• Мы используем игрофикацию и стимулирующие конкурсы для вовлечения основного и широкого сообществ.
• Наши продукты и услуги по своей природе предназначены преобразовать широкие массы в сообщество (например, благодаря использованию мемов, таких как розовые усы Lift или подпись Hotmail).
7. Насколько широко вы используете игрофикацию и стимулирующие конкурсы?
• Мы используем игрофикацию/стимулирующие конкурсы только для мотивации штатного персонала (например, программу «Продавец месяца»).
• Мы используем базовые стратегии игрофикации во внешнем сообществе (например, программы лояльности для покупателей, программы для часто летающих пассажиров).
• Мы встраиваем игрофикацию/стимулирующие конкурсы в наши продукты и услуги (например, Foursquare).
• Мы используем игрофикацию/стимулирующие конкурсы для генерации идей и разработки продуктов (например, Quirky, Kaggle).
8. В какой степени ваши продукты/услуги основаны на информации?
• Наши продукты/услуги имеют физическую природу (например, Starbucks, Levi's или большинство традиционных ретейлеров).
• Наши продукты/услуги имеют физическую природу, но их предложение и/или производство основаны на информации (например, Amazon).
• Наши продукты/услуги имеют физическую природу, но часть услуг основана на информации и генерирует доходы (например, iPhone/App store).
• Наши продукты/услуги полностью основаны на информации (например, LinkedIn, Facebook, Spotify, Netflix).
9. Какое место занимают элементы социальной функциональности и сотрудничества в вашем предложении продуктов/услуг?
• В наши продукты/услуги не встроены элементы социальной функциональности и сотрудничества (например, покупка газонокосилки).
• Мы дополняем элементами социальной функциональности и сотрудничества наши существующие продукты/услуги (например, посвященная продуктам страница в Facebook или аккаунт в Twitter).
• Мы используем социальную функциональность и сотрудничество для улучшения наших продуктов/услуг или их реализации (например, 99designs, Indiegogo, TaskRabbit).
• Мы используем социальную функциональность и сотрудничество для создания наших продуктов и услуг (например, Yelp, Waze, Foursquare).
10. Насколько широко вы используете алгоритмы и машинное обучение для принятия значимых решений?
• Мы не используем какой-либо значимый анализ данных.
• Мы собираем и анализируем данные в основном через системы отчетности.
• Мы используем алгоритмы машинного обучения для анализа данных и принятия решений.
• Наши продукты и услуги построены на основе алгоритмов и машинного обучения (например, PageRank).
11. Вы предоставляете свободный доступ к вашим стратегическим активам данных внутри компании или делитесь ими с вашим внешним сообществом?
• Мы не делимся данными даже между подразделениями.
• Мы делимся данными между подразделениями (например, внутренние дашборды, ленты активности, вики-страницы).
• Мы делимся некоторыми данными с ключевыми поставщиками (например, через EDI-интерфейсы или интерфейсы прикладного программирования).
• Мы делимся некоторыми данными с нашей внешней экосистемой через открытые интерфейсы прикладного программирования (например, как это делают Flickr, Google, Twitter, Ford).
12. Есть ли у вас специализированные процессы для управления внутри организации потоками, генерируемыми вашими внешними элементами? [Под внешними элементами мы имеем в виду персонал по требованию, основное и широкое сообщества, алгоритмы, использование сторонних активов и вовлечение.]
• Мы не используем внешние механизмы, и у нас нет специальных процессов для управления ими.
• У нас есть специальный персонал для управления внешними механизмами (например, фонд X Prize организует разовые конкурсы; TEDx вручную обрабатывает заявки).
• Мы автоматизировали обработку потоков, генерируемых одним из внешних механизмов (например, Elance или DonorsChoose).
• Мы автоматизировали обработку потоков, генерируемых несколькими внешними механизмами (например, Indiegogo, Github, Uber, Kaggle, Wikipedia).