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AI 試點投資報酬率

Don’t Call It a Failure: A Business-Agility Reading of the “95% of AI Pilots” Story

If you have ever worked in PR or social, you know the feeling. We spent years debating ROI for activities that clearly mattered but did not fit neatly into last-click spreadsheets. Now we have a once-in-a-generation capability, and some are ready to declare defeat because the P&L did not move in six months. That is not how transformation is measured. It is how halftime is misread.

To be clear: the State of AI in Business 2025 report from MIT’s Project NANDA is worth your time. It’s made waves with a striking figure—95% of enterprise GenAI pilots haven’t delivered measurable P&L impact. The authors also label this work as an early snapshot (January–June 2025), which is important context. Early data, transparent limitations, and a conversation worth having. From a business-agility perspective, the conversation is not “Is AI failing?” The conversation is “Are we running the work in a way that creates measurable flow, safe learning, and compounding value?”

Below is the same storyline, retold with business-agility lenses.

What an Agile Organization Asks First

  1. Who is the customer of this pilot, and what problem are we solving for them today? Define the user, the job to be done, and the pain you are trying to remove this quarter.
  2. What is our hypothesis and what would disprove it? Write it down. Choose the smallest slice that can test it in production-like conditions.
  3. What evidence will we accept before P&L shows up? Flow and quality are the leading indicators. Finance is the lagging proof.

When those three questions are explicit, pilots stop being demos and start being experiments.

Six Months Is Not a Verdict, It Is a Cadence

Six months equals a handful of sprints with room for two or three inspect-and-adapt cycles. That is enough time to learn about permissions, routing, data quality, latency, handoffs, exception paths, and human-in-the-loop. It is not enough time to rewire multiple core workflows, retrain large teams, harden guardrails, and push improvements all the way to audited P&L. In agility we timebox to learn, then decide to scale or stop based on evidence, not on optimism.

Measure Flow First, Finance Next

Direct profit is the destination. Flow tells you whether you are moving toward that destination. Treat these as agility leading indicators that should move in months 1 to 6:

  • Lead time from request to result
  • 吞吐量 per week for the target workflow
  • Rework rateexception rate
  • Escaped error ratedefect containment
  • Adoption: assisted tasks per user per day, active minutes in the workflow
  • Risk posture: flagged issues reduced, review time reduced
  • Customer outcomes: response time, first-contact resolution, CSAT or NPS deltas

If these signals improve and remain stable, the P&L generally moves between months 9 and 18, which is when scale begins and setup ends.

From Demo Theater to Workflow Reality

Agility favors working solutions in real paths over polished demos. Three practical shifts turn pilots into value delivery:

  1. Value slicing: release a narrow, end-to-end slice that touches the system of record and the approval path.
  2. Definition of Ready and Definition of Done: no work enters a sprint unless data access, privacy constraints, and success metrics are clear; no work is done until telemetry, audit trails, and rollback are live.
  3. Guardrails, not gates: security, risk, legal, and compliance sit in weekly reviews with product and operations. The objective is to design safe defaults that enable flow, not to pause work until the quarter ends.

Organize for Learning, Not Heroics

  • One owner, one workflow, one data source for the first slice. Reduce coordination drag.
  • Cross-functional team: product, operations, data, engineering, risk, and finance see the same board and the same metrics.
  • Limit WIP: stop starting and start finishing. Too many pilots create false positives and thin learning.
  • Weekly retros: surface blockers early, adjust scope, and rotate one small improvement per week into the Definition of Done.

The Right Scoreboard for Month Six

Executives should expect a two-line scorecard at the six-month mark:

  1. Flow and quality: the leading metrics listed above with before-and-after deltas and stability bands.
  2. Finance translation: hours avoided, error costs avoided, cycle time value released, revenue capture unlocked, risk reduction quantified. These are not GAAP yet. They are the audited trail that justifies scale.

If the flow line is up and stable, and the finance translation is credible, scale. If not, stop or rescope. Either outcome is success because you learned at low cost.

Why the “95%” Headline Can Be True and Misleading

It can be true that most pilots did not show direct P&L in six months. It can also be misleading if those pilots were not designed as agile experiments with explicit leading indicators, working slices, and weekly inspection. Agility does not promise instant profit. It promises faster truth. That is exactly what leaders need.

A Friendly Challenge to Colleagues

Before we declare the technology a failure, let us adopt an agility scoreboard and cadence. Write the hypothesis. Slice the value. Measure the flow. Invite Finance and Risk into the retro. Decide based on evidence. Then repeat.

Your turn: What is one flow metric you trust and one cadence habit that kept your pilot honest? Please comment on our LinkedIn Article!

#StateofAI2025 #BusinessAgility #ContinuousImprovement #AIROI #ChangeManagement

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教學和學習不僅限於成績

超越成績的教學之旅:利用敏捷、人工智慧和遊戲重塑教育

每一次史詩般的旅程,無論是弗羅多在《末日山》中的探險, 魔戒路克天行者成為絕地武士的道路 星際大戰或航行 企業星際爭霸戰,這些旅程並不是從等級開始的。沒有一位英雄在踏上冒險之旅時會被評為 A、B 或不及格。相反,他們從一個令人信服的使命、一個需要克服的挑戰開始。他們的旅程充滿了里程碑、障礙、懷疑和勝利。它永遠不會被簡化為百分比分數。

然而,在教育中,我們常常將學生視為僅僅是尺度上的點,而不是探索廣闊知識領域的探索者。

正如 Daniel Pink (2025) 在 華盛頓郵報在他的觀點文章中 為什麼不廢除成績,成績膨脹的影響凸顯了這種方法的意外後果,引發了批判性反思:為什麼我們將成績視為障礙而不是動態檢查點?

相反,為什麼不將教育遊戲化,將評估轉變為里程碑時刻,使其成為學生在繼續前進之前確認是否掌握基本技能的通過或失敗的標誌,就像遊戲或商業模擬中的檢查點一樣?

在商業教育中,目標是讓學生為應對現實世界的不可預測性做好準備,其重點應該從僅僅在考試中取得好成績轉向掌握、適應性和實踐能力。本文探討了超越傳統評分系統的可能性,受到人機互補性、商業敏捷性原則和遊戲化模型的啟發,創造出引人入勝、不斷迭代、以技能為中心的學習體驗。這些想法與 教學宣言,強調適應性而非規定性的教學方法、協作而非個人成就、學習成果的實現而非學生測試、學生驅動的探究而非課堂講授、演示和應用而非信息積累、持續改進而非維持現行實踐(Krehbiel 等,2017)。

1. 人機互補:更聰明的學習方法

人工智慧作為自適應學習助手

人工智慧平台可以根據每個學生獨特的學習進度和學習風格客製化教育內容,從而減輕對嚴格的評分結構的需求。人工智慧不必強迫所有學生以相同的速度學習相同的課程,而是可以:

  • 個人化學習路徑:自適應人工智慧系統,例如Coursera、Duolingo 和 Khan Academy 所使用的系統,提供即時回饋和客製化練習以加強弱點(Deci & Ryan,1985)。
  • 追蹤能力隨時間的成長:人工智慧不再依賴一次性的成績,而是可以追蹤關鍵技能領域的進度,並提供數據驅動的學生發展洞察。
  • 減少評估中的主觀偏見:與因教師而異的傳統評分不同,人工智慧驅動的評估工具(例如,人工智慧驅動的論文評分和自動技能評估)提供了更高的一致性和公平性(Dweck,2006)。

人工智慧作為導師和指導者

  • 對話式 AI 工具(如 ChatGPT、Claude 或 DeepSeek)可以作為按需導師,回答問題、解釋概念並提供超出單一教授能力的個人化回饋。
  • 人工智慧驅動的模擬和虛擬實境工具讓學生能夠練習真實的商業場景,在無風險的環境中提高他們的批判性思維和解決問題的能力。

這種轉變分散了傳統的成績權威,轉而注重技能的掌握,這與 Pink (2025) 所呼籲的更有意義和個性化的評估體系相一致。

2. 業務敏捷性教育:以迭代方式學習,而非以分數為單位

將敏捷原則應用於教育

業務敏捷性強調迭代、回饋循環、適應性和持續學習——這些品質自然地支持無等級教育。與傳統的評分方式不同,學生可以根據基於能力的進展、真實世界的專案和迭代回饋循環進行評估 (Goodhart,1975)。這 教學宣言 進一步強化了這種需求,主張以學生為主導的探究,而非被動的課堂講課;以學生演示,而非死記硬背的信息積累(Krehbiel 等,2017)。

  • Scrum 學習:課程可以像 Scrum 衝刺那樣構建,學生可以在短暫、迭代的周期內完成真實世界的專案。教師和人工智慧導師提供回饋,確保持續進步而不是一次性評分。
  • 看板助您自主掌握進度:學生不需要參加固定的 15 週課程,而是透過看板式學習板按照自己的步調從基礎知識進步到專家級應用。
  • OKR(目標和關鍵結果)優於字母等級:學生設定自己的學習目標並透過關鍵結果追蹤進度,就像現代企業衡量成功一樣。

將遊戲化評估作為里程碑

測驗、考試和練習並非被取消,而是可以重新定義為類似遊戲的里程碑。學生可以:

  • 多次嘗試挑戰直到掌握為止,就像商業模擬或認證考試一樣。
  • 獲得技能徽章而不是字母等級,創建類似於專業微認證的可見成就標記(Kohn,1999)。
  • 透過能力水準的提高,就像公司環境中結構化的入職流程一樣。
  • 使用人工智慧驅動的挑戰來驗證現實世界的商業能力,讓學生將技能應用於模擬的商業問題。

在這個模型中,失敗不是終點,而是一個迭代的機會——確保學生深入吸收材料,而不僅僅是追求及格分數。

3. 商業教育的未來:以技能為基礎、以人工智慧為輔助、以敏捷為本

教育是未來勞動力的模擬

透過將人工智慧作為助手並將敏捷方法融入教育,學生將更好地滿足勞動力的實際需求。未來的工作將越來越以專案為基礎、跨學科和適應性強——我們的教育體系應該反映這一點。

  • 人工智慧驅動的招募技能評估:Google和特斯拉等雇主正在放棄基於 GPA 的招聘,轉而採用基於技能的評估。人工智慧可以透過人工智慧面試、程式設計挑戰或案例研究評估來促進能力驗證,取代過時的成績單和 GPA。
  • 人工智慧和軟技能發展:除了技術學習之外,VR 同理心訓練和對話式 AI 角色扮演等人工智慧工具還可以幫助學生培養情緒智商、領導力和談判技能,這些技能對於商業成功至關重要。

以持續成長取代嚴格的時間表

學生不應固定接受三年或四年的學位,而應具有以下彈性:

  • 按照自己的步調學習模組,並在此過程中獲得技能徽章。
  • 在跨學科團隊中學習,解決跨職能專案中的行銷、銷售、財務和人工智慧驅動的分析問題。
  • 立即在現實環境中應用學習,就像敏捷的企業實施持續的回饋和迭代而不是等待年終的績效評估。

從成績到成長,人工智慧輔助且敏捷

丹尼爾·平克 (Daniel Pink) (2025) 關於取消成績的論點是對教育改革的有力呼籲——這與人工智慧驅動的個人化和業務敏捷性原則自然相一致。

透過擺脫嚴格的評分制度,我們可以:

  • 從績效目標(獲得 A)轉變為學習目標(實現現實世界的掌握)。
  • 以基於能力的評估取代過時的成績單,並透過人工智慧驅動的技能追蹤和敘述回饋進行豐富。
  • 從靜態、有時限的學位模式轉變為敏捷、基於專案和人工智慧輔助的學習生態系統。

這種方法不僅使教育變得更好,而且還讓學生為未來的商業世界做好準備,在那裡適應性、批判性思維和人工智慧的流暢性將決定成功。

参考资料

Deci, EL, & Ryan, RM (1985)。 人類行為的內在動機和自我決定。 全會出版社。

Dweck,CS(2006)。 心態:成功的新心理學。 蘭登書屋。

Goodhart,CAE(1975)。 “貨幣管理問題:英國的經驗。” 貨幣經濟學論文, 卷我,澳洲儲備銀行。

Kohn,A.(1999 年)。 我們的孩子應得的學校:超越傳統課堂和「更嚴格的標準」。 霍頓米夫林。

Krehbiel,TC 等人。 (2017)。 教學和學習的敏捷宣言。 有效教學雜誌,17(2), 90-111.

Pink,D.(2025)。 為什麼不廢除成績? 《華盛頓郵報》。 https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

摄影师 Element5數字

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銷售行銷 AI 敏捷性

人工智慧和業務敏捷時代的銷售和行銷協作

銷售與行銷緊張的現實

商業世界中最大的誤解之一是,銷售和行銷協調意味著他們必須完全同步,無縫銜接、無壓力地工作,並在所有事情上完全達成一致。但事實上,這是不切實際的。這兩個團隊有著不同的目標、激勵因素和營運方法。但這並不意味著他們無法有效合作。

公司不應該強加和諧,而應該建立結構化系統,使兩個團隊能夠作為互補的力量而不是對手發揮作用。其中的關鍵不在於團隊建立練習或人工智慧合作,而是利用人工智慧、採用業務敏捷性原則並培育數據驅動的文化以實現可衡量的成果。

為什麼銷售和行銷天生就存在矛盾

• 銷售專注於短期收入→他們需要立即獲得結果,希望獲得快速成交的高品質潛在客戶,並且經常處理不可預測的客戶行為。
• 行銷著重長期品牌成長→他們專注於市場定位、知名度、需求創造和可能需要數月才能產生回報的策略。
• 銷售人員認為行銷脫離現實→銷售代表經常抱怨行銷工作產生的潛在客戶品質低下,或過於注重抽象的品牌訊息而不是真正的買家痛點。
• 行銷人員認為銷售只是戰術性的、目光短淺的 → 行銷人員經常會因為銷售人員跟進銷售線索不夠快或不培養銷售線索就過快地拒絕他們而感到沮喪。

人工智慧和業務敏捷性如何解決這個問題

1. 用於潛在客戶評分和預測分析的人工智慧→人工智慧驅動的潛在客戶評分可以幫助確定哪些潛在客戶值得追求,從而減少銷售和行銷之間的摩擦。
2. 銷售和行銷的敏捷框架→業務敏捷性原則鼓勵迭代協作、頻繁的回饋循環和共擔責任。
3. 用於內容個人化和定位的人工智慧→人工智慧可以提供對客戶行為的即時洞察,使行銷能夠創建更相關的資訊和銷售宣傳。
4. 人工智慧驅動的銷售支援→自動化指導工具、聊天機器人和虛擬助理幫助銷售代表即時與潛在客戶互動,而不只依賴行銷。

銷售與行銷關係失調的陷阱

1. 潛在客戶管理和轉換率不佳
• 人工智慧解決方案:預測分析有助於確保僅將最有意願的潛在客戶傳遞給銷售人員。
• 敏捷解決方案:銷售和行銷之間的日常會議確保銷售線索品質的持續提升。
2. 資訊混亂,客戶困惑
• AI 解決方案:AI 驅動的 CRM 工具透過追蹤每個客戶互動來確保訊息傳遞的一致性。
• 敏捷解決方案:行銷和銷售之間定期進行衝刺評審,以協調訊息傳遞和策略。
3.浪費預算和資源
• AI 解決方案:AI 可以即時分析行銷活動的投資報酬率,讓行銷能夠快速轉型。
• 敏捷解決方案:回顧可以找出浪費的努力,改善未來的行銷投資。
4. 缺乏問責制和相互指責
• AI 解決方案:AI 驅動的績效儀表板突顯潛在客戶在漏斗中流失的位置,從而使責任變得透明。
• 敏捷解決方案:銷售和行銷共享 OKR(目標和關鍵結果)可防止孤島出現。

人工智慧與敏捷時代的真正協調是什麼樣的

1. 共享定義和明確的成功標準
• 人工智慧驅動的潛在客戶資格審查→人工智慧評分模型確保只有具有高轉換潛力的潛在客戶才能實現銷售。
• 敏捷跨職能合作→行銷與銷售團隊參加聯合衝刺規劃會議。
2. 銷售和行銷訊息的合作
• 情緒分析人工智慧→人工智慧可以分析客戶回饋,以改善銷售宣傳和行銷活動。
• 敏捷訊息傳遞研討會→聯合研討會讓兩個團隊根據迭代回饋來改善訊息傳遞。
3. 銷售宣傳測試框架
• 人工智慧增強測試→人工智慧分析追蹤哪些銷售宣傳最能引起潛在客戶的共鳴。
• 敏捷回饋循環→銷售代表即時測試新訊息並提供即時回饋。
4.數據驅動的決策
• AI 預測洞察→AI 工具預測哪些行銷策略將產生最佳潛在客戶。
• 敏捷迭代週期→持續改善週期確保資料驅動的決策。
5. 高階主管問責
• 人工智慧驅動的績效追蹤→儀表板可即時顯示銷售和行銷的績效。
• 敏捷共享 KPI → 兩個團隊共同承擔收入成長和客戶成功的責任。

從功能障礙到協作

最好的公司會確保雙方的協調一致,確保任何一個團隊在沒有另一個團隊的情況下都無法取得成功。人工智慧和業務敏捷性創造了一個自我強化的系統,使銷售和行銷自然地結合。

邁向人工智慧驅動的敏捷銷售行銷協調的步驟

步驟 1:讓銷售儘早參與定位
• 人工智慧分析過去的交易,以了解哪些客戶群最有利可圖。
• 敏捷協作確保兩個團隊的即時輸入以完善定位。

第 2 步:利用 AI 洞察共同製定銷售方案
• 人工智慧內容優化工具有助於完善最有效的訊息傳遞。
• 敏捷迭代確保行銷和銷售部門不斷測試和改進銷售宣傳。

步驟3:建立持續的回饋循環
• AI 從 CRM、社群媒體和客戶回饋提供自動化的效能洞察。
• 敏捷的回饋週期確保銷售和行銷快速迭代以最大限度提高效率。

步驟 4:透過人工智慧和敏捷指標讓兩個團隊承擔責任
• AI 提供歸因模型,準確顯示哪些努力可以帶來收入。
• 敏捷共享的KPI確保相互負責和成功。

結論:銷售與行銷協作的未來

銷售和行銷的協調不是要讓他們成為最好的朋友,而是要建立一個兩個團隊相互依賴工作的系統。透過利用人工智慧、整合業務敏捷性並培養持續協作的文化,公司可以打破孤島、消除低效率並最大限度地發揮收入潛力。

摄影师 瓦爾丹·帕皮基揚

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待完成的工作 JTBD

待完成任務 (JTBD) + AI 敏捷性

介紹

如今,企業收集的客戶資料比以往任何時候都多,但 大多數創新都失敗了。根據麥肯錫 (2023) 的數據, 94% 高階主管 對公司創新表現不滿意,《哈佛商業評論》(2019 年)指出 85% 新消費產品在兩年內故障.

主要原因是什麼? 企業過於關注他們的客戶是誰,而不是為什麼購買。 傳統行銷強調 人口統計、心理統計和基於調查的客戶洞察,但這些都未能捕捉消費者行為背後的深層動機。

"(《世界人权宣言》) 待完成工作(JTBD)框架,由 克萊頓克里斯滕森,提供 因果 了解客戶行為,幫助企業創造 更好的產品、服務和行銷策略 關注人們做出購買決定的真正原因。

在本文中,我們將探討:
JTBD 的起源 以及它是如何從失敗創新的研究中脫穎而出的。
客戶如何「租用」和「解僱」產品 根據他們的需要。
關鍵的 JTBD 原則及其對業務策略的影響。
真實案例研究 展示成功的 JTBD 驅動創新。
企業如何實施 JTBD 來獲得競爭優勢。


待完成工作(JTBD)的起源

傳統創新為何失敗

幾十年來,企業一直依賴 客戶角色、焦點小組和調查 指導產品開發和行銷。然而,儘管做出了這些努力,許多公司仍然未能預測消費者的真正需求。

💡 創新失敗的主要例子:

  • 賽格威(2001) – 將其宣傳為一種未來的交通方式,但未能確定需要解決的實際「任務」。
  • 新可樂(1985) – 假設口味是購買軟性飲料的主要驅動因素,忽略了情感和品牌忠誠度因素。
  • 谷歌眼鏡(2014年) – 專注於技術進步而不是解決真正的客戶問題。

克萊頓·克里斯滕森與顛覆性創新

"(《世界人权宣言》) JTBD框架 源自於 克萊頓克里斯滕森哈佛商學院教授,著有《 創新者的窘境 (1997)。克里斯滕森的 顛覆性創新理論 解釋了市場領導者為何常常因關注 漸進式改進 而不是解決真正的客戶問題。

克里斯滕森和他的研究團隊發現 客戶購買產品不是為了產品的功能,而是為了「僱用」產品來完成特定的工作。這種認識導致了 待完成的工作 方法,一種側重於 為什麼顧客會更換產品而不是他們是誰.


客戶如何「租用」和「解僱」產品

JTBD的核心原則

🔹 顧客不購買產品;他們僱用他們是為了在特定情況下取得進步。
🔹 如果產品效果良好,他們就會再次「僱用」它。如果沒有的話,他們就會「解僱」它並尋找替代方案。

💡 例:麥當勞奶昔案例研究
克萊頓·克里斯滕森的團隊進行了一次著名的 JTBD研究麥當勞 了解人們為什麼購買奶昔。

📌 傳統方法:
麥當勞最初專注於 客戶人口統計和口味偏好。他們透過焦點小組來調整奶昔的口味和稠度,然而 銷售持平.

📌 JTBD方法:
研究人員發現 大多數奶昔銷售發生在清晨。顧客們買這些飲料不只是為了喝,他們還 長途通勤時,租用奶昔作為方便、乾淨、持久的早餐.

📌 結果:
麥當勞 重新設計的奶昔更濃稠,口感更好讓它們在早上通勤時使用更長時間——在沒有改變口味或品牌的情況下,銷售量大幅增加.

要點: 顧客不會只根據產品功能來購買產品。 他們選擇能夠幫助他們在日常生活中實現特定目標的產品。


客戶工作的三個維度

為了充分理解 為什麼客戶會購買產品,企業必須考慮 三種類型的待辦事項:

1️⃣ 職能職位 – 購買背後的實際原因。
例子: 顧客購買 防水外套 在雨中保持乾燥。

2️⃣ 情感工作 – 與產品相關的感覺。
例子: 有人買 一件優質雨衣 感到自信和時尚。

3️⃣ 社會工作 – 購買行為如何影響社會認知。
例子: 顧客選擇 環保雨衣 表現出環保意識。

💡 例:特斯拉的 JTBD 策略
特斯拉不僅銷售電動車;它 推銷技術創新和永續發展的願景.
✔️ 職能職務: 高性能、省油的汽車。
✔️ 情感工作: 一種成為永續發展先驅的感覺。
✔️ 社會工作: 駕駛先進車輛帶來的地位和威望。


將JTBD應用於商業策略

傳統行銷與 JTBD

傳統行銷待辦事項方法
重點關注 客戶人口統計重點關注 顧客意圖和需求
用途 焦點小組和調查用途 深度訪談與觀察研究
比較產品功能識別 客戶痛點
與…競爭 直接市場競爭對手考慮 所有競爭解決方案 做同樣的工作

💡 範例:Netflix 與 Blockbuster

大片(傳統方法)Netflix(JTBD方法)
專注於 DVD租賃和滯納金專注於 消除租賃不便
假定客戶 想要多樣化了解客戶 想要即時訪問
與…競爭 錄影帶租賃店與…競爭 有線電視、DVD,甚至電子遊戲
忽略了 便利的工作製作娛樂 按需且無摩擦

結果: 2010 年,Blockbuster 申請破產,而 Netflix 則成為 $250B公司 透過關注 顧客的待辦事項.


JTBD、AI和業務敏捷性的交集

當今企業正在經歷快速轉變,原因是 數位轉型、人工智慧 (AI) 和不斷變化的消費者期望。然而,儘管取得了這些進步, 許多公司仍在努力創新和客戶參與.

"(《世界人权宣言》) 待完成工作(JTBD)框架,最初由 克萊頓克里斯滕森,提供了一個 因果 了解顧客做出購買決定的原因。它可以幫助企業 設計人工智慧驅動的解決方案和敏捷的商業模式符合實際客戶需求 而不是依賴過時的市場區隔技術。

隨著 人工智慧驅動的決策業務敏捷性,企業必須整合 JTBD思維 納入他們的策略以保持競爭力。在本文中,我們將探討:

人工智慧如何增強 JTBD 分析以獲得更好的客戶洞察
JTBD 原則如何與業務敏捷性保持一致 和適應性商業模式
人工智慧驅動的 JTBD 策略成功的真實案例研究
企業如何利用人工智慧驅動的 JTBD 洞察來獲得競爭優勢


為什麼大多數人工智慧驅動的創新都會失敗?

儘管人工智慧潛力巨大, 許多人工智慧驅動的商業計劃失敗了 因為他們 缺乏對客戶需求的深入了解.

🔹 麥肯錫 (2023) 報告稱,94% 的高階主管 對公司的創新表現不滿意。
🔹 《哈佛商業評論》(2019 年)指出,85% 的人工智慧驅動產品失敗 由於與客戶的實際需求不一致。
🔹 人工智慧模型通常是根據相關性資料進行訓練的,而不是根據因果的客戶行為洞察。

缺乏 JTBD 思維的 AI 的不足之處

1️⃣ 人工智慧預測分析過度強調相關性:

  • 人工智慧可以識別模式(例如,「購買豪華車的人也會購買優質咖啡」)。
  • 然而, 相關性無法解釋顧客購買的原因 (例如,「顧客購買豪華車是為了社會地位,但購買優質咖啡是為了感官體驗和便利」)。

2️⃣ 人工智慧聊天機器人和虛擬助理缺乏情境意識:

  • 許多 AI 聊天機器人無法提供有意義的客戶支援 因為他們 沒有認清客戶真正需要完成的「工作.
  • 而不是 重複照本宣科的回應, AI 系統 必須接受訓練,以辨識客戶的掙扎和情緒需求.

3️⃣ 人工智能驅動的行銷錯失了情感與社交工作:

  • AI 驅動的廣告定位著重於 人口統計相似性, 但 未能捕捉顧客的深層動機.
  • 例子: 根據年齡和性別推薦健身應用程式 忽略情感和社會原因 健身動機背後的原因(例如,健康問題、自尊、社區歸屬感)。

📌 解決方案: AI 必須 與 JTBD 分析配對基於相關性的預測因果驅動的洞察力.


AI 驅動的 JTBD:以客戶為中心的商業策略的未來

AI 如何增強 JTBD 的洞察力

AI 驅動的行為分析 → 協助企業分析 客戶糾紛 並發掘隱藏的待完成工作。
自然語言處理(NLP) → 深入萃取 情緒和社會動機 客戶購買的背後原因。
用於客戶區分的機器學習 → 超越 人口統計 細分客戶 基於工作和痛點.
對話式人工智慧與情緒分析 → 協助公司瞭解 客戶為何會「炒掉」產品 以及導致不滿的原因。

真實世界的範例:人工智能驅動的 JTBD 實際應用

📌 Netflix 的 AI 驅動個人化 (JTBD Success)

  • 傳統推薦系統 依人口統計分類觀眾.
  • Netflix 轉換為基於 JTBD 的模型,承認:
    • 有些客戶「僱用」Netflix 來 消遣.
    • 其他人「僱用」Netflix 來 天伦 或者 求新.
  • AI 驅動的個人化 現在量身訂做建議 根據檢視行為和推斷的客戶工作。

📌 Spotify 的 AI 與 JTBD 策略

  • Spotify 的 AI 不只是推薦音樂,而是根據客戶的「工作」來推薦。
  • 認識到 經常僱用音樂來管理情緒, Spotify 推出 以心情為基礎的播放清單和 AI 編輯的每日混音。

B2B 環境中人工智能驅動的 JTBD

📌 Salesforce 的 AI 驅動型客戶關係管理 (CRM)

  • AI 驅動的 Salesforce Einstein 分析客戶互動 來確定:
    • 為什麼某些客戶有流失的風險。
    • 客戶想要完成什麼「工作」。
  • 而不是依賴 靜態客戶檔案, Salesforce 使用 即時 AI 洞察力 以動態調整策略。

💡 關鍵洞察力: 單靠 AI 無法取代人類的直覺和策略-但當結合 JTBD思維,它變成一個 預測和滿足客戶需求的強大工具。


JTBD + AI 業務敏捷性:數位時代的完美搭配

為何業務敏捷性需要 JTBD 思維

敏捷型企業透過以下方式茁壯成長 適應客戶需求 並快速迭代。JTBD 透過以下方式協助敏捷團隊
✔️ 釐清客戶的優先順序 → 團隊專注於對客戶真正重要的事情。
✔️ 避免功能爬升 → 防止企業增加無法解決實際工作的不必要 AI 功能。
✔️ 支援快速原型製作 → 企業測試產品是否 實際執行工作 在縮放之前。

案例研究:敏捷型企業如何使用 JTBD

📌 亞馬遜的人工智能驅動 JTBD 方法

  • 亞馬遜不只是銷售產品,它 針對不同的客戶工作進行最佳化.
    • Prime 會員 「租用」Amazon 超快速、便利的送貨服務。
    • Kindle 使用者 「租用」Amazon 以取得即時數位閱讀。
  • 亞馬遜的 AI 識別不斷變化的客戶工作 並動態調整產品供應。

📌 特斯拉的 AI 與 JTBD 策略

  • 特斯拉的 自動駕駛 AI 這不僅僅是自我駕駛的問題,也是解決 減少駕駛疲勞,提高便利性.
  • 而不是與 傳統汽車品牌,特斯拉專注於 軟體式敏捷性,根據不斷發展的客戶工作持續更新功能。

企業如何實施人工智能驅動的 JTBD 以獲得競爭優勢

步驟 1:利用人工智能驅動的行為資料來識別客戶工作

📌 使用 AI 驅動的客戶旅程繪圖 分析人們如何與產品和服務互動。

步驟 2:利用 JTBD 的洞察力調整 AI 與業務敏捷性

📌 設計敏捷的業務模式 可動態適應客戶工作變更。

步驟 3:根據客戶工作整合 AI 驅動的個人化服務

📌 使用人工智能驅動的推薦引擎 以匹配 產品/服務 到真正的客戶工作。

步驟 4:利用對話式 AI 與情緒分析來獲得客戶回饋

📌 監控 AI 聊天機器人和支援互動 以偵測 客戶糾紛 並據此調整業務策略。


未來的 JTBD、AI 與企業敏捷性

AI 是一個強大的工具,但它必須以 Jobs-to-Be-Done 的洞察力為導向。
業務靈活性對於適應不斷變化的客戶需求至關重要。
JTBD 思維將 AI 驅動的商業模式從功能驅動轉變為真正以客戶為中心。


引文與參考文獻

  • CB Insights。(2023). 創業公司失敗的最主要原因.
  • Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K., & Duncan, D. S. (2016)。 與運氣競爭:創新與客戶選擇的故事.哈珀業務。
  • 麥肯錫公司。(2023). 全球企業的創新狀況.
  • 哈佛商業評論》。(2019). 為什麼大多數新產品都失敗了?從 40,000 次發售中汲取的教訓.
  • Netflix AI 個人化案例研究,MIT Technology Review (2022)。
  • Tesla AI 策略報告,福布斯 (2023)。
  • 創新者的困境》。Christensen, C. (1997).哈佛商學院出版社。

JTBD PDF 說明

摄影师 Evangeline Shaw

類別
敏捷营销

敏捷+人工智慧行銷?

為什麼敏捷 + AI 行銷可能是讓行銷避免陷入混亂的唯一方法

不受監管、不受結構、不負責任的行銷世界

行銷是最重要的 重要職能 在任何行業中。然而,它仍然存在 監管最少、結構最鬆散、責任最不明確的職業之一 在企業界。

不同於 會計、人力資源或商業法,專業人士必須遵循 嚴格的法規、行業最佳實踐和許可要求,行銷幾乎 零外部監督:

✅ 無需許可要求。
✅ 沒有普遍接受的業界標準。
✅ 無需認證即可領導行銷團隊。

行銷專業人員 不必遵守任何正式規則更重要的是, 無論他們的決定多麼糟糕,沒有人會失去「實踐」行銷的權利.

  • 如果會計師財務管理不善,他們可能會失去 CPA 執照。
  • 如果律師犯下重大錯誤,他們可能會被取消律師資格。
  • 如果人力資源違反勞動法,該公司可能會被起訴,並追究專業人士的責任。
  • 如果行銷人員花了$10百萬的預算卻得不到任何投資回報怎麼辦? ....他們只需更新自己的 LinkedIn 即可在其他地方找到工作。

這就是為什麼,根據 《哈佛商業評論》顯示,80% 的 CEO 不信任或對他們的首席行銷長 (CMO) 印像不佳。

行銷被視為 成本中心,而非策略資產因為它缺乏 產業原則、可衡量的責任以及公認的成功框架.

那我們該如何解決這個困境呢?行銷人員如何確保他們能夠 與人工智慧驅動的未來相關嗎?

答案是 敏捷行銷-透過人工智慧增強。


1. 行銷是唯一沒有執照或持續產業監督的職業之一

讓我們明確一點: 根本不存在失去行銷執照的事情,因為一開始就沒有許可證。

在大多數業務功能中, 災難性錯誤會產生後果:

  • 會計: 註冊會計師可能會因財務管理不善而被吊銷執照或面臨法律訴訟。
  • 人力資源: 如果人力資源專業人士違反就業規定,可能會面臨訴訟。
  • 合法的: 律師可以 被取消律師資格 因違反道德規範。

但在行銷方面呢? 失敗的唯一後果可能是在另一家公司獲得新的職位。

這種缺乏結構導致 浪費、低效率和缺乏信任 來自那些認為行銷不僅僅是一種 預算黑洞.


2. 行銷沒有普遍接受的原則或標準化的最佳實踐

想像一下 會計沒有 GAAP(公認會計原則) 或者 法律沒有專業和道德標準。

這就是 確切地 行銷會發生什麼事:

❌ 沒有全球性的執行標準。
❌ 沒有普遍接受的測量架構。
❌ 沒有明確的成功定義 主觀解釋。

行銷 不斷變化,這意味著 一年前有效的策略今天可能毫無用處.

這導致 隨機決策 基於:

  • 趨勢而不是數據。
  • 個人觀點,而非可衡量的業務影響。
  • 炒作驅動的支出而不是策略性的資源配置。

結果如何?企業在不知情的情況下投入數百萬美元進行行銷 哪些部分真正推動了業務成果。


3. 行銷預算龐大,但責任感低

行銷控制 一些最大的預算 在一個組織中,但它是 最不負責任 談到投資報酬率 (ROI) 時,

  • 研究表明 所有行銷支出的 50% 都被浪費, 但 大多數公司不知道是哪一半。
  • 行銷團隊經常 無法將他們的努力直接與收入聯繫起來.
  • 執行長和財務長經常 質疑行銷是否真的有助於企業成功.

如果 會計 如果這樣下去,公司就會倒閉。

但在行銷中, 這被視為標準做法。


4. 孤島問題:行銷團隊之間不交流

行銷 喜歡筒倉:

  • "(《世界人权宣言》) 社群媒體團隊 不和 SEO團隊.
  • "(《世界人权宣言》) 內容團隊 不和 銷售團隊.
  • "(《世界人权宣言》) 品牌團隊 不和 數據團隊.

這導致:

訊息傳遞不一致 跨行銷管道。
多餘的活動浪費預算。
與整體業務目標不一致。

大多數行銷團隊 甚至不知道公司的完整策略—他們被困在自己的孤島中,只專注 他們在拼圖中佔據的那小塊碎片。

敏捷营销 打破這些孤島 並迫使合作。


5. 行銷的道德崩塌:不惜一切代價侵犯隱私

中的一個 最醜陋的真相 關於現代行銷的是 消費者隱私被視為不便 而不是一項基本權利。

  • 持續追蹤網路活動—即使消費者明確選擇退出。
  • 過多的重定向廣告 追蹤人們造訪的每個網站。
  • 操縱個人化策略 這會損害消費者的信任。

行銷沉迷於 不惜一切代價進行轉換 導致 廣泛的道德擔憂, 和 行銷人員已經喪失了道德準則。

這怎麼可能對 行銷業的聲譽?這也難怪 人們不再相信行銷。

敏捷营销 迫使行銷人員專注於客戶關係、透明度和道德數據實踐。


6.「9個月內成為專家」的問題

行銷是唯一一個 只需 9 個月,您就可以從完全的初學者變成“專家”。

  • 無需學位。
  • 無需認證。
  • 只需幾門線上課程,你就會突然 行銷策略副總裁.

同時,在其他領域:

  • 醫生需要接受10年以上的教育。
  • 律師需要7年以上的培訓。
  • 會計師需要大量的認證和考試。

然而,有人 去年從 YouTube 上學到品牌知識 可能正在運行 公司的整個行銷策略。

這導致 孤立的、不知情的決策 這與業務成長不符。


7. 專業知識的錯覺:行銷平台不是行銷教育

許多新的行銷人員 誤以為 幾年的使用經驗 Google Ads、Meta Ads 和 TikTok Ads 等廣告平台 使他們成為行銷專家。

開展廣告活動與了解行銷策略不同。

  • PPC(按點擊付費)和廣告平台教您績效行銷,而不是品牌策略。
  • 知道如何優化活動並不代表您了解市場定位。
  • 演算法驅動的成功並不等於長期的業務成長知識。

新行銷人員需要意識到 平台知識很有用——但它只是真正行銷專業知識的一小部分。


8. 敏捷行銷如何將混亂變為有序

敏捷营销 修復這些問題 經過:

為行銷團隊帶來結構和責任。
確保行銷工作與實際業務目標一致。
透過不斷的測試和迭代消除預算浪費。

敏捷行銷的運作方式如下:

🔥 短迭代周期(衝刺)

行銷團隊 以 2-4 週為一個衝刺週期不斷測試、衡量和調整策略 基於真實數據.

🔥 跨职能团队

敏捷营销 消除孤島,確保團隊協作——社交媒體、搜尋引擎優化、內容、付費廣告和分析共同發揮作用。

🔥 數據驅動的決策

不再 直覺行銷—每一個決定都是 以業務影響衡量 (轉換率、客戶獲取率和收入)。

🔥 以客戶為中心的方法

而不是專注於 內部意見敏捷行銷迫使團隊 與客戶需求和可衡量的業務成功保持一致。

🔥 持續測試和適應

如果有什麼不順利的話, 立即改變—而不是在意識到錯誤之前就浪費了數百萬美元。


9. 為什麼人工智慧是敏捷行銷的天然合作夥伴

行銷正在不斷發展—快速地。 而無法適應的行銷人員將會被淘汰。

人工智慧(AI)是 敏捷行銷的終極工具 因為它:

🤖 自動執行重複任務 (電子郵件行銷、內容產生、廣告定位)。
📊 處理大量數據 提供即時見解。
🔍 增強決策能力 透過更準確地預測客戶行為。
🎯 優化行銷支出 透過確定什麼是真正有效的。

如果 敏捷行銷帶來結構, 人工智慧 帶來智慧和效率—幫助行銷團隊 更快、更明智、更有利可圖的決策。


10. 行銷的未來:敏捷 + 人工智慧或失業

目前形式的行銷是 不可持續.

企業要求 問責制、效率和數據驅動的決策。

行銷人員未能 採用敏捷原則並將人工智慧融入其工作流程 會發現自己 過時的。

"(《世界人权宣言》) 未來屬於能夠做到以下幾點的行銷人員:

  • 快速測試並適應。
  • 利用人工智慧來提高效率。
  • 測量並證明投資報酬率。

如果你還在行銷 2010,你的職業生涯已經到了期限。

行銷的未來不僅僅是敏捷。它是敏捷 + 人工智慧。 🚀

摄影师 賈斯汀·呂布克

類別
人工智能工厂

敏捷人工智慧

建構靈活、以使用者為中心的人工智慧系統的綜合指南

隨著人工智慧 (AI) 不斷革新產業,企業面臨著保持 AI 模型適應性、以用戶為中心以及與不斷變化的業務需求保持一致的挑戰。傳統的開發方法經常難以應對人工智慧固有的複雜性,需要更動態、迭代和回饋驅動的方法。

進入 敏捷人工智慧(Agile AI)—融合 敏捷方法AI開發原則 透過提高靈活性、持續改進和快速迭代來增強人工智慧專案。本指南探討了敏捷人工智慧如何幫助企業創建不僅技術強大而且能夠應對現實挑戰的人工智慧系統。


什麼是敏捷人工智慧?

敏捷人工智慧應用 敏捷框架-例如 Scrum、Kanban 和 Lean— 人工智慧模型的開發、部署和維護。與遵循結構化、線性流程的傳統軟體開發不同,人工智慧開發本質上是 實驗性的和不可預測的,使敏捷的 迭代循環和反饋循環 自然契合。

透過 Agile AI,組織可以:

  • 開發人工智慧模型 短時間、迭代衝刺 而不是漫長而僵化的開發週期。
  • 驗證 AI 解決方案 真實世界數據與使用者回饋 全面部署前。
  • 迅速地 調整模型 新的數據趨勢和業務需求。
  • 加強協作 跨職能團隊,確保 AI 與業務目標一致。

敏捷 AI 的核心原則

1. 迭代開發

人工智慧模型的建立、測試與完善 循序漸進,允許團隊發布早期版本,收集回饋並不斷改進。

2. 以客戶為中心的驗證

Agile AI 不僅僅關注技術基準,還優先考慮 最終用戶需求和業務影響。頻繁的測試和回饋循環確保人工智慧解決方案提供實際的價值。

3. 跨職能協作

人工智慧開發需要資料科學家、軟體工程師、領域專家和商業領袖的投入。敏捷人工智慧促進 自組織、自治團隊 快速做出決策並迅速適應。

4. 持續整合和交付(CI/CD)

人工智慧模型 持續整合、測試和部署 以防止瓶頸並確保無縫更新。

5. 假設驅動開發

Agile AI 不會提前花費數月時間完善 AI 模型,而是提倡快速原型設計和 小規模測試 在擴展之前驗證假設。


敏捷人工智慧的關鍵領域

1. 人工智慧開發的敏捷原則

避免過度規劃

與需要詳盡規劃的傳統軟體專案不同,人工智慧開發依賴 早期實驗。敏捷人工智慧鼓勵團隊專注於 假設驗證 而不是僵化的長期計劃。

混合敏捷方法

因為人工智慧的發展 研究密集型和工程驅動型,一個 Scrum 與 Kanban 的融合 往往比單一框架更有效。


2.以資料為中心的敏捷人工智慧

由於人工智慧模型依賴數據,敏捷原則延伸到 資料收集、清理和處理 以確保可靠性和符合道德規範。

資料倫理左移

道德考量——包括 偏見檢測、隱私檢查和公平性評估—嵌入到 資料收集的早期階段,而不是在最後一刻才去解決。

領域驅動的數據細化

主題專家(例如醫生、金融分析師)應該 直接參與資料驗證 確保 語境準確性,降低在實際應用中模型效能不佳的風險。


3. 模型工程與驗證

輕量級文檔

敏捷 AI 團隊不會專注於冗長的文檔,而是使用以下工具 MLflow 和權重與偏差 自動追蹤模型變化,確保 透明度和可重複性.

快速失敗驗證

敏捷人工智慧採用 混沌工程原理,故意在極端條件下測試模型(例如,注入雜訊或對抗性資料)以儘早發現弱點。


4.人工智慧營運(AIOps)

人工智慧系統需要 持續監控和維護 部署後。敏捷人工智慧延伸 DevOps 實踐 透過 AIOps 實現人工智慧。

人工智慧基礎設施的共擔責任

AI 和 DevOps 團隊合作 雲端成本優化、模型可擴展性和版本控制,確保人工智慧模型保持高效且具有成本效益。

彈性工程

為了防止 模型退化 隨著時間的推移,敏捷 AI 團隊會實現 自動回滾、異常偵測和效能監控,確保生產的可靠性。


5.可解釋人工智慧(XAI)和倫理考量

人工智慧系統必須 透明且負責,尤其是在醫療保健和金融等高風險行業。

道德作為日常實踐

敏捷人工智慧集成 將道德評審納入 Sprint 回顧會議促使團隊評估模型是否 不公平地排除人口統計數據 或產生偏差的輸出。

預設的可解釋性

人工智慧模型應該會生成 不確定性估計、置信度分數和預測理由 以提高可解釋性和信任度。


6. 人機協作

建構有效的人工智慧 與人類一起,而不是取代它們,對於可用性來說至關重要。

共同創造衝刺

敏捷人工智慧促進 以使用者為中心的設計衝刺,利害關係人(例如醫生、客服代表)參與原型設計 人工智慧驅動的介面 (例如儀表板、聊天機器人)。

人工智慧設計中的心理安全

非技術利益相關者應該感到有權 挑戰人工智慧建議,培養 批判性評價文化 和信任。


敏捷 AI 專案管理:專注於成果

衡量成功的標準不是 故事點或衝刺速度敏捷人工智慧優先考慮 業務和用戶成果:

  • 用戶採用率:有多少人積極使用AI解決方案?
  • 業務影響: 測量單位 節省成本、增加收入或提高效率.
  • 技術債比:比例 維護與創新人工智慧模式所花費的時間.

限時探索

敏捷人工智慧允許 專門的研究衝刺 團隊可以在這裡探索新的 AI 技術 無需立即履行承諾.


敏捷 AI 中的專業角色

隨著敏捷人工智慧的普及,出現了專門的角色來彌合 科技、商業與道德.

  • 敏捷人工智慧教練:指導團隊進行平衡 速度和複雜性 在人工智慧開發方面。
  • AI 產品負責人:將人工智慧項目與 業務目標和技術限制.
  • 道德 AI 專家:確保公平、透明, 監理合規 在人工智慧解決方案中。

適應變化並提供可持續的人工智慧

敏捷人工智慧使組織能夠:

  • 快速轉向 以回應新的數據或業務變化。
  • 降低風險 透過小規模、可控制的實驗進行迭代。
  • 嵌入道德和公平 融入人工智慧設計,確保責任到人。

透過優先考慮 靈活性和客戶回饋Agile AI 幫助企業建立 AI 系統, 不斷發展而不是在部署後就變得過時。


敏捷人工智慧的未來

隨著人工智慧的成熟,敏捷人工智慧將在關鍵領域繼續發展:

  1. 小數據人工智慧 – 儘管數據有限,但仍發展出穩健的模型。
  2. 節儉的人工智慧 – 創建 輕量級、節能的人工智慧 針對資源受限環境的解決方案。
  3. 人工智慧民主化 – 讓人工智慧發展更加 可透過開源協作存取.
  4. 人機協同 – 確保人工智慧增強 人類的創造力與決策.
  5. 跨學科人工智慧發展 – 加強 倫理學家、心理學家和人工智慧工程師.

商業專業人士和學生如何利用敏捷人工智慧

對於商務人士

  • 建立跨職能 AI 團隊 融合了技術和商業專業知識。
  • 採用敏捷 AI 框架 以推動持續改善。
  • 衡量人工智慧的成功 基於 業務影響,而不僅僅是技術性能.

對於大學生

  • 發展 人工智慧技術技能和敏捷專案管理 專業知識。
  • 參與 實踐項目 涉及迭代 AI 模型開發。
  • 學習 人工智慧倫理與XAI原則 創建負責任的人工智慧解決方案。

結論:擁抱敏捷 AI 思維

敏捷人工智慧不只是一種方法論,它還是 文化轉變 促進 快速創新、道德的人工智慧開發與以人為本的設計.

透過整合 敏捷工作流程、道德 AI 原則與持續迭代企業和個人可以利用人工智慧的潛力 負責任且有效.

隨著人工智慧繼續塑造我們的世界,擁抱 敏捷人工智慧 確保我們所建構的系統 適應性強、可持續、符合人類需求讓人工智慧真正 為服務對象服務.

類別
敏捷教育

改善溝通的 28 項策略

透過精湛的演講技巧解鎖商業成功

作者:托馬斯·霍爾馬扎·道教授

在當今快節奏的商業環境中,提供引人注目的演示的能力不再是可選的,而是必不可少的。無論您是在提出想法、領導團隊還是吸引投資者,掌握演講技巧都可以讓您成為自信且有說服力的溝通者。這篇文章深入探討了以下要點: “商業成功的演講技巧小冊子” 幫助大學生在商業生涯中取得優異成績。


1. 電梯遊說:你的 30 秒超能力

電梯遊說是您簡潔、有說服力的介紹。這是你閃耀並吸引觀眾的時刻。

提示: 突顯您獨特的價值主張。例如:
“我們的平台按需將學生與專家導師聯繫起來,透過 20% 提高成果。”


2. 清晰的溝通:簡單獲勝

清晰的語言是易於理解的語言。避免使用行話,以確保您的受眾理解您的訊息。

前: “我們提供具有優化途徑的可擴展解決方案。”
後: “我們幫助學生快速找到專家導師。”


3. 分析有效的現實世界推廣

研究 Airbnb 等優秀的推介:
“與當地人預訂房間,省錢,體驗原汁原味的旅行。”
這個例子簡短、清晰,並且專注於受眾的需求。


4. 掌握即興演講

意想不到的機會需要快速思考。練習在壓力下闡明你的價值主張。


5. 領導力的快速思考

當面對棘手的問題時,經過深思熟慮的回答會增強你的可信度。
“我們的人工智慧根據每個學生的學習風格量身定制輔導服務,這是一個關鍵的差異化因素。”


6.肢體語言:無言而行

站直,使用有目的的手勢,並保持開放的姿勢,以表現出自信並吸引觀眾。


7. 力量姿勢熱身

在演講之前,透過雙腳分開、雙手叉腰的有力姿勢來增強信心。科學說它有效!


8. 商務談判的表達

清晰的表達可確保您的訊息引起共鳴,尤其是在討論複雜的主題時。
“我們的平台將成本降低了 30%,同時增強了個人化學習。”


9.說故事的力量

故事創造情感連結。分享相關範例,讓您的推介令人難忘。
“亞歷克斯在數學方面一直很掙扎,直到我們的平台改變了他的成績和信心。”


10.了解你的受眾

根據受眾的優先事項自訂您的簡報。對於投資者來說,關注投資報酬率和市場潛力。


11. 處理具有挑戰性的問題

透過預測來為棘手的問題做好準備。保持冷靜,使用數據,並用證據支持你的主張。


12.非語言交流

保持眼神交流,使用手勢強調重點,並微笑營造溫馨的環境。


13. 銷售中的角色轉換

站在觀眾的角度思考。透過解決他們的痛點並提供解決方案來表達同理心。


14. 節奏的重要性

以受控的語速說話以確保清晰度。有策略地暫停以強調要點並讓您的訊息深入人心。


15. 眼神交流促進參與

進行眼神交流以建立信任並表現出誠意。這種聯繫可以讓您的觀眾保持專注和參與。


16.「是的,然後」技巧

透過借鑒他人的想法來促進協作。例如:
“是的,我們還可以在課程中添加互動測驗。”


17. 手勢技巧

使用手勢在視覺上增強您的訊息。例如,張開雙臂表示成長或包容。


18. 暫停的策略性運用

停頓突出了關鍵時刻並建立了預期。
「我們已經幫助了 10,000 名學生。 [停頓] 我們才剛開始。


19. 快速奔跑以獲得清晰

練習在 30 秒內表達自己的想法,以識別並消除不必要的細節,確保每個字都很重要。


20. 簡化複雜的想法

使用類比或主題來解釋複雜的概念。
“我們的平台就像一把教育瑞士軍刀——提供輔導、考試準備和學習工具。”


21. 成長自我評估

錄製您的簡報以分析語氣、節奏和表達方式。尋求同儕的回饋來提高你的技能。


22. 語音調製的力量

改變你的語氣以保持興趣。表達嚴肅的觀點時降低聲音,表達熱情或成功故事時提高聲音。


23. 後向規劃策略

從您想要的結果開始,然後向後工作以邏輯地建立您的簡報。
例如:從投資報酬率開始,然後展示市場驗證和您的執行計劃。


24. 協作演示

為團隊演示定義清晰的角色和過渡。這可以確保專業並保持觀眾的參與。


25. 聲音熱身技巧

用繞口令或哼唱來溫暖你的聲音。受控呼吸有助於投射和清晰度。


26.創造性地解決問題

在您的宣傳中展示創新。
“我們的人工智慧平台可客製化學習體驗,透過 40% 提高學生的成功率。”


27. 信心的力量

信心激發信任。透過你的聲音、姿勢和準備來表達保證。


28. 簡潔的重要性

簡潔的音調給人留下深刻的印象。
“隨時隨地提供經濟實惠的個人化輔導。”


结论

演講技巧對於商業成功至關重要。透過掌握這 28 個策略,您將能夠更好地吸引、說服和激勵任何受眾。請記住:信心隨著練習而增長,每一次演示都是朝著成為更具影響力的溝通者邁出的一步。

從今天開始磨練您的技能-成功就在等著您!

類別
敏捷銷售和行銷的 100 個 AI 工具

人工智慧工具展示廣告行銷

銷售和行銷專業人士面臨著不斷變化的環境,與正確的受眾建立聯繫至關重要。人工智慧 (AI) 的興起引入了一套工具,徹底改變了企業處理線上和展示廣告的方式。這些工具增強創造力、優化行銷活動並提供可行的見解,使行銷人員能夠為目標受眾提供個人化、高效能的內容。

這篇部落格文章重點介紹了 11 種正在重塑銷售和行銷格局的尖端人工智慧工具。這些工具簡化了流程,提高了效率,並最大限度地發揮了展示廣告和線上廣告的影響力。


1. Adobe Firefly 批次創建

Adobe Firefly 透過自動化大規模產生和編輯影像的過程,為創意團隊帶來了 AI 的力量。對於管理多個行銷活動的行銷人員來說,該工具是遊戲規則改變者,提供批次、背景刪除和調整大小等功能,確保廣告創意的一致性。
網址: https://www.theverge.com/2025/1/13/24342622/adobe-firefly-bulk-create-api-announcement-availability


2. Google Display 與 Video 360

Google 的 Display & Video 360 是一個由人工智慧驅動的綜合平台,用於程式化廣告管理。它可以幫助行銷人員優化受眾定位、管理即時出價並分析行銷活動效果,以提供有影響力的展示廣告。
網址: https://www.google.com/intl/en_us/display-video/


3. Meta 的 AI 影片和顯示工具

Meta 提供創新的人工智慧驅動工具來增強 Facebook 和 Instagram 上的影片和展示廣告。這些工具使行銷人員能夠製作靜態圖像動畫、調整創意大小並優化廣告展示位置,以便更好地參與 Meta 生態系統。
網址: https://www.theverge.com/2024/10/8/24265065/meta-ai-edited-video-ads-facebook-instagram


4. Criteo 人工智慧引擎

Criteo 的 AI 引擎專注於重新定位和個人化展示廣告。它使用預測定位在正確的時間向正確的人展示正確的廣告,從而推動轉換並提高投資回報率。
網址: https://www.criteo.com/


5. 亞馬遜DSP(需求方平台)

Amazon DSP 利用 AI 幫助企業在亞馬遜生態系統內和第三方平台上以程式方式購買展示廣告和影片廣告。它提供跨裝置覆蓋範圍、詳細的受眾洞察和即時績效指標。
網址: https://advertising.amazon.com/solutions/programmatic/amazon-dsp


6. 阿皮爾艾誇

Appier 的 AIQUA 平台旨在透過人工智慧驅動的訊息傳遞跨裝置吸引客戶。它提供先進的受眾定位、個人化內容傳遞和活動績效分析,以增強行銷工作。
網址: https://www.appier.com/en/aiqua/


7. 交易台

Trade Desk 為行銷人員提供基於人工智慧的程式化廣告工具。它在即時競價、受眾細分和優化創意資產以實現跨平台影響力最大化方面表現出色。
網址: https://www.thetradedesk.com/


8. Quantcast 平台

Quantcast 使用人工智慧提供預測性受眾洞察並簡化行銷活動管理。其平台可協助行銷人員有效定位受眾、優化廣告投放並準確衡量行銷活動的成功程度。
網址: https://www.quantcast.com/


9. 廣告卷

AdRoll 為行銷人員提供了強大的重新導向和多通路展示廣告活動平台。其人工智慧功能包括動態創意優化、受眾洞察和無縫廣告投放的跨平台整合。
網址: https://www.adroll.com/


10. 原生展示廣告的 Taboola AI

Taboola 利用人工智慧來提供符合使用者偏好和瀏覽行為的原生廣告。其預測分析可確保推薦的內容與受眾產生共鳴,從而提高參與度並推動結果。
網址: https://www.taboola.com/


11. 動態創意優化 (DCO) 平台

DCO 平台(例如 Mediaocean 的 Celtra 和 Flashtalking)可自動建立和最佳化動態展示廣告。它們使行銷人員能夠即時測試變化,跨渠道整合行銷活動,並最大限度地提高廣告效果。


擁抱人工智慧實現更聰明的廣告

隨著人工智慧的不斷發展,其對銷售和行銷的影響呈指數級增長。這些工具不僅提高了線上和展示廣告的效率,還使企業能夠以更有意義的方式與受眾建立聯繫。透過整合這些人工智慧驅動的解決方案,銷售和行銷團隊可以保持領先地位,進行引起共鳴並推動成果的活動。

類別
敏捷銷售和行銷的 100 個 AI 工具

導航人工智慧工具

導航人工智慧:獲得人工智慧優化優勢,同時最大限度地降低隱私洩漏風險

在以用戶為中心的體驗推動業務成功的數位轉型中,導航人工智慧已成為一項關鍵技術。從預測導航到會話重播,它可以幫助組織優化使用者旅程、提高效能並分析行為。然而,權力越大,責任也越大。導航人工智慧對廣泛用戶資料的依賴引發了嚴重的隱私問題,因此企業必須實施強而有力的隱私措施。本部落格探討了導航人工智慧的含義,對其子領域進行了分類,重點介紹了流行的工具,並提供了可操作的步驟來最大限度地降低隱私風險。


什麼是人工智慧導航?


導航人工智慧包含旨在優化數位平台上的用戶旅程和互動的技術和工具。透過利用人工智慧,這些系統可以預測使用者行為、簡化內容交付並增強使用者體驗。核心應用包括:


• 預測性導航最佳化:預測使用者操作以減少摩擦和載入時間。
• 內容交付和效能:透過進階快取和邊緣運算確保快速且有效率的內容交付。
• 行為分析與監控:追蹤使用者互動以診斷問題並提高可用性。
• 數位採用與使用者指導:提供應用程式內指導以增強使用者入門和功能採用。
• 會話重播和使用者旅程:擷取和分析使用者會話以識別導航瓶頸。


以下是導航 AI 領域的產品列表,這些產品專注於透過預測和即時導航優化來改善用戶體驗。這些工具的範圍和功能各不相同,解決使用者互動和網站效能的不同面向。


選擇工具時,請考慮:
• 您網站的流量和行為模式。
• 您可以管理的技術複雜度。
• 隱私和合規性需求,因為人工智慧驅動的解決方案越來越依賴使用者資料。

透過了解每種工具的優勢,企業可以做出明智的決策,以增強導航並創造出色的使用者體驗。


  1. 優克斯菲
    • 焦點:透過基於人工智慧分析的使用者行為預先載入資源來進行預測性導航優化。
    • 主要特點:
    o 即時使用者行為分析。
    o 主動預先載入以實現更快的導航。
    o 與 Shopify 和 WordPress 等流行平台無縫整合。

  1. Fastly 邊緣運算和下一代 CDN
    • 焦點:透過邊緣運算和智慧型快取加速Web 內容的交付。
    • 主要特點:
    o AI 增強型 CDN,可減少延遲。
    o 針對全球受眾優化的動態內容傳遞。
    o 非常適合靜態和經常存取的內容。

  1. 微軟清晰度
    • 焦點:透過熱圖和會話記錄進行行為分析。
    • 主要特點:
    o 使用者互動的視覺表示。
    o 用於診斷使用者體驗問題的工具。
    o 深入了解使用者流失點。

  1. 因斯塔納 (IBM)
    • 重點:人工智慧驅動的應用程式效能監控(APM),重點在於使用者導航路徑。
    • 主要特點:
    o 即時監控使用者旅程。
    o 自動分析導航瓶頸的根本原因。
    o 用於優化使用者體驗的預測洞察。

  1. 新遺物一號
    • 重點:全端可觀察性,包括使用者行為追蹤和導航效能。
    • 主要特點:
    o 頁面載入和使用者流程的效能分析。
    o 用於優化關鍵導航路徑的人工智慧見解。
    o 辨識載入緩慢或效能不佳頁面的工具。

  1. 超級建議
    • 重點:電子商務和內容豐富的網站的預測分析和使用者行為洞察。
    • 主要特點:
    o 根據歷史行為預測使用者操作。
    o 優化搜尋和導航,以更好地保留使用者。
    o 特定於電子商務推薦引擎。

  1. 內容廣場
    • 重點:人工智慧驅動的數位體驗分析。
    • 主要特點:
    o 預測使用者的挫敗點和導航問題。
    o 提供優化使用者旅程的見解。
    o 熱圖、基於區域的行為追蹤和旅程分析。

  1. 隨身聽
    • 重點:網頁應用程式的數位化採用和導航指南。
    • 主要特點:
    o 人工智慧驅動的逐步導航指導。
    o 使用者入門和參與的預測幫助。
    o 專注於企業工具和 SaaS 應用程式。

  1. 動態產量
    • 焦點:具有導航優化功能的個人化平台。
    • 主要特點:
    o 預測性使用者細分和內容個人化。
    o 優化導航以提高使用者參與度。
    o 為電子商務和內容平台量身定制的體驗。

  1. Adobe 體驗雲
    • 重點:全面的數位行銷和優化套件。
    • 主要特點:
    o 人工智慧驅動的導航和內容推薦。
    o 行為分析和預測洞見。
    o 用於 A/B 測試和個人化的整合工具。

  1. 智慧外觀
    • 重點:會話重播和使用者流程最佳化。
    • 主要特點:
    o 追蹤和重播使用者會話以分析導航。
    o 由人工智慧驅動的導航瓶頸識別。
    o 專注於行動和網路應用程式。

  1. 彭多
    • 重點:SaaS 應用程式的使用者入門和導航指南。
    • 主要特點:
    o 追蹤使用者流量並辨識摩擦點。
    o 應用程式內指導讓導航更順暢。
    o 用於提高功能採用率的預測分析。

  1. 瘋狂蛋
    • 焦點:熱圖和使用者行為追蹤以改善導航。
    • 主要特點:
    o 視覺熱圖可辨識熱門和被忽視的導航區域。
    o 滾動地圖和點擊追蹤。
    o 中小型網站的簡單設定。

  1. 分貝(獎章)
    • 焦點:數位體驗分析,重點在於導航摩擦。
    • 主要特點:
    o 辨識導覽中的“挫折事件”,例如重複點擊。
    o 基於人工智慧的見解來優化導航路徑。
    o 專注於企業級網站。

  1. 量子度量
    • 重點:利用人工智慧驅動的見解持續改善使用者體驗。
    • 主要特點:
    o 預測使用者沮喪和放棄的觸發因素。
    o 提供導航路徑分析以進行最佳化。
    o 用於改善即時使用者體驗的工具。

  1. 霍特賈爾
    • 焦點:使用者行為分析以改善導航和設計。
    • 主要特點:
    o 熱圖和會話記錄。
    o 人工智慧驅動的導航模式分析。
    o 適合中小型企業的簡單整合。

  1. 全文
    • 重點:會話重播與使用者旅程分析。
    • 主要特點:
    o 追蹤使用者在導航路徑上的行為。
    o 基於人工智慧的摩擦點洞察。
    o 關於導航流量的綜合報告。

導航AI子類別分類

  1. 預測導航優化
    此類工具可預測使用者行為並預先載入資源以確保無縫導航。
  2. 內容交付和效能
    此類別著重於透過邊緣運算和智慧型快取加速 Web 內容交付。
  3. 行為分析與監控
    這些工具透過熱圖、會話記錄和其他視覺化分析使用者行為,以增強可用性。
  4. 數位化採用和使用者指南
    這些解決方案在應用程式中引導用戶,提高入門和功能採用率。
  5. 會話重播和使用者旅程
    該領域的工具記錄使用者會話,提供對其導航路徑的洞察並識別摩擦點。

工具清單


以下是一些按導航 AI 子網域分類的重要工具:


預測導航優化
• Uxify:根據人工智慧分析的使用者行為預先載入資源。
• Hypersuggest:電子商務預測分析。
• Dynamic Yield:用於導航優化的個人化平台。
• Adobe Experience Cloud:用於行為分析和最佳化的綜合套件。


內容交付和效能
• Fastly 邊緣運算和下一代CDN:用於動態內容交付的AI 增強型CDN。
• New Relic One:用於導航效能的全端可觀測平台。
• 量子指標:透過人工智慧驅動的見解持續改善使用者體驗。


行為分析與監控
• Microsoft Clarity:透過熱圖和會話記錄進行行為分析。
• Contentsquare:數位體驗分析平台。
• Instana (IBM):人工智慧驅動的應用程式效能監控。
• 分貝(Medallia):導航摩擦分析。


數位化採用和使用者指南
• WalkMe:人工智慧驅動的分步入職指導。
• Pendo:追蹤使用者流量並提供應用程式內導航指導。

會話重播和使用者旅程
• Smartlook:追蹤並重播使用者會話。
• FullStory:全面的會話重播與使用者旅程分析。
• Crazy Egg:熱圖和點擊追蹤以獲取導航見解。
• Hotjar:透過熱圖和會話記錄進行使用者行為分析。

隱私問題和降低風險的步驟


以下是最大限度降低隱私風險的可行步驟的詳細說明。

預測導航優化
• 隱私問題:廣泛的資料收集、使用者同意。
• 最大限度地減少隱私權衡的步驟:
o 資料最小化:僅收集預測所需的資料(例如,不可識別的行為模式)。
o 同意機制:為使用者實施明確的選擇加入/選擇退出選項,詳細說明收集哪些資料以及如何使用這些資料。
o 聯合學習:採用裝置上資料處理技術,最大限度地減少向外部伺服器發送原始使用者資料。
o 資料匿名化:使用差異隱私等技術來掩蓋個人使用者身分。

內容交付和效能
• 隱私問題:資料路由、匿名化。
• 最大限度地減少隱私權衡的步驟:
o 安全資料傳輸:使用加密協定(例如HTTPS 和TLS)來保護傳輸中的資料。
o 區域資料中心:將資料路由至使用者所在區域內的伺服器,以遵守隱私權法(例如 GDPR、CCPA)。
o 匿名層:在透過全球伺服器路由資料之前剝離個人識別碼。
o 資料處理透明度:提供資料處理過程的詳細文件。

行為分析與監控
• 隱私問題:會話記錄、資料儲存。
• 最大限度地減少隱私權衡的步驟:
o 敏感資料編輯:在會話記錄期間封鎖敏感資訊(例如信用卡欄位、密碼)。
o 細粒度同意選項:允許使用者停用特定功能,例如熱圖或會話記錄。
o 加密儲存:確保儲存資料的安全加密,無論是靜態資料或傳輸資料。
o 保留策略:設定較短的保留期並自動清除資料。

數位化採用和使用者指南
• 隱私問題:應用程式內追蹤、個人資料。
• 最大限度地減少隱私權衡的步驟:
o 假名資料追蹤:用假名替換使用者特定的標識符,以在保護隱私的同時維持功能。
o 基於角色的存取控制 (RBAC):限制對組織內個人資料的存取。
o 使用者控制:使用戶能夠控制應用程式內追蹤或個人化的層級。
o 資料生命週期管理:定義明確的資料使用規則以及入職完成後自動刪除。

會話重播和使用者旅程
• 隱私問題:私人資料的重播、保留策略。
• 最大限度地減少隱私權衡的步驟:
o 選擇性擷取:避免記錄敏感輸入欄位(例如表單資料)。
o 即時編輯:實作在錄製過程中編輯敏感資訊的工具(例如,Smartlook 或 Hotjar 的隱私過濾器)。
o 嚴格的保留策略:將會話重播資料保留限制在最短期限內。
o 使用者通知:當會話重播工具處於活動狀態時通知使用者並允許他們選擇退出。


所有類別的一般策略
• 遵守法規:確保遵守隱私權標準,例如GDPR、CCPA 和HIPAA(如果適用)。
• 隱私增強技術:結合同態加密和安全多方運算等技術來分析資料而不外洩資料。
• 透明的政策:向使用者清楚傳達隱私權政策,強調如何保護和使用他們的資料。
• 第三方供應商評估:定期審核第三方工具以確保它們符合您組織的隱私要求。


整合隱私和導航人工智慧
透過實施這些步驟,組織可以:

  1. 建立信任:在利用導航人工智慧工具的同時,展現對使用者隱私的承諾。
  2. 增強合規性:領先於不斷變化的隱私法規。
  3. 有效優化:在不損害隱私的情況下保持高品質的使用者體驗。

结论
導航人工智慧在增強用戶體驗方面具有巨大潛力,但其對用戶資料的依賴需要採取平衡的隱私保護方法。透過了解隱私風險並實施緩解策略,企業可以利用導航人工智慧的優勢,同時與使用者建立信任。導航人工智慧的未來在於尊重用戶隱私並確保合規性的創新解決方案,為永續數位成長鋪平道路。

類別
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第四季的主要經驗教訓

  • 將個人見解與專業知識結合的影片產生了很高的參與。
  • 解決特定挑戰的簡短而集中的內容或表現出色的工具。
  • 教育內容仍具有重要吸引力,觀眾尋求詳細、實用的指導。

2025 年展望

第四季的勢頭為 2025 年進一步擴大頻道的影響奠定了基礎。利用分析、改進影片格式並保持對教育深度和可行見解的關注將確保觀眾的持續成長和參與。

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