擂響戰(zhàn)鼓，開啟征程

推廣人工智能和高級分析應(yīng)用并構(gòu)建相應(yīng)能力通常需要兩到三年的時間（參閱圖3）。在新征程開啟之前，消費品公司需采取一系列舉措來避開常見的障礙并確保此戰(zhàn)略快速實施。

1縮小范圍，精準(zhǔn)發(fā)力

消費品公司需要重點發(fā)展幾項應(yīng)用。若同時啟動十到十五個項目，很可能會一直陷入概念驗證階段。部分原因在于，負(fù)責(zé)這些項目的高級經(jīng)理們的注意力過于分散。事實上，那些專注于少數(shù)機(jī)會（具有最大可行性和潛在影響的機(jī)會）的公司更有可能完成大規(guī)模推廣。例如，一家全球化的時尚品牌聚焦于兩個重點領(lǐng)域：與消費者開展個性化互動和門店的個性化產(chǎn)品配搭能力。這使該品牌能夠在數(shù)據(jù)科學(xué)和IT資源方面精準(zhǔn)投資，同時確保了公司高層的充分參與，使項目取得成功。

2獲得高管層的支持

在發(fā)起任何應(yīng)用之前，消費品公司需要確保它們可以獲得相應(yīng)的推動力。高層管理人員（一般指國家層面或品牌層面的總經(jīng)理或更高級別）應(yīng)該秉持開放的態(tài)度——在部門或地區(qū)發(fā)起和試用新應(yīng)用，而高級業(yè)務(wù)主管應(yīng)投入20％到30％的時間來把控大局。消費品公司也應(yīng)該著力確保協(xié)助落實應(yīng)用場景的本地團(tuán)隊保持熱情，因為提供端到端的人工智能和高級分析解決方案會加重他們的工作負(fù)擔(dān)，而且在這個過程中也會顛覆企業(yè)固有的工作習(xí)慣。

3自建還是購買？

許多供應(yīng)商提供了可以解決特定問題的人工智能和高級分析軟件，這些軟件是現(xiàn)成或半定制的。雖然現(xiàn)成的解決方案具有速度優(yōu)勢，但代價卻是放棄知識產(chǎn)權(quán)。現(xiàn)成的方案不具有定制解決方案的某些功能，亦不具備公司自行研發(fā)解決方案所能收獲的內(nèi)部認(rèn)知。消費品公司應(yīng)盡早確定最適合采用現(xiàn)成軟件的領(lǐng)域以及最適合自行開發(fā)解決方案的領(lǐng)域（只要他們擁有知識產(chǎn)權(quán)，也可與合作伙伴聯(lián)手）。這些決策應(yīng)基于流程的重要程度以及公司相比供應(yīng)商的數(shù)據(jù)優(yōu)勢（參閱“自主開發(fā)還是購買？巧解人工智能難題”）。例如，一家化妝品公司選擇打造一套定制方案，用于在具體環(huán)境下預(yù)測特定品類的市場趨勢。得益于自主研發(fā)，這家公司能夠完全掌控這一工具，甚至有朝一日可將其轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢。

4滿足市場的具體需求

消費者行為、數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)和獲取數(shù)據(jù)資產(chǎn)的渠道在各主要市場中的演變截然不同。企業(yè)需要盡早應(yīng)對市場的具體限制或要求，否則在設(shè)計和實施階段可能會有停滯不前的風(fēng)險。

5厲兵秣馬，未雨綢繆

大規(guī)模部署人工智能和高級分析解決方案通常需要企業(yè)構(gòu)建全新的技術(shù)環(huán)境（反饋、存儲和維護(hù)算法）、適應(yīng)當(dāng)前的生態(tài)系統(tǒng)（如替換運營等關(guān)鍵職能部門現(xiàn)有的專家系統(tǒng)）、統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和分類法。在原型階段不必采取這些行動，但若企業(yè)不希望在首個試點應(yīng)用成功后，面對全盤推翻重來的局面，就應(yīng)該厲兵秣馬、未雨綢繆。比如，雖然在對需求預(yù)測解決方案進(jìn)行原型設(shè)計之前，清理和構(gòu)建全球單品庫存（SKU）數(shù)據(jù)庫并非必要，但初步擬定統(tǒng)一的分類標(biāo)準(zhǔn)來定義相關(guān)產(chǎn)品是很重要的。

6乘風(fēng)破浪，革故鼎新

系統(tǒng)地引進(jìn)人工智能和高級分析解決方案給現(xiàn)有的決策流程帶來了挑戰(zhàn)，在某些情況下可以大大縮減甚至完全省去完成某些任務(wù)所需的時間。例如，一家奢侈品公司發(fā)現(xiàn)，高效的需求預(yù)測引擎將其供應(yīng)鏈部門用于計劃日常需求的時間縮減了60％至80％。為了避免組織阻力，公司需提前與員工進(jìn)行有效的溝通，明確解釋人工智能和高級分析會帶來的影響，并讓團(tuán)隊了解這些應(yīng)用將給他們的工作崗位和工作方式帶來哪些變化。

部署人工智能和高級分析應(yīng)用可以在短期內(nèi)獲得顯著效益，然而于消費品公司而言，更廣泛的機(jī)遇在于這些應(yīng)用將幫助公司把消費者置于運營模式的中心。借助人工智能和高級分析，消費品公司可以將與消費者相關(guān)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)洞察，然后將商業(yè)洞察分享到整個組織——從產(chǎn)品設(shè)計到供應(yīng)鏈，再到營銷和銷售。

要實現(xiàn)這一目標(biāo)，僅僅對人工智能和高級分析進(jìn)行投資是不夠的，企業(yè)還需要大刀闊斧地改造整個組織的工作方式，從董事會層面的決策到車間運營。這是一個漫長的過程，但消費品公司可以將目標(biāo)聚焦于少數(shù)應(yīng)用，力求精準(zhǔn)出擊、穩(wěn)扎穩(wěn)打，并且從始至終、堅定不移地推廣這些應(yīng)用，以此打響全面應(yīng)用人工智能和高級分析的新征程。