Công nghệ và dữ liệu sẽ ảnh hưởng như thế nào đến tương lai của ngành công nghiệp cần sa

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Dữ liệu đang biến đổi ngành công nghiệp cần sa trong toàn bộ ngành công nghiệp cần sa, và cơ hội công nghệ tiếp tục phát triển tầm quan trọng khi cạnh tranh gia tăng. Rõ ràng là các công ty phát triển các quy trình đáng tin cậy và có thể lặp lại để thu thập, lưu trữ, phân tích và sử dụng dữ liệu sẽ giành chiến thắng trong tương lai.

Tuy nhiên, dữ liệu đơn thuần chỉ là những con số. Các doanh nghiệp cần sa và các doanh nghiệp phụ trợ cần có công nghệ phù hợp để thực sự tận dụng sức mạnh của dữ liệu. Cùng với nhau, công nghệ và dữ liệu là một lực lượng đáng gờm. Hãy cùng xem xét một số cách mà công nghệ và dữ liệu sẽ ảnh hưởng đến tương lai của ngành công nghiệp cần sa.

Cải thiện năng suất

Dữ liệu và công nghệ có thể cải thiện năng suất và hiệu quả của cần sa và các doanh nghiệp phụ trợ theo nhiều cách khác nhau. Các doanh nghiệp có thể hoạt động nhất quán với năng suất và hiệu quả tối ưu sẽ thu được lợi nhuận cao nhất trong dài hạn.

Với suy nghĩ đó, công nghệ mới đang được tung ra trong ngành công nghiệp cần sa giúp tự động hóa hiệu quả các quy trình lặp lại để các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và hiệu quả của mình. Phần lớn công nghệ mới này tận dụng dữ liệu để tự động hóa các nhiệm vụ mà trước đây các doanh nghiệp phải trả tiền cho nhân viên để hoàn thành.

Ví dụ: nền tảng tiếp thị springbig dành cho các quầy thuốc và nhà bán lẻ sử dụng dữ liệu và các tính năng được tích hợp trong phần mềm của nó để tự động kết nối quầy pha chế hoặc nhà bán lẻ với khách hàng của mình vào thời điểm tốt nhất để cung cấp các ưu đãi, chiết khấu dành cho khách hàng thân thiết và hơn thế nữa. Bằng cách tự động hóa các quy trình này, nhân viên quầy pha chế và bán lẻ có thể dành thời gian cho các công việc khác trong khi phần mềm lo phần còn lại.

Tự động hóa sẽ không phải là một tính năng “tốt để có” trong các nền tảng phần mềm trong tương lai gần. Thay vào đó, nó sẽ trở thành một tính năng cần phải có khi các doanh nghiệp cần sa chạy đua để mở rộng quy mô nhanh chóng mà không hy sinh lợi nhuận.

TÌM HIỂU THÊM: Nghe Cannacurio Podcast với Giám đốc điều hành và Đồng sáng lập của Springbig, Jeff Harris

Cải thiện trí thông minh

Trí tuệ nhân tạo và máy học là một phần không thể thiếu đối với sự phát triển của ngành công nghiệp cần sa trong tương lai. Thông qua trí tuệ nhân tạo và máy học, các hệ thống thu thập các tập dữ liệu lớn, theo dõi dữ liệu để học và sau đó sử dụng các kết quả học được để mang lại kết quả tốt hơn. Thay vì dựa vào phỏng đoán, trực giác hoặc đánh giá điểm chuẩn của những người khác, hệ thống cho doanh nghiệp biết chính xác những gì cần phải làm và khi nào.

Ví dụ: Cannabiz Media sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để giúp người đăng ký sử dụng dữ liệu của chúng tôi hiệu quả hơn. Các Cơ sở dữ liệu giấy phép truyền thông Cannabiz sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để xác định ngày và giờ tốt nhất để gửi một chiến dịch tiếp thị qua email dựa trên danh sách người nhận cụ thể cho từng chiến dịch. Thêm vao Đoa, Cannabiz Intelligence ™ sử dụng trí tuệ nhân tạo tích hợp để cho phép người đăng ký mô phỏng các giao dịch thỏa thuận.

Một ví dụ khác, METER Group cung cấp hệ thống và dữ liệu thời gian thực cho những người trồng cần sa để giúp họ cải thiện năng suất, hiệu quả và số gam trên foot vuông mỗi năm. Bằng cách kết hợp khoa học, phần mềm và điện toán đám mây, METER Group cho phép người trồng trọt tối ưu hóa hoạt động của họ trong suốt quá trình trồng trọt và chế biến sau thu hoạch.

Như Scott Campbell, Giám đốc điều hành của METER Group, đã giải thích trong một tập gần đây của podcast Cannacurio của Cannabiz Media, “Trọng tâm [trong ngành công nghiệp cần sa] sẽ chuyển sang năng suất trong tương lai, đó là cách chúng tôi đáp ứng nhu cầu một cách hiệu quả. Những nhà sản xuất thành công và phát triển trong bầu không khí đó sẽ là những người có thể liên tục cải thiện năng suất hoạt động của họ. ” Trí tuệ nhân tạo, máy học và tự động hóa có thể giúp họ làm điều đó.

Bạn có thể thấy trí tuệ nhân tạo và máy học đang được sử dụng trong nhiều hệ thống liên quan đến cần sa, bao gồm các công cụ và phần mềm được sử dụng bởi các doanh nghiệp trồng trọt, sản xuất, bán lẻ, thử nghiệm, giao hàng và phụ trợ.

TÌM HIỂU THÊM: Nghe Cannacurio Podcast với Giám đốc điều hành Tập đoàn METER Scott Campbell

Cải thiện việc ra quyết định

Các công ty dựa trên dữ liệu đưa ra tất cả các quyết định dựa trên dữ liệu và nghiên cứu cho thấy, các công ty theo hướng dữ liệu hoạt động tốt hơn các công ty không theo hướng dữ liệu. Do đó, không phải là một bước nhảy vọt để dự đoán rằng các công cụ và phần mềm tận dụng phân tích dự đoán để giúp người dùng đưa ra quyết định tốt hơn sẽ có nhu cầu cao trong tương lai trên toàn bộ ngành công nghiệp cần sa.

Nói một cách đơn giản nhất, phân tích dự đoán là quá trình sử dụng dữ liệu để dự đoán khả năng xảy ra nhiều kết quả ở mức độ chi tiết cao. Như một ví dụ về cách phân tích dự đoán đã được sử dụng trong ngành công nghiệp cần sa, hãy xem xét phần mềm Trym dành cho người trồng cần sa sử dụng phân tích dự đoán để giúp người trồng dự đoán và ngăn chặn các vấn đề tiềm ẩn để người trồng trọt có thể tránh chúng. Phần mềm này cũng giúp người trồng xem xét hiệu suất so với các mục tiêu sản xuất và để đạt được 100% hiệu quả.

Vì dữ liệu chỉ tốt như những gì bạn thực sự có thể làm với nó về mặt phân tích và biến nó thành thông tin chi tiết hữu ích hỗ trợ việc ra quyết định, công nghệ ngành cần sa được xây dựng với phân tích dự đoán có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc sẽ sớm trở thành tiêu chuẩn cho phần mềm và hệ thống.

TÌM HIỂU THÊM: Nghe Cannacurio Podcast với Người đồng sáng lập Trym kiêm Giám đốc Văn phòng Tiếp thị, Karen Mayberry

Cải thiện trải nghiệm

Với sự gia tăng cạnh tranh trong bất kỳ ngành nào đổi mới sản phẩm và nhiều sự lựa chọn hơn cho người tiêu dùng. Chúng ta đã thấy điều này trong ngành công nghiệp cần sa, điều này có thể dẫn đến quá bão hòa thị trường và một số vấn đề cho ngành. Các doanh nghiệp cần sa sẽ phát triển mạnh trong tương lai là những doanh nghiệp đang tìm cách cải thiện kinh nghiệm trong ngành.

Điều này không chỉ đề cập đến trải nghiệm của khách hàng. Nó cũng đề cập đến kinh nghiệm cộng đồng, kinh nghiệm quản lý, kinh nghiệm truyền thông, v.v. Là một ngành đang phát triển vẫn chưa hợp pháp trên toàn Hoa Kỳ, trải nghiệm đối với khán giả còn quan trọng hơn cả tính cách người mua mục tiêu.

Xem xét dữ liệu, theo dõi sản phẩm và công nghệ tuân thủ sẽ ảnh hưởng như thế nào đến trải nghiệm trong và với ngành công nghiệp cần sa trong tương lai. Ví dụ: ePac Linh hoạt Bao bì đang làm việc để phát triển mã QR nhãn sản phẩm cần sa đặc biệt sẽ cho người tiêu dùng biết toàn bộ câu chuyện về nguồn gốc của sản phẩm họ mua.

Sử dụng công nghệ này, khi ai đó quét mã QR, không chỉ họ sẽ nhận được thông tin quan trọng cho họ biết chính xác những gì có trong sản phẩm và cách nó đến với họ, mà còn, thương hiệu có thể nhận được dữ liệu về nơi sản phẩm đó được mua, khi nào và hơn. Trong tương lai, dữ liệu có thể được thu thập về cách gói được tái chế qua đó ghi lại hành trình vòng tròn của sản phẩm và gói đó.

Không nghi ngờ gì nữa, mức độ chi tiết và minh bạch cao này sẽ cải thiện trải nghiệm cho khách hàng, cơ quan quản lý và doanh nghiệp trên toàn bộ chuỗi cung ứng.

TÌM HIỂU THÊM: Nghe Cannacurio Podcast với ePac Linh hoạt Giám đốc Phát triển Thị trường Ryan Kiley

Những bài học rút ra chính về cách Công nghệ và Dữ liệu sẽ Ảnh hưởng đến Tương lai của Ngành Công nghiệp Cần sa

Công nghệ và dữ liệu đã và đang ảnh hưởng đến ngành công nghiệp cần sa và xu hướng đó sẽ tiếp tục trong tương lai. Trên thực tế, khi thế giới trở nên dựa trên dữ liệu nhiều hơn, các doanh nghiệp sẽ không có lựa chọn nào khác ngoài việc phải theo hướng dữ liệu. Bây giờ là lúc để phát triển chiến lược dữ liệu và biến nó trở thành một phần cốt lõi trong quy trình và ra quyết định của doanh nghiệp bạn.

Để tìm hiểu thêm về cách bạn có thể sử dụng dữ liệu và công nghệ trong Cơ sở dữ liệu giấy phép truyền thông Cannabiz hoặc Cannabiz Intelligence để đạt được mục tiêu của mình, lên lịch trình demo.