- 2015/02/05 掲載
企業の4割はデジタルで他業界と連携、We Economyが産業を再形成-アクセンチュア調査(2/2)
日常のモノがオンラインへ移行するにつれて、顧客体験もオンラインに移行しており、個人の生活のあらゆるシーンに密着した、多くのデジタルチャネルが生まれている。
企業が「顧客の関心を引くために利用している、もしくは試している」と回答した新たなチャネルの上位には、ウェアラブル端末(62%)、スマートテレビ(68%)、スマートカー(59%)、その他のスマート製品(64%)が挙げられている。
未来志向の企業は、新たなアプリケーションや商品、サービスを生み出す手法を変革し、かつ確実に利益につなげているという。新たな利益を生み出すことに成功した企業の60%は、「カスタム化された顧客体験を生み出すテクノロジーへの投資が成果につながった」と回答した。次世代の有力企業になるのは、この「『個』客体験をもたらすインターネット(The Internet of Me)」を実現できる企業とアクセンチュアは指摘している。
2.成果を売る経済(Outcome Economy):確実な成果を生み出すハードウェア
インテリジェントなハードウェアが、デジタル世界と現実世界との最後のギャップを埋めようとしている。有力企業は、顧客が本当に望むもの、つまり単なる商品やサービスではなくより価値のある成果を生み出すために、IIoTの活用に目を向け、ハードウェアとセンサーをデジタル機器に組み込み、高度に連携させようとしている。
実際、回答者の87%はインテリジェントなハードウェアやセンサー、ネットワークの端末を多く活用しており、「企業活動はこれまでのように単に商品やサービスを売ることから(商品やサービスの利用を通じた)成果を売る体制に急速に移行している」と回答した。
そして回答者の84%は、「商品から得られるインテリジェンスを活用することで、商品がどのように使用され、消費者がどのような成果を求めているのかについて理解が深まった」と評価しているという。
こうした「デジタルディスラプター(デジタル化時代の創造的破壊者)」は、競合企業に勝つために、単に物を売るのではなく、それによってもたらされる成果を売らなければならないこと、そのために物の活用やそれにまつわる体験価値までフォローすべきであることを認識している。これが新しい「成果を売る経済(Outcome Economy)」だという。
3.プラットフォームの改革と進化(The Platform (R)evolution):エコシステムを定義し、産業を再定義する
プラットフォームを軸にビジネスを展開する企業は、デジタル経済において成長と収益を向上させる多くの機会を獲得している。事実、回答者の75%は「次世代のプラットフォームは大手のテクノロジー企業ではなく、業界のプレイヤーやリーダーによって構築されるだろう」と考えているという。
そして、回答者の4分の3近く(74%)が、デジタルビジネスのパートナーとデータを統合するために、プラットフォームを活用している、または実験的に導入している。
クラウドやモバイルの急速な進化は、プラットフォームに関するコスト面や技術面での障壁を取り払うだけでなく、業界や地域を越えた新たな企業活動の領域を作り出している。つまり、プラットフォームを基本とするエコシステムが新たな競争の舞台となっているのだという。
4.インテリジェントな企業(Intelligent Enterprise):膨大なデータとスマートな仕組みが優れたビジネスを生み出す
回答者の80%は、「アプリケーションやツールが人間に近い知能を持つ『ソフトウェアインテリジェンス』の時代が到来している」と答えており、さらに回答者の78%は、「ソフトウェアは近い将来、環境の変化を学習しながら、過去の経験を踏まえたより高度な情報処理を行うようになるだろう」と考えているという。
「ソフトウェアインテリジェンス」によって、実務上のさまざまな知見やソフトウェアを活用した次世代のサービスが生み出されることで、企業全体にわたるイノベーションが推進され、新たな進化と発見がもたらされるという。
5.「ワークフォース」再考(Workforce Reimagined):人間と機械の連携がもたらすコラボレーション
デジタル変革の潮流によって、人間と機械のコラボレーションがさらに求められている。調査に回答した企業の多く(57%)では、従来データの可視化のようにITの専門家が必要であった作業を、ユーザー側の社員でも行えるテクノロジーを導入している。
回答を寄せた経営幹部の 78%は、ビジネスの成功のためには社員とインテリジェント機器のコラボレーションの維持と管理が重要だと認識しており、回答者の77%は「3年以内には、『インテリジェントソフトウェア』やアルゴリズム、機械学習を利用する途上で、社員トレーニングと同等の労力を機械のトレーニングにも費やす必要があるだろう」と考えているという。
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