چگونه فناوری و داده ها بر آینده صنعت شاهدانه تأثیر می گذارد

بازنشر افلاطون

دنبال: 0

داده ها صنعت شاهدانه را متحول می کند در کل صنعت شاهدانه، و فرصت های فناوری همچنان با افزایش رقابت اهمیت خود را افزایش می دهد. واضح است که شرکت هایی که فرآیندهای قابل اعتماد و قابل تکرار را برای جمع آوری، ذخیره، تجزیه و تحلیل و استفاده از داده ها توسعه می دهند، در آینده برنده خواهند شد.

با این حال، داده ها به تنهایی فقط اعداد هستند. مشاغل شاهدانه و مشاغل جانبی به فناوری مناسب برای استفاده واقعی از قدرت داده ها نیاز دارند. فناوری و داده ها در کنار هم نیرویی مهیب هستند. بیایید به برخی از روش هایی که فناوری و داده ها بر آینده صنعت شاهدانه تأثیر می گذارد نگاهی بیندازیم.

بهبود بهره وری

داده ها و فناوری می توانند بهره وری و کارایی حشیش و مشاغل جانبی را به طرق مختلف بهبود بخشند. کسب و کارهایی که می توانند به طور مداوم با بهره وری و کارایی بهینه فعالیت کنند، باید در بلندمدت بیشترین سود را داشته باشند.

با در نظر گرفتن این موضوع، فناوری جدیدی در صنعت شاهدانه راه اندازی شده است که به طور موثر فرآیندهای تکرارپذیر را خودکار می کند تا کسب و کارها بتوانند بهره وری و کارایی خود را بهینه کنند. بیشتر این فناوری جدید از داده ها برای خودکارسازی وظایفی استفاده می کند که قبلاً مشاغل مجبور بودند برای تکمیل آنها به کارمندان پول بدهند.

برای مثال، پلتفرم بازاریابی Springbig برای داروخانه‌ها و خرده‌فروشان از داده‌ها و ویژگی‌های تعبیه‌شده در نرم‌افزار خود استفاده می‌کند تا به طور خودکار داروخانه یا خرده‌فروش را با مشتریان خود در بهترین زمان و برای ارائه پیشنهادات وفاداری، تخفیف‌ها و موارد دیگر مرتبط کند. با خودکار کردن این فرآیندها، کارکنان داروخانه و خرده‌فروشی می‌توانند زمان خود را صرف کارهای دیگر کنند در حالی که نرم‌افزار به بقیه امور رسیدگی می‌کند.

اتوماسیون در آینده نزدیک ویژگی "خوبی برای داشتن" در پلتفرم های نرم افزاری نخواهد بود. درعوض، این امر به یکی از ویژگی‌های ضروری تبدیل می‌شود، زیرا کسب‌وکارهای شاهدانه به سرعت در حال افزایش بدون قربانی کردن سودآوری هستند.

بیشتر بیاموزید: به پادکست Cannacurio با مدیرعامل Springbig و یکی از بنیانگذاران جف هریس گوش دهید

هوش بهبود یافته

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین جزء جدایی ناپذیر رشد صنعت شاهدانه در آینده هستند. از طریق هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، سیستم‌ها مجموعه داده‌های بزرگی را جمع‌آوری می‌کنند، داده‌ها را برای یادگیری دنبال می‌کنند و سپس از یادگیری‌ها برای ارائه نتایج بهتر استفاده می‌کنند. این سیستم به جای تکیه بر حدس و گمان، شهود، یا محک زدن دیگران، به کسب و کار می گوید که دقیقا چه کاری و چه زمانی باید انجام شود.

به عنوان مثال، Cannabiz Media از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای کمک به مشترکین برای استفاده موثرتر از داده‌های ما استفاده می‌کند. را پایگاه داده مجوز رسانه Cannabiz از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای شناسایی بهترین روز و زمان برای ارسال یک کمپین بازاریابی ایمیلی بر اساس لیست گیرندگان خاص برای هر کمپین استفاده می کند. علاوه بر این، اطلاعات Cannabiz ™ از هوش مصنوعی داخلی استفاده می کند تا به مشترکین اجازه دهد معاملات معاملات را شبیه سازی کنند.

به عنوان مثالی دیگر، گروه METER سیستم ها و داده های بلادرنگ را در اختیار پرورش دهندگان شاهدانه قرار می دهد که به آنها کمک می کند بهره وری، کارایی و گرم در فوت مربع در سال را بهبود بخشند. با ترکیب علم، نرم افزار و محاسبات ابری، گروه METER به تولیدکنندگان اجازه می دهد تا عملیات خود را در طول کشت و پردازش پس از برداشت بهینه کنند.

همانطور که اسکات کمپبل، مدیر عامل گروه METER، در قسمت اخیر پادکست Cannacurio Cannabiz Media توضیح داد، "تمرکز [در صنعت شاهدانه] قرار است در آینده به سمت بهره‌وری تغییر کند، یعنی اینکه ما چقدر تقاضا را برآورده می‌کنیم. تولیدکنندگانی که در آن فضا موفق می شوند و پیشرفت می کنند، کسانی هستند که می توانند به طور مستمر بهره وری عملیات خود را بهبود بخشند.» هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اتوماسیون می تواند به آنها در انجام این کار کمک کند.

در حال حاضر می‌توانید هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را پیدا کنید که در انواع سیستم‌های مرتبط با حشیش، از جمله ابزارها و نرم‌افزارهای مورد استفاده در کشت، تولید، خرده‌فروشی، آزمایش، تحویل و مشاغل جانبی استفاده می‌شوند.

بیشتر بیاموزید: به پادکست Cannacurio با مدیر عامل گروه METER Scott Campbell گوش دهید

بهبود تصمیم گیری

شرکت های داده محور همه تصمیمات را بر اساس داده ها می گیرند و تحقیقات نشان می دهد، شرکت های داده محور بهتر از شرکت های غیر داده محور عمل می کنند. بنابراین، پیش‌بینی اینکه ابزارها و نرم‌افزارهایی که از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای کمک به کاربران در تصمیم‌گیری بهتر استفاده می‌کنند، جهش بزرگی نیست، در آینده در کل صنعت شاهدانه تقاضای زیادی خواهند داشت.

به عبارت ساده‌تر، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده فرآیند استفاده از داده‌ها برای پیش‌بینی احتمال احتمالی نتایج متعدد در سطح بالایی از جزئیات است. به عنوان مثالی از نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در صنعت شاهدانه، نرم‌افزار Trym را برای کشت‌کنندگان شاهدانه در نظر بگیرید که از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای کمک به تولیدکنندگان در پیش‌بینی و جلوگیری از مشکلات احتمالی استفاده می‌کند تا پرورش‌دهندگان بتوانند از آنها اجتناب کنند. این نرم افزار همچنین به پرورش دهندگان کمک می کند تا عملکرد را در برابر اهداف تولید بررسی کنند و به کارایی 100% دست یابند.

از آنجایی که داده‌ها از نظر تجزیه و تحلیل و تبدیل آن به بینش‌های عملی که به تصمیم‌گیری کمک می‌کنند، به همان اندازه خوب هستند که می‌توانید با آن‌ها انجام دهید، فناوری صنعت شاهدانه که با تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده ساخته شده است که می‌تواند مجموعه‌های بزرگی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را مدیریت کند. به زودی برای نرم افزارها و سیستم ها عادی خواهد شد.

بیشتر بیاموزید: به پادکست Cannacurio با کارن میبری، بنیانگذار و مدیر دفتر بازاریابی Trym گوش دهید.

تجارب بهبود یافته

با افزایش رقابت در هر صنعتی می آید نوآوری های محصول و انتخاب های بیشتر برای مصرف کنندگان. ما در حال حاضر شاهد این موضوع در صنعت شاهدانه هستیم که می تواند منجر به اشباع بیش از حد بازار و تعدادی از مشکلات برای صنعت شود. کسب و کارهای حشیش که در آینده رونق خواهند گرفت، همان هایی هستند که در حال حاضر به دنبال راه هایی برای بهبود تجربیات صنعت هستند.

این فقط به تجربیات مشتری اشاره نمی کند. همچنین به تجربیات جامعه، تجربیات تنظیم کننده، تجربیات رسانه ای و موارد دیگر اشاره دارد. به عنوان یک صنعت در حال تکامل که هنوز در سراسر ایالات متحده قانونی نیست، تجربیات فراتر از شخصیت های خریدار هدف برای مخاطبان مهم است.

در نظر بگیرید که چگونه داده ها، ردیابی محصول، و فناوری انطباق بر تجربیات صنعت شاهدانه در آینده و با آن تأثیر می گذارد. به عنوان مثال، ePac Flexible Packaging در حال حاضر در حال توسعه کدهای QR برچسب ویژه محصول شاهدانه است که تمام داستان منشاء محصولی را که خریداری می کنند به مصرف کنندگان بازگو می کند.

با استفاده از این فناوری، زمانی که شخصی کد QR را اسکن می‌کند، نه تنها اطلاعات حیاتی را دریافت می‌کند که به آنها می‌گوید دقیقاً چه چیزی در محصول وجود دارد و چگونه به آنها رسیده است، بلکه برند می‌تواند اطلاعاتی درباره مکان، زمان و زمان خرید آن محصول دریافت کند. بیشتر. در آینده، می‌توان اطلاعاتی در مورد نحوه بازیافت بسته جمع‌آوری کرد و بدین ترتیب سفر دایره‌ای آن محصول و بسته را مستند کرد.

بدون شک، این سطح بالایی از جزئیات و شفافیت، تجربیات مشتریان، تنظیم‌کننده‌ها و کسب‌وکارها را در کل زنجیره تامین بهبود می‌بخشد.

بیشتر بیاموزید: به پادکست Cannacurio با رایان کیلی، مدیر بسته بندی انعطاف پذیر ePac در توسعه بازار گوش دهید.

نکات کلیدی در مورد اینکه چگونه فناوری و داده ها بر آینده صنعت شاهدانه تأثیر می گذارد

فناوری و داده ها در حال حاضر بر صنعت شاهدانه تأثیر می گذارد و این روند در آینده نیز ادامه خواهد داشت. در واقع، با افزایش داده‌محور شدن جهان، کسب‌وکارها چاره‌ای جز داده‌محور بودن نخواهند داشت. اکنون زمان توسعه یک استراتژی داده و تبدیل آن به بخش اصلی فرآیندها و تصمیم گیری کسب و کارتان است.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد اینکه چگونه می توانید از داده ها و فناوری موجود در پایگاه داده مجوز رسانه Cannabiz یا Cannabiz Intelligence برای رسیدن به اهداف خود استفاده کنید، برنامه آزمایشی را برنامه ریزی کنید.