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成果在众多行业初露锋芒
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成果这一概念正在其他行业，主要是B2B行业迅速普及。技术的飞速进步促使这一概念得到更加广泛的应用。
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以医药行业为例。医生开药时，所需要的成果不是药片本身，而是希望患者能够按时服用，更重要的是病情能有所好转。但患者经常忘记服药，尤其是痴呆患者。于是，老牌数字医疗公司Proteus Digital Health在其生产的药片中植入微型传感器。传感器可探测患者是否服药，并将结果反馈至复杂的IT系统。若患者未按时服药，系统会发邮件或短信提醒。(6)
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一些大型制药公司已经不再满足于患者服药这一成果，而是力图治愈患者——此举能够节约成本，为企业创收。企业必须精心打造伙伴关系网。例如，美国就有一个正在筹备中的伙伴关系网，涵盖一个连锁药房和多家企业客户。
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传统工业制造商，如法国轮胎生产商米其林也开始在这一领域小试牛刀。米其林面向货运客户推出了一项名为Effifuel的服务，不仅提供省油驾驶培训，还采用了实时资讯系统车队控制单元，监视驾驶员及卡车性能。该服务还结合一种特殊的低滚动阻力轮胎模型，为客户提供轮胎管理。如此一来，米其林便充分利用产业物联网，从传统的轮胎出售企业转型为成果提供企业。这项服务可帮客户每百公里减少油耗2.5升，意味着长途货运卡车平均每年可以节省3300美元。对卡车车队运营商而言，相当于总成本至少降低了2.1%。(7)这套捆绑式服务的效果十分显著，米其林向客户承诺一定能达到降低油耗的目标，否则费用全免。这就是所谓的客户体验。
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农业是最晚采用成果导向型业务模式的行业。高科技农业工程企业收集了所有必要信息，可以计算出在特定的种子、肥料、水量、土壤化学和天气状况下，某块农田的小麦产量。通过应用联网拖拉机、翻土机、播种机并结合分析软件，企业可得到种子与肥料的精确混合，实现作物产量最大化。还可广泛使用无人机对作物进行监视，确保采取正确的灌溉、施肥和除害措施。
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内置智能软件的农业机械可根据客户的具体情况，提供定制化服务。未来，农民会与拖拉机制造商签订合同，后者承诺帮其实现某项具体成果——如在九月底前每公顷农田收割八吨小麦。这种情况将成为常态，且十分便捷。
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同样，楼宇管理也可以为用户提供成果，帮其实现设定的节能目标。可运用传感器、控制装置和软件，分析员工工作时间和地点的相关数据，调节室内照明和适宜的温度。
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例如，荷兰照明专家飞利浦（Philips）公司就新增了一项服务——出售定量的照明，而非销售灯泡或其他照明设备。飞利浦保留照明设备的所有权，客户只需按所用光量付费。通过使用高科技光源，飞利浦可根据自然光强度精确调节光亮。客户节省了能耗和成本，飞利浦也赢得了与客户的长期合约。(8)
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虽然上文列举的例子极其有限，但足以证明数字技术的应用日益广泛，助力各行各业实现成果。
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客户购买的理由
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可以看出，弄清楚客户为何从你这里购买某样东西——了解他们想要何种成果——企业便可据此定制产品。
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上文列举的大多都是与产品相关的成果，即硬件如何实现预期使用目的。这类成果或能改善运营和维护，或节约成本。总的来说，这类成果非常直观，因为仅涉及产品供应商和用户。
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在飞机引擎的例子中，顾客花钱购买的成果是产品的可靠性。产品－服务提供商，也就是引擎制造商，承担飞行时间缩短和车间修理成本上升的双重风险。劳斯莱斯（Rolls-Royce）此前就推出了一套非常依赖产业物联网能力的复杂业务：为其喷气式引擎提供一整套预测性维修服务，包括监测引擎健康和调整引擎，以提高可靠性和耐用性。(9)
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量化措施也能转化为成果，不过这类成果是从广义上来说的。专业机务维修公司的业务模式就是一个很好的例子。飞机引擎制造商关注的仅是引擎的正常运行时间，而维修服务提供商则不同，它们要解决的是更宏观的问题，如由设备故障造成的航班延误和取消。该模式向航空公司保证所有飞机的无故障运行。(10)
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为实现这一成果，维修服务提供商需管理整个机队、关注整架飞机，而不仅仅是引擎部位。公司可以在维修和保养每架飞机时，协调整个机队的维修保养计划。采用这一系统性方法，能够缩短停机时间，节约成本，改善零部件库存管理，提高旅客满意度。
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这类成果型产品的市场利润十分可观。商业航空公司的年喷气燃料费高达1700亿美元。据业内估计，优化航班规划和调整运营方式能够缩减约5%的成本：相当于每年节约80多亿美元。(11)
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从僵化的企业谷仓到敏捷式生态系统
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成果经济最终将如何发展成为真正、完整的经济？过去从未联网的企业该如何以合作伙伴的身份互联互动，适应重新划分的成果经济市场？
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以成果驱动型拖拉机制造商为例。通过出租大量内置软件的机械，制造商可以采集到精确的农业数据。这些农业大数据不仅对农民而言很有价值，还可以出售给投资和经纪公司，影响其在资本市场的定位。这个例子稍显单薄，无法完全昭示未来的发展趋势，但从中可以窥知新型网络的高度复杂性。
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这个例子还表明了数字化数据在成果经济时代的巨大价值。围绕产品使用和客户表现创建数据，再通过先进的分析工具加以分析，将成为工业领域的常态，而银行或零售等服务业早就已经这样做了。
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可行数据和基于数据洞察做出的决策将成为工业领域的价值驱动力，既能提高内部运营效率，又可帮助企业寻找外部成果，改善用户体验。
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企业竞相为客户提供可量化结果，这将依赖于商业伙伴、高级分析工具以及智能产品反馈的数据流，以便及时洞察客户需要和行为。换句话说，企业要融入生态系统。
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很少有企业能够完全实现新兴的数字化价值链，即使是世界上最大的企业也尚欠火候。嵌套相应服务的联网产品能够为客户提供成果，而正因如此，不同参与者必须协同制定决策。
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