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  • IBM提请你注意这十大商业趋势

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          移动技术、社交网络、数据分析、人工智能、智能电商,这些都是CXO所关心的商业科技,《福布斯》杂志最近的一篇文章介绍了IBM未来十年的科技方案和计划,我们来看看IBM关注的趋势有哪些:
      
      1.根据实际情景服务顾客
      
      IBM正在开发能够连接员工、供应商及合作伙伴、业务流程以研究和预测顾客的行为,从而在恰当的地点、时间和情形下为当前及潜在顾客提供有针对性的服务,例如在顾客走进百货商场女装区时向其发送推荐搭配和相关折扣信息。
      
      2.与合作伙伴和供应商的有效协作带来巨大竞争优势
      
      IBM在最近的一项研究中对22个国家的1128名企业采购主管进行了调查,发现在采购方面出类拔萃的企业都与重要供应商及合作伙伴保持密切协作,而且往往也会利用采购数据分析来节省开支和谋求更有利的长期供应合同。
      
      继续以百货商场卖女装为例:如果数据显示一款裙子总是不搭任何配饰单独出售,而一位在顾客中颇具人气的时尚达人推荐了与这款裙子相配的一款鞋,然后商场采购团队就找供应商供货、签约时尚达人推广优惠信息,进而在商场内结合实际情景向用户提供信息。
      
      3.“众包式”创新可以大大增加利润
      
      还是以商场为例:商场可以通过座谈和设计竞赛等形式集思广益、汲取群众的智慧,然后与合作伙伴和供应商开展有序合作、把被选中的设计或产品快速推向市场。
      
      4.人才竞争是关键
      
      企业能否成为“百年老店”,一大关键在于人才。未来的人才竞争将会更加激烈,而互联网为有才之士提供了极其丰富的工作信息,大大增加了员工跳槽的可能性。为了帮助企业留住精兵强将,IBM正在开发“人才保留分析”(RetentionAnalytics)解决方案,以数据解析企业内的人才流失模式,这有助于企业在出现员工流动率过高等异常情况时及时采取恰当措施。
      
      5.公司需要关注关系网而不仅仅是交易
      
      老一套的广告模式如电视、平面和电台广告如今功效越来越差,广告花费在向谷歌和SEO服务转移,而未来的成功企业会与有影响力的名人或专家开展合作,利用数据分析精确定位到顾客购买过程中的每一个环节,例如:企业准备推出新产品或推广已有产品时,先通过数据分析判断正确的潜在顾客,再借助有影响力或已经与目标顾客建立联系的人物说服他们购买。
      
      6.销售人员减少推销、增强吸引力
      
      最近一项研究显示:喜欢社交的销售人员当中,有78%的人销售业绩比不爱社交的同行更出色。未来的销售人员会利用社交数据分析判断潜在顾客会在哪些网络社区出没,然后利用精心打造的内容培养与这些潜在客户的关系。最棒的销售人员会发展出自己的“粉丝群”。
      
      7.移动业务不仅限于科技公司
      
      Factual和高通旗下的Gimbal等数据工具能让移动应用获取远比用户位置更丰富的数据,从而能帮助商家预测潜在顾客的行动计划并提供最合适的生活或商业信息,例如:在派对上根据用户的位置、时间和社交网络推荐值得联系的潜在客户,或是自动提供未来派对优惠券、派对音乐打包下载、Uber叫车服务等信息。IBM的语音客服助理Watson如果推出移动版,会产生怎样的效果?
      
      8.企业必须精通社交媒体营销之道
      
      卡夫食品公司在中国对奥利奥饼干进行了系列社交媒体营销活动:鼓励中国消费者在网上与奥利奥品牌大使姚明进行“扭一扭、舔一舔、泡一泡”的比赛,并鼓励妈妈们把孩子们的“奥利奥时刻”分享到QQ空间上。而卡夫和IBM表示,这轮社交营销活动收到了惊人的效果——在线游戏网站总点击次数超过12亿,QQ空间上的“奥利奥时刻”在半年里超过4000万个,这期间奥利奥饼干在中国地区的销量增加了80%以上。与传统营销方式相比,社交媒体营销通常花费更少、收效更好。
      
      9.社交媒体指挥中心帮助企业及时做出响应和调整
      
      目前很少有企业从战略高度监测社交媒体对话,而社交媒体团队之外的其他部门很难全面了解相关社交媒体数据,这会导致企业难以从失败的产品发布中找出真正的原因。未来企业将会普遍设立社交媒体指挥中心,从而针对企业表现建立迅速的反馈和响应机制。
      
      10.未来10年不会出现真正的人工智能(AI),但初级AI能辅助决策过程
      
      IBM的超级电脑Watson能辅助人们进行决策,例如医生可以利用Watson辅助诊断和治疗——Watson会综合病人情况、家族病史、当前治疗手段、研究成果、期刊文章等大量信息进行数据分析,最后列出可能的诊断结果及其相应的可能性大小。当然,AI也能在商业等诸多领域辅助决策过程。
      
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