Dữ liệu lớn và công nghệ đã trở nên quan trọng đối với nhiều ngành công nghiệp trong những năm gần đây, và ngành công nghiệp cần sa cũng không phải là ngoại lệ. Ngày nay, cơ sở dữ liệu, phân tích dự đoán, trí tuệ nhân tạovà máy học đang có những ảnh hưởng rộng rãi đến các doanh nghiệp cần sa, các nhà đầu tư, cơ quan quản lý và người tiêu dùng.
Thông qua thu thập dữ liệu nâng cao và áp dụng các thuật toán phức tạp, dữ liệu có thể sử dụng hiện đã có sẵn để giúp các doanh nghiệp cần sa:
- Dự đoán xu hướng
- Đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng
- Giảm chi phí
- Cải thiện hiệu quả
- Tuân thủ các quy định
- Cải thiện hiệu quả của cần sa y tế
- Tối đa hóa doanh số bán hàng
- Và nhiều hơn nữa
Nhiều công ty đã tổng hợp dữ liệu từ thị trường cần sa để nghiên cứu và phân tích. Trên thực tế, tổng hợp dữ liệu đã trở thành hoạt động kinh doanh lớn trong ngành công nghiệp cần sa với công ty dữ liệu lớn New Frontier Data mua lại nền tảng khám phá dữ liệu Zefyr ('Nielsen' của cần sa) cho $ 10 triệu vào năm 2019. Tuy nhiên, danh sách các khả năng mà dữ liệu lớn và công nghệ mang lại cho ngành công nghiệp cần sa đã phát triển vượt xa sự tổng hợp.
Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn năm cách chính mà dữ liệu lớn và công nghệ đang tác động trực tiếp đến ngành.
1. Dữ liệu lớn hợp lý hóa quy trình quản lý cần sa và giúp thu hẹp khoảng cách nghiên cứu khoa học
Một trong những thách thức lớn nhất trong thị trường cần sa y tế là không có khả năng tiến hành nghiên cứu lâm sàng về hiệu quả của cần sa vì nó vẫn là loại thuốc thuộc Danh mục 1 ở cấp liên bang. Do đó, thị trường cần sa đang phát triển thiếu các dữ liệu lâm sàng cần thiết để giúp các doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm mới và tốt hơn. Global Cần sa Applications Corp. (GCAC) đang cố gắng thay đổi điều đó.
Công nghệ Citizen Green của GCAC sử dụng trí tuệ nhân tạo và chuỗi khối để thu thập dữ liệu lâm sàng trực tiếp từ người tiêu dùng trong nỗ lực hợp lý hóa quy trình quản lý cản trở việc sản xuất các sản phẩm cần sa sáng tạo. Nói một cách dễ hiểu, công nghệ này thưởng cho những người hoàn thành cuộc khảo sát bằng tiền điện tử - mã thông báo kỹ thuật số - mà họ có thể sử dụng cho các sản phẩm có sẵn thông qua các chương trình cần sa y tế toàn cầu.
Dữ liệu khảo sát được cấu hình lại thành tiêu chuẩn lâm sàng và kết hợp với dữ liệu từ các nghiên cứu lâm sàng thực tế cũng như thông tin sản phẩm. GCAC cho biết công nghệ Citizen Green của họ mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân và giúp các nhà nghiên cứu tìm thấy những người tham gia đủ điều kiện cho các nghiên cứu lâm sàng, cuối cùng, điều này giúp đẩy nhanh quá trình phê duyệt các sản phẩm cần sa y tế mới.
Thực tế là ngành công nghiệp cần sa cần quyền truy cập vào dữ liệu lâm sàng để cải thiện việc phát triển sản phẩm và hợp pháp hóa ngành công nghiệp tổng thể hơn nữa, và họ đang tìm kiếm những cách sáng tạo để truy cập dữ liệu đó.
Sau khi bị từ chối nhận tiền trợ cấp, các nhà nghiên cứu từ Đại học New Mexico đã bắt đầu sử dụng dữ liệu người dùng tự báo cáo được thu thập qua Releaf ứng dụng điện thoại thông minh để thực hiện nghiên cứu về việc tiêu thụ cần sa y tế và giảm triệu chứng, dẫn đến các nghiên cứu được công bố trên hai tạp chí riêng biệt: Frontiers in Pharmacology và Thuốc.
2. Dữ liệu lớn cải thiện phân phối trong ngành công nghiệp cần sa
Quy trình phân phối các sản phẩm cần sa là khác nhau giữa các tiểu bang, nhưng nó luôn phức tạp do các mối quan tâm về an ninh và tuân thủ quy định. Khi nói đến việc đưa sản phẩm đến điểm phân phối cuối cùng - khách hàng hoặc bệnh nhân - thì dữ liệu lớn và công nghệ đang có những tác động đáng kể. Các công ty như Eaze và GreenRush cung cấp các ứng dụng web và di động cho phép mọi người chọn các sản phẩm cần sa của họ và giao những sản phẩm đó trực tiếp cho họ.
Bạn có thể không nghĩ ngay rằng cung cấp cần sa và dữ liệu lớn đi cùng nhau, nhưng hãy nghĩ lại. Eaze thu thập dữ liệu liên quan đến vị trí của khách hàng, sản phẩm đã mua, thời gian xem xét từng sản phẩm, khoảng thời gian các mặt hàng đã được đặt trong giỏ hàng trước khi bị xóa và hơn thế nữa. Công ty phân tích tất cả dữ liệu mà họ thu thập và sử dụng trí tuệ nhân tạo, phân tích dự đoán và học máy để đưa thông tin vào các định dạng có thể sử dụng được cho khách hàng của mình.
Nhiều công ty sử dụng dữ liệu mà Eaze thu thập cho các mục đích tiếp thị - nhắm mục tiêu người tiêu dùng bằng các thông điệp sản phẩm cụ thể, tạo ưu đãi đặc biệt, phát triển sản phẩm mới, v.v. Công ty giúp doanh nghiệp hiểu được khách hàng của họ là ai và những khách hàng đó sử dụng sản phẩm của họ như thế nào. Dữ liệu này cho phép các doanh nghiệp phát triển các sản phẩm tốt hơn và tăng lợi tức đầu tư tiếp thị của họ.
3. Dữ liệu lớn giảm rủi ro bằng cách tối ưu hóa quy trình ra quyết định
Ngày nay, dữ liệu lớn rất quan trọng đối với việc ra quyết định trong ngành công nghiệp cần sa. Có quyền truy cập vào trí thông minh theo thời gian thực có thể có nghĩa là sự khác biệt giữa thành công và thất bại trong thị trường vận động nhanh chóng này. Các nền tảng công nghệ như tai nghe không dây theo dõi hàng tồn kho, dữ liệu người tiêu dùng và xu hướng thị trường từ hàng triệu điểm dữ liệu. Sử dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dự đoán, các nền tảng biến dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa mà khách hàng có thể nhanh chóng truy cập.
Các công ty sử dụng dữ liệu có sẵn trong các nền tảng này để phân tích xu hướng hàng tồn kho, sắp xếp lại thứ tự, các mặt hàng đã bán trên mỗi giao dịch, số lượng mặt hàng đã bán trên mỗi người bán, tổng số giao dịch, chu kỳ tăng trưởng, lịch sản xuất, nhu cầu đóng gói, yêu cầu về nhân sự, ra mắt sản phẩm, thị phần, dự báo doanh số , giá bán buôn, xu hướng tiêu dùng, hành vi tiêu dùng, chi tiêu của người tiêu dùng, xu hướng chăm sóc sức khỏe, v.v. Dữ liệu cũng có thể được sử dụng để phân tích thương hiệu của đối thủ cạnh tranh, sản phẩm phát hành của đối thủ cạnh tranh và giá của đối thủ cạnh tranh.
Có quyền truy cập vào loại dữ liệu này giúp giao tiếp, chi tiêu và ra quyết định của doanh nghiệp cần sa, nhưng nó thậm chí còn làm được nhiều hơn thế. Nó cũng giúp các doanh nghiệp này đi trước đối thủ và đạt được những lợi thế thị trường có thể đo lường được.
Ví dụ: người đăng ký Cơ sở dữ liệu giấy phép truyền thông Cannabiz có thể tối ưu hóa ROI của các chiến dịch tiếp thị qua email của họ bằng cách sử dụng công cụ tối ưu hóa hiệu suất được cung cấp bởi dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
LIÊN QUAN: Nghe Cannabiz Media Cannacurio Podcast với Justin Mayhall của Biotrack để tìm hiểu cách Phân tích học từ Helix Biotrack giúp các doanh nghiệp cần sa đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh với sự kết hợp giữa phân tích dữ liệu và các thuật toán học máy.
Dữ liệu lớn cũng đóng một vai trò quan trọng đối với các nhà đầu tư có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo từ VantagePoint để dự đoán thị trường chứng khoán cần sa, xác định các mẫu và đưa ra các dự báo và quyết định đầu tư ít rủi ro hơn.
Từ góc độ rủi ro kinh doanh, các công ty cần sa sử dụng trí tuệ nhân tạo, dữ liệu dự đoán và công nghệ máy học từ các công ty như Tuân thủ tuân thủ để phân tích dữ liệu tuân thủ và dự đoán nơi người có giấy phép cần sa có nhiều khả năng bị trượt nhất. Điều này cho phép họ đưa ra các quyết định quan trọng trước để giảm thiểu những rủi ro đó.
4. Dữ liệu lớn cải thiện hiệu quả và doanh thu
Một số công ty công nghệ đang phát triển các giải pháp để cải thiện hiệu quả hoạt động để các doanh nghiệp cần sa có thể hợp lý hóa và tự động hóa các quy trình cũng như tăng doanh thu. Một số công ty công nghệ cung cấp các giải pháp cho người trồng trọt đã nhận được rất nhiều sự chú ý trong vài năm qua, bao gồm Xe máy, theo dõi tốc độ phát triển của cây cần sa bằng trí tuệ nhân tạo.
Sản phẩm phát triển cuộc sống hệ thống sử dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để tự động thực hiện các thay đổi dựa trên các điều kiện ngày càng tăng nhằm giảm chi phí sản xuất và rủi ro cung cấp quá mức. Tại đô thị, dữ liệu lớn được xử lý trên quy mô lớn bằng giải pháp Soleil Technologies. Thông qua các chỉ số dự đoán, người trồng trọt có thể đưa ra quyết định nhanh chóng và tốt hơn dẫn đến cải thiện kết quả cây trồng.
Canada Tập đoàn Wayland cung cấp một nền tảng tích hợp cho những người trồng trọt sử dụng dữ liệu dự đoán, trí tuệ nhân tạo và tự động hóa để giám sát môi trường và quản lý tòa nhà. Kết quả là việc sử dụng tài sản được cải thiện, ít nhân viên hơn, thời gian đưa ra thị trường ngắn hơn, năng suất cao hơn và chi phí thấp hơn.
5. Dữ liệu lớn cải thiện trải nghiệm khách hàng
Ngoài những nỗ lực liên quan đến phát triển sản phẩm được thảo luận trong # 1, GCAC đã thực hiện các bước để cải thiện trải nghiệm của khách hàng trong ngành công nghiệp cần sa bằng cách sử dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Năm ngoái, GCAC thông báo sẽ ra mắt Sanna, là một chatbot trí tuệ nhân tạo mà bệnh nhân sử dụng để lấy thông tin và khuyến nghị liên quan đến cần sa y tế. Trí tuệ nhân tạo, máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên được tích hợp trong Sanna cho phép nó phân tích chính xác các triệu chứng và kế hoạch điều trị.
Các chatbot khác, như Cần sa, kết nối quầy thuốc với bệnh nhân và khách hàng. Sử dụng trí thông minh nhân tạo, chatbot có thể giúp trả lời các câu hỏi của người tiêu dùng và cho phép trạm phân phối thu được dữ liệu có giá trị để cải thiện doanh số bán hàng.
Trải nghiệm của khách hàng cũng có thể được cải thiện với NồiBot ứng dụng di động của Potbiotics, sử dụng trí thông minh nhân tạo để phân loại hơn 30,000 chủng cần sa, đọc các tạp chí y tế được đánh giá ngang hàng để phân tích các nghiên cứu về cannabinoids và đối sánh thông tin đó với tối đa 37 triệu chứng (chẳng hạn như ung thư, hen suyễn và mất ngủ) để xác định chủng nào là tốt nhất để điều trị từng tình trạng cụ thể.
Những bài học rút ra chính về tác động của dữ liệu lớn và công nghệ đối với ngành công nghiệp cần sa
Dữ liệu và công nghệ có thể dự đoán hướng đi của ngành và người tiêu dùng sẽ muốn gì tiếp theo. Bên ngoài ngành công nghiệp cần sa, các công ty lớn và nhỏ trên khắp thế giới đã dựa vào dữ liệu để đưa ra quyết định trong tất cả các khía cạnh hoạt động của công ty.
Không có gì ngạc nhiên khi tầm quan trọng của dữ liệu đã được công nhận trong ngành công nghiệp cần sa. Kết quả là, các công ty công nghệ mới đang mở ra lĩnh vực cần sa và các công ty truyền thống không sử dụng cần sa đang mở rộng thương hiệu của họ cho ngành công nghiệp này.
Tuy nhiên, tất cả dữ liệu không được tạo ra như nhau. Thách thức là thu thập, chuẩn hóa và phân tích dữ liệu có độ tin cậy cao và phù hợp. Ngoài ra, những người sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng cần phải biết những câu hỏi cần đặt ra để sử dụng đầy đủ dữ liệu có sẵn cho họ và tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và máy học. Tất cả bắt đầu với dữ liệu chất lượng.
Tóm lại, các công ty có khả năng tiếp cận thông tin kinh doanh theo thời gian thực và thông tin chi tiết dự đoán đáng tin cậy sẽ có vị trí tốt hơn để giảm thiểu rủi ro từ tất cả các nguồn và tăng doanh thu và lợi nhuận. Trí thông minh theo hướng dữ liệu này sẽ cho phép các công ty đầu tư vào đó có được những hiểu biết có giá trị về những gì người tiêu dùng thực sự muốn và cần từ các nhãn hiệu cần sa. Cuối cùng, dữ liệu lớn và công nghệ có thể cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng, dẫn đến tăng trưởng bền vững cho bất kỳ công ty nào đủ khôn ngoan để bắt đầu ưu tiên, thu thập và sử dụng nó ngay hôm nay.
Xuất bản lần đầu ngày 6/18/18. Cập nhật 7/24/20.
Susan Gunelius, Trưởng phân tích cho Cannabiz Media và là tác giả của Hướng dẫn tham khảo cấp phép cần sa: Phiên bản 2017, cũng là Chủ tịch & Giám đốc điều hành của KeySplash Creative, Inc., một công ty cung cấp dịch vụ truyền thông tiếp thị, viết quảng cáo, tiếp thị nội dung, tiếp thị qua email, tiếp thị truyền thông xã hội và các dịch vụ xây dựng thương hiệu chiến lược. Bà đã dành nửa đầu trong sự nghiệp 25 năm của mình để chỉ đạo các chương trình tiếp thị cho AT&T và HSBC. Ngày nay, khách hàng của cô bao gồm các thương hiệu gia dụng như Citigroup, Cox Communications, Intuit, v.v. cũng như các doanh nghiệp nhỏ trên khắp thế giới. Cô đã làm việc với khách hàng trong ngành công nghiệp cần sa từ năm 2015. Susan đã viết 11 cuốn sách liên quan đến tiếp thị, bao gồm cả cuốn sách rất nổi tiếng Tiếp thị nội dung cho người giả, Tiếp thị truyền thông xã hội 30 phút, Sao chép Kick-ass trong 10 bước đơn giản, Hướng dẫn cơ bản về Email Marketing, và cô là một diễn giả chính tiếp thị và thương hiệu phổ biến. Cô cũng là một huấn luyện viên nghề nghiệp được chứng nhận và người sáng lập và tổng biên tập Phụ nữ đi công tác, một blog đã giành giải thưởng cho các nữ doanh nhân. Susan có bằng cử nhân về tiếp thị và bằng MBA về quản lý và chiến lược.
Nguồn: https://cannabiz.media/the-effects-of-big-data-and-technology-on-the-marijuana-industry/
