新的模式，驱动不同需求和服务场景下基于DTC的品牌价值共创网络的构建成为可能。而在技术可供性的理论视角下，服务型制造中的品牌价值共创流程不仅要重视技术平台、行动者互动和身体带来的可能性，还应关注社会文化、价值理念和精神情感等非人类行动者的交互作用。因此，未来服务型制造业发展的方向仍在于不断通过技术驱动，最终构建起囊括产品共创、营销共创、传播共创和品牌共创的价值关系。

[基金项目：广州市哲学社会科学发展“十三五”规划2020年度一般课题“推动AI大数据与粤港澳大湾区制造业品牌融合的传播对策研究”（2020GZYB11）;广东高校哲学社会科学重点实验室项目“广东省新媒体与品牌传播创新应用重点实验室”（2013WSYS0002）]

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（段淳林为华南理工大学新闻与传播学院教授，博士生导师;邹嘉桓为华南理工大学新闻与传播学院硕士生;魏方为华南理工大学新闻与传播学院硕士生）

编校：张红玲