从13个关键趋势,帮你预见数字化转型管理

1.顾客体验成为CEO和董事会的战略重心
• 众所周知，为消费者营造有激励的体验（CX）是核心。 但是公司应该投资在哪些方面呢？如何衡量顾客体验是如 何影响底线的？顾客体验已经不再像从前那样仅仅是市场、 产品设计和研发部门要关心的东西了，而应该是所有领导 者以及所有董事会都应该关注的问题。顾客体验应该被看 作是必须给予战略性关注和投资的战略性资产。若没有这 样的认识，顾客体验将继续只是作为顾客接触点的优化进 行讨论，而不是成为创造更深的顾客关系的关键环节。 在2017年需要做出的一个简单行动就是把顾客体验衡 量作为所有雇主和员工的首要工作，哪怕只是衡量最基本 的例如顾客满意度和忠诚度。无量化则无管理。如果对于 你的公司而言，顾客体验确实重要，那么就要在你的工作 指标中体现出来。
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2016年是人工智能的分水岭。谷歌的“阿尔法-狗” 战胜了世界冠军选手；一辆无人驾驶汽车完成了首次商业 试驾（143英里！）；微软的研究人员宣称在连续语音识 别中达到了与人同等的水平。 2016年同样也有很多挫折，大肆的炒作，还有痛心的 失败，例如微软的聊天机器人Tay，在推特上通过与人互 动来学习，最后在不到二十四小时内就变成了一个散布仇 恨的种族主义者，让人难堪。此外，我们也应该还记得 Facebook因为对于传播假新闻睁一只眼闭一只眼的态度 而广受诟病（现在Facebook已针对此事采取行动），以 及这些假新闻还很可能影响了美国总统大选的结果。
• 思考下面的例子，如微软的Tay，或者是在自动巡航模式 下丧生的特斯拉电动汽车司机，或者是针对Flickr照片所 自动生成的冒犯性标签的强烈抗议。这些都需要新的工序 流程，新并且覆盖更广的政策，以及工程、市场、战略、 人力资源、法务、合规和各行业专家的通力合作。 从我们2016年社交产业现状的研究(2016 State of Social Business)中可以看出，我们对社交媒体作为商业工具的 应用还处于早期。在各个社交网络可以在仅仅几个月时间 里互相复制对方最好的软件功能的市场里，新兴并可以与 社交方式和新商业模式同步的硬件就可以区分主力选手， 并且为那些行动迅速的品牌提供创新的大好机遇。
7.要把规范合理使用数据看作顾客体验的一部分。
• 管你把这些问题看作是隐私、**、数据使用确认、算法透 明性、防止偏见、信任、企业社会责任或者甚至仅仅是个 性化，保证机构的数字化战略所使用的数据和使用的算法 是透明的、值得信赖的、人性化的以及公正的、以及和公 司的整体战略一致都至关重要。 这不仅仅是隐私问题，而是一个新的领域。2016年有太多 机器学习跑偏的例子，以至于很难选择出一个来作为典型。 可以这样说，他们都会影响到顾客的信任，甚至潜在的顾 客净推荐值（NPS）以及其他的商业指标。为了避免意想 不到的后果，人工智能的布局要有前瞻性。
• 最重要的成功标准就是能否在企业中清晰明确那些机器学 习最能解决的问题。因此，随着机器学习越来越普遍，那 些无法获得核心数据的机构和公司都会在竞争中处于下风。 略微改编引用乔治· 桑塔亚那(George Santayana)的话就 是： 那些不能[通过机器]从过去中学习的终将重蹈覆辙。 (Those who cannot [machine] learn from the past are condemned to repeat it.)
9.事实真相的数字化仲裁
• 这个问题需要追溯到1996年的“千年数字版权法”（DMCA） 旨在严厉、全面的立法以监管数字化（当时美国升级了版权 法以反映信息能通过网络迅速、广泛传播的现实）。DMCA 的一条核心条款就是“安全港”条款，旨在保护信息传播点 （网站）免受侵权诉讼，如果该网站为版权所属者提供了上 报侵权的途径。 二十年弹指一挥间。当下，知识产权（IP）以受版权保护的 形式是比较安全的，不安全的是信息的真实性。美国总统大 选就暴露了一个一直存在的问题。受顾客对“自由”内容的 期望的驱使，以及必须有大量广告来支持的需求，只要能争 取用户点击，假信息也能像真信息一样产生效益。尽管谷歌 和Facebook企图通过用户举报在前台打破这一循环，在后台 **这些寄生生意带来的进账，政府的某种程度的干预也是可能 的。我们可以期待，欧洲会先有所行动。
8.物联网区分社交平台
• 2017年对用户数和用户参与度的争夺会更加激烈；但不是 通过软件，而是通过硬件。Facebook对受欢迎的社交网 络特点功能的复制例如Snapchat，是2016年的持续话题。 这也导致了新兴创新型平台的独特功能的商品化。 软件复制相对简单——这也是2017年平台将由硬件区分的 原因。Facebook在虚拟现实上**Oculus以及Snapchat新 出品的Spectacles镜头就是例子。鉴于硬件开发要比软件 开发时间长，我们可以看到新兴的颠覆者——或者财力雄 厚的行业巨擘例如Facebook——通过硬件改变用户的选 择，以及改变社交网络领军者格局。
• 看好Facebook会继续投资Facebook Messenger, 通过 Messenger他们可以两边受益：通过用户在Facebook的 社交参与度持续建设社交图谱，并运用通过Messenger、 Facebook登录和用户程序接口（API）产生的数据创造新 的非干扰的商业途径。 为了在社交商业领域前进，品牌应该投资Facebook Messenger的新兴的参与模式，例如直播视频和聊天机器 人。试想组建一个关注对话性商业的团队。 这种想法可 以运用到社交和家庭物联网设备，例如亚马逊的Echo 和 谷歌Home。 在目前正在展开的内容策略研究之外，我会关注关于数字 广告和浸入式体验的研究， 寻找品牌可以利用的商机和 实例。我会继续关注营销科技，特别是从顾客体验的角度 。这就意味着要研究并不是只着眼于营销的技术，而可能 关注能统一操作和各个销售数据、服务和营销的技术。
• 除了关注社交网络所拥有的硬件例如Oculus之外，还要寻 求与通用的物联网设备深度结合，例如：谷歌的Home， 亚马逊的Alexa, 微软的API 以及苹果的SDKs。 企业旨在成功就要看得更远，而不仅仅是社交的“媒体” 属性，而是需要从顶层考虑整个不断壮大的社交生态系统。 他们还会挖掘社交数据去更好的把握创新产品，优化顾客 体验的机会。每个品牌内部都必须有数字小组，而这些小 组必须在软、硬件SDK/API上都是专家，可以直接获得相 关功能和数据，让他们的连接设备和服务更加强大。 特别要注意的是，品牌必须要思考社交设备新的场景性的 使用案例，例如Spectacles, 消除了社交参与中的矛盾。 例如，在零售店中，你将如何发现、鼓励并且回报那些在 你店里使用这些装备的顾客呢？随着我们不再仅仅使用电 话而是使用更多的新设备去分享生活体验，我判断通过社 交途径分享即时故事的情况会越来越多。
5.不要把“弱”和“不重要”混为一谈。
• 例如：优化营销预算，降低顾客流失， 销售模式预测，智能化知识库/图表库，软 件自动化，智能医疗诊断。这些也许不会 博得头条，但是这些是在炒作之下实实在 在的机遇（至少现在看来）。
6.人工智能会创造一个只看数据拥 有与否的时代
• 诸如谷歌和Facebook这样的公司之所以能够在人工智 能领域创造大量的关注就在于他们清楚数据是商业的核心。 他们掌握了海量的数据，并且战略性的处理这些数据。正 如工业**依赖于煤炭的获取，数据就是能让机器学习，行 动，再学习的动力。 正因如此，人工智能是企业数据战略的必备功能；而数 据战略——如何收集、应用、比较、存储数据以及数据存 储期限——都是人工智是否成功的关键因素。 我们会发现新经济体以数据作为一种资本形式（哪怕在 资产负债表上没有显现出来）。关键是拥有充足的数据、 正确的数据、获得正确数据的途径、关于数据的正确科学 知识和技术人才。
10.社交商业回归
• “社交商业”——是的，再次提及。但这也是我们不能不 聊的话题。诸如Facebook一类的社交平台开始慢慢接近 搜索和内容广告增长的顶峰。保持这种难以置信的收入增 长会带来巨大压力，因此社交平台需要进一步向市场的终 端靠拢：销售。 可惜的是，社交商业真正运作的案例不多，主要有两个原 因：顾客理解的社交网络不包含商业；并且这个领域里缺 乏创新。Twitter昙花一现的“购买按钮”百度文库是缺乏用心思 考的例子。想照搬在别的领域（尤其是在网络领域）已经 有效的商业途径却没有考虑到社交网络的独有本质，也不 符合用户的预期。 社交图谱——以及围绕它的商业——可能会是还没有被有 效利用的核心区分因子。考虑到一个新兴的颠覆者要想复 制整个社交图谱会是何等的困难，2017就要靠Facebook 寻找正确的用户参与模式了。
从13个关键趋势， 帮你预见数字化转型管理
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Altimeter公司 -- 全球顶尖的品牌和营销咨询公司 Prophet铂慧(Prophet.cn)旗下的专业研究机构每年都会公布 商业领导需要考虑的年度顶尖科技、商业和数字化潮流名单。 2017年度的名单中，每一位分析师都带来了他们各自关于数 字化趋势的看法以及该趋势对商业和科技的关键影响，并指 出市场营销人员和企业领袖当如何有效地利用这些数字化机 遇来进行企业的数字化转型。 • 比以往更强调的是，给予顾客高度关注并且与之匹配的 公司使命和价值观必须是引导准则。
4.功能面窄的，少炒作的人工智能 使用案例是机构真正的机遇。
• 2017年大家会看到更多酷炫的人工智能使用实例，会 收到别人发送的关于新故事的链接以及询问为什么你们还 没有使用它们。大家可以觉得好玩，可以觉得受到鼓舞， 可以觉得不高兴，但是不要受到干扰（除非你是为谷歌、 微软、Facebook、亚马逊，还有IBM等等工作）。 最有趣的人工智能应用实例往往是那些数据科学家称之 为“弱”，或者“单一”的例子，例如那些只能非常非常 好的解决一个问题的技术（而不是那些雄心勃勃却不真实 的“强大”或“通用”的多用途人工智能）。
2. 沟通、宣传、讲故事都要注重可 信度和忠诚度
• 随着十多年前社交媒体的出现颠覆了我们联系和沟通的方 式，营销人员和（企业）领袖也需要适应新的思维和技能。 我们很快就要看到这场**即将进入另一个阶段，并由两个 进步所推动。 第一个是Snap(2017年年初IPO)，这家公司的名字已经成 为了一个动词，意思是抓住正在发生的瞬间。它的新产品 Spectacles by Snap让第一视角视频的制作和分享更加容 易（这项技术是由GoPro等公司兴起的）。
• 但是更重要的是从公共空间到更加私密的讯息平台例如 Snapchat、WhatsApp 和Facebook Messenger的转变。 各家机构需要用不同的方式与它的粉丝对话，这种方式相 比当前那种发表在社交媒体平台上由公关书写冠冕堂皇的 方式（大多数）要更真实，更自然。 与此相类似，人们也不再会为特朗普总统每天发推特的行 为感到震惊，而是把他看作一个运用交流平台的高手。特 朗普使用推特也让企业和企业的领导们胆子大了起来，开 始思考他们应该如何运用数字化平台发起和推动新的变革。 如果有企业领导不愿意接受数字沟通平台，不论是从表面 还是内心，那么该企业都会不敌那些企业领导愿意接受数 字交流平台的竞争者。如果你们公司的领导还主要用电子 邮件沟通，那你就要为他们的管理探索新的数字化的方式 了。
3.人才之争和文化变革越来越依赖于技术
• 过去二十年的技术进步惠及了市场、运营和供应链。 但是利用科技去管理机构最宝贵的财产——人力，却是人 力资源领域数字化转型的产物。 随着数字化的市场专业技能开始支持人力资源人才数 字化，网上招聘已经从仅仅做筛选发展成为培养雇佣前、 雇佣中和雇佣后的关系。注重把自身建设成为更加灵活敏 捷、有突破性的机构都在使用例如Slack、甚至是 SharePoint这样的平台，来维系和统一员工。 如果2017年要实现大跨度的战略目标，一定要确保人 力资源部门有强大的数字化能力，能够雇佣到合适的人才 和培养企业文化，这两点是保证计划能执行的关键。