底线:客户的偏好、购买力和忠诚度需要成为推动任何数字转型战略的催化剂，人工智能提供有意义的洞见，从蓝冠测速开发的角度来看，此培训方案为质量保证和可用性/可玩性测试提供了潜在的“实验室”。多玩家游戏开发中始终存在两个挑战：确保蓝冠官网游戏可以长时间运行而不会崩溃或变得不同步，以及在多个玩家和设备之间测试各种场景。激励企业做出改变。
对新技术或业务流程的任何投资都需要以数字化转换或改进客户体验为基础。重要的是要超越单纯的技术、抽象的数字转型，将其视为留住客户和吸引新客户的必备策略。最成功的数字转型项目都是以成百上千的成功客户故事而闻名的。
数据越好，客户的结果就越强大
为什么客户故事和支持它们的数据对于数字转型战略的成功如此重要?因为每个人都喜欢一个好的客户故事，它表明数字转型可以让你成为一个更有同理心的企业，理解客户的最大问题。
COVID-19正在为处于数字转型项目中间的组织创造全新的悖论。例如，现在需要用个性化的自助服务代替设计好的人员接触，这种服务可以全天候精确响应。这场大流行正在创造全新的客户问题，需要通过数字转型来解决这些问题。解决这些问题需要基于可靠的数据和人工智能驱动的洞察力。数据和洞察力越好，客户的结果就越强大。以下是人工智能提高数字转型成功率的十种方法:
人工智能帮助更精确地定义客户的偏好和需求，蓝冠怎么样？网络经过几代人的发展，每一代都产生了新的规范，技术和解决方案。此外，蓝冠测速已经成为新应用程序的基础连接平台，包括物联网设备，机器人技术，虚拟和增强现实以及移动游戏。从一开始就引导数字转型项目的更精确的角色。那些在数字转型计划中最成功的组织可以很快地看到基于更明确的角色的客户忠诚度和客户满意度的改善。使用人工智能来更好地了解客户，人物角色需要成为任何数字转型计划的基础。人工智能在人物角色开发中的最先进应用包括品牌、事件和产品偏好、位置数据、内容浏览、交易历史，最重要的是渠道和沟通偏好。
基于人工智能的算法使通过角色创建倾向模型成为可能，而且它们在预测哪些客户将对捆绑销售或定价方案采取行动方面具有不可估量的价值。根据定义，倾向模型依赖于预测分析，包括机器学习来预测给定客户在捆绑销售或定价报价、电子邮件活动或其他导致购买、追加销售或交叉销售的行动召唤时采取行动的概率。事实证明，倾向模型在提高客户保留率和减少客户流失率方面非常有效。下面是一个显示倾向性模型如何工作的仪表板。来源:客户倾向仪表盘来自TIBCO。
利用从人工智能中获得的洞见，组织正在重新设计IT基础设施和集成，以便更好地扩展客户体验。IT基础设施需要快速伸缩，以响应客户偏好的变化，同时提供规模来增长。一个品牌、零售商或制造商的供应链的每一个领域，从他们的供应商入职、质量管理、战略采购到制造和履行，都需要围绕客户进行协调。像BMC的自治数字企业(Autonomous Digital Enterprise)这样的框架就是支持这种级别的IT基础设施更改的框架的一个例子。
数字化转型举措通常包括将供应链数字化，从而根据从人工智能中获得的洞见，实现准时的绩效。任何数字转型战略要想取得成功，供应链都必须在投入市场的时间和投入客户的时间方面有卓越的表现。45%的组织说，更快的速度进入市场是他们数字化供应链的主要目标，增加人工智能和机器学习驱动的智能。来源:今天数字化到
未来的明天(PDF, 16页，选择加入)。
人工智能正在革命性地改变组织如何数字化地转变他们的安全策略，以威胁客户的身份，而个人数据继续激增。很少听到任何数字转型战略优先考虑安全问题。BMC的ADE框架是个例外，因为它认识到，保护客户身份是提供积极客户体验的核心部分。组织正在转向零信任安全(ZTS)框架，以保护整个供应链和生产网络中的每个网络、云和内部平台、操作系统和应用程序。Forrester的首席分析师蔡斯·坎宁安(Chase Cunningham)是零信任安全方面的权威，他最近的视频《行动中的零信任》(Zero Trust In Action)值得一看，以了解制造商如何保护其IT基础设施。你可以在这里找到他的博客。在这一领域有几家令人着迷的公司值得关注，其中包括MobileIron，它创建了一个以移动为中心的、零信任的企业安全框架，而这正是制造商目前所依赖的。
Gartner预测，到2025年，将人工智能嵌入客户参与中心平台的客户服务组织将把运营效率提高25%，从而彻底改变客户服务的过程。客户服务往往是数字转型战略失败的地方，因为缺乏实时的上下文数据和洞察力。在客户服务中有大量的用例，人工智能可以改善客户体验和渠道性能。亚马逊率先使用人工智能和机器学习来决定特定的客户角色何时需要与实时代理对话。还可以创建类似的策略来改进智能代理、虚拟个人助理、聊天机器人和自然语言(NLP)性能。还有机会改进知识管理、内容发现和改进现场服务路由和支持。
人工智能正在提高数字转型在营销和销售有效性方面的成功率，因为它能够通过渠道追踪购买决策，并了解为什么特定的人物角色会被购买，而其他人不会。营销已经是分析驱动的，随着人工智能的快速发展，营销人员将首次能够分离出他们的营销和销售策略成功或失败的原因和地点。通过使用来自CRM系统的相关数据，使用人工智能来确定更多的客户和潜在客户名单，包括人工智能在内的预测模型可以更好地预测理想的客户档案。
基于人工智能的预测算法增强了跟踪和可跟踪性，这在covid -19之后的世界中是一个必须具备的特性，在这个世界中，卓越的客户体验越来越由它提供的透明性来定义。随着covid19在商店的首次运行，通过使用人工智能对每个供应商、分销渠道和电子商务渠道的订单跟踪，以及对分配和缺货情况的预测，减少了今天的缺货和缺货情况。人工智能驱动的跟踪和跟踪在发现流程效率低下、导致上市时间和客户时间变慢的地方是非常宝贵的，所有这些都会导致优秀的客户体验。
人工智能还对数字化转型努力产生了影响，通过将生产商的转换成本降低至多20%，从而改善制造业，蓝冠注册mmWave技术在城市中效果很好，您可以在建筑物的顶部放置一个小型单元，并为整个街区服务。在密集的城市环境中，建筑物通常是障碍物。其中高达70%的成本降低来自更高的劳动力生产率。波士顿咨询集团发现，生产商将能够通过使用人工智能来开发和生产针对特定客户的创新产品，并在更短的交付周期内交付，从而产生额外的销售。下面的图表根据波士顿咨询公司的分析说明了人工智能将如何为生产过程带来更大的灵活性和规模。
让客户、员工、供应商和合作伙伴了解数字转型计划的进展是赢得他们信任的好方法。在这个不确定的时代，任何组织越透明越好。一个好的起点是创建一个通信框架。某些组织如何应对COVID-19大流行，为制定同样适合数字转型倡议的通信计划提供了一个有用的框架。从与制造商和服务组织的交谈中获得的经验教训在最近的文章中提供了，COVID-19的CIO沟通框架中需要什么。传播计划是基于这样一种信念，即任何数字转型战略中最具挑战性的领域是说服人们，改变他们的工作方式将有助于他们。