litbaza книги онлайнРазная литератураThe Future of Competitive Strategy: Unleashing the Power of Data and Digital Ecosystems - Mohan Subramaniam;

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+

Закладка:

Сделать
1 ... 40 41 42 43 44 45 46 47 48 ... 74
Перейти на страницу:
окружающей среды и других раздражителях, которые могут вызвать приступ астмы.

Благодаря таким данным "умные" ингаляторы могут предложить потребителям широкий спектр функций. А. Вайдьянатан, основатель и управляющий директор компании Personal Air Quality Systems (PAQS), 7 стартапа в Бангалоре, производящего датчики для "умных" ингаляторов, разделил для меня эти функции на "базовые и расширенные". К базовым функциям относятся отслеживание потребления профилактических доз, напоминание пользователям о необходимости принимать профилактические дозы, отслеживание времени и частоты использования спасательных ингаляторов, напоминание пользователям о необходимости носить с собой ингаляторы (особенно спасательный ингалятор), уходя из дома, и отслеживание местонахождения спасательных ингаляторов в чрезвычайных ситуациях. Основным преимуществом этих базовых функций является повышение приверженности к медикаментозному лечению и, следовательно, улучшение контроля над астмой. Исследования показывают, что интеллектуальные ингаляторы улучшают контроль астмы и снижают количество случаев, требующих применения спасательных ингаляторов. 8 А напоминание пользователям о необходимости всегда иметь при себе спасательный ингалятор, а также возможность отслеживания местонахождения спасательных ингаляторов во время чрезвычайных ситуаций могут спасти жизнь.

Расширенные возможности "умных" ингаляторов становятся возможными благодаря более глубокому анализу архивных данных, полученных от большого числа пользователей. В качестве примера можно привести прогнозирование острого приступа путем обнаружения известных раздражителей (например, пыли, пыльцы или плесени), уточнение прогноза за счет точного определения раздражителей, которые с большей вероятностью могут вызвать приступ у каждого конкретного пациента, а также отслеживание эффективности лекарственных препаратов, что помогает врачам точно подбирать дозировку лекарств для каждого конкретного пациента. Основная идея похожа на то, как Amazon или Netflix, используя архивные данные, могут предсказывать, что может понадобиться конкретному пользователю из их ассортимента, о чем подробно говорилось в главах 1 и 2. Amazon и Netflix используют сложные алгоритмы и искусственный интеллект для поиска корреляций между различными моделями поведения пользователей и вероятностью покупки, чтобы сделать свои прогнозы. Интеллектуальные ингаляторы также могут запрашивать архив данных, чтобы найти корреляции между использованием спасательных ингаляторов и различными экологическими триггерами для прогнозирования приступов астмы.

Большинство "умных" ингаляторов, представленных на рынке сегодня, обладают базовыми функциями. Умные ингаляторы появились в 2014 году и пока находятся на ранней стадии внедрения; на их долю приходится менее 1% рынка ингаляторов. 9 Текущий объем рынка умных ингаляторов оценивается примерно в 34 млн. долл., но к 2025 году ожидается рост до 1,5 млрд. долл. Этот рост может быть гораздо более активным, если производители смогут использовать весь потенциал умных ингаляторов, расширив их базовые цифровые функции до более совершенных. Эти функции могут сделать "умные" ингаляторы незаменимыми для пациентов, поскольку при многократном использовании "умные" ингаляторы смогут узнавать об уникальных триггерах приступов астмы каждого пациента и предотвращать их появление. Современная аналитика и искусственный интеллект позволяют реализовать такие функции, как прогнозирование приступов астмы и настройка прогноза для каждого конкретного пользователя. Однако для обеспечения надежности таких функций производителям необходимы огромные объемы данных об использовании "умных" ингаляторов. Для того чтобы один индивидуальный цифровой клиент смог воспользоваться преимуществами таких расширенных функций, необходимы тысячи других цифровых клиентов.

Чтобы лучше понять необходимость большого количества сенсорных данных для создания "умных" продуктов, рассмотрим IoT-термометр, предлагаемый компанией Kinsa Health. Этот термометр может отслеживать температуру тела всех своих пользователей и определять, повышается ли температура у нескольких человек в одном месте. Эта функция может обеспечить раннее предупреждение об очагах инфекций (например, COVID-19). Однако ценность для отдельного цифрового потребителя проявляется только тогда, когда большинство людей в его районе или соответствующем географическом регионе используют IoT-термометры. Более того, если производителю удастся добиться широкомасштабного внедрения термометров цифровыми покупателями, он может ожидать, что к нему потянутся еще больше цифровых покупателей, привлеченных его теперь уже более очевидными преимуществами, основанными на данных. Эти свойства данных подразумевают, что приобретение цифровых клиентов может привести к выигрышу, что отличает их от традиционных клиентов. Потенциальная возможность цифровых клиентов изменить рынок для такого устоявшегося продукта, как термометры, показывает, что традиционные компании должны переосмыслить свои стратегии привлечения клиентов, разработанные для традиционных клиентов, когда они ориентируются на цифровых клиентов.

Стратегические последствия цифровых клиентов

Принципиальное различие между цифровыми и традиционными клиентами заключается в том, какие продукты они покупают и какие данные генерируют. Традиционные клиенты покупают стандартные продукты и не предоставляют интерактивных данных о том, как они их используют. Цифровые клиенты, напротив, покупают продукты, оснащенные датчиками, генерируют интерактивные данные и предоставляют производителю доступ к этим данным. Устранение этого фундаментального различия имеет множество существенных последствий для традиционных компаний.

Разработка, производство, маркетинг и продажа продуктов, оснащенных датчиками, не являются нормой для унаследованных фирм. Точно так же использование продуктов, оснащенных датчиками, не является нормой для их старых клиентов. Работа с цифровыми клиентами требует изменений в существующих бизнес-процессах старых фирм. Аналогичным образом, чтобы вступить в ряды цифровых клиентов, традиционные покупатели должны изменить свои ожидания, связанные с привычными стандартными продуктами. Ценность новых цифровых функций должна быть привлекательной. Новые преимущества должны быть убедительными.

Однако при более широком внедрении ценностное предложение продуктов, оснащенных датчиками, для потребителей цифровых технологий может расширяться. Это связано с сетевыми эффектами. Старые фирмы также получают новые преимущества за счет сетевых эффектов, которые становятся возможными благодаря цифровым клиентам. Однако для получения этих преимуществ традиционные компании должны изменить свои подходы к формированию ценностных предложений для своих клиентов по мере перехода от традиционных цепочек создания стоимости к новым цифровым экосистемам. Кроме того, им необходимо изменить свои привычные принципы получения доходов и прибыли.

В табл. 6.1 приведены основные различия между цифровыми и традиционными клиентами и связанные с ними стратегические последствия. В последующем обсуждении эти моменты будут рассмотрены более подробно.

Преобразование унаследованных бизнес-процессов

Начнем с того, что по мере того, как цифровые потребители покупают продукты, оснащенные датчиками, традиционным компаниям требуются новые процессы для разработки продуктов, оснащенных датчиками. В случае с "умными" ингаляторами фармацевтические компании создали корпоративные альянсы с технологическими компаниями. Не все компании могут нуждаться в таких масштабных инициативах; однако всем им необходимо выработать новое понимание того, как их продукты могут генерировать интерактивные данные, и новые возможности для интеграции сенсорных атрибутов с преобладающими характеристиками продукта.

Устаревшим компаниям также необходимо разработать новые процессы для использования сенсорных данных с целью предоставления новых цифровых услуг. Для "умных" ингаляторов новые процессы включают создание новых API, которые позволяют направлять данные датчиков в индивидуальные профили пользователей; использование искусственного интеллекта и других аналитических средств для создания интеллектуальной системы, определяющей риск астматического приступа у отдельных пользователей на основе целого ряда потенциальных раздражителей окружающей среды; а также создание процессов разработки и управления новыми цифровыми функциями по мере

1 ... 40 41 42 43 44 45 46 47 48 ... 74
Перейти на страницу:

Комментарии
Минимальная длина комментария - 20 знаков. Уважайте себя и других!
Комментариев еще нет. Хотите быть первым?