2023 年最佳讀物：我們精選的年度熱門文章

2023 年即將結束，是時候回顧並編制我們習慣的年度最佳讀物清單了。

今年是《商業的未來》具有里程碑意義的一年，標誌著《商業的未來》出版十週年。 在競爭異常激烈的出版界，這種持久力絕非易事。

我們為我們的工作感到自豪，但必須承認今年並不容易。 就像內容界的每個人一樣，我們對Google不斷而神秘的演算法變化感到困惑。 在經濟衰退邊緣搖搖欲墜的情況下，誰不想用持續萎縮的預算來完成工作呢？

儘管如此，我們仍然創作了許多精彩的讀物，涉及廣泛的主題，從電子商務和客戶體驗到永續發展等等。 我們始終恪守成為思想領導網站的使命，讀者可以在其中找到各種觀點、實用建議和新聞分析。

我們發表了許多關於碳核算和客戶對客戶 (C2C) 模型等熱門話題的標誌性解釋文章。 我們報導了 FedNow 首次亮相等新聞，分析了實體店自助結帳的糟糕狀況，並在 X 世代的帖子中有趣地重溫了 80 年代。

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工作生活：2023 年最佳讀物

我們密切關注職場趨勢，因為疫情後的模式和經濟壓力繼續重塑商業和人們的工作方式。

公司為經濟低迷做好準備，招募悄悄增加

隨著經濟衰退迫在眉睫，疫情引發的悄悄離職被悄悄招聘所取代，因為公司找到了在不擴大長期勞動力的情況下滿足人才需求的方法。 辛蒂·博尚（Cindy Beauchamp）深入研究了這一趨勢，敏銳地分析了它對雇主和員工的意義。

裁員倖存者內疚：承認並幫助行走的傷員

今年經濟不景氣導致許多公司裁員，讓震驚的同事收拾殘局。 長期撰稿人帕羅瑪·森 (Paroma Sen) 撰寫了一篇關於職場倖存者內疚感的有力文章。

2023 年人力資源策略：推動中階市場成長的 4 種方法

新冠疫情時代的混合工作模式將持續存在，人力資源領導者正在努力完善這些模式，同時專注於員工發展和業務敏捷性。 Victoria Richard 詳細介紹了趨勢，並附有 IDC 的超級有趣的研究。

心理安全：為什麼公司需要無所畏懼的文化

隨著工作場所發生如此多的變化，心理安全的概念越來越受到關注。 NETCONOMY 的 Emilia Stockler 對這個主題進行了全面的報道，詳細介紹了為企業帶來的好處。

跨產業最佳實踐

我們的撰稿人提供了應對當今業務挑戰的專家觀點和實用建議。

什麼是基於價值的定價：定義、策略、好處

為產品和服務設定合適的價格總是很棘手的。 在這篇文章中，Pricefx 的 Jose Paez 解釋了一種方法的細節，並提供了有關公司如何成功利用該方法的提示。

電子商務支付整合：點擊、滑動或點擊進入新市場

支付整合對於每個商業平台都至關重要。 在這篇文章中，Perficient 的 Sergio Granada 解釋了前五項好處，包括擴大覆蓋範圍、建立客戶信任和增加銷售。

農曆新年供應鏈中斷：會發生什麼

在這篇文章中，Sin To 向企業敲響了警鐘，提醒企業了解這個對數十億人來說最重要的節日對供應鏈的影響，並就企業如何生存提供指導。 注意：2024 年的農曆新年為 2 月 10 日至 24 日。

影響這一點：新的 FTC 認可指南影響品牌、創作者和行銷人員

美國聯邦貿易委員會提醒品牌，當他們向有影響力的人或其他人付費來評論或推廣產品時，他們需要向消費者明確說明。 這項消息在龐大的網紅行銷領域引起了軒然大波。

2023 年最佳讀物：真正了解永續發展

永續發展對我們來說始終是一個大話題，2023 年，我們的貢獻者提供了有關公司如何從概念轉向實踐的見解。

製造業的永續發展：造紙和紙漿公司如何脫穎而出

Kai Aldinger 在這篇文章中寫道，隨著客戶偏好與永續發展監管推動相一致，造紙和紙漿公司的機會正在增加，並解釋了他們如何引領潮流。

數位產品護照：歐盟立法循環經濟

隨著歐盟新的數位產品護照的推出，永續發展對於企業來說正在從「美好」轉變為「必須」。 Akeneo 的 Casey Paxton 撰寫了這本關於該主題的精彩入門讀物。

氣候變遷與通貨膨脹：氣候變遷的經濟影響

在這篇文章中，大衛蘭德闡述了通貨膨脹與地球暖化之間的聯繫，並為企業提供如何保護環境的建議。

機器人來了：人工智慧革命的視角

如果沒有有關人工智慧的帖子，我們的最佳讀物清單就不完整。 2023 年，ChatGPT 爆發後，生成式 AI 絕對無所不在。 我們從多個角度討論了這個熱門話題（沒有使用 gen AI 來做到這一點）。

用於銷售的生成式人工智慧：力量和潛力

企業對生成式人工智慧推動業務幾乎各個方面（尤其是 B2B 銷售）的前景感到興奮。 在這篇文章中，格蘭特史密斯解釋了該技術在正確數據的支持下如何幫助賣家微調客戶參與度以獲得更好的結果。

人工智慧客戶服務：更快的修復，更快樂的客服人員

客戶服務是企業對人工智慧寄予厚望的另一個領域。 在本文中，Isabel Mora 深入探討了人工智慧在管理服務請求和加速解決方面的作用，以說明其優勢。

AI用水量：生成式AI的不可持續的乾渴

在這篇令人大開眼界的文章中，大衛‧蘭德解釋了生成式人工智慧熱潮的一個主要缺點——這項技術對水資源的影響。