以前人们讲商业效率更多是指提升生产端的效率，但其实数千年以来，真正影响最终商业效率的是供需之间的“中间环节”效率，生产端的效率往往受制于技术和生产力水平的限制而高度固定。

“一骑红尘妃子笑，无人知是荔枝来。”供给和需求之间的路径太长了，商品从生产到最终消费，隔着漫漫长路，信息高度不对称，生产者不知道消费者喜欢什么，消费者不知道生产者在制造什么，双方无法及时进行商业反馈。在供给和需求之间，仿佛是一场旷日持久的猜谜游戏。

所以，智慧商业要想真正提升效率，就必须尽量消灭商业中间环节所消耗的时间，尽量消弭摆在供给和需求之间的鸿沟。

美国的网飞公司的商业模式，就很好地解决了“中间环节效率”的问题。它通过用户喜好大数据来决定影视剧生产，从导演、出演明星到电视剧本，都经由消费大数据的定向选择，以确保播出的影视剧符合用户的消费口味。

在智慧商业时代，解决商业中间环节的效率问题，很大程度上就是要像网飞公司一样，尽可能地减少供给和需求无缝匹配所需的时间，变供给和需求之间无休止的猜谜游戏为精准的大数据智能匹配。

湖畔大学教育长曾鸣在《智能商业》中重点提及的未来核心商业模式“C2B”，就是一种关于提高中间环节效率的智慧商业解决方案，消费者提出需求，制造者据此设计消费品、装备品。

由于掌握了消费者需求的大数据，阿里巴巴包下了美的、九阳、苏泊尔等10个品牌的12条生产线，专为天猫提供小家电定制服务。在天猫，用户的搜索浏览、驻留时间、商品对比、购物车、下单、评价数据都被天猫全程记录，同时用户的个人资料，例如性别、地域、年龄、职业、消费水平、偏好也被记录。天猫对用户的这些资料进行分析，得出企业需要的数据。交叉分析、定点分析、抽样分析、群体分析……数据智能的挖掘和落地都得益于这些手段。(www.daowen.com)

曾鸣还透露，天猫还启动了数据共享计划，将收集到的行业数据，例如价格分布、关键属性、流量、成交量、消费者评价等分享给厂商，通过大数据指导厂商研发、设计和生产，令更多的厂商受益于大数据应用。

同时，曾鸣在《智能商业》中提到的大搜车、土巴兔等S2b2c模式（供应链平台、商家与消费者模式），也同样是一种中间环节效率解决方案，它们就类似于Uber打车的商业模式，由平台通过数据智能来精准匹配供需，替代原来通过自由市场的自然匹配，也极大减少了商业中间环节所需的时间。

我在本篇开篇中讲，智能商业的效率既是个体的效率，也是系统的效率，是两者的效率平衡。其实，如果商业中间环节的效率做得好，供给和需求的匹配顺畅，不仅意味着总体商业系统的效率得到了优化，还会带来一个显著的好处——可以消灭库存和生产过剩，企业不再像以前一样有很多的商品积压，所以个体的效率也获得了提升。

稍加推敲还会发现，提升商业中间环节的效率，归根结底还是在为用户节省时间，实现更快、更精准和更个性化的用户需求响应，这也再一次从侧面印证了“用户时间是新的商业战场”。

个中道理，其实也不难琢磨。过去，商业一味追求生产端的效率，主要是为了降低商品的生产成本，从而在市场竞争中获得价格优势。但在智慧商业条件下，用户的成本观念已经从单一的“金钱”变成了“金钱＋时间”双轨运行，企业在追求“价格优势”之外，更需要追求“时间成本优势”，也就是成为上文中所说的“时间屠夫”，才能立于商业效率的不败之地。