进入2017年，我和一些商业领袖就数字化和颠覆性到底意味着什么交换了意见，以及这些领导如何制定战略和营造文化来回应这一新的思维方式。比以往更强调的是，给予顾客高度关注并且与之匹配的公司使命和价值观必须是引导准则。以此为基础，以下是我关注的新兴数字化趋势：
1.顾客体验成为CEO和董事会的战略重心
众所周知，为消费者营造有激励的体验（CX）是核心。但是公司应该投资在哪些方面呢？如何衡量顾客体验是如何影响底线的？顾客体验已经不再像从前那样仅仅是市场、产品设计和研发部门要关心的东西了，而应该是所有领导者以及所有董事会都应该关注的问题。顾客体验应该被看作是必须给予战略性关注和投资的战略性资产。若没有这样的认识，顾客体验将继续只是作为顾客接触点的优化进行讨论，而不是成为创造更深的顾客关系的关键环节。
在2017年需要做出的一个简单行动就是把顾客体验衡量作为所有雇主和员工的首要工作，哪怕只是衡量最基本的例如顾客满意度和忠诚度。无量化则无管理。如果对于你的公司而言，顾客体验确实重要，那么就要在你的工作指标中体现出来。
2. 沟通、宣传、讲故事都要注重可信度和忠诚度
随着十多年前社交媒体的出现颠覆了我们联系和沟通的方式，营销人员和（企业）领袖也需要适应新的思维和技能。我们很快就要看到这场**即将进入另一个阶段，并由两个进步所推动。
第一个是Snap(2017年年初IPO)，这家公司的名字已经成为了一个动词，意思是抓住正在发生的瞬间。它的新产品Spectacles by Snap让第一视角视频的制作和分享更加容易（这项技术是由GoPro等公司兴起的）。
但是更重要的是从公共空间到更加私密的讯息平台例如Snapchat、WhatsApp 和Facebook Messenger的转变。各家机构需要用不同的方式与它的粉丝对话，这种方式相比当前那种发表在社交媒体平台上由公关书写冠冕堂皇的方式（大多数）要更真实，更自然。
与此相类似，人们也不再会为特朗普总统每天发推特的行为感到震惊，而是把他看作一个运用交流平台的高手。特朗普使用推特也让企业和企业的领导们胆子大了起来，开始思考他们应该如何运用数字化平台发起和推动新的变革。
如果有企业领导不愿意接受数字沟通平台，不论是从表面还是内心，那么该企业都会不敌那些企业领导愿意接受数字交流平台的竞争者。如果你们公司的领导还主要用电子邮件沟通，那你就要为他们的管理探索新的数字化的方式了。
3.人才之争和文化变革越来越依赖于技术
过去二十年的技术进步惠及了市场、运营和供应链。但是利用科技去管理机构最宝贵的财产——人力，却是人力资源领域数字化转型的产物。
随着数字化的市场专业技能开始支持人力资源人才数字化，网上招聘已经从仅仅做筛选发展成为培养雇佣前、雇佣中和雇佣后的关系。注重把自身建设成为更加灵活敏捷、有突破性的机构都在使用例如Slack、甚至是SharePoint这样的平台，来维系和统一员工。
如果2017年要实现大跨度的战略目标，一定要确保人力资源部门有强大的数字化能力，能够雇佣到合适的人才和培养企业文化，这两点是保证计划能执行的关键。
2016年是人工智能的分水岭。谷歌的“阿尔法-狗”战胜了世界冠军选手；一辆无人驾驶汽车完成了首次商业试驾（143英里！）；微软的研究人员宣称在连续语音识别中达到了与人同等的水平。
2016年同样也有很多挫折，大肆的炒作，还有痛心的失败，例如微软的聊天机器人Tay，在推特上通过与人互动来学习，最后在不到二十四小时内就变成了一个散布仇恨的种族主义者，让人难堪。此外，我们也应该还记得Facebook因为对于传播假新闻睁一只眼闭一只眼的态度而广受诟病（现在Facebook已针对此事采取行动），以及这些假新闻还很可能影响了美国总统大选的结果。
4.功能面窄的，少炒作的人工智能使用案例是机构真正的机遇。
2017年大家会看到更多酷炫的人工智能使用实例，会收到别人发送的关于新故事的链接以及询问为什么你们还没有使用它们。大家可以觉得好玩，可以觉得受到鼓舞，可以觉得不高兴，但是不要受到干扰（除非你是为谷歌、微软、Facebook、亚马逊，还有IBM等等工作）。
最有趣的人工智能应用实例往往是那些数据科学家称之为“弱”，或者“单一”的例子，例如那些只能非常非常好的解决一个问题的技术（而不是那些雄心勃勃却不真实的“强大”或“通用”的多用途人工智能）。
5.不要把“弱”和“不重要”混为一谈。
例如：优化营销预算，降低顾客流失，销售模式预测，智能化知识库/图表库，软件自动化，智能医疗诊断。这些也许不会博得头条，但是这些是在炒作之下实实在在的机遇（至少现在看来）。
6.人工智能会创造一个只看数据拥有与否的时代
诸如谷歌和Facebook这样的公司之所以能够在人工智能领域创造大量的关注就在于他们清楚数据是商业的核心。他们掌握了海量的数据，并且战略性的处理这些数据。正如工业**依赖于煤炭的获取，数据就是能让机器学习，行动，再学习的动力。
正因如此，人工智能是企业数据战略的必备功能；而数据战略——如何收集、应用、比较、存储数据以及数据存储期限——都是人工智是否成功的关键因素。
我们会发现新经济体以数据作为一种资本形式（哪怕在资产负债表上没有显现出来）。关键是拥有充足的数据、正确的数据、获得正确数据的途径、关于数据的正确科学知识和技术人才。
最重要的成功标准就是能否在企业中清晰明确那些机器学习最能解决的问题。因此，随着机器学习越来越普遍，那些无法获得核心数据的机构和公司都会在竞争中处于下风。略微改编引用乔治·桑塔亚那(George Santayana)的话就是：
那些不能[通过机器]从过去中学习的终将重蹈覆辙。(Those who cannot [machine] learn from the past are condemned to repeat it.)
7.要把规范合理使用数据看作顾客体验的一部分。
不管你把这些问题看作是隐私、**、数据使用确认、算法透明性、防止偏见、信任、企业社会责任或者甚至仅仅是个性化，保证机构的数字化战略所使用的数据和使用的算法是透明的、值得信赖的、人性化的以及公正的、以及和公司的整体战略一致都至关重要。
这不仅仅是隐私问题，而是一个新的领域。2016年有太多机器学习跑偏的例子，以至于很难选择出一个来作为典型。可以这样说，他们都会影响到顾客的信任，甚至潜在的顾客净推荐值（NPS）以及其他的商业指标。为了避免意想不到的后果，人工智能的布局要有前瞻性。
思考下面的例子，如微软的Tay，或者是在自动巡航模式下丧生的特斯拉电动汽车司机，或者是针对Flickr照片所自动生成的冒犯性标签的强烈抗议。这些都需要新的工序流程，新并且覆盖更广的政策，以及工程、市场、战略、人力资源、法务、合规和各行业专家的通力合作。
从我们2016年社交产业现状的研究(2016 State of Social Business)中可以看出，我们对社交媒体作为商业工具的应用还处于早期。在各个社交网络可以在仅仅几个月时间里互相复制对方最好的软件功能的市场里，新兴并可以与社交方式和新商业模式同步的硬件就可以区分主力选手，并且为那些行动迅速的品牌提供创新的大好机遇。
8.物联网区分社交平台
2017年对用户数和用户参与度的争夺会更加激烈；但不是通过软件，而是通过硬件。Facebook对受欢迎的社交网络特点功能的复制例如Snapchat，是2016年的持续话题。这也导致了新兴创新型平台的独特功能的商品化。
软件复制相对简单——这也是2017年平台将由硬件区分的原因。Facebook在虚拟现实上**Oculus以及Snapchat新出品的Spectacles镜头就是例子。鉴于硬件开发要比软件开发时间长，我们可以看到新兴的颠覆者——或者财力雄厚的行业巨擘例如Facebook——通过硬件改变用户的选择，以及改变社交网络领军者格局。
除了关注社交网络所拥有的硬件例如Oculus之外，还要寻求与通用的物联网设备深度结合，例如：谷歌的Home，亚马逊的Alexa, 微软的API 以及苹果的SDKs。
企业旨在成功就要看得更远，而不仅仅是社交的“媒体”属性，而是需要从顶层考虑整个不断壮大的社交生态系统。他们还会挖掘社交数据去更好的把握创新产品，优化顾客体验的机会。每个品牌内部都必须有数字小组，而这些小组必须在软、硬件SDK/API上都是专家，可以直接获得相关功能和数据，让他们的连接设备和服务更加强大。
特别要注意的是，品牌必须要思考社交设备新的场景性的使用案例，例如Spectacles, 消除了社交参与中的矛盾。例如，在零售店中，你将如何发现、鼓励并且回报那些在你店里使用这些装备的顾客呢？随着我们不再仅仅使用电话而是使用更多的新设备去分享生活体验，我判断通过社交途径分享即时故事的情况会越来越多。
9.事实真相的数字化仲裁
这个问题需要追溯到1996年的“千年数字版权法”（DMCA）旨在严厉、全面的立法以监管数字化（当时美国升级了版权法以反映信息能通过网络迅速、广泛传播的现实）。DMCA的一条核心条款就是“安全港”条款，旨在保护信息传播点（网站）免受侵权诉讼，如果该网站为版权所属者提供了上报侵权的途径。
二十年弹指一挥间。当下，知识产权（IP）以受版权保护的形式是比较安全的，不安全的是信息的真实性。美国总统大选就暴露了一个一直存在的问题。受顾客对“自由”内容的期望的驱使，以及必须有大量广告来支持的需求，只要能争取用户点击，假信息也能像真信息一样产生效益。尽管谷歌和Facebook企图通过用户举报在前台打破这一循环，在后台**这些寄生生意带来的进账，政府的某种程度的干预也是可能的。我们可以期待，欧洲会先有所行动。
10.社交商业回归
“社交商业”——是的，再次提及。但这也是我们不能不聊的话题。诸如Facebook一类的社交平台开始慢慢接近搜索和内容广告增长的顶峰。保持这种难以置信的收入增长会带来巨大压力，因此社交平台需要进一步向市场的终端靠拢：销售。
可惜的是，社交商业真正运作的案例不多，主要有两个原因：顾客理解的社交网络不包含商业；并且这个领域里缺乏创新。Twitter昙花一现的“购买按钮”就是缺乏用心思考的例子。想照搬在别的领域（尤其是在网络领域）已经有效的商业途径却没有考虑到社交网络的独有本质，也不符合用户的预期。
社交图谱——以及围绕它的商业——可能会是还没有被有效利用的核心区分因子。考虑到一个新兴的颠覆者要想复制整个社交图谱会是何等的困难，2017就要靠Facebook寻找正确的用户参与模式了。
看好Facebook会继续投资Facebook Messenger, 通过Messenger他们可以两边受益：通过用户在Facebook的社交参与度持续建设社交图谱，并运用通过Messenger、Facebook登录和用户程序接口（API）产生的数据创造新的非干扰的商业途径。
为了在社交商业领域前进，品牌应该投资Facebook Messenger的新兴的参与模式，例如直播视频和聊天机器人。试想组建一个关注对话性商业的团队。 这种想法可以运用到社交和家庭物联网设备，例如亚马逊的Echo 和谷歌Home。
在目前正在展开的内容策略研究之外，我会关注关于数字广告和浸入式体验的研究， 寻找品牌可以利用的商机和实例。我会继续关注营销科技，特别是从顾客体验的角度。这就意味着要研究并不是只着眼于营销的技术，而可能关注能统一操作和各个销售数据、服务和营销的技术。
11.内容战略，而非内容营销
2017年我们会发现更多的公司从“内容营销”向利用内容实现超越市场营销目标的方向进步。如果第一条由品牌出品的内容的目的是提升品牌知名度或者是让品牌更健康，那么现今数字内容有了更多的用处。这就包含加强顾客社区，推进透明度和忠诚度，帮助招募人才，提升顾客支持和产生直接的收入。
在我们2016年数字内容现状研究报告(2016 State of Digital Content)中，80%的企业认可或者部分认可他们有适用于整个企业的统一的内容战略，70%的企业在努力围绕内容战略统一各个团队。这些数据都清晰的表明了内容不再是一个营销的游戏。
12.数字战胜电视
今年是数字广告花费超过电视广告的第一年（至少北美是这样）。企业最终明白花费在数字广告上的钱回报比投放在电视上更高。
这并不是说电视广告会死，大型赛事例如“超级碗”或者热门电视剧例如《行尸走肉》仍然可以向试图接触广大观众的企业收取巨额广告费。但是我们仍然看到很多企业做了与“超级碗”相关的广告却无需支付巨额的广告费（参考Newcastle 啤酒2014年的案例）。
有趣的是我们所认为的“电视”其实已经被归作“数字”，例如Netflix, HBO 和Hulu。这意味着数字广告不仅会持续超越电视广告，并且两者之间的边界也会日趋模糊。
13.实时直播！
如果视频在2016年大热，那么实时视频将会在2017年大放异彩。今年我们首次通过Facebook和Twitter网络直播了总统大选辩论。而其实，直播是少数Twitter今年**并且产生回报的项目之一，Instagram也带着自己的直播视频功能紧随其后，努力要胜过Snapchat。
我们也看到了越来越多的公司尝试使用直播。潜在的使用项目包括记者会，投资人会议，产品发布，季度报告。直播具有真实性，因为它是实时发生，并且未通过后期处理。这也解释了直播在用户中的魅力——并在持续的增长——用户已经厌倦了那些光鲜亮丽的处理图片和编辑文字。
结论
正如你所读到的，我们期待着2017年会是数字化领域有着重大转折的时候。企业和企业领导层需要采取方法来利用数字化推动业务增长，建立品牌知名度和改进用户体验。如需了解更多，请到Prophet铂慧的中文网站进行阅读。
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