随着数字业务的加速,B2B营销人员正在迎来新一轮的数字商务商机。这些商机可能包括按使用量付费的云模型等分级订阅计划、工厂原材料自动补充、医院物联网(IoT)设备的预测性维护或银行产品的端到端客户旅程管理。
Gartner预测,到2022年,采取多种产品上市策略开展数字商务的企业机构所实现的销售增长率将比非数字企业机构高出30%。而取得成功的关键在于周密妥善的执行。
数字商务将继续存在,但多达90%的项目执行在到达客户之前就已经失败或失去优先级别。意外的成本和延误会导致利益相关者失去兴趣,使得应用领导者不得不放弃这些项目。
任何数字商务项目的成功都取决于是否能够设定明确的目标以及拥有合适的技术和团队组合以避免意外成本、延误和利益相关者的挫败感。可以采取以下四种最佳实践来促成良好的成果。
1、准备和设置
您在执行前做出的决定将决定您的数字商务平台是否能够成功。请考虑一些关键行动项目:
2、持续交付
持续交付循环确保执行流程的迭代并减少低质量解决方案风险。
可以把它视为对相关人员和技术的一次定期健康检查,并且不断从错误中学习,循序渐进地做出改进。
以下三个要素是这一步取得成功的关键:
3、计划上线
如果企业机构对上线准备不足,则必定会使自己陷入失败的境地。跳过培训和组织变革管理等必要的活动虽然十分诱人(尤其是当您进度落后或超出预算时),但千万不要这样做。
应创建一个启动日清单概述所有利益相关者的关键活动,包括环境设置、数据导入、沟通、运营准备、培训日历、性能、安全测试和回退策略。
4、衡量成果和持续改进
数字商务利益相关者应确定与特定业务成果相关的指标和目标。您可以进一步细化这些目标并将其纳入实时更新中,这样当关键指标突破阈值时,运营人员就会收到警报。
为了衡量成果,运营人员应使用各种监测技术来收集数据:
根据从该监测中获得的关于数字商务发布周期的洞察来规划改进。
进一步使用这些汇总后的洞察将各项业务成果改进按重要性排列到执行周期的迭代规划流程中。衡量业务成果并将它与站点运营、用户体验价值、数字营销和客户服务相关关键性能指标进行比较,据此做出持续的改进。
好文章,需要你的鼓励
麻省理工学院研究团队发现大语言模型"幻觉"现象的新根源:注意力机制存在固有缺陷。研究通过理论分析和实验证明,即使在理想条件下,注意力机制在处理多步推理任务时也会出现系统性错误。这一发现挑战了仅通过扩大模型规模就能解决所有问题的观点,为未来AI架构发展指明新方向,提醒用户在复杂推理任务中谨慎使用AI工具。
继苹果和其他厂商之后,Google正在加大力度推广其在智能手机上的人工智能功能。该公司试图通过展示AI在移动设备上的实用性和创新性来吸引消费者关注,希望说服用户相信手机AI功能的价值。Google面临的挑战是如何让消费者真正体验到AI带来的便利,并将这些技术优势转化为市场竞争力。
中科院自动化所等机构联合发布MM-RLHF研究,构建了史上最大的多模态AI对齐数据集,包含12万个精细人工标注样本。研究提出批评式奖励模型和动态奖励缩放算法,显著提升多模态AI的安全性和对话能力,为构建真正符合人类价值观的AI系统提供了突破性解决方案。