互聯網的下一波浪潮並非你想像的那樣

互聯網的最後一波浪潮是關於創建工具來管理您的日常工作和個人生活。 下一波會是什麼？

下一波互聯網不是你想像的那樣

今天有一個應用程序可以滿足所有需求。 我們有 Spotify 用於我們的音樂，Strava 用於跟踪我們的日常跑步，甚至還有像 Sleepio 這樣的應用程序來跟踪我們的睡眠模式。 即使你沒有意識到，你可能在早上起床之前至少使用了 3 個（想想 Whatsapp、Gmail、Instagram 和各種新聞應用程序）。

在工作中，我們擁有大量工具、平台、附加組件和服務來管理從工資單處理到預訂會議室的每一項任務。

在過去的 10 年中，我在數字營銷領域工作，我每天在工作中使用的工具數量只增不減，與潛在客戶建立聯繫的渠道越來越多，與我的團隊分享和交流的工具越來越多，平台也越來越多分析來自所有這些不同接觸點的數據。

作為一名企業家，工具（以及我擁有的密碼）的數量呈爆炸式增長。

互聯網的最後一波浪潮是關於創造更多工具來幫助我們更好地管理我們的個人和工作生活。 雖然它們旨在讓我們更加敏捷和高效，但具有諷刺意味的是，我們現在實際遭受的是技術超載。

整理我們的數字生活

如果你聽說過 Marie Kondo，你就會知道我在說什麼。 《改變生活的整理魔法》的作者現在是 Netflix 明星，他在陌生人擁擠的壁櫥和人滿為患的車庫中翻找。

但近藤最近的成名並不是因為她找到了一些讓我們更快樂、更健康的革命性方法。 這只是關於減少多餘的東西並更有效地使用你所擁有的（你的空間）。 這個概念可能聽起來很簡單，但她的眾多追隨者現在已經意識到，簡單確實可以成為改善我們的幸福感和生產力的關鍵。

研究表明，混亂的存在會耗盡我們的認知資源，影響我們的專注能力。 同時，事實證明，清理我們的家或辦公空間中的雜物可以提高我們的注意力、處理信息的能力，從而提高我們的生產力。

隨著越來越多的人發誓通過 KonMari 方法在家庭和工作場所找到平衡，也許是時候考慮整理我們的數字生活了？

下一波是關於整合的

人們每天都花時間在應用程序、平台和數據庫之間切換，以完成他們的日常任務、共享和分析信息。

無論您是 CMO 從 Instagram、Paypal 和 Google Analytics 帳戶收集數據以查看您的電子商務商店的表現，還是您是會計主管匯總費用報告數據以每月手動與銷售團隊共享，您都會知道擁有如此多分散的數據點既是快樂也是痛苦。

現在我們發現這不僅僅是一種痛苦，這種不斷的轉換也會減慢我們的認知處理能力，並對我們的注意力和生產力產生負面影響。

雖然我們可能認為我們是出色的多任務處理者，但麻省理工學院的一項研究發現，“在一個時期內從事更多項目首先會提高生產力，以創收來衡量。 但隨著多任務處理水平的提高，額外的多任務處理的邊際收益下降了——而且，在某個時刻，承擔更多的任務會使工人的生產力降低，而不是提高。”

互聯網的下一波浪潮將不再是添加更多工具，而是通過集成將它們捆綁在一起。 隨著物聯網的誕生，我們已經看到了這一點，根據貝恩公司的數據，該行業將在 2021 年達到約 5210 億美元。 Gartner 的一項研究預測，到 2020 年，將有 200 億個互聯網連接的“事物”。

不僅集成設備，而且集成任務和數據將比以往任何時候都更加重要。 Zapier 和 IFTTT 等工具將占主導地位，因為這些服務的目的不是成為一個獨立的工具，而是通過集成他們使用的工具的所有功能來幫助人們事半功倍。

如果您認為您的壁櫥看起來很糟糕，請考慮您公司的數據

許多公司現在都在努力成為數據驅動的。 雖然我們曾經的鬥爭可能是收集更多數據，但今天的現實是，我們實際上擁有的數據比我們知道的要多得多。 問題是，有這麼多不同的數據點，沒有全面的概述，我們通常很難分析和獲得有價值的見解。

最近對英國 2,000 名員工進行的一項調查顯示，超過三分之一的人浪費了大量工作日的時間來嘗試檢索有價值的數據。 企業並沒有讓他們變得更容易。 只有五分之二的企業擁有捕獲、記錄和檢索信息的流程。

這不僅會影響人們找到所需信息的時間，還會影響他們回憶信息的能力。 大約 25% 的人承認，他們讓同事們失望了，因為他們沒有事先掌握必要的信息。

我們電子商務商店的 CMO 不必登錄到每個不同的帳戶、導出數據並編譯匯總概覽，她真正需要的是一種可以將所有這些整合到一個整體報告中的工具。

使用以集成為中心的工具防止數據孤島

分散的數據不僅會損害我們分析和獲取洞察力的能力，還會損害整個業務的透明度。 在數據驅動的世界中，不同的團隊越來越依賴彼此來分享可能影響他們運營方式的見解。 我們的功能越相互關聯，我們的數據就應該越相互關聯。 問題是跨團隊共享數據可能會很痛苦。

這就是 Zapier 等以集成為重點的工具的用武之地。我們的會計主管不必每月手動匯總費用數據並將其導出給銷售團隊，而是可以設置一個 zap 來自動編譯並直接在銷售團隊的 Slack 渠道上共享信息。

我們的工具越集成，我們的團隊就會變得越受數據驅動。

更好的集成將改善我們的客戶體驗

人工智能和機器學習不僅幫助企業自動化日常任務，還幫助我們改善和個性化客戶體驗。 但要利用這些進步，您需要整合來自組織內不同來源的實時數據。

例如，聊天機器人正在顯著改善各行業的用戶體驗。 每天早上我都會查看我的消息，然後在瀏覽器上導航到 Bloomberg.com 閱讀新聞。 使用 Bloomberg 的新 Whatsapp 機器人，我現在可以去一個地方查看我的消息並了解我的股票表現如何。

會議安排工具 x.ai 通過查看您的日曆並向客戶或僱員提供潛在的會議日期來充當虛擬助手。 然後根據他們的偏好自動安排會議並將邀請發送給所有參與者。

基於事件的分析將通過集成流和處理數據來派生模式並發送觸發響應來進一步實現這一點。

是時候基於這個前提構建技術了

事實是，您使用的工具越多，管理它們和實際利用數據的難度就越大。 下一波工具和服務將專門設計用於讓我們的生活更輕鬆、更高效。 最有價值的將能夠與我們的日曆同步，將信息直接導入 Slack 並整合跨渠道的報告。 是時候整理我們過度包裝的數字生活，並通過集成的力量找到我們的技術快樂之地。