机器客户将决定谁能获得万亿美元的业务。是你吗?

当这个市场成熟时，自动驾驶汽车将知道自己的轮胎什么时候漏气了，找到最近的修理店，预订服务，并向商店发送有关自己的所有详细信息。当你意识到你不能及时回家为家人做晚餐时，汽车会询问你是否想从你喜欢的餐厅下单，并给你的家人发短信说你将晚到。这是在互联数字市场中经营的机器买家的承诺。他们不再只提供流程支持或渠道技术;历史上第一次，公司将制造客户。

立即下载:2022年客户服务重点

事实上，机器客户的时代已经来临。今天，在这个星球上，有潜力充当买家的机器比人类还要多。有超过70亿的手机、平板电脑、个人电脑、智能手表、智能音箱以及联网的个人和商用打印机。他们分析信息和做决定的能力都在稳步提高。

高管们相信，到2030年，至少25%的消费者采购和业务补充请求将主要委托给机器。

这意味着市场转变的规模和速度大约是电子商务出现的历史时期的两倍。

立即下载:通过动态客户参与建立竞争优势

今天,服务比如惠普的Instant Ink、亚马逊的Dash补给系统以及特斯拉的汽车都可以作为车主的“共同客户”自动执行有限的功能。人们制定规则，机器在一个特定的、规定的生态系统中执行它们。因此，这些机器是“绑定客户”，它们代表了三阶段演进中的第一步。

在第二个新兴阶段，人们仍然为机器设定规则，作为“适应性强的客户”，尽管人工智能技术可以代表人工进行选择和操作，对所选任务进行最小干预。例子包括机器人交易、Staples Easy System和Betterment、Free2Spend和Wealthfront等金融“机器人顾问”。谷歌、特斯拉和丰田的自动驾驶汽车系统也适合这里。

在最后阶段，这些新的经济参与者是“自主客户”。它们有足够的智慧代表人类独立行动，具有高度的判断力，并拥有与交易相关的大部分流程步骤。这不是一台有感觉的机器，但它也有自己的需求，如维护和软件更新，它将自己解决这些问题。Aidyia是一家基于人工智能的自动化对冲基金，根据该公司工程师的说法，它可以在完全自主的情况下不受人工干预地操作，是一个自主机器客户的例子。Aidyia阅读新闻、分析大量经济数据、识别晦涩的模式、预测市场趋势并据此进行投资。

每个阶段的机器客户的共同之处在于，他们会在三个方面做出与人类不同的决定。这些差异具有显著的商业和运营影响:

• 他们是透明的——在某种程度上。机器是基于逻辑和规则的。他们的动机是解决问题。他们的假设将在他们的规则和查询以及他们所做的决定中可见。在购买过程中，人们通常会隐藏自己的意图。机器不能有传统意义上的“扑克脸”。他们将专注于解决一个问题，但他们如何做可能并不清楚，特别是当涉及到复杂的算法时。在这些情况下，机器如何决策的不透明可能会成为一个问题，并引起了正在实施问责措施的监管机构的注意。
• 他们可以处理大量的信息来做出决定。有了这种能力，他们会仔细收集和权衡数据，在不受情绪影响的情况下做出明智的选择。
• 他们不需要高兴。机器专注于高效地完成任务。你不能用美酒和美食来赢得机器的忠诚，你也不需要这样做。如果销售和履行过程进展顺利，并且仅仅满足服务水平协议的要求，则更有可能向供应商承诺。

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想要取胜的公司必须决定适合这个新世界的企业战略和商业模式。作为这种发展的一部分，销售、营销、数据和分析实践将改变它们的工作方式;在某些情况下，人们会对复杂的电子产品退居其次。商业领袖需要理解并为这些改革做好准备。

发展你的公司战略和商业模式，以满足机器客户的需求

企业、消费者、机器客户和人工智能驱动算法(第一种是实体的，最后一种是虚拟的)之间价值交换的新组合，将产生许多新的商业模式类别和新的赚钱方式。

企业应该评估机器客户和人工智能算法是代表市场的增长、停滞还是毁灭。

首先，列举和探索什么样的机器人可以成为你的产品和服务的买家。考虑市场增长的补充，而不仅仅是替代。此外，还要考虑它们是否会像金融机器人顾问那样，在你和你的人类购物者之间进行联络。如果是这样，它们可能会取消今天的中介机构，或者成为明天的新中介机构。

同样重要的是，要考虑以下战略问题:在机器客户世界中，你想成为哪种类型的玩家:

• 你们会生产吗?
• 你会创建一个平台为他们服务吗?
• 你会加入市场卖东西给他们吗?
• 在任何情况下你都需要什么能力?

制造业、金融服务和消费品行业的领先全球组织告诉我们，他们正在为这个新市场做准备，在数字商务方面变得出类拔萃，并获取他们的数据，以便加入数字生态系统。这些企业意识到，与人类买家相比，自动买家将通过数字平台以更快的速度、更多的数量和更具体的信息需求进行交易。有一家公司希望成为一家领先的信任经纪商，为机器客户验证身份，并方便向他们进行买卖。另一项是开发自己的机器人框架，与Siri等虚拟助手进行对话，以协商商品价格。

为机器客户将如何改变你的运营做好准备

机器客户也会影响您的业务运营方式，特别是以客户为导向的功能。

销售从人员转向编程

机器用于购买的逻辑和算法的管理和影响力将越来越大销售策略．然而，人们仍然会向B2B、大客户和其他客户销售产品，在这些客户中，了解负责采购的人员是至关重要的。

下一步，销售人员应该研究机器行为，以确定可以为他们的商业策略提供信息的模式。例如，一个销售组织可能有自己的机器人出售给机器。销售主管应该与客户体验团队合作，基于不同的人机旅程，开发新的以机器为中心的客户旅程地图。他们还应该计划发展其传统培训、激励、薪酬、运营和客户满意度系统的基础应用程序，以支持对机器的销售。

营销演变为提供自动化的、数据驱动的体验

营销人员应该关注信息机器需要什么，并使其易于发现。例如，如果一个机器人想代表人类购买卫生纸，它的数据需求可能不仅仅是价格和可用性，还包括环境影响、硬水性能和每英尺成本等因素。为了让所有的信息都能方便地获取和更新，投资一个更好的数字商务平台。

市场营销人员仍然需要把握人类的需求和行为，但他们也必须考虑机器如何适应客户旅程。为了为未来做准备，营销人员还应该掌握机器学习，以帮助发现机器购买行为的模式。

数据和分析必须提供高质量的智能来支持机器交互

当非人驱动销售时，为与机器客户的交互提供高质量的智能将是成功的关键。今天的高级分析和人工智能为人们提供个性化的营销服务、产品、服务和内容，将需要适应机器。例如，改进B2B销售预测(预测和确定潜在客户的必要工具)和流程自动化将依赖于提供高质量信息的有纪律的数据管理。数据和分析领导者也需要提高他们的能力，以支持机器驱动的销售。

本文最初发表于2021年第二季度的《高德纳商业季刊》。下载完整版在这里．