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数字化是利用新一代信息技术，如互联网、大数据、人工智能等，来改变经济社会发展的方式和模式的过程。数字化有利于提高生产效率、创新能力、资源配置和社会治理水平，给人类生产生活带来了广泛而深刻的影响。
与工业化时代企业关注产品的质量、数量和价格等固有属性不同，数字经济时代下，企业的营销和管理战略围绕数字顾客展开，产品或服务的模式以向数字顾客创造和提供价值为核心。数字顾客和传统顾客的概念在理论基础和现实情境上具有一定的相似和重叠，但仍存在细微的差异。从广义角度来看，在平台商业模式中，数字顾客是通过交互行为创造的体验者，即在数字化交互平台中进行交换的所有市场主体，既包括创造价值的生产者，也包括使用价值的消费者。
一方面，数字顾客越多，平台中的产品或服务种类就越多，从而提高生态位的分化程度。有学者指出，在对概念进行准确、系统的分析与界定后，需要对概念进行操作化。归纳法或者演绎法可以被用来确认概念的维度和测量条目。其中，演绎法适用于通过对文献进行归纳和概括以确认概念的理论边界。研究人员能够通过对概念的认知和总结，提炼出概念包含的理论维度和测量题项，从而达到概念可操作化的目的。通过对数字化顾客导向进行系统的分析，学者们明晰并界定了数字化顾客导向的内涵。基于对数字化顾客导向的界定，我们可以明确表征数字化顾客导向的四个理论维度，即数字顾客定位、交互式价值创造、生态系统构建和数据分析支持，这些维度体现了数字化顾客导向的多层次性。这表明数字化顾客导向不仅包括以数字顾客为中心的理念，而且还包括企业通过实践与流程的践行来发展相应的能力。这些实践与流程包括交互式价值创造、生态系统构建和数据分析支持。
另一方面，许多数字化交互平台是为了推动数字顾客角色转换而设计和存在的，即允许消费者成为生产者，或将生产者转换为消费者。因此，数字化交互平台上的价值消费者对于其他用户而言也是价值创造者。例如，小红书的用户可以查看他人发布的照片和视频，也能够上传自己的笔记和内容；滴滴的乘客也能够成为司机；等等。由此可见，企业进行数字顾客定位的必要性首先体现在，进行数字顾客定位可以更加动态地了解数字顾客随时间变化的需求。由于对创新有强烈偏好的数字顾客可能更倾向于首先加入平台生态系统，而后来的数字顾客是否加入则会考虑生态系统的规模，因此，用户群的组成随时间的推移不断发生变化，这就造成数字顾客的偏好和需求会随着时间的推移而产生变化。例如，游戏机平台的早期使用者更看重游戏的质量而非数量，而后来的使用者在做出决策时会考虑平台中游戏的数量。其次，进行数字顾客定位可以了解数字顾客及其需求，从而降低匹配成本和监管成本。
交互行为出现在数字化和电子商务的初期，随着新兴和复杂技术的普及，其规模和范围急剧扩大。交互行为的蓬勃发展呼应了新技术、平台革命、参与性文化和社交媒体的快速发展和创新。特别是，人工智能、虚拟现实和增强现实技术在很大程度上重塑了消费者与品牌之间的交互关系，并通过便携式和嵌入式设备以及高度互动的虚拟连接增强了购物体验。交互行为包括相互作用、用户之间的影响，以及用户之间的价值交换三方面的内容。从虚拟现实、聊天机器人、声控内容、交互式短视频和直播到移动和信息应用程序，交互行为已成为当代生活和营销实践中不可或缺的一部分。特别是当与社交媒体相结合时，企业在开发更为定制化和个性化的方法方面尤为有效，使顾客能够参与并享受更深层次的互动过程。例如，物理的和虚拟对象的集成允许顾客通过虚拟试衣间在数字环境中体验产品，或将数字世界引入实体商店，使顾客可以在实体商店中，通过沉浸式多媒体内容体验产品和品牌的方方面面。利用大数据和社交推荐系统的应用增加了更具针对性和个性化的营销活动，无论是推荐朋友还是推荐产品，或是生成音乐或视频播放列表。聊天机器人使顾客能够通过模拟对话与品牌进行交互，为顾客提供更加便捷和个性化的服务。这些数字化的交互手段为企业提供了全新的营销和互动方式，为顾客带来了更丰富、更有趣的体验。
平台革命正在构建一个新的商业生态系统，实现顾客与企业，以及顾客与顾客之间的互动。数字化交互平台的发展取代了传统的中介机构，不仅创造了跨越线上和线下零售商的新型全渠道市场，还改变了商业模式，从线性供应链管道转变为互联生态系统中由生产者和消费者组成的复杂网络。平台技术和交互性行为带来的自适应过程在数字环境中以新的方式为企业、顾客和其他利益相关者创造价值。
具体来说，新技术和交互性行为创造了新市场，进而创造了新的顾客和新的竞争对手，这些新的顾客和竞争者带来的变化最终改变了创造价值的方式。在数字经济时代，顾客是具有创造力的群体，有意愿，有想法，也有能力参与到产品的研发与设计中来。因此，顾客不再满足于只作为产品和服务的使用者，而是期望能够拥有在多种产品属性和特征中，根据个人偏好和需求进行选择和组合的权利。考虑到社交网站的用户能够收集信息和分享意见，顾客不再是品牌信息的被动接受者，而是通过社交推荐成为信息的生产者和分销商。来自品牌社群的粉丝扮演着消费者的角色，他们通过粉丝文化群和品牌社群之间的互动和对话，在品牌联合制作、创造、推广和分销中发挥着至关重要的作用，从而吸引其他参与者并加速市场扩张。因此，如果顾客更全面地了解自我偏好、更精准地表达偏好并且主动参与到产品的设计中来，为自身和企业带来的价值就会更高。
云计算是一种IT基础设施服务，它主要服务于企业和个人，提供数据存储、计算和网络等服务。云计算的主要目标是提供灵活、高效、可靠的IT服务，降低企业的运营成本，提高企业的竞争力。云计算的应用包括云存储、云计算平台、云数据库、云安全等。生活中常见的云技术应用领域有以下几个方面。第一，远程办公领域。包括云会议、办公软件、屏幕分享等，用户只需通过终端联网进行简单的点击操作，就可以快速高效地与世界各地的团队和客户共享语音、数据文件和视频。第二，教育领域。包括直播学习、在线学习平台等，通过云技术虚拟化各种软硬件资源后，用户就可以直接登录学习平台进行学习。第三，游戏领域。所有游戏都在云服务器上运行，渲染后的游戏画面被压缩，通过网络数据传输给用户，用户就可以直接登录体验。比如一些大型游戏，需要储备大量的游戏数据、用户信息等，这就需要云技术的承接，从而让用户体验更流畅、质感更好的游戏。第四，医疗领域。医疗体系在采用云计算、物联网、大数据、4G通信、移动技术、多媒体等新技术的基础上，结合医疗技术，运用云计算的理念构建医疗卫生服务云平台，可以实现在线看病问诊、挂号等。第五，金融领域。金融领域非常需要云技术的支撑，因为有大量的金融数据需要分析筛选。云技术提高了金融机构快速发现和解决问题的能力，提高了整体工作效率，降低了运营成本，同时也提升了预测未来的能力。因此，云技术在投资领域应用广泛。第六，交通领域。云技术以其自动化IT资源调度、高度信息部署以及优异的扩展性，成为解决智能交通目前所面临问题的关键技术手段，从而实现对交通运输、城市道路状况、交通流量信息、违法行为等的全面监控。使用云计算服务的操作步骤包括选择合适的云服务提供商、注册账号、选择合适的服务套餐、上传数据等。
大数据则更多地关注数据处理和分析方面，主要服务于数据科学家、数据分析师等专业人士。大数据的主要目标是挖掘数据中蕴含的知识和价值，为企业决策提供更准确的参考和支持。大数据的应用包括以下几个方面。第一，企业管理方面的应用。大数据可以应用在企业的各个方面，如生产制造、物流管理、人力资源管理等，帮助企业更好地管理资源，优化生产流程，提高效率，降低成本。第二，金融领域的应用。金融行业是大数据应用的先行者之一，大数据可以应用于风险管理、信用评估、市场分析等方面，帮助金融机构更好地了解市场和客户，提高决策的准确性和效率。第三，医疗领域的应用。大数据可以应用于医疗领域的诊断、预测和治疗等方面，帮助医疗机构更好地管理医疗资源，提高医疗效率和精度，同时也可以帮助研究人员更好地了解疾病和药物，提高研究效率。第四，城市管理方面的应用。大数据可以应用于城市的各个方面，如交通管理、城市规划、环境保护等，帮助城市管理者更好地了解城市的情况，优化城市发展，提高城市管理的效率。使用大数据分析的操作步骤包括确定分析目标、数据采集和处理、数据分析和应用。
总之，云计算提供了基础设施和平台来支持大数据处理和分析，而大数据则依赖于云计算来提供弹性的计算和存储资源。
在实际应用中，机器学习经常被用于解决人工智能中的各种问题。例如，机器学习可以通过对大量数据的学习来实现语音和图像识别，这是实现人工智能的重要技术之一。此外，机器学习还可以用于推荐系统、自然语言处理、智能客服、智能交通等领域，从而为人工智能应用提供支持。目前，人工智能系统存在大量的现实应用。
（1）语音识别：也称为自动语音识别（ASR）、计算机语音识别或语音到文本，能够使用自然语言处理（NLP），将人类语音处理为书面格式。许多移动设备将语音识别结合到系统中以进行语音搜索，例如Siri，或提供有关文本的更多辅助功能。
（2）客户服务：在线聊天机器人正逐步取代客户互动中的人工客服。他们回答各种主题的常见问题（FAQ），例如送货，或为用户提供个性化建议，交叉销售产品，提供用户尺寸建议，从而改变了我们对网站和社交媒体中客户互动的看法。
（3）计算机视觉：该人工智能技术使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他可视输入中获取有意义的信息，并基于这些输入采取行动。这种提供建议的能力将其与图像识别任务区分开来。计算机视觉由卷积神经网络提供支持，应用在社交媒体的照片标记、医疗保健中的放射成像以及汽车工业中的自动驾驶汽车等领域。
（4）推荐引擎：人工智能算法使用过去的消费行为数据，帮助发现可用于制定更有效的交叉销售策略的数据趋势。这用于在在线零售商的结账流程中向客户提供相关的附加建议。
（5）自动股票交易：用于优化股票投资组合，人工智能驱动的高频交易平台每天可产生成千上万个甚至数以百万计的交易，无须人工干预。
1.物联网设备身份认证
物联网系统中的设备需要具有身份认证功能，以确保系统中的数据不被篡改或冒充。区块链技术可以为物联网设备提供安全的身份认证机制，每个设备都有一个唯一的数字身份证书，这些证书存储在区块链上，并由网络中的所有节点共同验证和认证。
2.物联网数据的安全传输和存储
物联网系统中的数据需要得到安全的传输和存储。区块链技术可以提供加密和去中心化的数据传输和存储机制，确保数据不被篡改或窃取。此外，由于区块链系统中的数据分散存储在网络中的不同节点上，而且每个节点都具有相同的副本，因此即使某个节点被攻击，数据也不会被完全破坏。
3.物联网数据的共享和交换
物联网系统中的数据可以用于环境监测、智能家居、智能交通等领域。然而，由于数据的隐私性和安全性问题，数据的共享和交换可能会受到限制。区块链技术可以提供一种安全的数据共享和交换机制。使用区块链技术，数据交换可以实现点对点的加密和去中心化传输，从而避免了数据泄露和被篡改的风险。此外，区块链技术还可以实现数据的匿名化，保护用户的隐私。
4.智能合约
智能合约是一种基于区块链技术的自动执行合约，它可以在物联网系统中实现各种自动化的操作。例如，智能合约可以自动执行物联网设备之间的交互操作，如当温度传感器检测到环境温度过高时，智能合约可以自动启动风扇来降低温度。智能合约可以提高物联网系统的自动化程度，从而减少对人为干预的需求。
5.物联网供应链管理
物联网技术可以为供应链管理带来巨大的好处。区块链技术可以实现供应链的透明性和可追溯性，从而可以更好地掌控整个供应链的生命周期。例如，在食品供应链中，运用区块链技术可以记录食品的来源、生产日期、运输情况等信息，从而保证食品的质量和安全。
6.物联网智能城市
智能城市是一种基于物联网技术的城市管理模式。区块链技术可以为智能城市的管理带来很多好处。例如，区块链技术可以实现城市物资管理的透明性和可追溯性，从而可以更好地掌控城市物资的使用和管理。此外，区块链技术还可以实现城市交通管理的智能化，例如，通过智能合约实现交通信号灯的自动控制，从而缓解城市交通拥堵的问题。
数字化生态系统是一组基于标准的、可灵活扩展的硬件、软件、数字设备和服务的集合，旨在促进企业内部信息的数字化和数据交流，从而提高运营效率。
在Tech Target的定义中，数字化生态系统被描绘为一组相互连接的信息技术资源，能够协同工作为一个整体。这种生态系统可以由供应商、客户、贸易伙伴和第三方数据服务提供商等组成，类似于“组织联盟系统”的概念。当前的数字化生态系统比以往更先进、更复杂，它由一个错综复杂的“利益相关者网络”构成，这些网络能够在线上相互连接，以一种为各方创造价值的方式进行数字化交互。
数字化生态系统对于企业的重要意义在于，它从根本上改变了企业的传统商业模式，提升了企业的核心竞争力。
企业要构建数字化生态，实现数字化转型，需要打造一个良好的数字化平台，而数字化软件系统则是建立数字化平台的技术基础。如此企业需要根据自身需要，选择一款适合自身实际情况的软件系统，这样才能把不同的系统和应用程序中的数据汇集在一起，使得平台运营达到高效、顺畅的目的，以创建一个中央数据库，整合数据，确保数据质量和一致性。