准备迎接黄金时代：营造消费品品牌体验的新经验（18页）.pdf

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1、预测性分析对各种结构化和非结构化数据进行预测分析，可以帮助消费品企业将基于已知消费者偏好的洞察转变为由实际消费者行为创建的洞察。具有前瞻性思维的企业会在消费品价值链中采用预测性分析和以行动为导向的分析。例如，为满足日新月异的客户需求，酸奶公司 Dannon 必须精确预测产品需求量，同时要记录产品的保质期。18 通过使用基于云的预测性分析，Dannon 可以更加准确地预测产品的需求量，从而在合适的时间为客户提供合适的产品组合，满足客户的需求。护发产品制造商 Pantene 使用气象数据来预测“头发变脏”的周期，并为消费者提供距离最近商店的优惠券和路线说明。因此，Pantene 的销售额增加了 2

2、8%，用户数量增加了 60 万。19认知计算消费者互动方面的许多挑战，例如如何与数十亿的用户进行沟通交流，可以通过认知计算技术来解决。认知计算是一个全新的领域，可以通过先进的机器学习算法来拓展人类的专业知识范围。例如，“认知厨师” 可以利用前所未有的食材搭配发掘不同寻常的味道。20另外，认知计算可以从社交媒体中获取个性化洞察，并根据面部表情、姿势、手势、语言、敲击键盘的力度或节奏、鼠标上手的温度变化等因素来解读人类情感。认知计算也用来创建互动式机器人，进一步扩展以客户为中心的互动功能，并提升品牌体验。面向消费品企业的技术方面的启示无论您是否已经做好准备，物联网都将对品牌的塑造和管理方式产生巨大

3、影响互连设备将会提供一个用于交付全新品牌体验的平台。这些设备在整个价值链中的数量不断增加，使消费者可以接收新的洞察、体验和服务，并会显著影响品牌的塑造和管理方式。预测性和以行动为导向的分析是主流趋势除预防性维护等熟悉领域外，预测性分析对创建和维护丰富的可扩展式品牌体验的影响力越来越大 - 即之前提到的“创造惊喜”类的体验。规范性分析将有助于消费品企业预测和应对更多影响关键流程的业务场景。近期内，它会对消费品企业的超本地市场运营模式产生巨大影响。各种不同的本地数据可以帮助公司获取区域或街道级别的洞察，例如超本地市场的广告需求管理。认知计算将会创造全新的价值来源由于传感器的大量使用以及语音、视频和图像数据的简单易得，认知计算对于分析数量更多、复杂性更高的内容具有十分重要的作用。认知计算和机器人技术将会相互结合，从而提供机器驱动的个性化品牌和购物体验。消费品企业能够在消费者互动中利用认知计算获得更大价值。

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