机器的客户将决定谁万亿美元业务。是你吗?

会知道当这个市场成熟时,一辆无人驾驶的汽车的时候我门的车爆胎了,找到最近的维修店、预订服务和发送存储所有相关细节。当你意识到你不会回家做晚餐的时候,为你的家庭,汽车会问如果你想下订单从你喜欢的餐厅和一个文本发送给你的家人说你要迟到了。这是机器的承诺买家在连接数字市场运作。他们不再只提供流程支持或通道技术;历史上第一次,公司将生产的客户。

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事实上,客户机器时代已经到来。今天,有多台机器可能比地球上人类作为买家。有超过70亿的手机、平板电脑、个人电脑、smartwatches,智能扬声器和连接个人和商业打印机。每一个有一个稳步改善分析信息和做出决策的能力。

立即下载:2022年关键客户服务优先级

到2030年,高管认为至少25%的消费者购买和企业补充请求将大幅委托给机器。

那就说明市场变化大约两倍和两倍的历史电子商务的到来。

立即下载:与动态客户参与建立一个竞争优势

今天,服务如惠普即时墨水,亚马逊Dash补给和特斯拉的汽车可以自动执行有限的功能作为一个代表所有者的“co-customer”。人制定规则,机器执行规定他们在一个特定的生态系统。因此这些机器绑定客户,和他们代表的第一三相进化。

第二,新兴阶段,人们还是机器的规则设置为“适应性强的客户,虽然”人工智能技术可以选择和行动代表人类以最小干预选择任务。例子包括robotrading,主食容易系统和金融等“roboadvisors”改善Free2Spend Wealthfront。自主车辆系统从谷歌,特斯拉和丰田也适合这里。

在最后阶段,这些新的经济参与者是“自治的客户。“他们有足够的智慧来独立行动代表人类高度的谨慎和自己的大部分与一个事务相关联的流程步骤。这不是一个有知觉的机器,但它也会有它自己的需要满足,如维护和软件更新,它将自行解决。Aidyia, AI-enabled自动化对冲基金可以从人工干预操作完全自主权,根据公司的工程师,是一个自动机器人的客户的一个例子。Aidyia读新闻,分析大量的经济数据,确定了模糊模式,使预测市场趋势,使相应的投资。

机器的客户从每个阶段的共同点是,他们将决定在三个方面不同于人类。这些差异有显著的商业和操作的影响:

• 他们是透明的到一个点。机器和基于规则的逻辑。他们的动机是为了解决一个问题。他们的假设是可见的规则和查询以及他们的决策。人类经常把他们的意图隐藏在购买过程中。机器不能有一个传统意义上的“扑克脸”。他们将专注于解决一个问题,但他们是如何做的还不是很清楚,尤其是涉及到复杂的算法。在这些情况下,机器如何使周围的不透明度的决策可以是一个问题,并引起了监管机构的注意,加强问责制的措施。
• 他们可以处理大量的信息来做出决定。这种能力,他们将仔细收集和权衡数据做一个知情的选择不受情感的影响。
• 他们不需要高兴。机器关注有效地完成任务。你不能吃喝机器赢得忠诚,你不需要。它更有可能提交供应商如果销售和满足过程顺利,只是满足服务水平协议的要求。

立即下载:新兴的趋势在客户服务技术

公司玩赢必须决定企业战略和商业模式,适应这个新世界。作为进化的一部分,销售,市场营销,和数据和分析实践将改变他们的工作方式;在某些情况下,人们会退居幕后,复杂的产品。商业领袖们需要理解这些改革和准备。

发展你的公司战略和业务模式占机客户

企业之间交流的新组合价值,消费者,机器客户和AI-driven算法(首先是物理,最后一个是虚拟)将产生许多新的商业模式类别和新的方法来赚钱。

组织应评估机器客户和智能算法是否代表成长,停滞或破坏他们的市场。

首先,列举并探索什么样的机器人可能成为买家对你的产品和服务。认为增长增加,不只是替换。此外,考虑是否你和人类之间的联系顾客,像金融roboadvisors做。如果是这样的话,他们可能会删除今天的中介机构或成为明天的新的。

同样重要的是,认为这些战略问题什么类型的球员,你想要在一台机器的客户:

• 你会制造吗?
• 你会创建一个平台来为他们服务吗?
• 你将加入一个市场卖给他们吗?
• 将在任何情况下你需要什么功能?

全球领先的组织制造、金融服务和消费品行业的告诉我们,他们正在准备这个新市场变得异常数字商业和获取数据为了加入数字生态系统。这些企业意识到自动化的买家将通过数字平台交易速度更大,更多的和更具体的信息需求比人类的前辈。一个公司希望成为领导信任与机器的客户代理来验证他们的身份和促进购买和出售。另一个原因是开发自己的机器人框架与虚拟助手交谈,比如Siri,其商品价格进行谈判。

准备机客户将如何改变你的行动

机客户也会影响您的业务的运营方式,尤其是顾客导向功能。

销售转变人们编程

管理和影响力的逻辑和算法机器使用来购买越来越多的驱动器销售策略。然而,人们仍然会卖给B2B,大客户和其他客户,就必须了解人类负责购买。

前进,销售人员应该研究机器行为识别模式,可以通知他们的商业策略。例如,一个销售组织可能会有自己的机器人销售机器。销售主管应该与他们的客户体验团队合作开发新机器中央客户根据不同的人机旅行旅行地图。他们也应该计划发展潜在应用传统的培训,激励,薪酬、操作和客户满意度系统支持销售的机器。

营销发展提供自动化,数据驱动的经验

营销人员应该关注机器需要什么信息,可以很容易发现。例如,如果一个机器人想购买卫生纸代表人类,其数据可能需要超越价格和可用性包括环境影响等因素,每个脚水性能和成本。很容易吃到所有这些信息和当前,投资于一个更好的数字商务平台。

营销人员仍将需要导航的需求和行为人类,但他们还必须考虑机器如何适应客户的旅程。准备未来,营销人员还应掌握机器学习来帮助发现机器购买行为模式。

数据和分析必须提供高质量的情报支持机交互

提供高质量的情报力量与机器交互客户将非人类演员推动销售时成功的关键。今天的高级分析和人工智能,个性化营销提供产品、服务和内容为机器人们会需要适应。例如,改善B2B销售预测(预测和合格的领导)的必要工具和过程自动化将取决于严格的数据管理提供高质量的信息。数据和分析领导者还需要提高自己的能力来支持机动销售。

这篇文章最初发表在Gartner业务在2021年第二季度。下载完整的问题在这里。