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文章內容主題
- 你要委託他人還是自己做？幫助你做出決定的框架
- 基於人工智慧的消費者洞見如何重塑電子商務客戶體驗
[管理][英] 你要委託他人還是自己做？幫助你做出決定的框架
原文 Should you delegate or do it yourself? A framework to help you decide
這是史丹佛很有名的一個免費線上課程 How to Start a Startup 中的第 14 個講座How to operate 中的一小段。
這個問題主要針對管理者或是經理人。裡面有一個隱喻可以很好的描述這種狀況 – 出版社的編輯和作家。編輯不可能自己親自去完成所有的事情，不然出版社可能無法運作下去。同樣的，一家公司的管理者大部分的工作也是要委託他人去做。
作為首席執行官或創始人，你實際上要對所有事情負責。如果事情進展不順利，沒有任何藉口。但是我們也不能委託他人後將失敗的責任推給他人，這是個兩難
這篇文章給出了一個框架，幫你做什麼情況下你可以委託他人
這個座標的 Y 軸代表信念的程度 Level of conviction，x 軸代表決定的後果 ( Consequences of Decision )
你對那件事覺得成功的機率不高，但是你並不知道自己是對還是錯，而且去做那件事後並不會產生災難性的後果，這種狀況下你可以完全委託他人去做 ( 指委派給你管理的人去做 ) 。這樣做有一個好處，可以訓練新手，讓他/她有試錯學習的機會
另一方面，顯然後果很嚴重，並且你堅信自己是對的，但實際上你不能讓下級同事犯錯。
這篇文章後面有舉一個講師在 Square 的帶人經驗，他使用這個框架決定是否讓他的下屬去做一個行銷的實驗
心得
站長成長週報曾經分享過一本書 – 零偏見決斷法，裡面有一個「絆腳索」的概念，如果不確定性很高，風險也很高，如果有設下「絆腳索」還是可以委任他人去做，透過「絆腳索」來警戒何時該轉彎了
[UX] [英] AI 驅動的客戶洞見如何重塑電子商務的客戶體驗
原文 How AI-Powered Consumer Insights Is Reinventing eCommerce Customer Experience
傳統行銷的問卷和集中群組收集資料的方法已經不再有用，問卷收到的回饋多半都有些扭曲，集中群組收到的意見有可能受到主導人的影響或可能是一群被洗腦過的人。
最好的獲得客戶洞見的方法是從多種資源收集資料，如電子商務網站上的客戶評論、社交媒體上的相關討論，和 UGC( User Generated Content ) 資料。 利用 AI 可自動將這些雜亂的資料轉變成有價值的客戶洞見，不用很貴的人工分析。利用這些洞見可優化客戶的使用體驗，提升客戶的保留率，進而增加企業獲益。
AI 可由字句做情感分析。處理方式有三種 : 以規則為基礎的、以統計為基礎的、前面兩種基礎混合的。混合型的效果最好。 這類情感分析的服務如 Mediatoolkit ，可以給廠商相關品牌的情感分析報告、找到影響者、和競爭者的比較，並獲得分析報告。
AI 也可追蹤客戶眼球駐足的地方和長短來了解客戶有興趣的東西。工具如 Karna AI 可將客戶注意點畫成顏色編碼的熱點地圖，利用這資料將可幫助產品的陳列策略和著陸頁或影片要如何設計以幫助客戶更快找到他要的東西等。
讓 AI 做耳目，在網路上負面音量多時給予提醒，以幫助企業及早做矯正，做危機處理。也能就對競爭者在社交媒體上透露的訊息做應對策略，如競爭者降價時獲得通知，企業可馬上跟進降價等。這類服務如 Brand24 宣稱可保護你的聲譽、增強品牌形象並發現新的銷售機會。
另外讓手機的 APP 與地理位置資訊整合，配合大數據來獲取客戶行為的洞見。 如 ArcGIS Spatial Analyst 可將 Excel 表中的資訊整合地圖現狀，找出最符合使用者需求的地方，水文對使用者行為的影響，海岸水災對使用者造成的風險，估算兩地間的花費並給予客戶最佳路徑等。
最後，以擴展的資料統合將所有的資料統合到一個地方，做解析、去除重複和 schema 整合。將客戶洞見與關鍵實體和屬性做映對。AI 幫助這類大規模的統合。
總而言之，利用人工智慧和機器學習獲得即時的消費者洞見，企業將能更正確有效地瞄準目標受眾，依照所得的洞見做優化或做危機處理，給予客戶更好的使用者體驗，讓企業更容易達成目標並在競爭中勝出。