Czy jesteś gotowy na „klientów maszynowych”? Kiedy sztuczna inteligencja robi zakupy sama: Dlaczego tradycyjny marketing wkrótce stanie się przestarzały

Klienci maszynowi: Jak pozyskać i utrzymać algorytmy jako lojalnych klientów

Klienci przyszłości nie mają uczuć: Koniec emocji – w jaki sposób autonomiczni agenci AI rewolucjonizują doświadczenie klienta

W świecie, w którym algorytmy w coraz większym stopniu kontrolują nasze codzienne życie, w biznesie dokonuje się cicha, ale głęboka zmiana paradygmatu: kolejny kluczowy klient Twojej firmy może nawet nie być człowiekiem. Wraz z szybkim rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji, pojawiają się tak zwani „klienci maszynowi” – ​​autonomiczni agenci AI, którzy podejmują decyzje zakupowe, negocjują umowy, oceniają produkty i korzystają z usług w ciągu kilku sekund, całkowicie bez ingerencji człowieka.

To właśnie na tym skrzyżowaniu rewolucji technologicznej, projektowania doświadczeń i ludzkich zachowań, Katja Forbes, futurolog zajmująca się doświadczeniami klienta, porusza się w swojej przełomowej książce „Machine Customers: The Evolution Has Begun”. Bezlitośnie obnaża, dlaczego tradycyjne strategie CX oparte na emocjach i lojalności wobec marki są nieskuteczne w przypadku tych nowych, kierujących się wyłącznie logiką graczy. Każdy, kto próbuje przekonać algorytm za pomocą emocjonalnego storytellingu, inwestuje w niewłaściwy kanał. Poniższe podsumowanie oferuje dogłębny wgląd w innowacyjną koncepcję Forbesa, Machine Customer Experience Management (MCX). Dostarcza ona kadrze kierowniczej, specjalistom ds. CX i strategom niezbędny i praktyczny plan działania, który nie tylko pozwoli im przetrwać w nadchodzącej erze zakupów dokonywanych przez maszyny, ale także pozwoli im aktywnie wykorzystać tę zmianę jako autentyczną przewagę konkurencyjną. Ewolucja już się rozpoczęła – pytanie tylko, kto jest na to przygotowany.

Katja Forbes: Pionierka na styku sztucznej inteligencji, projektowania i zachowań człowieka

Katja Forbes jest futurystką w dziedzinie customer experience, konsultantką ds. strategii biznesowych i cenioną na całym świecie mówczynią, specjalizującą się w powiązaniu sztucznej inteligencji, projektowania doświadczeń i zachowań ludzkich. Z ponad 30-letnim doświadczeniem zawodowym w obszarze doświadczeń cyfrowych – od początków internetu w 1995 roku – jest jedną z niewielu osób w globalnym dyskursie CX, które nie tylko opisują zmiany technologiczne w sposób analityczny, ale także znają je z własnego doświadczenia.

Forbes rozpoczęła karierę w dziale redakcyjnym, który pisał recenzje stron internetowych dla magazynów drukowanych – wówczas korzystając z modemów dial-up i z czasem ładowania do 20 minut. Była jedną z pionierek agencji cyfrowych, przyczyniając się jako producentka do powstania pierwszej strony internetowej Rip Curl, a od tamtej pory była świadkiem każdego cyklu szumu medialnego w internecie, aż do dzisiejszej ery sztucznej inteligencji. Wnosi tę historyczną perspektywę do swojej pracy pisarskiej i konsultingowej: ktoś, kto, tak jak ona, był obecny przy pierwszej zmianie paradygmatu, potrafi rozpoznać, kiedy nadchodzi kolejna fala.

W chwili pisania tego tekstu Forbes kierowała zespołem w globalnym banku, który kształtował doświadczenia klientów międzynarodowych korporacji, rządów, innych banków oraz małych i średnich przedsiębiorstw na ponad 50 rynkach na całym świecie – w tym na licznych rynkach wschodzących i wschodzących. Wcześniej pracowała w niemal każdej branży: firmach konsultingowych, liniach lotniczych, firmach promowych, firmach telekomunikacyjnych, firmach ubezpieczeniowych, instytucjach edukacyjnych i agencjach rządowych. To międzybranżowe doświadczenie daje jej perspektywę wykraczającą daleko poza teoretyczny podręcznik.

Forbes przewodniczy kilku międzynarodowym konferencjom poświęconym doświadczeniom klienta (CX) i otrzymała nagrody w obszarach doświadczenia klienta w sektorze finansowym oraz sztucznej inteligencji (AI). Dzieli swój czas między Singapurem a Australią i jest aktywna na LinkedIn, gdzie nawiązuje kontakt z ekspertami ds. doświadczeń klienta na całym świecie. Jej strona internetowa i platforma społecznościowa znajdują się pod adresem www.theCXevolutionist.ai.

W związku z tym:

• LinkedIn | Katja Forbes
• YouTube | Projektowanie dla klientów maszynowych | Katya Forbes
• Amazon | Klienci maszynowi: Ewolucja się rozpoczęła: Jak sztuczna inteligencja, która kupuje, zmienia wszystko

Integracja z dyskursem naukowym i zawodowym

Niniejsza książka opiera się bezpośrednio na fundamentalnej pracy Dona Scheibenreifa i Marka Raskino, autorów książki „When Machines Become Customers” (wydanej po raz pierwszy przez Gartner w 2023 roku, obecnie w trzecim wydaniu). Scheibenreif, wybitny wiceprezes ds. analityki w Gartnerze, przedstawił koncepcję klienta maszynowego na konferencji Gartnera w 2015 roku – na długo przed przełomem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Wprowadził do dyskursu zawodowego terminy „nieludzki aktor ekonomiczny” i „klient-bot” i przewidział ich ogromny wpływ ekonomiczny na biliony dolarów zakupów. Forbes znacząco rozszerza i pogłębia to podejście: podczas gdy Scheibenreif i Raskino położyli podwaliny pod ten megatrend, Forbes opracowuje praktyczny plan zarządzania doświadczeniem klienta maszynowego (MCX) – pierwszego tego rodzaju kompleksowego modelu.

Na potrzeby książki Forbes przeprowadził pogłębione wywiady z szeregiem uznanych ekspertów ze świata biznesu, badań i technologii: Bruce'em Temkinem (Chief Humanity Catalyst, Temkin Insight, „Ojciec chrzestny CX”), Peterem Schwartzem (Chief Futurist, Salesforce), Indi Young (ekspertką ds. badań nad klientami i autorką), Jeffem Gothelfem i Joshem Clarkiem (liderami myśli w dziedzinie projektowania doświadczeń), Kim Goodwin, Kim Lenox, dr Cecelią Herbert, Lisą D. Dance (autorką książki „Today is the Perfect Day to Improve Customer Experiences!”), Tomem Goodwinem, Andym Polaine'em, Justinem Tauberem, Deanem Broadleyem, Geoffem Gibbonsem, Paulem Strikiem i Thomasem Köberem. Ten interdyscyplinarny zakres odróżnia książkę od czysto technicznych rozpraw.

Książka: Geneza, koncepcja i grupa docelowa

Książka „Machine Customers: The Evolution Has Begun – How AI that buys is changing everything” została wydana własnym nakładem przez autorkę w 2026 roku i jest skatalogowana w Bibliotece Narodowej Australii (ISBN 978-1-923630-00-0). Książka została wydrukowana na certyfikowanym papierze ekologicznym; okładkę zaprojektował Dean Bailey (Pipeline Design), a nadzór redakcyjny i skład graficzny zapewnił Publish Central. Portret autorki wykonała Silke Deitz.

Książka jest skierowana do trzech grup czytelników: specjalistów ds. obsługi klienta (CX), którzy są już świadomi nadchodzących zmian i zastanawiają się, jak ich wiedza specjalistyczna będzie nadal istotna; liderów biznesu, którzy dostrzegają strategiczne znaczenie tematu, ale brakuje im jasnych ram działania; oraz wszystkich osób z działów sprzedaży, marketingu, produktów, usług lub operacji, które regularnie kontaktują się z klientami, nie będąc jednocześnie tradycyjnymi ekspertami ds. obsługi klienta (CX). Forbes wyraźnie stwierdza, że ​​nie jest wymagane żadne wykształcenie techniczne, a raczej gotowość do kwestionowania konwencjonalnych założeń dotyczących zaufania, lojalności i przewagi konkurencyjnej.

Książka składa się z czterech części: Część I (rozdziały 1–4) kładzie fundamenty koncepcyjne i podkreśla przewagę konkurencyjną uzyskaną dzięki doświadczeniu w zakresie obsługi klienta (CX); Część II (rozdziały 5–9) analizuje nową ścieżkę maszyna–klient, od momentu uświadomienia sobie problemu do momentu jego wycofania; Część III (rozdziały 10–12) zawiera podręcznik wdrażania systemu operacyjnego MCX; Część IV (rozdziały 13–15) omawia wymogi etyczne i odpowiedzialne przywództwo. Dodatek zawiera mapę strategii MCX oraz konkretny plan wdrożenia dla kadry kierowniczej na 30–60–90 dni. Forbes udostępnia towarzyszące materiały online, które są stale aktualizowane, aby odzwierciedlać dynamicznie zmieniający się charakter tematu.

Klasyfikacja i znaczenie dzieła

Książka ukazuje się w czasie, gdy autonomiczni agenci zakupowi ze sztuczną inteligencją są już rzeczywistością: Walmart negocjuje z ponad 2000 dostawców za pośrednictwem platformy AI, przy czym 75% dostawców preferuje negocjacje maszynowe nad negocjacjami z ludźmi; HP generuje ponad 500 milionów dolarów przychodu dzięki programowi Instant Ink (w ramach którego drukarki zamawiają własny toner); OpenAI uruchomiło agenta ChatGPT w lipcu 2025 roku. Gartner przewiduje, że do 2026 roku 20% ruchu w centrach obsługi klienta będzie generowanych przez klientów maszynowych, a do 2030 roku co najmniej 25% wszystkich zakupów konsumenckich i zamówień biznesowych będzie delegowanych do maszyn.

Książka Forbesa, jak sam przyznaje, nie jest podręcznikiem technicznym, przewodnikiem programistycznym ani spekulatywną wizją przyszłości. To przewodnik po teraźniejszości – napisany przez kogoś, kto stał na czele rozwoju internetu i wie, co to znaczy, gdy fala nie tylko nadchodzi, ale już się toczy. Wielu międzynarodowych ekspertów ds. CX opisuje tę pracę jako książkę, którą sami chcieliby napisać – i jako niezbędny przewodnik dla każdego, kto chce kształtować CX w świecie, w którym ludzie i maszyny dzielą rolę klienta.

Kim są „klienci maszyn” i dlaczego są ważni?

Co oznacza termin „Klient Maszynowy”?

Termin „klient maszynowy” odnosi się do nie-ludzkiego podmiotu ekonomicznego, który samodzielnie podejmuje decyzje zakupowe, ocenia produkty lub usługi i finalizuje transakcje – z niewielką lub zerową ingerencją człowieka. Koncepcja ta została pierwotnie ukuta przez Dona Scheibenreifa i Marka Raskino w ich książce z 2023 roku „When Machines Become Customers”, gdzie wprowadzili termin „nie-ludzki aktor ekonomiczny” lub „custobot”. Katja Forbes, w swojej książce z 2026 roku, opiera się bezpośrednio na tym fundamencie i idzie o krok dalej: opracowuje praktyczny plan projektowania doświadczeń klienta, wyraźnie dostosowanych do tych nie-ludzkich nabywców. Kluczowa różnica polega na tym, że klienci-maszyny nie odczuwają emocji, nie cenią narracji marki i nie doświadczają w ludzkim sensie – oceniają, kalkulują i podejmują decyzje wyłącznie w oparciu o dane i logikę.

Dlaczego ten temat jest tak aktualny?

Przełom w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji (AI) i systemów opartych na agentach (AI) przekształcił ten temat z teoretycznej wizji przyszłości w obecną rzeczywistość. Według analityków Gartnera, do 2026 roku 20% ruchu w centrach obsługi klienta będzie generowanych przez klientów maszynowych. Walmart korzysta już z platformy zakupowej opartej na sztucznej inteligencji, która negocjuje z ponad 2000 dostawców i finalizuje prawie 70% wszystkich umów bez ingerencji człowieka. Jednocześnie, w lipcu 2025 roku, OpenAI uruchomiło swojego „agenta ChatGPT”, zdolnego do autonomicznego planowania, wykonywania i zarządzania zadaniami. Firmy, które nadal korzystają z systemów zorientowanych wyłącznie na ludzi, są pomijane przez tych algorytmicznych decydentów i tracą udziały w rynku, nawet nie zdając sobie z tego sprawy.

Dlaczego jest to wyzwanie dla zarządzania doświadczeniem klienta?

W jaki sposób korzystanie z maszyn dla klientów zmienia zarządzanie doświadczeniem klienta?

Doświadczenie klienta (CX) tradycyjnie było głęboko zakorzenioną w człowieku dyscypliną: empatia, emocje, narracja marki i relacje osobiste stanowiły jej fundamenty. Wraz z pojawieniem się klientów-maszyn, ten fundament zaczyna się kruszyć. Algorytmiczny nabywca nie doświadcza frustracji, nie cieszy się z dobrej oferty i nie nawiązuje więzi z marką z sympatii. Ocenia on kompetencje, dobrą wolę i uczciwość – te same trzy wymiary zaufania, które ludzie również przyjmują – nie poprzez intuicję, ale poprzez matematyczne obliczenia prawdopodobieństwa. Forbes trafnie to ujmuje: zaufanie przekształca się z więzi emocjonalnej w algorytmiczną ocenę ryzyka. Ci, którzy nadal polegają na storytellingu marki, aby pozyskać klientów-maszyn, inwestują w niewłaściwy kanał.

Które z istniejących narzędzi CX staną się przestarzałe w oczach klientów Machine?

Forbes przeanalizował około 80 klasycznych ram i narzędzi CX pod kątem ich przydatności dla klientów korzystających z maszyn. Wyniki są szokujące: około 70% z nich jest zasadniczo niezgodnych z algorytmicznym zachowaniem klienta. Mapy empatii, mapy podróży klienta oparte na emocjach i klasyczne badania satysfakcji, takie jak Net Promoter Score, są po prostu nieskuteczne, jeśli klient nie odczuwa emocji. Z kolei około 30% zestawu narzędzi CX pozostaje aktualne lub może zostać rozwinięte. Do stabilnych elementów należą: plany obsługi, architektura informacji, strategia treści i testy A/B. Narzędzia te można zintegrować z praktyką CX skoncentrowaną na kwalifikacji logicznej, gdzie czas reakcji API i kompletność danych są nowymi wskaźnikami satysfakcji klienta.

Czy wiedza z zakresu CX jest nadal cenna?

Zdecydowanie – i według Forbesa, jest cenniejsza niż kiedykolwiek. Kluczowa kompetencja specjalistów CX polega na zrozumieniu potrzeb klienta, projektowaniu spójnych doświadczeń i rozwijaniu systematycznego podejścia do relacji z klientem. Wszystko to można zastosować do klientów-maszyn. Kluczowa różnica tkwi w sposobie wyrażania: zamiast bodźców emocjonalnych potrzebne są logiczne sygnały kwalifikacyjne; zamiast komunikatów marki – ustrukturyzowane dane; zamiast empatii – precyzyjne specyfikacje. Wiedza, którą specjaliści CX budowali przez dekady, nie jest obciążeniem – jest ich atutem, o ile są gotowi ją przeformułować.

Jakie są pięć typów klientów maszynowych?

Jak można klasyfikować różnych klientów maszyn?

Forbes identyfikuje pięć podstawowych typów klientów maszynowych, rozróżnianych ze względu na charakter wykonywanych zadań, poziom uprawnień decyzyjnych oraz wzorce interakcji. Nie są to kategorie statyczne – wraz z postępem technologicznym pojawią się kolejne typy. To rozróżnienie jest kluczowe dla projektowania CX, ponieważ każdy typ wymaga innych „receptorów”, czyli różnych interfejsów i punktów interakcji.

Czym jest agent delegowany i jaki przykład podano w książce?

Agent delegowany to maskotka książki: Tyler. Tyler działa w imieniu swojej ludzkiej zleceniodawcy, Mai, kupując jej sukienkę, rezerwując loty, oceniając dostawców – ale zawsze w ramach ustalonych parametrów. Ten typ agenta jest już najbardziej rozpowszechniony i rozwija się najszybciej. Jest już widoczny w takich rozwiązaniach jak Visa Intelligent Commerce i Mastercard AgentPay, a także w dalszym rozwoju Amazon Alexa, Google Home i Siri. Kluczowa różnica w stosunku do tradycyjnych asystentów zakupowych: Tyler nie zadaje pytań – on działa. Ma prawo wydawać pieniądze Mai zgodnie z jej wytycznymi. Jeśli dane o produkcie są niekompletne lub polityka zwrotów nie nadaje się do odczytu maszynowego, Tyler wybiera konkurencję. Maya nigdy nie widzi takiej możliwości.

Czym jest sieć wieloagentowa i jak działa w praktyce?

Sieć wieloagentowa to grupa współpracujących, autonomicznych agentów AI, którzy wspólnie rozwiązują złożone problemy. Książka wykorzystuje Nextopolis jako przykład: w pełni usieciowione inteligentne miasto, w którym zarządzanie ruchem drogowym, utylizacja odpadów, dystrybucja energii i zaopatrzenie w wodę są kontrolowane przez komunikujących się agentów AI. Jeśli o 4:15 rano plac budowy grozi zablokowaniem ruchu dostaw w dzielnicy finansowej, pięciu wyspecjalizowanych agentów negocjuje rozwiązanie w milisekundy bez nadzoru człowieka: wcześniejszy odbiór śmieci, opóźniona budowa, dynamiczne zarządzanie ruchem. Żaden urbanista nie podjął tej decyzji – wyłoniła się ona organicznie z sieci. Firmy, które chcą pozyskać tego typu klientów, nie ubiegają się o kontrakt, lecz o członkostwo w ekosystemie. Integracja i zbiorowa inteligencja liczą się bardziej niż poszczególne cechy produktu.

Co odróżnia Klienta Autonomicznego od innych typów Klienta Maszynowego?

Autonomiczny Nabywca – określany w książce jako Węzeł 741 – działa całkowicie niezależnie i bez udziału człowieka, który byłby w głównej mierze odpowiedzialny za natychmiastową transakcję. Węzeł 741 to system sztucznej inteligencji w inteligentnej fabryce, który diagnozuje stan maszyn w nocy, prognozuje zapotrzebowanie produkcyjne i autonomicznie zamawia części, środki smarne i surowce. O godzinie 1:00 w nocy Węzeł 741 wykrywa nietypową częstotliwość drgań na taśmie przenośnika 4, identyfikuje odpowiedniego dostawcę części zamiennych, podpisuje inteligentny kontrakt i inicjuje dostawę – część zamienna jest w drodze do godziny 9:00. Nie brał w tym udziału żaden człowiek, nie było połączenia telefonicznego ani e-maila. Do znanych wczesnych przykładów tego typu należy HP Instant Ink, który umożliwia drukarce zamawianie własnego tonera – segment biznesowy generujący ponad 500 milionów dolarów przychodu dla HP Supplies.

Kim jest współkupujący i co go wyróżnia?

Współkupujący jest najbardziej hybrydowym z pięciu typów: decyzję o zakupie podejmuje człowiek, ale sztuczna inteligencja towarzyszy mu i weryfikuje w czasie rzeczywistym. W książce Alex testuje samochód i zakochuje się w nim; jednocześnie Claude, jej asystent oparty na sztucznej inteligencji, sprawdza wszystkie możliwe do określenia czynniki: oceny bezpieczeństwa, koszty ubezpieczenia, wartość odsprzedaży i historię serwisową. Współkupujący nie zastępuje ludzkiej oceny, ale zapewnia jej najlepszą możliwą podstawę danych. Ten typ jest już dziś powszechny — specjaliści XC rozpoznają go w swoich profilach klientów pod etykietą „badacz”. Kluczowa różnica w porównaniu z przeszłością: ten wzorzec występuje znacznie częściej i jest znacznie bardziej szczegółowy.

Czym jest pośrednik maklerski i jakie interesy realizuje?

Broker pośredniczący – w książce nazywany botem brokerskim – działa w przestrzeni między kupującymi a sprzedającymi. Gdy Tyler szuka słuchawek poniżej 250 euro, bot brokerski nie przeszukuje jednego, lecz tysiące sklepów jednocześnie, porównując ceny, gwarancje, zasady zwrotów i szybkość dostawy. Obsługuje wielu klientów jednocześnie: chce zapewnić Tylerowi najlepszą ofertę, zapewnić zysk sprzedającemu i sam zarobić prowizję. Ten typ brokera jest podobny do agenta nieruchomości – ale działa pod każdym względem i z prędkością maszyny. Forbes opisuje go jako osobę, która optymalizuje efektywność rynku, dopasowując potrzeby kupujących do możliwości sprzedających – u wszystkich dostawców.

Jak wygląda nowa ścieżka klienta?

Czy klasyczny model ścieżki klienta pozostanie aktualny w epoce klientów korzystających z maszyn?

Fazy ​​ścieżki klienta – świadomość, rozważanie, onboarding, transakcja, lojalność i offboarding – pozostają zasadniczo niezmienione. Zmieniają się natomiast fundamentalnie mechanizmy leżące u ich podstaw. Świadomość nie oznacza już generowania emocjonalnego przekazu, lecz wysyłanie sygnałów odczytywalnych maszynowo. Rozważanie nie oznacza już budowania zaufania poprzez inspirującą historię marki, lecz spełnianie algorytmicznych kryteriów kwalifikacyjnych. Lojalność nie rodzi się już z sympatii, lecz z mierzalnie lepszych wyników. Forbes zwięźle opisuje tę zmianę: Świadomość przechodzi od emocjonalnych haczyków do klarownego sygnału, rozważanie przekształca się w algorytmiczną listę kontrolną kwalifikacji, a nawet lojalność – najbardziej ludzka ze wszystkich koncepcji korporacyjnych – przekształca się w coś chłodno logicznego.

Jak wygląda faza uświadamiania klientów korzystających z maszyn?

Widoczność dla klientów-maszyn nie ma nic wspólnego z atrakcyjnymi tekstami ani emocjonalnymi obrazami. Klienci-maszyn nie „wyszukują” jak ludzie – skanują ustrukturyzowane dane, odpowiedzi API i metadane odczytywalne maszynowo. Przykład z książki jest wymowny: jordańska firma produkująca plastry z insuliną jest całkowicie niewidoczna dla botów medycznych, ponieważ brakuje niezbędnych metadanych. Sam produkt był doskonały – po prostu nie dało się go wykryć za pomocą analizy algorytmicznej. Aby stać się widocznym, firmy muszą dostarczać specyfikacje produktów w formacie odczytywalnym maszynowo, ustrukturyzowane dane o zgodności oraz jasno udokumentowane interfejsy API. Jeśli produkt nie jest w formacie, który sztuczna inteligencja może przetworzyć, po prostu nie istnieje dla klientów-maszyn.

Jak działa zaufanie w przypadku klientów-maszyn?

Zaufanie wśród klientów korzystających z maszyn to ocena ryzyka, a nie więź społeczna. Trzy klasyczne filary zaufania – kompetencje, dobra wola i uczciwość – pozostają istotne, ale ocenia się je na podstawie danych, a nie intuicji. Ta asymetria jest szczególnie zdradliwa: klienci korzystający z maszyn są jednocześnie najbardziej ufnymi i nieufnymi klientami, jakich można sobie wyobrazić. Ufają dokumentacji całkowicie – dopóki nie okaże się, że jest błędna. Potem już nigdy jej nie ufają, przynajmniej nie bez czasochłonnej interwencji człowieka. W przypadku projektowania CX oznacza to, że zapobieganie jest nieskończenie ważniejsze niż naprawa. Holenderskie powiedzenie cytowane przez Forbesa doskonale to podsumowuje: Zaufanie przychodzi pieszo, a odchodzi konno.

Na czym polega koncepcja „kontrahentów zaufania” w kontekście MCX?

Forbes opracowuje model Trust Counterparty Framework, aby opisać złożoność zaufania maszyn. Każda transakcja obejmuje wiele relacji zaufania: między klientem maszynowym a dostawcą usług, między klientem maszynowym a platformą, między klientem ludzkim a agentem AI, między dostawcą usług a organami weryfikującymi zaufanie oraz między wszystkimi zaangażowanymi stronami a organami regulacyjnymi. Brzmi to abstrakcyjnie, ale książka ukazuje to namacalnie na konkretnym przykładzie: Kiedy Tyler rezerwuje lot dla Mai z Singapuru do Sydney, ta pozornie prosta transakcja sama w sobie tworzy około dziesięciu różnych relacji z kontrahentami i trzy kluczowe ścieżki zaufania. Każda z tych relacji musi być celowo zaprojektowana – w przeciwnym razie transakcja zakończy się niepowodzeniem na etapie rozważań.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „Managed AI” (sztuczną inteligencją) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane do jej potrzeb rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowe i bezproblemowe rozwiązanie w zakresie sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dostosowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu zaledwie kilku dni.

Najważniejsze zalety w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do gotowej do użycia aplikacji w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość dodaną.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają z Tobą. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmiemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Zapewniamy ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej informacji tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi AI dla przemysłu: klucz do konkurencyjności w sektorach usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Jak powinno wyglądać wdrażanie klientów korzystających z maszyn?

Dlaczego proces wdrażania klientów maszynowych przebiega tak różnie, a proces wdrażania ludzi?

Tradycyjne wdrażanie weryfikuje tożsamość. Wdrażanie klienta przez maszynę weryfikuje uprawnienia. Obecnie wdrażanie CX zakłada, że ​​klient i osoba decyzyjna to ta sama jednostka. Klienci przez maszynę całkowicie obalają to założenie. Kiedy Tyler chce wdrożyć Mayę, pytanie nie brzmi, czy klient jest prawdziwy, ale czy jest upoważniony do działania. Tyler może mieć ograniczone uprawnienia, limity wydatków, ograniczenia kategorii i daty ważności. Książka opisuje dramatyczny przykład: hurtownik farmaceutyczny w Bahrajnie uruchomił interfejsy API dostaw dla szpitalnych systemów zaopatrzenia opartych na sztucznej inteligencji. Rezultat: 100-procentowy wskaźnik porzuceń zamówień automatycznych. Ludzie nie mieli żadnych problemów. Powodem nie była cena ani dostępność – był proces wdrażania. Kiedy systemy sztucznej inteligencji składały zamówienia o wartości powyżej 2000 euro, system zgodności uruchamiał zaprojektowany przez człowieka proces rejestracji, który wymagał przesłania prawa jazdy i rozmowy weryfikacyjnej z kierownikiem apteki. Oba te elementy są po prostu niemożliwe do wykonania przez agenta AI.

Czym jest usługa Agent Name Service (ANS) i dlaczego może mieć takie znaczenie?

Projekt Open Worldwide Application Security Project (OWASP) opracowuje framework o nazwie Agent Name Service (ANS), który ma funkcjonować jako rodzaj profesjonalnego systemu licencjonowania agentów AI. Idea polega na tym, że tak jak nikt nie zatrudniłby nielicencjonowanego kontrahenta, tak firmy nie będą wchodzić w interakcje z niezweryfikowanymi agentami AI. ANS będzie wydawać certyfikaty agentom (podobne do licencji biznesowej), weryfikować ich umiejętności, dokumentować historię wydajności i demonstrować odpowiedzialność klienta. Firmy, które certyfikują swoich klientów korzystających z maszyn, zyskują natychmiastową wiarygodność i zmniejszają tarcia. Dla dostawców oznacza to mniejsze ryzyko, większą wydajność oraz możliwość oferowania zweryfikowanym klientom korzystającym z maszyn lepszych poziomów usług i cen. Forbes uważa, że ​​rynek szybko podzieli się na zweryfikowany segment premium i niezweryfikowany segment towarowy.

Czym jest norma ISO 42001 i jakie ma znaczenie dla klientów kupujących maszyny?

ISO 42001, międzynarodowy standard systemów zarządzania sztuczną inteligencją, został opublikowany pod koniec 2023 roku i, według magazynu Forbes, jest cyfrowym odpowiednikiem gwiazdki Michelin – z tą różnicą, że to algorytmy, a nie ludzie, automatycznie sprawdzają zgodność, zanim jeszcze rozważą nawiązanie relacji biznesowej. Norma wymaga od firm dokumentowania zarządzania sztuczną inteligencją, ciągłego monitorowania systemów i analizowania ryzyka przed wdrożeniem. Na przykład firma Snowflake ogłosiła certyfikat ISO 42001 w czerwcu 2025 roku, podkreślając, że buduje to zaufanie klientów i wspiera zgodność z przepisami. Przesłanie Forbesa jest jednoznaczne: ci, którzy uzyskają certyfikat teraz, choć wydaje się on jeszcze opcjonalny, mają zdecydowaną przewagę. Gdy tylko klienci maszyn będą aktywnie domagać się tego certyfikatu, firmy bez niego zostaną wykluczone z segmentu premium.

Jak działa program lojalnościowy u Machine Customers?

Czy klient-maszyna może być lojalny?

Tak – ale lojalność oznacza coś zupełnie innego dla klientów-maszyn niż dla ludzi. Nie chodzi o przywiązanie emocjonalne, dumę z marki ani nawyk. Lojalność klientów-maszyn pojawia się, gdy dostawca sprawia, że ​​decyzja zakupowa AI jest konsekwentnie uzasadniona przed klientem-człowiekiem. Koncepcja, którą Forbes wprowadza w tym kontekście, to Preference-Based Reinforcement Learning (PbRL): systemy AI oparte na tej zasadzie uczą się nie poprzez punkty lojalnościowe, ale poprzez porównania. Rozpoznają: dany dostawca konsekwentnie zapewnia lepsze wyniki niż konkurencja. Ta preferencja jest wzmacniana w przyszłych decyzjach. Lojalność wynika zatem z algorytmicznie mierzalnej wyższości – szybszego czasu reakcji API, bardziej wiarygodnych danych, lepszej integracji.

Jakie praktyczne środki promują lojalność klientów-maszyn?

Forbes przedstawia kilka konkretnych metod budowania lojalności klientów korzystających z maszyn. Systemy zarządzania niezawodnością oferują lojalnym klientom maszyn gwarancję bezawaryjnej pracy i priorytetowe rozwiązywanie problemów – podobnie jak status osoby często podróżującej samolotem w liniach lotniczych. Przewaga informacyjna zapewnia klientom długoterminowym wczesny dostęp do zmian w zapasach, korekt cen i nowych produktów – ponieważ, w przeciwieństwie do ludzi, klienci maszyn mogą natychmiast korzystać z tych informacji przez całą dobę. Przejrzystość działania wyraźnie uwidacznia wartość dodaną: „Czas reakcji naszego API wynosi 50 ms, podczas gdy średnia branżowa to 200 ms”. Przejrzystość kosztów całkowitych pokazuje nie tylko cenę, ale także koszty integracji, zmiany dostawcy i koszty operacyjne – dzięki czemu pełne korzyści ekonomiczne wynikające z utrzymania klienta są widoczne i algorytmicznie uzasadnione. Cel: Sprawienie, aby zmiana dostawcy była algorytmicznie nieracjonalna.

Jaką rolę odgrywają wartości w lojalności klientów maszyn?

Forbes poświęca temu aspektowi zaskakująco dużo miejsca. Systemy sztucznej inteligencji (AI) zaprogramowane z uwzględnieniem kontroli wartości będą systematycznie faworyzować dostawców spełniających ich standardy etyczne. Dotyczy to zgodności z ESG, prywatności danych, wskaźników zrównoważonego rozwoju oraz certyfikatów ISO. Ponieważ klienci-maszyny, w przeciwieństwie do ludzi, mogą weryfikować każdy punkt zgodności, firmy muszą przekazywać te sygnały wartości w postaci danych odczytywalnych maszynowo. Forbes zaleca budowanie partnerstwa opartego na wartości: jeśli dostawca wykaże klientowi-maszynie, że jego współpraca poprawiła jego wynik ESG o 23%, nie będzie już postrzegany jedynie jako dostawca, ale jako partner w budowaniu wartości. Taka relacja sprzyja lojalności, którą można zmierzyć i obronić.

Co się dzieje, gdy coś pójdzie nie tak: serwisowanie i wyłączanie

Jak wygląda obsługa problemów serwisowych w przypadku Klientów Maszyn?

Forbes rozpoczyna rozdział o serwisie od wstrząsającej historii: Asystent AI Mai, Tyler, kupuje sukienkę za 14 euro w Fast Fashion. Sukienka jest bezużyteczna. Tyler próbuje przetworzyć zwrot za pośrednictwem portalu Fast Fashion — ale portal wymaga przesłania zdjęcia za pomocą specjalnej aplikacji, podania pisemnego opisu wady i ręcznego wybrania opcji z menu rozwijanych. Tyler nie może tego zrobić. Maya wrzuca sukienkę do pojemnika na odzież do oddania. Kilka miesięcy później sukienka zostaje wyrzucona na plażę w Akrze w Ghanie. Jej rozkład trwa 200 lat. Przesłanie: Awarie usług u klientów korzystających z maszyn mają realne konsekwencje — dla firmy (utrata klienta), dla ludzi (utrata zaufania do agenta) i dla społeczeństwa (zanieczyszczenie środowiska). Klienci korzystający z maszyn nie są zaprogramowani, by wybaczać. Pojedyncza awaria usługi trwale aktualizuje ocenę niezawodności dostawcy.

Dlaczego proces offboardingu w firmie Machine Customers jest szczególnie skomplikowany?

Forbes trafnie opisuje klientów-maszyny podczas offboardingu za pomocą metafory: brokat. Drobne, uporczywe cząsteczki, które wkradają się w każdy zakątek systemu. Kiedy klient-maszyna kończy relację, pozostawia mikro-tożsamości w systemach pamięci podręcznej, plikach kopii zapasowych, platformach analitycznych i integracjach z systemami zewnętrznymi. Badania pokazują, że z czasem te niezarządzane, generowane przez sztuczną inteligencję tożsamości nie-ludzkie (NHI) kumulują się, a zespoły ds. bezpieczeństwa tracą kontrolę nad tym, które tożsamości są aktywne, kto je utworzył i czy nadal wymagają dostępu. Rozwiązaniem nie jest lepsze czyszczenie po zerwaniu, ale lepsze zabezpieczenie od samego początku: natychmiastowe cofnięcie uprawnień, zautomatyzowane procesy czyszczenia i ciągły monitoring, który trwa długo po rzekomo zakończonym procesie offboardingu.

Jak zbudować system operacyjny MCX?

Co Forbes rozumie pod pojęciem systemu operacyjnego MCX?

System operacyjny MCX to infrastruktura organizacyjna i techniczna, której firma potrzebuje, aby systematycznie i skalowalnie obsługiwać klientów korzystających z maszyn. Forbes ilustruje tę koncepcję sceną z cotygodniowego spotkania strategicznego MCX: Sarah, pierwsza menedżer ds. zaufania do maszyn, monitoruje w czasie rzeczywistym panele informacyjne dotyczące niezawodności, zapewniając 99,97% dostępności API. Marcus, główny projektant ds. doświadczeń algorytmicznych, analizuje drzewa decyzyjne. Priya, dyrektor ds. analizy danych o klientach korzystających z maszyn, analizuje logi aktywności agenta brokerskiego Cleo. Alex, łącznik ds. doświadczeń człowiek-maszyna, koordynuje tego dnia dwa duże odnowienia umów B2B, w których agenci wiodący oczekują rozmów na temat budowania relacji, podczas gdy sztuczna inteligencja działu zakupów oczekuje szczegółowych benchmarków wydajności. Takie role nie istnieją jeszcze w większości firm – ale Forbes przewiduje, że pojawią się w nadchodzących latach.

Jakie nowe role pojawiają się w obszarze CX dzięki klientom maszynowym?

Forbes rozróżnia role w niedalekiej przyszłości (2026–2036) i bardziej spekulacyjne role w odległej przyszłości (2040+). ​​W niedalekiej przyszłości definiuje trzy poziomy: Na poziomie strategicznym istnieje zapotrzebowanie na konsultantów ds. strategii MCX, menedżerów ds. produktów dla klientów maszyn oraz interdyscyplinarnych menedżerów programów MCX. Na poziomie optymalizacji poszukiwani są menedżerowie ds. sukcesu klienta maszyn, specjaliści ds. doświadczeń API oraz algorytmiczni optymalizatorzy konwersji. Na poziomie podstawowym – i to są role, które firmy powinny rozwijać w pierwszej kolejności – specjaliści ds. odkrywania maszyn, projektanci doświadczeń algorytmicznych, analitycy zaufania do maszyn oraz koordynatorzy pomostów człowiek-maszyna należą do najbardziej pilnych nowych pracowników. Forbes ostrzega, że ​​wymagane umiejętności rzadko będą dostępne u jednej osoby – początkowo firmy muszą wypełnić tę matrycę poprzez partnerstwa i szkolenia.

Jak powinien być zorganizowany podział pracy między ludźmi i maszynami w kontekście MCX?

Forbes opracowuje trzy filtry, które pomagają w podjęciu tej decyzji. Pierwszy filtr analizuje charakter zadania: zadania czasochłonne, podatne na błędy, oparte na regułach lub wymagające pracy 24/7 powinny być obsługiwane przez maszyny. Drugi filtr uwzględnia elementy marki: storytelling marki, złożona sprzedaż konsultacyjna, zarządzanie kryzysowe i relacje z liderami pozostają ludzkie; spójne świadczenie usług, natychmiastowa dostępność i precyzja informacji mogą być optymalizowane przez maszyny. Trzeci filtr analizuje, co klienci naprawdę cenią: klienci-ludzie doceniają empatię, spersonalizowane rekomendacje i elastyczne rozwiązywanie problemów – klienci-maszyny potrzebują ustrukturyzowanego dostarczania danych, niezawodności API i przewidywalnych wzorców reakcji. Według Forbesa, szczera odpowiedź na pytanie „Kiedy człowiek, kiedy maszyna?” brzmi: to zależy. Ale właśnie dlatego to praca z zakresu obsługi klienta (CX), a nie IT.

Jak mierzysz sukces w kontaktach z klientami maszyn?

Dlaczego tradycyjne wskaźniki CX nie sprawdzają się w przypadku klientów korzystających z maszyn?

Klasyczne wskaźniki CX, takie jak Net Promoter Score, wskaźniki satysfakcji klienta czy wskaźniki lojalności emocjonalnej, mierzą ludzkie stany emocjonalne – a klienci-maszyny ich nie posiadają. Podobnie, wskaźniki porzucania koszyków zakupowych nie mają bezpośredniego zastosowania: klient-maszyna opuszczający witrynę może po prostu gromadzić dane do późniejszej decyzji, zamiast faktycznie porzucać zakup. Forbes proponuje czteroetapowy model pomiaru: intencja człowieka, tłumaczenie maszynowe, reakcja firmy i doświadczenie człowieka w zakresie rezultatów. Tylko jednoczesne mierzenie wszystkich czterech etapów pozwala zidentyfikować odchylenia w łańcuchu. Jedna z firm opisanych w książce traci kontrakt o wartości 2,8 miliona dolarów o godzinie 1:28 w nocy, podczas gdy wszystkie jej tradycyjne wskaźniki są dodatnie – ponieważ istotna interakcja miała miejsce z klientem-maszyną działającym poza godzinami pracy.

Jakie są najważniejsze nowe wskaźniki w obszarze MCX?

Forbes identyfikuje kilka nowych, kluczowych wskaźników. Zamiast wskaźnika wysiłku klienta (CES) potrzebne są czytelne maszynowo wskaźniki tarcia: czas reakcji API, wskaźniki błędów, punkty przerw i bariery uniemożliwiające ukończenie projektu. Zamiast wskaźnika wartości klienta (CLV) Forbes rekomenduje skumulowaną wartość transakcyjną (CTV) – całkowitą mierzalną wartość generowaną przez system autonomiczny w trakcie interakcji z firmą. Wskaźnik Performance Clarity mierzy czas reakcji, dostępność i aktualność danych. Wskaźnik Trust Signal Effectiveness weryfikuje, czy certyfikaty zgodności, oceny i dane dotyczące wydajności rzeczywiście wpływają na decyzje zakupowe klientów korzystających z maszyn. Wykrywanie anomalii monitoruje wzorce zachowań i identyfikuje nietypowe lub potencjalnie oszukańcze działania agentów.

Jak wygląda rzeczywistość hybrydowa?

Co oznacza „rzeczywistość hybrydowa” w kontekście MCX?

Rzeczywistość hybrydowa opisuje sytuację, w której firmy muszą jednocześnie obsługiwać zarówno klientów ludzkich, jak i maszynowych – często w tym samym momencie, dla tej samej organizacji. Forbes ilustruje to przykładem CloudFlow: O 9:23 rano dwa jednoczesne zapytania o to samo rozwiązanie danych. ProcureIQ, autonomiczny agent zakupowy, podejmuje decyzję za pośrednictwem API w ciągu trzech sekund na podstawie danych technicznych. W tym samym czasie Anna, dyrektor ds. technologii w firmie ProcureIQ, dzwoni, aby omówić kwestie strategiczne. CloudFlow obsługuje obie te grupy jednocześnie i wygrywa transakcję – nie dlatego, że ich produkt jest lepszy, ale dlatego, że jest w stanie zapewnić doskonałe doświadczenia obu typom klientów jednocześnie.

Jakie konflikty mogą wystąpić pomiędzy klientami-ludźmi i maszynami?

Forbes nazywa to „konfliktami optymalizacji”. Maszyny priorytetyzują wymierne, twarde liczby: szybkość, efektywność kosztową, kompletność danych, standaryzację. Ludzie priorytetyzują wartość relacji, elastyczność strategiczną, minimalizację ryzyka i budowanie zaufania. Prosty przykład: czas reakcji API CloudFlow na krótko wzrasta do ośmiu sekund. Opiekun klienta, Satish, natychmiast dzwoni do klientki Anny i obiecuje rozwiązanie w ciągu dwóch godzin. Ocena Anny dokonana przez człowieka: „Proaktywny partner, zdecydowanie odnawiam”. Ocena maszyny przeprowadzona przez ProcureIQ: „Dostawca naruszał cele SLA przez 1 godzinę i 59 minut. Oznaczono do weryfikacji”. Trzy miesiące później dyrektor finansowy zastanawia się, dlaczego płacą wyższe ceny za przeciętnego dostawcę. Ta sama sytuacja, zupełnie rozbieżne interpretacje.

Na czym polega metoda BRIDGE służąca do rozwiązywania konfliktów na linii człowiek-maszyna?

Forbes opracował metodę BRIDGE, aby przekształcić te konflikty w przewagę konkurencyjną. Skrót ten oznacza: Walidacja obu perspektyw (B), Analiza przyczyny źródłowej (R), Projektowanie zintegrowanych rozwiązań (I), Dostarczanie podwójnych korzyści (D), Wdrażanie w czasie rzeczywistym (G) oraz Pomiar rezultatów (E). Głównym założeniem jest to, że wymagania człowieka i maszyny nie są biegunami, lecz raczej szansami projektowymi: każde rozwiązanie, które uwzględnia oba te aspekty jednocześnie, staje się trudną do powtórzenia przewagą konkurencyjną.

Jakie pytania etyczne porusza ta książka?

Jakie wyzwania etyczne niesie ze sobą era maszyn jako klientów?

Ostatnia ćwiartka książki porusza kwestię odpowiedzialnego przywództwa. Forbes cytuje teoretyka kultury Paula Virilio: „Kiedy wynalazłeś statek, wynalazłeś również jego katastrofę”. Każda technologia niesie ze sobą swoją własną, immanentną negatywność. W kontekście MCX oznacza to konkretnie: Ten, kto tworzy systemy obsługujące klientów-maszyny, ponosi odpowiedzialność za to, co te systemy robią ludziom za nimi stojącym. Kto ponosi odpowiedzialność, gdy agent AI podejmuje decyzję, która szkodzi ludzkiemu klientowi? Przykład Air Canada ilustruje skalę problemu: chatbot firmy podał nieprawdziwe informacje na temat zasad zwrotów – a sąd uznał linię lotniczą za odpowiedzialną. Co się dzieje, gdy klient-maszyna szkodzi dostawcy?

Jaką odpowiedzialność mają firmy wobec ludzi stojących za maszynami?

Forbes wielokrotnie podkreśla, że ​​za każdym klientem-maszyną stoi ostatecznie człowiek, którego życie zależy od decyzji podejmowanych przez maszynę. Dlatego projektowanie Machine Customer Experience (MCX) musi koncentrować się nie tylko na wydajności i sukcesie transakcji, ale także na dobrostanie klienta-człowieka. Firmy mają etyczny obowiązek rozpoznawania decyzji o niskim poziomie zaufania podejmowanych przez klientów-maszyny i tworzenia możliwości interwencji człowieka. Nie powinny nalegać na źle skalibrowane decyzje agenta AI tylko dlatego, że transakcja jest technicznie możliwa. Głównym przesłaniem Forbesa w tej sekcji jest to, że zdobycie kolejnego klienta dzięki doświadczeniu MCX w idealnym przypadku wzmacnia relacje międzyludzkie, które są przekształcane w tym procesie, a nie je wykorzystuje.

Jakie przesłanie niesie ta książka dla liderów?

Jakie jest najważniejsze przesłanie Katji Forbes dla liderów biznesu?

Ewolucja bazy klientów nie stanowi zagrożenia, lecz awans. Ci, którzy przez lata budowali doświadczenie w obszarze obsługi klienta (CX), mają wyjątkową pozycję, by przewodzić tej transformacji. Umiejętności rozumienia potrzeb klientów, tworzenia spójnych doświadczeń i opracowywania systematycznych podejść do relacji z klientami można w pełni przenieść na klientów-maszyny. Paradygmat musi się zmienić: z „Jak sprawić, by nas chcieli?” na „Jak udowodnić, że spełniamy ich kryteria?”. Od zaufania emocjonalnego do zaufania algorytmicznego. Od przekazu marki do czytelnych dla maszyn wskaźników wydajności. Firmy, które czekają, aż klienci-maszyny sami zapukają do ich drzwi, przekonają się, że drzwi otwierają się w niewłaściwym kierunku: maszyny już ich oceniają, nawet nie zdając sobie z tego sprawy.

Od czego powinna zacząć działalność firma?

Forbes rekomenduje konkretny punkt wejścia z pojedynczym, wysokoobjętościowym, opartym na regułach procesem CX. Zastosuj trzy filtry (typ zadania, elementy marki, wartość dla klienta). Następnie, w ciągu czterech tygodni, pracuj nad najprostszą możliwością automatyzacji: Tydzień pierwszy – mapowanie istniejących zadań CX; tydzień drugi – identyfikacja trzech najlepszych kandydatów do automatyzacji i trzech najmocniejszych stron człowieka; tydzień trzeci – pilotaż najprostszego zysku z automatyzacji; tydzień czwarty – pomiar wzrostu wydajności i wpływu na zadowolenie klienta. Zacznij od małych kroków, myśl na dużą skalę. Wykorzystaj początkowy sukces, aby zbudować dynamikę dla większych inicjatyw. Twórz koalicje w całej organizacji – ponieważ CX nie jest odosobnionym zadaniem CX, ale programem transformacji obejmującym całą firmę, który w równym stopniu wpływa na IT, marketing, finanse, dział prawny i operacje. Ewolucja maszyny-klienta nie nadchodzi. Już się rozpoczęła.

☑️ Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim ojczystym języku!

Konrad Wolfenstein

Ja i mój zespół chętnie będziemy do Państwa dyspozycji jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować, wypełniając formularz kontaktowy tutaj [email protected]:lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965. Mój adres e-mail to

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie dla MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub reorganizacja strategii cyfrowej i digitalizacji

☑️ Rozszerzenie i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Rozwój biznesu pionierskiego / Marketing / PR / Targi

Rozwiązanie quasi-in-house: Jak Xpert.Digital zamyka luki operacyjne w marketingu i sprzedaży B2B – Inteligentny biznes oparty na treściach – Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital to branżowy hub B2B oparty na danych, kierowany przez Konrad Wolfenstein . Firma działa jako zewnętrzne, quasi-wewnętrzne rozwiązanie dla partnerów przemysłowych, eliminując luki operacyjne w obszarze marketingu, treści i sprzedaży – bez konieczności angażowania dodatkowych zasobów po stronie klienta.

Więcej informacji tutaj:

• Rozwiązanie quasi-in-house: Jak Xpert.Digital niweluje luki operacyjne w marketingu i sprzedaży B2B – Smart Content-Driven Business