徐铱璟

“顾客就是上帝”这句话在很长时间内被各行各业奉为金律，这种以顾客为中心的营销理念最初产生于19世纪中后期的美国零售业。今天，虽然这句话已显得过时，但顾客为中心的营销理念却在商业活动中拥有了前所未有的重要地位。如今几乎任何一家企业都会告诉你，他们是以用户或消费者的体验为核心，这句话也有了更为新潮的表述，我们称之为“客户体验为王”。

有趣的是，一个多世纪过去了，如何让客户获得满意的消费体验依然是困扰企业的痛点和挑战。是我们的客户变得更难取悦了，还是企业与客户沟通互动的能力并没有提高？客户体验是否有可能取得进化式的提升？

理解消费者：心理学家or大数据认知分析？

提升客户体验的难点在哪里？IBM认知商务事业部大中华区总经理Patricia Cheong认为，首先是企业是否能够真正地理解客户。IBM做过的一个调查显示，80%的营销机构认为他们知道他们的消费者是谁，以及需求是什么，然而只有38%的消费者认为自己是被了解的。客户期待品牌了解他们，能够跟他们互动，然而品牌的表现却并不尽如人意。

诚然，这个时代消费者有太多选择，丰富的媒介渠道也让他们比以往更难打动且更加善变，想充分理解和把握消费者的内心，似乎越来越困难。但从另一个角度，技术的发展也赋予了企业前所未有的“超能力”。

英国临床心理学家拉马尼对1000名咖啡爱好者进行了分析，发现不同口味咖啡的爱好者有着不同的性格。例如，黑咖啡爱好者常是完美主义；喜欢拿铁的人倾向于取悦别人；喝卡布奇诺的人控制欲和表现欲强……正在喝着一杯咖啡的你未必赞同这些结论，你每天光顾的咖啡馆也许比心理学家更了解你。

Honest Café是位于伦敦的全自助咖啡馆，配备了高端咖啡贩卖机，同时提供多种健康小吃。店里没有服务员，这样虽降低了成本，却增加了了解顾客需求及喜好的难度。这种事心理学家恐怕帮不上忙，幸好有大数据。

贩卖机能够收集大量顾客购买的数据，从产品销售和选择、到购买时间等等，但是Honest Café并没有专业的数据分析人员，数据只有经过分析才能转化为洞察。他们选择了IBM的Watson Analytics，帮助他们激活数据，从交易信息中迅速获取价值。

通过分析不同顾客购买行为会发现其背后的意图，比如在店内细细品味咖啡的顾客通常出于社交目的，而购买后匆匆离去的顾客目的则在于咖啡本身。此外，付款方式不同，在一天中的不同时段或一周中的不同日期购买，顾客的消费意图均存在差异。通过这些信息洞察，咖啡店就能够准确地开展促销活动，向不同顾客推荐其最可能感兴趣的产品。

而且，借助IBM与Twitter的合作关系，Watson Analytics还可以通过分析社交媒体情绪来洞察顾客对品牌、产品及趋势的评价反馈，以制定适当的营销行动计划。更重要的是，Watson Analytics非常易于使用，并不需要营销人员成为数据专家。

Watson Analytics是IBM认知技术的一部分，与以往大数据分析技术的不同在于，认知技术基于自然语言分析，不仅能够分析结构化的数据，还能够分析类似于社交情绪、图片这样非结构化的数据，为品牌进一步理解客户提供了更具智慧的能力，仿佛掌握了“读心术”。

构建完美旅程：提升端到端客户体验

2015年底IBM推出“认知商业”的概念，正式推进将积累数十年的认知技术商业化落地。目前，认知技术已经在医疗、金融、零售、电子商务等领域成功实践。

IBM的研究报告《重新定义市场》显示，66%的首席体验官（CxOs）们表示其对于构建更加数字化、个性化的体验颇感兴趣。在充分理解消费者的基础上，这些体验的构建应当体现在品牌与消费者互动的每一个环节上，从而交付给消费者一个完整而美好的“品牌旅程”体验。

Patricia表示，IBM认知商务事业部正在将认知技术融入各种工具和产品中，帮助企业交付完整的端到端客户体验，希望能够在品牌与客户相遇的每一个瞬间都提供给他们意料之外的完美体验。如何做到让每一个消费者都感受到这样的体验？Patricia指出，个性化、实时化是提升消费体验的关键。

“每一位消费者都各有特点，且对无法识别其兴趣点、期望与需求的企业基本无法容忍。IBM构建包括新认知解决方案在内的产品与服务组合，帮助企业从每一次客户互动中快速理解、推理与学习，然后从这些信息洞察中发掘新机会。”

例如，一家体育用品零售商通过一个顾客在网站的信息注意到她对骑行运动产生了兴趣。了解到她是一位新手，该网站首先通过图片展示向其推荐了各款自行车及开始骑行运动时所需的各种物品。随后，网站通过认知技术发现该客户关注长距离骑行的营养补充，了解到其需求有所改变，因而自动调整沟通内容，分享了有关本地自行车比赛的内容与营养建议，并提供店内食品目录。

作为IBM营销云（IBM Marketing Cloud）的一部分，实时个性化（Real-Time Personalization）解决方案了解人们的兴趣偏好会随着时间而变化，并通过其Cognitive Rule Adviser（认知规则顾问）解决这一问题，使品牌每次都能向客户传达正确的信息。随后，它还能挖掘哪些细分市场对于各个变量（按照年龄和地区等要素进行划分）做出最佳响应，并借助自我学习算法与分析不断对消费体验进行微调，以实时满足客户的个性化、实时性的需求。

除了与消费者直接接触互动的环节之外，IBM的认知技术还可以在商务洞察（Commerce Insights）方面帮助企业实时了解其业务状况，从而及时作出相应调整。

例如，一个零售商收到了来自商务洞察的两条提醒。首先是关于新型4K电视机库存告急的提醒，通过认知技术驱动的目录排序功能，该网站自动在页面上对产品重新排序，将低库存商品排在末位。第二条信息显示排在前列的某款电子游戏机销售情况不如预期，并自动发现问题在于竞争对手价格调整。基于该洞察，商家得到建议调低报价，并显示调价后的利润率，以便为销售的急剧波动做好准备。

Nucleus Research研究公司的最新报告显示，在IBM的助力下， 企业在市场、销售、商业运营，包括分析产品及服务方面每投入一美元， 均可实现15.82美元的投资回报（ROI）。“认知技术的帮助，能够让营销人员更专注在真正重要的工作上，而不是忙于那样他们以为重要的事情。” Patricia 说道。

URL：Waston三大核心能力助力认知商务演进

IBM认知商务部发布的2016十大营销趋势中，其中首要观点就是认知计算正在改变品牌与用户互动的过程。IBM认知计算的核心之一是Waston，这个以IBM创始人命名的人工智能系统，在2011年的智力问答节目《危机边缘》（Jeopardy）中打败两位得分最高的人类选手，一战成名。

在商务领域， IBM Watson凭借其强大的理解（understand）、推理（reason）和学习（learn）的能力（简称URL），帮助企业不断提升品牌与用户互动的体验。

Patricia指出，今天的营销组织平均花费70%的时间在营销项目的规划、执行和管理上，只有30%的时间用于理解用户需求、设计交互体验以及优化内容与渠道。“我们希望通过认知计算的辅助改变这种情况，让营销组织用70%的时间去理解、设计以及优化用户体验。”

然而，未来更大的想象空间在于 IBM Watson的学习能力。谷歌Alpha GO与李世乭的人机大战，已经让人类看到了人工智能惊人的学习能力和进步速度。随着Waston在商务领域的不断延伸和深入，其扮演的角色也许会从目前的数据分析、洞察和规则顾问，进一步发展到更具创造力的策略分析和研发创新等方面。

Patricia 非常赞同一位IBM科学家的观点：“IBM 认知计算的下一步是，从‘对世界做出推论转向‘创造世界上前所未有的新事物。”我们有理由期待，认知计算将为商务领域带来下一次的变革和进化。