欢迎来到有远见者的bet36体育注册化未来指南. 如果预测未来的最佳方式是创造未来，那么让我们为你做好准备吧. 这个播客是为今天有远见的人创建的，他们负责创造明天的bet36体育注册体验.
我是主持人保罗·利马，bet36亚洲体育的执行合伙人. 从华尔街到五角大楼，再到财富500强, 我参与了一些有史以来规模最大的bet36体育注册化转型. 我们在此承诺三件事:战略视角, 内容面向决策者, 以及对实际问题的可操作的见解，bet36体育注册梦想家可以立即应用. 那些听了《有远见者的bet36体育注册未来指南》的人拥有不公平的优势，因为他们在bet36体育注册脉搏的指引下创造了未来, 在bet36体育注册健身方面进行了投资, 并且获得了一个长期的视角，并结合了在几分钟内应用所学知识的实际方法.
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本周的bet36体育注册脉动, 我们将探讨为什么ChatGPT正在颠覆bet36体育注册体验的未来.
所以让我们快速地把这些重要数据弄清楚. 聊天的构建模块是GPT3, 哪一个是第三代生成预训练变压器. 我们会在今天的节目中告诉你这是什么意思. 3月14日，GPT 4发布. GPT 3只是众多生成模型中的一个. 这是一个基础的，基于人工智能的系统，其他模型可以利用. 其他模型包括DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney和Alpha Code. 这些系统为你的员工、bet36亚洲体育提供商、创意人员和作家提供了很多技术支持, 好吧, 任何有责任思考和创造的人, 将来会使用或者应该使用吗.
还记得你第一次听到“Google”这个奇怪的词的时候吗? 嗯，如果你还不熟悉这些公司，这就是人工智能的时刻. ChatGPT是一个人工智能程序, 大型语言模型, 或LLM, 具体地说, 由一家名为OpenAI的公司开发. 2015年，5个拥有100磅大脑的人创立了这个非营利组织. T嘿 were Elon Musk; Sam Altman, former President of Y Combinator; Greg Brockman, former CEO of Stripe; Ilya Sutskever, a former researcher at Google Brain; and Wojciech Zaremba, 另一位来自谷歌大脑和脸书人工智能研究团队的研究人员. 虽然OpenAI还有其他项目，但它在2018年推出了第一个版本的GPT. OpenAI的聊天GPT于2022年11月30日发布, 然后在12月15日升级.
五天内, 这两家公司目前拥有100万活跃用户，预计到1月底活跃用户将超过1亿. 这很不寻常. 这是最快达到1亿的. 它不仅反映了产品本身，还反映了社会经济因素和全球基础设施状况. 所以，它的普及速度比Instagram、推特、Facebook、Snapchat和亚马逊Alexa都要快. TikTok花了大约9个月的时间才积累了1亿用户，所以5天的时间确实令人印象深刻. ChatGPT基于OpenAI自然语言处理项目的第三个模型GPT3. 这是一个神经网络. 它的预训练吸收了2021年左右存在的互联网, 此时模型停止了训练. 因此，不要指望当前事件会从输出中弹出. GPT3.5个在2022年初完成训练.
我们来定义F P和T. G代表生成，P代表预训练，T代表变形. 所以G:生成式人工智能(GenAI)是人工智能的一部分，它可以生成各种数据, 包括音频, code, 图片, 文本, 模拟, 3 d对象, 视频等等. 它通过使用现有数据获得灵感, 还能产生意想不到的新结果, 在产品设计领域开辟新天地, 艺术, 诗歌, 编程, 体系结构, 法律文件, 以及其他创造性的努力——我们通常把这些与创造知识产权的人联系在一起. 所以想象一下，如果肖邦在演奏音乐，它能做的就是听音乐，然后吐出一些听起来像是由肖邦写的东西, 说, 他的一个学生. 但雷·库兹韦尔在20世纪60年代早期在国家电视台上证明了这一点, 他之前就用过这个类比.
预训练是什么意思? 这是工作中令人惊讶的部分，涉及到神经网络的指导和喂养. 假设我们展示神经网络, 假设是100,000张猫的照片, 它将这些小点放置在关节的不同固定点上，比如眼睛, 然后做了一个猫的模型. 在第101000张图片上喂食，然后问它，这是一只猫吗? 它会吐出一个概率，它与猫的动态和测量相匹配. 但是如果你把你的照片存储在其中一个云提供商, 说, 比如亚马逊照片, 您可能已经知道可以在相册中搜索对象. 这是我在我的照片中搜索的吉他. 有时你会注意到它和小提琴混淆了.
T代表变压器. 不，不是那个. 与大黄蜂或擎天柱无关. 转换器是一种算法，它可以评估自然语言的上下文，完成动词的变化，并确定下一个最佳操作, 比如接下来该说什么, 甚至下一个音节应该是什么. 通过它的预训练, 它知道, 从概率, 从属子句后面应该有一个逗号——语法上也是这样. 这是一个辞典优化器. 它评估类似的短语，并选择最佳的单词选择，它利用超过1750亿个参数的学习, 使其成为有史以来最大的语言模型. GPT4的输入呈指数增长它使用了超过100万亿个参数.
如果你使用Microsoft Word或Outlook或Gmail中的编辑器功能，你可能会从转换器算法中受益——这个小功能可以自动推荐短语. 这可能就是为什么微软向OpenAI投资了100亿美元，并获得了该公司46%的股份, 该公司1月份的估值约为290亿美元. OpenAI是由微软的Azure平台驱动的. 这就是指数增长的原因? 嗯，GPT有无限的、普遍吸引人的用例.
机器人可以给朋友或同事写一封电子邮件, 调试和编写代码, 写诗, 与你对话，讨论生活中的问题, 甚至还通过了沃顿商学院MBA运营管理考试. ChatGPT参加了以下考试并通过了:SAT大学入学考试, it scored in the 93rd percentile; of the bar exam, it scored on the 90th percentile; and it even passed the United States Uniform Medical Licensing Exam, 你知道, 医生获得执照需要通过的考试. 它可以用12种语言完成所有这些功能，并提供在这些语言之间翻译文本的能力. 它可以进行情感分析，并可以做一些叫做词性标记的事情，将每个单词和短语分解成它们的部分. 记住，就像你在高中学过的从属从句一样?
那么，有远见的人和高层领导人需要了解什么呢? 首先，它并不新鲜，但它将模式从索引转变为查询. 人类的认知将从注重信息转向注重探究. 我们的bet36体育注册化未来与机器交织在一起. 我们现在可以接触到的人类全部知识的重要部分是什么, 在本质上, 单一数据库. 而不是搜索卡片目录或链接列表来寻找答案, 模型的认知部分基本上做到了这一点，并提供了答案.
正如我经常喜欢做的那样，让我们把自己放在历史的基础上. 在互联网出现之前，世界是如何组织获取大量信息的? 这些功能中的许多都是我们自亚历山大大图书馆以来一直在做的事情的扩展, 大约公元前285年. 这是卡片目录的第一个实例——它确实是, 他们被认为是第一个卡片目录的创造者. 你还记得当地图书馆或学校图书馆的卡片目录和杜威十进制分类法吗? 以前在图书馆的建筑中心有一套大抽屉. 抽屉里放着索引卡，上面写着梅尔维尔·杜威先生创造的一套组织原则, 谁提出了今天所谓的杜威十进分类法. 卡片上有与作者姓氏相关的bet36体育注册, 标题, 以及这本书的主题. 学习者可以进入图书馆并搜索这些目录来查找主题，例如猫或Poe姓氏的人列出的书籍. 最重要的是, 每张卡片只代表一本书，并使用一组坐标给出这本书在图书馆中的位置. 同样重要的是要注意，每本书可能在卡片目录中多次出现, 比如在某一节写上作者的名字, 它的标题, 简单的主题分类. 确定要如何搜索, 按话题说, 打开目录, 搜索卡片, 走向书本, 打开书，读一读，评估一下我们是否有了答案.
然后出现了搜索引擎. 今天, 当我们需要找到问题的答案时, 我们去谷歌上找一个预定的, 与卡片目录类似的缓存链接列表. 从那里我们开始翻虚拟卡片, 的链接, 我们浏览那些为我们bet36亚洲体育的页面，就像我们过去在图书馆里找书一样. 最后, 我们花了大量的精力阅读每一页，并评估我们是否找到了问题的答案. 因此，首先我们必须确定我们想要如何搜索，比如说，按主题搜索. 然后你需要在搜索引擎中输入搜索的关键字, 点击链接, 打开书页, 阅读并评估你是否有答案.
那么，为什么ChatGPT将模型颠倒过来呢? 让我问一个问题:你有没有遇到过那种非常令人恼火的测试，他们给你一个问题，是选择题，他们给你四个正确答案，说明说, "选择最佳答案". 好吧, 最好的答案是，拜托，你是在测试我做出专业判断的能力，而不是让我回忆随机的事实. 这个决策过程被称为次优行动算法. 而不是提供很多答案, ChatGPT使用算法为您提供单一而全面的答案. 到目前为止，我们的搜索引擎一直像bet36体育注册卡片目录一样工作. 他们不是返回一堆卡片，而是吐出一张预定链接的列表. 所以serp或搜索引擎结果页面, 他们给我们链接, 很多网站, 很多页, 名单上有很多潜力, 但只有部分链接是相关的. 所以这取决于你筛选链接. 所以搜索引擎给了我们很多答案，但我们从来没有一个工具来提供答案. 随着GPT 3和GPT 3等工具的进步.5和4. 我们已经从提供许多可能的答案到一个超越记忆的工具:它分析, 它综合了知识体系的整体, 并简洁地提供了一个答案——一个提供答案的工具. 你决定如何搜索, 说, 按主题, 你尽可能详细地输入问题的性质, 然后评估答案.
搜索的下一个成熟阶段将降低向用户提供链接的概念，使其感觉就像在图书馆里搜索卡片目录一样陈旧, 古老的, 过时的. 而不是, 像ChatGPT这样的人工智能工具会让你觉得你刚刚采访了世界上最著名的专家之一. 这就是搜索的未来, 主要的搜索引擎, 尤其是微软和谷歌, 投资. 在未来, 我们的孩子会回顾我们当前的搜索引擎，这些搜索引擎显示的链接就像你回顾旧的图书馆卡目录一样.
未来搜索的特点是什么? 你提问的能力将比以往任何时候都重要. 一直都是这样. 让我们面对现实吧，苏格拉底的方法使用了这种见解，他在公元前450年左右就使用了这种见解. 提出正确问题的能力将变得比以往任何时候都重要. 问题越好, 神经网络越能跨越所有的数据，识别出许多谜题的碎片，并开始拼凑出一个连贯的反应, 在上下文中, 用事实支持论点的, 最终合成了一种独特的反应. 这是教育者应该传授的超能力, 创新者应该渴望去做的事情, 领导者应该是鼓舞人心的, 是为了鼓励我们提出更好的问题. 涉及上下文的问题，可以导致探索解决方案和寻找新答案的新方法. 例如, 用苏格拉底的方法, 引导学生在数学上获得帮助，而不是给他们答案或使用类似的写作风格, 说, 插入你最喜欢的作者, 然后回答这个问题. 计算机可以通过编程来做好一些事情, 所以现在的情况是，许多学科正在以新的方式结合在一起, 这正在改变我们与周围世界互动的方式.
想想在世界上最复杂的游戏之一——围棋中，硬件和算法的结合是如何受到考验的. 你可能听说过李世石(Lee Sedol)，这位围棋冠军输给了DeepMind的AlphaGo算法. 但这是在2016年. 他说，AlphaGo打破了许多传统智慧，以一种被专业棋手认为疯狂和鲁莽的方式迅速扩展到游戏的外层, 违反了一套规范, 如果使用, 会让更有经验的玩家觉得你可能是个菜鸟吗. 但当AlphaGo做出同样的动作时, 它加速了游戏的后期阶段, 这是外科手术式的，毁灭性的. 这是残酷的，因为AlphaGo保留了游戏中的经济力量，可以压制对手并减少选择. 换句话说, 人类玩家无法提前处理足够多的场景，以避免陷入陷阱. 这种预见的程度令人震惊，世界顶级围棋冠军李世石甚至宣称:“算法将永远走在我们前面。”.
我真的不喜欢认为这些工具是敌对的. 它们只是工具，它们正在融合，被聚集在一起. 自然语言处理, 或NLP, 是否与大型语言模型合并, LLM的, 下一个最佳报价和下一个最佳行动算法以及一系列其他创新. 在一个给定的模型中经历指数增长是一回事, 例如ChatGPT中的1750亿个参数. 将这些领域的创新结合起来，并将一种开始接近感知的体验缝合在一起，则完全是另一回事, 认知, 甚至是意识. 你听说过谷歌开发者对此很担心, 关于人工智能发展意识.
所以考虑一下在每一个创新中嵌入了多少算法. 研究人员穆拉特·德米斯(Murat Dermis)今年1月刚刚出版了一本有趣的书: 42种最常用的机器学习算法入门. 在书中，他涵盖了这些模型. 注意，GPT3只是42个中的一个. 记住，创新和发明是两码事. 发明就是向知识体系中添加新的东西——它是发现，是创造. 创新就是对知识进行综合、整理和应用. 它本质上是创造和应用的区别. 知识和智慧也有类似的比喻——知道和做. 从本质上讲，数据帮助我们学习. 正是我们激活了这些知识，才带来了我们想要的结果.
那么，机器学习能力未来将走向何方? 下一个成熟阶段是什么? 好吧, 我相信，当机器智能开始开发答案并研究我们尚未提出的问题时，下一个成熟阶段就会发生. 基本上，一旦它学会了问问题. 换句话说, 他们将进入人类知识的前沿，向未知领域迈进，为我们提供尚未提出的问题的答案. 它不仅会像今天一样, 也就是提供答案, 但它将使用“下一个最佳报价”和“下一个最佳行动”算法，并将其力量用于提出最重要的问题, 我们可能没有想过要问的问题，甚至没有问问题的方法.
有多少发明是通过改变问题的一部分或一个词而被发现的, 甚至有多少发明是由于事故而创造出来的? 以改变一个单词为例. “我怎么开采钻石呢??“这可能是我们之前问过的问题, 假设我们会进入地球，把它们拉上来. 让我们换一个词. “我怎么能制造钻石呢?“也许我可以在生物处理中引入纳米技术，并将它们组合在一起——这是可能的. 提供背景，利用相似性和细微差别可以改变我们构建问题的方式. 它可以为我们提供见解. 当我们集中注意力的时候, 我想让你把这个词记进你的字典里, 集中于一点, 我们的知识体系, 也许墨汁和草药的化学成分可以帮助我们治愈今天的疾病, 说疟疾. 还有其他知识吗?, 古代的或新的, 能帮我们解决之前从未有过联系的问题吗? 印加医学就是一个很好的例子，令人惊讶. 他们是第一个使用从树皮中提取的奎宁治疗疟疾的人. 事实上，印加人草药中的许多成分在我们今天的现代药丸中都能找到.
那么，数学方法将如何颠覆暴力破解的方法呢?这种方法是用成千上万的答案进行实验，并尝试每一个答案，而不是使用计算方法，并通过求解来得出答案. 当我还在读研究生的时候, 我有机会参观了世界上最大的药物研发工厂之一. 这是一个巨大的, 庞大的药物发现行动，以及成百上千的试管仓库，在这些试管中，微小变化的化合物被放入含有疾病的液体中, 研究人员正在使用蛮力方法来评估每个试管的影响. 为什么不用数学方法求解单一的答案呢? 我们可以这么做. 它被称为计算生物学，我们开始在几乎每个行业都这样做.
选择一个行业, 你很可能会把“计算”这个词扔到它前面，找到一个专业协会和一系列会议，这些会议甚至已经进行了至少十年. 不要相信我? 让我们以平面设计行业为例. 你知道有一个领域叫做计算创造力吗? 你可以参加今年六月在滑铁卢举行的计算创造力国际会议, 加拿大, 首届会议于2010年开始. 计算创造力协会有一个叫做计算创造力国际会议的分支机构. 他们发表了《bet36亚洲体育》, 他们甚至有一个委员会的特别工作组来处理他们行业的未来，并在其中建立标准的治理. 如果你想参加他们的活动或分会, 他们在你附近的城市举办全球会议. 我们可以用计算金融学来做这个练习, 计算农业, 计算物理学, 甚至是计算政治. 我个人非常感兴趣的是计算伦理学. 计算伦理学用数学来平衡机器伦理和人类伦理. 我们已经从艾萨克·阿西莫夫的机器人三定律走了很长一段路, 我希望我们可以展示我一直努力倡导的关于多样性的原则, 我个人生活中的公平和包容, 以神经网络目前处理其输出的方式来更好地反映我们所有人. 事实证明，如果进入这些神经网络的数据只具有, 说, 一个种族或没有代表, 不存在平等和正义. 事实证明，我们的社会结构不会被人工智能神奇地修复. 当我对学生团体讲话时, 我总觉得有必要和大家分享的一个信息是，如果所有的科技和数据都不是你的包, 我们仍然需要伦理学家. 毫无疑问，我们的科技进步超过了我们的人性.
我们在这个播客上有一个主题，在我的职业生涯中，创新应该被用来做好事. 虽然有一些力量不把创新用在好的方面，但我们并不天真. 我们希望能够帮助今天的变革推动者利用创新为善. 现在, 我们不是要把海洋煮沸, 但如果我们能采取一种草根策略来帮助其他有远见者和变革推动者在合乎道德的方向上推进创新, 都是相关的, 我们希望我们可以共同用这种力量来丰富我们客户的生活，让生活变得更好一点. 这意味着当新的创新出现时，我们不会把头埋在沙子里, 但我们也在考虑如何接纳他们. 这让我回到了人类自发明火以来一直表现出的令人抓狂的分歧. 就像禁欲主义者常说的, 当面对不确定性、新发明和新信息或新闻时, 这可能是好事，也可能是坏事.
让我们考虑一下教育工作者是如何回应ChatGPT的. 一些教育工作者认为，机器学习将继续存在，我们应该开始将其纳入课程计划. 我有一个同事现在是美国军事学院的领导学教授. 我想你可以相信西点军校的表面价值，因为它声称自己是美国卓越的领导力培养机构. 那么为什么一个教授, 谁的主要重点是教授领导力, 使用他在ChatGPT中学到的知识修改教学大纲? 他们不是从1802年就开始教领导力了吗? 该校行为与领导科学系的教授可能是这方面的世界顶级专家. 因此，当其中一位学生承认，他们在评估自己的课程大纲时，用从ChatGPT中学到的东西改进了自己的课程计划, 这是教师如何以身作则的一个很好的例子. 在我看来，这就是领导力.
这让我们想到了伊森·马利克, 沃顿商学院的副教授, 谁不鼓励学生使用它呢. 他要求这样做，他甚至教他们如何引用来提供适当的学术归属.
但这期播客是关于帮助有远见的人驾驭bet36体育注册未来的. 因此，我想对你们说的是:这不是第一次有新的创新为知识工作者提供获取信息的途径. 从亚历山大图书馆到GPT4, 如果你是学间谍的, 你知道，获得难以获得的信息可能是非常有利的. 所以谁应该有权决定谁可以使用生成模型? 为什么一个学校董事会或一个教授或一个行政人员被授予这样的权力，说我们可以或不可以使用它? 为什么商业领袖也应该这样做呢? 我们认为这个问题无关紧要. 这是沙滩椅上的海浪. 这个工具会一直存在，很快每个人都会使用它. 更好的问题是, 就像间谍活动一样, 是怎么接收到这些信息的, 确定它的来源，我能相信它所说的吗? 这就是精明的学习者可以应用反制原则的地方. 关于如何制定对策和围绕内容治理，我们将有更多的讨论. 但我只想说，加快你的内容速度的过程. 这是什么意思?? 这意味着加速你发布内容和进行大规模个性化的能力将需要利用工具和引入新技能来帮助你保护你的品牌和客户体验.
作为商业领袖，我们需要接受创意过程正在发生变化这一事实. 把更多的精力放在答案的准确性上，并使用工具来帮助你做到这一点. 您可以考虑创建一个内容保证团队，并投资于这种能力，以检查准确性，并验证您制作的内容是否没有抄袭, 这是相关的, 它是基于模型的精确输入. 现在有很多工具可以帮助您做到这一点，所以请鼓励您的员工利用这些工具. 我要和你们分享一个简短的例子. 这是一个对策工具，您可以在开始评估组织如何利用聊天时使用它. 这给我们带来了一个叫做生成对抗网络(GANs)的概念. 听起来很恐怖，很像间谍，对吧? GAN就像一个线形图——比如说，从-1到1. 两个模型同时被对立的过程训练:一个生成器和一个鉴别器. 发电机模型, 我们一直在谈论的那种, 被训练成一个艺术家和创造, 说, 图像或文本. 对抗模型或对抗措施被设计成一个鉴别器. 这是训练出来的, 说, 艺术评论家与艺术家相反，他们能分辨出真实的图像和虚假的图像. 所以在培训期间, 生成器在创建看起来真实的图像方面逐渐变得更好, 鉴别器也能更好地分辨真假. 当鉴别器无法区分真假图像时，该过程达到平衡. 换句话说，一个完美的猫的形象可能是+1 -艺术家做对了. 这位艺术评论家给这幅画的满分是-1. 所以当艺术家和艺术评论家的总和等于0时，就达到了平衡.
就在ChatGPT最初的机器人发布几周之后, 有了对策, 由最不可能的一方——一个大学生——开发的. 他是普林斯顿大学计算机科学专业的学生. 他的名字叫爱德华·田，他在2022年圣诞假期发布了GPTZero. GPTZero是一个开源的人工智能抄袭检查器，也被称为分类器或鉴别器. 我喜欢他把柏拉图的思想灌输给我们, 他把标语放在了网站的主页上, “人类应该知道真相”. 现在没这么说，但确实是这么说的. 输入至少250个字符后，分配选择一个困惑和打破这个分数, 对策AI返回AI参与输入文本创作的可能性的结论.
OpenAI在1月底发布了自己的分类器，比田的副项目有更多的注意事项. 该公司欣然承认，分类器并不总是准确的. 在测试过程中, OpenAI发现，只有26%的人工智能编写的文本被分类器标记为可能是人工智能编写的. 9%的时间, 这个工具认为人类写的文字实际上是由人工智能写的, 这将是一个假阳性, 意思是某件事在不应该被定罪的时候被定罪了. 怎么不公平. 开放人工智能还包括一个注释，即人工智能生成的文本可以很容易地编辑以逃避分类器. 这意味着教育工作者和企业高管在聪明的学生、员工、广告公司或其他内容创造者面前是不安全的, 就像政府即使部署了反间谍和反措施也不安全一样. 所有这些都表明，变革的推动者需要接受变革并采取对策. 这些措施将需要你以前可能没有购买的新技能和新技术. 我们在这方面很有经验，我们可以帮你导航.
一些教育系统，如纽约市和西雅图公立学校系统，已经完全禁止使用ChatGPT. 所有地区设备和网络都屏蔽了这个网站. 学校系统和商业领袖都应该努力让今天的年轻人做好准备, 你的员工, 成为下一代的领导者和创新者. 我们不应该模仿我们害怕创新的行为. 为了创造一个更美好的bet36体育注册化未来，我们不应该阻止变革. 这是唯一给我们带来进步的东西. 我们不能忽视它. 我们不要害怕这些能力. 变革的领导者和推动者，有远见的人，我们有机会适应. 后人会如何评价那些隐瞒知识的人呢, 如果在未来，知识将变得无处不在? 谁向董事会提供如何适应的建议? 这只是一个坚实的bet36体育注册化转型战略的另一个方面. 这正在发生，朋友们，所以让我们确保在这个问题上我们没有站在历史错误的一边. 使用它——雇员，你的供应商，你家里的学生——他们无论如何都会使用它. 所以合并-建立知情的护栏. 如果你害怕，就像我们一直做的那样——制定对策. 拥抱它. 它就在这里. 这就是我在“bet36体育注册脉搏”上的节奏.
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本季度都是关于数据的，在今天的快速点击中，我们将探索数据成熟度模型. 最初的数据模型出现在60年代左右. 但如果你坚持下去，我们将会超越今天的模型所能做的. 我将指出一些我们可以期待他们在未来做的事情.
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最后一集, 我们了解到石油推动了工业革命，数据推动了bet36体育注册革命. 而石油驱动的机器, 数据助力决策, 这是, 决策科学, 大概是1,000种不同的决策科学. 随着数据的不断成熟, 您的数据可以提供的力量和潜力呈指数级增长. 所以让我们深入研究这个模型，这里有一个警告:虽然其中一些词听起来有点学术, 跟着我，因为我要给你们讲解它们的意思. 一旦你内化了这些名字的含义, 你会看到的, 嘿, 它们其实都是很好的名字. 那么阶段是什么呢? 好了，我们开始:描述性，诊断性，预测性，规范性和认知性. 至少这些是我在bet36亚洲体育的模型中使用的名字.
所以让我们深入到第一阶段，这是关于上下文中的描述. 描述阶段是bet36体育注册基础的基础. 这里发生的事情是你的组织只是把你的手臂放在数据上, 原始的, 未经加工的, 未经提炼的数据. 上节课我们花了很多时间讨论了石油的价值链我们以一种原材料为例, 完善它, 使机器能够将商品转化为运动, 融入衍生产品和创新. 对于石油，第一阶段是从地球上提取自然形成的碳沉积物. 与数据, 这个阶段是关于提取和记录我们周围世界的观察结果, 这就是数据——对我们周围世界的观测记录. 至少我是这么定义它的. 原始数据是对过去某个时间点的一瞥. 它被收集在一个筒仓里. 它可能是一个温度读数, 它可能是坚固图, 哪个是公司的人口统计数据, 或者一个人的心理谱. 它可以从单个部门、Excel文件、数据库或代码行中收集观察结果. 第一阶段很简单. 我们只是收集和储存它们，仅此而已. 企业里的其他人也是如此，问题就在这里:孤岛. 我们都在收集它，我们正在收集一些相互作用, 一些电话, 一些社交媒体活动和帖子, 关于手机用户粘性的一些分析, 我们广告的点击量, 还有一些销售是在网上完成的. 描述性分析告诉我们发生了什么, 在很多情况下, 这些工具正在收集抽样数据, 意思是有足够的数据来预测总数, 但不是所有的相互作用. D
这就是谷歌分析的工作原理? 你的广告代理商和财务团队的成员可能会满意地留在这里. 但月度报告吸引的是虚荣心指标, 在这个描述阶段，高层次的洞察力在组织中是突出的. 随着时间的推移, 在第一阶段, 组织开始被无法使用的重量淹没, 非结构化, 孤立的数据. 太多了，太乱了，到处都是. 因为，在很多情况下，数据是抽样的，它甚至不准确. 如果它能准确地反映你的过程, 也就是你的价值驱动因素和成本驱动因素, 好吧, 出于这些原因, 关键就在这里, 它必须值得信赖. 如果你是高级管理人员, 你知道在数据不可信的情况下，做决定是有风险的, 因此，相信你的直觉而不是数据可能会更好. 在这一刻围坐在餐桌旁, 在会议上, 眼球都盯着你，你的排名会打败数据. 自从部落会议在塞伦盖蒂草原围坐在火堆旁，就一直是这样. 这些来自客户互动的数据点分散在整个组织中，并不能全面了解客户与品牌的关系. 突破到bet36体育注册成熟的下一个阶段, 您需要专注于验证, 验证和统一您的数据. 对于那些做出投资的人来说, 决策者可以开始这样做了, 好吧, 开始相信他们的数据.
当领导者不相信他们拥有的原始数据时, 他们不愿为利用它的项目提供资金. 他们不认为数据是决策的工具. 这就是为什么这么多有远见的人无法获得适当的bet36体育注册转型资金. 每当领导者觉得他们不能相信自己的数据时，他们会怎么做? 他们相信自己的直觉. 在这个bet36体育注册成熟的阶段，这就是排名胜过数据的原因. 那么你怎么知道你要退出这个阶段呢? 当您的组织集中并集中访问数据时. 当组织资助第一个数据仓库时, 或者是你正在考虑的数据可视化项目, 它由精确的数据驱动, 然后你就开始退出描述阶段了. 换句话说, 跨越竖井并开始在这些竖井上提供多渠道可见性的计划将提供将产生回报的见解. 一旦回报得到证实，这些故事就会回到决策者那里, 资助变革计划要容易一些.
与过去的客户行为记录的力量，并在您的指尖, 你的组织从诊断阶段毕业. 这里的关键概念是，您开始识别聚合中的因果关系, 意思是在段级别. 我想说因果关系是一对多的, 这是, 其中一个原因可能影响了用户做某事, 但是你不知道哪个广告导致了哪个用户的行为. 因此，一个原因将与许多行动联系起来. 在这里，您可以跨渠道和数据库，并在整个客户旅程中分析客户细分. 组织数据的力量可以提供洞察力，引导您的团队分析客户行为, 他们的偏好, 然后想想你的团队的反应, 说, 下一个最好的提议或者下一个最好的行动. 在这个播客中，你会听到更多关于NPO和NBA算法的内容, 所以把这些条款放在你的臀部口袋里. 然后我们可以在下一阶段开始讨论NBA和NBA算法, 因为在这个阶段, 你的团队正在为大型细分市场的特定活动提出基于手册的想法. 也许你也开始尝试使用规则引擎来考虑细分级别或类别亲和级别的个性化. S
o, 例如, 如果有人点击男士服装或者他们碰巧进入了网站的数码相机部分, 如果它是一个电子商务网站. 如果他们去男士专区，他们可能是男士;如果他们去数码相机专区，他们可能是摄影师. 如果我们能对人口统计或偏好做出超级快速的猜测, 我们可以立即创建分段，并开始调用个性化和基于规则的工具. 这些都是第一代的方法，但如果你在这个阶段的数据，这是一个合适的工具. 如果您处于这个阶段，您的数据还没有准备好采用编程或多变量工具. 有了这个见解，我们开始收集可操作的情报. 你可以确定因果关系. 如果你推生物体的左侧, 右边发生了一些事情, 您可以根据可观察到的行为直接影响和诊断一般的客户行为. 问题是你通常只能将因果关系归结为一对多的基础. 例如，一个新的广告活动导致了销售额的上升. 从总结的角度来看, 你这周的bet36体育注册广告预算增加了, 假设, x, 销售额增加了y. 但是它们是因果关系吗?? 你能在多大程度上归因于广告? 你看到, 你仍然不知道哪个广告特别激励了客户购买，或者客户是否受到了广告活动的激励. 你知道销售额有所上升, 但在一天结束的时候, 你不知道广告是否有特定的影响，也不知道它们是否影响了任何一个演员在整个体验过程中的端到端旅程. 结果是(x? 你不能这么做.
您必须将至少三个IT系统结合在一起，以便能够确定:预点击系统, 说, Google AdWords; the post click systems that you own, 说, on your website like Adobe Analytics or Google Analytics; and then the post conversion systems, 比如你的呼叫中心，CRM和ERP系统. 就在这里, 这是五个系统，以便在整个客户旅程中获得这种程度的洞察力.
因此，在第二阶段，可以实时访问数据. 虽然组织中有更多的人可以访问它, 因为每个人都是从他们自己生活的竖井中获取数据，所以仍然有很多内斗和各种各样的观点和观点. 销售人员将他们的提案和销售技巧归功于这一增长. 广告代理商和营销人员也在用他们惊人的创意做着同样的事情. 数据仍然是摘要形式，而不是组织范围内的关联, 每个人要么为经济的回升而欢呼胜利，要么为经济的下跌投下阴影. 谈话被困在过去发生的事情的意义上. 在这个阶段，组织良好的数据结构可能胜过排名，但回答“为什么”?的问题会逃过你的眼睛. 每个人的观点都倾向于他们对旅程的贡献，而不是客户刚刚走过的整个企业的可观察旅程.
那么你怎么知道你要退出舞台呢? 你开始在各个竖井间拼接用户档案. 这意味着你的广告, 你的社交媒体帖子, 你点击, 你的电话, 你的聊天, 你的电子邮件, 这些提议, 购买历史, 忠诚度数据, 它们都可以归结为一个独特的个体. 这里我们讨论的是降到PII水平, 或个人身份信息级别. 当整个组织的客户旅程被集中映射并易于访问时, 你正在退出这个诊断阶段. 通常, 我们看到组织投资于客户数据湖和客户数据平台，以便能够在活动完成后的几周内进行这些评估, 或者使用实时CDP, 能够将所有这些信息放在云的边缘，这样机器就可以实时查询这些信息，并将其用于未来的NBO和NBA算法. 我们一会儿再回来讲这个.
如果你在这个阶段，你就进入了第三个成熟阶段. 这被称为预测阶段. 之所以这么叫是因为我们发现了关键字是"等式". 虽然在某些情况下，这些方程中的变量可能被设置为零，变量的值可能会改变, 这个方程的构造现在是已知的. 我们还可以通过改进我们的bet36体育注册分析和在营销活动和销售漏斗末端之间绘制一对一的视线线来关闭营销和销售循环.
在这个播客中，很多时候我们把数据和信息混在一起, 这是可以互换的. 我真的应该更小心，因为数据是我们自己和周围世界的可观察到的行为, 虽然信息已经被提炼. 就像我们谈到的提炼石油的过程一样. 还记得, 洛克菲勒将自己的公司命名为标准石油公司时，正是凭借这一创新. 这种对数据的信任也需要发生在你的公司, 他必须让公众相信石油是安全的. 必须对数据进行处理，以便赋予其上下文. 在这种背景下，它不再是一种原始商品. 它变成了更有价值的东西. 它变成了信息. 因此，随着原油的提炼，它变成了燃料. 当你赋予数据语境时，它就变成了信息.
让我们举个例子:假设我们在Google AdWords上投放了一个广告, 在AD中，我们放置了一些关于AD命名惯例的命名法, 说, UTM代码. 这是第二场战役的第四次广告. 当用户点击广告时, 我们可以在Adobe Analytics中使用Marketing Cloud ID捕获唯一的会话ID. 从那里, 我们可以使用另一种工具在网站上放置个性化的电话号码 , 所以当他们打电话的时候, 我们可以将cookie ID或Marketing Cloud ID连接到电话的特定实例. 这就是我们通过bet36体育注册渠道进入呼叫中心的方式. 从那里, 呼叫中心座席与来电者交谈, 他们最终可能会把用户交给销售人员, 至少, 这是典型的B2B例子. 该报价可能会存储在CRM系统中. 最终报价变成订单，然后兑现. 因此，在你的ERP系统中，从报价到订单到现金的流程将会发挥作用. 真正的, cookie已经死了，这些技术的工作方式也在发生变化, 而是通过零方和第一方策略的部署, 成熟的组织可以做到这一点:他们可以看到整个过程.
如果我们真的要认真地把所有这些互动联系在一起, 然后，我们应该能够将每个接触点归因于客户购买，终身价值和获得每个客户的成本. 这些都是让董事会兴奋的事情. 它是将所有系统中的单个用户连接在一起并确切地知道的能力, 不管是匿名的方式, 以笔名的方式, 或可识别的用户, 我们需要能够明确地识别每个用户在整个过程中的个人行为. 这类数据不仅能帮助我们评估过去，还能帮助我们预测未来. 能够真正获得高质量的信息, 我们可以开始在一定程度的统计确定性上预测未来的行为.
这让我想到了人口普查和抽样数据的区别. 样本数据用于谷歌分析等工具, 他们在哪里使用统计子集来节省用户正在做什么. 这样，他们就不需要记录、跟踪和存储每一次互动. 像Adobe Analytics这样的工具收集人口普查数据, 这意味着每个用户的每个动作都会被记录下来. 能够有效地脱离数据成熟阶段, 你可能需要使用人口普查收集工具. 当然也有例外，但很少见. 进而进入数据成熟的第五个阶段, 真的没有例外——你需要人口普查数据.
通过创建和操作特定的客户细分和相似的模型, 我们可以在营销实验室进行实验，直接跟踪营销资产如何影响特定的客户群. 我们可以把每一次接触都归结为一个结果, 每一个营销行动都是销售或其他行动号召, ROI可以用漏斗中任何给定的起点和终点来计算. 也许你只是想评估一下, 说, 你的平面设计师或作家, 或者你有两个广告代理机构，你想比较每个机构的影响和效果. 这就是你要做的.
所以在这个阶段, 作为一名领导者，你应该接受训练，在你的团队中寻找和庆祝的是方程式. 当这些解药被分享时，优秀的bet36体育注册化领导者会停止会议，并训练员工强迫自己找到等式. 把等式从你的团队里拿出来. So, 例如, 这个关键词在这个特定的产品上为这些特定的用户群体带来了x%的转化率, 也许在这些特殊的日子里. 这是一个方程. 数据幂，方程. 这就是我们所追求的. 因此，作为一个领导者，要寻找他们，并推动团队记录和庆祝他们.
你怎么知道你已经走出了预测阶段? 但是一旦你开始收集方程. 这个领域的分析被称为高级分析，这是数学部分. 说到这里, 数据科学方法可以以基于规则的方式或以编程的方式开始使用自动化. 有什么区别?? 当你制定规则时, 一个人需要找出这个等式, 人类还需要确定下一个最佳行动，并将这些行动编入个性化引擎之类的程序. 我们来谈谈金融bet36亚洲体育. 如果信用评分低于590分, 然后推广银行可能想要推广的Credit 构建er产品. 如果分数更高, 然后推广Credit Defender产品，然后让你的团队构建创意资产，并将这些产品上传到个性化引擎中. 这就是基于规则的工具的工作原理. 你们队将决定比分, 他们会输入这个bet36体育注册, 他们会决定所有的创意资产. 像HubSpot这样的工具, 达到极大, Monetate, Adobe的目标, Optimizley——这些工具会起作用，这些工具涵盖了从营销自动化到广告购买和电子商务引擎的许多软件类别. 这只是这类平台的一个特性.
基于规则的功能在这些平台中表现为AB测试等特性, 推荐引擎和电子邮件活动序列. 但是等式和资产都是由你的员工发现并手动输入的, 随着时间的推移, 运用马科维茨因现代投资组合理论(MPT)获得诺贝尔奖的方程，我们学会了如何推进，让机器决定方程，最终甚至推荐创造性资产. 这就是我们所说的程序化. 在程序化中，你让机器帮你确定如何实现自动化的规则. 这就是程序化的意思. 还可以为给定的客户配置文件或客户细分生成下一个最佳操作, 这一切都可以在几毫秒内完成——30毫秒, 准确地说. 如果你正在购买程序化的解决方案, 问问这个问题, 因为如果没有在30毫秒内完成, 它会对用户体验产生负面影响. 页面加载时间最多需要在3秒内呈现. 这意味着您只有10%的时间来决定页面呈现. 另外90%是在从bet36亚洲体育器返回到最终客户设备的返回路径中. 在这30毫秒里，这就是在云计算上发生的事情. 这就是为什么你不能使用像Microsoft SQL数据库这样的工具来做这件事.
在第四阶段, 预测阶段, 我们找到了客户成功的方程式，以及我们可以用方程式做什么? 在规范阶段，我们将它们自动化. 我们将方程自动化. 我们可以像医生开药方一样开数学. 一旦诊断符合统计上显著的阈值，我们应该知道该怎么做. 这就是我们利用数学力量的地方. 它被许多花哨的流行语所掩盖. 但这只是数学. 所有的一切. 它的逻辑. 这是系统工程和数学.
我会给你们一些美味的样品一旦你们达到这个成熟的程度你们就可以使用了. 个性化引擎, 程序化广告购买, 营销自动化, 倾向建模, 相似段, 领导评分, AB测试, 多变量测试, 机器人过程自动化. 没有哪个阶段比规范阶段有更多的创新. 这是大人们向往的度假之地. 但大多数组织还没有准备好. 他们没有投入工作. 他们翘了一天的腿. 在使用高级分析工具之前，大多数组织需要花费更多的时间、精力和投资来有条不紊地推进到这个阶段.
在这个阶段, 它是机器，可以自动化下一个最佳行动，为一个给定的部分, 但是这些供应商的销售代表, 他们承诺数学的力量，却没有告诉买家他们的发动机需要石油. 事实上，当我还是军官的时候，我的艾布拉姆斯坦克就是用喷气石油驱动的. 顺便说一下, 那辆坦克上最强大的武器不是120毫米口径的平膛炮，而是发动机. 这和我们的数据是一样的. 并不是所有这些功能都在这些工具中. 这是进入工具的数据，这是所有这些编程工具的秘密武器.
So, 请注意,, 就像在诊断阶段，我们在一对一的基础上自动化体验, 在这种情况下, 我们还将在一对一的基础上优化体验. 让我们来做一个比较和对比. 在诊断阶段，我们在一对多的基础上自动化体验. 例如, “蓝草”婴儿潮一代的客户群, 也许我们会给他们送7月4日的经济度假套餐，而我们的“沿海综合健身职业女性”会给她送24小时的豪华山区度假. 这是相关的，对吧? 但问题是，一旦你达到这个阶段，你的内容创作需求就会激增. 它们将加速你的团队提供创造性资产的需求. 我们通过内容速度来衡量你组织中的内容创作者和内容合作伙伴. 它会断裂. 车轮会折断车轴，然后从车上掉下来. 你必须创造大量令人信服的报价，以满足越来越多的详细客户群的需求.
当超过50%的接触点受到影响时，你知道你正在退出规定阶段, 或者他们正在参与其中, 程序化工具或规定性计划. 您需要端到端地提供整个客户数据集，以便算法可以访问它. 这并不意味着在SQL等工具中内置一个客户数据湖. 这意味着客户数据平台处于云的边缘, 算法可以在30毫秒或更短的时间内完成三件事. 一号, the right equation; number two, the right values for each variable within the equation; and number three, 正确的创造性资产.
到目前为止，我们了解我们的客户. 所以就个人而言，我们可以以一种感觉非常相关，非常个人化的方式与他们互动. 我们可以开始以独特的方式对待每个人. 这就是大规模的认知计算和个性化可以成为现实的地方. 在认知阶段, 每个bet36体育注册交互都可以被独特地设计和准备，通过计算能力使用一种称为计算创造力的学科, 机器可以利用生成模型的力量来创造艺术, 创建报价, 组装一张图片，让品牌能够大规模地创造内容. 如果我们能花几个小时研究我们所知道的关于我们网站注册用户的一切, 然后让我们所有的创意团队、营销团队和广告合作伙伴都参与进来，准备好创造一种独特的体验, 这就是我们能在30毫秒内完成的.
使用用户之前与我们公司的整个关系的交互, 我们可以一对一地预测下一个最佳行动. 例如, 体育零售商可以使用算法来推荐消费者下一步最有可能购买的服装. 他们知道这一点，因为它和其他颜色的衣服很相配，和她以前买的衣服很相配. 使用一些非常简洁的技术, 也可以选择实际的物理模型, 的人, 模特的姿势，然后人工智能可以做这个魔术，把衣服穿在模特身上，让它看起来就像真人模特穿着这件衣服拍的照片一样. 事实上，那张照片根本就没拍过. 这可以通过计算创造力的力量来实现. 然后你可以把模特放在一张照片里，模特正在玩他们最喜欢的运动，天气正好反映了她窗外发生的事情，在一个与用户所在地区相匹配的户外环境中.
这一阶段将市场营销带回它的根基，建立关系. 如果没有按需内容创作的力量，创造如此大量的内容是不可能的. 创意资产是在消费的那一刻由复杂的软件组装起来的. 我们有工具可以给模特穿上衣服. 网站上的每件衣服都已经拍照了, 如果你有模特的照片, 你可以让计算引擎在每个模型上呈现每一种服装组合, 在每个位置. 但是考虑一下不同的姿势, 各种运动, 也许是照片里的道具, 以及模型可以放置的环境. 考虑各种各样的报价:是2比1吗? 这比在网上购买，在实体店提货好吗? 我们应该如何考虑将该用户以前购买的衣服放置和匹配到我们为她选择的模型上? 在大多数主要的零售商网站上，需要用阶乘数学来快速地将这一操作转移到数万亿的选项中.
但是保罗，这听起来很有未来感，对吧? 好吧, 如果您已经完成成熟度模型而不试图跳过任何阶段，那么这些工具中的许多都是非常容易获得的，并且可以非常快速地工作. 我所描述的许多功能已经嵌入到您可能已经购买的bet36体育注册营销云中. 关键是要平衡你使用数据的能力和你获得回报的能力. 这就是激活.
所以数据就是知识. 了解你的客户. 让他们知道你了解他们. 预测他们的需求. 给他们一次丰富他们生活的经历, 这样你就成功了，你的净推荐值也会得到表扬. 就像对待朋友一样对待他们，让他们的生活更美好.
我当少尉的时候买了一辆二手德国车. 我喜欢它，我喜欢它, 即使在拥有它几年之后, 我偶尔会发现一些小的新功能，惊叹于它的辉煌和天才的工程设计. 也许这更多地说明了我不懂说明书或者我的机械技术，而不是这个德国汽车制造商的工程技术. 年后, 在我的硕士课程中, 我有机会参观了一家在德国生产这个品牌汽车的工厂. 在参观结束时，我学到了一些东西. 虽然我可能认为我原来的车是一个现代奇迹, 参观完工厂后，我真正了解到的是，这家制造商能够在1小时内生产出那种了不起的产品,每天600次. 这不是现代奇迹，这是机器的力量. 这是一个奇迹. 石油推动了工业革命. 但推动bet36体育注册革命的是数据.
在bet36体育注册化转型中，最被低估的技能之一是与客户感同身受的能力. 问问任何一家伟大的产品公司, 他们已经知道，伟大工程的秘诀是移情交付. 一次丰富的体验确实是一个现代奇迹，但大规模地这样做是一种变革. 这是不可思议的. 作为bet36体育注册化转型的领导者，这是你力所能及的.
恭喜你通过本期的快速点击提升了你的bet36体育注册健身水平. 既然您已经掌握了数据成熟度模型，那么我们可以学习的东西还有很多. 这正是我们的主题决策者的优势.
欢迎回到决策者的优势, 在我们节目的这一部分，我们将揭示如何提高你的专业判断力，帮助你加速实现公司的商业目标和个人的职业发展轨迹.
在快速点击中，我们讨论了bet36体育注册成熟的五个阶段. 当涉及到有效执行内部计划时，组织的bet36体育注册成熟度非常重要, 但真正的奇迹发生在对话和行动转向大规模提升客户体验的时候. 客户是怎么想的, 在bet36体育注册成熟度生命周期的每个阶段与组织进行交互时，感受并采取行动, 在他们的客户旅程中? 组织可以与大规模的客户进行哪些类型的对话? 当您的组织通过数据准备的五个阶段对其bet36体育注册适应性进行投资时，这些约定是如何变化的? 好吧，今天，让我们来快速浏览一下bet36体育注册技术的发展历程.
所以今天我想给大家举一个真实的例子，一个具体的公司和他们自己的bet36体育注册化成熟. 这样我们就可以让这些学术术语更真实一些. 这么多年来, 人们告诉我，其中一些模型对他们来说可能很难理解，也很难把它们放在上下文中. 因此，我所做的就是提供一些真实的事件，这些事件是我多年来所bet36亚洲体育的实际客户的综合特征. 所以这些事件不是编造的. 这是我所遇到的场景的合成草图，它被卷进了一个故事情节，可能会让这些模型与你相关.
让我们来谈谈一个虚构的公司，叫做TechX. TechX是一家位于新泽西的大型企业高科技公司. 他们的解决方案包括软件和物理产品, 两者都可以在各种各样的组织和行业中实现. 在许多行业，他们有衍生产品的基础上，他们的旗舰产品. 它有正收益和一个技术专家的管理团队, 但只有技术制造商. TechX引以为豪的是，它能够把握客户需求和整个市场的脉搏，从而了解新的趋势. 他们也相信自己的bet36体育注册技术已经相当先进了，怎么可能呢? 有些高科技公司雇佣了很多聪明的工程师, 一个对他们的产品非常了解的营销团队, 以及在这个行业工作了20多年的销售老手.
接下来，我想向大家介绍TechX的一位潜在客户. 我们就叫她简吧. 简的公司总部设在西雅图，但她恰好在迈阿密生活和工作. 她在迈阿密外管理一个地区办事处, 佛罗里达, 这家公司非常适合TechX的产品, 她的办公室正在寻找一种类似TechX销售的解决方案. 她是在一次地区贸易展览会上认识这家公司的. 她和TechX团队中一个非常有见地的成员聊了聊, 尽管会议在迈阿密举行, 简住的地方, 在波士顿迎接她生活的TechX代表. 你看到, 市场部人手不足，于是在东海岸找了几位销售代表来协助市场部的展位工作. 销售代表扫描了简的徽章，给了简一本炫目的小册子, 一些产品样品, 以及帮助简估算成本的信息，这样简就可以开始为解决方案做预算了. 包里的案例研究很短, 但它们是为简所在的行业bet36亚洲体育的，它们证明了TechX在帮助像她这样的客户克服痛苦方面有经验. 所以简同意在展会上接到一个电话，安排一个演示.
现在让我们回到TechX. 我们到市场部去走走吧. 他们在事件营销团队中有一个管理事件的小团队, 他们用这个很酷的应用程序来帮助安排活动，甚至还有一个整洁的亭，亭里有那些ipad. 但展会公司使用了不同的应用程序，并提供扫描仪来扫描在展台前停留的参与者的徽章. 因此，活动营销团队从展会回来后，询问了所有的销售代表，展会进行得如何，是否有任何线索. 他们还写信给活动组织者，要求他们提供参观摊位的人的名单, 他们送了. 唯一的问题是它只发到了档案里唯一的邮箱地址, 是给TechX的应付账款部门的吗. 活动组织者的销售团队只是碰巧在他们的CRM系统中记录了发送发票给谁的电子邮件. 所以TechX的活动营销人员疯狂地向活动组织者索要文件. 三次尝试之后, 他们终于得到了, 但展会结束两周后，他们发来的是一份管道分隔的CSV文件. 但是事件营销团队从来没有见过管道分隔的CSV文件，他们不知道如何打开它. 在Jane的客户旅程中，该文件到达的最远位置是位于TechX的SharePoint企业内容管理系统文件层次结构中第8层的文件夹.
对TechX来说，光荣的共享驱动器并没有释放数据的力量, 但对于把品牌知名度放在首位的营销副总裁来说, 事件的举行是我们所期望的结果. 而销售副总裁，她的工作重点是后期销售渠道和每个销售代表的成交比例. 然后是来自波士顿的销售代表. 她不认为简的名片是数据. 她把它放在她的电脑包里，然后它就死了. 如果她把这些信息输入客户关系管理系统，事情可能会有所不同. 事件营销团队不考虑与事件ROI相关的kpi. 他们热衷于活动, 他们举办的活动的数量, 而不是那些被认为是他们完成的交易. 所以在他们所bet36亚洲体育的账户上没有人的集中或集中.
这个故事，或者类似的错误喜剧，在他们所有的事件中重复了太多. 假设他们每年参加9个主要的贸易展，每个季度和销售团队一起参加24次当地晚宴. 简没有收到一封感谢她在展会上填写表格的电子邮件，也没有收到一封提醒她在日历上找时间打电话给迈阿密当地代表的电子邮件. Tech X将来应该和Jane互动吗, 很有可能他们永远不会把他们第一次见到她的时间联系起来. 他们确实联系了她. 看到, 一个刚毕业的大学生得到了一个新的销售开发代表的职位，他从行业数据库工具(如SeamlessAI或ZoomInfo)中找到了简的联系方式.
他给她发了一封电子邮件，介绍下一个在西雅图举行的贸易展, 并附上了一个链接来解释TechX是谁, 但ZoomInfo把她的公司列入了错误的行业. 他还假设简住在公司总部附近. 因此，新的SDR给简发送了错误的行业定位，并将一个活动推广到遥远的地方. TechX有一次给人留下第一印象的机会，但他们搞砸了. 简只看到了一个TechX，但TechX看到了很多简的实例. 是的, 我知道这是B2B营销，它不同于B2C营销, 但我们需要超越这一点，记住公司不赚钱, 人们做. 所以我们真的应该接受个人对个人营销的概念. 现在, 我并不关心我们是在谈论企业对政府还是企业对消费者, 或者直接卖给消费者，或者其他方式. 在一天结束的时候, 人类, 我们实际上是理性的行为者, 是在与他人互动吗. 我们有错误的记忆, 我们有不完全信息, 我们会对关系做出反应, 感谢相关信息，感谢支持我们的人和品牌.
人际关系始于向他人展示他们可以信任我们, 我们通过展示我们了解你，我们理解你的痛苦，我们可以增加价值来做到这一点. 这是一个非常简单的方程, 实际上, 经验丰富的bet36体育注册化领导者在bet36体育注册化转型路线图中使用这三点来制定他们的多年计划.
在组织层面上, 关于Jane的独立观察者的问题表明TechX不了解他们数据的价值. 销售有一种观点，营销有另一种观点. TechX无法通过追踪每笔交易来确定其投资的回报，这些交易要么归因于他们的贸易展赞助和参与，要么受其影响. 而不是, 纯粹是市场营销部的轶事报告, 宣传活动的广告公司, 销售人员, 在讨论展销会的会议上占据主导地位. 问题的本质围绕着发生了什么. 我们有多少印象? 有多少人会去摊位? 安排了多少次会议? 有时候，当市场评估他们得到的潜在客户的数量销售评估他们得到的潜在客户的数量, 这真是一个有趣的时刻. 一般来说，根据我的经验，这些估计可能会偏离一个数量级. 我不想这么说，但是两个部门，市场和销售，都有偏见. 偏见是当你没有错的时候, 你猜错的概率是，在任何给定的猜测中，你可能会超过或低于相同的估计. 但当你有偏见时，你总是错在同一边. 这就是市场营销和销售部门经常发生的事情. 市场营销部门认为，平均交易规模和平均成交率都接近于去年完成的最大交易规模的上限, 这些交易的成交比例都在后期阶段. 相反, 销售人员可能会认为这些线索不是很好, 因此，他们倾向于认为，平均交易规模趋向于低端，成交率极低，因为潜在客户的质量很低. 所以你只剩下一些指责了. 市场部说我们的销售团队不知道如何完成销售. 销售人员说线索不是很好. 没有人相信，能把展会带来的线索与最终达成的具体销售联系起来. 因为是B2B，所以销售过程太复杂了. 这是一个古老的故事. 所以衡量成功的标准是行动，而不是结果. 销售团队认为再去参加一次会议会很棒.
幸运的是, 演出结束几个月后, Tec X一个小型客户分析团队的一位崭露头角的年轻分析师做了一份有说服力的报告，概述了销售团队如何将CRM与事件营销联系起来的好处. 一些新手销售员被招募来进行试点. 你看到, tTechX营销部门负责展会营销和展会的潜在客户. 有一个筒仓. 销售客户主管负责客户关系和客户关系管理的更新. 这是一个独立的筒仓.
所以每个人都在这些不同的孤岛中管理他们的数据. 事件线索是在营销自动化工具中管理的，比如Marketo，而管理你的账户和客户关系管理的客户经理则使用Salesforce、HubSpot或SugarCRM等工具. 当然, 有很多经验丰富的销售代表将他们的关系视为个人资产，而不是公司的共享资产. 因此，他们根本不愿使用客户关系管理. 我不止一次地听说，电子表格不如我去参加客户孩子的婚礼管用. 我拥有这段关系, 无论是软件还是营销办公室职员都无法取代我在这个领域的工作. 正确的……不过, 这位年轻分析师的ppt报告一路传到了Techx公司的高层, 在首席增长官和首席营销官之间进行一对一的交流, 他们达成共识，结束便利贴和本地电子表格，并资助整合事件营销平台, 营销自动化平台和CRM平台.
bet36体育注册化转型必须由最高管理层领导, 它需要是跨部门的, 它需要是多学科的. 他们决定开始打破藩篱，对客户有一个集中的认识，同时让每个人在客户与品牌的所有互动中都变得聪明起来. 几个月后，伴随着不少抱怨，数据开始被付诸行动. 你还记得简参加的贸易展上的电子表格吗? 它不再是一个电子表格, 事件管理软件推送每条客户记录, 实时地, 在交易大厅被扫描后立即发送给CRM. 营销自动化系统正在监听客户关系管理中的任何新条目，并使用简所在行业的一些规则, 它立即给她发了一封电子邮件，感谢她的来访，并给简提供了一封电子邮件和她在迈阿密的专职销售代表的联系方式. 更好的是, 那个销售代表就是那个说CRM会夺走他的控制权，把事情搞砸的人. 但是你知道吗?? 电子邮件的签名是个性化的，对简来说，他似乎只发给了她. 我想可以肯定地说自动化给了他更多的控制权.
一年过去了，简又参加了贸易展览会. 她又在摊位前停了下来，销售代表扫描了她的徽章. 事件管理软件的API已连接到他们的营销自动化系统, 一分钟之内, 简收到一封电子邮件. 这将是营销团队为简所在行业的人预先计划的许多电子邮件中的第一封, 谁扮演简的角色. 第一封邮件的主题是“感谢您的来访. 我是你们的客户代表.“接下来的30天, Jane还收到了另外两封电子邮件，其中包括两个行业特定案例研究, TechX网站的购买指南，以及该公司最近推出的投资回报率计算器. 简点击ROI计算器，显示了她的年度预算, 她想要完成的事情的规模和范围, 甚至根据她所在组织的购买规则，在年付款和月付款之间进行选择. 她基本上分担了她所有的痛苦. 她还与公司里的三位同事点击了“分享这个投资回报率计算器的结果”按钮，这三位同事在每个大洲都有她的工作. 就在那时，销售代表意识到Jane有一个在整个企业范围内进行全球销售的机会, 他调查了简的公司. 但就在那一刻，是简给他打了电话，而且时机再好不过了，因为她是一位见多闻的买家，而销售代表也已经做足了功课. 简在TechX安排了一次演示，销售人员询问其他地区是否有兴趣, 简邀请了其他三个全球部门的同事来参加演示.
在TechX, 欧洲团队和拉丁美洲团队在不同的CRM平台上运行他们的CRM, 但自从客户数据湖推出以来, 所有的数据都进入一个中央存储库，然后将差异推送到所有类似的系统. 所以每个人都能看到所有的联系人和公司记录, 不管他们使用的是哪种CRM系统. 因此，销售代表能够将简所有同事的联系记录连接到同一家公司. 演示结束后，销售代表为简的公司提供了一份全球交易的报价. 由于CRM和营销自动化工具是集成的, 市场营销部门能够将这笔交易的来源归因于贸易展览, 因此，他们能够证明营销对销售的直接贡献. 一个新的KPI:营销对销售的贡献.
拥有每个公司的360度全景视图以及该公司每个员工的相关联系记录, 团队研究了建立领先得分的概念, 而是因为TechX的销售人员相对较少, 营销团队想要确保他们推给销售团队的潜在客户都是高素质的. 所以他们举办了一个研讨会，定义了营销合格领导之间的区别, 销售认可的线索, 和一个合格的销售领导. 领先分数由一个加权分数组成，然后容纳1)前景的坚定图形的维度, 2)填写表格的公司联系人的人口统计信息, 3)客户与我们品牌互动的行为得分, 这样一来，一家拥有高度敬业的员工、有权采购的小公司可能更适合我们的销售团队. 当然, 我们的销售人员也总是想知道大公司的情况, 即使参与程度可能没有那么高，或者最初的联系人可能没有购买的权力. 我们与这些联系人的每一次bet36体育注册互动都会记录和积累积分. 只有达到销售合格潜在客户阈值的潜在客户才会被发送给销售代表. 和, 当然, 可以跟踪成为提案和收入的潜在客户，以确定SQL或销售合格的潜在客户是否以比平均潜在客户更快的速度关闭，并展示归因于营销部门的收入.
营销团队想要帮助解决用户流失问题. 他们利用数据科学的力量将所有用户和公司分为五组, 比如来自“超级用户”的用户和公司的直方图, 谁经常访问他们的软件, 一直到很少登录的用户. 有了这些知识，TechX将那些最有可能停止bet36亚洲体育的账户联系起来. 属于“风险”类别的客户将被纳入电子邮件活动，以帮助他们从TechX的产品和bet36亚洲体育中获得更多价值，并获得专门为此目的而创建的专业培训.
最后, 具备了bet36体育注册化的基础和数据准备及高度成熟的阶段, TechX已经准备好进入认知阶段，并大规模利用内容. 该活动的成果之一是，这个新的信息图表工具收集了每个客户的重要信息，并根据每个客户公司从TechX解决方案中实现的价值，为每个客户创建了自定义信息图表. 图形包含kpi类型，这些kpi类型与客户最初购买软件的原因一致，并且对每个客户都是不同的, 为每个客户包含与其行业相关的不同图像, 并且包含了代表客户所在行业的外观和感觉.
TechX的图形设计团队不可能为成千上万的客户制作出如此个性化的、行业特定的、公司特定的信息图表. 这个算法总是开着的, 在任何时候，如果一家公司达到了进入最后五分之一的门槛, 它们被自动输入到接收信息图的序列中. 那些参与了客户流失预防活动的客户留存率比之前提高了35%.
最后, 它们使聊天机器人能够引导用户到常见问题解答处回答问题，并减少呼叫中心的压力. 聊天机器人在减少无聊的电话和你可以用自动化系统处理的事情方面非常有效. 所以当客户打电话来的时候, 呼叫中心和我们的销售人员可以更好地了解如何提供帮助，这些电话的性质更高的价值. 当然, 这一切都取决于用户是否愿意访问TechX的bet36体育注册资产, 当他们这么做的时候, 他们需要登录.
关于这个故事的一切在今天都是不可能的，并且符合数据保护和隐私的规定. 它依赖TechX提供bet36体育注册体验, 他们的客户愿意登录他们的网站来访问. 数据成熟度不仅仅是仪表板和分析，它还为赢得客户体验提供动力. 它的影响力远远超出了营销部门. 它涉及到销售, 呼叫中心, 操作, 客户成功, IT, 法律, 产品开发, 研究与开发, 甚至是财务和会计. 数据的成熟使销售团队获得更好的佣金. 它可以帮助产品团队构建更好的产品，并装备执行团队通过了解客户是谁来领导他们的组织获得市场份额，然后增强客户体验.
赢得客户忠诚度真的，嗯，它从一开始就没有太大变化. 是关于人际关系的. 而是通过展示我们了解你来建立信任, 我们理解你的痛苦, 我们可以提供一些有价值的东西, 我们会为你bet36亚洲体育，我们会帮助你. 投资于bet36体育注册体验的公司赢得了被信任的权利, 顾客喜欢这样. 他们信任品牌和知道自己名字的人, 他们知道自己的背景, 谁提供了相关的价值. 当你能做到这一点时，你就可以建立拥护者. 组织处理其数据的方式改变了其客户体验的基础. 数据助力决策. 在今天的《bet36体育注册》中，我们向你展示了原因.
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