پیش بینی فروش با AI (تحلیل جامع رفتار مشتریان)

کسب و کارها با دریایی از داده ها روبرو هستند؛ داده هایی که هر روز بیشتر و بیشتر می شوند و نقش مهمی در تصمیم های تجاری ایفا می کنند.

اما داشتن داده به تنهایی کافی نیست؛ باید بتوانیم از این داده ها داستان واقعی فروش آینده را بخوانیم.

اینجاست که پیش بینی فروش با AI وارد میدان می شود؛ تکنولوژی که روندهای پنهان در رفتار مشتریان را کشف می کند و به کسب و کارها این قدرت را می دهد که با اطمینان و دقت بالا، آینده فروش خود را بسازند.

اگر شما هم می خواهید از هوش مصنوعی برای تبدیل داده ها به تصمیم های هوشمندانه و پیشرو استفاده کنید، این مطلب از سایت همیار آکادمی، برای شما نوشته شده است.

با ما همراه باشید تا با هم دنیای پیش بینی فروش را از زاویه ای جدید و کاربردی بررسی کنیم!

پیش بینی فروش با هوش مصنوعی چیست؟

پیش بینی فروش با هوش مصنوعی (AI) به معنای استفاده از الگوریتم های و مدل های یادگیری ماشین برای تخمین دقیق حجم فروش آینده بر اساس داده های گذشته و الگوهای رفتاری مشتریان است.

برخلاف روش های سنتی که اغلب بر شهود، تجربیات قبلی یا مدل های آماری ساده تکیه دارند، AI با بهره گیری از داده های حجیم و متنوع، تحلیل هایی چندلایه و پویا ارائه می دهد که دقت بالاتر و قابلیت به روز رسانی مستمر دارند.

هوش مصنوعی داده های مختلفی از جمله موارد زیر را را به صورت همزمان تحلیل می کند:

• تاریخچه خرید مشتریان
• رفتارهای آنلاین (مانند بازدید از صفحات، کلیک ها و زمان ماندگاری)
• بازخوردها
• داده های جمعیتی
• روندهای بازار
• و حتی داده های خارجی مانند فصل یا وضعیت اقتصادی

این تحلیل ها منجر به شناسایی الگوهایی می شود که قبل از از دید انسان پنهان مانده اند.

در واقع، پیش بینی فروش با AI ترکیبی از علم داده، تحلیل رفتار مشتری و مدل سازی پیش بینی محور است. این تکنولوژی می تواند به سؤالات کلیدی مانند موارد زیر پاسخ دهد:

• کدام محصولات در هفته های آینده با افزایش تقاضا مواجه خواهند شد؟
• چه مشتریانی در آستانه خرید مجدد یا بالعکس، در معرض ریزش قرار دارند؟
• کدام کانال های بازاریابی بیشترین اثربخشی را برای گروه خاصی از مشتریان دارند؟

این نوع پیش بینی موجب بهینه سازی موجودی و منابع می شود و به شرکت ها کمک می کند تا تجربه مشتری را شخصی سازی کرده و نرخ تبدیل فروش را به طور چشمگیری افزایش دهند.

در بخش بعد، نگاهی عمیق تر خواهیم داشت به این که چگونه تحلیل رفتار مشتری، زیربنای پیش بینی فروش با AI است و چه داده هایی در این فرآیند اهمیت دارند.

تحلیل رفتار مشتریان پایه ای برای پیش بینی فروش

یکی از ارکان اصلی در پیش بینی فروش با AI، تحلیل دقیق رفتار مشتریان است. مشتریان هر روز با برندها از طرق روش های زیر در تماس هستند:

• بازدید یک صفحه محصول
• افزودن کالا به سبد خرید
• ثبت سفارش
• ترک کردن سایت در لحظه آخر

این رفتارها، ردپایی ارزشمند از الگوهای تصمیم گیری مشتریان را در اختیار کسب و کار قرار می دهند که با کمک هوش مصنوعی می توان آن ها را تحلیل و مدل سازی کرد.

1. داده های رفتاری منابع خام هوش مصنوعی

رفتار مشتریان به شکل های گوناگون ثبت می شود:

• داده های تراکنشی: تاریخچه خریدها، نوع و تعداد محصولات، زمان و مبلغ خرید
• داده های دیجیتال: صفحات بازدید شده، مدت زمان ماندگاری، نرخ پرش (Bounce Rate)، کلیک ها، تعامل در شبکه های اجتماعی
• داده های تعاملات: چت با پشتیبانی، باز کردن ایمیل های تبلیغاتی، ارسال فرم یا پرسشنامه
• داده های جمعیتی و روان شناختی: سن، جنسیت، موقعیت جغرافیایی، علایق و نگرش ها

هوش مصنوعی این داده ها را به هم متصل می کند تا درکی جامع از هر مشتری ایجاد شود و پیش بینی کند که مشتری بعدی چه رفتاری از خود نشان خواهد داد.

2. بخش بندی مشتریان بر اساس رفتار

مدل های AI می توانند مشتریان را به صورت پویا بر اساس رفتارهای واقعیشان دسته بندی کنند؛ مانند:

• مشتریان وفادار
• مشتریان در آستانه ریزش
• خریداران فصلی
• مشتریان مستعد خرید متقاطع (Cross-Sell) یا افزایشی (Upsell)

این بخش بندی ها به تیم های فروش و بازاریابی کمک می کند تا پیام ها و پیشنهادات خود را به صورت هدفمند و شخصی سازی شده ارائه دهند، که در نهایت به افزایش فروش و بهبود تجربه مشتری منجر می شود.

3. شاخص های کلیدی رفتار مشتری

در فرایند پیش بینی فروش، برخی شاخص ها اهمیت بیشتری دارند:

• نرخ بازگشت مشتری (Repeat Rate)
• میانگین ارزش سفارش (AOV)
• نرخ تبدیل (Conversion Rate)
• زمان بین خریدها
• نرخ ریزش مشتری (Customer Churn Rate)

این شاخص ها هم وضعیت فعلی را نشان می دهند، هم مبنای مدل سازی آینده نیز هستند.

ابزارهای مناسب برای پیش بینی فروش با AI (در حوزه های مختلف)

پیش بینی حوزه های بسیار زیادی دارد و برای هرکدام از این حوزه ها ابزارهایی برای پیش بینی وجود دارد. در ادامه این ابزارها را بررسی می کنیم؟

1. تحلیل رفتار مشتری و پیش بینی ریزش

ابزارهایی برای ردیابی، آنالیز و پیش بینی رفتار و وفاداری مشتری:

ابزار	ویژگی ها	مناسب برای
Mixpanel	تحلیل رفتار کاربران اپلیکیشن و وب، پیش بینی ریزش و نرخ تبدیل	SaaS، اپلیکیشن ها
Amplitude	آنالیز رفتار کاربر، قیف فروش، پیش بینی retention	استارتاپ ها، دیجیتال مارکتینگ
Heap	تحلیل خودکار رفتار کاربران بدون نیاز به تگ گذاری دستی	تیم های رشد
Retently	پیش بینی رضایت و ریزش مشتری با NPS و تحلیل AI	خدمات مشتری و SaaS

2. پیشنهاد محصول و فروش متقاطع (Cross-Sell / Upsell)

موتورهای پیشنهاد دهنده مبتنی بر هوش مصنوعی:

ابزار	ویژگی ها	مناسب برای
Dynamic Yield	موتور پیشنهاد شخصی سازی شده با AI	تست A/B فروشگاه های بزرگ
Segment + Recombee	ترکیب داده های مشتری + مدل های پیشنهاد هوشمند	تیم های فنی و داده محور
Clerk.io	ابزار اروپایی ساده برای پیشنهاد محصول در e-commerce	فروشگاه های آنلاین متوسط
Shopify + AI apps (Persoo, LimeSpot)	اپلیکیشن های توصیه گر بر بستر شاپیفای	فروشگاه های کوچک تا متوسط

3. رتبه بندی سرنخ ها (Lead Scoring)

پلتفرم هایی برای امتیازدهی به لیدها بر اساس رفتار و ویژگی ها:

ابزار	ویژگی ها	مناسب برای
HubSpot CRM	سیستم lead scoring داخلی + AI برای تعیین کیفیت سرنخ	B2B و SMB
Salesforce Einstein	مدل های پیش بینی شده برای لیدهای باکیفیت	شرکت های بزرگ و سازمانی
Freshsales	رتبه بندی خودکار لید با تحلیل تعاملات	شرکت های متوسط
Zoho CRM	سیستم هوشمند Zia برای تحلیل سرنخ ها	ایرانی پسند، مقرون به صرفه

4. پیش بینی تقاضا و مدیریت موجودی

ابزارهایی برای تحلیل روندها و پیش بینی فروش آینده:

ابزار	ویژگی ها	مناسب برای
Forecast Pro	پیش بینی فروش با مدل های آماری و AI	تولید و لجستیک
NetSuite Demand Planning	سیستم ERP با پیش بینی موجودی	شرکت های متوسط تا بزرگ
Lokad	پیش بینی تقاضا با الگوریتم هایی پیشرفته	خرده فروشی، کالاهای سریع المصرف
Inventoro	داشبورد ساده برای پیش بینی فروش و موجودی	فروشگاه های متوسط

5. قیمت گذاری پویا (Dynamic Pricing)

ابزارهایی که قیمت گذاری را با توجه به رقبا، تقاضا، و شرایط بازار تنظیم می کنند:

ابزار	ویژگی ها	مناسب برای
Prisync	رصد قیمت رقبا + قیمت گذاری خودکار	فروشگاه های آنلاین در ایران
Competera	مدل های AI برای بهینه سازی قیمت	برندهای خرده فروشی
Intelligems	تست و تنظیم قیمت با A/B و الگوریتم	DTC (فروش مستقیم به مصرف کننده)
BlackCurve	تحلیل و بهینه سازی سودآوری در قیمت گذاری	B2B و B2C

6. ابزارهای عمومی علم داده و پیش بینی (برای تیم های فنی)

برای شرکت هایی که تیم فنی دارند و می خواهند مدل های اختصاصی بسازند:

ابزار	ویژگی ها	مناسب برای
Google Vertex AI	پلتفرم یادگیری ماشین گوگل برای ساخت مدل پیش بینی	تیم های Data Science
Azure Machine Learning	ابزار ساخت و استقرار مدل های ML در محیط ابری مایکروسافت	شرکت های بزرگ
Amazon SageMaker	ساخت و آموزش مدل های AI برای پیش بینی فروش	سازمان های مقیاس پذیر
BigML	پلتفرمی ساده تر برای یادگیری ماشین	آموزش و پروتوتایپ سریع

7. بزارهای داخلی (مناسب ایران)

این ابزارها برای کاربران ایرانی طراحی شده اند:

ابزار	ویژگی ها	مناسب برای
هوشمند اول بهین	پلتفرم تحلیل داده و پیش بینی فروش برای صنعت پخش	صنایع FMCG ایران
تپسل	متریکس	نجوا
آی مدیا	ایمیل مارکتینگ، میل چی یا پاکت	ارتباط هدفمند با مشتری بر اساس رفتار

در ادامه مقاله، به بررسی کاربردهای عملی پیش بینی فروش با AI در محیط های واقعی کسب و کار می پردازیم.

کاربردهای عملی هوش مصنوعی در پیش بینی فروش

هوش مصنوعی فقط یک ابزار تحلیلی نیست، به عنوان یک موتور تصمیم سازی در سراسر چرخه فروش هم عمل می کند.

کسب و کارهایی که از پیش بینی فروش با AI استفاده می کنند، تصمیماتی دقیق تر، سریع تر و مبتنی بر داده می گیرند؛ تصمیماتی که به رشد درآمد و کاهش هزینه ها منجر می شوند.

در این بخش، به مهم ترین کاربردهای عملی هوش مصنوعی در حوزه پیش بینی فروش می پردازیم:

1. پیش بینی ریزش مشتری (Customer Churn Prediction)

یکی از بزرگ ترین چالش های فروش، از دست دادن مشتریان فعلی است. مدل های یادگیری ماشین می توانند مشتریانی را که احتمال ریزش بالایی دارند شناسایی کنند.

کاربرد: با شناسایی به موقع مشتریان در خطر، تیم های فروش و پشتیبانی می توانند اقدامات جبرانی مثل ارائه تخفیف، تماس شخصی یا پیشنهاد ویژه انجام دهند و احتمال ماندن آن ها را افزایش دهند.

2. پیشنهاد محصول (Product Recommendation)

الگوریتم های AI می توانند بر اساس رفتار مشتری و شباهت با مشتریان دیگر، محصولاتی را پیشنهاد دهند که احتمال خرید آن ها بالاست.

کاربرد: این رویکرد در فروشگاه های آنلاین، نرم افزارهای CRM و کمپین های ایمیلی مورد استفاده قرار می گیرد تا نرخ تبدیل و میانگین ارزش سفارش افزایش یابد.

3. افزایش فروش متقاطع و افزایشی (Cross-sell / Upsell)

با استفاده از تحلیل الگوهای خرید گذشته، AI می تواند فرصت هایی برای فروش اقلام مرتبط یا گران تر شناسایی کند.

کاربرد: برای مثال، به مشتری که لپ تاپ خریده، پیشنهاد کیف محافظ یا ارتقای RAM ارائه می شود. این استراتژی درآمد هر مشتری را افزایش می دهد.

4. رتبه بندی سرنخ ها (Lead Scoring)

در سیستم های فروش B2B، همه سرنخ ها ارزش یکسانی ندارند. هوش مصنوعی با تحلیل داده های تاریخی، می تواند به هر سرنخ یک امتیاز اختصاص دهد بر اساس احتمال تبدیل آن به مشتری واقعی.

کاربرد: تیم فروش می تواند اولویت خود را روی سرنخ های با احتمال بالای تبدیل بگذارد، زمان را بهینه و نرخ موفقیت را افزایش دهد.

5. پیش بینی تقاضا و مدیریت موجودی

AI قادر است الگوهای فصلی، روندهای بازار و حتی داده های آب و هوا را با داده های فروش ترکیب کرده و تقاضای آینده را پیش بینی کند.

کاربرد: شرکت ها می توانند موجودی انبار را بهینه نگه دارند، از کمبود کالا یا مازاد انبار جلوگیری کنند، و در نتیجه هزینه ها را کاهش دهند.

6. قیمت گذاری پویا (Dynamic Pricing)

الگوریتم هایی هوش مصنوعی می توانند قیمت ها را به صورت پویا و بر اساس شرایط بازار، رفتار رقبا، و حساسیت مشتری تنظیم کنند.

کاربرد: در صنایعی مانند هواپیمایی، هتل داری یا فروشگاه های آنلاین، این مدل باعث افزایش سودآوری بدون کاهش تقاضا می شود.

آموزش پیش بینی فروش با AI

پیش بینی فروش با AI یک فرآیند چند مرحله ای است که نیازمند زیرساخت، داده، مدل سازی و همکاری میان تیم هاست.

کسب و کارهایی که می خواهند از این فناوری بیشترین بهره را ببرند، باید برنامه ای منسجم برای پیاده سازی آن داشته باشند.

در این بخش، گام به گام مراحل اصلی پیاده سازی را بررسی می کنیم:

1. تعریف اهداف تجاری مشخص

قبل از هر اقدام فنی، باید بدانید دقیقا چه می خواهید:

• پیش بینی حجم فروش کلی؟
• پیش بینی فروش یک محصول خاص؟
• شناسایی مشتریان در آستانه ریزش؟
• رتبه بندی لیدها برای تیم فروش؟

2. جمع آوری و آماده سازی داده ها

داده، سوخت موتور AI است. شما نیاز به داده هایی دارید که نه تنها حجم کافی داشته باشند، بلکه کیفیت بالا و ساختار مناسب نیز داشته باشند.

مهم ترین منابع داده عبارتند از:

• سیستم های CRM (مانند Salesforce یا HubSpot)
• پلتفرم های فروش و سفارش گیری
• ابزارهای آنالیتیکس (مانند Google Analytics، Mixpanel)
• اطلاعات مالی، موجودی و بازاریابی

اقدامات کلیدی این بخش به صورت زیر هستند:

• پاکسازی داده ها از خطا یا داده های ناقص
• یکپارچه سازی منابع داده مختلف
• تبدیل داده ها به فرمت قابل تحلیل (مثل جدول زمانی، دسته بندی محصول، شناسه مشتری)

3. انتخاب یا ساخت مدل هوش مصنوعی

در این مرحله، بسته به منابع فنی تیم، می توانید:

• از مدل های آماده استفاده کنید (مثلا HubSpot AI یا Salesforce Einstein)
• مدل اختصاصی با یادگیری ماشین بسازید (با پلتفرم هایی مانند Google Vertex AI یا BigML)

مدل های رایج برای پیش بینی فروش:

• مدل های سری زمانی (Time Series) مثل ARIMA، Prophet
• الگوریتم های یادگیری نظارت شده (مثل XGBoost، Random Forest)
• مدل های شبکه عصبی (LSTM) برای پیش بینی های پیچیده

4. آموزش و اعتبارسنجی مدل

مدل شما باید با داده های واقعی گذشته آموزش داده شود و سپس با بخشی از داده ها اعتبارسنجی شود تا مشخص شود چقدر دقیق است.

نکات مهم:

• داده های جدیدتر برای اعتبارسنجی بهتر هستند
• معیارهایی مثل MAE، RMSE یا دقت پیش بینی را بررسی کنید
• اگر مدل عملکرد خوبی ندارد، ممکن است نیاز به ویژگی های جدید یا داده بیشتر داشته باشید

5. استقرار مدل و تولید بینش قابل استفاده

مدل باید در سیستم های عملیاتی شما پیاده سازی شود. یعنی:

• نتایج پیش بینی به داشبورد فروش متصل شود
• سیستم هشدار یا پیشنهاد خودکار فعال شود (مثلا وقتی احتمال ریزش یک مشتری بالا رفت)
• تیم فروش یا بازاریابی بتوانند از خروجی ها استفاده کنند، نه فقط تحلیل گران

6. آموزش تیم ها و فرهنگ سازی

بزرگ ترین مانع موفقیت AI در سازمان ها، عدم پذیرش آن توسط انسان هاست. کارمندان باید یاد بگیرند:

• چطور از پیش بینی ها استفاده کنند
• به مدل اعتماد کنند (و بفهمند چرا چیزی پیش بینی شده)
• با داده فکر کنند، نه صرفا تجربه یا حس

7. به روز رسانی مداوم و یادگیری مستمر

مدل ها نیاز دارند مرتبا با داده های جدید بازآموزی شوند تا به روز باقی بمانند. رفتار مشتریان، شرایط بازار و فاکتورهای بیرونی دائما در حال تغییرند.

موارد مهم در این بخش، این ها هستند:

• رصد دقت پیش بینی در طول زمان (monitoring)
• بازآموزی دوره ای مدل ها (retraining)
• بررسی انحراف مدل (model drift)

چالش های پیش بینی فروش با AI

اگرچه پیش بینی فروش با AI می تواند دقت تصمیم گیری را به طرز قابل توجهی افزایش دهد، اما این مسیر بدون مانع نیست.

بسیاری از پروژه های هوش مصنوعی به دلیل غفلت از چالش های اجرایی، فنی یا انسانی، به نتایج مطلوب نمی رسند. در این بخش، مهم ترین موانع و مشکلاتی که باید از ابتدا به آن ها توجه شود را مرور می کنیم:

1. کیفیت پایین یا کمبود داده

هر چقدر مدل هوش مصنوعی قوی باشد، اگر داده های ورودی ناقص، قدیمی یا اشتباه باشند، خروجی هم غیرقابل اعتماد خواهد بود.

مثال: اگر اطلاعات خرید مشتریان به درستی در CRM ثبت نشده باشد، مدل نمی تواند الگوی خرید یا احتمال ریزش را تشخیص دهد.

راه حل:

• پاکسازی و صحت سنجی مستمر داده ها
• طراحی فرم ها و فرآیندهایی که داده های دقیق جمع آوری کنند

2. نبود فرهنگ داده محور در سازمان

وقتی تصمیم گیرندگان به تجربه و حس شخصی بیشتر از داده اعتماد دارند، خروجی های AI ممکن است نادیده گرفته شوند.

مثال: تیم فروش توصیه مدل را نادیده می گیرد چون فکر می کند مشتری خرید نمی کند، در حالی که مدل بر اساس داده ها احتمال بالای خرید را نشان داده است.

راه حل:

• آموزش تیم ها درباره مزایای مدل
• درگیر کردن آن ها در طراحی و تفسیر خروجی مدل

3. پیچیدگی فنی و هزینه پیاده سازی

مدل های یادگیری ماشین نیازمند زیرساخت های فنی و منابع انسانی تخصصی هستند. در شرکت های کوچک یا سنتی، این موضوع می تواند مانع اجرا شود.

راه حل:

• شروع با ابزارهای ساده و مبتنی بر SaaS
• استفاده از پلتفرم های آماده با رابط کاربری گرافیکی (مثل Zoho، BigML، یا Google Sheets AI Add-ons)

4. عدم شفافیت مدل ها (Explainability)

در بسیاری از مدل های یادگیری عمیق (Deep Learning)، تشخیص اینکه چرا مدلی یک پیش بینی خاص انجام داده، دشوار است و این باعث بی اعتمادی کاربران می شود.

مثال: مدل پیش بینی می کند که احتمال ریزش یک مشتری بالاست، اما هیچ کس نمی داند دقیقا به چه دلیلی.

راه حل:

• استفاده از مدل های قابل توضیح تر (مانند درخت تصمیم یا XGBoost با SHAP)
• طراحی داشبوردهایی که دلایل تصمیم را نمایش دهند

5. تغییر رفتار مشتریان و Model Drift

الگوهای رفتاری مشتریان با گذشت زمان تغییر می کند؛ مخصوصا در زمان بحران ها، تغییرات بازار، یا ورود رقیب جدید، اگر مدل ها به روز رسانی نشوند، دقتشان به مرور کاهش می یابد.

راه حل:

• نظارت دوره ای بر عملکرد مدل
• بازآموزی منظم با داده های جدید (retraining)
• تعریف معیارهای هشدار در صورت افت دقت پیش بینی

6. مسائل حقوقی و حریم خصوصی داده ها

جمع آوری و استفاده از داده های مشتریان برای تحلیل، باید با قوانین حفاظت از داده (مثل GDPR یا قوانین داخلی ایران) همخوانی داشته باشد.

راه حل:

• شفاف سازی سیاست های داده با مشتری
• استفاده از داده های ناشناس یا رمزنگاری شده
• همکاری با تیم حقوقی برای طراحی فرآیندهای قانونی

سوالات متداول

چه زمانی کسب و کارها باید سراغ پیش بینی فروش با AI بروند؟

وقتی حجم داده ها زیاد است و تصمیمات فروش نیاز به دقت، سرعت و انعطاف پذیری بیشتری دارند.

چه داده هایی برای اجرای موفق پیش بینی فروش با AI لازم است؟

داده های تاریخی فروش، رفتار مشتریان، اطلاعات بازاریابی و داده های مرتبط با موجودی و سفارش ها.

آیا شرکت های کوچک هم می توانند از این فناوری استفاده کنند؟

بله، ابزارهای مبتنی بر ابر و مدل های ساده تر امکان استفاده را برای کسب و کارهای کوچک فراهم کرده اند.

چه چالش هایی در پیش بینی فروش با AI وجود دارد؟

کیفیت داده پایین، پیچیدگی فنی، و تغییر رفتار مشتریان از مهم ترین چالش ها هستند.

چه نوع ابزارها یا پلتفرم هایی برای پیش بینی فروش با AI وجود دارند؟

ابزارهایی مانند Salesforce Einstein، HubSpot، Google Vertex AI و همچنین ابزارهای بومی برای بازار ایران.

جمع بندی

هوش مصنوعی با تحلیل رفتار مشتریان، شناسایی الگوهای پنهان، و ارائه بینش های دقیق، به کسب و کارها کمک می کند تا همیشه یک قدم جلوتر از بازار و رقبا باشند.

اما همان طور که دیدیم، موفقیت در پیش بینی فروش با AI نیازمند ابزار مناسب، تیم آگاه و دانش به روز است.

صرفا دسترسی به داده یا استفاده از یک ابزار کافی نیست؛ بلکه درک عمیق از نحوه کار مدل ها، طراحی صحیح فرآیندها و توانایی تبدیل خروجی ها به تصمیمات عملیاتی، راز موفقیت واقعی است.

اگر شما هم تصمیم دارید از هوش مصنوعی برای رشد فروش، بهینه سازی استراتژی ها و خلق تجربه ای هوشمند برای مشتریانتان استفاده کنید، قدم اول را درست بردارید.

ما در دوره های تخصصی آموزش هوش مصنوعی، به شما یاد می دهیم چطور از قدرت هوش مصنوعی به نفع کسب و کارتان استفاده کنید.

همین حالا به جمع حرفه ای هایی بپیوندید که با دانش هوش مصنوعی، آینده بیزینس خود را تغییر داده اند.