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如何利用数字技术实现场景的数字化,构建场景驱动的发展模式

发布时间:2022-06-03 12:10:11作者:见习编辑

简介

大数据分析、人工智能等技术的发展为场景构建提供了强大的工具。

因此,本文重点分析如何利用数字技术实现场景数字化,构建场景驱动开发模式。

管理领域的场景应用源于营销。情景在营销中被定义为消费者生活和工作的情景。消费行为是在特定场景下进行的,有助于消费者对产品或服务的认知。因此,消费者对产品或服务的认知与其所处的场景密切相关,从而激发营销人员基于场景化思维构建场景化营销方案,将产品和服务的卖点与市场中的消费者相结合对接特定场景的需求,更好地满足消费者的痛点,激发消费者的情感共鸣,满足消费者独特场景的需求。持续的场景营销有助于建立卖家与消费者之间的良好互动,形成消费者粘性,提升消费者忠诚度。

场景营销迎合了消费升级的大趋势。在消费升级的过程中,消费者的需求经历了从基本消费到品质消费、从物质消费到精神消费、从显性消费到隐形消费的转变。消费升级导致消费需求方向多样化,消费行为更注重感受。因此,品牌在进行营销时,其营销方案需要考虑消费者在特定时间和空间内的行为和情感需求,采取对消费者干扰最小的方式。向他们推送产品和服务的方式,也是场景营销的精髓。

情景营销帮助大量产品取得成功。例如,农夫山泉创造了运动帽瓶装水,以满足消费者运动时的补水需求。其独特的瓶盖设计单手即可开启;瓶盖内的阀门设计,确保瓶身受压时才能打开瓶子;瓶盖打开时,瓶身倒倒倒置,瓶内水不会被打开。外流。这样的设计保证了运动中的消费者也能喝到水,所以这款运动帽产品一经推出便一炮而红。营销领域的成功推动了场景在其他业务领域的应用,如金融行业的场景金融、在线教育的场景教育、物流领域的场景化供应链解决方案等。

消费者领域的场景是消费者的过滤器和分流器。当前消费需求非常多样化,企业难以把握需求,造成供需错配。构建场景成为更好把握消费者需求的工具。同一场景下,消费者需求相似,因此可以通过构建场景来筛选出具有相同需求的消费者。消费者根据场景筛选后,可以根据不同的场景进行划分。对于分流后的消费者,企业可以提供全场景的独特产品,也可以专注于单一场景的产品供应。

场景定义具体需求的边界,从而设计出更有针对性的营销方案;实现从传统营销方式“拉”消费者到产品或服务到“推”产品或服务到消费消费者的转变;有针对性地满足消费者的需求,可以帮助企业获得更多的附加值;特定场景的挖掘可以创造需求。但是,无法根据消费者的情况来完成场景的构建。场景包括消费者行为、体验、情感等多个维度。仅根据消费者的情况很难定义场景,因此需要数字技术。大数据分析、人工智能等技术的发展为场景构建提供了强大的工具。因此,本文重点分析如何利用数字技术实现场景数字化,构建场景驱动的开发模式。

基于人工智能构建消费场景

消费场景是指直接面向消费者的场景,也是当前场景营销的主要领域,比如上面提到的场景营销、场景金融。 、场景教育等属于消费场景。消费场景的数字化主要基于大数据分析和人工智能技术。场景需求是高度个性化的,所以目前的营销通过建立用户画像来实现场景营销。大数据分析技术帮助营销人员挖掘更多消费者即时兴趣内容并为此构建动态标签,打造更接近“当时”场景下消费者实时状态的画像,更动态的用户画像可确保营销过程的介绍。信息是情绪化的。人工智能技术可以更精细地划分场景,增加场景粒度,呈现动态场景,推动自动化场景营销的实现。

大数据分析和人工智能技术构建消费场景,为传统营销方式配置“眼睛”和“大脑”。 “眼”利用各种埋点和传感器,被动实时获取现场数据; “大脑”分析实时、细粒度和现场数据,发现数据之间的关系,并支持决策。两者结合,数字化场景营销。

基于大数据和人工智能技术获取用户信息,构建用户画像是场景建设中常用的方法。构建用户配置文件的第一步是标记数据。大数据和人工智能技术可以从多个渠道收集信息。这些信息不仅包括传统营销可以收集到的结构化数据,还包括语音、面部等生物信息等非结构化数据,以及运动轨迹等行为。信息。数据采集​​后,可以根据业务需求和应用场景对标签指标体系进行梳理。在人工智能参与的用户画像建设中,需要注意数据挖掘标签的建立。在标签索引体系的基础上,梳理数据与任务的关系,打通数据仓库与各种业务系统的接口,构建画像的逻辑框架。

基于逻辑框架,产品化用户画像。用户画像的产品化和应用,需要画像开发负责人、业务人员、技术开发人员在特定场景下对接消费者的触点,以及满足触点的产品功能的实现形式。在这个阶段,需要根据具体的业务场景来设计解决方案,因此业务人员的参与就显得尤为重要。在用户画像开发过程中,数据人员关注数据表、数据之间的关联性等;业务运营和客服人员关注用户的划分、数据标签的定义等;只有业务人员才是人像产品的真实用户,他们应用人像数据和人像产品来满足特定场景的需求。比如在基于人脸识别的会员系统中,摄像头会采集消费者的各种信息,配合门店会员系统获取消费者人口统计信息,可以建立消费者画像,但销售人员仍然起到建立消费者画像的作用。 - 现场接触消费者的效果。当消费者走进商店时,人脸识别技术识别出他们的身份信息,并根据他们的用户画像,系统将会员经常​​购买和可能感兴趣的推荐推送给销售人员该驱动没有数字,销售人员引导消费者购买产品。该系统可以在特定场景中发挥更高效的作用。比如消费者的生日,销售人员可以给他礼物,提高销售效果。

其实,如何利用大数据分析和人工智能技术构建需求场景,进行营销,在实践中有很多成熟的解决方案,为广大营销人员所熟知,所以这篇文章就不多说了这部分内容有阐述,但重点是如何通过智能制造实现生产作业与场景需求的匹配。

基于智能制造实现生产与场景需求的匹配

场景的构建将消费者的需求划分为多个模块或单元,因此需要不同的产品或服务来满足多样化的需求。需要。但当前制造业更倾向于规模化生产,通过大规模制造降低成本,难以满足场景的多样化需求。因此,当前的场景化虽然促使企业营销发生了很大变化,但在生产经营领域的影响尚不明显。智能制造的发展,为场景化理念向企业生产经营的渗透提供了契机。基于智能制造的企业运营和战略制定,可以实现小批量产品的开发、设计和生产,实现柔性供应,提供与场景相匹配的产品。

据肖景华、谢康等介绍,在智能制造方面,实现战略场景的智能制造管理系统一般包括以下五个子系统(图1),分别为:物理实体系统、主指企业进行生产经营所使用的实物设备,包括生产设备、存储设备等,也包括安装在设备端的数据采集设备;虚拟模型系统,主要是指与生产设备完全对应的数字仿真系统。物理实体系统,包括物理实体系统的全仿真,包括用于数据训练和场景模拟的人工智能和专家知识系统 映射和交互系统,主要是将物理实体转换为虚拟模型并使其交互的系统,例如虚拟现实设备、工业机器人等环境数据感知系统主要指s 为企业收集环境数据并形成环境制图的系统,还包括处理环境数据的大数据分析和人工智能系统;数据连接系统是指上述四个A系统,由各个子系统中的所有数据连接方式组成,包括5G、蓝牙等连接物理实体和虚拟系统的设备,以及系统内部的数据库分发方式等。

这五个子系统协同工作,快速适应环境剧变,帮助企业快速实现产品设计和创新,完善运营流程,满足消费者个性化、场景化的需求。首先,环境数据感知系统的外部环境数据,分析数据以获得独特的消费场景,或发现未满足的场景需求。与消费品相比,工业产品的市场需求更加碎片化,市场信息更加不透明,导致供需双方存在。障碍,环境数据感知系统可以搭建平台,收集需求信息。更重要的是,环境数据感知系统根据需求类型划分场景,进而参与用户的产品设计,最终形成场景解决方案。例如,杭州麦士威科技有限公司提供的“电机港”智能制造平台,不仅按照电机用户、电机配套企业等类型对用户进行分类,还按照使用场景对产品进行分类,如作为使用新能源汽车的驱动电机,电梯牵引为了更好地满足用户的需求,环境数据系统为用户参与产品设计提供了工具。然而,传统的基于物理样机的设计,生产过程效率低,成本高。虚拟模型系统利用虚拟系统进行设计仿真、构建数字样机等,同时通过虚拟模型系统可以模拟生产和修改产品设计。在这种模式下,可以节省物理原型的制作和设计。开模、材料等成本该驱动没有数字,经过多次培训后的虚拟生产可以进行数字样品的虚拟生产,预测产品良率等,节省材料成本。节约成本的效果尤为显着。同时,虚拟模型系统可以同时支持多个产品的仿真设计和虚拟仿真。生产等,大大提高了效率。这样可以确保产品跟上快速变化的场景需求。

模拟设计和虚拟制作还可以在用户和制作者之间建立信任。在传统的产品设计中,用户看到以指标为主体的产品方案时,需要支付定金,但这样的产品方案一方面不能包含所有产品细节,另一方面存在信息泄露的风险在智能制造下,提供给用户的仿真结果包括大量的产品细节和产品效果。同时,由于系统的封闭性,不存在信息泄露的风险。这样就可以在用户和制作人之间建立信任,符合场景中用户情感诉求的要求。

对于产品原型,可以采取试销的方式,在产品正式生产前通过互联网进行销售测试。环境数据感知系统收集消费者对产品的反应数据,进而分析消费者行为数据。进行分析以预测产品销售。根据产品销售预测,可以决定是否生产新产品。例如,汉都易舍在完成产品设计后不会立即将产品投入生产,而是将产品放在淘宝官方商店,消费者可以在其中浏览、保存产品或将产品添加到购物车。汉都易舍收集这些消费者的行为数据,对数据进行处理,得到一组包含27个维度的数据(除了前面提到的浏览、收集、结构等,还包括页面停留时间等不可观察的行为),以及分析数据。分析,可以预测消费者需求。根据预测需求,将产品分为“爆款”、“红火”、“平销”和“滞销”,进行相应的销售。该方案的准确率高达95%。尤其是针对特定场景设计的样式,准确率更高。专为肥胖女性设计的大码款式在测试中被显示为“流行”产品。正式推出后,相关产品销售额迅速突破千万元。

在预测产品销量时,请选择预计会畅销的产品用于生产。物理实体系统中的传感器、边缘设备等可以实时监控生产过程,通过机器视觉提升产品质量管理。但在面向场景的生产中,智能制造所扮演的重要角色之一是基于设计的采购。数据连接系统确保了整个产品生命周期的信息共享和准确性。因此,可以在产品设计阶段就对原材料的采购进行规划,根据试销情况调整采购计划,节省库存成本,减少产品生产过程中原材料的浪费。 既保证了产品特性与场景需求一致,也保证了产品输出与需求一致。

以上流程的整合或选择性应用,可形成满足场景需求的多种运营模式,如个性化定制、S2B2C(供应链到企业到消费者)等。个性化定制是最大化场景的生产模式。在个性化定制中,消费者通过环境数据与制造企业互动,参与产品设计。企业根据消费者提交的需求和生产中积累的数据,进一步提升消费需求。虚拟模型系统根据客户需求进行模块化和个性化设计,缩短了产品设计周期。智能实体系统可以灵活选择产品,调整产能,快速将产品交付给客户。

海尔集团小微模式展示了S2B2C模式。在海尔的大平台上创建很多小微项目,都是基于需求场景。比如智盛小微的动机来自于“求大空间装我的年货”的用户意见,最后归结为场景需求,尽可能扩大内部使用量,同时保持冰箱体积不变。小帅影院的动机是问“有没有什么产品可以真正实现躺着看电视”,总结一下躺着看电视的场景需求。因此,该模式下的B2C部分可以看成是场景挖掘阶段。在确定了场景需求后,智胜小微改进了原有的均冷技术,通过仿真设计搭建了数字样机,在设计过程中通过网络协同平台构建了材料需求,并在海尔的智能车间进行制造。小帅影院的开发和制作采用相同的流程,设计了圆形投影的数字化学习,然后利用海尔高效的智能车间和供应链实现柔性供应。

综上所述,场景化需求带来的需求多样性与制造业追求量产以降低成本存在天然的冲突,而智能制造可以通过环境数据进行场景分析和场景构建感知系统。 虚拟模型系统将产品设计虚拟化,降低成本。仿真结果增强了客户的信任度,满足了客户的情感需求。物理实体系统实现产能的调整和库存的优化。最终将产能与多样化场景的需求相匹配,为客户提供满意的消费需求。

关于作者 |发表于2021年6月《清华管理评论》,内容删节

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