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数字弱者如何有效地进行反击

发布日期:2021-04-22 14:24:57浏览量:31

2012年,基于AI的搜索迅速出现,技术领先的技术为其客户提供了超个性化的Web体验和搜索结果。多年来,这些技术已经成熟,并且像任何成熟的(和有价值的)事物一样,它最终实现了民主化。以汽车行业为例-五年前,只有高端汽车具有前撞预警系统,但今天在最基本的模型中有望实现这一目标。企业技术也是如此。

随着时间的流逝,人工智能已经成熟并实现了民主化,因此像小风这样的导致巨人崛起的技术现在已经可以为所有人所用。

相关性是一种经验,它以最轻松的方式,有时甚至在我们甚至不知道我们想要的时候,就为我们提供了想要的东西。由于每个人都着迷,因此这些经验成为最高峰。今天,每个人都期待着相关性。根据埃森哲的调查结果,有91%的消费者更有可能购买提供与其相关的产品和建议的品牌。

我公司最近对2,000名购物者进行的研究证实了这种观点,但发现了差距:只有四分之三的消费者认为,有时或总是与他们的特定购买习惯和偏好相关的在线购物体验。那么为什么存在巨大的相关性差距呢?

淹没数据,但力求相关

您的公司坐拥大量数据。据估计,我们每天产生大约2.5兆字节的数据。与其ho积它,不如将其利用于提供相关经验的数据上。无论是产品,文档还是支持信息,公司都需要一种在正确的时间将正确的信息传递给正确的人的方法。有趣的二分法是,尽管从历史上讲,生成更多的数据意味着很难找到相关的信息,但在AI时代,更多的数据实际上使得更容易使用现成的技术来创建相关性。

在“我”型经济中,如果购物者希望在网站上购买胶枪并且不得不钉钉枪的结果,那么他们将不再是客户。在“我”经济中,技术至上的竞争者不仅了解如何准确展示胶枪,而且他们的算法将准确建议最能交叉销售的胶枪,以及如何利用与该人相关的内容来丰富体验。

所有这些组成部分都指向一件事:相关性。

如今,许多组织都在努力解决相关性问题。领导者需要将相关性视为他们如何看待客户和员工的缩影-他们需要将思维方式从一个角色转移到另一个人。

考虑一下实体店的经营情况:一名员工在门口向顾客打招呼,询问他们今天过得如何,他们在寻找什么,并帮助他们找到所有东西。仅凭人类编写的规则,您无法同时为数百万个人重新创建这种相关的高度个性化的体验。实现此目标的最有针对性的方法是将AI应用于所有数据,并从每一次交互(数百万次交互)中学习以服务于下一次。

进行相关的反击并赢得胜利

让我们面对现实吧,变革可能会令人生畏,但拥抱变革的组织才是最重要的组织。企业领导者需要帮助他们的员工看到转型对于生存至关重要。新技术常常需要一定的数字素养,并且可能创造更多的工作,因此,寻找能够改善流程的工具和方法,而不仅仅是使工人陷入困境。

总是有一个特立独行的小组认为他们可以使用免费工具从头开始构建所有组件,但是一旦您考虑到构建和保护产品所需的工程师和研究人员的薪水,则没有什么是真正的免费的。如果您想在这个日历年看到结果,那么您就不能仅在几个月内尝试重新创建数十年的代码。

寻找工具来扩展您的员工已经适应的应用程序,而不是投入一切并开始新的工作。将此方法与机器学习相结合,可以在单个数字接触点上提出建议。关键是要分析一个人在所有数字接触点上的旅程行为。这使您可以确定提供高度个性化建议的意图。现在,您需要将这项工作乘以成千上万(即使不是数百万)用户。

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