আমরা ব্যবসায়িক প্রভাব ফেলতে আক্ষরিক অর্থে আমাদের নখদর্পণে ভবিষ্যত প্রযুক্তির সাথে উত্তেজনাপূর্ণ এবং উদ্ভাবনী সময়ে বাস করছি। কিন্তু দীর্ঘতম সময়ের জন্য, ছোট থেকে মাঝারি আকারের ব্যবসাগুলি সর্বশেষ প্রযুক্তিগত প্রবণতাগুলির দ্বারা পরিসেবা দেওয়া হয়নি যা থেকে উপকৃত হতে সক্ষম হয়েছে৷ অর্থাৎ এখন পর্যন্ত।
এই নিবন্ধে, আমরা এই প্রযুক্তির প্রবণতাগুলি অন্বেষণ করব এবং কীভাবে তারা ভবিষ্যতে ব্যবসাকে প্রভাবিত করবে।
সুতরাং, এই 'স্মার্ট' প্রযুক্তি কি ধরনের জিনিস করতে পারে? মাত্র 4 মাস আগে, একটি AI মেশিন একটি বিশ্ববিদ্যালয় স্তরের গণিত পরীক্ষা সাধারণত গড় মানুষের নেওয়ার চেয়ে 12 গুণ দ্রুত সম্পন্ন করতে সক্ষম হয়েছিল। কিভাবে? মেশিন লার্নিং শিল্পের মাধ্যমে; যেখানে কম্পিউটারগুলি স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই অভিজ্ঞতার মাধ্যমে শেখে এবং মানিয়ে নেয়। যার প্রভাব পড়বে ব্যবসায়।
তদুপরি, ফেসবুক এই বছরের শুরুতে শিরোনাম করেছিল যখন তাদের চ্যাটবটগুলি তাদের নিজস্ব ভাষা তৈরি করেছিল। কিছু ফেক নিউজ গল্প বলে যে ইঞ্জিনিয়াররা খুব স্মার্ট হয়ে যাওয়ার পরে আতঙ্কে প্লাগটি টেনে নিয়েছিল।
যাইহোক, সত্য হল যে ফেসবুকের উদ্দেশ্যে চ্যাটবটগুলিকে তাদের নিজস্ব ছোট হাতের বিকাশের পরিবর্তে ইংরেজিতে লেগে থাকা প্রয়োজন। যাইহোক, তাদের মেশিন লার্নিং চ্যাটবটগুলি তাদের স্পষ্ট প্রোগ্রামিংয়ের বাইরে তাদের নিজস্ব ভাষা তৈরি করেছে।
এই মুহূর্তে আপনার গ্রাহক অভিজ্ঞতা বাড়াতে চান?
কম্পিউটার বিজ্ঞানের এই বিকশিত ক্ষেত্রটি পরিষেবা ব্যবসার জন্য ভবিষ্যত, এবং এটি ইতিমধ্যেই আমাদের আজকের জীবনযাপন এবং কাজ করার পদ্ধতিকে প্রভাবিত করছে। প্রকৃতপক্ষে, গবেষণা সংস্থা মার্কেটস অ্যান্ড মার্কেটস অনুমান করে যে মেশিন লার্নিং বাজার 1.41 সালে $2017 বিলিয়ন থেকে 8.81 সালের মধ্যে $2022 বিলিয়ন হবে!
তাই বেঁধে ফেলুন কারণ এই প্রযুক্তির প্রবণতাগুলি ব্যবসায়িক প্রভাব ফেলবে, বিপণন থেকে শুরু করে পে-রোল পর্যন্ত ক্রিয়াকলাপ পর্যন্ত। এখানে কিভাবে:
AI এবং মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে মার্কেটিং আরও স্মার্ট হয়ে ওঠে
এআই এবং সোশ্যাল মিডিয়া মার্কেটিং
এপ্রিল 2017 এ, সেলসফোর্স বিশ্বব্যাপী বিপণন নেতাদের একটি অধ্যয়ন পরিচালনা করে, এবং ফলাফলগুলি মন ফুঁকছিল। উত্তরদাতারা বলেছেন যে তারা আগামী পাঁচ বছরে দক্ষতার উন্নতি এবং ব্যক্তিগতকরণে অগ্রগতি দেখতে আশা করছেন। 60 শতাংশেরও বেশি বিপণনকারী ডাইনামিক ল্যান্ডিং পেজ, ওয়েবসাইট, প্রোগ্রামেটিক বিজ্ঞাপন এবং মিডিয়া কেনার জন্য AI ব্যবহার করার কল্পনা করে।
যাইহোক, লোকেরা যে বিষয়ে সবচেয়ে বেশি উত্তেজিত ছিল তা হল সোশ্যাল মিডিয়া শ্রবণ এবং নেতৃত্বের লালনপালনে AI এর সম্ভাব্য প্রভাব৷ এত দূরবর্তী ভবিষ্যতে, AI ক্রমবর্ধমান পরিশীলিত এবং সোশ্যাল মিডিয়া বিপণনের জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হয়ে উঠবে।
দ্বারা প্রকাশিত একটি নিবন্ধে টোমেডিস, একটি প্রযুক্তি-চালিত অনুবাদ কোম্পানি, AI এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি বিভিন্ন ভাষায় যোগাযোগ করাকে অনেক সহজ করে তুলেছে। আপনার এবং আপনার বহুভাষিক শ্রোতাদের মধ্যে কথোপকথন আরও সহজ করতে অনেক কোম্পানি ChatGPT ব্যবহার করতে শুরু করেছে। চ্যাটজিপিটি কীভাবে যোগাযোগের উন্নতি করছে সে সম্পর্কে আরও জানতে, আপনি এটি সম্পর্কে সমস্ত কিছু পড়তে পারেন [লিংক].
AI বিপণনকে প্রভাবিত করবে প্রধান উপায় হল সোশ্যাল মিডিয়ার মাধ্যমে লিড লালন করা। কিন্তু কিভাবে? ব্যক্তিগতকৃত, রিয়েল-টাইম কন্টেন্ট টার্গেটিং এর মাধ্যমে যা 20 শতাংশ বেশি বিক্রয়ের সুযোগ তৈরি করে। আচরণগত টার্গেটিং পদ্ধতির সাহায্যে, AI সনাক্ত করতে এবং লালন-পালন প্রক্রিয়া শুরু করতে সক্ষম হবে, উদাহরণস্বরূপ, AI অ্যালগরিদম নিয়োগ করে এমন একটি বিপণন স্ট্যাক শিখতে পারে যে সোমবার সকালে লিঙ্কডইন-এ চেক করা একজন নির্দিষ্ট ক্রেতা সম্প্রতি একটি নতুন CRM টুল খুঁজতে শুরু করেছেন।
তারপরে সফ্টওয়্যারটি লক্ষ্যযুক্ত পোস্টগুলি যে দিন এবং সময়ে তারা সেগুলি দেখতে পাবে সেগুলি প্রকাশ করার পরামর্শ দিতে পারে (বা এমনকি তৈরি করতে পারে: একটি যেটি তাদের সফ্টওয়্যারটির প্রয়োজনীয়তাগুলি জিজ্ঞাসা করে এবং অন্যটি সিআরএম ইকোসিস্টেমের তুলনা সহ ফলো আপ টুকরা৷
বর্তমানে, বুদ্ধিমান বিপণনকারীরা যারা সামাজিক শ্রবণ ব্যবহার করে লিড লালন-পালনের উপায় হিসাবে তাদের কাছে AI এর প্রয়োজনীয় বর্ধন নেই, তাই এটি সময়সাপেক্ষ, ম্যানুয়াল এবং রিয়েল-টাইমে নয়। তাহলে আপনি কীভাবে এই ধরণের ভবিষ্যতের সামগ্রী বিপণন বিতরণের জন্য প্রস্তুত হতে শুরু করবেন?
প্রথমত, আপনাকে আপনার ক্রেতা ব্যক্তিকে ভালভাবে সংজ্ঞায়িত করতে হবে। আপনার CRM-এর উপর একটি দৃঢ় দৃষ্টি দেওয়া হলে আপনাকে এমন সামগ্রীর জন্য প্রচুর ইঙ্গিত দেবে যা প্রতিক্রিয়া জানাতে যোগ্য লিড পাবে। একধাপ পিছিয়ে গিয়ে এবং আপনার চ্যানেলের বিষয়বস্তু (যেমন ইমেল, ফোন কল এবং সোশ্যাল মিডিয়া মেসেজ) বিশ্লেষণ করে আপনি সঠিক ধরনের অন্তর্দৃষ্টি পেতে শুরু করবেন যা আপনার বিক্রয় ফানেলের দ্বিতীয় ধাপে পরবর্তী ধাপে যেতে সাহায্য করবে।
উদাহরণস্বরূপ, একজন C-Suite এক্সিকিউটিভ তাদের আগ্রহের শীর্ষে ডেটা-চালিত হোয়াইটপেপার এবং ইনফোগ্রাফিকগুলিতে সর্বোত্তম প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে, যেখানে একজন সহযোগী বিপণনকারী একটি ইন্টারেক্টিভ কেস-স্টাডি বা ভিডিওর জন্য আরও উপযুক্ত হতে পারে।
এই ধরনের অন্তর্দৃষ্টি পাওয়ার একমাত্র উপায় হল আপনার CRM প্ল্যাটফর্মে গভীরভাবে ডুব দেওয়া এবং গ্রাহকের বিশদ বিবরণগুলির একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ পর্যালোচনা পরিচালনা করা - শব্দার্থ বিশ্লেষণ ব্যবহার করে আপনার যোগ্য সম্ভাবনার লোকেরা যে শব্দগুলি ব্যবহার করে তার পিছনে কেনার অভিপ্রায়ের মাত্রা বোঝার জন্য।
হট টিপ: এখনই আপনার বিশ্লেষণ চালানো শুরু করা এবং শক্তিশালী ব্যক্তিত্ব তৈরি করা 2018 এবং তার পরেও আপনার সোশ্যাল মিডিয়াতে AI অ্যালগরিদমগুলি বাস্তবায়নের মূল বিষয় হবে৷
মার্কেটিং এবং মেশিন লার্নিং
সহজভাবে করা, মেশিন লার্নিং ডেটা এবং পরিসংখ্যান বোঝার বিষয়ে। এটি একটি প্রযুক্তিগত প্রক্রিয়া যেখানে কম্পিউটার অ্যালগরিদমগুলি ডেটাতে প্যাটার্ন খুঁজে পায়, তারপর সম্ভাব্য ফলাফলের পূর্বাভাস দেয় - যেমন যখন আপনার ইমেল নির্ধারণ করে যে একটি নির্দিষ্ট বার্তাটি স্প্যাম কিনা বা বিষয় লাইনের শব্দের উপর নির্ভর করে, বার্তায় অন্তর্ভুক্ত লিঙ্কগুলি বা একটি তালিকায় চিহ্নিত প্যাটার্নগুলির উপর নির্ভর করে প্রাপকদের সফল প্রচারাভিযানের জন্য অপ্টিমাইজ করার জন্য মার্কেটিংয়ে কীভাবে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করা যেতে পারে তার এটি একটি নিখুঁত উদাহরণ।
ব্যবসাগুলি সঠিক সময়ে সঠিক গ্রাহকের কাছে সঠিক পণ্য বিক্রি করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে পারে। 2018 সালে, বিপণনকারীরা ইমেলের ক্ষেত্রে ওপেন রেট বোঝার জন্য মেশিন লার্নিং-এর উপর নির্ভর করতে থাকবে – যাতে আপনি সঠিকভাবে জানতে পারেন কখন আপনার পরবর্তী প্রচারাভিযানটি ক্লিকের মাধ্যমে রেট এবং ROI বাড়ানোর জন্য পাঠাতে হবে। পরবর্তী বড় বিষয়?
এটি ছোট শোনাতে পারে কিন্তু টিকিট ট্যাগিং এবং রি-রাউটিং ছোট ব্যবসার জন্য একটি বিশাল ব্যয় হতে পারে - খরচ যা মেশিন লার্নিং দিয়ে সংরক্ষণ করা যেতে পারে। একটি বিক্রয় তদন্ত স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিক্রয় দলের সাথে শেষ হয়, অথবা গ্রাহক পরিষেবা বিভাগের কাতারে অবিলম্বে একটি অভিযোগ শেষ হয়, কোম্পানিগুলিকে অনেক সময় এবং অর্থ সাশ্রয় করতে যাচ্ছে, এবং এটি আধুনিক প্রযুক্তির মাধ্যমে সম্ভব হচ্ছে৷
এবং রেকর্ড সময়ের মধ্যে সমস্যাগুলি সমাধান করা এবং সফল ইমেল প্রচারাভিযানগুলি সরবরাহ করা দুর্দান্ত, এটি কেবল শুরু। এখানে আর কি আশা করা যায়:
মেশিন লার্নিং খুচরো ফলাফল উন্নত করতে পারে
মেশিন লার্নিং (এমএল), কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এর একটি উপশ্রেণি, অনেক খুচরা ব্যবসার মালিক এবং পরিচালকদের কাছে প্রথমে বিভ্রান্তিকর হতে পারে। কিন্তু একবার তারা শিখে যে এটি কী, এটি কীভাবে নীচের লাইনকে উপকৃত করতে পারে এবং কীভাবে এটি ব্যবহার করতে হয়, এটি বিক্রি এবং লাভ বৃদ্ধির অস্ত্রাগারে আরেকটি ডিভাইস হয়ে ওঠে।
সংযুক্ত ইনফোগ্রাফিক, খুচরা সেক্টরে মেশিন লার্নিং, বিষয়ের একটি সর্বব্যাপী ওভারভিউ উপস্থাপন করে। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং এর সহজ ব্যাখ্যা দিয়ে শুরু হয়। মূলত, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হল কম্পিউটার সিস্টেমের বিকাশ যা এমন কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে যা আমরা সাধারণত মানুষের বৈশিষ্ট্যের প্রয়োজন বলে মনে করি।
উদাহরণস্বরূপ, এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি ভিজ্যুয়াল উপলব্ধি, বক্তৃতা স্বীকৃতি, ভাষা অনুবাদ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের সরঞ্জামগুলি বিশ্লেষণ এবং সমস্যাগুলি সমাধান করতে, প্রক্রিয়াগুলিকে গতি বাড়ানো এবং এমনকি শেখার জন্য ব্যবহার করে।
খুচরা বিশ্বে মেশিন লার্নিং কীভাবে কাজ করে? ML ব্যবহার করে যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ প্রযুক্তি হিসাবে পরিচিত, যা ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ডেটা, অ্যালগরিদম এবং মেশিন লার্নিং কৌশলগুলির ব্যবহার।
খুচরা খাতে, গ্রাহকরা বিভিন্ন বিপণন এবং বিজ্ঞাপন প্রচারে কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাবে এবং ভবিষ্যতে তারা কী কিনবে, গ্রাহকদের প্রাসঙ্গিক বিজ্ঞাপনগুলি লক্ষ্য করতে এবং সংশ্লিষ্ট পণ্যগুলির অফারগুলিকে ব্যক্তিগতকৃত করার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করা যেতে পারে যা পরিপূরক। তারা আগে কিনেছিল। এটি খুচরা ব্যবসাগুলিকে বর্তমান গ্রাহকদের ধরে রাখতে এবং বিক্রয় বাড়াতে সহায়তা করে।
ML বিপণনের বাইরে যায়, তবে. ML খুচরা বিক্রেতাদের প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে, মূল্য নির্ধারণ, স্টকিং এবং ইনভেন্টরি অপ্টিমাইজ করতে, আরও ব্যক্তিগত কেনাকাটার অভিজ্ঞতা সরবরাহ করতে এবং সংস্থানগুলি পরিচালনা করতে সহায়তা করে। এটি ভবিষ্যতের গ্রাহকদের ক্রেডিট ইতিহাস বিশ্লেষণ করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে যাতে তারা অর্থপ্রদানে ডিফল্ট হওয়ার সম্ভাবনা নির্ধারণ করে। এমএল জালিয়াতি সনাক্ত করতে এবং লজিস্টিক দক্ষতা বৃদ্ধি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
ভবিষ্যতে আরও বেশি সুবিধা পাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। এখন কি এমএল ব্যান্ডওয়াগনের উপর ঝাঁপিয়ে পড়ে থাকা সমস্ত ডেটার সুবিধা নেওয়ার সময় নয়?
ই-কমার্স নতুন উচ্চতায় পৌঁছেছে
আপনি অ্যামাজনে একটি নতুন জোড়া সানগ্লাসের জন্য কেনাকাটা করছেন, তারপরে আপনি এটি জানার আগেই, আপনার Facebook ফিড একাধিক চশমা বিজ্ঞাপন এবং গ্রীষ্মের জন্য সম্পর্কিত প্রবণতা দিয়ে পূর্ণ: এটি মেশিন লার্নিং। প্রকৃতপক্ষে, ব্যবহারকারীর ক্রয় ইতিহাস বা অনলাইন শপিং আচরণের উপর ভিত্তি করে ডেটা বিশ্লেষণের এই উদাহরণটি ই-কমার্সের ভবিষ্যত।
খুচরা কোম্পানিগুলি আপনাকে নির্দিষ্ট বিষয়বস্তু দিয়ে টার্গেট করার জন্য, কোন বিজ্ঞাপন বা চিত্রগুলিতে স্ক্রোল করা বন্ধ করতে পারে তাও ট্র্যাক করছে৷ উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি সবসময় এমন বিজ্ঞাপনগুলিতে ক্লিক করেন যাতে সুখী মহিলা এবং কিছু পাঠ্য থাকে, তাহলে একটি মেশিন এটিকে পছন্দের সামগ্রী হিসাবে লগ করবে যাতে আপনি শুধুমাত্র এই বিবরণের সাথে মানানসই বিজ্ঞাপনগুলির সাথে লক্ষ্যবস্তু হন৷
কেনার সর্বোত্তম সময়ে আপনার কাছে এই বিজ্ঞাপনগুলি উপস্থাপন করার জন্য, মেশিনগুলি ট্র্যাক করতে পারে আপনি দিনের কোন সময় ফেসবুক, ইনস্টাগ্রাম, টুইটার এবং/অথবা Pinterest-এ সবচেয়ে বেশি সক্রিয়।
তারপর কেনার সময় হলে, ছোট ব্যবসায় ক্রেডিট জালিয়াতির ঝুঁকি কমাতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করা হয়। কিভাবে? মেশিনগুলি ঐতিহাসিক ডেটাসেটগুলি থেকে শিখে যা জালিয়াতিপূর্ণ লেনদেন ধারণ করে এবং একটি সাধারণ প্রতারণামূলক লেনদেনের প্রতিনিধিত্ব করে এমন প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে পারে - যেভাবে স্প্যাম ইমেলগুলি সনাক্ত করা হয় এবং বাধা দেওয়া হয়। মেশিন লার্নিং আপনার ব্যবসার ফানেলের অন্যান্য অংশকেও প্রভাবিত করতে শুরু করবে, শুধু চ্যাটবটের উত্থানের দিকে নজর দিন।
চ্যাটবট একীভূত করা
এমন একটি সময় ছিল যখন চ্যাটবটগুলিকে ইন্টারনেটে শুধুমাত্র মনুষ্যসৃষ্ট কীটপতঙ্গ হিসাবে ভাবা হত, কিন্তু মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে তারা আরও স্মার্ট হয়ে উঠছে এবং ব্যবসাগুলি তাদের ব্যাপকভাবে গ্রহণ করছে।
2018 এবং তার পরে, গ্রাহক পরিষেবার ভবিষ্যতে চ্যাটবটগুলি একটি মূল ভূমিকা পালন করবে। কেন? চ্যাটবট একটি দ্রুত গ্রাহক পরিষেবা রেজোলিউশন অর্জন করতে সাহায্য করতে পারে, সেইসাথে অনবদ্য গ্রাহক পরিষেবার জন্য প্রতিটি গ্রাহকের দ্রুত ইতিহাস প্রদান করতে পারে। এবং আপনার গ্রাহকদের জড়িত করার সর্বোত্তম উপায় হল একটি মাধ্যমে chatbot.
কিছু মূল সুবিধা রয়েছে যা শুধুমাত্র মানুষের মিথস্ক্রিয়াগুলির উপর চ্যাটবটগুলির রয়েছে:
- 24/7 গ্রাহক সেবা প্রদান: মেশিন সম্পর্কে মহান জিনিস? তারা ঘুমায় না! এই সত্যের সাথে মিলিত যে চ্যাটবটগুলি রাগ, বিভ্রান্তি, ভয় এবং আনন্দের মতো মানুষের আবেগগুলিকে চিনতে যথেষ্ট পরিশীলিত হচ্ছে। তাই যদি একটি চ্যাটবট গ্রাহকের কাছ থেকে নেতিবাচক অনুভূতির সম্মুখীন হয়, তাহলে তারা গ্রাহকের দায়িত্ব গ্রহণ করতে এবং তাকে সহায়তা করার জন্য নির্বিঘ্নে একজন মানুষের কাছে স্থানান্তর করতে পারে।
- 'অন হোল্ড' থাকার যুগ চলে গেছে: গ্রাহক সেবায় শ্রেষ্ঠত্ব প্রদানের ক্ষেত্রে একটি বড় বাধা দীর্ঘ অপেক্ষার সময়। আপনি কতবার কমকাস্ট (বা যেকোনো টিভি/ইন্টারনেট প্রদানকারী) থেকে গ্রাহক পরিষেবা পাওয়ার চেষ্টা করেছেন এবং অপেক্ষার সময় নিয়ে আপনি ক্রমান্বয়ে আরও হতাশ হচ্ছেন? এই সব chatbots সঙ্গে নির্মূল করা যেতে পারে!
- গ্রাহক ডেটাতে দ্রুত অ্যাক্সেস পরিষেবাটিকে আরও ব্যক্তিগত করে তোলে: একটি জিনিস যা মানুষ চ্যাটবটগুলির চেয়ে ভাল হতে পারে না তা হল গ্রাহকের প্রশ্নগুলির প্রসঙ্গ সরবরাহ করার জন্য গ্রাহকের ডেটা এবং ইতিহাস দ্রুত হজম করা। সাপোর্ট ইন্টারঅ্যাকশন থেকে গ্রাহকের ডেটা সংগ্রহ করার ক্ষেত্রে চ্যাটবটস পারদর্শী। তারা ভার্চুয়াল সহকারী হিসাবে কাজ করতে পারে যা আপনার গ্রাহক পরিষেবা কর্মকর্তাদের গ্রাহক ডেটা ফিড করতে পারে যাতে তাদের প্রতিটি অ্যাকাউন্টের দ্রুত ইতিহাস থাকে। যদিও আমরা চ্যাটবট গ্রহণের শুরুতে ঠিক আছি, তাতে কোন সন্দেহ নেই যে এই প্রযুক্তিটি 2018 সালে ব্যবসায়িক সাফল্যের জন্য একটি মূল অবদানকারী হতে চলেছে।
ব্যবসার জন্য এই উদীয়মান সরঞ্জামটি ইতিমধ্যে বিশ্বজুড়ে চিন্তাশীল নেতাদের কাছ থেকে উল্লেখযোগ্য কেনাকাটা করেছে। আসলে, ল্যারি কিম, Wordstream-এর প্রতিষ্ঠাতা, চ্যাটবটগুলিতে রয়েছেন কারণ তিনি তার নিজস্ব সংস্থা https://mobilemonkey.com/যেখানে তার বটগুলি বর্তমানে বিটাতে রয়েছে।
এই পদক্ষেপের সাথে, ব্যবসাগুলি তাদের ব্যবসার অন্যান্য দিক জুড়ে কীভাবে রোবটগুলিকে লিভারেজ করবে তা দেখতে আকর্ষণীয় হবে৷ আমরা যে চূড়ান্ত প্রবণতাটি অন্বেষণ করব তা হ'ল অটোমেশন এবং এটি কীভাবে আজ ব্যবসাগুলিকে প্রভাবিত করে৷
স্বয়ংক্রিয়তা
যদিও মেশিন লার্নিং এবং AI প্রযুক্তি জগতের আলোচিত বিষয়, এটা এমন কিছু নয় যে ছোট থেকে মাঝারি আকারের ব্যবসাগুলি অবিলম্বে ভবিষ্যতে এটির সুবিধা নিতে পারে। কিন্তু তাদের জন্য অটোমেশনের মাধ্যমে ব্যবসায়িক প্রভাব ফেলবে বলে আশা করা যায়। ক্লাউড দ্বারা চালিত, এই ধরনের প্রযুক্তি ইতিমধ্যেই বিপণন এবং বিক্রয় কর্মপ্রবাহ এবং মিথস্ক্রিয়ায় বৈপ্লবিক পরিবর্তন এনেছে কিন্তু এটি একটি ব্যবসার অন্যান্য বিভিন্ন অংশকেও স্পর্শ করতে শুরু করেছে। উদাহরণ স্বরূপ:
অপারেশন অটোমেশন
একবার আপনি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিক্রয় জিতলে, আপনি ক্লায়েন্টকে যে পণ্য বা পরিষেবার প্রতিশ্রুতি দিয়েছেন তা সরবরাহ করতে হবে। এখন বেশিরভাগ ব্যবসার জন্য সেই প্রক্রিয়াটি কেমন দেখাচ্ছে? আপনি সকলেই একটি মিটিং শুরু করবেন এবং আশা করি যে সমস্ত প্রতিশ্রুতি বিপণন এবং বিক্রয় আপনার ক্লায়েন্টকে দিয়েছে তা কভার করবে।
যাইহোক, অপারেশন অটোমেশন এবং একটি শক্তিশালী CRM ব্যবহার করে আপনি মিথস্ক্রিয়াগুলি পড়তে সক্ষম হবেন এবং সেই কিক অফ কল হওয়ার আগে আপনার কোম্পানির সাথে একজন ক্লায়েন্টের সমস্ত বিভিন্ন টাচ পয়েন্ট দেখতে পাবেন। এটি সমস্ত পরিষেবা ব্যবসাকে দুর্দান্ত ক্লায়েন্ট সম্পর্ক প্রদান এবং প্রত্যাশা পরিচালনার ক্ষেত্রে একটি প্রধান সূচনা দেবে। SaaS পণ্যের এই বিভাগকে বলা হয় সার্ভিস অপারেশন অটোমেশন, বা সংক্ষেপে ServOps।
অ্যাকাউন্টিং অটোমেশন
একটি ডাটা-এন্ট্রি ভারী বিভাগ থাকলে তা হবে হিসাবরক্ষণ. সমস্যা হল মানুষ হিসাবে, আমরা একটি মেশিনের তুলনায় ডেটা এন্ট্রিতে ভুল এবং অনেক ধীর। ব্যাঙ্ক ফিড, নিয়ম ভিত্তিক শ্রেণীকরণ এবং সমন্বিত অর্থপ্রদানের উদ্ভাবনগুলি কেরানি এবং হিসাবরক্ষণ কর্মীদের কাজের চাপকে নাটকীয়ভাবে হ্রাস করেছে এবং ব্যবসার মালিকদের তাদের ব্যবসার জন্য সঠিক আর্থিক তথ্যে আরও সময়মত অ্যাক্সেস দিয়েছে।
Xero দ্বারা করা গবেষণা, পরামর্শ দেয় যে 2020 সালের মধ্যে, অটোমেশন ব্যবসায় প্রভাব ফেলবে এবং অ্যাকাউন্টিংয়ে সাধারণ হবে এবং উল্লেখযোগ্য সংখ্যক ফিনান্স পেশাদাররা তাদের বিশ্বব্যাপী ব্যবসায়িক মডেলগুলিতে মূল্য যোগ করতে সাহায্য করার জন্য পরবর্তী স্তরের বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করবেন৷
বেতন/এইচআর অটোমেশন
অবশেষে, ক্লাউড এবং অটোমেশন পে-রোল এবং মানব সম্পদ খাতে এসেছে। একটি ব্যবসার এই গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলি প্রায়শই ক্ষতিগ্রস্থ হয় কারণ ছোট ব্যবসাগুলি পুরো সময়ের এইচআর বিভাগের সামর্থ্যের জন্য যথেষ্ট বড় নয়। এর বিকল্প কি?
শুধুমাত্র প্রতিষ্ঠাতা এবং অধ্যক্ষদের খণ্ডকালীন প্রচেষ্টা যা প্রায়শই ব্যবসার জন্য গুরুতর ঝুঁকির কারণ হতে পারে। এই ক্ষেত্রে, ফ্যাক্টোএইচআর এবং Zenefits স্বয়ংক্রিয়ভাবে কোম্পানিগুলির পক্ষে ফেডারেল অভ্যন্তরীণ রাজস্ব পরিষেবাতে ফর্ম জমা দেবে৷ নতুন অটোমেশন প্রযুক্তির সাথে, প্ল্যাটফর্মগুলি দ্বারা সম্মতি স্বয়ংক্রিয় হয় এবং PTO ব্যালেন্স এবং পে-স্লিপগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ সময়-অফ অনুমোদনগুলি রাখার প্রচেষ্টা অতীতের বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে।
প্রভাব ব্যবসা
অদূর ভবিষ্যতে, আমরা ক্লাউড, অটোমেশন দ্বারা চালিত দুর্দান্ত প্রযুক্তির উত্থান দেখতে পাব, এআই এবং মেশিন লার্নিং. এটি সত্যই তথ্য প্রযুক্তির স্বর্ণযুগের সূচনা এবং এটি ব্যবসার জন্য তাদের সংস্থাগুলির প্রতি কঠোর নজর দেওয়ার এবং শুরু করার উপায়গুলি সন্ধান করার সময়। এই প্রযুক্তিগত প্রবণতাগুলিকে একীভূত করা যেহেতু তারা ব্যবসাকে প্রভাবিত করে।
ইরা প্যাডিলা দ্বারা প্রদত্ত প্রভাব ব্যবসায়িক নিবন্ধ এবং এখানে প্রকাশ করার অনুমতি৷ মূলত 21 ডিসেম্বর, 2017-এ সাপ্লাই চেইন গেম চেঞ্জারে প্রকাশিত।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/
