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迈克尔·克里格斯曼：欢迎来到 CXO Talk 第 857 期。我是迈克尔·克里格斯曼，今天我们与世界级专家大卫·埃德尔曼一起探讨人工智能和个性化。大卫的新书名为《个性化：人工智能时代的客户战略》。他在哈佛商学院任教，是波士顿咨询集团（BCG）的高级顾问，曾任保险巨头 Aetna 的首席营销官，并曾是麦肯锡的合伙人。而且他所做的远不止这些。
大卫·埃德尔曼：我从 1989 年就开始涉足这个领域了。那时，互联网还没有普及，我还是 BCG 的一名年轻顾问。巧合的是，有三位客户接连问我们：“我们开始收集的客户信息，能用来做什么？”我们和他们谈了谈忠诚度计划、定向营销和新的客户服务方式。我认为这其中有更深层的意义，而且这只会越来越重要。我提出了“一对一营销”这个术语。我写了一篇关于它的文章，反响非常好；它成为了我职业生涯中很大一部分的起点。
随着互联网的出现并带来了新的能力，我与客户紧密合作，探讨如何从客户信息的潜力中获得更多价值。当然，随着时间的推移，我开始看到这种价值的性质发生了变化，但也看到了那些充其量只能说是令人毛骨悚然且不恰当的做法。现在，我们正处于人工智能能够带来巨大机遇，但同时也可能完全疏远人们的时刻。因此，现在似乎是时候来讨论如何定义我们真正意义上的高质量、良好、真实的个性化了。我还想谈谈如何将其打造成真正的竞争优势，而不是仅仅作为一种营销策略。这正是这本书真正关注的重点：将其提升为你的价值主张。这本书提供了大量的例子和实现这一目标的框架。重要的是要从这个角度来思考，而不是仅仅利用数据来操纵人们。
迈克尔·克里格斯曼：这是一个非常有趣的视角。那么，对您来说，个性化和人工智能是组织或品牌与其客户之间关系的核心。它不仅仅是为了操纵情感、让人们购买更多东西而进行的表面功夫。
大卫·埃德尔曼：没错。想想你今天作为消费者，倾向于与之进行更多业务往来的品牌，尤其是那些数字原生品牌：Spotify 用于音乐，Netflix 用于电影，Uber 用于交通。你从它们那里获得的很多价值，是因为它们如何使用关于你的信息，而这些信息你通常都很乐意提供，并且在很多情况下，是你主动提供的。这些信息让你的体验更好、更快、可能更便宜，而且也可能更令人愉快，从而发现新事物。这现在正成为竞争的基础，不仅在数字原生品牌之间，在更传统的行业也是如此。
让我给你举个例子，迈克尔，说明在一个沉闷的领域，这能带来多大的不同。几年前，在生成式人工智能成为热门话题之前，我住在马萨诸塞州的莱克星顿。他们当时鼓励人们在家安装太阳能电池板；你可以获得部分房产税的退税。这开启了各种营销的闸门，每个人都在推销太阳能电池板：“这个便宜 25%”、“那个便宜 40%”。但购买太阳能电池板有一些复杂性。你有安装成本，有电池板成本。然后，如果你产生的能源过多，你必须将其卖回。还有税收优惠。所以，这有点令人困惑。
我收到了一份邮件，上面写着：“埃德尔曼家庭，我们已经在您家地址进行了计算”——里面包含了地址——“我们相信通过 Sungevity，您每年可以节省超过 20% 的能源费用”——这是我关心的数字——“这封信封里有一个个性化网址，会解释如何做到。”我打开了信封，输入了网址，立刻看到了一张我家屋顶的 Google Earth 图片，上面叠加了太阳能电池板。旁边还有一个计算，显示了我的屋顶朝向（东西向），以及我的经纬度，这些数量的电池板会产生多少能源。然后，他们使用 Zillow 获取了我家的平方英尺，并用它来估算我一年会消耗多少能源。他们有了 Google Earth 计算的分子，以及 Zillow 计算的分母。结果是 21.3%。然后，有一个“点击此处了解更多”的按钮。我点击了，立刻进入了一个与年轻销售人员的视频通话。他看到我是埃德尔曼先生，并向我打招呼。他手头有我所有的信息。我无需解释任何事情。他立刻开始解释经济效益、租赁选项以及它是如何运作的。他已经掌握了我两位邻居的两个电子邮件地址，他们已经在使用他们的服务了。经济效益对我来说是合理的。我那两位邻居（我实际上并不认识他们，所以通过这种方式认识了他们）的推荐都非常积极，所以我们就这样做了。我们甚至没有看竞争对手。他们让整个过程变得非常简单。
从那时起，一切都通过一个应用程序进行管理：安排安装，监控能源产生量。当一只松鼠咬断了一根电线时，我收到了通知，并使用该应用程序安排了维修。一切都非常顺畅。这就是个性化。这就是增加了价值，让我能够理解如何购买东西。他们使用了我认为他们拥有是恰当的数据。这并不令人毛骨悚然，而且对我来说增加了价值。它在帮助我完成整个过程中起到了巨大的作用。
迈克尔·克里格斯曼：这与 20 年前一个勤奋的销售人员，比如汽车销售人员，做的事情有什么不同？今天有什么新东西？为什么我们应该关心，尤其是在今天？
大卫·埃德尔曼：今天之所以不同，是因为我们可以大规模地做到这一点。我们还可以解锁汽车销售人员可能无法获得的信息。也许对于汽车来说更容易，但对于其他类别，你可以解锁更多信息。如果你想想 Sungevity 的例子，有各种各样的人工智能、数学和计算正在进行，它们被串联起来，并广泛地进行。他们基本上扫描了莱克星顿的每一栋房屋的 Google Earth 图像，寻找那些可以节省至少 20% 费用的房屋。然后，他们利用这些信息来定位这些房屋并创造这种体验。这涉及到建模，能够解读 Google Earth 数据，渲染图像。我与 CMO 进行了交谈，他们采用了“测试和学习，测试和学习”的方法，他们花了大约 18 个月的时间来弄清楚如何正确地提供这种体验。其中很大一部分是能够大规模地做到这一点。这是积极的一面。
另一面是，因为你可以大规模地做这样的事情，你也可以做一些更令人毛骨悚然的事情，比如提供——或者实际上是轰炸——人们进行营销，因为你可以，因为大规模地这样做更容易。你可能会稍微个性化一下，但这就是我们面临的风险。我们想要倡导和讨论的一大部分内容，通过书中的例子，是如何适当地做到这一点，从而真正建立信任。
迈克尔·克里格斯曼：换句话说，你可以利用人工智能，人工智能的力量，做好事，建立你的声誉。然而，在很多情况下，你也可以无意中摧毁你的业务和你的声誉，因为你可以如此轻松地大规模使用人工智能。
大卫·埃德尔曼：我不知道完全摧毁业务的可能性有多大，但你肯定会疏远人们，并极大地增加你的退订率。这里有一个简单的例子：我最近从莱克星顿搬到了马萨诸塞州的剑桥，我被家得宝（Home Depot）的电子邮件轰炸了——绝对是轰炸——来自各个部门的各种电子邮件。我准备退订了，然后他们问：“你的下一个项目是什么？”我想：“好吧，这有希望。他们在问我，也许他们真的会利用这些信息。”但随后他们发送了大量关于浴室翻新的内容，似乎组织得不太好。他们本可以问：“你的预算是多少？你对什么感兴趣？”他们甚至现在可以让我拍一张我当前浴室的照片，并用它来了解尺寸，问我想要升级什么，连接我与设计师，或者向我展示选项。
市面上有许多功能和工具，但需要专注和纪律才能真正增加价值，而不是仅仅用通用的营销轰炸人们。
迈克尔·克里格斯曼：我认为正如你刚才描述的，好处是显而易见的：能够以自动化、大规模的方式做到这一点的好处。那么，问题就来了：我们如何实现这个目标呢？
大卫·埃德尔曼：在书中，我们提出了一个由五个不同承诺组成的框架。本质上，如果你利用我的信息给我带来价值，你就隐含地做出了五个承诺。这是组织你如何设计所需体验、能力和流程的良好方式。这五个承诺中的第一个，也是最重要的，是“赋能我”。帮助我做我以前做不到的事情，比如弄清楚如何购买太阳能电池板，并知道什么对我来说是真正合适的。赋能我。帮助我做一些能增加价值的事情。但要做到这一点，你必须了解我。你必须拥有我作为客户，乐意让你拥有的信息。也许你只是向我索要了，或者也许它来自公开记录——我对此相当放心。它可能来自我与你日常的互动。但是，了解我。现在有很多人工智能工具可以帮助你更好地了解我。这些工具可以获取我与呼叫中心代表通话的记录，将其数字化，并用来了解我在使用你的产品时可能遇到的问题。你还可以使用人工智能将我身上的许多不同数据点串联起来，并以以前不可能的方式整合数据。所以我们有：赋能我，了解我。
一旦你了解了我，就适当地联系我。不要轰炸我。安排合适的联系时间。同样，人工智能系统非常擅长预测建模。它们可以识别触发因素并确定发送某种类型外联的最佳时间。如果你有多个外联沟通，这些系统还可以协调哪些是最佳的，以及何时发送。然后，当你联系我时，向我展示。让我容易理解。给我一个个性化的体验，就像我屋顶上叠加太阳能电池板的图片一样。生成式人工智能让做到这一点变得异常容易。
一个很好的例子是我在 Aetna 担任首席营销官时。人们不理解他们的健康保险，这是一个问题，因为它导致了对呼叫中心的呼叫以及使用非网络内服务。我们与一家名为 SundaySky 的公司合作创建了个性化视频。它们是简单的动画，不是很复杂，但它们是个性化的。我们可以告诉你，迈克尔，“这是你购买的健康保险。你的家人中有谁被覆盖？他们有初级保健医生吗？如果没有，这里有一些附近的医生。点击预约。他们正在接受新病人。”那是一次巨大的成功。人们终于理解了他们的健康保险。所以我们有：赋能我，了解我，联系我，展示我。然后，取悦我。随着你从我这里，从我们的互动中获得更多信息，让体验变得更好。这当然是 Spotify 和 Netflix 等服务所发生的情况。随着时间的推移，你会获得更好的推荐。
这五点就是我们所说的个性化的五项承诺。正如我所概述的，每一项承诺背后都有不同的能力，而且这些能力越来越容易获得。但你必须有意识地决定这就是你想要的方向，并且你将把这些能力结合起来为你的客户增加价值。
迈克尔·克里格斯曼：请订阅我们的新闻通讯，并订阅我们的 YouTube 频道。请访问 cxotalk.com。我们确实有非常出色的嘉宾即将到来，所以请关注一下。
我们来回答一些按顺序收到的问题。这是来自 Twitter 的 Chris Peterson。Chris 问道：“在太阳能电池板的例子中，邻居们是否同意成为推荐客户并分享他们的联系信息？”所以，这是一个隐私问题。
大卫·埃德尔曼：答案是肯定的。当我联系他们时，他们并不感到惊讶。一旦我成为客户，我也被问了同样的问题：我是否愿意作为推荐人。顺便说一句，我把他们推荐给了我的妹妹，她也使用了他们。
迈克尔·克里格斯曼：我们在 LinkedIn 上有一个来自 Anne-Mara Potts 的有趣问题。她问道：“为什么我们还停留在轰炸阶段？”她认为这是一个组织性挑战。在您看来，这是真的吗？她继续说道：“换句话说，数据被保存在组织内部长期存在的孤岛中。客户服务数据对任何人来说都无法访问，”等等。“为什么我们还停留在那里？”
大卫·埃德尔曼：以一家典型的零售商或金融服务公司为例——任何销售多种不同产品的组织。这些产品中的每一种都有负责人，试图推动利润和亏损（P&L）以及他们自己的增长。因此，每个产品经理最终都会争夺重叠的客户。无论是家得宝还是大型银行，每个人都在用营销轰炸你，而且没有经过协调或组织。通常，相同的客户往往有资格获得多种优惠。他们很可能被评为有潜力的好客户。所以，没有协调。正如你所说，每个人都有自己的数据库，他们都在追逐你。
其他事情也导致数据被分开和割裂。例如，如果你因为一个问题打电话给客户服务，这些信息不会传达给营销部门。我给你举一个很好的例子，我不怕分享，因为我见过他们的首席营销官并谈过。我是 Sonos 音响系统的忠实粉丝，但他们最近进行了一次应用程序升级，效果不太好。我给他们打了电话，写了信。我不是唯一一个在应用程序上遇到重大问题的人。然而，他们却不断试图让我购买更多音箱。在他们修复应用程序之前，这样做毫无意义。但这些信息似乎并没有在部门之间共享。它肯定不是这样传递的。
这很大程度上与数据的割裂有关，与没有人从客户的角度出发有关。从宏观上看，没有人说：“我们真的想将客户生命周期价值作为我们的主要目标之一，”而不是仅仅用营销轰炸客户。在 Aetna，我们对此进行了衡量。当我成为那里的首席营销官时，我也获得了 Aetna 的健康保险。我既是客户，也是首席营销官。在最初的两个月里，我被我团队的各种营销轰炸了。我问：“为什么会发生这种情况？”于是，我要求提供我们联系某人的频率、他们的打开率和退订率的数据。
很明显，每月超过四次触达后，一切都急剧下降。人们正在退订或不打开电子邮件。少即是多，尤其是当“少”更聪明、更贴近客户时。
迈克尔·克里格斯曼：所以，你真的在远离那种“广撒网”的心态，即你只是使用数据，将其倾倒出去，发送尽可能多的信息，因为成本几乎为零。顺便说一句，如果走到极端，这就是那些总是给我们打电话的骗子的哲学。
大卫·埃德尔曼：是的，你不想和他们混为一谈。我认为，为了更大的利益，将会有关于监管和管理客户数据的疑问。我认为确实需要对客户信息的用途进行监管。但我们也需要向人们展示，并非所有信息都是侵入性的、令人毛骨悚然的或操纵性的。客户信息有很多有价值的用途。例如，如果你返回一个你经常访问的网站，你希望该网站能识别你，知道你以前来过，并且知道你浏览过什么。这使得体验更加相关，并加快了结账速度。我们需要这些关于如何使用客户信息来增加价值的例子。危险在于“公地悲剧”，即人们被塞满了太多的无关信息，以至于他们感到非常不舒服。这给限制可能性带来了更大的压力。
迈克尔·克里格斯曼：Twitter 上的 Arslan Khan 问道：“随着如此多组织收集如此多的重复数据，是否有可能拥有一个所有适当数据的中央存储库？组织是否可以只进行数据调用来提取这些数据？您是否看到组织愿意在这方面进行合作？”
大卫·埃德尔曼：我不认为我们会看到一个单一的、中央的存储库，我也不认为我们想要它，因为其中存在风险，比如单点故障。但我确实看到了两件事正在发生。
首先，生态系统正在兴起，其中一群公司合作共享信息，因为共享使他们能够提供解决方案。所以，我给你举个例子。旅游业的万豪 Bonvoy。他们正在朝着一种能力发展，你可以告诉聊天机器人：“我想去西班牙待 10 天。我想尽可能多地使用积分。我有两个十几岁的孩子。这是我的预算。我们 10 天只住三家酒店。给我行程和预订选项。”万豪无法完全独立地回答这个问题。它必须与交通提供商、景点、餐馆等进行协调。它需要一个生态系统，在那里它可以移动信息。我们可以就代理人工智能（agentic AI）进行一番讨论，这是信息输出并进行这些调用的方式之一。但人工智能可以让你更轻松地组合信息并跟踪它，这样你就有了一个审计跟踪，并且可以控制谁看到什么。我相信像万豪这样的公司——以及可能还有家得宝或劳氏（Lowe's）进行家居装修，以及医疗保健和其他类别中的其他公司——将成为与忠诚度计划相关的目的地，这些计划持有在其生态系统中共享的各种信息。
我认为另一种可能的情况是，人们将拥有自己的代理，持有他们希望与他人共享的信息。然后，公司可以在用户许可的情况下请求和访问这些信息。我认为我们会看到谷歌、苹果、Meta 和亚马逊都在竞争提供这样的功能。问题将在于确保这些功能运行得当，并且人们对信息的管理方式感到满意。
迈克尔·克里格斯曼：您提到代理人工智能（agentic AI）很有趣，因为我当时认为代理似乎是完成您在太阳能供应商示例中描述的冗长一系列任务的自然方式。这是基于研究和数据的复杂个性化。
大卫·埃德尔曼：正如我所说，Sungevity 使用了一系列不同的人工智能技术。四年前，当这一切发生时，我们还没有真正的代理人工智能，所以中间还有一些手动步骤。尽管如此，其中大部分是自动化的。是的，你现在可以轻松地将这些人工智能技术串联起来。其中一些是通过代理完成的。其中一些是我们称之为复合人工智能（composite AI）的东西，即多个人工智能工具协同工作。我看到越来越多的公司正在考虑提供需要多个不同操作的个性化客户解决方案，并使用代理来将它们整合在一起。例如，家得宝可以使用我想要翻新的浴室的照片。他们可以分析这张照片，了解尺寸和固定装置及管道的位置。然后，他们可以建议适合这些尺寸的产品，计算成本，并使用生成式人工智能创建新的渲染图。所有这些都可以通过代理串联起来，因为我怀疑单一的软件程序可以做到所有这些。我认为这就是事物的发展方向。关键在于解决方案。这是关于为客户需求提供解决方案，并找出如何自动化实现这一目标所需的步骤，并大规模地实现。
迈克尔·克里格斯曼：我想花点时间建议您订阅 CXO Talk 新闻通讯，网址是 cxotalk.com。我们有直播节目，我们会通知您，以便您可以加入并提问。我们还有更多精彩的问题正在进来。
这个问题来自 Ritu Bandari。Ritu 说：“感谢您提供的精彩见解。我很想听听您关于利用人工智能在 B2B 营销中个性化客户旅程的看法。”所以，使用人工智能来个性化企业对企业营销中的客户旅程。
大卫·埃德尔曼：我认为 B2B 是一个在这方面尚未充分开发的领域，但肯定有一些例子。挑战在于 B2B 有几种不同的市场渠道。你可以直接面向客户，也可以有销售人员参与。我给你举两个例子，有趣的是，这两家公司都叫思科（Cisco）。一家是思科（Cisco），食品配送公司。你随处可见他们的卡车。全国各地的餐馆都使用思科及其竞争对手来订购食品和用品。当采购代理打开思科应用程序时，在 300 毫秒内，他们就会获得完全个性化的体验。该应用程序知道他们是谁，他们的餐厅，菜单，价格点，地点，以及他们通常是批量订购还是临时订购。它知道最近的仓库，有什么库存，而且由于是食品，哪些物品需要移动，可能需要打折。它甚至可以根据可用的食材推荐新的菜单项。所有这些都创造了完全个性化的体验。如果你想想那五项承诺——赋能、了解、联系、展示、取悦——它都达到了。思科的客户对这让他们的生活变得多么容易感到惊讶。然后，该应用程序与供应链连接，协调交付。所有这些都得到了管理。现在，他们还没有为整个过程使用代理，但你可以想象，从打开应用程序到交付和开票的整个体验，最终都将完全端到端地得到管理。
另一个例子是另一家思科，这家科技公司，主要通过销售人员销售。思科拥有 100 多种产品。每个销售人员都有许多不同的客户，而且他们很容易感到不知所措。他们可能会问：“我怎么知道要和哪个客户讨论哪个产品？”传统上，当思科宣布新产品时，他们会将公告发送给所有客户，希望这能促成一次会议。但大多数客户对那个特定产品不感兴趣。这导致销售人员沮丧，会议错失。因此，思科创建了一个“超级 CRM”系统。他们从核心 CRM 开始，然后添加了关于客户如何使用其思科产品的信息。他们使用哪些功能？使用量是上升还是下降？他们在哪里？他们查看了哪些营销材料？他们甚至纳入了外部信息。“这家公司是否在扩张、收购其他公司、进入新市场？他们是否面临成本压力？”所有这些都输入到一个具有内容管理骨干的系统中。销售人员每周都会收到一个电话列表，上面列出了要联系的人，要讨论的内容，以及原因——也就是说，系统为什么推荐这个特定的行动。自从使用这个系统以来，他们获得了更多的会议，交叉销售率有所提高，销售团队也更加快乐。这就是个性化，既为销售代表，也为最终客户，他们收到了更具相关性的信息。所以再次强调，这不是自动化的，因为中间有一个销售人员，他确实会行使判断。思科正在努力为低端市场完全自动化这个过程。但这是一个 B2B 情况，他们正在利用销售渠道中的步骤，并对每个步骤进行个性化。这些例子展示了 B2B 的一些可能性。
迈克尔·克里格斯曼：在我看来，在这种情况下，需要对销售人员进行额外的培训，以帮助他们了解如何使用这些丰富的个性化数据，并确定对每个客户来说最重要和最相关的信息。
大卫·埃德尔曼：是的，也否，迈克尔。人工智能通过提炼出客户、推荐内容和理由，简化了销售人员看到的内容。销售人员不需要深入研究底层数据。生成式人工智能正在使界面更简单。现在，培训的“是”的部分包括学习使用系统和将数据输入其中。销售人员需要记录客户互动期间发生的事情：讨论了什么，什么吸引了客户等。其中很多可以通过会议后的语音输入捕获，应用程序将其翻译成数据。所以销售人员需要成为数据循环的一部分，而不仅仅是用户。这通常需要付出努力，并要求他们执行可能不习惯的后续操作。但对于销售团队流动性很高的组织来说，这种能力尤其有价值。
迈克尔·克里格斯曼：您描述的人工智能在总结和简化大量数据方面的作用很有趣。随着时间的推移，人工智能在这方面只会越来越好，在提取相关信息方面做得越来越好。但这也可能带来工作上的变化。LinkedIn 上的 Greg Walters 问道：“您如何看待对劳动力的影响，从仓库到 C 级高管？”
大卫·埃德尔曼：速度对于成功的个性化至关重要。BCG 和我创建了一个个性化指数，考察了公司的能力、他们创造的体验以及领导者和落后者。领导者运作方式不同。他们认识到人工智能需要更快的代谢。一是，当你从人工智能那里得到一个信号时——因为它们发现了触发因素，它们看到了一个机会——你应该立即抓住它。理想情况下，甚至实时自动执行。所以你行动得越快，你能获得的价值就越多。
二是，人工智能需要更多信息来学习和改进，并提供愉悦的体验，本质上是这样。你测试和学习并推出越多，你就能获得更多数据来喂养人工智能，使其更智能。这样你就能更好地理解哪些类型的体验和创意能让迈克尔采取行动，而不是让大卫采取行动。因此，这种速度的概念变得绝对关键。在这些公司中，他们正在重新设计他们的营销组织，以小组形式工作，专业化程度大大降低。所以，五六个人一组——基本上是战略、分析、创意、运营和技术。也许还需要合规人员的参与。他们一起构思要测试的想法，推出这些测试，查看数据，并随着时间的推移不断改进。
现在，从工作的角度来看，这是你的问题，这里有几个方面。一是工作的性质。与其花六周时间推出一个项目，不如在两周内推出五个项目。所以，这是一个完全不同的动态，因为你让人们协同工作。
二是，为了做到这一点，你正在减少专业化的程度。我相信人工智能正在促使人们成为更通才的人。营销中导致我认为的过度专业化——那些只做社交、只做搜索的人——很大程度上是因为那些界面的古怪性质。你必须了解谷歌是如何运作的，程序化购买是如何运作的，以及所有执行系统。人工智能将大大简化所有这些。执行将自动化得多。这意味着你必须专注于思考：“你想做什么？你如何看待接触点和战略的性质？”这将迫使人们拥有更广泛的知识。这对他们的职业生涯更好，因为他们不会被困在狭窄的专业领域，但它确实迫使那些非常狭隘地专注于执行专业的人退后一步，思考如何拓宽他们的技能。公司也必须帮助他们做到这一点。
所以，我在营销领域绝对看到的是专业化程度的降低，小型团队的协同工作，以及更通才的能力。我认为我们将在许多不同领域看到这一点。例如，在供应链管理的采购中。这与营销和客户体验无关，但类似的是，你可以拥有区域性或更集中的视图，因为人工智能使管理和协调库存变得更智能。这可能会对就业产生连锁反应。它可能会。我们还没有看到。大多数公司都在利用这一点来重新部署人员，让他们获得更大的可扩展性，认识到他们获得的增长，做他们以前无法做到的事情，并变得更聪明。但存在这种风险。我认为我们将会看到的是一种张力，即一方面是走向更集中化和通才能力，另一方面——同时我们必须考虑——那些非常狭隘地专业化、被孤立的人，以及我们如何重新部署他们。所以那里会有张力。
迈克尔·克里格斯曼：当我们谈论工作变化时，您对首席营销官在这个关键时刻有什么建议，因为一切都在如此迅速地发展和变化？
大卫·埃德尔曼：我认为首席营销官必须做两件事。一是，你必须开始试验人工智能提供的能力，以便自动化更多的事情，提高你的新陈代谢，加快速度，并降低每次触达的成本。所以能够生成更多的创意，并利用这些创意来测试哪个是最好的，并更快地做到这一点。能够更快地推出测试。所有这些都可以让你做得更多，并扩大规模，更快地实现增长目标。因为这不仅仅是降低总体成本，而是降低每次触达的成本。所以，如果你能降低每次触达的成本，你就可以利用节省下来的钱来推动更多增长。而且你必须能够证明你能做到这种平衡。这是第一件事，即重塑你的组织，使其更具可扩展性，并利用人工智能的能力。
第二件事，虽然，是在一个更高的层面，摆脱仅仅是营销策略，而是思考个性化体验，就像我之前与思科、Sungevity 以及书中许多其他公司谈论的那样。营销有一个惊人的机会，成为高管会议桌上的战略领导者，为个性化作为一种战略机会而据理力争。这无疑是我在 Aetna 的处境，我在许多其他地方也看到了这种情况。这需要整个领导团队的支持，因为这涉及到大量的跨职能能力。但必须有人在高管团队中担任四分卫。首席执行官不能日复一日地担任四分卫。首席营销官，或者演变的首席体验官或首席客户官——无论标签是什么——现在都有一个巨大的机会站出来说，这些人工智能能力可以使我们以不同的方式竞争。我正在与一些公司合作，它们确实是这样做的。而且这些组织希望 CMO 站出来，因为那是合适的人选。他们最接近客户，他们了解客户数据，他们可以协调如何创造更多价值。所以我看到这既是一种降低成本和提高可扩展性的压力，也是一个成为更具战略领导者的绝佳机会。
迈克尔·克里格斯曼：在多大程度上，您看到 CMO 拥有您所描述的那种情感、灵活性、智力上的灵活性来适应这种变化？
大卫·埃德尔曼：我没有对所有 CMO 进行整体评估，但最近，我和 BCG 一起对首席营销官进行了关于他们如何使用人工智能工具的调查。正如你所料，绝大多数——70%、75% 的人——一直在试验人工智能，主要是为了获得它能给他们带来的战术优势。自动化一些创意流程，帮助自动化媒体选择等事情，很多战术性的东西，我认为是比较容易的，他们已经开始着手了。在追求这些方面，他们面临着一些组织性问题。这在他们正在努力解决的问题中占了很大一部分。
上周我在奥兰多举行的美国广告主协会（ANA）营销大师会议上。组织如何演变是一个关键的谈话话题，朝着小组形式发展，正如我之前所说，无论这是否容易做到。但大多数人发现，如果他们这样做了，这是最有效的方法之一。
至于战略方面，确实只有大约 10% 的 CMO，诚然，站出来说，他们正在站出来真正引领个性化，并利用人工智能能力来实现更有价值的个性化。相当多的人——大约 30%——表示这即将到来，他们想实现这一目标。大约 10% 的人确实说他们已经做到了。
有趣的是，当我们进行个性化指数调查时，我们考察了 200 家公司，只有大约 10% 的公司被我们认为是领导者。但有趣的是，以及我们在这项研究中发现的一个令人惊讶的方面是，除了消费品（consumer packaged goods）之外，在所有类别中都出现了个性化领导者，因为在消费品中，获取终端客户数据确实非常困难。但对于任何有直接客户接触的业务——你看到 B2B、医疗保健、金融服务、旅游、零售、时尚——所有这些业务，你都能看到领导者。所以，我们看到的是类别内部的范围比类别之间的范围更大，这意味着任何企业都有可能追求这一点。这真的取决于专注。
迈克尔·克里格斯曼：Arslan Khan 又回来了，他说：“正如您所描述的，数据被用来简化端到端的流程，以获得更好的客户体验。”他说：“这听起来像是咨询师的术语。但是，这种类型的数据需要什么样的治理，IT 是否应该是唯一负责这些数据的部门？”
大卫·埃德尔曼：这里面加载了几件事。让我从后往前说。首先，关于谁应该负责数据，几乎任何接触客户的部门都有责任，无论是客户服务、营销、销售、账单、产品——所有这些部门都从客户那里捕获数据。IT 实现了许多平台功能，底层的技术，但有一些业务决策至关重要，决定了你是否会捕获数据。一个非常简单的例子是，当你运行一个营销计划时，例如，你是否在以非常精细的级别标记——用元数据标签——你联系的各个方面，例如颜色、词语的性质、大小、某人打开的时间，他们是否在打开之前被触达？
我在 Aetna 时，我们使用了 44 个不同的标签来了解互动中发生的情况。这不是 IT 的事情。这是一个功能性决定，说“我们想捕获这些数据”。然后你与 IT 合作来实现它，并使其成为可能。所以，企业必须决定它想要这些数据。企业还必须决定它想要共享数据并整合数据，以获得客户的整体图景。这需要有一个你想要如何使用这些数据的愿景，并共同努力使其成为可能。
现在，就治理而言，IT 非常关键，但我还看到一些公司设有首席隐私官（Chief Privacy Officer）等职位——尤其是在金融服务和医疗保健公司——他们正在考虑政策和指南，其中一些是技术性的，但有些则发生在互动过程中。“在客户服务电话中，你会问别人什么问题来以一种经过许可的方式获取更多信息？”所以，从运营的角度来看，例如，在呼叫中心，是否有关于某人可以访问或不能访问哪些数据的指南？所以通常会有一个角色。它可能在 IT 中，也可能不在。它可能是。它可能是一位首席数据官。这里有很多不同的演变。但确实需要有政策、指南和技术能力。重要的是要明确你将进行管理，让某人负责领导。但他们必须与执行委员会合作才能实现。这需要一个村庄的力量。
迈克尔·克里格斯曼：这又回到了我们谈话的开头，个性化成为战略的核心，真的。
大卫·埃德尔曼：是的。而且这不仅仅是营销方面的事情。这是书中一个非常重要的观点。事实上，书中有一个章节详细介绍了不同的 C 级高管角色：CEO，甚至首席法律官、总法律顾问、CFO、CIO、COO——领导层的所有不同角色——以及他们如何为个性化战略做出贡献。关键是，这是一项战略，也是你如何竞争的决定。
例如，几年前，星巴克（Starbucks）的霍华德·舒尔茨（Howard Schultz）在一次投资者电话会议上公开表示，他希望星巴克成为世界上最个性化的品牌。星巴克的应用程序——与我之前谈到的思科非常相似——你打开那个应用程序，你会获得一个极其个性化的体验。现在，他们可能遇到了一些由此产生的运营问题，导致门店不堪重负。但从个性化的角度来看，你不能否认他们付出了努力来使其成为可能，并且确实取得了进展。他们仍然有一些系统性的问题需要解决。所以，这是一项企业战略，营销可能是其中的四分卫，但需要 C 级高管共同努力。
迈克尔·克里格斯曼：请分享一些关于如何真正实现这五项承诺的建议，以便收听的营销人员能够更具体地了解如何应对您提出的个性化机遇和挑战。
大卫·埃德尔曼：第一点是，目标确实是赋能客户。但在短期内，立即，你可以开始做一些事情，特别是两件事。一是管理你的触达——所以联系我——并组织联系，这样你就不会过度负担客户。所以要有一个职能，一个角色，有人在分析什么才是真正最好的下一步行动。当然有 IT 能力，而且你可能大多数人都有 CRM 系统，如果你让它发挥作用，就可以做到这一点。如果你输入数据，并让它帮助你做决定，这样你就可以做到“少即是多”。在实际接触人们的方式上更加恰当。
第二件事，也是战术性的，是展示我，并实际使用 SundaySky 等功能来创建个性化视频。这真的很容易做到。例如，可以采取一些可能更复杂的事情，比如帮助你理解你的忠诚度计划以及你可以兑换哪些积分，考虑到你已经积累了多少积分，考虑到你过去有什么兴趣。所有这些都可以通过个性化视频来完成。这些是你现在就可以开始做的事情。它们是战术性的营销活动，但它们可以产生影响。
然后更广泛的事情是退后一步说：“是否有更系统性的机会来解决客户遇到的问题，或者开辟新的可能性，这需要更广泛的协调才能实现？”想想 Sungevity 所说的，“销售太阳能电池板非常复杂，或者具有压倒性的操纵性。”所以他们说：“我们可以想出一种不同的竞争方式。”思考这些机会，将它们摆上台面，看看，即使在你还没有获得所有人工智能之前，是否有方法可以小规模地做到这一点来证明机会。然后，当你开始这样做时，你就可以看到你需要哪些数据和技术能力来扩大规模。
迈克尔·克里格斯曼：Arslan Khan 又回来了，他提出了很棒的问题。他问道：“如果每个人都对数据负责，那么就没有人负责了。在组织中，部门可能会认为哪些数据重要，哪些不重要。我们是否应该对每个部门的数据含义有一个中央的理解？组织是否应该以标准化的方式在整个组织中明确数据含义？”
大卫·埃德尔曼：是的。这就是为什么许多公司正在设立首席数据官（Chief Data Officer），或首席数据和分析官（Chief Data and Analytics Officer）等职位。大型公司绝对设立了这些职位来做这件事，并与部门负责人合作。我的意思是，即使是法律部门：你管理的合同中都有数据。所以他们正在与职能部门合作来做到这一点。
如果没有这些，那么很可能是技术团队需要这样做。然而，我认为，从体验的角度来看，营销部门应该在场说：“为了提供”——所以不是所有的数据都用于一切——“但为了提供我们想要提供的体验，我们需要这些数据。”并与执行团队明确合作，如何解锁这些数据，制定一个路线图，共同解决问题，权衡取舍，进行问题解决，并非常专注。因为你可以追求一切，然后永远原地打转。但专注于对客户有影响的事情，才是你应该开始的地方。
迈克尔·克里格斯曼：我们如何衡量个性化的影响？
大卫·埃德尔曼：这很大程度上取决于你对个性化的目标是什么。是客户参与度、交叉销售、更多地使用你的产品、客户生命周期价值的增长、降低客户服务成本？这很重要——我们还没有深入探讨——但个性化计划需要有一个以业务为导向的目标。
以思科（Cisco）科技公司为例，这是关于销售的。这是关于在正确的时间接触客户并推动增长和销售。在其他方面，例如，在 Aetna，个性化的一部分是帮助人们理解他们的健康计划，以便我们能够让他们采取更健康的行为，减少呼叫中心的呼叫量，提高客户满意度。但也有与成本和客户管理相关的衡量标准。所以这真的取决于你的业务目标。
迈克尔·克里格斯曼：明确你想要做什么，为什么想要做。
大卫·埃德尔曼：是的。
迈克尔·克里格斯曼：当一个组织正在采用或试图采用个性化时，是否存在阻碍、挑战或阻力？您能否简要谈谈这些？以及一些解决方案或解药是什么？
大卫·埃德尔曼：主要的事情之一是它需要跨职能，并且确实需要业务的不同部门以前所未有的方式协同工作，这需要权衡。它需要就当存在权衡时，谁拥有实际决策权的“大 D”做出决定。
我看到一些组织，例如，他们希望营销部门或 CXO 来领导这项工作。那么，这位 CXO 就成为了 IT、服务运营的客户，进行投资并根据 CXO 制定的业务案例交付成果，而该业务案例是组织正在努力实现的。所以，确实存在功能动态和公司必须试验的新型模型。毫无疑问，那里存在挑战。
迈克尔·克里格斯曼：好的。在此，非常感谢大卫·埃德尔曼。大卫，非常感谢您与我们同在。我非常感激您。
大卫·埃德尔曼：哦，我的荣幸，绝对。希望大家周末愉快，如果你在周五看到这个。
迈克尔·克里格斯曼：感谢所有提问的人。你们是一群了不起的观众。你们太聪明了。在您离开之前，请订阅我们的新闻通讯并订阅我们的 YouTube 频道。请访问 cxotalk.com。我们确实有非常出色的嘉宾即将到来，所以请关注一下，祝您周末愉快，我们很快再见。大家保重。