頗具價(jià)值的商業(yè)洞察埋藏在品牌的海量數(shù)據(jù)當(dāng)中。通過大規(guī)模使用人工智能和高級分析，消費(fèi)品公司可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)洞察，然后分享至整個(gè)組織——從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到供應(yīng)鏈，再到營銷和銷售。
在消費(fèi)品行業(yè)的市場爭奪戰(zhàn)中，大型消費(fèi)品公司近期四面楚歌，挑戰(zhàn)一方面來自于行動(dòng)敏捷的小眾品牌，另一方面來自傳統(tǒng)零售商和線上零售商，后者充分利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢和與消費(fèi)者的直接互動(dòng)來大力推廣自有品牌或替代品牌。不過，大型消費(fèi)品公司有多種反擊的方式，其一就是使用人工智能和高級分析將自身的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為頗具價(jià)值的商業(yè)洞察（參閱“小眾消費(fèi)崛起，大品牌如何絕地反擊？”）。
為了解消費(fèi)品公司采用人工智能和高級分析的價(jià)值、影響和挑戰(zhàn)，BCG與谷歌公司攜手開展了一項(xiàng)研究。在研究過程中，我們采訪了來自25家大中型消費(fèi)品公司和五個(gè)小眾品牌的高管，以及全球約百名業(yè)內(nèi)專家。我們發(fā)現(xiàn)，通過大規(guī)模使用人工智能和高級分析，消費(fèi)品公司可以做出更具前瞻性的需求預(yù)測，更符合當(dāng)?shù)匦枨蟮漠a(chǎn)品組合，還能為消費(fèi)者提供個(gè)性化的服務(wù)和體驗(yàn)，提升營銷和推廣的投資回報(bào)率，縮短創(chuàng)新周期，從而實(shí)現(xiàn)超過10％的營收增長。
但對大多數(shù)大型消費(fèi)品公司而言，要想充分釋放這一價(jià)值依然困難重重。雖然幾乎所有受訪企業(yè)都已著手在核心業(yè)務(wù)中嘗試應(yīng)用人工智能和高級分析，但沒有一家企業(yè)推廣過哪怕一項(xiàng)應(yīng)用。它們列舉了許多組織結(jié)構(gòu)上的障礙，諸如高管層在支持力度上謹(jǐn)小慎微、數(shù)據(jù)管理不善、缺少分類法（即商定的數(shù)據(jù)框架）、團(tuán)隊(duì)分散以及未能充分預(yù)測出人工智能和高級分析將對工作崗位和工作方式帶來的影響。
誠然，企業(yè)想從人工智能和高級分析等工具中獲益，就需要持續(xù)不斷的協(xié)同努力，攻克各類難關(guān)。消費(fèi)品公司還應(yīng)精準(zhǔn)發(fā)力，聚焦三到五項(xiàng)高度優(yōu)先發(fā)展的領(lǐng)域，而非全面鋪開。
讓人工智能和高級分析落地
消費(fèi)品公司擁有更多機(jī)會接觸海量信息，從傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)（從財(cái)務(wù)和運(yùn)營部門獲?。┑较M(fèi)者數(shù)據(jù)（尤其是在線消費(fèi)行為），再到合作伙伴數(shù)據(jù)（一般通過工作小組、零售商、商業(yè)洞察合作伙伴或其他方），甚至包括傳感器和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）生成的數(shù)據(jù)。然而到目前為止，消費(fèi)品公司既沒有將這些數(shù)據(jù)視為一種需要保護(hù)和培養(yǎng)的戰(zhàn)略資產(chǎn)，也沒有對這些數(shù)據(jù)加以運(yùn)用，為企業(yè)創(chuàng)造實(shí)際效益。
借助人工智能和高級分析技術(shù)，企業(yè)可以從這些數(shù)據(jù)中獲得可行的商業(yè)洞察。人工智能和高級分析技術(shù)最顯著的應(yīng)用是預(yù)測，比如預(yù)測新產(chǎn)品的需求水平、營銷活動(dòng)的效果以及新消費(fèi)趨勢的萌芽。
經(jīng)過調(diào)研，我們找出了企業(yè)可以利用人工智能和高級分析促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展的應(yīng)用場景，大約有三十種之多，涉及消費(fèi)品公司的所有職能部門，從營銷和洞察到運(yùn)營、銷售和支持部門。這些場景還可用于促進(jìn)如個(gè)性化助手和推薦引擎等創(chuàng)新服務(wù)的發(fā)展。
我們在這三十種應(yīng)用場景中挑選出十種，代表了人工智能和高級分析技術(shù)能夠?yàn)橄M(fèi)品公司帶來的最大增長機(jī)遇。如果大規(guī)模推廣，銷售額有望增長10％以上（參閱圖1）。
1．根據(jù)單品庫存（SKU）和地區(qū)差異對現(xiàn)有產(chǎn)品和新產(chǎn)品進(jìn)行需求預(yù)測
2．評估投資回報(bào)率，用以預(yù)測廣告和促銷支出對銷售產(chǎn)生的影響
3．?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)促銷，識別合適的零售門店或銷售點(diǎn)，根據(jù)店面水平采用恰當(dāng)?shù)拇黉N宣傳活動(dòng)，爭取市場份額最大化
4．根據(jù)每一家商店的運(yùn)營情況優(yōu)化產(chǎn)品配搭
5．針對產(chǎn)品開發(fā)的趨勢預(yù)測
6．縮短研發(fā)和測試的時(shí)間（經(jīng)由計(jì)算機(jī)模擬）
7．靈活的、本地化、個(gè)性化定價(jià)和促銷
8．精準(zhǔn)營銷
9．個(gè)性化定制消費(fèi)者互動(dòng)
10．人工智能驅(qū)動(dòng)的診斷和推薦服務(wù)
值得注意的是，這些應(yīng)用（包括趨勢預(yù)測）與具備以下特點(diǎn)的行業(yè)最為息息相關(guān)：產(chǎn)品上市周期短（如化妝品行業(yè)）；采用動(dòng)態(tài)定價(jià)并且需要與零售商頻繁協(xié)商來有效促銷的行業(yè)（在食品和飲料行業(yè)中比較少見）。
雖然甄別最有效的人工智能和高級分析應(yīng)用相對容易，但在整個(gè)組織中部署這些應(yīng)用卻是大多數(shù)消費(fèi)品公司無法完成的任務(wù)。在我們研究的三十家消費(fèi)品公司中，所有都已著手實(shí)施至少一項(xiàng)人工智能和高級分析應(yīng)用，其中一半開始試水四種或更多的應(yīng)用（參閱圖2）。但是沒有一家公司能做到在整個(gè)組織中推廣哪怕一項(xiàng)應(yīng)用。
大規(guī)模推廣，障礙重重
大多數(shù)受訪的消費(fèi)品公司高管均表示：擴(kuò)大人工智能和高級分析技術(shù)的應(yīng)用規(guī)模，并確保為內(nèi)部所接受是高管們目前探討的一個(gè)關(guān)鍵議題。此外，他們還列舉出一些挑戰(zhàn)。即使只推廣一種應(yīng)用也非常困難，因?yàn)檫@需要大量的投資以及整個(gè)組織的管理合作。
企業(yè)通常需要在特定國家或者為特定品牌的具體應(yīng)用構(gòu)建小型的概念驗(yàn)證（PoC）。然而，如果企業(yè)想要大規(guī)模部署概念驗(yàn)證，通常需要多方面的努力：發(fā)展人工智能和高級分析技術(shù)，當(dāng)它們足夠強(qiáng)大時(shí)，便可以在整個(gè)企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行全球部署；開發(fā)數(shù)據(jù)，鞏固數(shù)據(jù)質(zhì)量，統(tǒng)一跨國家、跨品牌的分類法；現(xiàn)有的IT系統(tǒng)可能由于無法支持新的人工智能和高級分析技術(shù)而變得冗余，或者說當(dāng)前的IT系統(tǒng)要在顯著調(diào)整后才能提供或接收應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)。
其它需要關(guān)注的領(lǐng)域還包括現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程、管理規(guī)則和崗位職責(zé)描述，因?yàn)槿斯ぶ悄芎透呒壏治鰧⒏淖兡壳暗臎Q策流程，自動(dòng)執(zhí)行手動(dòng)任務(wù)和計(jì)算，并且改變大量員工和經(jīng)理的日常職責(zé)。最后，人才和技能也是企業(yè)不容忽視的問題，因?yàn)闃?gòu)建和維護(hù)人工智能和高級分析應(yīng)用需要一個(gè)強(qiáng)大的人才庫（數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師）。消費(fèi)品公司至少需要在一定程度上提升這方面的能力，以避免完全依賴第三方供應(yīng)商。
鑒于以上困難，要想在消費(fèi)品公司內(nèi)有效推廣人工智能和高級分析，必須掃清以下六個(gè)明顯的障礙：
1缺乏遠(yuǎn)見
企業(yè)沒有充分評估人工智能和高級分析可以為企業(yè)創(chuàng)造的效益，相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)也不夠吸引人；高管人員也沒有得到充分的培訓(xùn)，限制了他們的投資意愿。
2主次不分
這會引發(fā)“ 概念驗(yàn)證爆炸”，讓企業(yè)的努力付諸東流。企業(yè)與不同供應(yīng)商展開多項(xiàng)小型測試，但沒有執(zhí)行任何后續(xù)操作，也沒有將必要的努力投入到工業(yè)化、擴(kuò)大規(guī)模和推廣應(yīng)用當(dāng)中。
3人才缺口
識別、延攬和留住英才（數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師等）絕非易事，由此導(dǎo)致企業(yè)對外部供應(yīng)商過度依賴，難以把控執(zhí)行情況。與此同時(shí)，企業(yè)多次嘗試發(fā)展本地人才，但往往缺乏群聚效應(yīng)。
4數(shù)據(jù)管控不足
企業(yè)的數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量或數(shù)據(jù)所有權(quán)流程缺位，也沒有統(tǒng)一（跨部門、跨國家）的數(shù)據(jù)分類法來推動(dòng)人工智能和高級分析的大規(guī)模應(yīng)用。
5低估影響力
這類企業(yè)誤判了變革管理以及發(fā)展相關(guān)技能所需的投資水平。企業(yè)無法完全預(yù)測出人工智能和高級分析對現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程、決策流程、管理例程以及員工日常工作和所需技能的影響。
6對市場差異考慮不足
企業(yè)往往忽略了不同市場在數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)可用性、渠道特征和供應(yīng)商能力上有所差異。企業(yè)也未意識到，在不同市場中，市場需求、優(yōu)先事項(xiàng)和制約因素也各有不同。
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