2016年3月,Google旗下的AlphaGo以4:1的战绩战胜了韩国九段围棋高手李世石,最近,AlphaGo的升级版master又横扫中日韩顶尖职业高手。这都标志着人工智能技术领域的一个重要里程碑。
当下,一方面人工智能所代表的机器学习技术突飞猛进,另一方面大数据以及海量的计算能力也在增强。二者结合在一起,开启了我们对于一个新的智能商业时代的无限想象。
智能商业时代的商业逻辑将发生什么样的改变呢?我想从产品、市场、客户、行业这四个维度给你分享一下。
产品:从交易价值到使用价值
传统的产品大多追求的是交易价值。对于企业而言,最重要的是把产品卖出去,之后的维护修理都被视为成本。但是智能产品改变了这一状况。所有的产品都变成了服务。在智能商业时代,产品的使用是价值创造和获取的开始。客户的持续使用意味着数据的持续输出,也意味着针对每个客户需求算法的迭代,这种参与使价值成为企业与客户共同创造的过程。
咱们来举一个例子。GE,也就是通用电气公司,大家都很熟悉,它是传统的工业巨头,制造涡轮机、飞机引擘、火车头、以及医疗影像设备的制造商。
但是,现在它已经把自己变成了一个智能服务的平台。用GE的CEO杰夫·伊梅尔特的话来说,一辆火车头就是一个奔跑的数据中心,飞机引擎是飞行的数据中心,它们每天产生巨量的数据,这些数据可以反馈给客户,用于提升燃油效率,改善它们的环保表现。
以飞机发动机为例,发动机上的各种传感器会收集发动机在空中飞行时的各种数据。这些数据传输到地面后,经过智能软件的系统分析,可以精确地检测发动机运行状况、预测故障,提示进行预先维修等等,以提升飞行安全性以及发动机的使用寿命。而GE就成为了在这背后进行智能分析与服务的平台。它不仅仅卖设备,还在设备的使用过程中创造价值,将一次性的交易价值转变为持续性的使用价值。每个航空服务公司都和GE一起实现飞机发动机价值的最大化。
市场:从大众市场到人人市场
我们一般的商业逻辑是希望通过市场的细分,针对同质化人群的需求,提供标准化的产品和服务,最终需求的满足往往是“千人一面”的。而今天智能商业时代的算法能够有效地实现产品标准化和体验个性化的完美组合,从而实现“千人千面”。原来的大众市场(Mass Market)也得以优化成为人人市场(Market of One)。
举个例子。“今日头条”从2012年三月创立,在短短的几年里迅速超过很多互联网门户的影响力,重要原因就是“今日头条”智能引擎下的精准推送,形成了一个最懂你的信息分发内容平台。
它根据用户的特征、内容浏览轨迹和环境特征匹配用户最可能感兴趣的内容特征。也就是说:打开“今日头条”APP后,每个用户看到的信息都是根据各自不同的偏好集成的。这背后是依靠大数据和智能化的推荐引擎,实现了“千人千面”的效果。
客户关系:从个体价值到群体价值
在“千人一面”标准化、规模化的逻辑下,我们特别关注客户的个体价值。
“千人千面”,并不意味着客户关系就是离散的。恰恰相反,智能商业提供了很多将客户的个体价值转变为群体价值的可能性。也就是说:通过叠加客户关系,在云技术里实现客户集合的新价值创造。
还是通过一个例子来说明。Nest是一个智能恒温器的品牌。通过记录用户的室内温度数据,同时连接家庭的空调、洗衣机、冰箱等家用电器,以及电价的动态变化,在充分了解用户使用习惯后,通过智能算法为每个家庭创建一个定制化、自动调整的能源管理方案,从而保证节能和成本效率。这才仅仅是个体家庭层面的价值。
如果在同一区域内有上百万家庭都使用Nest,Nest在云端就能够动态地了解整个区域家庭能源使用的数据,从而和供电企业一起更加高效地实现对区域能源的共同管理。这就是将个体价值转变为了群体价值。
行业:从边界到跨界
行业同质化竞争的一个很重要的原因是:企业对行业边界的理解固化,关注相同的竞争要素,最终走向竞争的趋同。而智能商业打开了一个真正“以用户为中心”的模式。通过对用户动态数据的积累和计算,让企业更容易整合其他相关产品与服务,更加精准地满足每一个客户对多样化、便利性、及时性的需求。
与此同时,行业的游戏规则被完全改变。
举一个智能冰箱的例子。过去作为白色家电的冰箱主要是价格性能以及售后服务的竞争。智能冰箱不仅仅能够自动调整冰箱模式,让用户随时了解存储食物的保质保鲜状态和数量,始终让食物保持最佳状态。更重要的是根据这些数据以及用户的健康状况数据,智能冰箱可以有效地整合超市、药店、营养师等服务,精准高效地为用户的健康生活服务,其价值也远远超出了制冷保鲜的边界。
我们会发现:在智能商业时代,企业越来越不像是固守在某一行业中的固定玩家,而是一个连接器——连接许多不同行业的资源与数据。这种连接不再是过去简单流量的转换,而是基于数据智能基础上产品与服务的组合,从而更加精准地满足用户的需求。
综合以上,我们从产品、市场、客户关系和行业这四个角度讨论了智能商业时代的变化。可以看到,智能商业要求企业的,不仅仅是研发新的智能产品,还要重新审视整个商业生态系统以及企业自身的价值创造与获取方式,适时地调整商业模式。