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人工智能如何帮助“敏感型”企业感知未被满足的客户需求?

NEXTECH
Last updated: 2025年8月19日 上午1:46
By NEXTECH
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18 Min Read
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  • 人工智能的真正价值不仅在于扩大产出,更在于帮助我们感知未被满足的人类需求,并以相关的方式作出回应。
  • 许多组织仅使用人工智能来优化短期绩效指标,而忽视了通过建立长期的品牌价值和有意义的受众连接的机会。
  • 敏感型组织会全流程使用人工智能来了解人们的兴趣,建立内部共识,并提供文化契合的回应。

人工智能的真正前景在于帮助我们感知人们的需求,并以同理心回应,而不仅仅是高效。

因此,未来属于“敏感型组织”——那些利用人工智能了解人们关注的事物,并努力清晰精准地满足未满足需求的组织。 构建“敏感性”这一特质,必须成为当前组织运营的战略指导原则。

敏感是一种超能力

我们的文化从根本上误解了敏感性——将其等同于反应,而事实上,敏感性更应理解为响应能力。

大自然体现了敏感性,从向日葵顺着太阳的轨迹移动,以帮助其优化光合作用,到章鱼快速改变皮肤的颜色和纹理,以融入不同的环境。

在生物学中,敏感性是生物体感知环境变化,并做出反应以增加生存机会的关键功能。在商业和社会领域,情况也有所类似。

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敏感型组织是指:

  • 对新信息持开放态度。
  • 了解其环境或市场的更广泛背景。
  • 采取清晰而有意图的回应行动。

“为了有效应对,组织还必须实现内部协调——跨团队、跨职能、跨地域。这是人工智能可以发挥强大作用的地方,尽管这一作用经常被忽视。”

敏感性应该成为组织的战略支柱。在这个人工智能的新时代,效率和规模已不再是使企业领先的关键;重要的是感知真正的需求,并做出有意义的回应。

然而,太多公司却恰恰相反。它们的运营方式仿佛还停留在1950年代,依赖自上而下的信息传递、大众广告,以及假设仅靠规模就能制造欲望。

这种错位导致了我所说的“消费者信息差距”:公司认为他们了解他们的客户(通常限于狭窄的产品类别),与客户在其他生活领域中的真正动机之间存在巨大差距。

数据转变:从意图到兴趣

大多数组织依赖“意图”数据——例如放弃购物车或最近的产品搜索等行为。但意图数据仅捕捉决策过程的最后阶段。它几乎无法揭示人们关心什么、相信什么或梦想什么。

企业需要的是“兴趣”数据:能够体现身份、价值观和共同爱好的互动模式。这包括人们消费的内容、他们关注的影响者以及他们所归属的社群。

如今,人工智能能够大规模解读这些丰富且不易察觉的数据,揭示出我们此前难以察觉的、细致入微的人类洞察力。

但这也是人工智能常被误用的地方。

将人工智能从滥用转变为有意义的利用

为了解决这个问题,组织必须重新审视他们对人工智能以及自身角色的理解。这种转变始于“感知与响应”的理念。这意味着持续感知新兴需求,并迅速设计出有意义的回应方案:在倾听与行动之间构建一个自适应循环。

敏感型组织利用人工智能来更加清晰地思考,同时更迅速地行动。

它们结合了两种能力:

  • 狭义人工智能(旨在执行单一特定任务的系统,例如对内容进行分类或检测趋势)用于分析文化背景并挖掘被忽视的社群。
  • 生成式人工智能,用于跨职能团队共同创作一致的回应。

以欧莱雅集团旗下的NYX为例。面对市场份额下滑的情况,他们利用人工智能研究受众如何参与化妆品以外的内容,揭示了他们对哥特时尚、角色扮演、万圣节和神秘主义的深厚兴趣。这些洞察并没有从销售数据或搜索趋势中显现出来。

于是,NYX根据这些结果采取了大胆的行动:与Netflix的《萨布丽娜的惊悚冒险》合作推出新产品线。24小时内,这一系列产品在没有任何付费广告的情况下售罄。

这不仅仅是一次巧妙的品牌联动;它是一次深刻理解受众热情,并利用人工智能使营销、产品和创意团队围绕共同愿景协作的案例。

另一个例子是乐高,它通过关注在线粉丝论坛和影响者社区来拥抱共同创作。人工智能帮助他们识别新兴的亚文化,并设计出与全球微型受众产生共鸣的模块化产品。

人工智能作为组织共识的工具

然而,敏感性并非仅仅体现在外部。为了有效应对,组织还必须实现内部协调——跨团队、跨职能、跨地域。这是人工智能可以发挥强大作用的地方,尽管这一作用常常被忽视。

生成式人工智能最被低估的特质之一是其创造内部协同的能力。当跨职能团队能够用自然语言提示生成式人工智能,并立即看到创意输出(原型、活动创意、情绪板)时,他们就能更快地达成共识。决策垄断被打破。创造力得以分散。

这不仅仅是速度,更是协同。它使团队能够朝着共同目标大胆行动,而不是循序渐进缓步接近。

“在这个内容无限、注意力日益减少的世界里,组织需要的不仅仅是速度,他们还需要精准、信任和情感共鸣。”

重新思考战略:新指标、新思维

为了建设真正的“敏感型”组织,企业必须重新审视其数据战略和衡量方式:

  • 从意图转向兴趣。不要只关注购买行为,而要开始了解哪些因素能激发了人们的购买欲望。
  • 将人工智能不仅用于生产,更用于感知。让洞察引领产出。
  • 重视共鸣而非影响力。不要只计算浏览量,更要衡量影响力。

在工业时代,企业试图创造需求。在数字时代,他们收集数据。在人工智能时代,他们必须深入倾听,并做出智能的回应。

在这个内容无限、注意力日益减少的世界里,组织需要的不仅仅是速度,他们还需要精准、信任和情感共鸣。

最成功的公司将是那些利用人工智能来识别被忽视的社群,围绕共同的见解协调内部团队,并根据文化和情感驱动因素(而不是过时的假设或静态角色)提供反映人们真正关心的内容、产品和体验的公司。

这就是“敏感性”真正的含义——也是为什么这种能力将定义下一代商业领导力。

Martin Adams

Metaphysic联合创始人

 

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