隨著人工智能的發展，其發揮的作用在各行各業顯現，而美國著名的蔓越莓公司ocean spray利用人性化的方式（如人工智能、人機合作等）來解釋客戶數據，及時判斷市場走向，以此做出正確的市場決策。

隨著的發展，其發揮的作用在各行各業顯現，而美國著名的蔓越莓公司ocean spray利用人性化的方式(如人工智能、人機合作等)來解釋客戶數據，及時判斷市場走向，以此做出正確的市場決策。

比如，在發現只有38%的美國消費者食用或飲用蔓越莓后，該公司開發了廣受歡迎的crsins產品。當社交媒體變得流行起來時，該公司負責全球感官科學和消費者事務的高級經理michael nestrud，通過分析社交媒體上關于蔓越莓的帖子，以了解消費者的情緒和水果的關系。

在很多方面，這種方法是未來的潮流。然而，非結構化客戶數據的格式非常多樣，標準也是多樣性的，只有能夠感知模式從中獲得見解，并融合到客戶的體驗中時，這些數據才有用。

ocean spray最近采用了一種人工智能(ai)平臺，可以感知客戶行為模式，感知市場狀況，以此調整產品價格，以及有針對性地推出促銷活動，以取悅公司的粉絲。盡管這些人工智能平臺令人印象深刻，功能強大得令人難以置信，但它們確實有一個根本缺陷：它們是機器，不是人類，仍然難以準確判斷消費者的喜好，那么，該如何更貼近消費者的需求?

圖片來源：圖蟲創意

1、整合設計思維

ocean spray的數據科學家需要確保其預測與員工對客戶的需求理解同步，他們還需要仔細考慮人工智能系統的預測和推薦，將如何被他們的客戶體驗到，這些客戶的情緒和情感關聯是機器無法有效解釋或預測的。進入新的一年，采用人工智能平臺的公司有了一個真正的機會，可以將這些人類特征融入決策之中，他們需要擁抱設計思維。

像這樣的人工智能系統無法利用對其同理心，但在這個過程中融入設計思維，將同理心和人性注入系統，以此針對具體情況解決問題。

想象一下這樣的場景：有一年感恩節，櫻桃醬的一時狂熱降低了顧客對蔓越莓的興趣。人工智能系統可能會發現，在節日前后那些通常在社交媒體上分享蔓越莓食譜的顧客，分享的食譜比平時少了，或者他們在大量帖子中的“蔓越莓”旁邊使用了“櫻桃”這個詞。

人工智能系統可能會建議在某些流行程度高、與蔓越莓相關聊天頻率低的地區，對蔓越莓提供折扣。但是，了解到人類對新奇事物的興趣和傳統的情感訴求，設計思維可能會激發圍繞如何制作紅莓櫻桃醬的廣告活動，或者在感恩節強調如果家人最喜歡的傳統紅莓醬沒有上菜，他們可能會失望。它甚至可能認識到，我們喜歡蔓越莓，因為，無可否認，我們喜歡!

這種人性化的解釋使得設計思維很難大規模復制，然而，人工智能是為了學習這些模式和趨勢而設計的。隨著人類干預系統的每一次迭代，它可以開始合并新的連接。下一次，當類似的水果出現在“蔓越莓”的旁邊時，系統會自動建議消費者采取行動，鼓勵消費者在感恩節選擇這兩種水果，或者選擇蔓越莓，而不是讓ocean spray 來降低價格。

2、人機合作的力量

在這種設計思維和人工智能的協作方式中，每一種方式都貢獻了自己的優勢，并將自己的弱點最小化，以交付更高效的開發過程，以及更好的用戶體驗。人工智能系統獲得了一定程度的同理心和可預測性，比如理解為什么這些蔓越莓搜索會發生，而不僅僅是它們會發生。

而設計思維實踐者則獲得了與數據分析、預測分析和解決問題相關繁重工作的幫助。在這種情況下，他們將能夠看到并解釋，而不必費力地查看沒完沒了的帖子和標簽。

一旦建立起來，這些系統可以隨著時間的推移而改進和增強，從開發過程中收集的進展和見解中獲益。這是推動人工智能驅動的設計思維的獨特想法之一——人工智能必須不斷學習才能變得更好，而設計思維依賴于受眾獲得對消費者的洞察。

結合人工智能/設計思維的方法，可以創造出最準確地符合客戶需求的產品、服務和利基市場。更重要的是，這個過程可以達到預期的最終目標，即使客戶不能清楚地表達他們想要什么，并且它可以在沒有無休止的客戶研究和反復試驗的情況下達到目標。

原標題：how to win at marketing in 2019: human-centered design led by ai

作者：david parmenter(adobe公司數據與工程總監)/liang-cheng lin(adobe資深體驗設計經理)

編譯：鄭翊君

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