为什么您的物联网可能不像您想象的那样以消费者为中心

公司正在采用物联网技术作为工具，以更加以消费者为中心。从表面上看，物联网似乎是普通消费者的完美工具，无论他们的个人需求如何。如果他们可以想象的话，有一个物联网设备可以实现这一点。尽管如此，尽管这些设备必须提供一切，但它们可能不像企业主希望的那样以客户为中心。

是什么阻止了你的物联网以消费者为中心，你能做些什么来解决这个问题并充分利用这些技术？

为什么不是以消费者为中心的物联网标准？

公司为他们的消费者创造工具，想出各种方法使从购物到运输的一切变得更简单、更高效，但这些设备和技术中有多少是为客户而设计的呢？消费者不会从维护仓库库存的RFID跟踪器或其背后的程序中受益——至少不会直接受益。当客户下订单时，它可能会确保商品在库存中，但除此之外，它不会直接影响消费者或他们对公司的体验。

另一方面，公司倾向于认为他们正在创造以客户为中心的物联网体验，但这与事实相差甚远。超过52%的团队公开报告他们的产品或功能创意来自客户反馈，但不到10%的团队从这些客户那里获得反馈。部分原因是右手不知道左手在做什么，部分原因是团队高估了他们的系统。

这并不是说这些物联网系统应该被抛弃，取而代之的是较旧的技术或技术，但如果目标是创建以消费者为中心的物联网，则需要进行一些更改以完成这项任务。

从被动转向主动

现在，客户服务往往是被动的。如果出现问题，特别是可能引发客户投诉或召回的问题，这些公司所能做的就是对发生的每一事件做出反应。在这一点上，他们最终发挥损害控制。如果事件足够严重，可能会对公司声誉造成无法弥补的损害。

大多数现有系统——即使是那些考虑到物联网的系统——只从约4%的不满意客户那里收集信息。其余的人只是不抱怨，但91%不抱怨的人永远不会回来。

将物联网与机器学习和大数据相结合，将为公司提供工具，真正整合以消费者为中心的物联网，并利用他们从消费者那里获得的信息。机器学习程序可以对从消费者投诉和赞美中收集的所有数据进行分类，并将这些信息转化为可操作的见解和数据点，公司可以使用这些见解和数据点来改善其消费者体验。这些系统接触到的信息越多，它们就变得越聪明，它们可操作的数据点就越有价值。

一个案例研究发现，通过获取一个包含33000多名成员信息的数据库，并将其输入机器学习程序，他们可以将所有数据解析为五个独特的成员角色，从而使客户能够为每个成员创造更个性化的体验。

随着时间的推移，这些机器学习系统甚至可以通过关注数据并对其进行排序以找到模式来进行预测。亚马逊，全球最大的零售商之一，正在使用机器学习来预测其产品的未来需求。人工预测是传统的，但由于市场上有数百万种不同的产品，单凭一个人的大脑无法进行这种算命。这不是魔法。如果亚马逊能够预见未来，他们早就预见到2020年初厕纸销量将激增213%。但是系统无法预测它，因为它还没有发生。现在，它是系统中的一个现有数据点，如果类似情况再次发生，它可以更快地做出反应。

衡量消费者体验指标

消费者每天产生大量数据，各种形状和规模的企业都可以利用物联网设备提供的数据，为每位购物者创造定制的消费体验。

对于任何试图跟上不断变化的市场的企业来说，这都是一个很有价值的工具。创造这些个性化的消费者和营销体验不需要耗费大量的时间和资源。消费者已经为你提供了创造完美营销体验所需的一切——大多数公司只是缺乏有效使用的工具。调整信息的收集和利用方式可以充分利用这些物联网系统已经收集的数据。

这些物联网系统收集的大部分数据都是原始数据。它是大量的位和字节，按接收顺序收集和存储。可以将这些数据输入机器学习系统以理解它，但对原始数据进行排序需要大量额外的工作。改变将数据收集到系统中的方式可以消除这些额外步骤的需要。它可以简单到根据用户帐户自动对信息进行排序，也可以更复杂，比如根据现有和新发现的人口统计数据对数据进行排序和放置。

充分利用物联网

物联网正在成为企业运营的重要组成部分。我们的目标不应该是创建一个只为公司利益服务的系统，而是通过收集数据并使用这些信息来创建可实施的目标和以消费者为中心的体验，从而帮助双方。