实体服务资源的联网化抢夺战

[摘要]

过去的20年,互联网公司抢夺用户,运用连接用户的成果进行业务创新乃至行业整合。而在人联网已经趋于饱和的今天,运用物联网技术连接服务场所,将一切互联网还没有渗透到的地方连接起来,俨然成为新的抢夺阵地。本文从几个案例出发分析如何运用物联网技术,赋能服务业,发现新机会。


服务业重塑,比想象中来得更快一些

服务,是指以劳动的形式为他人做事,使对方能从中受益的一种活动。零售、餐饮、金融、医疗、教育、租赁等等都是我们日常生活中所熟悉的服务业。零售业在过去10多年里已经被互联网深入改造,商品陈列、询价、交易等环节被搬到了线上。而很多其他服务业,比如小超市、餐厅、酒店、停车场、理发店、美容院等等,因为联网不便而得以幸免。对于这些“服务场所”,以往我们称之为线下场景。然而,现在这个局面正在迅速被改变。

阿里零售通和小超市

阿里有个业务,叫零售通。它的策略是给街头的夫妻店小超市赋能,帮助他们提供全套的小超市运营工具,提供进货渠道,客户引流以及店面的装修;但需要在装修后的店面招牌上,将“天猫”的Logo放到了原来小店店名之前。夫妻店面对阿里并没有议价权利,会乖乖拱手送出所有的经营数据,如此一来,阿里便可将千千万万夫妻便利店纳入自己品牌之下,一如当年的淘宝网店小卖家。

(阿里零售通模式)

ECTP和停车场

在跑马圈地抢占线下服务资源的不止阿里一家。ECTP是一家停车场解决方案供应商。停车场运营者在购买他们的解决方案后,就可以实现对停车场的自动化管理,比如自动车牌识别,自动计费。为了能够加快推广速度,ETCP免费给停车场提供设备。在使用其设备的停车场达到一定规模后,ECTP推出了直接面向车主的APP渠道,从设备供应商摇身一变成了停车服务品牌商。

美团点评和餐厅

还有美团点评。在安装了美团的智慧餐厅解决方案的餐厅里,食客从找餐馆到预约、取号、点单、支付再到评价,都可以在这套平台的支持下得到非常顺畅的体验。同时,美团点评能够非常方便地得到这家店每天实时的运营数据和各个消费者的就餐数据。

华住数字化平台和线下酒店

当不仅仅是互联网公司,传统企业也加入了这场服务资源抢夺战。在全季、汉庭、CitiGo等华住旗下的酒店里,会员在下单后可以直接选择住哪间房子。办理入住时,住客可以选择在自助机器上直接办理Checkin。很多酒店已经实现了房内的红外人体检测,住客进房后不需要刷卡房间就会自动供电。在华住的布局里,互联网APP负责建立为住客服务的渠道,而联网化的酒店负责为客户提供优质的现代服务体验。

服务业重塑,比想象中来得更快,更猛烈。无论是互联网公司、还是传统企业都在试图将互联网的控制力延伸出液晶屏,渗透到种种服务场所中。

从人联网,到物联网

在互联网过去的20年发展史里,互联网公司抢夺的是用户,是人联网。而在人联网已经趋于饱和的今天,下一波蓝海其实是运用物联网技术连接服务场所,将一切互联网还没有渗透到的地方连接起来。在我们看来,物联网的优势有4个:

  • 随时随地:当用户任何时候位于任何地方,产生了想要操作身边或者相隔万里的事物时,都可以直接通过互联网链接来接入互联网,建立连接。
  • 随心所欲:在与想要操作的对象建立链接后,用户不光是可以用传感器去感知对象,而且可以远程控制设备,施加对物理世界的直接影响。
  • 设备/场所:用户接入物联网链接即可以直接控制/感知一个设备,更重要的是借助这些设备去控制/感知设备所在的场所。
  • 自动化:一旦将设备联网,对设备所产生的数据以及对设备的管理控制即可以由用户自己来负责,也可以委托给服务器和AI。

以往,我们会将这些“服务场所”称之为线下场景,脱离互联网,但现在借助物联网技术的逐步成熟,这些服务场所已经很容易实现联网化,不再有线上线下之分。谁能够将更多的服务场所联网,谁能够控制这些实体空间里的服务,获取其中的运营数据,包装服务价值给消费者,谁就是这其中的胜者。比如,滴滴已经成功地将绝大部分私家车资源圈到了自家门下,成了全国最大的出行服务公司。

这是必然的趋势,无法逆转。

服务的核心逻辑

加入这场争夺战,必须了解服务的本质。典型的服务过程包含4个环节:响应需求请求,获取客户需求,分析规划服务,实施服务。物联网技术和应用的兴起,帮助服务提供者在这四个环节发现新的机会。

1. 响应需求请求

企业与个人提供服务的第一步是让客户可以方便地发起服务请求。为了迅速响应这些请求,企业往往在全世界设立门店,招募员工。但是,受限于人力、房屋租赁等成本,企业能够铺设的服务网点是有限的。客户必须在企业有限的营业时间自己跑到服务点才能享受服务。有限的服务人员又会让客户排起长队。为了提升服务的高响应性,企业必须开更多的门店,雇更多的服务人员,运营成本节节高升。

受益于蜂窝网络的成熟,企业现在得以在任意空间部署可以响应客户提供服务的联网设备。这些联网设备帮助企业彻底突破了服务的空间和时间限制,使得顾客可以随时随地享受企业所带来的服务。每一辆智能单车其实都是摩拜公司派出的服务终端。小区楼下的快递柜24小时都在待命,随时响应你的快递投递需求。

2. 获取客户需求

为了能够为客户提供适合的服务,企业需要收集客户的需求信息,不同定位的企业往往会采用不同的需求调研策略。定位高端服务的企业会对每一位高净值顾客都投入精力,详尽地了解其需求,然后为其量身定做最适合其个人状况的服务。中低端服务企业则不会对每一位顾客如此上心,而是对客户群体进行抽样调查,设计服务流程,再交由一线服务者去实施。每个客户接受到的服务都是无差别的,丧失了服务的移情性。比如,对于大多数慢性病病人,医院完全没办法为每一位病人都配备齐全的检查设备,长时间地持续收集其病情数据。但是富人就可以雇佣私人医生,持续分析自己的病情,获得长期康复调理建议。

在智能物联网时代,传感器在变得不断低功耗化、微型化、联网化。这些技术使得收集客户需求数据的成本急剧下降,并且突破了空间的限制。腾讯糖大夫的血糖仪可以帮助糖尿病人方便地测量血糖指数,并且把这些数据交给医生来做远程诊断,及早发现病情恶化的征召。通过对血压/睡眠/皮肤电等数据的持续测量,老人们就可以住在自己家里,同时享受医生的远程监护服务。

收集客户需求不仅可以用血糖仪这样的专用传感器,在人工智能的帮助下,摄像头和麦克风这样的通用传感器也可以变成收集顾客需求信息的利器。

在学而思网校的双师课堂里,摄像头配上人脸表情识别引擎能够帮老师持续分析各个学生的学习状态,是困惑时的眉头紧缩,还是学会知识后的笑逐颜开。基于语音识别/语义理解构建的服务机器人,能够能与顾客直接对话,来判断客户想要订购哪些商品。低成本、自动化的传感器+AI将能够帮助企业大大加快扩张业务的速度。相信不远的未来,就会有机器人在肯德基/奶茶店/电影院/海底捞里问你想要点些什么。

3. 分析规划服务

区分高端和中低端服务的一个最简单的依据就是企业是否知道来享受服务的顾客叫什么。在高端服务业里,服务人员会投入大量精力,对尊贵的客户做非常深入的分析,努力为其提供最完美的服务。但是在中低端服务中,受限于成本,企业并不会为每一位客户做服务的分析规划。这种情况下,服务方式其实都是事先由总部来设计好,再由一线服务人员做标准化的执行。服务人员甚至并不在意你叫什么,你是男是女是老是少。顾客在服务网点只能从这些标准化服务的菜单中选择,没有太多定制的自由空间。

(Waston可以检查X光中的癌症征兆)

当企业通过智能物联网高效地收集客户数据,就迈出了为每个人提供个性化定制服务的第一步。为了分析这些数据,企业还需要付出高昂的成本来雇佣具备诊断能力的专家,这就限制了企业的服务带宽。而现在,机器学习能够解决这个矛盾。在向电脑提供经过专家预先标记的训练集数据之后,电脑就可以使用监督学习来自动寻找自变量和因变量之间的关系,训练出人工智能模型。训练完成的模型就可以根据输出的原始数据自动做出分类判断。现在,IBM的Waston已经实现了基于X光片的影像来识别患者是否患有恶性肿瘤。保险公司也可以基于每个人的基因图谱测绘数据来判断客户患各类疾病的风险,从而为顾客提供精准的定制保险服务。

4. 实施服务

以往,为客户提供服务实施的载体往往是员工和设备。但现在,这些工作已经被越来越多样的联网设备实现。现在随处可见的共享汽车、共享充电宝、共享借伞机、自助榨汁机、无人按摩椅、迷你K歌房,以前都曾只是企业的白日梦。借助于智能物联网技术的逐步成熟,这些梦想都变成了现实。这些设备体积更加小巧,可以放置在任何地方,在为客户提供服务的同时也时刻保持着与服务器的连接,接受企业的统一管理。雇员从台前转向幕后,变成了这些设备的维护者。

除了部署方便的优势外,这些设备还可以在服务器的调度下自动完成服务实施,这使得企业提供定制化服务变得更加方便。比如,现在你在酒店房间里点餐,机器人就可以将餐送到你的门口。在你入住酒店之前,服务器就可以识别你的身份,自动将房间的温度、湿度、亮度调整到最适合你的状态。

(提供房间服务的机器人)

即便现在有一些服务太过于复杂,还无法全交给设备来执行,企业也可以将服务计划推动到服务人员的随身联网设备上。这些随身设备其实就是服务人员的网关,将人接入了互联网,变成了connected human。我们现在已经非常熟悉的专车服务,就是通过将服务计划下发给司机的手机来实现的。如此看来,联网设备只是把人类这样一种服务载体拓展成无数种专业设备,为客户提供榨果汁、按摩、充电的服务。

运用物联网重塑服务业的关键路径物

联网只是一种技术,本身并不直接产生业务价值。为了能够用物联网技术改造你所在的服务业,就需要发现应用物联网的合适机会。第一步就是:分析目标用户在各个需求场景中的用户旅程,找到适合的需求痛点。

基于物联网的优势和服务的本质,我们可以获得一个公式。所有能够套入这个公式的用户痛点都是应用物联网技术的机会:

(某类用户)在(某时某地)希望(自己/AI)能够(感知/控制/分析)位于(异地/旁边)的(设备/场所)

套用这个公式,我们可以举几个例子:

  • 爸爸妈妈在上班时希望自己能够方便地看到位于家里的宝宝在做什么
  • 超市顾客在逛超市时希望自己能够方便地使用超市的称重机给水果称重
  • 车主周末在小区停车场希望自己能够方便地使用位于停车场的洗车机来洗车
  • 食客在餐位上吃饭时希望自己能够方便地知道位于后厨的菜做到什么进度了

通过这些例子,我们可以看到,物联网技术的应用可以直接改变我们每天的衣食住行、吃喝拉撒。恰当地应用物联网技术真的可以让用户随时随地、眼观六路、耳听八方、为所欲为。

互联网远远没有饱和,一个新的时代已经拉开帷幕。


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IoT与智能时代

IoT(Internet of Thing,物联网)是一个被炒作了很久的概念。它描述的是任何物体都可以连入互联网的万物互联盛世,但是这盛世多少显得有些虚幻。然而在最近,这个概念已经在我们的生活中有了越来越多的真实应用,比如最近红得发紫的共享单车。在这背后,是各种技术的逐渐成熟让物联网时代真正到来:

  • 低功耗微型处理器计算能力越发强劲。智能手机带动了微型处理器的快速发展。这些强劲的微型处理器可以帮助设备获得强大的运算能力,运行复杂的软件,进行高效的信息处理。
  • 设备接入互联网的方式多种多样。WiFi、蓝牙、蜂窝网络、以太网等网络连接的标准已经发展得非常完善,基础设施成熟。这使得各种设备可以方便地选择低成本的方式接入互联网。
  • 适合物联网的传输协议日趋成熟。相较于Web时代的HTTP协议,MQTT、CoAP等新的协议更加适合小型低功耗设备。这些日趋成熟的协议可以帮助设备轻松地与服务器进行数据通讯。
  • 数据分析技术突飞猛进。从设备获得的海量数据必须经过进一步的分析才能够获得洞见,从而能够对设备的运行状况做出诊断和预测,帮助企业提升运营效率。这些都得益于大数据技术的进步。

这些技术使得硬件本身可以支撑计算能力更强的软件,并且可以将数据通过轻量协议传入服务器,并让服务器端的AI高效完成数据的分析处理。在这些技术的支撑下,物联网技术架构所需要的各个模块就完备了:

图1 物联网技术架构

IoT能给企业带来什么

IoT技术是可以应用在任何硬件上的,这意味着它能够给很多行业带来应用价值。在中国,我们曾经误以为智能家居是IoT的最佳应用方向,但是麦肯锡在2015年发布的报告却告诉我们,to C的智能家居其实只是一碟小菜。各个行业都可以通过升级既有设备或者引入新的智能联网设备而享受到这个技术红利。所以像制造业(所谓工业4.0)、智能城市(交通、安防、楼宇、能源)、泛零售(商店、银行、餐馆)这样已经在使用大量设备或者引入新设备的行业就能获得更多的发展机会。

这些各行各业的企业能够从IoT技术中获得的价值包括:

  • 远程获得设备数据。对于依赖设备来运营业务的企业来说,能够实时了解所有设备的运作状态和产生的数据,就能借此全面获知业务的运作情况,并且对未来的业务走势做出预测,对潜在风险进行提前干预。
  • 远程控制管理设备。对于大型公司来说,用标准化的方式控制分布在全国或全球各地的设备是非常痛苦的。但是将所有设备接入互联网后,一切都会变得非常之简单。
  • 智能自动化。当可以对从设备中获取的数据进行智能分析,得出有价值的决策,并进一步自动管控遍布全球的设备时,企业的运营效率将得到巨大的提升。
  • 应用创新硬件。通过引入机器人、无人机等创新设备,企业可以为消费者创造新的服务价值,提升业务的自动化程度,提升企业的运营效率,增加竞争力。

做IoT需要具备的能力

以往的软件开发能力是软件工程师进入IoT的入场券。但是只靠这些能力还无法在IoT领域扮演最核心的角色。在对大量物联网项目进行分析之后,我们发现有3项新能力是软件工程师们进军IoT领域时需要掌握的:

1、软硬件系统集成

将硬件与软件集成并接入互联网,是物联网解决方案建设的第一步。被接入互联网的设备可以实时地向云端的服务器上传数据,使得云端可以了解所有设备的最新状态,为进一步分析这些信息提供可能。

图2 某地铁安防集成平台

我们曾经要为某城市地铁打造一套安防集成平台。地铁运营公司为了有效地保护地铁站点和停车场,希望能够将所采购的各类安防设备集成起来,使之自动化地发现、识别和处理安防警报事件。例如,每当有人穿越禁区边界,周界报警器就能够自动传递警告给服务器,扬声器就会自动触发播放警告声,提醒闯入者尽快离开。安防摄像头也会自动响应,将此区域的实时影像传递给中控室。被集成到中控平台的硬件设备极大地提高了安防业务的运营效率。

2、传感器数据的智能分析

各式各样的传感器可以帮助人类捕获数据。对这些数据的智能分析可以进一步帮助人类获得有业务价值的信息,比如辨别门店顾客的身份、检验产线制成品是否合格、预测机器未来的损坏概率。对数据的智能分析可以帮助企业自动地捕获有价值的信息,帮助企业更有效地运营业务,提前预测未来。

图3 基于激光雷达和无人机的粉末型原料库存测量方案

最近,ThoughtWorks为某国际化肥制造集团设计了粉末库存测量方案。这个集团在巴西拥有拥有20多个工厂,每个工厂有4~6个大型原料池,用于存储粉末型原料。化肥制造集团希望能够精准地了解各个原料池的库存,但是以往只能派人进入危险的原料池用皮尺进行粗略估算,急需更加有效的方式。3D激光扫描器通常被用来给物体做3D建模。当装载着3D激光扫描器的无人机飞过化肥原料堆时,就能够获得粉末原料堆的3D模型。基于这个模型,我们就能轻松地计算出原料的库存。机器加上智能的数据处理算法,就能够帮助企业高效完成人类以往无法做到的事。

3、硬件的智能管理

在对从硬件传感器获得的数据进行处理后,服务器可以智能地做出决策,调度遍布各地的设备完成指令。这就使得设备可以在远端服务器的指挥下自动地运作某种业务。无论是已经成熟的植保机自动喷洒农药,还是未来令人期待的无人驾驶汽车自动接客,都可以让业务运营的效率得以极大地提升。设备将成为人工智能的执行载体。

图4 亚马逊的仓储机器人Kiva 引用自www.biznes.banzaj.pl

最近, 我们帮助某国内企业规划了其AGV仓储机器人管理平台。这家公司在采购仓储AGV机器人后,希望能够深度定制智能调度平台,以便这些机器人能够按照该企业的业务特点来运作,并且与企业的其他业务系统深度集成。为此,我们帮助客户规划了机器人中心控制系统的技术架构,管理仓库中的数十台机器人,使之能够按需领取和执行任务,从而实现仓储分拣业务的高度自动化。

未来的新时代会是什么样的

过去,服务器借助互联网来使用电脑显示器和手机屏幕影响用户,提升了企业的运营效率以及体贴的用户体验。而未来,服务器上的AI将通过物联网找到五感(传感器)和躯壳(执行单元),融入到我们工作和生活的每一个角落,打开提升企业运营效率和创造优质用户体验的新篇章。


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