편집자에 따르면, 상업이 전면적으로 디지털화되고, 기술이 기업 성장과 차별화 발전의 주요 추진력이 되고 있으며, 기술 추세를 통찰해야 기업이 기회를 잡을 수 있다. 엑센철 213 기술 전망' 은 미래의 7 대 기술 혁신 추세에 초점을 맞추고, 이러한 추세가 상업에 미치는 영향과 기업이 취할 수 있는 대응책을 여러 차원에서 해석한다. -응? ? 2 기술에 의한 비즈니스 변화가 이미 시작되었기 때문에 행동이 시급하다. 기업은 현재 기술 주도의 변화를 예측하고 대응할 수 있어야 한다. 그러나 지난 25 년 동안 기업들은 핵심 업무에 주력해 왔으며, 핵심적이지 않은 업무를 분리하여 아웃소싱하려고 노력해 왔습니다. 실제로 운영을 간소화하는 과정에서 많은 기업들이 원래 필요했던 IT 기능 중 일부를 포기했습니다. 정보 및 기술 지원이 부족한 기업은 오늘날의 디지털 환경에서 심각한 위기에 직면하게 됩니다. 새로운 기술 시대에는 디지털화 수준이 기업 혁신과 비즈니스 확장의 관건이 될 것입니다. 엑센철은 공공 * * * 및 사기업 조직을 위해 미래 발전에 영향을 미치는 7 대 기술 트렌드를 열거했다. 기술은 디지털 전략의 변화를 촉진하는 열쇠가 될 것입니다. 기업은 더 이상 냉랭한 디지털 거래, 쿠키 파일, 거래 기록 또는 통계로 소비자를 표현하지 않고 차별화된 수요를 가진 실제 고객으로 여길 것입니다. 현재 대부분의 기업은 모바일 기술, 소셜 네트워킹 사이트 및 시나리오 서비스를 사용하여 소비자의 기록, 소비 경향 및 선호도를 더 잘 이해하기 위해 이러한 새로운 디지털 방식을 사용하여 소비자와의 의사 소통 방식을 개선하고 있습니다. 겉으로 보면, 이것들은 새로운 사용자 경험 방식, 심지어 새로운 판매 채널을 대표할 수 있지만, 실제로는 진정한 비즈니스 기회가 아니다. 이러한 모든 방식을 통합하면 고객 참여를 유도하고 소비자 충성도를 유지하는 중요한 새로운 방법, 즉 유비쿼터스 고객 관계 관리를 의미합니다. 변화를 이루는 관건은 소비자가 더 이상 구매자가 아니라는 것을 이해하는 것이다. 그들은 상호 관련된 소비자이다. 그들은 소셜네트워크를 사용하고, 뜻이 맞는 친구를 사귀고, 같은 브랜드를 좋아하기 때문에 서로 연결되어 있다. 기업은 소셜 미디어 및 모바일 기술이 소비자에게 정보를 푸시하는 새로운 채널 집합일 뿐만 아니라, 새로운 기술이 제품 홍보의 간단한 기능을 변화시키고, 광고 푸시에서 서비스 및 가치로 전환될 수 있다는 사실을 인식해야 합니다. 기업은 소셜 미디어와 데이터 분석 및 모바일 기술과 같은 다른 신기술이 제공하는 새로운 기능을 융합하여 이전에 생각했던 방식으로 소비자 상호 작용 기능을 재설계해야 합니다. 예를 들어 과테말라에 위치한 신발 소매점인 Meat Pack 은 Hijack 이라는 모바일 어플리케이션을 개발하여 모바일 상호 작용을 통해 소비자를 끌어들일 수 있습니다. 이 앱이 설치된 소비자가 경쟁 업체의 상점에 들어가면 앱은 즉시 Meat Pack 의 프로모션 정보를 푸시하고 할인력을 99% 에서 초당 1% 까지 줄여 소비자들을 Meat Pack 매장으로 몰았다. 소비자들이 상점에 들어오면 할인변화가 중단되고, 소비자들이 표시된 할인율로 소비한 후, 그 앱은 페이스북의 상태를 자동으로 업데이트하고, 그 소비자를 주목하는 모든 사람에게 통지한다. 그래서 첫째, 관계는 어디에나 있고, 기업은 소비자와의 관계에 다시 한 번 관심을 기울여야 한다. 특히 전자상거래와 마케팅에 대한 전통적인 사고방식에서 벗어나 디지털 전략을 재배치하고 디지털화 도구를 통해 이전 동네 상가의 친밀한 고객 관계로 돌아가야 합니다. 그러나 기업이 현재 직면하고 있는 문제는 데이터 부족이 아니라 정확한 데이터가 부족하다는 것이다. 따라서 임베디드 데이터 분석은 비즈니스의 전체 디지털화로 인한 두 번째 주요 추세입니다. 따라서 기업은 향후 소프트웨어 설계를 재고하고, 기본적인 애플리케이션 기능을 만족시키면서 풍부한 데이터가 포함된 답을 추출하고, 기업의 주요 비즈니스 질문에 답하기 위해 분석 기능을 추가해야 합니다. 기업들은 수집한 데이터가 많을수록 추세, 패턴, 기회 및 경쟁 우위를 쉽게 파악할 수 있다고 생각하는 경우가 많습니다. 따라서 기업은 큰 데이터와 새로운 구조화되지 않은 데이터를 사용할 수 있는 능력에 대해 매우 우려하고 있습니다. 이 모든 것은' 더 많은 데이터' 가' 더 좋은 데이터' 와 같다는 생각에서 나온 것이다. 그러나 이런 논단은 완전히 정확하지 않다. 데이터 축적은 기업의 목표가 아니며, 비즈니스 부서가 질문에 답하고, 정보를 얻고, 정보를 적용하여 기업이 기본 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 것이 데이터 수집의 목적입니다. 정확한 데이터를 수집하기 위해 기업은 소프트웨어 개발 과정에서 새로운 데이터 수집 요구 사항을 의도적으로 추가할 필요가 있다. 이러한 기능은 사후 해결 조치로 추가되는 것이 아니라 시스템 로드맵 사전 계획 프로세스의 일부가 되어야 합니다. 기업은 어떤 정보를 명확하게 수집해야 하는지에 대한 문제를 먼저 파악한 후 응용을 시작할 수 있다. 예를 들어 물류, 운송 및 에너지 업계의 많은 기업들은 이미 화물 이동 및 전력 사용량을 추적할 필요성을 분명히 밝혔습니다. 기업은 더 이상 데이터를 하나의 창고로 간주해서는 안 되며, 이를 하나의 공급망으로 간주해야 한다. 유효한 데이터 소스를 얻은 후에는 공장의 조립 라인과 유사한 분석 조합을 수행하여 다른 공급업체의 부품을 조립해야 합니다. 데이터는 정적이 아니며, 기업은 공급망의 데이터를 조작하고, 더 많은 데이터를 추가하고, 최신 데이터를 적용하여 업데이트하는 등의 작업을 수행합니다. 데이터를 얻는 것 외에도 기업은 분석 결과를 공급업체에 전달하여 데이터 수집 품질을 지속적으로 개선할 수 있도록 해야 합니다.