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工业物联网简介 我们通常将工业物联网 (IIoT) 局限于制造业。但与普遍的误解不同，IIoT 的应用范围远不止于此，它涵盖了各个行业。 如果我们将 IIoT 分为三个基本阶段，您的组织便可以借助每个阶段的合适工具成功实施 IIoT。 工业物联网的三个基本阶段： 以下阶段工具的智能运用将对工业物联网的成功实施产生重要影响。 成功实施工业物联网 (IIoT) 的最佳工具 在智能设备集成的第一阶段，数据收集工作已启动。有效利用传感器、执行器和物联网网关将帮助您高效地收集数据。 前端边缘设备： 边缘设备是用于控制数据从一个网络流向另一个网络的设备。这些设备通常包括传感器、执行器、各种其他端点设备以及物联网网关。 工业物联网应用前端边缘设备工具的理想特性 连接 收集所有数据后，即可开始将数据传输到云端。您需要合适的连接工具来妥善传输收集到的数据。 大多数组织依赖无线工具进行有效的数据传输，这些工具包括： 数据分析 数据分析在工业物联网的实施过程中扮演着重要的角色。数据分析软件基于数据的收集和传输进行分析。 这些软件被称为工业物联网平台，其作用是将前端设备、连接工具与最终用户应用程序连接起来。 工业物联网平台在物联网的成功实施中扮演着至关重要的角色；因此，许多主要参与者都参与提供物联网平台。我们在下面列出了一些最佳平台。 结论： 工业物联网不仅限于制造业，它还涵盖许多其他领域。根据 Gartner 的数据，95% 的新产品都将采用物联网技术。 如果您尚未为您的组织集成物联网平台，那么现在或许正是时候。我们希望这篇博客能帮助您了解实施工业物联网的最佳工具。
预测性定位分析是一种将预测模型应用于数据的方法；它能够从组织的经验中学习，从而开始预测未来事件（例如客户行为），其效果非常显著。 预测性分析还有助于提高组织的效能和效率，从而进一步推动业务的成功。 什么是预测性定位？ 一切都始于对访客进行细分，从而为您想要采取的每项行动找到合适的目标。 通过预测性定位，您可以将访客细分委托给机器学习算法，该算法会利用您所有的访客数据。 通过分析访客数据，该算法能够预测访客的意图。 它还能借助微信号检测访客之间的关联性，并链接到他们的数据，这也能让您根据每个用户的个人资料调整实验。 因此，预测性定位算法能够： 预测性定位的优势 结论 未来几年，随着机器学习的进步，预测分析和定位将变得更加有效。B2B 和 B2C 公司都可以利用机器学习在早期应用阶段获得竞争优势。 借助预测分析，营销人员可以洞察趋势和异常值，并获取关键洞察，从而做出更明智的决策。
众所周知，技术专业人员和人工智能是一股不断发展的技术趋势，企业正关注这些领域，并借此提升竞争力。汽车、制药、IT 和 IT 服务等领域正处于变革阶段，并正在接受改进治理的工具，这正在影响和变革劳动力市场。 人工智能环境的变迁，促使企业和专业技能人才不断提升自身能力。如果人们能够通过“培训和发展”来弥补自身技能差距，那么因人工智能浪潮而失业的压力将会减轻。 专业人类智能或人工智能 作为技艺娴熟的人类，我们是十亿个瞬间和情感的产物。人类唯一的大脑蕴含着数十亿个紧密相连的技能，正是这些技能成就了我们。机器人能够重复做一件事十亿次，这远高于人类，因为我们无法抽出剩余的时间来完成单一动作。 自然世界也不同于数字和虚拟世界。我们很多人都记得机器人开关车门以测试其强度的视频。然而，为了准确无误地开关一扇车门，需要重复10亿次，这显然不合逻辑。 在这方面，人工智能与其他所有机器都一样。现在最大的问题是： 人工智能能战胜高技能专业人士吗？ 以下几点定义了人工智能和熟练专业智能之间的主要区别。 行为与存在本质 人类智能的核心在于通过多种心理过程来熟悉和适应环境。人工智能领域侧重于能够模仿人类熟练行为的智能机器。 形成模式 熟练的专业智能更高，因为它基于科学和神话理论，而人工智能——顾名思义，是人工的、暂时的，由人类创造。此外，专业智能或人类智能是人工智能的创造者，但人工智能技术无法创造出拥有力量的人类。 学习过程 熟练的专业人士基于他们在生活中遇到的各种可能性以及他们得到的回应。然而，对于人工智能来说，某些事物或某些特定任务是被定义的，将其应用于其他自然和心理任务可能并不容易。 熟练专业人士与人工智能的优势 人工智能在某些特定领域，例如玩游戏和进行一些长时间的数学计算，可以超越人类智能。人工智能程序可以在短时间内完成长时间的计算，而熟练专业人士的大脑则需要很长时间才能完成某些任务，但这也造就了任务的质量。熟练专业人士的大脑能够思考并预测未来和即将到来的技术。 结论 人类智能的核心在于利用一系列推理过程来适应环境。然而，人工智能研究人员能够实现弱人工智能，却无法实现强人工智能。一些人认为，由于专业大脑和计算机之间存在各种差异，强人工智能是不可想象的。因此，目前，模仿人类行为的技能被定义为人工智能。
众所周知，劳动力市场正在发生变化，随着我们越来越以技术为中心，企业必须制定营销策略，以适应这些快速变化。然而，尽管数字世界充斥着各种噪音，但有一个因素始终是成功的要素。那就是提供无与伦比的客户体验 (CX) 并维护品牌形象。 什么是客户体验？ 客户体验 (CX) 是指客户与组织在正式关系中建立的互动。互动内容包括发现、认知、倡导、培养、购买和服务。它是客户关系管理 (CRM) 的重要组成部分，其重要性在于，拥有良好体验的消费者更有可能成为忠实的消费者。 一些成功的品牌仅凭口碑的力量就取得了今天的成就。在线服装和鞋类零售商 Zappos 就是一个典型的例子。该公司以提供卓越的服务以及通过第一手的客户洞察来取悦客户的能力而闻名。 客户体验（CX）作为营销策略 发展关系 为了确保消费者享受品牌体验，企业需要进行自我营销和营销活动，从而帮助客户建立理解感。例如，花时间让沟通更具个性化、更不打扰消费者，并激发他们的共鸣，是打造优质客户体验的关键驱动力。 一项内容营销调查显示，大多数受访者（80%）表示，提供个性化内容以迎合个人体验比提供非个性化内容（例如个性化电子邮件）更有效。因此，收到个性化内容的客户更有可能继续使用您的产品/服务，并向其他人推荐您的品牌。 数字媒体 如今，社交媒体对于希望通过良好的客户探索活动进行营销的品牌来说也发挥着至关重要的作用。许多人认为，社交媒体已成为一个核心营销渠道，不仅有潜力触达大量新客户，还可以作为研究工具，帮助品牌了解客户旅程中出现的问题并提升客户体验。 结论 客户的期望值已达到新高，口碑传播速度也比以往任何时候都快！此外，随着客户自主权的增强，客户服务体验也变得愈发重要。 客户体验 (CX) 是一个需要持续关注和培育的领域。随着企业更加重视客户体验战略，客户忠诚度、收入增长和留存率将有望获得积极提升。
企业必须了解最有效的需求挖掘策略。然而，新企业面临的最大挑战之一，是如何获得稳定且满意的忠实客户。此外，即使你积累了足够多的客户，你又该如何管理好他们呢？ 在这个竞争激烈的市场中，如果我们想要获得可持续的利润，就需要了解理想客户画像的必要性。 为此，除了潜在客户开发之外，您还需要制定多种需求生成策略。 需求生成是指通过各种策略的整体流程，从而为产品或服务创造更好的需求。 需求生成技术与潜在客户开发之间存在一个主要区别。在需求生成中，潜在客户开发是一个相当广泛的过程，并且比潜在客户开发耗时更长。 这是在潜在客户中定位您的品牌的方式。 每个组织都需要努力的有效且基本的需求生成策略 内容营销助您挖掘需求 您需要找到对潜在客户有效的内容。在内容营销方面要足智多谋，并始终追求独特的内容。 就连谷歌也在不断努力，在考量内容的同时，提升网站及其页面的排名。 分享您最好的内容，满足受众的需求。做好研究或借鉴已有的研究成果，同时给予研究人员应有的认可。 只向读者呈现您力所能及的优质内容。因此，请在内容创作上投入更多。 社交媒体营销助力需求挖掘 首先，在不同类型的社交媒体平台上进行营销时，要弄清楚哪些内容效果最佳。 您可以随时测试现有的不同内容，并锁定合适的受众。在这个时代，社交媒体平台的重要性显而易见。 学习如何正确使用社交平台上的所有工具进行有效的广告和推广。 例如，您可以在 Facebook 上使用自定义受众和类似受众来挖掘需求。也可以利用 LinkedIn 广告来针对您的目标市场。 自动化营销流程 借助多种可用工具。市面上有许多免费工具，企业可以利用它们来优化电子邮件营销策略，并在各种社交媒体平台上开展工作。 自动化工具可以帮助您跟踪并监控营销活动。此外，在发布和安排社交消息时保持一致性。 利用正确的信息和数据，在所有可能的平台上保持活跃。如果您使用合适的自动化工具，这一切都会变得更容易。 持续更新网站并获取洞察 如果您真心想要打造并提升品牌知名度，就必须坚持不懈。同时，要充分利用再营销的力量。 提供免费报告和/或免费博客及资源。定期更新和添加新博客。 通过视频营销和契合市场的产品和服务，提供精准的洞察。了解如何与合适的受众群体建立联系，并在此过程中持续进行 SEO 营销。 定期审核您的网站并收集反馈，而不是仅仅索取反馈。了解如何以及何时创造产品需求，因此要不时进行样品测试。
云计算是推动变革与发展的关键驱动力。近年来，它已成为备受追捧的前沿技术。企业纷纷采用云技术，不仅为了简化基础设施部署流程，更为了在竞争中保持领先地位。 为何我们正全力拥抱云技术？本文将剖析云存储的常见误区，并揭示云计算领域中您需要认清的关键问题。 什么是云计算？ 我们越来越意识到技术正在向云端转移。这不仅仅是一种趋势——在过去十年中，从传统软件模型到互联网的转变日益强劲。展望未来，云计算的下一个时代将确保通过移动设备随时随地实现创新的协作方式。 那么，什么是云计算？它是一种计算机程序分包的形式。使用云计算，运营商可以访问应用程序和软件；第三方托管并驻留在其中的计算机程序。用户无需考虑存储和功耗等问题，只需享受最终成果即可。云存储无需将文件存储在指定的硬盘或有限的存储设备上，而是可以将文件保存到独立的数据库中。除非自动化设备能够访问互联网，否则它有权访问数据，并且软件会运行这些数据。 它之所以被称为云计算，是因为数据被检索并存储在“云端”，无需操作员在特定地点访问。这种系统允许组织进行远程工作。提供此类服务的公司允许用户将文件和应用程序存储在远程服务器上，然后通过互联网获取所有数据。 云计算有哪些不同的类别？ 如今，云计算可以表示许多不同的含义，但其服务主要分为三类。 云管理平台种类繁多。以下是提供这些平台的顶级公司列表： 关于云存储的误区 在这个数字时代，云存储代表着交互式企业存储，第三方将数据收集到虚拟化的服务器组中。它完美地融合了更高的可用性和可靠性、强大的数据安全保障、快速定位和文档记录功能。 关于云存储日益流行的趋势一直存在大量讨论，但许多公司仍在考虑采用这种特定方法。任何优秀的 IT 专家在迁移数据之前都会进行认真的研究。本文将探讨各种与可靠性相关的担忧和安全问题。 以下是人们对虚拟云存储仍然存在的一些误解： 仅适用于大型企业： 一些大型企业已经将云存储纳入其中，这些云存储要么以单独的云数据中心的形式存在，要么与供应商签订了通用或混合解决方案的合同，其范围并不仅限于大型企业。中小型企业也可以修改和使用云构建的服务。 云计算的难点： 这是一个新兴领域，人们并不熟悉它的术语。人们可能不清楚云存储的真正优势。然而，它就像一个共享驱动器，是一个可靠的网络存储设施。实际上，大多数服务提供商都已将其应用程序设计得简单易用。 外部威胁更加复杂： 它并不能消除数据泄露、DDoS 攻击或任何其他外部攻击的风险。许多著名的攻击事件已经证实了这一点，但这并非逃避云服务的小小理由。云服务提供商都拥有安全策略，例如先进的防火墙和加密技术，以最大程度地抵御攻击。小型企业通常缺乏专业的安全专家，而谷歌却拥有超过 750 名专家。 它将扼杀本地部署： 大多数应用程序将在云端运行，而有些应用程序可能不会，或者少数应用程序迁移到云端不够方便。您可能正在使用遗留代码或存在内部依赖关系，导致迁移成本过高或难度过高。有些公司签订了安全合同，明确禁止将敏感应用程序和数据迁移到公有云。将 75% 的运行良好的应用程序部署到云端，可以腾出更多时间专注于需要更多关注的 25% 的本地应用程序。 永远不会有空闲时间 关于云存储，服务器的计算基础设施足以保证不会出现停机问题，这是一个误区。在线云存储无疑是保存关键数据的理想场所，而且正如人们所料，其正常运行时间几乎达到 100%。然而，这并不能保证。停机很少见，但确实会发生。 关键要点 每个企业都有各自的需求，云计算并非能够满足所有需求。总会有人不相信云计算，也不相信它能够保障数据安全，因为他们担心云计算会让他们的技术过时。我希望这篇博客能够帮助您了解最适合您公司的云服务类型，并助您在今年取得领先地位。
当前客户期望通过其偏好的渠道（如电子邮件、语音、短信/内容、网页、社交媒体或移动端）从企业获得服务。 企业开始重视这些渠道，但这些渠道可能仍处于仓储状态。究竟何为全渠道客户体验？ 全渠道销售策略旨在为消费者提供一致的购物体验，无论顾客是在电脑或手机上进行网络购物、通过电话下单，还是亲临实体店消费。 无论如何，必须区分多渠道客户体验与全渠道客户体验。 若你拥有强大的社交架构、卓越的动态网站以及出色的移动端体验，便构成了多渠道体验。但若各环节缺乏协同，彼此割裂，那不过是全渠道客户体验的空谈。 为什么全渠道客户体验至关重要？ 通过定制化客户体验提升忠诚度 传统经验表明，那些能够激励客户反复光顾的企业，其运营成本往往低于那些始终为客户获取成本而焦虑的企业。 全渠道策略通过让客户自主选择与企业沟通的渠道，实现个性化客户体验。 当顾客无法带着应用程序和手机走进实体店咨询产品时，若他们知道可以转投其他渠道获得更优质的体验（即使为此多付些钱），他们很可能会增加消费。 通过不同渠道拓展受众群体 在即时开通各类渠道的同时，您将接触到在特定渠道互动的独特潜在客户、商机及现有客户。 通过实现更顺畅的切换与整合——包括语音、内容、邮件渠道与即时通讯等之间的无缝衔接——您可有效连接这部分受众群体。 这对支持经理尤为重要，他们能通过查看整个工作空间中的特定分流记录，更快地解决工单问题。 整合线下、线上与实体领域 整合线下、线上及实体空间是企业通过全渠道营销提升客户参与度的另一有效途径。 专业人员可在与客户沟通时——无论是电话交谈、面对面交流还是实时聊天——通过电脑或移动设备调用客户关系管理软件，从而为自己创造关键的决策环境。 这种场景对实施全渠道解决方案的企业尤为重要，因为没有任何其他方法能让客服人员和客户同时使用不同渠道。 充分发挥渠道的最大潜力 为客户提供全渠道媒体体验所带来的真正优势，在于它能让用户定制专属的参与方式。 客户能够自主掌控，按需获取产品、服务及替代方案。 客户无需客服人员手动查阅数据，只需向代表出示请求编号，即可大幅加速整个流程。 推论： 即便你拥有多渠道触点，也未必能提供全渠道客户体验。 因为你在Twitter上活跃、设有客服中心、拥有优秀网站，并不意味着这些渠道已实现整合。真正的魔力在于协同效应——各渠道间的协同能量。 每个网络营销渠道都应相互补充，共同构建全景式认知。 实现这一目标并无固定模式。不同客户的期待往往与其他企业截然不同。在客户需要被触达的节点精准响应，您将见证业务增长与品牌忠诚度的双重提升。
数据是宝贵的资产，您可能已经听说过数据管理平台系统，即所谓的DMP。 什么是数据管理平台（DMP）？ 它本质上是用于收集和管理数据的系统。DMP处理不同类型的数据，包括第一方、第二方和第三方数据，来源涵盖线上与线下渠道。 当客户（尤其是潜在客户）在各渠道活动并分享数据时——例如呼叫中心、应用程序、社交媒体、网站等——这些数据能帮助判断其行为模式与偏好，因此数据管理平台至关重要。 它能协助您收集所需数据并进行处理。 DMP中的数据可通过简单API与任何系统集成，例如在线广告活动、入站营销和联络管理系统，其基于云的架构还支持轻松扩展。 使用DMP可直接访问近30亿个Cookie，并提供可用于实时处理的深度洞察。 我们如何能够获取如此海量的数据？ 这是因为数据管理平台（DMP）已与全球市场领先的数据存储系统和客户关系管理系统（CRM）实现集成。 这有什么帮助？ 假设你想寻找新客户，可通过数据管理平台（DMP）筛选相似特征的潜在客户。利用现有数据建立购买者基准画像，再将其与DMP中采集的第三方数据进行匹配。 例如：将客户基本人口统计信息（年龄、性别、婚姻状况、职业、教育背景）与第三方数据进行匹配。 由此可定位尚未购买产品的相似人群，向其推广产品，从而提升潜在客户转化为实际联系人的可能性。 哪种数据管理平台更优？ 根据营销计划和目标的不同需求，可选择不同的数据管理平台。 以下是一些实用的数据管理平台列表： 根据您的数据整合、细分、再营销、受众获取等需求，可选择相应的DMP。
人工智能近期持续主导着市场与新闻版面。涵盖数据分析与机器学习的人工智能技术已被众多企业与行业广泛采用，彻底改变了组织运作模式。人工智能——尤其是数据分析与机器学习——的普及度自此持续攀升。 产品开发者如今能够打造出以往普通营销预算难以企及的产品与服务。 但在决定实施人工智能之前，必须厘清数据分析与人工智能机器学习的差异，从而明确哪种方案最适合贵组织。 数据分析 数据分析包括根据特定定义参数处理数据集，从而得出所需信息的结论。 它赋予决策者随时获取所需信息的权能。 这涵盖新闻通讯转化率、应用程序与网站用户行为追踪、在线广告点击率等诸多方面。 营销人员更习惯于通过仪表盘形式呈现的数据进行操作。数据挖掘能访问海量通常呈非结构化的数据。 但营销人员需要能推导比率、百分比和平均值的数据特征。 基本要求是聚合数据以发现特定变量间的关联性、生成结果报告、在报告中寻找规律等。 数据分析无法预测变量变化对生态系统的影响。由于基于历史事件，其本质属于描述性分析。 人工智能机器学习 在直接探讨机器学习之前，让我们先了解一些预测性分析的基础知识。 顾名思义，预测性分析是通过结合历史数据与新数据来预测行为模式与发展趋势。 机器学习作为预测性分析的延伸，存在一个关键差异：它是人工智能（AI）的分支，能够自主进行假设推演，并在无需人工干预的情况下进行测试与学习。 机器学习（ML）是人工智能领域应用最广泛的技术之一。 它能够自主构建假设、重新评估模型并据此分析数据，全程无需人工干预。 机器学习无需人为编写系统对特定事件的每个动作或反应的代码。 机器学习能以人类无法企及的速度预测系统中所有可能的组合。 复杂分析由机器学习系统自动即时完成，同时为系统进行未来分析的训练。 这种训练使系统能够获取人类无法实现的微观目标洞察。这些结果和预测可用于制定关键商业战略。 如何选择：数据分析还是机器学习？ 在数据分析与机器学习之间，企业主必须理解二者的优势与局限。 数据分析能从历史事件数据中发现规律模式。而人工智能机器学习则能分析数据并从当前流程中学习，提供人类无法企及的深度与规模的预测能力。 营销人员常需做出具有重大技术影响力的决策。但要确定哪种技术最契合企业需求，关键在于理解这些技术的差异与优势。