В стратегии софтверной компании нет секретов. Основатели следуют хорошо зарекомендовавшему себя плану действий, который находится в свободном доступе и повсеместно применяется, в то время как затраты конкурентов на копирование продуктов становятся все меньше. Фактически, основатель может предположить, что практически ничего из того, что он производит, не оправдано в долгосрочной перспективе. Черт возьми! Любой экономист скажет вам, что такая ситуация должна привести к снижению стоимости, а маржа должна быть минимальной.

Тем не менее, валовая прибыль среднестатистической софтверной компании составляет более 80%.

Программное обеспечение, на мой взгляд, лучшая бизнес-модель, когда-либо созданная человечеством. Денежные потоки абсолютно справедливы. Маржа разумна. Это вершина 200-летнего капитализма. В полном нарушении того, чему я научился на вводном курсе по экономике (что, по общему признанию, дало мне двойку), эти компании могут достичь возмутительного уровня успеха и прибыльности.

Как такое может быть?

Программное обеспечение — это невероятный бизнес, потому что его предельные затраты на распространение близки к нулю.

Создав программное обеспечение, вы можете отправлять его через Интернет (по сути) бесплатно любому количеству клиентов, сколько захотите.

Кроме того, программное обеспечение — вещь обновляемая. Лучшие компании с каждым годом будут зарабатывать больше денег на одной и той же группе клиентов, просто обновляя ПО. Да, когда конкуренция жесткая, затраты на обновление растут, но хорошо продуманная стратегия выхода на рынок может преодолеть это. Это очевидно.

Результатом является мета-рынок: поскольку основатели знают, по какой схеме действуют их конкуренты, они в конечном итоге позиционируют себя с учетом шагов, которые их конкуренты предпримут через три года.

Допустим, я руковожу компанией-разработчиком информационных бюллетеней, подобной Substack или Beehiiv. Поскольку у каждой компании уникальная отправная точка, у каждой из нас будут относительные сильные стороны. Substack отлично помогает писателям приобретать читателей. У Beehiiv гораздо более мощный аналитический пакет. У моей гипотетической компании мог бы быть действительно сильный брендинг и дизайн. Я могу с уверенностью сказать, что в течение следующих трех лет и Beehiiv, и Mailchimp приблизятся к моим возможностям, в то время как я все ближе к ним: Substack улучшит свою графику, Beehiiv скопирует некоторые функции Substack discovery и т.д.

В большинстве отраслей конкуренция — это поножовщина, она быстрая и грязная. Напротив, B2B SaaS — это шахматная партия, интеллектуальная и затяжная. И это потому, что вместо того, чтобы просто гадать о том, что будут делать их враги, основатели могут с пугающей степенью уверенности предсказать, что произойдет.

Я даже превратил это в игру. Когда я вижу, что компания подтрунивает над запуском нового продукта, я отправляю электронное письмо их конкуренту и спрашиваю: “Есть идеи, что это?” Обычно я получаю ответ типа: “Ничего не слышал, но я предполагаю, что X.” Они почти всегда правы.

Они могут это сделать, потому что сценарий известен. И, к счастью, я собираюсь научить этому вас.

Сборник пьес компании — разработчика программного обеспечения

Путь компании-разработчика программного обеспечения проходит примерно так:

1. Точечное решение решает конкретную проблему для определенной группы людей. Со временем возможности точечного решения растут, расширяя круг клиентов, которых они могут обслуживать.
2. Далее компания перейдет на выпуск нескольких продуктов. Она начнет предлагать множество продуктов, которые будут обслуживать либо ее основного клиента, либо смежные функции в организации, которой она продает.
3. Тогда компания станет платформой, позволяющей экосистеме партнеров создавать продукты или услуги поверх того, что она уже предлагает.
4. Цикл начинается снова с новых точечных решений, обычно связанных с возможностями платформы, для новых вариантов использования.

Чтобы выйти за рамки первоначальных клиентов, для которых работает точечное решение, компания может расширяться либо по горизонтали (использовать те же инструменты для обслуживания новой группы клиентов со схожими проблемами), либо по вертикали (создавать новые инструменты, которые решают другие проблемы, с которыми сталкиваются ее существующие клиенты).

Таким образом, программное обеспечение, облегчающее начисление чаевых вашему баристе, может расширяться по горизонтали, помогая другим типам розничных продавцов внедрять начисление чаевых, или по вертикали, продавая другое программное обеспечение для кофеен. Хотя это может показаться банальным, поскольку Интернет распространен повсеместно, возможности, доступные софтверным компаниям, исчисляются триллионами долларов.

Когда вы думаете о точечном решении, функции программного обеспечения меняются в зависимости от размера клиента и того, что этот клиент делает. Продолжая пример с кофе, программное обеспечение для старой местной кофейни должно быть разработано иначе, чем для Starbucks, — возможно, за счет сосредоточения внимания на баристе (в первом случае), а не на команде цепочки поставок (во втором).

Я понимаю, что это волнообразно, но подумайте о том, насколько перегретой такая динамика может сделать конкуренцию. У каждого сотрудника компании, у каждой функции, от отдела кадров до финансовой, будет несколько компаний-разработчиков программного обеспечения, конкурирующих за решение своих проблем. Предприятие будет переходить на средний рынок. Смежные отрасли будут пытаться автоматизироваться. И ни один отдельный поставщик программного обеспечения не может удовлетворить все потребности отдельного человека. Средний сотрудник использует 11 различных приложений для выполнения своей работы.

Чтобы победить, цель компании — владеть наиболее мощными данными и / или рабочими процессами, которые позволят ей держать конкурентов в страхе. Например, большинство компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения для ресторанов, стараются владеть идентификатором клиента или системой торговых точек, потому что вы можете использовать эти данные для подключения ко всему, что происходит в ресторане, от продаж до заказов блюд. Представьте, как вы видите логотипы с тостами или квадратами на кассовом аппарате вашей кофейни. Для каждой функции, отрасли или типа бизнеса существует столь же важный контрольный пункт.

Поговорим о человеческих ресурсах

Когда я слышу фразу “отдел кадров”, я представляю мужчин с грустными глазами, одетых в дурацкие костюмы, — людей, единственная цель которых в жизни — убедиться, что я прохожу корпоративное обучение, которое превращает мой мозг в слизь. (Очевидно, что у меня был отличный опыт общения с этими замечательными людьми.)

Однако на самом деле HR — это сложное сочетание критически важных задач:

• Преимущества
• Расчет заработной платы
• Управление производительностью
• Рекрутинг
• Увольнять людей так, чтобы на компанию не подали в суд

Хотя мысль о том, чтобы управлять этим делом, лично у меня вызывает желание обжариться в рапсовом масле, кто-то должен использовать программное обеспечение для выполнения этих задач. Это очень много материала! Честно говоря, ни одна компания не может преуспеть во всем этом.

Помните — цель софтверных компаний — владеть наиболее важными данными или рабочим процессом, потому что это означает, что они с наименьшей вероятностью будут заменены конкурентами. И, самое главное, все знают, что их конкуренты тоже этим занимаются.

Поэтому, чтобы победить, компании должны сформулировать четкий тезис о том, какой рабочий процесс является наиболее важным для их заказчика и как они собираются им владеть. Чтобы узнать больше, я побеседовал с генеральным директором кадровой SaaS-компании, которая совсем недавно оценивалась в 3 миллиарда долларов. Он утверждал, что в компаниях на ранней стадии важнее всего расчет заработной платы. “Небольшие компании просто надеются, что всем будут платить вовремя”, — сказал он. Здесь стартапы, подобные Gusto, преуспевают. В крупных компаниях, по его словам, важнее всего “владеть идентификатором сотрудника”; Workday оценил это в 56 миллиардов долларов.

Когда Альтман основал Lattice, он нацеливался исключительно на средний рынок. Его основным решением для этих клиентов были обзоры производительности. Альтман объяснил почему в другом интервью: “Это было похоже на бунт против производительности, это было похоже на небольшую раннюю группу HR-практиков, которые отстаивали этот новый формат, для чего и была создана Lattice. И мы ему соответствовали, и в этом была доля удачи, но он просто рос, и это стало настоящим дефолтом”.

Позже компания перешла на мульти-продуктовый подход, добавив такие инструменты, как компенсация.

Целевая страница Lattice связывает все компенсационные продукты с ее основным продуктом для повышения квалификации — управлением производительностью.

Полезно думать о софтверных компаниях как о чем-то сродни религии. Есть некая глубинная вера, некий стиль работы, который лежит в основе всего, что они делают. Иногда это убеждение мягче и эмоционально привлекательнее, например, у Lattice, что она могла бы проводить обзоры производительности более гуманно.

В других случаях это убеждение более прагматично, как, например, в случае с конкурентами в области HR-программного обеспечения. Его тезис заключается в том, что идентификатор сотрудника находится в центре всего для компаний среднего размера (как, не случайно, и для корпоративных компаний). Правильно это или нет, но именно на нем основана вся концепция ее продукта, и ее продукт для управления производительностью подчеркивает этот момент.

В конце концов битва становится религиозной. Какое основополагающее убеждение о мире в конечном итоге оказывается правильным? На достаточно крупных рынках, таких как рынок HR-систем, обычно есть место для нескольких вероисповеданий. Иногда то, что вы проповедуете, находит отклик, как, например, компания Lattice с ее более высокими оценками производительности. В других случаях это похоже на бедных мормонских миссионеров, которые в конечном итоге получают назначение в Ватикан — интереса нет.

Возможно, самым странным фактом является то, что, поскольку эти системы обслуживают схожих клиентов и обладают разными сильными сторонами, у них нет другого выбора, кроме как делить рынок. Альтман сказал мне, что у Lattice более 1000 постоянных клиентов с энтузиазмом. Я очень старался заставить его обвести вокруг пальца его конкурентов, но, будучи хорошо подготовленным медиа-директором, он уклонился от моих попыток и назвал других поставщиков программного обеспечения для управления персоналом “помогающими строить экосистему, ориентированную на клиента”. Хотя ответ скучный, он, вероятно, прав, отвечая таким образом. Тем не менее, он согласился на собеседование, потому что Lattice только что запустила “Информационную систему управления персоналом”, важную часть стека HR-технологий для хранения данных о сотрудниках. Его продукт может и будет отнимать долю рынка у остальной части указанной экосистемы.

В какую игру вы играете?

Итак, как вы можете думать о том, какие софтверные компании выиграют? Все сводится к пониманию того, в какую игру играют софтверные компании.

Игра на исполнение

Иногда, когда план действий очевиден, все сводится к тому, кто сможет управлять им лучше — поэтому соответствие культуре рынка становится важным. Правильно ли построена компания, чтобы отражать потребности рынка? Будет ли у нее небольшое преимущество в подборе продавцов? В дизайне? Если вы опережаете конкурентов, даже если у вас поздний старт, худшие технические способности и меньше финансирования — вы все равно можете выиграть, как, например, в случае с SurveyMonkey против Qualtrics.

Религиозная игра

Многие из крупнейших ставок в сфере программного обеспечения делаются из-за раннего принятия неочевидной перспективы. Создавая продукт, основанный на прогнозе того, как будет выполняться работа в будущем, стартапы могут получить прибыль. Лучше всего, когда такой способ работы может противоречить интуиции или даже казаться глупым. На самом деле, ошибочный поиск на раннем этапе часто является сильным сигналом к победе позже. Например, Snowflake была нелогичной ставкой на то, что система может находиться в центре внимания всех крупных облачных провайдеров. Вначале в это никто не верил, но сейчас компания оценивается в 50 миллиардов долларов.

Рыночная игра

Генеральный директор компании NVIDIA стоимостью в триллион долларов Дженсен Хуанг описывает рыночную игру как поиск рынков с нулевым оборотом в миллиард долларов. В недавнем интервью он описал это следующим образом:

Это наш способ сказать, что рынка пока нет, но мы верим, что он будет. Обычно, когда вы оказываетесь там, все пытаются понять, почему вы здесь. Когда мы только начали заниматься автомобилестроением, потому что мы верили, что в будущем автомобиль будет в значительной степени состоять из программного обеспечения. Если это будет в основном программное обеспечение, необходим действительно невероятный компьютер … Я думаю, что 15 лет спустя мы во многом правы.— Дженсен Хуанг, Генеральный директор компании NVIDIA

Великие компании — это те, которые строятся с расчетом на десятилетия — даже пятилетний период слишком короткий. В программном обеспечении, когда план действий очевиден, есть большое преимущество в том, что его запускают раньше всех.

По своей сути вселенная программного обеспечения парадоксальна: обычные планы действий, которые должны предвещать предсказуемую коммерциализацию, вместо этого приводят к непредсказуемым успехам. Это может выбить из колеи традиционного экономиста, но для проницательного основателя это увлекательный феномен.

Какие выводы?

Во-первых, важно признать, что уникальность программной стратегии коренится не в том, что делают компании, а в том, как они это делают. В мире, где у всех есть доступ к одной и той же дорожной карте, отличительным фактором становятся видение, культура и адаптивность самой компании. Речь идет не просто о продаже программного решения; речь идет о продаже веры, перспективы на будущее, которая привлекает и находит отклик.

Хотя компании могут работать в одном и том же пространстве, их убеждения могут существенно расходиться. Иногда это гуманный подход к традиционному процессу; в других случаях это жесткая убежденность в том, что действительно важно. Компании, которые понимают и используют свое уникальное «почему», процветают в океане SaaS-подражателей.

Наконец, для увлеченного инвестора ключ к выбору победителей заключается не только в знании плана действий, но и в том, чтобы определить, какие компании действительно понимают игру, в которую они играют.

Источник

Курирование и адаптация: Онтограф

Модели

Если вы когда-либо работали на придурка, вы, вероятно, знакомы с электронным письмом в 21:00 с заголовком «Пожалуйста, исправьте». Ваш босс, занятый поездкой между домиком у озера и домиком на пляже, не может дать вам отзыв о результате. Он просто хочет, чтобы вы «сделали это лучше». Я получил это письмо. Вы получили это письмо. И мы, низкообразованные трудовые крепостные, объединенные своей нищетой и ужасом, вероятно, задали один и тот же вопрос: «Что исправить?»

По сути, ваш начальник просит вас понять его намерения, исходя из исторического контекста и ваших личных способностей. Хороший начальник выделит предложения, которые он хочет изменить, значки, которые он хочет изменить, компании, в которые он хочет, чтобы вы инвестировали. Он точно скажет вам, чего он хочет, и вы сможете отреагировать соответствующим образом. К сожалению, число плохих начальников превышает число хороших ровно в 2,2 миллиарда к одному, поэтому большинство людей никогда не испытают эйфории удовлетворения на рабочем месте.

Однако, если вы когда-либо были менеджером, вы знаете, что «хороший» непосредственный подчиненный способен волшебным образом превратить вашу смутную идею в действительно отличный результат. Вы можете сказать: «Найдите мне акции для инвестиций», и хороший сотрудник вернется с чем-то потрясающим. Чем меньше времени вы тратите на уточнение того, что ищете, тем более ценным становится этот сотрудник.

Эта динамика обратной связи и результатов ввода/вывода не ограничивается переутомленными фанатиками финансов. В программировании компьютер — это сотрудник, а пользователь программного обеспечения — менеджер. Однако компьютер — довольно своеобразный и разочаровывающий прямой подчиненный — он понимает только невероятно точные команды. Взамен вы получаете невероятно точные результаты. Никаких сюрпризов, только неизбежность.

Однако что делает большие языковые модели интересными, так это то, что они представляют собой первый случай, когда вы можете дать компьютерам общий ввод подсказки на естественном языке и получить направленно точный, но редко в точности то, о чем вы думали. Раньше при программировании компьютера приходилось думать шаг за шагом. Теперь вы можете указать компьютеру отправную точку и конечную цель, и он выполнит за вас шаги — это очень важно.

Это фундаментальное улучшение в том, как мы взаимодействуем с технологиями. Точно так же, как C++ — это уровень абстракции поверх двоичного кода, ИИ — это уровень абстракции над мышлением более низкого уровня. Другими словами, с ИИ вам не нужно быть таким конкретным, как программирование, или таким точным, как формула Excel. Вместо этого вы можете дать несколько общий запрос и при этом получить полезный результат. Вы можете быть плохим менеджером и при этом получать от своего робота-сотрудника нужные результаты.

Это становится еще более впечатляющим, если принять во внимание широту и глубину возможностей этих систем. В своих экспериментах я использовал GPT-4 для создания финансовых моделей с подсказками типа «давайте сделаем dcf» (дисконтированный денежный поток). Я поручил ему проверить качество данных во время аудита с подсказкой (и я обещаю, что именно так я ее напечатал): «Эй, это хорошие данные?» В обоих случаях ИИ смог воплотить мои плохо изложенные намерения в качественный анализ.

Теперь использование программного обеспечения для повышения производительности для выполнения большего объема работы с информацией не является новой практикой. За последние десять лет такие платформы, как ServiceNow (платформы рабочих процессов) или UIPath (роботизированная автоматизация процессов), популяризировали автоматизацию рабочих процессов, но все они полагались на некоторую ручную настройку. Инструменты мощные, но они сбивают с толку. Чтобы заставить их работать, вам придется столкнуться с той же проблемой, что и программирование: очень специфические входные данные для получения очень конкретных выходных данных.

Однако ИИ может все это изменить. Предыдущие парадигмы программного обеспечения далеко не такие гибкие, мощные и творческие, как системы искусственного интеллекта. Как только LLM будет полностью внедрено в программное обеспечение для повышения производительности, произойдет фундаментальное переосмысление того, что такое труд и как он выглядит. Между основными базами данных и работой, выполняемой над ними, будет гораздо более тесная связь.

Я перепробовал десятки и десятки инструментов, пытаясь получить пример, подтверждающий этот тезис, и наконец нашел его. Мое доказательство — Composer . Он делает две вещи:

1. Используйте LLM, чтобы легко автоматизировать рабочие процессы инвестирования
2. Используйте LLM для автоматизации мышления более низкого уровня и подскажите, какие рабочие процессы следует построить.

Автоматизация рабочих процессов

Composer — инструмент для инвестирования.

Среднестатистический розничный трейдер не имеет доступа к технологии, позволяющей совершать действительно сложные сделки. Composer решил эту проблему, создав программное обеспечение, которое позволяет потребителям создавать, тестировать и затем совершать сделки. Если Robinhood предназначен для пускающих слюни леммингов, пристрастившихся к приливу адреналина, вызванному азартными играми на свои сбережения, то Composer предназначен для докторов наук по физике, пытающихся заработать достаточно дополнительных денег, чтобы оправдать 15 лет обучения в университете. Компания существует уже три года, ее объем торгов превышает 1 миллиард долларов и заключено более 900 тысяч сделок.

До того, как они интегрировали ИИ, если вы хотели построить сделку в Composer, вашим основным инструментом была блок-схема.

Затем эта сделка компилировалась в набор инструкций по программированию. Допустим, вы хотите построить сделку, которая будет приносить прибыль независимо от того, растет или падает инфляция. Код выглядит примерно так:

Затем вы можете протестировать сделки, чтобы увидеть, как бы они работали за последние несколько лет:

Вот это действительно круто! До появления Composer было очень сложно сделать что-либо из этого, если ты не работал на Уолл-стрит. Однако научиться пользоваться этим инструментом непросто. Трейдер вряд ли заработает больше денег, будучи превосходным создателем блок-схем — деньги приходят от результатов, а не от самого рабочего процесса.

Здесь мы посыпаем волшебной пылью ИИ: вы можете использовать естественный язык для автоматизации построения блок-схем. Просто нажмите кнопку «Создать с помощью AI» в Composer и спросите: «Можете ли вы построить стратегию, которая будет хорошо работать как при повышении, так и при падении процентных ставок?» А потом красиво, легко и внезапно происходит полноценная работающая торговля с биржевыми символами и всем остальным.

Другими словами, ИИ автоматизирует весь рабочий процесс, который раньше выполнялся вручную.

Чтобы добиться этого, они получили ранний доступ к API GPT-4. Они отправляют исходный запрос от пользователя плюс подсказку из примерно 3000 слов, которая инструктирует ИИ, как преобразовать этот запрос в код. Да, Вы прочли это правильно. Им удалось создать полную автоматизацию рабочего процесса, включая вывод данных на специальном языке кодирования, и все это в одном (хотя и очень длинном) приглашении.

Это был довольно большой сдвиг в моем понимании того, что возможно при оперативном проектировании. В своих предыдущих экспериментах я был воодушевлен тем, что мог выполнять диалоговый анализ данных в отдельных файлах, не полагаясь на вызовы API или быстрое проектирование. Система Composer показала мне, что можно сделать, если подсказка будет достаточно подробной.

Пожалуй, самым удивительным был график запуска продукта. Создание сервиса заняло три года, а добавление ИИ заняло две недели. Они не создавали Composer с учетом степени магистратуры, но он оказался идеальным. GPT-4 не мог сделать это сам по себе, но в сочетании с Composer что-то щелкнуло. Самое сложное было не в интеграции ИИ! Он создавал всю серверную часть, чтобы обрабатывать то, что возвращал ИИ.

Однако более интересен второй пункт магии — автоматизация мышления.

Автоматизация мышления

Если вы запустите подсказку с просьбой разработать стратегию, которая защитит вас при любом развитии инфляции, вы получите небольшие вариации способов торговли, основанных на одной и той же идее. Например, будет добавлен ETF индексного фонда недвижимости, тогда как более ранние версии его не включали.

Если вы, как и я, думаете, что мультипликаторы ПО могут восстановиться в течение следующих 6 месяцев, вы можете задаться вопросом, как торговать, основываясь на этой идее. Перед получением LLM вам нужно будет вывести несколько индексных фондов, ориентированных на программное обеспечение, или, если вы чувствуете риск, начните выбирать отдельные имена для инвестиций.

Или вы можете просто рассказать ИИ о своих чувствах.

Если я скажу ИИ: «Я думаю, что в ближайшие несколько месяцев мультипликаторы ПО вырастут», он создаст для меня простую сделку:

Затем, как и в случае со стажером, я даю ему дополнительную обратную связь. «Удалите ETF и дайте мне отдельные акции с микро-капитализацией». И вдруг появляется сделка. Рабочий процесс автоматизирован. О легком мышлении позаботятся. Магия.

Критики, скорее всего, возразят, что это на самом деле заводит автоматизацию слишком далеко. Это вовсе не должно быть «легкомыслием». Выбор акций и исследование ETF — важнейшие части процесса, которые нельзя пропускать. И я бы с этим согласился: не следует слепо строить сделку на основе того, что предлагает ИИ.

Однако что действительно важно, так это сочетание специального программного обеспечения для рабочих процессов и искусственного интеллекта, которое позволяет мне думать на 50% быстрее. Я могу продвигаться по торговым сценариям и идеям гораздо быстрее, чем если бы я занимался построением, тестированием и выбором акций самостоятельно.

Легко представить себе будущее Composer, в котором они будут сбрасывать все публичные отчеты, выступления руководителей, дни аналитиков и т. д. публичных компаний в графовую базу данных. Вы можете совместить фундаментальные исследования с автоматизацией торговли, и внезапно вы станете хедж-фондом, состоящим из одного человека.

Критики искусственного интеллекта сразу же заявят, что это доказывает, что GPT-4 — не что иное, как стохастический попугай, и что его результаты следует сразу отбросить. Но они ошибаются. Его производительность резко улучшается, как только он получает доступ к нужной информации.

Например, у меня есть доступ к версии ChatGPT, которая может использовать веб-поиск, чтобы сопоставить свои ответы с тем, что он находит в Интернете.

Другими словами, вместо того, чтобы использовать свои способности к рассуждению для получения теоретически правдоподобного ответа, он проводит веб-исследования, чтобы создать для себя базу знаний. Затем он анализирует собранную информацию и дает более точный ответ.

Знания и рассуждения в моделях GPT

Вот пример, иллюстрирующий этот момент. GPT-4 — самая совершенная модель на рынке сегодня. Его способности к рассуждению настолько хороши, что он может получить 5 на экзамене AP Bio. Но если я спрошу его, кто я, он скажет следующее:

Это почти так, если бы не одна большая проблема… Я являюсь соучредителем нескольких компаний, но ни одна из них не является Superhuman или Reify.

Критики искусственного интеллекта сразу же заявят, что это доказывает, что GPT-4 — не что иное, как стохастический попугай, и что его результаты следует сразу отбросить. Но они ошибаются. Его производительность резко улучшается, как только он получает доступ к нужной информации.

Например, у меня есть доступ к версии ChatGPT, которая может использовать веб-поиск, чтобы сопоставить свои ответы с тем, что он находит в Интернете.

Другими словами, вместо того, чтобы использовать свои способности к рассуждению для получения теоретически правдоподобного ответа, он проводит веб-исследования, чтобы создать для себя базу знаний. Затем он анализирует собранную информацию и дает более точный ответ.

Это очень хорошо! Базовая модель та же самая, но ответ значительно улучшается, поскольку она содержит правильную информацию для размышления.

Что тут происходит? Архитектура GPT-4 не разглашается, но мы можем сделать некоторые обоснованные предположения на основе предыдущих выпущенных моделей.

Когда GPT-4 обучался, ему была предоставлена ​​большая часть доступного материала в Интернете. Обучение превратило эти данные в статистическую модель, которая очень хорошо справляется с заданной строкой слов, зная, какие слова должны следовать из нее — это называется предсказанием следующего токена.

Однако вид «знаний», содержащихся в этой статистической модели, является нечетким и неявным. У модели нет никакой долговременной памяти или способа поиска увиденной информации — она помнит только то, с чем столкнулась в обучающем наборе, в форме статистической модели.

Когда он встречает мое имя, он использует эту модель, чтобы сделать обоснованное предположение о том, кто я. Он делает вывод, который близок к правильному, но совершенно неверен в деталях, поскольку у него нет явного способа найти ответ.

Но когда GPT-4 подключен к Интернету (или к чему-то, что действует как база данных), ему не нужно полагаться на свое нечеткое статистическое понимание. Вместо этого он может получить явные факты, такие как «Москва — столица России», и использовать их для создания ответа.

Итак, что это значит для будущего? Я думаю, есть как минимум два интересных вывода:

1. Базы данных знаний так же важны для прогресса ИИ, как и фундаментальные модели.
2. Люди, которые систематизируют, хранят и каталогизируют свои собственные мысли и чтения, получат преимущество в мире, управляемом искусственным интеллектом. Они могут сделать эти ресурсы доступными для модели и использовать их для повышения информативности и актуальности ее ответов.

Как использовать ИИ в 2024 году

Когда я говорю людям, что изучаю, как использовать ИИ на фондовом рынке, неизбежным ответом является: «Пусть GPT4 скажет мне, какие акции покупать». Если вы поместите это в Composer, результат будет общим и бесполезным.

Этот понятный инстинкт совершенно ошибочен.

Мы далеки, далеки, далеки от тотальной автоматизации интеллектуального труда. Но мы находимся на пороге автоматизации обучения на уровне стажеров.

• Рабочие процессы могут создаваться автоматически.
• Результаты можно корректировать на лету.
• Рабочие места начального уровня в финансовой и других областях будут существенно отличаться.

Они по-прежнему будут существовать, но результат будет намного лучше и быстрее.

Абстракция означает сокрытие рутинной сложности и сосредоточение внимания на мышлении более высокого порядка. ИИ — это абстракция мышления, основанная на технологиях. Composer смог абстрагировать все свое программное обеспечение для рабочих процессов за две недели работы по интеграции. Это серверное программное обеспечение все еще должно существовать, но в основном для того, чтобы ИИ мог его использовать. Имейте в виду, что API GPT-4 еще даже не доступен публично. Что произойдет, если вся программа сможет это сделать? Существует реальная вероятность того, что каждый аспект работы в области знаний может стать лучше, и для стартапов потребуется совершенно новый набор возможностей, чтобы победить гигантов. Не могу дождаться, чтобы увидеть, что вы все построите.

Источник

Курирование и адаптация: Онтограф

ИИ

Хорхе Аранго
Информационный архитектор, консультант, автор и педагог. Последние 25 лет он использовал архитектурное мышление, чтобы внести ясность и согласованность в цифровые продукты и услуги. Хорхе также преподает в программе интерактивного дизайна для выпускников Калифорнийского колледжа искусств.

Уверенность – непростое стремление

Дизайн по определению неопределенен: вы пытаетесь придать осязаемую форму возможному будущему, чтобы можно было его протестировать. Вы приступаете к этому, зная, что ранние итерации будут неправильными. Вся суть в том, чтобы запустить цикл обратной связи, который приведет к чему-то хорошему.

Откуда ты знаешь, что это хорошо?

Потому что это чувство развивается в результате взаимодействия с реальным миром. Вы представили это (или что-то, что выглядит, ощущается и работает так же) реальным людям, вы видели, как они это используют, вы изменили это, основываясь на их реакции. В какой-то момент процесса у вас появится уверенность в выбранном направлении. (Только уверенность; никогда уверенность.)

Ранние стадии нечеткие

Да, данные могут помочь — в основном, чтобы дать вам представление о текущем контексте. Но данные не могут диктовать направления проектирования. Это требует дизайнерского интеллекта, опыта и мастерства. (Возможно, настанет день, когда алгоритмы смогут выполнять часть этой работы, но сегодня их здесь нет). Это то, что дизайнеры называют абдуктивным рассуждением.

В своей книге «Дизайнерские способы познания» Найджел Кросс представляет эту концепцию, противопоставляя ее индуктивным и дедуктивным рассуждениям:

Философ Чарльз Сандерс Пирс предположил, что «дедукция доказывает, что что-то должно быть; индукция показывает, что что-то действительно действует; похищение просто предполагает, что что-то может быть». Следовательно, это логика предположений… Таким образом, способность к проектированию основана на решении нечетких проблем путем принятия стратегии, ориентированной на решение, и продуктивного или аппозиционного стиля мышления.

Дизайн как стратегия решения

Мне нравится этот образ дизайна как стратегии, ориентированной на решение. Это предполагает, что, хотя целью является ясность, для ее достижения необходимо иметь дело с нечеткостью. В идеале процесс переходит из неоднозначного состояния в более четкое и детальное. В ходе проекта вы лучше поймете, в чем заключается решение.

В книге «Design Unbound» Энн Пендлтон-Джуллиан и Джона Сили Брауна абдуктивные рассуждения описываются следующим образом:

[это] часто понимают как гипотетическое рассуждение «наилучшего предположения» — форму логического вывода, в которой наблюдение приводит к гипотезе, которая могла бы объяснить наблюдение. Затем гипотезу можно проверить. При похищении человек ищет самое простое и наиболее вероятное объяснение, не имея достаточного количества фактов для уверенности.

Это рискованно и страшно

Дизайнеры должны признать, что работать таким образом может быть страшно, особенно в проектах, реализуемых в сложных условиях и/или где многое поставлено на карту. Это пугает, потому что в этом процессе много неопределенности, особенно на ранних этапах, и люди, чья работа находится под угрозой, захотят максимально снизить неопределенность.

Это пугает еще и потому, что для этого необходимо доверять людям, руководящих процессом; нет никакого прикрытия в цифрах. Положительная сторона: абдуктивное мышление может помочь командам умело решать сложные, плохо определенные проблемы. Это может привести к хорошему решению быстрее, чем любой другой известный мне подход. Заметьте, я не говорил, что это приведет к идеальному решению — для сложных задач такого не бывает.

Источник

Курирование и адаптация: Онтограф

Информационная архитектура

Время не так линейно, как вы думаете. Он имеет рябь и складки, как гладкий шелк. Оно повторяется само собою, и если знать, куда смотреть, то можно уловить мерцание будущего в настоящем. (Вот чего люди не понимают в провидцах: им не нужно предсказывать будущее. Они учатся выхватывать его из складок времени и носить вокруг своего тела, как развевающийся плащ).

Кажется, недавно я уловил крошечный кусочек будущего и хочу вам о нем рассказать.

На прошлой неделе я писал о том, как ChatGPT изменил мое представление об интеллекте и то, как я вижу мир. Я начал рассматривать ChatGPT как сумматор человеческих знаний, и как только я установил эту связь, я начал видеть обобщение повсюду: в коде, который я пишу (сводка того, что находится на StackOverflow), и в электронных письмах, которые я отправляю (сводки встреч у меня были) и статьи, которые я пишу (резюме прочитанных книг).

Раньше мне было необходимо умение подводить итоги, и при этом оно было очень ценным. Но раньше оно было по большей части невидимым, связанным с аморфным набором задач, которые я называл «интеллектом» — вещами, которые могли выполнять только я и другие люди. Но теперь, когда я могу использовать ChatGPT для подведения итогов, я исключил эту задачу из своего набора навыков и передал ее ИИ.

Теперь мой интеллект научился быть тем, кто направляет или редактирует резюмирование, а не делает его сам.

Как утверждал несколько месяцев назад Эван Армстронг из Every, «ИИ — это уровень абстракции над мышлением более низкого уровня». Это мышление более низкого уровня, в основном, является обобщающим.

Если я использую ChatGPT таким образом сегодня, есть большая вероятность, что такое поведение — передача подведения итогов искусственному интеллекту — получит широкое распространение в будущем. Это может оказать существенное влияние на экономику.

Вот что я имею в виду, когда говорю о том, чтобы уловить будущее в настоящем и нелинейность времени. Если мы экстраполируем мой опыт работы с ChatGPT, мы сможем понять, как могут выглядеть следующие несколько лет нашей трудовой жизни.

Конец экономики знаний

Мы живем в экономике знаний. То, что вы знаете – и ваша способность применить их в любых обстоятельствах – создает для вас экономическую ценность. В первую очередь это было вызвано появлением персональных компьютеров и Интернета, начиная с 1970-х годов и ускоряясь до сегодняшнего дня.

Но что произойдет, когда этот самый навык — знание и использование нужных знаний в нужное время — станет чем-то, что компьютеры смогут делать быстрее, а иногда и так же хорошо, как мы?

Мы пройдём путь от создателей к менеджерам, от выполнения работы к обучению тому, как распределять ресурсы:

• выбирать, какую работу выполнять,
• решать, достаточно ли хороша работа, и
• редактировать её, если она неудовлетворительна.

Это означает переход от экономики знаний к экономике распределения. Вас будут судить не по тому, как много вы знаете, а по тому, насколько хорошо вы можете распределять и управлять ресурсами для выполнения работы.

Уже существует класс людей, которые ежедневно занимаются такой работой: менеджеры. Но в США всего около 1 миллиона менеджеров, или около 12% рабочей силы. Им нужно знать такие вещи, как оценивать таланты, управлять без микроменеджмента и оценивать, сколько времени займет проект. Отдельные участники – люди в остальной части экономики, которые выполняют реальную работу – сегодня не нуждаются в таких навыках.

Но в этой новой экономике, экономике распределения, они это сделают. Предполагается, что даже младшие сотрудники будут использовать ИИ, что вынудит их взять на себя роль менеджера – модельного менеджера.

Вместо управления людьми они будут распределять работу между моделями ИИ и следить за тем, чтобы работа выполнялась хорошо. Им понадобятся многие из тех же навыков, что и современным менеджерам (хотя и в несколько измененной форме).

От производителя до менеджера

Вот несколько качеств, которые нужны сегодняшним менеджерам и которые понадобятся отдельным участникам завтрашнего дня — модельным менеджерам — как часть экономики распределения.

Последовательное видение

Сегодняшние менеджеры должны иметь четкое представление о работе, которую они хотят выполнить. Менеджерам необходимо разработать четкое, конкретное, краткое видение, основанное на четкой цели. Модельным менеджерам понадобятся такие же способности.

Чем лучше сформулировано ваше видение, тем больше вероятность того, что модель осуществит его должным образом. По мере того как подсказки станут более конкретными и краткими, проделанная работа улучшится. Языковые модели сами по себе могут не нуждаться в четкой цели, но менеджерам моделей, скорее всего, придется определить четкую цель ради себя и участия в работе.

Сформулировать краткое, конкретное и последовательное видение сложно. Это навык, который приобретается годами работы. Во многом это сводится к развитию вкуса к идеям и языку. К счастью, в этом также могут помочь языковые модели.

Четкое чувство вкуса

Лучшие менеджеры знают, чего они хотят и как об этом говорить. Худшие менеджеры — это те, кто говорит: «Это неправильно», но на вопрос: «Почему?» не могу выразить проблему.

Менеджеры моделей столкнутся с той же проблемой. Чем лучше определен их вкус, тем лучшие языковые модели смогут создать для них что-то связное. К счастью, языковые модели неплохо помогают людям выражать и совершенствовать свои вкусы. Так что этот навык, вероятно, станет значительно более широко распространенным в будущем.

Если у вас есть ясный вкус и последовательное видение, следующее, что вам нужно сделать, — это уметь оценить, кто (или что) способен это реализовать.

Умение оценивать талант

Каждый менеджер знает, что найм – это все. Если работу выполняют сотрудники, качество результатов будет прямым отражением их навыков и способностей. Способность адекватно оценивать навыки сотрудников и делегировать задачи людям, которые могут их выполнить, является важной частью того, что делает хорошего менеджера.

Модельным менеджерам завтрашнего дня придется научиться тому же. Им нужно будет знать, какие модели ИИ использовать для каких задач. Им понадобится возможность быстро оценить новые модели, которые они никогда раньше не использовали, чтобы определить, достаточно ли они хороши. Им нужно будет знать, как разбивать сложные задачи между различными моделями, подходящими для каждой части работы, чтобы создать одну работу высочайшего качества.

Оценка моделей сама по себе будет навыком. Но есть основания полагать, что оценивать модели будет легче, чем людей, хотя бы потому, что первые легче тестировать. Модель доступна днем ​​и ночью, обычно она дешева, никогда не надоедает и не жалуется, а результаты мгновенно возвращает. Таким образом, модельные менеджеры завтрашнего дня будут иметь преимущество в освоении этих навыков, поскольку сегодняшние управленческие навыки сдерживаются относительными расходами на предоставление кому-то команды людей для работы.

Собрав ресурсы, необходимые для выполнения работы, они столкнутся со следующей задачей: убедиться, что работа сделана хорошо.

Знать, когда вдаваться в подробности

Лучшие менеджеры знают, когда и как вникать в детали. Неопытные менеджеры допускают одну из двух ошибок. Некоторые держат в фокусе задачи микроменеджмента до такой степени, что сами выполняют работу за своих сотрудников, что не масштабируется. Другие делегируют крупные задачи и доходят до такой степени, что они не выполняются должным образом или не соответствуют целям организации.

Хорошие менеджеры знают, когда следует вдаваться в подробности, а когда дать возможность своим отчетам взять инициативу в свои руки. Они знают, какие вопросы задавать, когда отмечаться, а когда оставить все как есть. Они понимают, что если что-то сделано не так, как они бы это сделали, это не значит, что это было сделано нехорошо.

Это не проблемы, с которыми приходится иметь дело отдельным участникам экономики знаний. Но это именно те проблемы, с которыми столкнутся модельные менеджеры в экономике распределения.

Знание того, когда и как вникать в детали, — это навык, которому можно научиться, и, к счастью, языковые модели будут созданы для разумной проверки в критические периоды, когда необходим надзор. Так что это не будет полностью зависеть от модельных менеджеров.

Главный вопрос: хорошо ли все это?

Хороша ли экономика распределения для человечества?

Переход от экономики знаний к экономике распределения вряд ли произойдет в одночасье. Когда мы говорим об «управлении моделью», это будет выглядеть как замена микронавыков — например, обобщение встреч в электронных письмах, — а не как целые задачи от начала до конца, по крайней мере, на какое-то время. Даже если существует возможность заменить задачи, многие части экономики не смогут догнать это в течение длительного времени, если вообще когда-либо.

Недавно мне сшили брюки в частном ателье. Когда я вытащил свою кредитную карту, чтобы заплатить за нее, женщина за стойкой указала на бумажную табличку, прикрепленную к стене: «Кредитные карты запрещены». Я думаю, что мы увидим аналогичные темпы внедрения языковых моделей: будет много мест, где их можно будет использовать для увеличения или замены человеческого труда там, где это не так. Это будет происходить по разным причинам: инерция, регулирование, риск или бренд.

Я думаю, это хорошо. Когда дело доходит до перемен, доза становится ядом. Экономика большая и сложная, и я думаю, у нас будет время адаптироваться к этим изменениям. И медленная передача человеческого мышления машинному мышлению не нова. Генеративные модели ИИ являются частью длительного процесса.

В своей книге 2013 года «Среднее значение закончилось» экономист Тайлер Коуэн написал о расслоении в экономике, вызванном интеллектуальными машинами. Он утверждал, что существует небольшая элитная группа высококвалифицированных работников, способных работать с компьютерами, которые принесут большие плоды, и что остальная часть экономики может остаться позади:

«Если вы и ваши навыки дополняете компьютер, перспективы вашей заработной платы и рынка труда, вероятно, будут обнадеживающими. Если ваши навыки не дополняют возможности компьютера, вы можете устранить это несоответствие. Все больше людей начинают переходить на ту или иную сторону водораздела. Вот почему среднее значение закончилось».

В то время он не писал о генеративных моделях ИИ. Он писал об iPhone и Интернете. Но генеративные модели ИИ развивают ту же тенденцию.

Люди, которые лучше подготовлены к использованию языковых моделей в повседневной жизни, будут иметь значительное преимущество в экономике. За умение распределять интеллект будут огромные награды.

Сегодня менеджмент — это навык, которым владеют лишь немногие избранные, потому что обучение менеджеров обходится дорого: вам нужно дать им команду людей, на которых они смогут практиковаться. Но ИИ настолько дешев, что завтра у каждого будет шанс стать менеджером, и это значительно увеличит творческий потенциал каждого человека.

Наше общество в целом должно убедиться, что, имея в нашем распоряжении невероятные новые инструменты, мы поддержим остальную часть экономики.

Источник

Курирование и адаптация: Онтограф

Управление знаниями ИИ Модели

Доход – или деньги, полученные от деловой деятельности компании – является одним из наиболее важных показателей успеха организации. Понимание того, где генерируется доход, и контроль этих денежных потоков имеют решающее значение для эффективной работы и развития бизнеса. Ниже обсудим потоки доходов и их типы, а также рассмотрим некоторые стратегии диверсификации и подходы к управлению.

Каковы потоки доходов?

Поток доходов – это, по сути, источник дохода компании. Например, основным источником дохода компании по разработке программного обеспечения может быть создание приложений для корпоративных клиентов, а розничный магазин зарабатывает на продаже продуктов индивидуальным клиентам. Может быть один или несколько потоков доходов, которые приносят деньги компании, в зависимости от ее бизнеса и моделей получения доходов. Давайте проясним термины, чтобы лучше понять взаимосвязи:

• Бизнес-модель — это более широкое понятие, описывающее, как компания создает, доставляет и получает ценность, в то время как
• Модель дохода, являющаяся частью бизнес-модели, представляет собой план, показывающий, как компания собирается получать доход. Модель доходов определяется типом потока доходов.

Диверсифицированное сочетание источников дохода делает компанию более стабильной и устойчивой, особенно когда рынок, предпочтения клиентов и экономические условия меняются. Даже если один поток доходов пострадает от негативного воздействия, есть вероятность, что другие все равно смогут приносить доход. И хотя несколько потоков доходов требуют больше управленческих усилий, диверсификация всегда открывает дополнительные возможности.

Хорошо известным примером из мира больших технологий является Microsoft, доходы которой поступают из различных источников, включая продукты и услуги Office, Azure и другие облачные сервисы, игры, поисковую рекламу и многое другое. Еще одним ярким примером диверсификации потоков доходов является Amazon, который зарабатывает на интернет-магазинах, сторонних сервисах продавцов, AWS, рекламе и т. д.

Давайте посмотрим основные типы потоков доходов, которые вы можете реализовать в своем бизнесе.

Типы потоков доходов и примеры

Все доходы можно условно разделить на операционные и внереализационные. Операционный доход генерируется основной деятельностью компании, тогда как неоперационный доход поступает из других источников и обычно включает в себя процентные доходы, дивидендные доходы и так далее.

Потоки операционных доходов затем можно разделить на две довольно широкие группы: повторяющиеся или разовые платежи. Последние можно далее разделить на потоки доходов от транзакций, проектов и услуг. Мы опишем их один за другим.

Регулярные потоки доходов

Основные потоки доходов для: Netflix, Google Ads, Amazon Web Services, PayPal.

Как следует из названия, платежи в рамках повторяющегося потока доходов являются постоянными или поступают на регулярной основе. Обычно это плата за некоторые продолжающиеся услуги, включая следующие:

Подписки и членство – взимание периодической платы за доступ к продукту или услуге. Некоторыми примерами являются регулярная доставка товаров (например, журналов, косметических товаров, обедов и т. д.), абонементы в спортзал, услуги потокового видео, места для хранения в Интернете и т. д.

Аренда, лизинг или кредитование – предоставление клиентам возможности временно использовать ваши активы за определенную плату, например, сдавая в аренду квартиры или арендуя транспортные средства.

Брокерские услуги – получение комиссии от транзакций, совершаемых вами в качестве посредника, как это делают грузовые брокеры или поставщики платежных шлюзов .

Реклама – продажа рекламного места на онлайн-платформах или офлайн-медийных ресурсах.

Партнерский маркетинг – продвижение других продуктов или ресурсов или привлечение к ним клиентов за вознаграждение или комиссию.

Несмотря на то, что любой из этих типов доходов может быть разовым или отменен в любое время, они в основном подразумевают создание достаточно стабильного потока доходов. Вот почему повторяющиеся потоки доходов обычно являются наиболее стабильными, предсказуемыми и управляемыми.

Потоки доходов от транзакций

Основной поток доходов для: Walmart, Ford, American Airlines, Starbucks, Uber.

Этот тип считается наиболее распространенным, поскольку этот поток доходов генерируется за счет продаж. Если вы продаете какие-либо товары или услуги единовременно, это поток доходов от транзакций. Большинство предприятий розничной, оптовой торговли и электронной коммерции полагаются на этот тип потока доходов. В эту группу также входят компании, оказывающие разовые услуги (от стрижки до сантехники, перелетов и лицензий на программное обеспечение).

Потоки доходов от услуг

Основной поток доходов для: Accenture, PwC, Deloitte, McKinsey.

В данном случае плата за оказанные услуги рассчитывается на почасовой основе. В эту категорию попадают все консалтинговые фирмы (в таких областях, как финансы, право, налоги и т. д.). То же самое делают виртуальные помощники, терапевты, тренеры и другие специалисты, которые по сути продают свое время.

Отметим, что зачастую подобные услуги оказываются на регулярной основе. Если определенный объем работ за фиксированную плату взимается на постоянной основе, то такой доход можно считать периодическим.

Потоки доходов на основе проектов

Основной поток доходов для: Bechtel, Epam, Gartner.

Здесь доход генерируется после успешного завершения всего проекта. Если проект длительный, может быть несколько транзакций, которые обычно связаны с конкретными этапами. Отрасли, которые в основном работают на потоках доходов, основанных на проектах, — это строительство, разработка веб-сайтов или программного обеспечения, планирование мероприятий, дизайн интерьера и экстерьера, маркетинг, исследования и так далее.

Примеры диверсификации потоков доходов

Диверсификация является ключом к стабильности, поэтому теперь мы посмотрим, как некоторые крупнейшие компании мира расширили свои портфели потоков доходов, чтобы увеличить охват клиентов и увеличить прибыль.

Потоки доходов Walmart: не только розничная торговля

У известного розничного гиганта, с которого начался этот пост, оказалось множество источников дохода. Сама компания делит свою деятельность на три основных отчетных сегмента: Walmart US, Walmart International и Sam’s Club. Однако с точки зрения моделей и потоков доходов можно выделить следующее.

Доход от транзакций включает в себя:

• Продажи в магазинах – Walmart управляет более чем 10 500 магазинами и клубами в более чем 20 странах, обслуживая 230 миллионов клиентов ежегодно;
  Продажи электронной коммерции – Walmart продает в Интернете товары как розничных брендов, так и Sam’s Club; и
• Комиссия за выполнение — Walmart предлагает услуги хранения и выполнения торговцам, которые продают на платформе Walmart Marketplace.

Регулярный доход включает в себя:

• членские взносы — членство в Walmart Plus предоставляет такие преимущества, как неограниченная бесплатная доставка, скидки на топливо, ранний доступ к предложениям по продуктам и многое другое за 98 долларов в год, а Sam’s Club — это складской клуб, доступный только для членства, с двумя планами по 50 или 110 долларов в год; и
• реклама в Walmart Connect — это платформа, которую бренды могут использовать для продвижения своей продукции по различным каналам, включая Интернет, магазины и спонсируемые средства массовой информации в Интернете.

Walmart по-прежнему зарабатывает более половины своих денег на продаже продуктов питания, но он не полагается только на розничные продажи, как раньше. Ему удалось построить целую экосистему различных услуг вокруг такой простой вещи, как продажа дешевых товаров повседневного спроса покупателям с низкими доходами.

Источники доходов Apple: не только iPhone

Конечно, мы не можем обойти крупнейшую компанию мира по рыночной капитализации (на сегодняшний день стоимость Apple составляет около $3 трлн). Компания, начинавшая в конце 1970-х годов как небольшой производитель персональных компьютеров, теперь превратилась в транснационального гиганта, получающего доход от:

• продажа устройств, включая iPhone, iPad, AirPods, носимые устройства, аксессуары и т. д.;
  реклама в App Store и приложении Apple News;
• комиссии за платные приложения и покупки внутри приложений;
• подписки на многочисленные сервисы, такие как iCloud+, Apple TV, Apple Music и т. д.; и
• комиссию за платежные услуги через кредитную карту Apple Card и процессинговую платформу Apple Pay.

Выручка Apple за 12 месяцев по состоянию на июнь 2023 года составляет $383,933 млрд , и хотя продажи iPhone составляют более 50 процентов выручки компании, доля других сегментов продолжает расти.

Потоки доходов Tesla: не только автомобили

Tesla является крупнейшим в мире производителем электромобилей, совокупный доход которого за 12 месяцев составил 94,02 миллиарда долларов. С момента своего основания в 2008 году компания продала более 4,5 миллиардов автомобилей, а продажи электромобилей (вместе с зарядными устройствами и соответствующим программным обеспечением) по-прежнему являются ее основным источником дохода. Но не единственный. Tesla также развивает другие направления бизнеса, а именно:

• производство и хранение энергии,
• автолизинг,
• нормативные кредиты и
• другие услуги (запчасти, платный наддув, страховка автомобиля и т.д.).

Кроме того, Tesla активно инвестирует в исследования и разработки и теперь завоевывает свое место на рынке искусственного интеллекта и технологий. В настоящее время компания разрабатывает собственных автономных роботов, чипы, суперкомпьютеры, нейронные сети и т. д. — все это потенциально может стать еще одним важным источником дохода для компании.

Источники доходов TripAdvisor: не только реклама

Если мы внимательно посмотрим на крупнейший в мире веб-сайт с обзорами бесплатных путешествий, мы увидим, что у него есть несколько источников дохода, которые вместе уже принесли 1,67 миллиарда долларов в 2023 году:

• плата за рекламу и спонсируемое размещение,
• абонентская плата по программе членства TripAdvisor Plus и
• комиссионные и сборы за бронирование с объявлений о приеме гостей.

Прибыль получает не только сам TripAdvisor, но и его разнообразный портфель дочерних компаний, работающих по различным бизнес-моделям, включая Bokun.io, Viator, Cruise Critic, FlipKey, TheFork и другие.

Как управлять потоками доходов?

В зависимости от стадии развития вашего бизнеса вам, вероятно, придется либо планировать потоки доходов, создавать их, либо отслеживать их эффективность.

Определение потоков доходов

Если мы посмотрим на широко используемый шаблон бизнес-модели, представленную в 2010 году в книге А.Остервальдера «Генерация бизнес-модели», мы увидим, что потоки доходов должны быть сформулированы как один из девяти строительных блоков всей бизнес-стратегии.

Используйте этот шаблон бизнес-модели, чтобы сформулировать свои собственные бизнес-идеи и систематизировать все необходимые компоненты.

Чтобы начать определять потоки доходов, вам необходимо определить целевые группы клиентов, их потребности и ценностное предложение для каждой из них, поскольку каждый сегмент клиентов обычно генерирует отдельный поток доходов. Основываясь на этом понимании, вы можете определить основные факторы, связанные с доходом.

Модель дохода. Какой тип модели дохода реализовать?

Стратегия ценообразования

• Как подойти к ценообразованию?
• Должен ли он быть фиксированным или динамическим ?
• Должны ли вы устанавливать цены на основе спроса, стоимости или конкуренции ?
• Можете ли вы позволить себе предлагать скидки, бесплатные пробные версии, программы «купи сейчас, плати потом », отсрочку платежей или другие методы стимулирования, которые повлияют на вашу прибыль?

Готовность платить

• Будут ли ваши клиенты платить установленную вами цену?
• Какую максимальную цену готовы заплатить клиенты за ваш продукт или услугу?
• Что может побудить их платить больше?

Платежные каналы

• Онлайн или офлайн?
• Наличные, карта, банковский перевод, цифровые кошельки или другие способы оплаты?

Чтобы ответить на все эти вопросы, вам придется провести тщательное и углубленное исследование рынка и выяснить, что предлагают ваши конкуренты, по какой цене и что ваши целевые клиенты думают о текущем положении вещей. Только после детализации ваших потоков доходов вы поймете, каких доходов ожидать, их достоверность и потенциальную цикличность, а также возможные способы их максимизации.

Создание потоков дохода

Не существует единого сценария, который идеально подходил бы для любого бизнеса в любой отрасли. Но общий алгоритм создания потоков доходов во многом совпадает с шаблоном бизнес-модели:

• Определите своих целевых клиентов и их потребности.
• Разработайте ценностное предложение для ваших продуктов или услуг, отвечающее потребностям определенного вами сегмента клиентов.
• Изучите своих конкурентов и их предложения, чтобы оценить рыночные возможности и потенциальную прибыльность.
• Рассчитайте свои затраты и определите цены на ваши продукты или услуги.
  Запускайте новые продукты или услуги.
• Внимательно следите за производительностью и рыночными условиями и при необходимости корректируйте их.
• Диверсификация ваших потоков доходов повысит стабильность, поэтому, как только вы наладите свои основные рабочие процессы, подумайте о расширении своего портфеля доходов.

Мониторинг потоков доходов

Управление доходами предполагает ряд ключевых показателей эффективности, которые вы можете отслеживать в любой отрасли, чтобы понять, как работают ваши потоки доходов. Вот некоторые из них:

• Валовой доход,
• Чистая выручка,
• Темп роста выручки,
• Средний доход на одного клиента/пользователя,
• Средняя стоимость сделки,
• Пожизненная ценность клиента (CLTV),
• Уровень оттока,
• Стоимость привлечения клиента (CAC),
• Коэффициент конверсии продаж и т. д.

В любой отрасли есть свои метрики для мониторинга денежных потоков. Например, основные ключевые показатели эффективности, связанные с доходом в гостиничном бизнесе, включают:

• доход на доступный номер (RevPAR),
• общий доход на доступный номер (TRevPAR),
• доход на одного доступного клиента (RevPAC) и так далее.

Анализ потоков доходов поможет вам лучше понять свой бизнес, оценить его финансовое состояние, определить слабые стороны и возможности и сделать более точные прогнозы.

Модели

Отличный цифровой клиентский опыт напрямую приводит к повышению пожизненной ценности клиента и снижению затрат на его привлечение, что в конечном итоге приводит к повышению ценности бренда и созданию лояльной клиентской базы. Другими словами, цифровой клиентский опыт может создать либо постоянных клиентов, либо людей, которые никогда не будут покупать у вашего бренда. В этой статье рассказывается о цифровом опыте работы с клиентами, о том, почему это важно и как его улучшить.

Нельзя недооценивать силу бесшовного цифрового опыта. Исследования показывают, что многие клиенты полностью покинут бренд после всего лишь 2 неудачных опытов. Однако, когда у клиентов хороший опыт взаимодействия с брендом, они могут платить более чем на 5% больше за те же услуги или продукты.

Что такое цифровой клиентский опыт?

Повторим ещё раз: цифровой клиентский опыт (DCX) это любое взаимодействие между брендом и потенциальными клиентами через цифровые каналы, которые формируют общее восприятие бренда у клиентов с течением времени.

Такие действия, как просмотр обзоров, поиск продуктов в Интернете, взаимодействие с мобильным приложением бренда или обращение в службу поддержки клиентов за помощью, — все это включает в себя цифровой опыт клиентов.

Цифровой клиентский опыт и клиентский опыт

Каждое взаимодействие с клиентом, онлайн или оффлайн, является частью общего клиентского опыта (CX). Клиентский опыт постоянно развивается и растет по мере взаимодействия клиентов с брендом. Он охватывает общие чувства и впечатления клиентов о бренде, основанные на их опыте и взаимодействии.

Цифровой клиентский опыт — это опыт взаимодействия клиентов с брендом на цифровых платформах, включая веб-сайты, социальные сети, мобильные устройства и электронную почту. Его можно рассматривать как подмножество клиентского опыта, ориентированное только на цифровое взаимодействие и точки соприкосновения между брендом и покупателем.

Почему цифровой клиентский опыт важен для вашего бизнеса?

Для успеха важны качественные продукты и услуги. Однако брендам также необходимо создавать отличный клиентский опыт на каждом этапе пути к покупке, чтобы превратить потенциальных клиентов в платящих клиентов.

• 73% клиентов, скорее всего, поменяют бренды, если не получат одинаковый уровень обслуживания по разным каналам;
• 91% клиентов, скорее всего, купят снова после положительного опыта взаимодействия с брендом;
• Пожизненная ценность клиентов, которые чувствуют эмоциональную связь с брендами, на 306% выше, чем у клиентов, которые этого не делают;
• Клиенты, столкнувшиеся с проблемой обслуживания, в 4 раза чаще обращаются к конкурентам.

Постпандемический мир становится все более цифровым, а потребительские запросы и предпочтения существенно изменились. Согласно отчету, только 24,8% покупателей планируют делать покупки в обычных магазинах чаще, чем в 2020 году.

Отказываясь от обычных покупательских привычек, связанных с посещением розничной торговой точки, просмотром товаров и выстаиванием очередей за покупками, покупатели теперь предпочитают ходить в обычные магазины, чтобы опробовать новые продукты, а затем совершать покупки онлайн через торговые площадки электронной коммерции или сайты брендов.

Поскольку потребители быстро переключаются между различными каналами перед покупкой продуктов, обеспечение бесперебойного и последовательного многоканального цифрового опыта становится более важным, чем когда-либо.

Преимущества реализации успешной стратегии цифрового обслуживания клиентов

• Более высокое удержание клиентов. Хорошо спланированное цифровое обслуживание клиентов повышает лояльность клиентов, что приводит к повторным продажам и снижению оттока клиентов.
• Более высокая пожизненная ценность клиента. Счастливые клиенты с большей вероятностью совершат покупки у бренда, который постоянно предлагает положительный опыт в Интернете. Дополнительные покупки означают, что лояльные клиенты тратят больше в долгосрочной перспективе, увеличивая пожизненную ценность клиента.
• Повышение ценности бренда. Когда бренды отдают приоритет быстрому реагированию, бесперебойному онлайн-взаимодействию и удобному цифровому опыту, это улучшает капитал и репутацию бренда.
• Конкурентное преимущество. В современном мире, где цифровые технологии ориентированы прежде всего, клиенты с большей вероятностью выберут бренд, предлагающий превосходный омниканальный опыт по всем цифровым каналам.

Как измерить цифровой клиентский опыт

Измерение клиентского опыта помогает брендам узнать, что их клиенты больше всего ценят в предлагаемом им опыте и что необходимо исправить. Вот различные способы измерения цифрового клиентского опыта:

Отслеживайте показатели качества обслуживания клиентов

3 основных показателя качества обслуживания клиентов могут помочь отслеживать эффективность прошлых кампаний и ставить новые цели для достижения успеха клиентов:

• Оценка удовлетворенности клиентов (CSAT): она измеряет удовлетворенность клиентов качеством полученных ими услуг;
• Net Promoter Score (NPS): он измеряет вероятность того, что клиент порекомендует продукт или услуги бренда кому-то другому;
• Оценка усилий клиента (CES): измеряет общие усилия, необходимые клиенту для достижения конкретной цели в цифровой точке взаимодействия.

Собирайте прямые отзывы от клиентов

Прямая обратная связь с клиентами дает представление об основных проблемах и болевых точках клиентов. Бренды могут использовать эту информацию для устранения неэффективности и узких мест в различных точках взаимодействия и каналах, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов. Отзывы клиентов можно собирать с помощью анкет, опросов и опросов.

Измерьте уровень оттока

Анализ данных об оттоке позволяет определить, почему клиенты перестали пользоваться вашими услугами, и найти способы улучшить путь клиента.

Показатели качества обслуживания клиентов также можно комбинировать с другими показателями, чтобы получить более точное представление о настроениях клиентов и получить мощную и полезную информацию.

Лучшие практики построения стратегии цифрового обслуживания клиентов

Сделайте качество обслуживания клиентов приоритетом

Клиент, который уйдет с положительным опытом, с большей вероятностью станет постоянным и лояльным клиентом и может даже рекомендовать и продвигать ваш бизнес по-другому. Вот почему отличный клиентский опыт должен быть приоритетом.

Познакомьтесь со своим клиентом. Узнайте, кто они и чего они ожидают от ваших отношений. Если вы понимаете, чего они ищут, у вас гораздо больше шансов дать им это.

Используйте данные клиентов

Бренды могут улучшить качество своего цифрового обслуживания клиентов, используя информацию из данных об опыте (X-data).

X-данные, такие как удовлетворенность клиентов (CSAT) и оценка усилий клиентов (CES), предоставляют ценную информацию о пользовательском опыте и помогают брендам понять поведение потребителей.

Когда компании объединяют X-данные с операционными данными (O-данными), которые показывают, как клиенты взаимодействуют с брендом, становится возможным разрабатывать и предоставлять персонализированные предложения и повышать качество обслуживания клиентов.

Создайте беспрепятственный омниканальный опыт

Многоканальность может быть быстрее и проще, но конечной целью всегда должно быть отличное омниканальное цифровое взаимодействие для клиентов.

Многоканальное взаимодействие с клиентами упрощает взаимодействие клиентов с брендом, позволяя им беспрепятственно переключаться между платформами, получая при этом персонализированную, сплоченную и последовательную поддержку.

История клиентов доступна команде поддержки в каждой цифровой точке взаимодействия. Клиенту не нужно повторять информацию, что создает более гармоничный опыт, повышающий удовлетворенность и лояльность клиентов.

Благодаря омниканальному подходу компании используют единую платформу для централизации каналов и анализа информации о клиентах.

Сделайте контент легко доступным

Клиенты не должны охотиться за контентом. Контент должен быть доступен в любой точке взаимодействия клиента с брендом.

Не думайте о контенте как о результатах, таких как руководства, руководства пользователя, страницы и т. д. Вместо этого создавайте много-компонентный структурированный контент, который вы можете повторно использовать во многих контекстах.

Используйте инструменты создания контента, которые помогают авторам, редакторам и другим участникам создавать контент, имеющий единообразную структуру и терминологию.

Наконец, семантически пометьте весь контент продукта, используя единую таксономию, независимо от того, какой отдел его создал. В результате создается семантически богатый контент, который может быть автоматически доставлен тем, кто в нем нуждается.

Как улучшить цифровой клиентский опыт

Вот несколько главных советов по улучшению цифрового опыта клиентов:

Подробно изучите путь клиента

Оптимизированные точки взаимодействия — это составляющие отличного цифрового клиентского опыта. Изучите основные пути клиентов вашего бренда и сосредоточьтесь на важных точках взаимодействия, таких как открытие нового счета или осуществление платежей. Целью должно быть определение того, где клиентам нравится взаимодействие с брендом, а где они застревают.

Поймите свою аудиторию

Сбор отзывов от аудитории важен, но вы также должны убедиться, что вы получаете отзывы от нужной аудитории. Если у вас есть представление о поведении потребителей и о том, чего они ожидают, вы можете предоставить персонализированный опыт, соответствующий их потребностям.

Приоритизируйте данные от клиентов, совершивших покупки в различных средах — физических магазинах, настольных компьютерах и мобильных приложениях. Вам следует найти их основные болевые точки и узнать, как можно улучшить омниканальный опыт.

Включите персонализацию

Конкурентам сложно скопировать высоко персонализированный клиентский опыт, основанный на исторических данных о клиентах. Такой персонализированный опыт позволяет брендам получить устойчивое конкурентное преимущество.

Когда их опыт персонализирован, клиенты чувствуют, что они важны для вашего бренда. Клиенты с большей вероятностью совершат покупку, если бренды предлагают персонализированный подход.

Персонализированный подход позволяет вашему бренду доставлять нужный контент в нужное время нужному человеку. Чтобы добиться последовательного и персонализированного цифрового взаимодействия с клиентами, компании часто используют платформы цифрового опыта, которые специально разработаны для разделения стопок данных для более унифицированного управления.

Выявите и устраните проблемы высокого уровня

Собирайте показатели высокого уровня в различных цифровых точках взаимодействия, чтобы выявлять и устранять основные проблемы, прежде чем они нанесут какой-либо долгосрочный ущерб. Вам также следует искать точки соприкосновения, которые работают хорошо, и повторять их успех. Установите базовые показатели успеха для оценки и измерения тенденций с течением времени.

Каковы ведущие инструменты цифрового взаимодействия с клиентами?

Брендам необходимо принять стратегии омниканального контента, чтобы обеспечить масштабное обслуживание клиентов на всех различных платформах и каналах, включая витрины магазинов, веб-сайты компаний, социальные сети и электронную почту.

Благодаря омниканальной контентной стратегии становится возможным разрушить стены различных каналов и обеспечить персонализированное омниканальное обслуживание клиентов электронной коммерции.

Создавая безголовую экосистему, бренды могут персонализировать контент в любом масштабе и предлагать унифицированный клиентский опыт.

Безголовая система управления контентом Headless CMS может доставлять контент в виде данных на любую платформу или устройство через API.

Термин «безголовый» означает, что хранилище контента или «тело» отделено от уровня представления или внешнего интерфейса, также известного как «голова».

Для сравнения, в традиционных CMS, таких как WordPress, контент ограничен определенной целевой страницей или сообщением в блоге — фактически он отображается на одном интерфейсе.

С другой стороны, headless CMS содержит весь контент — текст, изображения, видео, файлы и т. д. — в единой структурированной базе данных. Таким образом, команды разработчиков могут распространять их на любой цифровой интерфейс из одного источника.

Применяя «безголовый» подход к электронной коммерции, компании могут разработать архитектуру, которая позволит им создать мощный бэкэнд, который со временем будет расти вместе с ними. Безголовая коммерция позволяет компаниям:

• Создавать более быстрые веб-сайты;
• Обеспечить более легкое омниканальное присутствие;
• Контролировать отдельные части архитектуры;
• Беспрепятственно интеграваться с другими инструментами и сервисами;
• Подготовить свой технологический стек к будущему.

Беспрепятственное цифровое обслуживание клиентов необходимо брендам, чтобы оставаться впереди конкурентов.

Благодаря безголовой CMS бренды могут предоставлять омниканальные возможности в больших масштабах. Вы можете создавать более персонализированный цифровой опыт с помощью ведущих на рынке API, привлекать своих клиентов с помощью разнообразного контента и повышать ценность бизнеса.

UX

Несмотря на эту проблему, компании могут удовлетворить свои потребности в контенте, оптимизируя при этом затраты и экономя драгоценное время, приняв модульную стратегию контента.

Что такое модульный контент?

Модульный контент означает разбиение контента на более мелкие, повторно используемые фрагменты или модули, которые легко искать, обновлять, оптимизировать и использовать повторно много раз. И вы можете сделать это, сэкономив время и деньги, одновременно распределяя их по различным каналам, устройствам и платформам.

В отличие от традиционного создания контента, который часто создается в виде статичных и негибких страниц, создание модульного контента дает вам детальный контроль над его элементами контента. Это упрощает их повторное использование в различных типах контента, от электронных книг до веб-страниц и т. д.

Кроме того, обеспечивая беспрепятственный доступ вашего контента к потребителям на устройствах и платформах, модульный контент позволяет вам предоставлять динамичный и индивидуальный цифровой опыт (UX) взаимодействия с клиентами.

Модульный контент против традиционного контента

Чтобы лучше понять, чем именно модульный контент отличается от традиционного контента и чем он гораздо выгоднее для бизнеса, давайте визуализируем его с помощью диаграммы.

Традиционный контент имеет линейную и статическую структуру, где контент создается в виде отдельных монолитных страниц с ограниченной гибкостью для повторного использования, поскольку каждая страница разрабатывается с учетом определенного контекста.

С другой стороны, модульный контент использует подход на уровне фрагментов, при котором отношения каждого из этих модулей контента четко определены, что позволяет создателям контента повторно использовать и переупорядочивать их для создания динамичного и персонализированного опыта для пользователей в различных контекстах.

Таким образом, создание модульного контента тщательно продумано для каждого из этих фрагментов структурированного контента, чтобы обеспечить возможность их повторного использования.

Некоторые распространенные примеры модульного контента включают формулировки видения и миссии, обзоры и отзывы клиентов, а также описания продуктов. Всякий раз, когда вы захотите продемонстрировать их, вы можете открыть модуль контента, а не создавать их каждый раз с нуля. Это также обеспечивает согласованность всех ключевых элементов брендинга, одновременно обеспечивая более высокие темпы создания контента с помощью более простых рабочих процессов.

Возможность повторного использования контента: основа модульного подхода к контенту

В основе модульного контента лежит возможность его повторного использования. Разбивая контент на более мелкие части с четкими связями, определяющими, как каждый фрагмент работает в более широкой картине, команды, занимающиеся контентом, могут избавиться от мышления «конструктора страниц» , которое является весьма ограничительным. Скорее, они могут повторно использовать эти модули в различных интерфейсах, сокращая дублирование усилий и обеспечивая при этом согласованность обмена сообщениями.

Так вы сможете построить любую структуру контента из разных блоков. Например, возможная структура модели сообщения в блоге Wiki-проекта компании может включать в себя определенные связи с другими модулями контента, такими как модель бизнес-глоссария, модель автора, модель CTA для сотрудников и модель руководителя HR-системы. Эти модули контента представляют собой структурированные данные, которые можно легко хранить, повторно использовать и управлять ими с единого уровня контента.

Модульный подход позволит повторно использовать контент в качестве компонентов, таких как термины и понятия, изображения, диаграммы, таблицы и инфографика, в различных отчетах и ​​публикациях.

Преимущества модульного контента

Реализация модульной контентной стратегии может принести бизнесу многочисленные преимущества. Давайте рассмотрим некоторые ключевые преимущества:

Независимость операций с контентом

Модульный контент расширяет возможности команд, занимающихся контентом, позволяя им работать независимо от разработчиков, обеспечивая эффективное создание, изменение и управление модулями контента без сильной зависимости от технической поддержки. Эта независимость приводит к более быстрой итерации контента и более гибким операциям с контентом .

Улучшенные рабочие процессы жизненного цикла контента

Типичной проблемой управления корпоративным контентом является контроль за этапами жизненного цикла контента. Когда подразделениям перед публикацией контента требуется одобрение руководства, контент часто застревает в процессе утверждения. Поскольку модульный контент состоит из небольших разделов, редакторы могут повторно использовать ранее утвержденные компоненты, а не утверждать каждую страницу по отдельности, и тем самым ускорить процесс публикации.

Снижение совокупной стоимости владения процессом

Благодаря модульному контенту компании могут сэкономить значительные ресурсы на создании контента и управлении им. Повторно используя модули контента, компании устраняют мышление «конструктора страниц» (необходимость воссоздавать контент с нуля), что приводит к существенной экономии времени и средств. Кроме того, модульный контент упрощает процесс создания контента, сокращая время вывода на рынок новых кампаний, продуктов или обновлений.

Улучшенный цифровой опыт

Модульный контент позволяет компаниям создавать персонализированные и интерактивные цифровые возможности для своих пользователей. Динамически собирая модули контента, компании могут предоставлять адаптированный контент различным сегментам пользователей, что приводит к более высокой вовлеченности и удовлетворенности клиентов. Кроме того, модульный контент обеспечивает согласованность всех точек соприкосновения, улучшая общий пользовательский опыт.

Принятие модульной контентной стратегии

Чтобы реализовать успешную стратегию модульного контента, рассмотрите следующие шаги:

Определите повторно используемый контент

Проанализируйте существующий контент и определите компоненты, которые можно повторно использовать на разных страницах или платформах. Это могут быть фрагменты текста, изображения, видео или любой другой интерактивный элемент.

Определите модели контента

Используйте конструктор схем из безголовых CMS для создания моделей контента, которые представляют различные типы модулей контента для разных сценариев использования. Это могут быть модели для сообщений в блогах, описания продуктов, отзывы или любой другой компонент контента, имеющий отношение к вашему бизнесу.

Установите содержательные отношения

Установите связи между моделями контента, чтобы обеспечить повторное использование контента и гибкость. Это позволяет использовать компонентный подход, при котором редакторы контента могут легко создавать новые страницы, используя существующие модули контента и переупорядочивая их по мере необходимости, адаптируясь к различным вариантам использования и макетам.

Создавайте контент и управляйте им

Имея ваши модели контента и связи, создатели контента могут приступить к созданию модулей контента и управлению ими.

Обеспечьте последовательность и локализацию

Используйте модульную природу вашего контента, чтобы обеспечить единообразие на разных каналах и платформах. Кроме того, модульный контент упрощает локализацию, поскольку вы можете переводить и адаптировать отдельные модули для разных регионов или языков.

Повторяйте и оптимизируйте

Одним из ключевых преимуществ модульного контента является его способность эффективно повторять и оптимизировать контент. При необходимости обновлений или модификаций редакторы контента могут вносить изменения в один модуль контента, и эти изменения будут отражены во всем проекте. Этот итеративный подход позволяет постоянно совершенствовать и оптимизировать вашу контент-стратегию.

Раскройте потенциал модульного контента на онтологической платформе

Безголовая CMS выделяется как отличный выбор для многократного использования контента благодаря своей ориентированной на API, независимой от внешнего интерфейса архитектуре и интуитивно понятному пользовательскому интерфейсу. Построитель моделей упрощает создание модульного контента и обеспечивает визуальное представление взаимосвязей модели, а также позволяет редакторам контента создавать структурированные документы (страницы), используя существующие модули контента и легко меняя порядок полей контента для максимальной гибкости в различных случаях использования.

Информационная архитектура Моделирование контента

Гарольд Ярч
Директор Jarche Consulting, разработчик практических способов улучшения сотрудничества, обмена знаниями и осмысления. Его называют ярым разрушителем моделей управления и образования прошлого века, а всемирно известный блог является маяком света в темном ландшафте организационного обучения.

Меняющийся характер человеческой работы

Автоматизация рутинной и стандартизированной работы вынуждает людей выполнять больше нестандартной ручной и познавательной работы. Если какую-либо часть работы можно отобразить и проанализировать, она будет автоматизирована.

Нестандартная работа становится нормой, поэтому рабочая среда должна стать более открытой, прозрачной и разнообразной, поскольку доверие абсолютно необходимо для обеспечения потока знаний.

Поиск нужной информации — это лишь часть задач нестандартной работы. Обмен сложными знаниями требует доверительных отношений. Люди должны доверять друг другу, прежде чем делиться, и только тогда они смогут эффективно работать над сложными проблемами и предпринимать осознанные действия.

Стандартизированная промышленная работа была сосредоточена на сокращении ошибок для обеспечения качества аналогичных продуктов и услуг. Это по-прежнему важно на производстве, хотя производственные линии часто короче, а повторная оснастка происходит сегодня чаще. Но уменьшения количества ошибок недостаточно. Нам также необходимо расширять понимание.

В 2010 году Джей Кросс — футурист и поборник неформального обучения — опубликовал The Working Smarter Fieldbook со своими коллегами из Internet Time Alliance. Работать с умом — это не значит работать быстрее или эффективнее. Работать с умом — значит расширять понимание.

Визуализируйте рабочий процесс физической работы: производите, производите, производите, производите, производите, производите, производите, производите, производите.Теперь визуализируйте рабочий процесс творческого работника умственного труда: ничего, ничего, ничего, вспышка блеска, ничего, ничего, ничего.— Джей Кросс (1944-2015)

Акцент на сокращении количества ошибок предполагает, что рабочая среда сложна: производство. Однако при акценте на улучшении понимания становится понятно, что большинство рабочих сред, в которых задействованы люди, сложны: творчество и инновации. Итак, что же должны делать работники умственного труда в промежутках между вспышками гениальности? Они должны учиться социально и неформально, чтобы видеть то, чего не видят другие.

Неформальное и социальное обучение означает связь нашей индивидуальной работы с нашими командами, сообществами и сетями. Это требует оттачивания нашего любопытства и поиска различных точек зрения и идей. Для понимания сложных ситуаций требуется нечто большее, чем индивидуальное осмысление, поэтому мы должны найти других, кто оспорит наши предположения и укажет на предел наших профессиональных способностей.

Но самое главное, нам нужно использовать то, чему мы научились, для решения проблем и совместного создания ценности. Делая это, мы постоянно делимся информацией, чтобы сделать наши сообщества и сети более устойчивыми и способными принимать более обоснованные решения. Эта дисциплина заключается в овладении личными знаниями.

Поиск и обмен информацией

Одна из проблем, с которыми мы сталкиваемся в нашей профессиональной и личной жизни, заключается в том, чтобы осмыслить поток информации, проходящий мимо нас каждый день, а затем привести его в соответствие с нашими текущими приоритетами и задачами.

Система личного овладения знаниями «Ищи > Ощущай > Делись» — это простой метод, помогающий нам оставаться сосредоточенными в процессе создания ощущений. Эта методология направлена на облегчение обмена сложными знаниями и укрепление сети, построенной на доверительных отношениях. Потому что мы признаём, что эффективное обучение не может проводиться в одиночку, оно должно быть частью партнерских отношений. На рисунке ниже показано, как информация и знания могут поступать, когда люди разрабатывают фильтры для поиска информации, тратят время и усилия, чтобы разобраться в ней, а затем соответствующим образом делятся, часто повышая ценность того, чем они делятся.

Установление нескольких процедур может упростить поиск информации и обмен ею на работе, в ваших сообществах или через ваши сети знаний.

Машинные фильтры позволяют передавать нам информацию. Это могут быть списки адресов электронной почты, новостные ленты, блоги и платные источники информации. Такие инструменты, как программы для чтения RSS-каналов, снижают когнитивную нагрузку при поиске информации.

Мы можем общаться с людьми, которые публикуют свои мысли, общаться с ними лично или чаще через социальные сети, учитывая ограничения по пространству и времени.

Профессиональные социальные сети и сообщества практиков — это лучшие места для поиска человеческих фильтров, которые помогут нам разобраться, особенно в областях, где нам не хватает глубоких знаний.

Когда информация проходит через наши машинные (например, поисковую систему) и человеческие (например, экспертов) фильтры, которые следует регулярно просматривать и дорабатывать, мы можем быстро определить, является ли она важной и / или срочной. Если это срочно, мы можем быстро добавить какую-то ценность, например, проведя анализ информации, а затем поделиться ею с нашими сетями или командами.

Если информация важна, мы можем сохранить ее для последующего поиска, когда придет время. Для этого необходимо разработать некоторые методы подачи личных или командных документов. В этом нам могут помочь различные приложения для организации знаний.

Существует множество способов повысить ценность информации. Все сводится к тому, чтобы отобрать то, что подходит как вам, так и вашей аудитории. Простое прочтение статьи целиком гарантирует, что вы охватили все моменты. Краткое изложение может быть полезным для других, чтобы определить, стоит ли им читать статью целиком.

Определение того, когда, где и как лучше всего делиться информацией, требует понимания контекста и культуры. Эвристика часто лучше правил при определении того, как лучше всего делиться информацией.

В рамках обмена информацией мы должны запрашивать взвешенные отзывы. Внутри организации это может быть частью обычной работы каждого. За пределами организации хорошие отзывы часто являются результатом хорошей работы. Если что-то заставляет задуматься, читатели и зрители могут с большей готовностью предоставить обратную связь. Со временем обмен информацией может развить доверие, что позволит делиться более сложной информацией.

Участие в регулярных дискуссиях с коллегами-профессионалами может отточить наше мышление. Сообщества практиков предоставляют для этого надежное пространство.

Опубликованная информация является одним из результатов этих процедур. Например, чаты, вопросы и беседы между сотрудниками могут быть собраны и уточнены для информирования поисковых систем организации. Самостоятельно опубликованные работы, такие как блоги, могут использоваться в официальных документах, таких как официальные документы и брошюры. Решение о внутренней или внешней публикации зависит от контекста и культуры, но последнее может помочь сделать умнее всю сеть.

Управление личными знаниями (ПКМ) упростили

Вот простой, но ни в коем случае не единственный метод практического применения личных знаний. Он основан на модели Ищи > Смысл > Делись.

Поиск

• Используйте агрегатор каналов для сбора всех ваших онлайн-новостей и информационных ресурсов в одном месте, например Feedly или Inoreader.
• Носите с собой блокнот, чтобы собирать информацию в течение дня. Приложение для заметок для вашего мобильного устройства также подойдет.
• Определите, о каких областях вы хотите узнать больше. Найдите других, у кого вы можете учиться. Определите людей, которые делятся своими знаниями в социальных сетях. Следите за ними и делайте заметки, как указано выше.

Смысл

• Фильтруйте свои онлайн-ресурсы, отмечая лучшие в системе социальных закладок. Убедитесь, что вы выделили важную часть и добавили теги (метаданные), которые помогут при последующем поиске. Если чтение занимает много времени, сохраните его на платформе, например Notion, на потом. Настройте процедуру еженедельного или ежемесячного просмотра.
• Оформляйте свои заметки в доступную форму, например, в Obsidian есть система, которая работает с записными книжками Moleskine.
• Возьмите часть того, что вы отфильтровали, и делайте что-то с этим на регулярной основе: например, напишите отзыв, обобщите несколько точек зрения, объясните, как некоторые новые знания относятся к вам или вашей профессии.
• Воплощайте в жизнь свои новые идеи, пробуя их с друзьями или коллегами. Найдите для этого безопасное пространство (сообщество практиков).

Поделиться

• Разместите некоторые свои идеи и размышления на форуме, где их смогут найти другие. Нет необходимости афишировать это. Позвольте другим найти вас через время.
• Когда у вас будет объем знаний, вам будет легче находить других людей, заинтересованных в вашей работе. Обратите внимание, что все, что вы используете для поиска и осмысления, должно быть в формате, облегчающем последующее распространение.

ПКМ в действии

Начало практики создания сенсорики может оказаться непростой задачей. Хотя модель «Ищи > Ощущай > Делись» проста для понимания, применить ее в повседневном контексте может быть непросто. Давайте послушаем несколько советов от людей, которые использовали концептуальную модель овладения личными знаниями.

Надя фон Хольцен сравнивает поиск с рыбалкой, создание сенсаций — с приготовлением пищи, а обмен информацией — с приглашением людей на ужин. Это отличная метафора.

Для начала спросите себя, какую ценность вы можете принести своим коллегам, клиентам, коллегам и даже себе в будущем. Но не застревайте в аналитическом параличе. Важным элементом ПКМ является «что-то делать». Самый большой разрыв возникает между теми, кто ничего не делает, и теми, кто делает хоть что-то.

Проверка фактов — один из способов повышения ценности для надёжности вашей сети знаний.

Хотя я доверяю своей сети в предоставлении мне надежных ресурсов, всегда важно лично проверять любые ресурсы, чтобы убедиться, что они соответствуют моим собственным высоким стандартам контроля качества.— Джейн Харт

После ознакомления с новой информацией задайте себе следующие вопросы:

• Имеет ли это смысл?
• Как это согласуется с тем, во что я верю на данный момент?
• Есть ли скрытые предубеждения?
• Основано ли оно на опыте или исследованиях?
• Чего не хватает?”

Интегрируйте свои знания в свою текущую работу, делясь ими с коллегами.

• Можно выступить с презентациями во время семинаров по обмену знаниями внутри компании.
• Используйте свои страницы на корпоративном портале или в блоге, чтобы более подробно осветить эти темы.
• Рисуйте и визуализируйте, чтобы исследовать свои мысли.
• Документируйте и обобщайте входящую информацию, пишите и публикуйте свои заметки.

Источник

Курирование и адаптация: Онтограф

PKM Модели Понимание

Появляются новые вызовы, новые требования и новые возможности. Чтобы расти, вам необходимо быстро адаптироваться к рынку, имея возможность создавать и перестраивать свой бизнес, технологии и контент, которые лежат в основе вашей цифровой стратегии. Добро пожаловать в эпоху компоновки.

В этой статье рассмотрим путь, которым мы пришли к эпохе компонуемости, опишем необходимый сдвиг в мышлении и поделимся тем, что вам нужно сделать, чтобы принять изменения и добиться успеха.

Эволюция цифрового опыта

Приливная волна Интернета провела нас через три разных периода времени, каждый из которых имеет свои особенности. По мере развития технологий меняются и способы работы с нашим цифровым бизнесом.

Эпоха Интернета

В 2000-х годах Интернет стал новым местом для передачи вашего сообщения. Контент состоял из текста и изображений, написанных на HTML и управляемых веб-мастерами.

В конце концов, эти веб-сайты были статичными, и их обслуживание выполнялось вручную. Для большинства компаний Интернет был не более чем экспериментом, в лучшем случае маркетинговой площадкой. Это было начало цифрового опыта.

Эпоха омниканальности

Благодаря достижениям в области аппаратных и программных технологий мы вступили в эпоху омниканальности. Опыт стал богаче и интерактивнее, а «цифра» превратилась из вашей маркетинговой поверхности в ваш магазин. Потребители начали совершать покупки в Интернете и взаимодействовать с контентом по разным каналам и устройствам на протяжении всего путешествия.

Но за кулисами контент по-прежнему жил в хранилищах, специально созданных для отдельных каналов, со статическими моделями контента и рабочими процессами. Многие компании размещают цифровые магазины как слой за пределами своего традиционного бизнеса.

Большинство компаний до сих пор ведут свой бизнес таким образом, и это было большим шагом вперед. Но будущее несет в себе еще больше перспектив для цифровых технологий.

Компонуемая эра

Сегодня мы вступаем в новую эпоху: эпоху компонуемости, когда каждый бизнес должен мыслить в цифровом формате. В эпоху Интернета «цифра» была вашей маркетинговой поверхностью. В эпоху омниканальности «цифровым» был ваш магазин. А в эпоху компонуемости весь ваш бизнес — «цифровой».

Требования этой новой эпохи отличаются от требований прошлого, и вам нужны новые возможности для их удовлетворения:

Дарим незабываемые впечатления

Ожидания потребителей выше, чем когда-либо. Теперь люди ожидают персонализированного и релевантного опыта, где бы они ни находились — мы переходим от опыта, ориентированного на конкретный канал, к опыту, зависящему от контекста.

Чтобы оправдать или даже превзойти эти ожидания, вам нужно будет иметь возможность быстро компоновать контент в высоко персонализированный опыт, адаптированный к каждому человеку и его конкретной ситуации, из единого источника правды.

Таким образом, ваше представление о контенте расширяется. Контент — это больше, чем текст и изображения, теперь это данные о вашем продукте и метаданные, которые позволяют автоматизировать для каждого клиента информацию (представления, интерфейс) о ваших продуктах так, что они учитывают контекст клиента и особенности канала.

Контентноцентричность

Контент превратился из статической вспомогательной роли в основной источник дохода, который имеет решающее значение для привлечения, привлечения и удержания лояльных клиентов. Любой бизнес работает как издатель, и инвестиции в контент стремительно растут.

Когда контент становится вашим брендом, объем контента и скорость его публикации (сколько вы можете публиковать и как быстро) становятся вашим конкурентным преимуществом.

Компонуемость

Темп перемен ускоряется, и вам нужно уметь реагировать и адаптироваться так же быстро. В эпоху омниканальности мы думали о цифровых каналах, таких как веб-сайты, как о чем-то, жизненный цикл которого составляет 5–7 лет до серьезного обновления.

Теперь вам нужно иметь возможность постоянно изменять и адаптировать свою инфраструктуру. Вам необходимо разделить свою ИТ-инфраструктуру, как и всю организацию, на более мелкие единицы, которые можно будет использовать и повторно использовать, а также перестраивать по мере развития вашего бизнеса.

Компании должны не только стать API-нативными, но и отразить эту возможность компоновки в своей организационной структуре. Наличие команд, разбитых на более независимые подразделения, которые можно формировать и реорганизовывать по мере развития вашего бизнеса.

А контент, лежащий в основе опыта ваших клиентов, должен быть модульным, программируемым и пригодным для многократного использования, а данные должны обеспечивать интеллектуальную оркестровку. Больше невозможно ограничиваться жесткими системами, ручной работой и статическим контентом.

Платформы составного контента

Платформа компонуемого контента основан на трех принципах: компонуемость, настраиваемость и контент как данные. Эти принципы всегда были важны для нас, но теперь мы удваиваем усилия по развитию продукта на основе этих ключевых требований.

В Sanity есть три компонента, которые обеспечивают работу с контентом:

• Content Lake — структурированная база данных контента, работающая в режиме реального времени , которая позволяет вам полностью настроить модель контента.
• Редактор контента — настраиваемое приложение в режиме реального времени, в котором ваши команды создают, публикуют контент и управляют им.
• Набор API:
• API, которые позволяют подключать другие источники данных и метаданных (ERP, электронная коммерция, базы данных и т. д.);
• API, которые позволяют подключать инструменты для обогащения вашего контента (перевод, аннотация изображений, аналитика и т. д.); и
• API, которые позволяют вам распространять свой контент в любой ситуации и любому человеку по любому каналу.

Составной контент

Комбинируемый контент — это доставка персонализированного контента кому-либо по любому каналу или устройству в любой ситуации.

В эту новую эпоху контент — это гораздо больше, чем просто текст и изображения. Контент — это также данные о продукте, данные о ценах и метаданные. Рассматривая контент как данные, его можно доставлять куда угодно и куда угодно из единого источника правды.

Компонуемые рабочие процессы

Вы когда-нибудь использовали CMS, которая выглядела как «один размер никому не подходит»? Это может быть такой ужасный опыт. Платформа позволяет вам настраивать рабочие процессы для самых разных ситуаций. Когда ваш бизнес меняется, вы можете легко и программно обновить свой рабочий процесс и использовать несколько рабочих пространств для разных команд и их рабочих процессов.

Сборная архитектура

Вы должны быть уверены, что сможете взаимодействовать с лучшими в своем классе решениями и развивать свою инфраструктуру без ограничений. Здравомыслие зародилось таким образом: его можно компоновать на всех уровнях. Даже ваши Content Lake и Редактор контента — это всё отдельные приложения, взаимодействующие через общедоступные API.

Ваше программное обеспечение должно стать компонуемым, чтобы вы могли использовать другие источники контента и другие инструменты и легко изменять их по мере необходимости. Поэтому ваш контент можно встроить в любой веб-проект, вы можете работать с контентом где угодно и использовать рабочие процессы с контентом в других ситуациях, находящихся далеко за пределами вашего веб-сайта и CMS (например на мониторах в торговых залах или кассах).

Объедините свои команды с помощью контент-хаба

Цифровой опыт — это ваш бизнес, а контент определяет этот опыт. Крайне важно иметь контент-решение, которое позволит вашей аудитории взаимодействовать с вашей компанией на любой цифровой поверхности. Платформы компонуемого контента используется компаниями электронной коммерции и потребительских товаров с большим объемом данных, медиа-компаниями, которые управляют своим основным контентом и редакционной работой, а также быстрорастущими цифровыми технологическими компании, которые используют структурированный контент для своего маркетинга и продуктов:

• Менеджеры по продуктам запускают и адаптируют цифровой опыт для надежного получения результатов.
• Создатели контента используют собственные рабочие процессы, созданные с учетом их потребностей, чтобы работать быстро и эффективно.
• А разработчики и дизайнеры используют современные инструменты и микросервисную систему для создания рабочих процессов, интеграции, цифровых продуктов и маркетинговых поверхностей, на которых потребители знакомятся с контентом.

Ключевым моментом является инвестирование в эти команды и объединение их для создания замечательного опыта для ваших клиентов. Ваша бизнес-стратегия и технологические решения должны основываться на комплексном мышлении, чтобы все двигались быстро вместе. Возможность компоновки на всех уровнях — контенте, рабочих процессах и архитектуре — необходима для быстрого продвижения и уверенного подхода к дню запуска.

Непревзойденный опыт разработчиков

Хотя созданием и оркестровкой контента занимается множество команд, всегда считалось, что основным фактором, обеспечивающим скорость создания контента, является разработчик.

Поэтому на платформах используются самые современные технологии, такие как JavaScript, TypeScript и бессерверные технологии, например Next.JS. Разработчикам легко начать работу, но они также могут решить самые сложные задачи.

Новые возможности для новой эпохи

Мы переходим от эпохи омниканальности к эпохе компонуемости, которая требует нового мышления и новых возможностей. Вот краткое описание того, что это значит для вас:

• Предоставление замечательного опыта , адаптированного к каждому человеку и его ситуации, означает более эффективный цифровой опыт, который приведет к росту доходов и лояльности.
• Быть по-настоящему ориентированным на контент означает сосредоточиться на объединении команды вокруг скорости создания контента — чтобы быстрее запускать лучшие и новые вещи.
• Компонуемость означает, что вы можете быстро адаптироваться и быстрее реагировать на новые возможности и угрозы. Ваш бизнес, технологии и контент могут быстро измениться, без необходимости взломать или полностью перестроить их.

Теперь можно не фокусироваться на статичной, разрозненной омниканальной доставке контента для конкретных каналов. Вместо этого мы предлагаем:

• по-новому определиться, как вы должны думать о контенте: как о данных, которые можно гибко составлять и перекомпоновывать для любой ситуации из единого источника истины.
• создать и настроить модель контента и рабочие процессы.
• использовать компонуемые технологии, которые развиваются вместе с вами по мере роста вашего бизнеса.

Контент должен быть модульным и программируемым

Чтобы его можно было быстро и легко адаптировать к изменениям рынка, внедрять инновации, запускать новые вещи и предоставлять более индивидуальный опыт.

Принятие подхода к структурированному контенту означает, что вы используете инструменты и методы, с которыми вы создаёт, управляете и публикуете контент. Вам не обязательно быть новичком, чтобы воспользоваться этими преимуществами.

Настраиваемые типы контента

Типы контента — это контейнеры для хранения контента с общей структурой и назначением. При рассмотрении значения и предмета самого контента он становится ресурсом — цифровым заменителем самой вещи, а не представлением. Например, продукт, а не целевая страница продукта.

Типы контента — это сердце структурированного контента. Они уникальны в зависимости от контекста, в котором они созданы. Лучше иметь пустой холст для настройки типов контента, чем пытаться взломать то, что уже есть, основываясь на общем, предвзятом представлении о том, какие типы контента у меня будут.

Вы должны иметь возможность не только указать каждый тип контента на основе своей модели контента, но и определить поля, отвечающие потребностям своей стратегии и операций с контентом. Относиться к контенту как к данным необходимо для того, чтобы иметь возможность доставлять персонализированный контент на любой канал или устройство из единого источника правды .

Это означает, что есть возможность создавать настраиваемые поля без ограничений иерархии с программируемыми проверками и функциями. Это избавит от краткосрочного контроля ради долгосрочной эффективности.

Отношения между элементами контента

Любой редактор хотел бы, чтобы контент был связан. Это означает, что типы контента должны иметь возможность ссылаться друг на друга. Это создает явные отношения, которые компьютеры могут понимать как означающие «этот экземпляр вещи, которую я создаю, соединяется с этим экземпляром другого типа вещей».

Например, при создании сеанса мероприятия я хочу указать людей в качестве докладчиков. Сессия мероприятия и докладчики представляют собой разные типы контента. Я могу управлять этой информацией отдельно и соединять ее, не создавая заново контент.

Этот тип соединения сопряжен с некоторой сложностью управления контентом. Поэтому я также хочу, чтобы моя CMS сообщала мне, когда я собираюсь разорвать соединение, отменив публикацию или удалив часть контента.

Гибкое редактирование блоков

Иногда контент представляет собой более длинный повествовательный фрагмент, который, кажется, невозможно разделить на более мелкие фрагменты без потери потока. Подумайте о тексте статьи или сообщения в блоге. Мы не всегда можем предугадать, насколько длинным будет текст или какие ресурсы или ссылки мы захотим включить.

В этом случае возникает соблазн вернуться к комфортному редактору «что видишь, то и получаешь» (WYSIWYG). Поскольку я не хочу вмешиваться в какие-либо решения по макету или визуальному дизайну, я предпочел бы иметь редактор форматированного текста, который позволяет мне разбивать контент на блоки. И эти блоки следует хранить в формате JSON, а не в формате HTML, чтобы они оставались структурированными и пригодными для повторного использования.

«Блоки» теперь это технический термин. Блок — это отдельный интерфейсный компонент, отображающий данные. Блоки позволяют пользователям редактировать свой контент без необходимости писать код. Как и физические блоки, цифровые блоки можно собирать снова и снова, образуя разные сборки (страницы, документы, записи, уроки).

Именно так мы сохраняем структуру в нашем длинном контенте. Хотя существует стандартный набор блоков, мы также можем создавать собственные блоки. Эти блоки дают создателям контента возможность поддерживать согласованность и гибкость.

Настраиваемый редакционный опыт

Хотя мы часто говорим о пользовательском опыте веб-сайтов, приложений и продуктов, мы склонны уделять гораздо меньше внимания редакционному опыту CMS. Поскольку контент является основой опыта конечного пользователя, важно, чтобы инструмент, который люди используют для создания контента и управления им, был настроен в соответствии с их уникальными потребностями.

Операции с контентом в каждой организации немного отличаются. И вы ожидаете, что сможете настроить свою CMS в соответствии с вашими процессами создания, публикации и обслуживания контента.

Это означает, что создавать и находить элементы контента должно быть легко. Вам нужен хороший внутренний поиск для нахождения определенного элемента контента и возможность перехода к определенному типу контента и его экземплярам.

Типы контента по умолчанию часто упорядочены в алфавитном порядке. Но что, если контент, который мы чаще всего создаем или просматриваем, — это отзывы, которые будут находиться в конце этого списка? Вы должны быть в состоянии определить порядок типов контента в исходном списке. Группировки и порядок списка являются важными аспектами удобства использования.

Любая контент-технология, вероятно, имеет десятки или даже сотни пользователей, к которым нельзя относиться одинаково. Вы ожидаете, что сможете создавать собственные роли пользователей для максимально детального управления настройками и разрешениями на доступ, редактирование и публикацию контента — по крайней мере, на уровне типа контента, но желательно вплоть до уровня поля.

Вы также хотите установить правила рабочего процесса по типу контента. Некоторые типы контента требуют большого количества утверждений, а другие можно опубликовать сразу. Возьмем, к примеру, пресс-релиз. Возможно, потребуется получить одобрение высшего руководства, а затем мгновенно опубликовать его контент-менеджером. С другой стороны, менеджер конференции должен иметь возможность добавлять докладчиков конференции сразу после их подтверждения, никаких дополнительных разрешений не требуется.

Что касается пресс-релиза, вам также может потребоваться надежно запланировать его запуск в полночь по московскому времени, чтобы не приходилось просыпаться посреди ночи.

Суть в том, что вы ожидаете, что платформа, на которой работает ваша команда, будет работать на вас . Это может произойти только в том случае, если у вас будет возможность изменить любой аспект интерфейса в соответствии с вашими потребностями.

Автоматическая обрезка и масштабирование изображения

Изображения являются важным ресурсом контента. Но одно и то же изображение может появиться во многих местах, что одно соотношение сторон или разрешение не работает. В то же время вы не хотите создавать несколько разных графиков, чтобы учесть все размеры соотношений.

Что вам действительно нужно, так это загрузить один ресурс изображения и настроить его размер и разрешение в зависимости от того, как оно должно выглядеть.

Сотрудничество в режиме реального времени

Благодаря распространению облачного программного обеспечения мы привыкли ожидать, что над одним документом могут одновременно работать несколько человек.

Если вы хотите обновить часть контента прямо сейчас, как и ваш коллега, ни один из вас не должен быть заблокирован в документе или потерять ваши изменения, потому что вы нажмете «Сохранить» после другого человека.

Но не каждая CMS предлагает одинаковый уровень совместной работы в реальном времени. Это неоспоримая функция, которая позволяет командам быстро и беспрепятственно сотрудничать.

Вы также ожидаете, что сможете просматривать историю и выполнять детальный откат изменений, и иметь возможность видеть, кто и когда внес изменения, и даже отменить это отдельное изменение. Вместо того, чтобы откатывать весь документ к какому-то предыдущему моменту времени, вы можете просто стратегически относиться к истории.

Предварительный просмотр контента в реальном времени в контексте

Редактор и маркетолог все равно хочет знать, как будет выглядеть любой компонент контента, когда его доставят в определенное место (витрину, экран). А когда контент и дизайн разделены, может быть трудно поверить, что во многих местах все будет выглядеть правильно.

Вот почему вы ожидаете предварительного просмотра своего контента в реальном времени — во всех местах, где этот контент будет отображаться. Если вносят изменения, нужно просмотреть их перед публикацией. Никто не хочет публиковать обновление и ждать более 30 минут, чтобы убедиться, что оно по-прежнему выглядит правильно.

На самом деле, вы вообще не хотите публиковать этот контент. Просто хочется посмотреть, как это выглядит, когда вы создаете или обновляете контент, и быть уверенным, что он будет выглядеть правильно, прежде чем публиковать его в своей цифровой экосистеме. Это не только дает душевное спокойствие, но и открывает двери для синхронного сотрудничества с заинтересованными сторонами бизнеса, дизайнерами и разработчиками.

Это желание не ограничивается предварительным просмотром одной веб-страницы. Сюда также входят социальные сети, страницы результатов поисковых систем и любое другое место, где будет отображаться контент.

Прямой доступ к контенту с сайта

Когда вносят изменения в веб-сайт, должен быть возможность начать с веб-страницы (где можно легко увидеть, какие изменения необходимо внести) и напрямую обновить определенную часть контента. А не прочесывать длинный список типов контента и элементов контента, чтобы найти его в CMS.

Но это может быть непросто в составной CMS. Ожидаем пути кликов с веб-сайта к конкретному документу и полю в своей CMS.

Возможности визуального редактирования предоставляют функциональность, на которую раньше полагались для быстрого обновления контента, когда работали в традиционной CMS.

Но знание того, что вы, вероятно, используете этот фрагмент контента в нескольких местах (в конце концов, он предназначен для повторного использования!), означает, что вам нужно быть особенно осторожным, чтобы обновление, которое вы делаете, не привело к его поломке или странному чтению вне контекста в любом другом месте, где оно используется. Поэтому крайне важно, чтобы было представление обо всей информации в типе контента, а не только об этой конкретной строке текста.

Если раньше визуальное редактирование означало «изменение текста на веб-странице», то современное визуальное редактирование больше похоже на транспортировку через Интернет непосредственно в CMS.

Теперь, когда вы ощутили лучшее из обоих миров — структурированный контент, который можно использовать где угодно, и возможность перехода непосредственно к CMS с веб-страницы — вы ожидаете, что всегда сможете это сделать.

ИИ для помощи в управлении контентом

Компьютеры должны делать то, что у них получается лучше всего, чтобы люди могли делать то, что они умеют лучше всего. Ожидаем, что в повторяющихся частях управления контентом поможет искусственный интеллект (ИИ) . Это включает в себя выполнение задач, которые больше похожи на рутинную работу, оставление времени для большего творчества и помощь в масштабировании команд.

Будущее управления контентом

Мы можем быть уверены, что ИИ будет продолжать развиваться для поддержки управления контентом и операций. Возможность автоматического выполнения задач управления, таких как аудит, обновление и архивирование, становится намного проще, когда контент разбивается на мельчайшие разумные компоненты. Использование компонуемой платформы, которая интегрирует или может включать в себя новые инструменты искусственного интеллекта, будет иметь важное значение в ближайшем будущем.

Мы слишком долго жили с некачественными системами управления контентом. Пришло время ожидать большего от технологий, которые мы используем. Пришло время перестать идти на компромисс с нашими потребностями в контенте. Когда мы оставляем рутинную работу компьютерам, мы получаем драгоценное время для творчества, которое доступно только людям.

Моделирование контента Платформы данных

Модные словечки — это ярлыки, описывающие технологические подходы, которые со временем становятся настолько обычными, что ярлык исчезает, и люди делают то, что работает лучше всего. Помните Jamstack? Этот термин стал настолько распространенным, что исчез. Netlify, компания, которая придумала Jamstack, теперь использует Composable, который, скорее всего, тоже исчезнет.

MASH

Архитектура MACH включает в себя принципы и практики создания цифровых технологий и управления ими.

Аббревиатура MACH расшифровывается как «Микросервисы», «API-first», «Cloud-native» и «Headless».

Компонуемая архитектура (Composable architecture)

Модульный подход, основанный на повторно используемых компонентах, которые бренды собирают сами, а не покупают готовый продукт. Вы получаете гибкость в замене компонентов при адаптации к меняющимся потребностям, избегаете значительных перестроек, необходимых монолитным системам.

DXP (Платформа цифрового опыта, Digital Experience Platform)

DXP основаны на идее, что все услуги, необходимые для создания цифрового продукта, должны быть тесно связаны друг с другом. Объединение всех сервисов под одной крышей обеспечивает более непрерывный поток контента и более эффективные рабочие процессы, нацеленные на удовлетворение потребителя.

DXC (Композиция цифрового опыта, Digital experience composition)

DXC является версией DXP, относится к инструментам с Low-code, позволяют легко создавать и управлять цифровым опытом в компонуемой архитектуре. Включает три категории ПО: легкий интерфейсный SDK или интерфейс как услуга, конструктор страниц и интеграцию API для подключения данных.

DXO (организация цифрового опыта Digital Experience Orchestration)

DXO это версия DXC без внешних компонентов, ориентированный только на объединение данных. В пространстве MACH аналитика и A/B-тестирование добавляются к решению оркестрации на внутренней стороне, а не на границе CDN, специфичной для конечного пользователя.

Почему вам не нужно заботиться о модных словечках

В конечном счете, вам решать, как создать цифровой опыт вашего бренда как внутри, так и снаружи компании. Существует много путей к успеху, и вам необходимо понимать потребности вашего бизнеса, зрелость и технические навыки, чтобы выбрать лучший путь. Сегодня владельцам технических продуктов необходимо быть более осведомленными о технологическом ландшафте и внутренних потребностях бизнеса, чем когда-либо прежде.

Цифровая зрелость компании определяет контекст

По мере роста компаний они получают более глубокое понимание проблем, которые они решают как бизнес. Чем больше они знают об этих проблемах, тем более конкретным становится их выбор специального программного обеспечения. Менее зрелые компании или крупные, но нерешительные компании, как правило, тяготеют к монолитам, предлагающим широкую функциональность, охватывающую большинство баз.

Однако по мере взросления компаний они могут столкнуться с ограничениями этих монолитов. Любая работа по настройке монолита может быть трудоемкой, сложной и дорогой. Вот почему реплатформинг стал такой важной тенденцией на рынке приложений во время цифровой трансформации.

Единая архитектура: соединяем всё это

Предполагая, что вы выбрали идеальный DXP, PIM, DAM, ERP, торговую систему и инструмент поиска, следующим шагом будет соединение всех этих движущихся частей в единую архитектуру. Это позволит вам создать платформенное приложение, которое будет интересно использовать как конечным пользователям, так и внутренним командам.

Направление архитектуры следует выбирать исходя из технических навыков ваших команд. Без понимания оснований и принципов закупка специализированного ПО не создаст вам целостной архитектуры.

Федерация контента

Чтобы избежать монолита MACH, вам нужна система, которая «объединит» все источники контента в единое представление. Эта система должна стандартизировать и упростить данные для последующих запросов, сохраняя при этом автономию специализированных источников. Таким образом, команды, отвечающие за PIM или поиск, могут работать без влияния со стороны других систем.

Ваши специальные продукты для PIM, DAM, электронной коммерции и поиска остаются автономными и безопасными, в то время как интерфейсные реализации запрашивают информацию у платформы Federation.

Федерация контента — это очень простой подход к объединению различных источников данных в прозрачную и простую в использовании конечную точку, сохраняя при этом сложность ваших источников данных там, где им необходимо оставаться.

После создания федерации контента

Теперь, когда федерация контента создана, крайне важно согласовать зрелость, технические навыки и видение компании с выбором продуктов, следующих на этом этапе. Если у вас есть необходимые технические возможности, добавьте автономную CMS, запросите конечные точки федеративных данных, и все готово. Позже вы можете добавить лучшие в своем классе услуги A/B-тестирования и локализации.

Если вам нужны дополнительные элементы, такие как персонализация или визуальное редактирование, рассмотрите возможность использования DXC, например Uniform, или DXO, например Conscia.

В конечном счете, эти инструменты служат одной и той же цели, но имеют разные подходы к проблеме. Некоторые инструменты более визуально ориентированы и предлагают большую персонализацию, тогда как другие больше ориентированы на данные. Прежде чем выбирать инструмент, примите во внимание зрелость и технические навыки вашей компании.

Каждая современная архитектура требует сочетания соответствующих специализированных поставщиков, основанных на зрелости компании и технических навыках. После этого следующим шагом будет использование инструмента, который объединяет все эти источники контента в единую конечную точку. Это помогает упростить и стандартизировать архитектуру, сохраняя при этом автономность специализированных систем.

После того, как основы информационной архитектуры будут готовы, посмотрите на конкретные потребности и выберите между DXC, DXO или чем-то средним.

UX Информационная архитектура Платформы данных