Big Database

必须找到具备数据科学家技能和深度分析技能的新人才，并对现有员工进行基于数据的决策培训。制定新的人才管理计划，该计划包含三个部分：首先，聘用具有开发算法技能的人才，以更好地预测和管理客户需求。其次，提高整个员工队伍的数据驱动决策技能总体水平。第三，改变职位描述并制定新的薪酬计划，以吸引和留住具有合适经验的人才。


获取数据并使用 AI/ML 发现为客户增加价值的新方法。定义关键业务问题并确定应识别和收集哪些新数据源来帮助解决这些问题。一旦公司识别、收集、处理和整理了庞大的数据“湖”，他们就会开始发现有以前隐藏在市场中创造价值的新方法。

新产品，新胜利

在决定生产什么或做什么来推动增长的过程中，应该加入数字供应链知识。成功的公司将采用 新西兰电子邮件列表 更加集成的跨职能视角，包括他们的 DSC，以收集重要的客户见解和信息。他们通过与客户保持联系并通过交付和现场使用向他们学习来增加价值。这种洞察力将有助于开发最佳预测客户对新产品需求的算法，并分析 DSC 的生产和交付可用性。

动态定价

随着市场条件的变化而快速调整价格将改变供应链的管理方式并提高盈利能力。预测分析将用于不断设定和调整越来越多产品和服务的价格。人工智能将指导公司了解客户的购买行为、大趋势和历史。新的生产和交付方法将使公司能够将产品送达客户的速度无缝地整合到他们的动态定价中。

拥有它或克隆它以及需要了解的工具

决定哪些 DSC 功能应该外包，哪些应该使用新工具来创造收入。随着 3D 制造降低劳动力成本并允许在目标最终客户附近运营，越来越多的公司将内部生产。挑战在于帮助做出正确的“内部或外部选择”，然后让任何一种选择都发挥作用。无论哪种方式，AI/ML 都将用于收集和控制生产信息。

算法委员会：秘密武器

组建一支跨职能团队，创建算法来推动数据收集、分析、市场关注、制造、库存和一系列其他关键业务决策。我们将这个团队称为“算法委员会”。