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    劉威麟 知識長

    nabi總知識長 / Mr. 6

    01/07 14:45

    美國KW集團加入生成式AI，讓舊客戶更想互動、新客戶更想填單
    最近有一個有趣的生成式AI案例，由Keller Willams集團做在他們家的系統中。
    KW是美國一個非常龐大的房仲集團，旗下有高達18萬位房仲人員，全世界設有1100處辦公地點。特別的是，由於KW是加盟的，一般來說，開放加盟的品牌，廣告思維不太一樣，它最主要廣告受眾，其實是加盟主，而非終端客戶。加盟總部主要收入來源，大部分來自於加盟主，而不是終端客戶。但是，想吸引足夠多的加盟主，它必須為加盟主「加值」，讓他們提供更多的服務給終端客戶，加盟主才願意付錢加入這個網路。
    所以，像這樣的一個加盟總部，他們發表新聞稿、做一些生成式AI的東西，其實都是吸引潛在新加盟主、新的業務員說，加入我們，可以幫「你」做得更好！
    這時候，生成式AI所發揮的效力是什麼？
    新聞稿雖然沒有寫到它加什麼東西，可是可以看到，它的生成式AI相關功能，做在它供給加盟主及旗下房仲業務員的「Command」APP裡面，讓業務員「如虎添翼」。
    如何「如虎添翼」？它說，業務員們透過生成式AI，輕鬆寫出更好的、客製化的廣告詞，能以更低價格，取得更好的名單（leads）。
    是的，更精準、更低價、更好的「名單」。
    其中的細節，相信已經做成業務簡報，在其他的加盟展，或許有機會看到。現在分析一下這個東西可能有的好處。
    表面看起來，加了生成式AI，是幫助這些業務員表現更好。
    但事實是，深深相信自己將表現更好的「自信」，就讓業務員走出了第一步──那就是，使用這個APP，用它的功能，送出廣告、接觸客戶……
    也就是說，生成式AI確定可以提升什麼？是在提升「用戶互動」（Engagement）。而這裡的用戶並不是終端客戶，而是這些房仲業務員。
    生成式AI如何提升互動、提升填表、提升轉換？
    房仲業務員以前下載了Command APP，什麼都沒做，也沒有自己做廣告、自己拉客，但，由於現在可以用AI，這些業務員輕輕鬆鬆地就可以做出一個廣告，於是，他就有比較多的機會，真的動手，完成廣告，送入系統。由於系統需要審核，這個廣告應該還是會經過後端的某一位總部人員之手，但這個人員，在之前可能一個禮拜才到一份廣告，現在，謝謝這個AI功能，一天可以他可以得到好幾份，那麼，他就更有機會去改廣告、讓它他上架，創造績效，然後反過來宣傳給其他人。
    換句話說，生成式AI在表單上面的運用，是透過「自動填表」功能，讓平常不會互動，回饋、回報、啟動自己變成更高熱互動的使用者。
    簡單來講，如果你的網站（誰的網站沒有？）有一個表單，如果你加入一個生成式AI的功能，他就有可能可以增加你填表率提高很多。
    你有表單嗎？可以自己試試看，改用AI幫助你的填單者，很自然的，同樣的表單，轉換率會彷若脫胎換骨一樣！
    美國KW集團加入生成式AI，讓舊客戶更想互動、新客戶更想填單
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    為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
    數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
    【數據孤島的特點】
    - 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
    - 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
    - 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
    【數據孤島的成因】
    1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
    2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
    3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
    【數據孤島的影響】
    ✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
    ✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
    ✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
    解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
    【解決數據孤島的技術手段】
    1. 數據集成平台
    數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
    2. 數據倉庫和數據湖
    數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
    3. 統一的數據治理框架
    建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
    4. 雲ERP系統
    雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
    5. API和微服務架構
    功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
    6. 數據虛擬化技術
    功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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