E2E经济的主要维度

随着以组织为中心的经济让位于以个人为中心的经济,翻天覆地的巨变席卷而来。社交媒体、移动技术、分析和云的成熟推动着从个人为中心向每个人对每个人(E2E)的经济转变。

E2E的特征是消费者和企业在大量价值链活动中广泛互连和协作:共同设计、共同创建、共同生产、共同营销、共同经销和共同融资。在这个整合的系统中,消费者和企业共同创造价值,并通过透明性而增强信任和效率。从连接、互动、意识和智能四个关键维度可以看出三类经济模式的区别(图1.10)。

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图1.10 三种经济模式的“数字化成熟度”对比:以组织为中心、以个人为中心和E2E。E2E环境是协调、共生、基于情境且有认知能力的

资料来源:IBM商业价值研究院分析。

连接:生态系统如何协调,推动力有哪些?

在组织驱动的经济中,对连接能力的最佳描述是不对称。信息仅在一个方向流动——从组织到消费者。传统保险业就是这样的例子,原因之一是保险成本取决于未知的风险,从而使事情变得复杂;原因之二是人们对保险服务提供商运营的洞察能力有限,例如保险费如何确定,以及批准/索赔处理。

在以个人为中心的经济中,灵活连接非常普遍,这是透明且自动化的供应链所带来的结果。交通管理系统是互相连接的一个例子,其数字成熟度高于受组织驱动的场景。例如,Bitcarrier实时交通管理信息系统,可以从无线网络连接中获取数据,而且实现了主动的交通管理,并且识别出行人的动作。7

服装零售商Knot Standard允许消费者通过网络摄像头或其他方法以数字方式(包括使用当地的裁缝店数据或者旧西服)传送尺寸数据,以订购定制的西服、衬衫和其他男士服装。公司保证在20天内交付“100%完美”的产品。8

将来,连接能力将在一个协同、整合的生态系统中变得更加协调。例如,Kiva.org是一家小额信贷非营利组织,在全球范围内提供小额无息贷款。通过600000多名放款人组成的在线社区,Kiva从2005年开始已经向60个国家的数十万人发放了2.5亿美元贷款。由于在美国的贷款中,借款人不足1%,公司在2010年与Visa合作推出一项计划,帮助墨西哥湾岸区的小型企业获得小额贷款。通过进一步扩展,Kiva通过克林顿全球倡议建造了Kiva City,旨在通过与公民领袖、社区机构、金融机构和领导人通力合作,为美国城市的小型企业服务。在底特律推出这项计划的3小时内,Kiva筹集了超过25000美元,帮助五家当地新企业融资。该计划在新奥尔良推出后的24小时内,共筹集了14笔贷款,价值超过125000美元。9

互动:个人和组织之间深层关系是什么样?

在以组织为中心的经济中,互动是一种偶然行为,即个人参与一次性的交易。组织和消费者之间的互动仅在执行交易时发生。以产品为核心的零售商就是这样的一个例子,其特点是高周转率、低利润率和低价值交易。对于这样的零售商,目标是将实现数量的最大化作为优先任务,而不是发展长期的个人消费者关系。10

与此相反,在以个人为中心的经济中,互动是整合的,它将个人与组织链接在一起,而且将数字与实体渠道链接在一起。数字眼镜购买就是整合活动的一个例子,这项活动的数字化成熟度高于受组织推动的场景。零售商Warby Parker绕过实体店直接向消费者提供在线销售。在将实体产品数字化时,在线零售商关注低价格和便利性:消费者可以收到眼镜后在家里试戴,或者以虚拟方式试戴。11

未来的互动是共生,即几乎每个人和每件事都互相依存。企业电子系统就是这样的例子。电子电路好像“第二层皮肤”,它了解用户的认知状态,从而可以刺激组织的修复。未来的应用将进一步消除实体和数字的界限,并且不断扩展,将外部肢体控制、心灵感应和军事用途包含在内。12

认知:什么是市场洞察的深度,是否在客户体验中得以体现?

在组织推动的经济中,认知是孤立的,个人都不被了解,并且被假定。传统饮料营销证明了这种理念。饮料保持传统口味,同时有某些地区差异。制造商采用传统的人口统计特征和心理细分方法推销产品。13

但在以个人为中心的经济中,认知是定制的,每个人都被了解,并且是唯一的。零售业中的大规模定制就是认知的数字化程度比组织推动的环境中更为成熟的例子。例如,服装制造商Jockey开发了一种新的文胸,根据对女性的调查而采用了新的尺码体系,并提供了55种尺码组合。这些尺码组合为不合身的现有文胸提供了大规模定制选项。14

认知的未来将是基于情境的,即根据每个消费者的偏好、位置和时间点提供经过优化的相关体验。预计未来的零售体验就是这样的例子:零售商整合多个来源的数据,将位置、行为、服务、社交、虚拟化、履约和接入结合在一起,以创造“仅适合自己”的体验。事实上,零售体验的提供者比消费者自己更了解消费者。未来基于情境的体验甚至能够在需要时提供,而不需要时并不提供。15

智能:如何做出明智决策?

在受组织驱动的经济中,智能主要是指交易,这可导致通过直接关系而被动学习。传统电话技术展示了交易智能,因为提供商提供了可灵活组合的订阅和服务包,但并没有根据使用历史或者消费者关系的长度而进行区分。16

相反,以个人为中心的经济环境提供了响应智能,其特点是用数据支持学习和决策。能源优化系统是智能的数字化程度比受组织驱动的环境更为成熟的例子。Nest这样的优化系统通过学习用户偏好和行为而提供智能的能源管理。17这些系统利用数据支持便利的产品使用和未来高能效服务的开发。18

将来,智能将具有认知能力,采用概率方法实现基于计算机的决策。这样的例子如:在医药领域采用IBM Watson的人工智能。Watson 很快将利用认知能力和消化吸收的医学文件,并且持续从错误中总结经验而帮助诊断健康状况。最近的测试表明,Watson成功诊断肺癌的比例高达90%,而真人医生的诊断成功率仅为50%。19

E2E经济的指导原则

消费者对无缝、互连体验的更高期望和组织之间更多的协作是E2E经济的特征。为了在复杂的环境中找到方向,请考虑以下指导原则:

 
  • 企业必须能够通过适当的合作关系来提供最优秀的体验。客户体验来自不同提供商的服务,而且要求企业共同满足要求。向客户提供的价值不会集中于一家企业,而是由多家机构提供。要想在E2E市场中取得成功,吸引、集合、管理并留住适当组织合作伙伴的能力将是一个竞争优势。生态系统需要信任和成熟度——开放的沟通渠道和共同的敏捷性是关键所在。
  • 情境和预测分析对数据的需求永不知足。客户体验需要基于情境并通过数据洞察而了解用户及其需求。以有创意且创新的方式整合交易、行为和情境数据是为客户创造价值的前提条件。企业必须能够获取、分析数据并进行建模,从而提取有深远意义的洞察,并采取相应行动,同时将这些洞察提供给合作伙伴。信息共享和持续的流程改进都需要成为“例行程序”,从而提高合作伙伴网络内部以及网络之间的运营效率。
  • 开放标准并不意味着知识产权的结束——成功的企业将保护最擅长的业务,并开放其他部分。在专业化时代,必须在保护关键知识资本的要求与整合到动态且灵活的生态系统中的要求之间寻求平衡。在强大而强制性的知识产权情境中,机密将渐渐被开放性所取代。