1、 華爾街資料整理思考如客戶 零售行業(yè)的認知未來IBM 商業(yè)價值研究院 華爾街資料整理 華爾街資料整理執(zhí)行報告 零售業(yè)和 WatsonIBM 零售 IBM 零售解決方案能夠在領先的移動合作伙伴、認知計算解決方案開發(fā)、并購和研究領域提供長期的承諾和投資，促進性創(chuàng)造力，并采用新的方法（新的業(yè)務模式）解決業(yè)務問題。解決方案包括集成式記錄系統(tǒng)、互動系統(tǒng)和執(zhí)行系統(tǒng)，涵蓋了消費者品牌體驗的所有階段以及品牌互動的所有渠道，旨在持續(xù)履行以消費者為中心的零售業(yè)承諾。通過將深層次行業(yè)體驗與軟件、咨詢和基礎架構相結合，IBM 可借助廣

2、泛的協(xié)作性創(chuàng)新業(yè)務合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，提供聯(lián)合現(xiàn)實和數(shù)字世界所需的整合解決方案。 IBM Watson Watson 是一種支持人與計算機之間新型合作關系的認知系統(tǒng)， 該系統(tǒng)可提高和擴展人類專業(yè)知識。如欲了解有關 IBM Watson 的更多信息，敬請訪問 /Watson。華爾街資料整理 華爾街資料整理1 認知 + 零售 = 未來執(zhí)行摘要歡迎來到認知計算的時代，這是一個智能機器可模仿人腦功能，從而解決社會上最棘手的問題的時代。對于零售業(yè)，認知計算時代已經(jīng)到來，而且它對行業(yè)進行徹底改變的潛力十分巨大。認知系統(tǒng)正在推動更具個性化的

3、購物體驗，且有助于揭示客戶趨勢。我們的調研結果顯示，全球的零售業(yè)領導者已準零售行業(yè)正面臨著前所未有的。在過去的幾十年里，技術發(fā)展催生的“智慧型消費者”在不斷著傳統(tǒng)的零售業(yè)務模式。過去,百貨商 店和大型折扣連鎖店促銷活動的對象是根據(jù)年齡、性別和收入而粗略劃分的客戶群體;現(xiàn)在,零售行業(yè)的客戶則是由單獨個體構成的細分人群。1 針對這種現(xiàn)象，許多零售商已經(jīng)開始嘗試使用預測性分析技術來探索如何能夠更好地覆蓋當今的智慧型消費者，提高收入并更廣泛、更深入地了解瞬息萬變的市場需求，從而緊跟這次技術的大潮。 備好全面地迎接這種定義零售業(yè)的未來。 性技術，進而重新不過，隨著客戶數(shù)據(jù)的持續(xù)激增，零售業(yè)高管擔心借助現(xiàn)

4、有的分析能力不足以獲取必要的洞察力，以滿足不斷增長且瞬息萬變的客戶需求。當今的客戶期望得到完全個性化的購物體驗，換句話說，必須在他們選擇的時間和地點以他們選擇的方式交付產(chǎn)品、服務和訊息。 認知計算，連同其近乎實時的學習和決策支持，能夠提供一系列全新能力，不斷擴展人類的專業(yè)知識水平，進而為零售行業(yè)帶來新的機遇。認知計算已經(jīng)幫助零售商們?yōu)橄M者提供了更具個性化的體驗，同時還支持更廣泛的創(chuàng)新，推動零售業(yè)的重塑。 根據(jù)我們對全球 100 位零售業(yè)高管的調查顯示，認知解決方案已經(jīng)幫助該行業(yè)的諸多企業(yè)實現(xiàn)了價值。零售業(yè)領導者已經(jīng)認識到實現(xiàn)行業(yè)轉型的潛力，而且他們已準備好利用認知能力。 華爾街資料整理wal

5、 華爾街資料整理2思考如客戶克服行業(yè)阻力91零售行業(yè)正面臨著前所未有的。零售商必須充分利用新技術來應對% 這些。近幾年以來，店鋪一直是所有零售交易的根本。不過，隨著高新數(shù)字技術的出現(xiàn)，零售業(yè)的整個模式已經(jīng)發(fā)生了改變。時至今日， 無論零售商是否喜歡，實體店通常只能用作展示之用，客戶會在實體店中對比產(chǎn)品，然后選擇在網(wǎng)上購物。仍舊專注于實體店交易的零售商正面臨著嚴重的威脅。2熟悉認知計算的零售業(yè)高管認為認知計算將會在他們的企業(yè)中扮演性角色 83五大具體因素正在改變著零售業(yè)的格局： 提高客戶預期：客戶變得越來越智慧，而且他們的期望會持續(xù)地演變和提升?？?/p>

6、戶期望零售商提供方便、快速響應和個性化的服務。舉例來說， IBM 近期進行的一項調研結果顯示，48% 的客戶表示，對于零售商來說， 重要的是提供按需型個性化在線促銷活動，而 45% 的客戶希望在實體店獲得相同的選項。3 客戶日益希望由其自身（而非零售商）來掌控購物流程；他們期望在自己樂意的時間和地點以自己樂意的方式發(fā)現(xiàn)和購買產(chǎn) 品。 自助式零售：客戶對其個人零售旅程享有更大的自主權。當今的客戶在將要購買的產(chǎn)品的發(fā)現(xiàn)和靈感方面具有無數(shù)選擇。他們的交易不受時間 或位置的限制?？蛻粼谂c零售商進行互動時會使用各種自助技術，如價 格核對器、自助結賬支付通道、移動應用與付款、信息臺等等，不一而 足。這種趨

7、勢在未來將會更加顯著。 %熟悉認知計算的零售高管認為認知計算將對企業(yè)的未來產(chǎn)生關鍵影響 94% 熟悉認知計算的零售高管打算對認知能力進行投資 華爾街資料整理 華爾街資料整理3 技術發(fā)展：技術已經(jīng)重新定義了零售商與客戶之間的互動方式。很多零售企業(yè) 會努力跟上技術演變的步伐。超過 80% 的零售商表示，擁有移動應用是競爭中的一個關鍵優(yōu)勢。4 客戶也表示數(shù)字設備將會影響他們一半的店內(nèi)購物。5 74% 的美國智能手機用戶表示，他們更有可能在能夠通過應用提供關鍵功能和服務 的店內(nèi)購物。6 利潤下降：由于激烈競爭、全球尋源等原因，許多消費品的價格已經(jīng)

8、下降。 與此同時，零售商在租賃、薪酬和技術等領域的戰(zhàn)略性投資上不斷遭遇成本 激增。零售商非常關注客戶忠誠度和盈利率不斷下降的問題。舉例來說，某 家領先的零售商宣稱其在線盈利能力不到實體店的一半。7 相關的意外日益增多。8 尤其是以安全漏洞：與身份盜用、信用卡銷售點系統(tǒng)和記錄系統(tǒng)為目標的惡意軟件攻擊變得越來越普遍。 從到專營 毫無疑問，在這種的環(huán)境中，零售商需要制定清晰的路線圖。 為了幫助零售商實現(xiàn)這一目標，我們識別了與溝通和協(xié)作、創(chuàng)新、決策和成效相關的三大基本主題（見圖 1 和圖 2）。華爾街資料整理認知計算是什么？ 認知計算是一種新的計算模式，它能夠. 從各種結構

9、化和非結構化信息源中學習和構建知識 理解自然語言并更自然地與人類互動 捕獲優(yōu)秀員工的專業(yè)知識并通過分享促進其他員工專業(yè)知識的增長 提升專業(yè)的認知過程，以幫助改進決策過程 提升組織內(nèi)的決策質量和一致性 華爾街資料整理4思考如客戶圖 1 從性因素來說，零售行業(yè)有三個關鍵熱點已顯露出決策互動 與供應商、合作伙伴和客戶更好地進行協(xié)作并在各個渠道啟用無縫體驗 發(fā)現(xiàn) 能夠理解大量數(shù)據(jù)，從而識別新的收入來源并實施新的想法。 提供情境式、有證據(jù)支撐的推薦選項、不斷變化的業(yè)務模式、成本結構和客戶行為 來源：IBM 商業(yè)價值研究院?；樱寒斀竦目蛻粢罅闶凵烫峁└咚俣?、和個人互動。在我

10、們的調研中，盡管大多數(shù)零售高管都了解這些需求，但零售商的交付能力與客戶期望之間仍舊存在顯著差距。 因缺乏標準流程和技術資源，零售商發(fā)現(xiàn)很難解決客戶問題。許多零售商缺乏利用大量可用客戶數(shù)據(jù)來創(chuàng)建洞察力、發(fā)現(xiàn)模式和交付相關體驗的能力。 華爾街資料整理 華爾街資料整理5 發(fā)現(xiàn)：在我們的調研中，盡管 59% 的零售高管表示他們在積極追求行業(yè)模式創(chuàng)新，但往往會遭遇激進的投資回報率 (ROI) 預期、缺乏技能和人才等諸多挑戰(zhàn)。近 60% 的受訪零售商表示，他們的 ROI 預期過于激進。超過半數(shù)的受訪者表示他們?nèi)狈I(yè)務建模/業(yè)務案例方面的技能。此外，近

11、半數(shù)的受訪者表示他們?nèi)狈ψ銐虻娜肆Y源。 圖 2 零售商在客戶服務、策方面面臨挑戰(zhàn) 互動 性創(chuàng)新和戰(zhàn)略性業(yè)務決 零售商在交付客戶服務方面缺乏競爭力的主要領域 解決速度零售商面臨的挑戰(zhàn)還包括：如何識別可為他們贏得客戶忠誠度的正確價值主 張；如何識別有助于實現(xiàn)差異化的技術和創(chuàng)新；如何構建全新的差異化可持 續(xù)業(yè)務模式。 決策：近半數(shù)的受訪零售高管表示，他們在戰(zhàn)略性業(yè)務決策方面缺乏信心。 尤其是當他們在如何使用數(shù)據(jù)和分析來支持運營決策方面缺乏了解時，此類 戰(zhàn)略性決策尤其困難。舉例來說，許多零售商疲于應付各種商品銷售戰(zhàn)略， 包括銷量數(shù)據(jù)同步、商品降價、促銷券、多渠道營銷活動等等。 65%個性化體驗60%

12、支持自助服務57%服務質量56%發(fā)現(xiàn) 尋求性創(chuàng)新的主要挑戰(zhàn)過于激進的 ROI 預期57%缺乏業(yè)務案例/建模技能52%缺乏優(yōu)質/可靠的數(shù)據(jù)51%缺乏技能型人才48%決策 47% 的零售高管對于降低成本方面的決策并不擅長 華爾街資料整理 華爾街資料整理6思考如客戶零售行業(yè)的認知機會傳統(tǒng)分析雖然在很多領域較為有效，但在開發(fā)成倍擴張的數(shù)據(jù)的全部價值方面有局限性。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新的自然資源。9 而且這種資源在數(shù)量、多樣性和復雜性方面快速發(fā)展。業(yè)務數(shù)據(jù)預計每 1.2 年就將翻倍。10 許多零售商缺乏充分利用可用數(shù)據(jù)的能力，這就導致出現(xiàn)了績效差距（見圖

13、3）。 認知計算能夠幫助企業(yè)彌補這種績效差距，克服人力和系統(tǒng)方面的限制。人腦只能消化和處理有限的信息。人類還容易出現(xiàn)身體和精神疲勞，也容易出現(xiàn)差錯。傳統(tǒng)的分析系統(tǒng)往往會出現(xiàn)含糊或歧義。傳統(tǒng)的計算模式都是預先編程、固定的、無法學習、推理、關聯(lián)或采用自然語言進行交互。但認知系統(tǒng)卻能夠學習和構建知識。這種系統(tǒng)能夠了解自然語言，而且能夠以更自然的方式進行推理并與人類交互。 零售高管承認認知計算能夠從根本上改變零售行業(yè)。在熟悉認知技術的零 售領導者中，91% 的領導者認為認知計算將會在零售行業(yè)扮演性角色， 83% 的領導者認為認知計算將會對企業(yè)的未來產(chǎn)生關鍵影響。此外，94% 的零售領導者認為他們的企業(yè)

14、打算在未來對認知技術進行投資（見圖 4）。 華爾街資料整理 華爾街資料整理7 圖 3 彌補績效差距圖 4 認知計算能夠從根本上改變零售行業(yè)83%83% 熟悉認知計算的零售高管認為認知計算將對企業(yè)的未來產(chǎn)生關鍵影響 機遇 .新的工作、運營和思維方式績效差距91% 熟悉認知計算的零售高管認為認知計算將會零售行業(yè)中扮演性角色 91績效 .但由于能力方面的局限性，企業(yè)績效增長非常緩慢%數(shù)據(jù)的四個屬性（數(shù)量、種類、速度和精確性）來源：IBM 商業(yè)價值研究院。94% 熟悉認知計算的零售高管未來可能對認知能力進行投資 互動能力 利用其提供專家協(xié)助的能力

15、，認知系統(tǒng)能夠從根本上改變?nèi)撕拖到y(tǒng)互動的方 式并極大地提高人的能力。這些系統(tǒng)可開發(fā)深入的領域洞察力并將這種信息 以及時、自然、可用的方式提供給相應人員，從而提供建議。認知系統(tǒng)在這 里可充當助手 - 如同一個不需要休息，但也可處理大量結構化信息和非結構化信息，調整模棱兩可甚至自我矛盾的數(shù)據(jù)并且會學習的人。 1-2 年 6%3-4 年 94%39%5 年以上49%華爾街資料整理變化 華爾街資料整理8思考如客戶零售商可以使用認知計算來了解購物者的行為和搜索意愿并通過個性化建議和準確的產(chǎn)品推薦來引導購物者。這樣，零售商將可利用有助于他們向客戶提供

16、高度個性化體驗的各個來源的數(shù)據(jù)來獲取深入的洞察力。 發(fā)現(xiàn)能力 全球的零售商會從各種內(nèi)部和外部渠道獲得海量的信息。這使得企業(yè)有機會從企業(yè)內(nèi)部和外部的海量信息中獲取寶貴、有用的洞察力。 通過分析各種數(shù)據(jù)，認知系統(tǒng)能夠提供完整的客戶視圖。認知系統(tǒng)可以分析客戶行為并發(fā)現(xiàn)個性化洞察力，從而幫助零售商更高效地開展營銷和促銷活動。 華爾街資料整理發(fā)現(xiàn) 認知系統(tǒng)有助于零售商發(fā)現(xiàn)寶貴的洞察力 認知系統(tǒng)已經(jīng)推向市場，可幫助零售商發(fā)現(xiàn)寶貴的客戶洞察力： NextUser 使用認知計算來了解用戶偏好，從而使其營銷人員能夠更好地為每個用戶量身定制個性化溝通信息。13 StatSocial 通

17、過分析社交和博客內(nèi)容來了解消費者的地域信息、親近度和個性類型。通過這種方式，品牌部門和營銷人員能夠了解客戶的內(nèi)在需求和價值。14 互動 認知解決方案有助于提供豐富的客戶體驗 認知應用已經(jīng)推向市場，有助于提供豐富的客戶體驗： 借助認知計算，RedAnt 能夠分析客戶地域信息、購買歷史和期望信息，以及產(chǎn)品信息、當?shù)囟▋r、客戶評論和技術規(guī)范，從而使其員工能夠輕松識別每個客戶的購買編號。11 Sellpoints 是一家電子商務和客戶互動解決方案提供商，已經(jīng)引入了 Natural Selection 應用，該款基于認知計算的新應用，可幫助用戶更好地理解每個購物者的偏好和意向。該款應用擯棄了復雜的問題或

18、調查問卷，而讓消費者采用自然語言進行提問，消費者只需進行數(shù)次觸屏或點擊操作，便可快速獲得一系列相關的個性化產(chǎn)品/服務。12 華爾街資料整理9 決策能力 認知系統(tǒng)通過提供更好的、基于證據(jù)的建議幫助進行決策并減少人類偏見。認知系統(tǒng)會根據(jù)新的信息、結果和行動不斷發(fā)展。當前的認知系統(tǒng)在更大的程度上充當顧問的角色，它向人類用戶提出系列選項，幫助人類用戶利用所收集的經(jīng)過認知分析的信息作出更佳的業(yè)務決策。 這些系統(tǒng)有助于零售人員作出更加明智、及時的決策。舉例來說，認知計算有助于檢測和威脅，進而提升客戶信任度和忠誠度。此外，它還能幫助零售商更好地優(yōu)化供應鏈和庫存管理。 華爾街資料整

19、理決策 一家全球性大型數(shù)字影像公司利用認知計算生成洞察力，以推動其業(yè)務方面的根本性變革 15 隨著影像產(chǎn)品領域重大技術變革的不斷發(fā)展，一家影像公司決定在其營銷運營、客戶呼叫中心和產(chǎn)品開發(fā)三大方面實施根本性變革。 該公司希望了解各個年齡段客戶與數(shù)字可視化的關聯(lián)方式。同時，該公司還希望能夠分析客戶的其他信息，以便綜合了解客戶群的想法、感覺、觀點和敏感性。 為此，該公司部署了一款內(nèi)容分析解決方案，旨在分析社交媒體上的客戶情感， 并通過公司的呼叫中心了解客戶的心聲。借助該款解決方案，該公司能夠快速識別問題，諸如快門速度過快、打印機連接故障等，并確定相應的解決方案。 通過這種

20、方式，該公司希望在 2016 年顯著提高其運營利潤。 華爾街資料整理10思考如客戶未來的發(fā)展方向盡管企業(yè)對認知能力抱有熱情，但零售商應意識到其學習曲線是陡峭的。在系統(tǒng)實施和用戶互動方面，認知系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序化系統(tǒng)有著根本的不同。16 零售商尤為關注發(fā)展所需的正確技能和專業(yè)知識。對于認知計算先驅者，有三個關鍵的成功因素（見圖 5）。 圖 5 具備認知計算經(jīng)驗的企業(yè)已明確通向成功的三大行動領域 1 定義價值 2打好基礎3 管理變化找到最適合的機會。 定義價值主張并規(guī)劃認知路線。 以現(xiàn)實的態(tài)度對待價值實現(xiàn)。對人才進行投資。 構建并確保優(yōu)質的語料庫。考量影響、業(yè)務流程和策略需

21、求。 確保高管參與認知旅程。 在各個級別溝通認知愿景。 繼續(xù)提高企業(yè)的認知 IQ 水平。 來源：IBM 商業(yè)價值研究院。華爾街資料整理 華爾街資料整理11 定義價值 早期規(guī)劃有助于確保資源投資的最大回報。定義您所在企業(yè)的認知價值至關重要，而且該過程包括系列步驟： 找到最適合的機會 - 認知解決方案非常適合特定范圍的挑戰(zhàn)。零售企業(yè)需要對特定問題進行分析，進而確定認知能力是否必要且恰當： 該挑戰(zhàn)是否涉及某種流程或功能，需要當今人類利用各種技術手段，花費 大量時間從多種信息來源（如社交媒體、購買歷史和天氣預報）尋找及時 的答案和洞察力，從而幫助

22、決策或思考？ 用戶是否需要以自然語言與系統(tǒng)互動（ 如客戶在移動設備上尋求適合其特定需求的正確產(chǎn)品）？ 它是否涉及某種流程或功能，需要將所列出的回應的 給相應問題和查詢（如零售鏈采購決策）？ 和支持證據(jù)提 供定義價值主張并制訂認知路線 - 預先識別認知計算提供的差異化價值和商業(yè)價值 - 從快速決策各種預算分配到成本節(jié)約。除此之外，借助高管級支持建立認知計算愿景和路線圖。不斷與相應高管和相關利益方（如員工和業(yè)務合 作伙伴）溝通路線圖情況。 華爾街資料整理 華爾街資料整理12思考如客戶以現(xiàn)實的態(tài)度對待價值實現(xiàn) - 認知計算系統(tǒng)的優(yōu)勢不是在部署初

23、期的某次“大爆炸”效應中體現(xiàn)的。相反，這些系統(tǒng)會隨著時間的推移進行演進并提高價值。將這一事實向相關利益方傳達，為組織、客戶和業(yè)務合作伙伴指定利益?？紤]使用分階段實施或將解決方案部署至理解技術進化本質的部分可信用戶。 打好基礎 通過關注以下問題來準備認知計算解決方案成功實施的基礎： 對人才進行投資 - 認知解決方案是“經(jīng)過訓練”的而非經(jīng)過編程的，因為他們可利用互動、結果和新的信息片段進行“學習”并幫助企業(yè)擴展專業(yè)知識。這種勞動密集型訓練過程通常被稱為監(jiān)督式學習，需要人類主題專家 (SME) 參與。 除相應領域的專業(yè)知識以外，實施認知計算還需要自然語言處理、機器學習、數(shù)據(jù)庫管理、系統(tǒng)實現(xiàn)和集成、界

24、面設計和變革管理方面的專業(yè)知識。團隊成員還需要一種無形的“技能”：求知欲。系統(tǒng)、用戶和企業(yè)的學習過程永遠不會結束。 對于大型零售企業(yè)而言，構建認知計算卓越中心可能有助于確保所需人才的穩(wěn)定性，并獲得成功。 華爾街資料整理 華爾街資料整理13 構建并確保優(yōu)質的語料庫 - 只有好的基礎數(shù)據(jù)，才有好的認知系統(tǒng)?；ㄗ銐虻臅r間選擇語料庫中的數(shù)據(jù)，其中可能包括來自多個數(shù)據(jù)庫和其他數(shù)據(jù)來源甚至實時數(shù)據(jù)反饋和社交媒體的結構化數(shù)據(jù)（如購買理事）和非結構化數(shù)據(jù) （如社交媒體）。這些數(shù)據(jù)也可能來自一些新的和未開發(fā)的來源，其中包括社交媒體、經(jīng)濟報告和天氣預報。此外

25、，對記錄數(shù)字化進行投資，以便確保企業(yè)語料庫的未來安全，同時關注歷史和新文檔。 考量影響、業(yè)務流程和策略需求 - 對流程和人們的工作方式方面的任何潛在影響進行評估。因為用戶與認知系統(tǒng)的互動方式與傳統(tǒng)輸入/輸出系統(tǒng)完全不同，流程和工作角色也會受影響。此外，考慮一下是否有必要改變?nèi)魏螖?shù)據(jù)策略。獲取必要數(shù)據(jù)可測試現(xiàn)有的數(shù)據(jù)共享策略的影響范圍，而且可能需要更新或修改現(xiàn)有策略、法規(guī)和協(xié)議。 管理變化 與傳統(tǒng)可編程系統(tǒng)相比，認知系統(tǒng)完全不同。正因如此，變革管理比以往 任何時候都更為重要，在一個生態(tài)系統(tǒng)經(jīng)歷了諸多變化的行業(yè)尤其如此。 確保高管參與認知旅程 - 高管的參與應以主動參與定義認知愿景和路線圖開始，而

26、且需要在整個旅程中貫徹始終。其中包括高管參與對增量式進度和價值實現(xiàn)的常規(guī)檢查。 華爾街資料整理 華爾街資料整理14思考如客戶在各個級別溝通認知愿景 - 因為認知計算是新生事物而且很多人并不完全了解它，各級定期溝通至關重要。溝通過程還應考慮到所有相關利益方，包括可能受到影響的復雜零售生態(tài)系統(tǒng)中的高管、員工、客戶和業(yè)務合作伙伴。應對任何恐懼、不確定性和懷疑，并利用執(zhí)行發(fā)起人將認知價值提高至企業(yè)的使命級別。 繼續(xù)提高企業(yè)的認知 IQ 水平 -培訓在確保了解和采用認知方面至關重要。對與系統(tǒng)生成的建議有關的預期進行管理尤其重要。認知系統(tǒng)是概率性的（

27、存在多種可能的結果，對每種結果指定了概率），而非確定性的（每種輸入都有固定的結果）。盡管其準確率將隨著時間的推移、隨 著系統(tǒng)的學習而提高，但具體準確率將永遠不會達到利益方了解準確率的問題并定期檢查成效的提高。 100%。盡早讓相關華爾街資料整理 華爾街資料整理15 準備好了嗎？問問您自己這些問題 您如何計劃為您的客戶創(chuàng)建更有吸引力的個性化體驗？ 您如何評價在所有業(yè)務線和職能方面有效使用結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)的程度？ 您所在企業(yè)的認知計算 IQ 水平如何？員工對認知計算及其優(yōu)勢的認識如何？ 在您的組織內(nèi)支持和管理認知計算服務需要哪些能力？

28、 您將如何在您所在企業(yè)中實施認知計算？您設想過您的業(yè)務和運營模式嗎？ 您將如何衡量認知計算在達成您的戰(zhàn)略目標方面的成效？ 您計劃如何獲得高級管理層對于認知計算業(yè)務案例的承諾？ 華爾街資料整理 華爾街資料整理16思考如客戶更多信息 欲獲取 IBM作者 Gary Davis 是 IBM 商業(yè)價值研究院的全球零售領導者。他在全球零售領域一些非常著名的公司具有 30 多年的工作經(jīng)驗。Gary 在很多零售商的推銷、運營和 IT 部門擔任高管。他的聯(lián)系方式是 。 研究報告的完整目錄，或者訂閱 我們的每月新聞稿，請訪問

29、：/iibv。 從應用商店下載免費“IBM IBV”應用，即可在平板電腦報告。 問 IBM 商業(yè)價值研究院執(zhí)行Anthony Marshall 是 IBM 商業(yè)價值研究院的研究總監(jiān)和戰(zhàn)略主管。Anthony 為美國和全球的多個客戶提供過咨詢服務，且在創(chuàng)新管理、數(shù)字化戰(zhàn)略、轉型和企業(yè)文化方面與眾多頂級企業(yè)進行合作。同時，他還曾從 事規(guī)制經(jīng)濟學、私營化和 M&A 等領域的咨詢服務。Anthony 的聯(lián)系方式為。 Keith Mercier 是 IBM Watson 的全球零售領導者。他具有 30 多年的專業(yè)零售經(jīng)驗，具有戰(zhàn)略、營銷、店鋪、運營、電子

30、商務、批發(fā)和業(yè)務開發(fā) 方面的專業(yè)知識。作為一家全球領先的零售商的副總裁/ 總經(jīng)理， Keith 具有實際運營經(jīng)驗，建立了可推動經(jīng)濟增長和交付客戶價值的長期戰(zhàn)略。 他的聯(lián)系方式是 。 Sandipan Sarkar 博士是 IBM 商業(yè)價值研究院的認知計算行業(yè)領導者。他的職業(yè)生涯已超過二十年，在各種技術領導角色中，他負責制訂尖端技術 解選對合作伙伴，駕馭多變的世界 在 IBM，我們積極與客戶協(xié)作，運用業(yè)務洞察力和先進的研究方法與技術，幫助他們在瞬息 萬變的商業(yè)環(huán)境中保持獨特的競爭優(yōu)勢。 IBM 商業(yè)價值研究院 IBM 商業(yè)價值研究院隸屬于 IBM 全球企業(yè)咨

31、詢服務部，致力于為全球高級商業(yè)主管就公共和私營領域的關鍵問題提供基于事實的戰(zhàn)略洞察。本文是根據(jù)該院課題小組的深入研究撰寫的。它也是 IBM 全球企業(yè)咨詢服務部正在履行的部分承諾內(nèi)容，即提供各種分析和見解， 幫助各個公司實現(xiàn)價值。 決方案和思想領導力以應對有趣的業(yè)務問題。Sandipan 擁有賈達普大學的計算機科學與工程博士學位。他的研究興趣包括計算語言學、信息 檢索和機器學習。Sandipan 的聯(lián)系方式為 。 華爾街資料整理 華爾街資料整理17 合作者和致謝 作者對以下同仁的貢獻表示感謝

32、：IBM 澳大利亞巴 西 加 拿 大 中 國法 國德 國 日 本 墨西哥荷 蘭 新加坡南 非 西班牙瑞 典英 國美國其他 5%5%5%Watson 集團的 MichaelHolmes、IBM10%5%全球企業(yè)咨詢服務部的 Amarenda Hota 和 Anupama Shukla。 作者還要感謝多位 IBM 高管對本次研究的支持,他們是：IBM Watson 集團客戶體驗總經(jīng)理 Jay Bellissimo ；以及業(yè)務分析和戰(zhàn)略全球執(zhí)行合伙人Shanker Ramamurthy。 5%10%地域 （受訪者所占百分比）5%5%5%5%5%5%5%研究方案和方法論 在最初的 IBM“您的認知計算

33、未來”研究報告發(fā)表后，我們在 2015 年初進行了5%10%5%10%12%個行業(yè)，包括零售業(yè)（100 位受訪者）、醫(yī)療保健行業(yè)、銀行業(yè)、保險業(yè)、 10%醫(yī)療保健銀 行 業(yè)保 險 業(yè)零 售 業(yè)政府 電 信 業(yè)生命科學消費品 石油和天然氣12%政府、電信行業(yè)、生命科學、消費品、石油和天然氣。該研究還包括采訪各個部門的主題專家以及補充的案頭調研。 IBM行業(yè) （受訪者所占百分比）10%11%10%12%12%華爾街資料整理 華爾街資料整理20思考如客戶相關出版物 Sarkar, Sandipan, and David Zaharchuk. “

34、您的認知計算未來:下一代計算如何改變我們的生活和工作方式 - 第 I 部分:認知計算的演進” IBM 商業(yè)價值研究院. 2015 年 1 月. /services/multimedia/your_cognitive_future.pdf Sarkar, Sandipan, and David Zaharchuk. “您的認知計算未來:下一代計算如何改變我們的生活和工作方式 - 第 II 部分:開啟您的認知計算之旅” IBM 商業(yè)價值研究院. 2015 年3 月. /services/multimedia/con

35、gnitive_future_2.pdf 注釋和來源1Klena, Kali and Danny Edsall. “Shoppers disrupted: Retailing through the noise.” IBM Institute for Business Value. May 2015. /services/us/gbs/ thoughtleadership/shoppersdisrupted/“2015 Retail Outlook.” CIT and Harris Poll. /wcmprod/gro

36、ups/ content/wcm/cit/documents/images/2015-retail-outlook-report.pdfKlena, Kali and Danny Edsall. “Shoppers disrupted: Retailing through the noise.”IBM Institute for Business Value. May 2015. /services/us/gbs/ thoughtleadership/shoppersdisrupted/“2015 Retail Outlook.” CIT and Ha

37、rris Poll. /wcmprod/groups/content/ wcm/cit/documents/images/2015-retail-outlook-report.pdf“Deloittes 2014 annual holiday survey (infographic): Making a list, clicking it twice.” Deloitte University Press. October 28, 2014. /articles/holiday-retail- sales-2014-infog

38、raphic/?id=us:2el:3dc:dup976:eng:retail:dholiday14:dcpromoKirschner, Bryan and Pablo Kenney. “Run, Dont Walk: Chasing Customer Expectations.” Apigee Institute Report. 2014. /rs/apigee/images/apigee-institu te-report-run-dont-walk-chasing-customer-expectations-in-retail.pdf2345

39、6華爾街資料整理 華爾街資料整理19 7Kapner, Suzanne. “How the Web Drags on Some Retailers: Costs of Shipping, Returns and Handling Pinch Results; Europes Primark Stays Offline.” The Wall Street Journal. December 1, 2014. /articles/how-the-web-drags-on-some-retailers-1417

40、477790“Targets Data Breach: The Largest Retail Hack in U.S. History.” Bloomberg Visual Data. /infographics/2014-05-14/target-data-breach.html; “True Cost of Fraud 2015 Study: Merchants Contend with Increasing Fraud Losses as Remote Channels Prove Especially Challenging.” Lexis

41、Nexis Risk Solutions. http:/www.lexisnexis. com/risk/insights/true-cost-fraud.aspxPicciano, Bob. “Why big data is the new natural resource.” Forbes. June 30, 2014. http:/ /sites/ibm/2014/06/30/why-big-data-is-the-new-natural-resource/ Copyright IBM Corporation 2015 Route 100, Somers, N

42、Y 10589 2016 年 1 月 美國出品 IBM 、 IBM 徽 標 及 是 International Business Machines Corporation 在世界各地司法轄區(qū)的注冊商標。其他產(chǎn)品和服務名稱可能是 IBM 或其他公司的商標。Web 站點 /legal/copytrade. shtml 上的“Copyright and trademark information”部分中包含了 IBM 商標的最新列表。 8本文檔是首次發(fā)布日期之版本，IBM 可能會隨時對其進行更改。IBM 并不一定在開展業(yè)務的所有國家或地區(qū)提供所有這些產(chǎn)品或服務。 9本文檔內(nèi)的信息“按現(xiàn)狀”提供，不附有任何種類的（無論是明示的還是暗示的