（1）研发创新模式不同。由于索菲亚和尚品宅配这两家企业研发理念的不同，所以大数据对其驱动的模式有所区别。索菲亚的理念是以用户为导向的，将用户的需求放在第一位，通过把消费者的定制理念转化为数据信息，然后经过企业的数据驱动输出给设计师进行个性化的定制方案。尚品宅配是以设计师为导向的，注重培养设计师对市场动态行情的分析能力以及专业知识素养的锻炼，设计师根据市场的需求做出海量的定制方案，然后将方案输入到企业数据库当中，根据消费者的需求再进行输出。
（2）研发数据的来源不同。索菲亚的海量数据来源于电商平台以及上千个线下门店。目前，索菲亚通过掌握用户的详细资料，以及用户的特征，然后将用户资料数据化，更精准地对客户进行定位，然后吸引顾客一站式购买，进而反向优化研发生产的渠道。而尚品宅配大数据的采集来源不仅有消费者在网站留下的浏览信息数据，还有线下门店对客户信息数据的收集存储。将每位消费者的需求偏好、用户体验、以及个性化的定制方案累计汇聚到企业数据系统，进而形成大数据。即使客户进行一个微小的信息输入，尚品宅配的数据平台系统都会及时采集到，并迅速反馈做出分类处理。通过这样不断的数据积累，不断扩大信息库的储备量，有利于研发创新时的数据选取。
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第七章 研究结论与建议
7.1 研究结论
本文以两家典型的上市定制家居企业为研究对象，研究大数据驱动下的不同研发创新模式下企业研发创新绩效的评价体系。选取样本的时间跨度为 2011-2020 年，样本数据主要为企业年度报告手工整理所得，首先通过 SPSS 做因子分析，析出与研发创新绩效相关因子，再根据系数得分矩阵并计算各因子得分和综合得分，进而对每家公司的自身研发创新绩效进行纵向分析。然后利用双案例对比分析法将两家公司研发创新绩效进行深入的横向对比分析。由此得出以下结论：
（1）大数据对本文选取的不同研发创新模式下定制家居企业的研发创新绩效都有正向驱动效应。本文通过因子分析计算综合因子得分，并对此得分进行横向和纵向对比分析得出，大数据对于这两家企业的研发创新绩效都有不同程度的正向驱动效应。其中，对于索菲亚的影响存在一年的滞后效应，而尚品宅配对于大数据的反应是迅速的，不存在滞后效应。两家企业出现这样的区别是因为各自研发创新的模式不同，导致企业研发绩效的反应不同。从整体的绩效水平来看，索菲亚研发绩效增长率变化与尚品宅配相比明显更快，尚品宅配的研发创新绩效得分曲线在索菲亚的下面，并且在开始的几年一直是负数，则说明尚品宅配的研发绩效水平较低。
（2）从研发投入和研发产出来看，尚品宅配研发投入比索菲亚的更多，但是产出结果得分却是索菲亚更高，说明尚品宅配的研发产出效率低，企业对研发创新的投入没有更有效的进行产出转换。因此，在以后的发展中，尚品宅配应该更加注重投入产出的转化效率。
（3）从整体研发创新影响环境来看，除了大数据刚开始在企业全面运用的那年研发创新影响环境达到了几年间的最高值，其余各年的得分都是逐年下降。说明企业对于研发创新环境的重视程度有待进一步提高，应该加大研发人员和处理数据分析人才的引进，增加研发费用的资本化率和技术类无形资产在企业总资产的占比数。
参考文献（略）
