Клаус Шваб - Четвертая промышленная революция

Из четвертой промышленной революции вытекают четыре основных следствия для всех отраслей:

– ожидания потребителей меняются;

– качество продуктов совершенствуется за счет данных, повышающих производительность активов;

– новые партнерства формируются по мере осознания компаниями важности новых форм сотрудничества;

– операционные модели трансформируются в новые цифровые модели.

Клиенты, либо являющиеся физическими лицами (В2С), либо корпорациями (В2В), все чаще оказываются в центре цифровой экономики, что определяет способы их обслуживания. Ожидания клиентов перемещаются в сферу получения опыта. Например, применительно к компании Apple это относится не только к тому, как мы используем продукт, но также к его упаковке, бренду, покупке и клиентскому обслуживанию. Таким образом, Apple по-новому определяет ожидания с учетом продуктового опыта.

Традиционные подходы к демографической сегментации сдвигаются в сторону целевой группы с учетом цифровых критериев, когда потенциальных клиентов можно определить благодаря их желанию делиться данными и взаимодействовать. По мере сдвига от владения к совместному доступу (особенно в городах) обмен данными будет становиться необходимой частью ценностного предложения. Например, схемы совместного владения автомобилем предусматривают интеграцию личной и финансовой информации между многочисленными компаниями в автотранспортной отрасли, коммунальном обслуживании, коммуникациях и банковском секторе.

Большинство компаний заявляет о своей ориентированности на клиента, но их утверждения будут проверяться посредством данных в реальном времени, а также с помощью аналитики, раскрывающей способы поиска и обслуживания клиентов. Цифровая эра основана на оценке и использовании данных, повышении качества продуктов и опыта, переходе в мир непрерывной корректировки и уточнения. И это при том, что человеческий фактор взаимодействия должен составлять основу процесса.

Именно возможность обращаться к различным источникам данных, от личных до промышленных, от связанных со стилем жизни до поведенческих, обеспечивает получение многомерной картины покупательского поведения, что еще недавно казалось научной фантастикой. Сегодня данные и информация в псевдореальном времени обеспечивают критические знания о потребностях и поведении клиента, которые определяют маркетинговые решения и решения о продажах.

Эта тенденция распространения цифровых технологий направлена на повышение прозрачности, что подразумевает увеличение объема данных в цепочке поставок и увеличение объема данных, предоставленных клиентам. Предлагая равноправное сравнение качества продуктов, данная система сдвигает полномочия в сторону потребителей. В качестве примера можно привести сайты сравнения цен, качества обслуживания и продуктов. Одним щелчком мыши или движением пальца потребители мгновенно перемещаются от одного бренда, услуги или розничного продавца к следующему. Компании больше не могут уклоняться от ответственности за плохое качество продукта. Репутационный капитал завоевывается с огромным трудом и легко утрачивается. Это обстоятельство только усиливается в мире, который становится всё более прозрачным.

По большому счету, потребительские тенденции определяются поколением нулевых. Сегодня мы живем в мире «по требованию», где каждый день передается тридцать миллиардов сообщений WhatsApp [32]и где 87 % молодых людей в США утверждают, что никогда не расстаются со своим смартфоном, а 44 % ежедневно используют функцию видеокамеры [33]. Этот мир основан на обмене информацией между пользователями и пользовательском контенте. Это мир категории « сейчас» : мир реального времени, где мгновенно даются указания маршрута движения, а продукты питания доставляются прямо до двери. Этот «мир категории сейчас» требует от компаний незамедлительного отклика в реальном времени, где бы они ни находились и где бы ни находились их клиенты или потребители.

Было бы ошибочно предполагать, что это является отличительным признаком только высокодоходных экономик. Возьмем для примера сегмент онлайн-покупок в Китае. День 11 ноября 2015 года был объявлен «Днем одиноких» группой Alibaba Group, сервисом электронной коммерции, который обработал сделки в сети Интернет на сумму более 14 млрд долл. США, при этом 68 % продаж было совершено через мобильные устройства [34]. Другим примером являются страны Африки к югу от Сахары – быстро развивающийся регион в отношении распространения абонентского использования мобильных телефонов, демонстрирующий темпы развития мобильного Интернета, опережающие распространение телефонии по наземным линиям связи. В течение ближайших пяти лет компания GSM Association прогнозирует привлечение 240 млн новых пользователей мобильного Интернета в странах Африки к югу от Сахары [35]. Если развитые страны имеют самые высокие темпы распространения социальных сетей, то страны Восточной Азии, Юго-Восточной Азии и Центральной Америки демонстрируют превышение среднего глобального уровня на 30 %, который растет опережающими темпами. WeChat (Weixin), китайский текстовый и голосовой мобильный сервис, привлек около 150 млн пользователей всего за 12 месяцев до конца 2015 года, обеспечивая рост в годовом исчислении на уровне не менее 39 % [36].

Улучшение продуктов и услуг с помощью цифровых усовершенствований, повышающих их стоимость, приводит к тому, что новые технологии трансформируют восприятие и управление активами со стороны компаний. Например, компания Tesla демонстрирует, как дистанционное обновление программного обеспечения и возможности подключения могут использоваться для повышения ценности продукта (автомобиля) после покупки вместо его обесценивания со временем.

Не только новые материалы продлевают долговечность и жизнеспособность изделий, данные и аналитика также преобразуют роль технического обслуживания. Аналитические данные, предоставленные датчиками, размещенными на изделии, позволяют проводить постоянный мониторинг и активное техническое обслуживание, что в свою очередь позволяет максимально повысить эффективность его использования. Теперь речь идет не столько о выявлении конкретных дефектов, сколько об использовании контрольных показателей (на основе данных датчиков и мониторинга через алгоритмы), которые могут выявлять выход элемента оборудования за пределы нормального операционного параметра. Например, специалисты контрольных центров авиалиний раньше пилотов узнают о неполадках двигателя на конкретном самолете. Таким образом, центр может дать указания пилоту о необходимых действиях и заранее направить группу технического обслуживания в место назначения рейса.