企业家大小企业如何利用互联网和技术

企业家大小企业如何利用互联网和技术莱昂纳多达芬奇曾经说过“简单是最终的复杂性。”当概念复杂且难以量化时，人类渴望简单。在20世纪和21世纪，评分系统已经发展成为理解复杂数据驱动评估的最常用捷径之一，例如信用价值 - 您的FICO评分让投资者知道贷款是否有风险或相对安全

近年来，数据的猖獗 - 以及我们使用深度学习和人工智能分析数据的能力 - 导致了一些令人毛骨悚然的评分系统。例如，中国正在实施一个强制性的“社会信用体系”，这个体系会根据个人的行为(在线和离线)上升或下降，并可能以显着的方式影响人们的生活。例如，社交信用评分较低的人可能无法预订航班或让他们的孩子进入一所好大学。有些人甚至可能不得不放弃他们的狗!可处罚的罪行包括看似良性的活动，例如玩视频游戏或在社交渠道上发布虚假新闻。

有了这些故事，难怪人们对如何使用所有数据变得越来越警惕。正如我在我的书中，谈到在长度信誉经济，w ^ê生活在当今世界，科技使企业和个人都不仅要收集大量的数据，但聚集，并以惊人的速度，精度和复杂性进行分析。显然，根据社会行为分配人员分数的想法是奥威尔式的，而且可怕的。我当然不提倡这种或相信这种侵入式系统。

然而，人们在社交渠道和评论网站上与品牌和消费者互动时创建的大量数据有了更为建设性的应用 - 这是为了改善企业运营方式和向客户提供的服务。

假设你是一个贷方，而你正试图弄清楚那些要钱的人是否有可能还你。如果没有Equifax，TransUnion和Experian对影响个人信誉的一切事物进行幕后分析，您将不得不花费大量时间来挖掘多年的信用数据和数字。有很多变量可能会影响某人偿还贷款的能力 - 支付历史，债务负担，使用的信贷类型，最近的信用查询等等。通过对问题应用数据分析来解决问题，简化了贷方和借方的工作。

同样，声誉分数现在被用于评估各行业品牌的可信度 - 以及他们提供良好客户体验的能力。信誉评分是衡量品牌在线和现场声誉的综合方法。它以1到1,000的等级表示，它考虑了在每个客户接触点收集的数据，并提供了多个渠道的在线绩效的综合计算 - 在线评论，商业列表，搜索引擎结果，社交媒体等。

用于计算得分的一些数据是结构化的 - 例如平均星级。其他信息是我的同事杰森格里尔所说的“野外数据” - 例如客户评论中使用的单词和短语，品牌的社交提及或搜索印象。这是后一个数据集 - 非结构化数据 - 当品牌试图使用传统评估(如NPS调查)来衡量客户情绪时，这些数据往往被忽视。这种坦率，未经过滤且经常不受欢迎的消费者反馈可以为品牌提供令人难以置信的见解，让他们知道他们在竞争格局中的位置，以及他们如何改善他们的发现，选择和体验。

最近的研究表明，监控并致力于提高其声誉评分的品牌也看到了销售增长和收入的增长。我们自己的医疗保健声誉报告发现，声望得分较高的医院每床可获得高达120万美元的收入。声誉得分较高的零售商的销售增长率增长了3.9%，汽车经销商提高了150分，销售额增长了10%。那些令人印象深刻的数字。

有一个原因，声誉得分在帮助公司取得成功方面非常有效：当品牌根据声誉得分进行评估时，他们会使用一致的规模对消费者负责 - 月度，以及位置到位，甚至业务-to-竞争对手。为了保持竞争力，企业必须达到或超过客户对服务，质量和客户服务的期望。就像低信用评分让你改变自己的行为 - 你减少了奢侈消费或获得债务合并贷款以偿还一些余额 - 你的声誉评分可以触发你所在位置的变化，随着时间的推移，提升客户对你品牌的看法。

说我是一家大型汽车经销商集团的营销负责人，我发现我的得分低于我的主要竞争对手的得分。我会尽一切努力确保我的经销商培训员工，以提供更好的体验。我将深入研究我的分数的各个组成部分，看看我在哪里落后以及我在哪里做得很好。我将对哪些工作进行标准化，并专注于解决问题领域。我将确保一线销售人员要求每个客户进行审核，经销商经理正在监控社交媒体上的当地社区并与之互动。随着时间的推移，所有这些活动自然会带来更好的客户体验，从而带来更好的评价，更高的评级以及推动更多业务的能力。

在之前的一篇文章中，我写了关于如何使用人工智能的关键取决于优秀的人员是否正确地建立了良好的技术 - 以及人工智能对于品牌的力量如何能够改变客户体验。根据个人社交分数惩罚或奖励某人的想法不是任何人(至少我知道的任何人)会提倡的，但提供更好的客户体验是一个普遍的目标。作为消费者，我们期待它。作为品牌，我们有责任提供它。像Reputation Score这样的数字索引不仅可以让您更轻松地理解品牌声誉的众多组成部分 - 它还可以实现让客户体验获得成功的目标。