تم نشر مقالة Impact Business في الأصل في Tenfold.com تصريح النشر مقدم من Ira Padilla.
نحن نعيش في أوقات مثيرة ومبتكرة مع التكنولوجيا المستقبلية في متناول أيدينا. ولكن لفترة أطول ، لم يتم تقديم الخدمات للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم من خلال أحدث اتجاهات التكنولوجيا التي تمكنت الشركات من الاستفادة منها. هذا هو ، حتى الآن.
في هذه المقالة ، سوف نستكشف اتجاهات التكنولوجيا هذه وكيف ستؤثر على الأعمال التجارية في المستقبل.
إذًا، ما هي الأشياء التي يمكن لهذه التكنولوجيا "الذكية" أن تفعلها؟ قبل 4 أشهر فقط، تمكنت آلة تعمل بالذكاء الاصطناعي من إكمال اختبار الرياضيات على المستوى الجامعي بمعدل أسرع 12 مرة مما يستغرقه الإنسان العادي في العادة. كيف؟ من خلال فن التعلم الآلي؛ حيث تتعلم أجهزة الكمبيوتر وتتكيف من خلال التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. وهذا سوف يؤثر على الأعمال.
علاوة على ذلك ، احتل موقع Facebook عناوين الصحف في وقت سابق من هذا العام عندما أنشأت برامج الدردشة الخاصة بهم لغتهم الخاصة. تقول بعض القصص الإخبارية الكاذبة أن المهندس سحب القابس في حالة من الذعر بعد أن أصبحوا أذكياء للغاية. ومع ذلك ، فإن الحقيقة هي أنه لأغراض Facebook ، كانت روبوتات المحادثة بحاجة إلى التمسك باللغة الإنجليزية بدلاً من تطوير يدها القصيرة الخاصة بها. ومع ذلك ، فإن روبوتات المحادثة للتعلم الآلي الخاصة بهم ابتكرت لغتهم الخاصة خارج البرمجة الصريحة الخاصة بهم.
هل تريد زيادة تجربة العملاء الخاصة بك الآن؟
هذا المجال المتطور لعلوم الكمبيوتر هو مستقبل الأعمال الخدمية ، وهو يؤثر بالفعل على الطريقة التي نعيش بها ونعمل بها اليوم. في الواقع ، تقدر شركة الأبحاث Markets and Markets أن سوق التعلم الآلي سينمو من 1.41 مليار دولار في عام 2017 إلى 8.81 مليار دولار بحلول عام 2022!
لذا استعد لأن اتجاهات التكنولوجيا هذه ستؤثر على الأعمال التجارية ، بدءًا من التسويق وانتهاءً بالعمليات وصولاً إلى كشوف المرتبات. إليك الطريقة:
يصبح التسويق أكثر ذكاءً مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
الذكاء الاصطناعي والتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي
في أبريل 2017 ، أجرت Salesforce دراسة حول قادة التسويق في جميع أنحاء العالم ، وكانت النتائج مذهلة. قال المشاركون في الاستطلاع إنهم يتوقعون رؤية تحسينات في الكفاءة والتقدم في التخصيص على مدى السنوات الخمس المقبلة. كما يتصور أكثر من 60 في المائة من جهات التسويق الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لإنشاء صفحات مقصودة ديناميكية ومواقع ويب وإعلانات برمجية وشراء وسائط.
ومع ذلك ، فإن أكثر ما كان الناس متحمسين بشأنه هو التأثير المحتمل للذكاء الاصطناعي على الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي ورعاية القيادة. في المستقبل غير البعيد ، سيصبح الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا وأداة قوية للتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي.
الطريقة الرئيسية التي سيؤثر بها الذكاء الاصطناعي على التسويق هي من خلال رعاية العملاء المحتملين من خلال وسائل التواصل الاجتماعي. ولكن كيف؟ من خلال استهداف المحتوى المخصص في الوقت الفعلي والذي ينتج عنه فرص مبيعات أكثر بنسبة 20 بالمائة. من خلال طرق الاستهداف السلوكي ، سيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على تحديد وبدء عملية التنشئة ، على سبيل المثال ، قد تعلم مجموعة التسويق التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي أن مشترًا محددًا يقوم بتسجيل الدخول إلى LinkedIn صباح يوم الاثنين قد بدأ مؤخرًا في البحث عن أداة CRM جديدة. يمكن للبرنامج بعد ذلك اقتراح (أو حتى إنشاء) منشورات مستهدفة ليتم نشرها في الأيام والأوقات التي سيشاهدونها فيها: واحدة تسأل عن متطلبات البرنامج ومتابعة أخرى مع مقارنة نظام CRM البيئي.
في الوقت الحالي ، لا يتمتع المسوقون الأذكياء الذين يستخدمون الاستماع الاجتماعي كوسيلة لرعاية العملاء المحتملين بالتحسين اللازم للذكاء الاصطناعي ، لذلك فهو يستغرق وقتًا طويلاً ويدويًا وليس في الوقت الفعلي. إذن كيف تبدأ في الاستعداد لهذا النوع من توزيع تسويق المحتوى في المستقبل؟
أولاً ، ستحتاج إلى تحديد شخصيات المشتري بشكل جيد. إن إلقاء نظرة فاحصة على CRM الخاص بك سيمنحك الكثير من التلميحات للمحتوى الذي سيحصل على عملاء مؤهلين للاستجابة. من خلال اتخاذ خطوة إلى الوراء وتحليل محتوى قناتك (مثل رسائل البريد الإلكتروني والمكالمات الهاتفية ورسائل الوسائط الاجتماعية) ، ستبدأ في الحصول على النوع الصحيح من الأفكار التي ستدفع أحد العملاء المحتملين لاتخاذ الخطوة التالية في المرحلة الثانية من مسار مبيعاتك. على سبيل المثال ، قد يستجيب مدير C-Suite بشكل أفضل للأوراق البيضاء والرسوم البيانية المستندة إلى البيانات لتحقيق أقصى اهتماماتهم ، بينما قد يكون المسوق الزميل أكثر ملاءمة لدراسة حالة تفاعلية أو فيديو.
تتمثل الطريقة الوحيدة للحصول على هذه الأنواع من الأفكار في إجراء غوص عميق في نظام CRM الأساسي الخاص بك وإجراء مراجعة شاملة لتفاصيل العميل - باستخدام التحليل الدلالي لفهم مستوى نية الشراء وراء الكلمات التي يستخدمها عملاؤك المحتملون المؤهلون.
نصيحة مهمة: سيكون البدء في إجراء تحليلك الآن وتطوير شخصيات قوية أمرًا أساسيًا لتطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي على وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بك في عام 2018 وما بعده.
التسويق وتعلم الآلة
ببساطة، آلة التعلم يدور حول فهم البيانات والإحصاءات. إنها عملية تقنية حيث تجد خوارزميات الكمبيوتر أنماطًا في البيانات ، ثم تتنبأ بالنتائج المحتملة - مثل عندما يحدد بريدك الإلكتروني ما إذا كانت رسالة معينة غير مرغوب فيها أم لا اعتمادًا على الكلمات الموجودة في سطر الموضوع ، أو الروابط المضمنة في الرسالة ، أو الأنماط المحددة في القائمة من المستفيدين. هذا مثال رائع لكيفية تطبيق التعلم الآلي في التسويق لتحسين الحملات الناجحة.
يمكن للشركات أيضًا استخدام التعلم الآلي لبيع المنتج المناسب للعميل المناسب في الوقت المناسب. في عام 2018 ، سيستمر المسوقون في الاعتماد على التعلم الآلي لفهم معدلات الفتح عندما يتعلق الأمر بالبريد الإلكتروني - حتى تعرف بالضبط متى ترسل حملتك التالية لزيادة معدلات النقر وعائد الاستثمار. الشيء الكبير المقبل؟ قد يبدو الأمر ضئيلًا ، لكن وضع علامات على التذاكر وإعادة التوجيه يمكن أن يكون بمثابة تكلفة ضخمة للشركات الصغيرة - وهي التكاليف التي يمكن توفيرها من خلال التعلم الآلي. إن الحصول على استفسار عن المبيعات ينتهي تلقائيًا مع فريق المبيعات ، أو ينتهي الأمر بالشكوى على الفور في قائمة انتظار قسم خدمة العملاء ، سيوفر على الشركات الكثير من الوقت والمال ، وكل هذا أصبح ممكنًا بفضل التكنولوجيا الحديثة.
وبينما يعد حل المشكلات في وقت قياسي وتقديم حملات بريد إلكتروني ناجحة أمرًا رائعًا ، فهذه مجرد البداية. إليك ما يمكن توقعه أيضًا:
يمكن أن يؤدي التعلم الآلي إلى تحسين نتائج البيع بالتجزئة
قد يكون التعلم الآلي (ML) ، وهو فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) ، محيرًا للعديد من مالكي ومديري شركات البيع بالتجزئة في البداية. ولكن بمجرد أن يتعلموا ما هو عليه ، وكيف يمكن أن يستفيد منه ، وكيفية استخدامه ، فإنه يصبح جهازًا آخر في ترسانة زيادة المبيعات والأرباح.
الرسم البياني المرفق ، تعلم الآلة في قطاع البيع بالتجزئة، يقدم نظرة عامة شاملة عن الموضوع. يبدأ بتفسيرات بسيطة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. في الأساس ، الذكاء الاصطناعي هو تطوير أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها أداء المهام التي نعتقد أنها تتطلب سمات بشرية. على سبيل المثال ، تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإدراك البصري والتعرف على الكلام وترجمة اللغة وأدوات صنع القرار لتحليل المشكلات وحلها وتسريع العمليات وحتى التعلم.
How does machine learning work in the retail world? ML uses what is known as predictive analytics technology, which is the use of data, algorithms and machine learning techniques to make predictions based on historical data. In the retail sector, predictive analytics can be used to figure out how customers will respond to various marketing and advertising campaigns and what they will purchase in the future, to target the relevant ads to customers, and to personalize offers of related products that complement what they previously bought. This helps retail businesses to retain current customers and grow sales.
ومع ذلك ، يتجاوز ML التسويق. يساعد ML تجار التجزئة على أتمتة العمليات وتحديد الأسعار وتحسين التخزين والمخزون وتقديم تجربة تسوق شخصية وإدارة الموارد. يمكن استخدامه أيضًا لتحليل السجل الائتماني للعملاء في المستقبل لتحديد احتمالية تخلفهم عن السداد. يمكن استخدام ML لاكتشاف الاحتيال وزيادة كفاءة الخدمات اللوجستية.
من المحتمل أن يتم العثور على المزيد من الفوائد في المستقبل. ألم يحن الوقت للاستفادة من جميع البيانات الموجودة الآن من خلال القفز على عربة ML؟
التجارة الإلكترونية تصل إلى آفاق جديدة
لقد كنت تتسوق لشراء نظارة شمسية جديدة على أمازون ، ثم قبل أن تعرف ذلك ، تمتلئ خلاصتك على Facebook بإعلانات نظارات متعددة والاتجاهات ذات الصلة للصيف: هذا هو التعلم الآلي. في الواقع ، هذا المثال لتحليل البيانات استنادًا إلى سجل شراء المستخدم أو سلوك التسوق عبر الإنترنت هو مستقبل التجارة الإلكترونية.
تتعقب شركات البيع بالتجزئة أيضًا الإعلانات أو الصور التي من المرجح أن تتوقف عن التمرير إليها ، من أجل استهدافك بمحتوى معين. على سبيل المثال ، إذا كنت تنقر دائمًا على الإعلانات التي تحتوي على نساء سعيدات وبعض النصوص ، فسيقوم الجهاز بتسجيل هذا كمحتوى مفضل بحيث يتم استهدافك فقط بالإعلانات التي تناسب هذا الوصف. يمكن للآلات أيضًا تتبع الوقت الذي تكون فيه أكثر نشاطًا من اليوم على Facebook و / أو Instagram و / أو Twitter و / أو Pinterest ، من أجل تقديم هذه الإعلانات لك في وقت الشراء الأمثل.
ثم عندما يحين وقت الشراء ، يتم تطبيق التعلم الآلي لتقليل مخاطر الاحتيال الائتماني في الشركات الصغيرة. كيف؟ تتعلم الآلات من مجموعات البيانات التاريخية التي تحتوي على معاملات احتيالية ويمكنها تحديد الأنماط التي تمثل معاملة احتيالية نموذجية - على غرار الطريقة التي يتم بها اكتشاف رسائل البريد الإلكتروني العشوائية وردعها. سيبدأ التعلم الآلي في التأثير على أجزاء أخرى من مسار عملك أيضًا ، ما عليك سوى إلقاء نظرة على ظهور روبوتات الدردشة.
دمج روبوتات المحادثة
كان هناك وقت كان يُنظر فيه إلى روبوتات المحادثة على أنها آفات من صنع الإنسان على الإنترنت ، ولكن من خلال التعلم الآلي ، أصبحت أكثر ذكاءً والشركات تتبناها بشكل جماعي.
في عام 2018 وما بعده ، ستلعب روبوتات المحادثة دورًا رئيسيًا في مستقبل خدمة العملاء. لماذا ا؟ يمكن أن تساعد روبوتات الدردشة في تحقيق حل أسرع لخدمة العملاء ، فضلاً عن توفير تاريخ سريع لكل عميل لخدمة عملاء لا تشوبها شائبة. هناك بعض الفوائد الرئيسية التي تتمتع بها روبوتات المحادثة على التفاعلات البشرية فقط:
- تقديم خدمة عملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع: الأشياء العظيمة عن الآلات؟ لا ينامون! إلى جانب حقيقة أن روبوتات المحادثة أصبحت متطورة بما يكفي للتعرف على المشاعر الإنسانية مثل الغضب والارتباك والخوف والفرح. لذلك إذا واجه روبوت المحادثة مشاعر سلبية من العميل ، فيمكنه الانتقال بسلاسة إلى إنسان لتولي المهمة وإنهاء مساعدة العميل.
- لقد انتهى عصر "الانتظار": عائق كبير أمام تقديم التميز في خدمة العملاء هو فترات الانتظار الطويلة. كم مرة حاولت الحصول على خدمة العملاء من Comcast (أو أي مزود تلفزيون / إنترنت) وأنت تشعر بالإحباط بشكل متزايد بسبب أوقات الانتظار؟ يمكن القضاء على كل هذا باستخدام روبوتات المحادثة!
- الوصول السريع إلى بيانات العميل يجعل الخدمة أكثر خصوصية: هناك شيء واحد لن يكون البشر فيه أفضل من روبوتات المحادثة وهو استيعاب بيانات العملاء وتاريخهم بسرعة لتوفير سياق لأسئلة العملاء. تتفوق Chatbots في جمع بيانات العملاء من تفاعلات الدعم. يمكنهم العمل كمساعدين افتراضيين يمكنهم تغذية بيانات العملاء لمسؤولي خدمة العملاء لديك حتى يكون لديهم سجل كامل لكل حساب بسرعة. على الرغم من أننا كنا على حق في بداية اعتماد روبوتات الدردشة ، فلا شك أن هذه التكنولوجيا ستكون مساهماً رئيسياً في نجاح الأعمال في عام 2018.
تتمتع هذه الأداة الناشئة للشركات بالفعل بتأييد كبير من قادة الفكر حول العالم. حقيقة، لاري كيم، مؤسس Wordstream ، مشترك في برامج الدردشة حيث بدأ شركته الخاصة https://mobilemonkey.com/ حيث توجد برامج الروبوت الخاصة به حاليًا في مرحلة تجريبية. مع هذه الخطوة ، سيكون من المثير للاهتمام أن نرى كيف ستستفيد الشركات من الروبوتات في جوانب أخرى من أعمالها. الاتجاه الأخير الذي سنستكشفه هو الأتمتة وكيف تؤثر على الأعمال التجارية اليوم.
أتمتة
على الرغم من أن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من الموضوعات الساخنة في عالم التكنولوجيا ، إلا أنه لا يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم الاستفادة منها في المستقبل القريب. ولكن لا يزال هناك أمل بالنسبة لهم في التأثير على الأعمال التجارية باستخدام الأتمتة. لقد أحدث هذا النوع من التكنولوجيا ، المدعوم من السحابة ، ثورة بالفعل في سير عمل وتفاعلات التسويق والمبيعات ، ولكنه بدأ أيضًا في لمس الأجزاء المختلفة الأخرى من العمل. علي سبيل المثال:
أتمتة العمليات
بمجرد الفوز ببيع مهم ، يجب عليك تسليم المنتج أو الخدمة التي وعدت بها للعميل. كيف تبدو هذه العملية لمعظم الشركات الآن؟ سيكون لكم جميعًا اجتماعًا أوليًا ونأمل في تغطية جميع الوعود التي قدمها التسويق والمبيعات لعميلك. ومع ذلك ، باستخدام أتمتة العمليات وإدارة علاقات العملاء القوية ، ستتمكن من قراءة التفاعلات والاطلاع على جميع نقاط الاتصال المختلفة التي كان لدى العميل مع شركتك قبل حدوث مكالمة البداية هذه. سيعطي هذا لجميع الشركات الخدمية السبق في توفير علاقات عملاء رائعة وإدارة التوقعات. تسمى هذه الفئة من منتجات SaaS أتمتة عمليات الخدمة ، أو ServOps للاختصار.
أتمتة المحاسبة
إذا كان هناك قسم واحد مكثف لإدخال البيانات فسيكون قسم المحاسبة. المشكلة هي أننا كبشر معرضون للخطأ وأبطأ بكثير في إدخال البيانات من الآلة. أدت الابتكارات في الخلاصات المصرفية والتصنيف المستند إلى القواعد والمدفوعات المتكاملة إلى تقليل عبء العمل على الموظفين الكتابيين وموظفي مسك الدفاتر بشكل كبير ومنحت أصحاب الأعمال إمكانية الوصول في الوقت المناسب إلى معلومات مالية دقيقة لأعمالهم. تم البحث بواسطة Xero، يشير إلى أنه بحلول عام 2020 ، ستكون الأتمتة مؤثرة في الأعمال وستكون شائعة في المحاسبة ، وسيستخدم عدد كبير من المتخصصين الماليين المستوى التالي من الأدوات التحليلية لمساعدتهم على إضافة قيمة إلى نماذج الأعمال في جميع أنحاء العالم.
أتمتة الرواتب / الموارد البشرية
أخيرًا ، وصلت السحابة والأتمتة إلى قطاع الرواتب والموارد البشرية. غالبًا ما تعاني هذه المجالات المهمة من الأعمال لأن الشركات الصغيرة ليست كبيرة بما يكفي لتحمل تكاليف قسم موارد بشرية بدوام كامل. ما البديل؟ وجود جهود بدوام جزئي فقط من قبل المؤسسين والمديرين والتي يمكن أن تؤدي في كثير من الأحيان إلى مخاطر جسيمة على الشركة. على سبيل المثال، حقيقة و Zenefits سترسل النماذج تلقائيًا إلى دائرة الإيرادات الداخلية الفيدرالية نيابة عن الشركات. مع تقنية الأتمتة الجديدة ، تتم أتمتة الامتثال من خلال المنصات ويصبح جهد الحفاظ على موافقات الإجازة متزامنة مع أرصدة PTO وكشوف الدفع شيئًا من الماضي.
تأثير الأعمال
في المستقبل القريب ، سنشهد ظهور تقنية رائعة ، مدعومة بالسحابة ، والتشغيل الآلي ، الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. هذه حقًا بداية العصر الذهبي لتكنولوجيا المعلومات وقد حان الوقت للشركات لإلقاء نظرة فاحصة على مؤسساتهم وإيجاد طرق للبدء دمج هذه الاتجاهات التقنية لأنها تؤثر على الأعمال.
