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当消费变革发生，多元、快速迭代的需求开始将产品推向两个极端，传统的长尾模型开始发生变化。传统长尾模型中，能够吸引大众消费的“巨头产品”为数不多，但也不少；新的长尾模型中，“巨头产品”数量减少，仅存一些“爆款”，“长尾”变得更长（见图1-1）。换言之，有一块三角区域消失了，消费变得冰火两重天。
图1-1 长尾模型的变迁
这种用户需求的变化影响到了生产端。以前的企业，几乎都是在捕捉“三角区”，这里有不错的出货量和相对简洁的产品线，最适合企业生存，也不会挑战到其生产系统的柔性。但在“三角区”消失之后，企业就面临两种选择：
一方面，争取做出“爆款”产品，换句话说，引领用户的需求。
正如苹果的产品，产品线奉行极简主义的原则。这是完全有可能的，用户的多元需求和个性主张背后是一颗迷失与求虐的心，他们渴望强如乔布斯者来告诉自己：“笨蛋，真正的产品是这样！”乔布斯开发苹果的各类产品时，总能像神一样预测用户的喜好，甚至引领用户的喜好。表面上看，这种产品的开发模式是基于他自己的臆想而非用户偏好。实际上，他把用户参与迭代的部分放到了苹果公司内部，他自己扮演了一个最苛刻的用户，换句话说，只要能够通过他这一关，所有用户都会说好！
当然，乔布斯能够扮演这个角色，能够对用户一击即中，除了技术的分析和内部变态式的“自我迭代”，还要依靠天赋。有些需求不能靠数据去挖掘，而是要有天才的先知先觉。所以，从这个意义上说，他是一种“神的互联网思维”。可以说，所有的产品经理都是在尽力接近乔布斯，向“大神”靠近。
雷军是主张做“爆款”的典型，与乔布斯用自己神一般的思维引领用户需求不同，他主张快速抛出产品，卷入用户进行迭代，即，将用户变成产品的生产者。用户最清楚自己需要什么，当产品融入他们的设计，也会提高他们的评价起点。在Web 3.0的时代，用户被卷入线上并形成社群，这使他们参与设计变得很方便。实际上，雷军等人主张的互联网产品“唯快不破”，并不是出于他们对产品有多大的信心，而是将产品做成一个开放的构架，随时做好根据用户反馈进行改变的准备。值得一提的是，这样的玩法并没有违反我们对于消费趋势“一击即中”的设定，快速迭代也不是要抛出一个“烂产品”，产品要让用户愿意参与迭代，其基本面至少应该能够“一击即中”。
另一方面，争取追逐“长尾”，换句话说，就是适应用户的复杂需求。
假设企业掌握了关于用户偏好的大数据，就能够基于大数据挖掘出的“用户欲望”，并进行精准定制。当然，这使得工业时代标准化的产品生产模式因此受到前所未有的颠覆，生产端需要以前所未有的柔性来对接消费端的柔性。这个时代的不同在于，用户的海量需求从互联网汹涌而来，产品的数据增多、涉及原料增多、用户零散下单……大规模定制形成的柔性已经不再能够进行匹配。事实上，有些企业走入产品线的极简主义并不是因为他们如乔布斯一样可以引领用户的需求，而是由于生产线无法适应消费端的柔性，不得不减少产品种类。例如，凡客诚品的陈年在近期提出要“回归初心”，做出一件好衬衫，一方面是因为雷军作为投资人和好友的影响，另一方面则是因为自己在盲目扩大产品种类后，遭遇供应链失控的现实教训！
无论通过哪种方式追逐长尾，企业生产系统的柔性（flexibility）都是关键。从本质上说，生产系统缺乏柔性是因为无法处理海量数据。对于企业来说，解决方案包括两个方面的措施。
一方面，增强数据处理的能力。一种方法是把自我调节的功能倒逼到操作工人的环节。早在20世纪80年代，在用户需求开始柔性化时，综合了手工生产与大规模生产两者优势的“大规模定制模式”（mass customization，MC）就已经产生了，其通过通用的生产工具和机器，结合掌握熟练生产技能的高素质劳动力，创造了生产端的柔性，在一段时间内适应了消费需求。依靠熟练的工人是大规模定制成功提升生产柔性的关键。但是这种方法具有过多的不确定性，毕竟人脑处理数据的能力是有一个边界值的，尤其是在海量数据的冲击下，更是难以应付。
另一种方法是利用现代信息管理系统进行调节。有的企业使用如Saas（软营）的方式进行解决，如服装企业自动排料服务。其原理是，所有增加的数据可以通过软件系统进行统一处理，将零散的需求和生产进行汇集，自动计算出最合理的生产方式。
另一方面，减少数据处理量。因为生产始终无法实现全自动，有的部分仍然需要人脑处理，因此，企业走向了“模块化之路”。
首先，全力打造模块化产品结构。这样就可以通过产品模块的组合创造出差异化的产品，有效降低了生产的复杂程度。埃沃男装在制作定制衬衫时，将衬衫分解为领口、袖子、版身、后摆等部分，按照各个流行样式将每个部分设置若干种选择。此外，他们还把定制输入的复杂信息进行简化，用户只需填写几个关于体型的问题，并对图画中的体形进行选择，计算机系统就会基于存储的会员数据，自动生成匹配率高达90%的数据。
其次，推行组织模块化，打造模块化价值网。自己仅仅生产部分产品模块，而将其他产品模块的生产外包至其他企业。这样，企业就变成了一个组织模块，和其他企业形成的组织模块能够进行无边界协作，组建成为一个庞大的“虚拟企业”。20世纪70年代，IBM为了在PC市场上占得先机，启动了“象棋计划”（project chess）。为了在一年内开发出能够迅速普及的PC产品，IBM开放了产品模块化技术标准，最大程度借助其他企业的科技成果。利用外包，IBM从微软注册了操作系统，从英特尔购买了CPU芯片，从计算机园地公司和西尔斯公司获得了更为庞大的零售分销网络。
尽管信息系统无限扩大了数据处理能力，模块化也最大程度减少了数据处理需求，但是，新的问题出现了。即使企业内部的生产做到敏捷，但企业的上游和下游各个环节却不能一同协动。在这样一个客户追求终端整体体验的时代，价值链遵循严格的“木桶原则”，哪一个环节的短板都可能造成整体体验的下降，这对于企业来说，显然是个大问题。也就是说，价值链上的采购、生产、物流、分销、零售各环节中，除了生产之外的其他环节也需要强大的数据处理能力，而且，各个环节的数据处理系统和数据本身必须是共享的。这种要求，本地软件系统如何能够办到？如果价值链各个环节的软件系统是孤立的，即使有数据接口，但因为信息管道（编码方式或装载数据的框架）不同，仍然避免不了在传播的过程中出现信号失真。我们常说的牛鞭效应实际上就是反映了价值链上失真的规律。组织模块化减少了数据接口，但没有形成社会化协作，还是远远不够。
大数据和云计算给价值链重塑带来了机会。基于互联网这样一个平台，所有的价值链环节可以实现数据共享和集中处理。另外，因为使用统一的数据构架，所以不会出现“数据孤岛”，浪费有价值的数据。由此，价值链各个环节之间可以无缝链接，实现最敏捷、最合理的生产。基于互联网这样一个平台，企业入围合作即可以获得充分的信息，也不再会遭遇太高的学习门槛。更令人欣喜的是，用户参与生产也变得容易，模块化的选择题，让业余者也可以发出专业的需求信号。由此，从始端原料的生产者到终端的用户，全部都被植入了价值链（或称为价值网），社会化协作得以真正实现。而这在大数据和云计算的技术出现以前，几乎是不可能的！
阿里巴巴就是在做这样一种战略布局：以电商销售平台为根据地，逐渐打通物流和分销两个环节，并开始向商家内部经营管理和生产与采购环节进军（见图1-2）。它的目标呼之欲出，就是要实现全价值链的“互联网化”！它具有天然的优势，在C2B的浪潮中，谁能获取用户数据，谁就拥有了话语权。阿里巴巴拥有最庞大的用户数据库，也拥有强大的硬件和高效的软件构成的计算能力，随意的计算便可以释放出商机！它向谁释放这些信息，谁就能获取丰厚收益！
图1-2 阿里巴巴打造的社会化协作价值链
技术进步为企业拉开的价值空间使得企业可以通过改变来获利。在这样的背景下，企业最需要转变的应该是自己的理念。在工业经济时代，生产更多地通过“规模经济”来获利，大规模标准化的生产最大限度地降低了单位成本。但在互联网经济时代，生产更应该通过“范围经济、协同效应和重塑学习曲线”来获利，因为，多种类、小规模的生产需要价值链的灵动。