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思考如客户,零售行业的认知未来(2016年1月)

商贸零售2016-01-01IBM清***
思考如客户,零售行业的认知未来(2016年1月)

思考如客户 零售行业的认知未来 IBM 商业价值研究院 执行报告 零售业和 Watson IBM 零售 IBM 零售解决方案能够在领先的移动合作伙伴、认知计算解决方案开发、并购和研究领域提供长期的承诺和投资,促进颠覆性创造力,并采用新的方法(新的业务模式)解决业务问题。解决方案包括集成式记录系统、互动系统和执行系统,涵盖了消费者品牌体验的所有阶段以及品牌互动的所有渠道,旨在持续履行以消费者为中心的零售业承诺。通过将深层次行业体验与软件、咨询和基础架构相结合,IBM 可借助广泛的协作性创新业务合作伙伴生态系统,提供联合现实和数字世界所需的整合解决方案。 IBM Watson Watson 是一种支持人与计算机之间新型合作关系的认知系统,该系统可提高和扩展人类专业知识。如欲了解有关 IBM Watson 的更多信息,敬请访问 ibm.com/Watson。 1 认知 + 零售 = 未来 欢迎来到认知计算的时代,这是一个智能机器可模仿人脑功能,从而解决社会上最棘手的问题的时代。对于零售业,认知计算时代已经到来,而且它对行业进行彻底改变的潜力十分巨大。认知系统正在推动更具个性化的购物体验,且有助于揭示客户趋势。我们的调研结果显示,全球的零售业领导者已准备好全面地迎接这种颠覆性技术,进而重新定义零售业的未来。 执行摘要 零售行业正面临着前所未有的颠覆。在过去的几十年里,技术发展催生的“智慧型消费者”在不断颠覆着传统的零售业务模式。过去,百货商店和大型折扣连锁店促销活动的对象是根据年龄、性别和收入而粗略划分的客户群体;现在,零售行业的客户则是由单独个体构成的细分人群。1 针对这种现象,许多零售商已经开始尝试使用预测性分析技术来探索如何能够更好地覆盖当今的智慧型消费者,提高收入并更广泛、更深入地了解瞬息万变的市场需求,从而紧跟这次技术颠覆的大潮。 不过,随着客户数据的持续激增,零售业高管担心借助现有的分析能力不足以获取必要的洞察力,以满足不断增长且瞬息万变的客户需求。当今的客户期望得到完全个性化的购物体验,换句话说,必须在他们选择的时间和地点以他们选择的方式交付产品、服务和讯息。 认知计算,连同其近乎实时的学习和决策支持,能够提供一系列全新能力,不断扩展人类的专业知识水平,进而为零售行业带来新的机遇。认知计算已经帮助零售商们为消费者提供了更具个性化的体验,同时还支持更广泛的创新,推动零售业的重塑。 根据我们对全球 100 位零售业高管的调查显示,认知解决方案已经帮助该行业的诸多企业实现了价值。零售业领导者已经认识到实现行业转型的潜力,而且他们已准备好利用认知能力。 2 思考如客户 91% 熟悉认知计算的零售业高管认为认知计算将会在他们的企业中扮演颠覆性角色 83% 熟悉认知计算的零售高管认为认知计算将对企业的未来产生关键影响 94% 熟悉认知计算的零售高管打算对认知能力进行投资 克服行业阻力 零售行业正面临着前所未有的颠覆。零售商必须充分利用新技术来应对这些颠覆。近几年以来,店铺一直是所有零售交易的根本。不过,随着高新数字技术的出现,零售业的整个模式已经发生了改变。时至今日,无论零售商是否喜欢,实体店通常只能用作展示之用,客户会在实体店中对比产品,然后选择在网上购物。仍旧专注于实体店交易的零售商正面临着严重的威胁。2 五大具体因素正在改变着零售业的格局: 提高客户预期:客户变得越来越智慧,而且他们的期望会持续地演变和提升。客户期望零售商提供方便、快速响应和个性化的服务。举例来说,IBM 近期进行的一项调研结果显示,48% 的客户表示,对于零售商来说,重要的是提供按需型个性化在线促销活动,而 45% 的客户希望在实体店获得相同的选项。3 客户日益希望由其自身(而非零售商)来掌控购物流程;他们期望在自己乐意的时间和地点以自己乐意的方式发现和购买产品。 自助式零售:客户对其个人零售旅程享有更大的自主权。当今的客户在将要购买的产品的发现和灵感方面具有无数选择。他们的交易不受时间或位置的限制。客户在与零售商进行互动时会使用各种自助技术,如价格核对器、自助结账支付通道、移动应用与付款、信息台等等,不一而足。这种趋势在未来将会更加显著。 3 技术发展:技术已经重新定义了零售商与客户之间的互动方式。很多零售企业会努力跟上技术演变的步伐。超过 80% 的零售商表示,拥有移动应用是竞争中的一个关键优势。4 客户也表示数字设备将会影响他们一半的店内购物。5 74% 的美国智能手机用户表示,他们更有可能在能够通过应用提供关键功能和服务的店内购物。6 利润下降:由于激烈竞争、全球寻源等原因,许多消费品的价格已经下降。与此同时,零售商在租赁、薪酬和技术等领域的战略性投资上不断遭遇成本激增。零售商非常关注客户忠诚度和盈利率不断下降的问题。举例来说,某家领先的零售商宣称其在线盈利能力不到实体店的一半。7 安全漏洞:与身份盗用、信用卡欺诈相关的意外事件日益增多。8 尤其是以销售点系统和记录系统为目标的恶意软件攻击变得越来越普遍。 从颠覆到专营 毫无疑问,在这种颠覆的环境中,零售商需要制定清晰的路线图。 为了帮助零售商实现这一目标,我们识别了与沟通和协作、创新、决策和成效相关的三大基本主题(见图 1 和图 2)。 认知计算是什么? 认知计算是一种新的计算模式,它能够... • 从各种结构化和非结构化信息源中学习和构建知识 • 理解自然语言并更自然地与人类互动 • 捕获优秀员工的专业知识并通过分享促进其他员工专业知识的增长 • 提升专业人士的认知过程,以帮助改进决策过程 • 提升组织内的决策质量和一致性 4 思考如客户 图 1 从颠覆性因素来说,零售行业有三个关键热点已显露出来 互动 与供应商、合作伙伴和客户更好地进行协作并在各个渠道启用无缝体验 发现 能够理解大量数据,从而识别新的收入来源并实施新的想法。 决策 提供情境式、有证据支撑的推荐选项、不断变化的业务模式、成本结构和客户行为来源:IBM 商业价值研究院。 互动:当今的客户要求零售商提供高速度、透明度和个人互动。在我们的调研中,尽管大多数零售高管都了解这些需求,但零售商的交付能力与客户期望之间仍旧存在显著差距。 因缺乏标准流程和技术资源,零售商发现很难解决客户问题。许多零售商缺乏利用大量可用客户数据来创建洞察力、发现模式和交付相关体验的能力。 5 发现:在我们的调研中,尽管 59% 的零售高管表示他们在积极追求行业模式创新, 但往往会遭遇激进的投资回报率 (ROI) 预期、缺乏技能和人才等诸多挑战。近 60% 的受访零售商表示,他们的 ROI 预期过于激进。超过半数的受访者表示他们缺乏业务建模/业务案例方面的技能。此外,近半数的受访者表示他们缺乏足够的人力资源。 零售商面临的挑战还包括:如何识别可为他们赢得客户忠诚度的正确价值主张;如何识别有助于实现差异化的技术和创新;如何构建全新的差异化可持续业务模式。 决策:近半数的受访零售高管表示,他们在战略性业务决策方面缺乏信心。 尤其是当他们在如何使用数据和分析来支持运营决策方面缺乏了解时,此类战略性决策尤其困难。举例来说,许多零售商疲于应付各种商品销售战略,包括销量数据同步、商品降价、促销券、多渠道营销活动等等。 图 2 零售商在客户服务、颠覆性创新和战略性业务决策方面面临挑战 互动 零售商在交付客户服务方面缺乏竞争力的主要领域 解决速度 65% 个性化体验 60% 支持自助服务 57% 服务质量 56% 发现 寻求颠覆性创新的主要挑战 过于激进的 ROI 预期 57% 缺乏业务案例/建模技能 52% 缺乏优质/可靠的数据 51% 缺乏技能型人才 48% 决策 47% 的零售高管对于降低成本方面的决策并不擅长 6 思考如客户 零售行业的认知机会 传统分析虽然在很多领域较为有效,但在开发成倍扩张的数据的全部价值方面有局限性。大数据已经成为新的自然资源。9 而且这种资源在数量、多样性和复杂性方面快速发展。业务数据预计每 1.2 年就将翻倍。10 许多零售商缺乏充分利用可用数据的能力,这就导致出现了绩效差距(见图 3)。 认知计算能够帮助企业弥补这种绩效差距,克服人力和系统方面的限制。人脑只能消化和处理有限的信息。人类还容易出现身体和精神疲劳,也容易出现差错。传统的分析系统往往会出现含糊或歧义。传统的计算模式都是预先编程、固定的、无法学习、推理、关联或采用自然语言进行交互。但认知系统却能够学习和构建知识。这种系统能够了解自然语言,而且能够以更自然的方式进行推理并与人类交互。 零售高管承认认知计算能够从根本上改变零售行业。在熟悉认知技术的零售领导者中,91% 的领导者认为认知计算将会在零售行业扮演颠覆性角色,83% 的领导者认为认知计算将会对企业的未来产生关键影响。此外,94% 的零售领导者认为他们的企业打算在未来对认知技术进行投资(见图 4)。 7 变化 91%94%图 3 弥补绩效差距 机遇 ......新的工作、运营和思维方式绩效差距 绩效 ......但由于能力方面的局限性,企业绩效增长非常缓慢数据的四个属性(数量、种类、速度和精确性) 来源:IBM 商业价值研究院。 互动能力 利用其提供专家协助的能力,认知系统能够从根本上改变人和系统互动的方式并极大地提高人的能力。这些系统可开发深入的领域洞察力并将这种信息以及时、自然、可用的方式提供给相应人员,从而提供建议。认知系统在这里可充当助手 - 如同一个不需要休息,但也可处理大量结构化信息和非结构化信息,调整模棱两可甚至自我矛盾的数据并且会学习的人。 图 4 认知计算能够从根本上改变零售行业 83%83% 熟悉认知计算的零售高管认为认知计算将对企业的未来产生关键影响 91% 熟悉认知计算的零售高管认为认知计算将会零售行业中扮演颠覆性角色 94% 熟悉认知计算的零售高管未来可能对认知能力进行投资 1-2 年 6%3-4 年 39% 5 年以上 49% 8 思考如客户 互动 认知解决方案有助于提供丰富的客户体验 认知应用已经推向市场,有助于提供丰富的客户体验: •借助认知计算,RedAnt 能够分析客户地域信息、购买历史和期望信息,以及产品信息、当地定价、客户评论和技术规范,从而使其员工能够轻松识别每个客户的购买编号。11•Sellpoints 是一家电子商务和客户互动解决方案提供商,已经引入了 Natural Selection 应用,该款基于认知计算的新应用,可帮助用户更好地理解每个购物者的偏好和意向。该款应用摈弃了复杂的问题或调查问卷,而让消费者采用自然语言进行提问,消费者只需进行数次触屏或点击操作,便可快速获得一系列相关的个性化产品/服务。12零售商可以使用认知计算来了解购物者的行为和搜索意愿并通过个性化建议和准确的产品推荐来引导购物者。这样,零售商将可利用有助于他们向客户提供高度个性化体验的各个来源的数据来获取深入的洞察力。 发现能力 全球的零售商会从各种内部和外部渠道获得海量的信息。这使得企业有机会从企业内部和外部的海量信息中获取宝贵、有用的洞察力。 通过分析各种数据,认知系统能够提供完整的客户视图。认知系统可以分析客户行为并发现个性化洞察力,从而帮助零售商更高效地开展营销和促销活动。 发现 认知系统有助于零售商发现宝贵的洞察力 认知系统已经推向市场,可帮助零售商发现宝贵的客户洞察力: •NextUser 使用认知计算来了解用户偏好,从而使其营销人员能够更好地为每个用户量身定制个性化沟通信息。13•StatSocial 通过分析社交和博客内容来了解消费者的地域信息、亲近度和个性类型。通过这种方式,品牌部门和营销人员能够了解客户的内在需求和价值。14 9 决策能力 认知系统通过提供更好的、基于证据的建议帮助进行决策并减少人类偏见。认知系统会根据新的信息、结果和行动不断发展。当前的认知系统在更大的程度上充当顾问的角色,它向人类用户提出系列选项,帮助人类用户利用所收集的经过认知分析的信息作出更佳的业务决策。 这些系统有助于