Wir leben in aufregenden und innovativen Zeiten, in denen zukunftsweisende Technologien buchstäblich zur Hand sind, um das Geschäft zu beeinflussen. Aber kleine und mittelständische Unternehmen konnten lange Zeit nicht von den neuesten Technologietrends profitieren, von denen sie profitieren konnten. Das heißt, bis jetzt.

In diesem Artikel untersuchen wir diese Technologietrends und wie sie sich auf das Geschäft in der Zukunft auswirken werden.

Was also kann diese „intelligente“ Technologie? Vor nur 4 Monaten schaffte es eine KI-Maschine, eine Mathematikprüfung auf Universitätsniveau 12-mal schneller zu absolvieren, als es ein durchschnittlicher Mensch normalerweise braucht. Wie? Durch die Kunst des maschinellen Lernens; wo Computer durch Erfahrung lernen und sich anpassen, ohne explizit programmiert zu werden. Das wird sich auf das Geschäft auswirken.

Darüber hinaus sorgte Facebook Anfang des Jahres für Schlagzeilen, als seine Chatbots eine eigene Sprache entwickelten. Einige Fake-News-Geschichten besagen, dass der Ingenieur in Panik den Stecker gezogen habe, nachdem er zu schlau geworden sei.

Die Wahrheit ist jedoch, dass sich die Chatbots für die Zwecke von Facebook an die englische Sprache halten mussten, anstatt eine eigene Kurzschrift zu entwickeln. Ihre Chatbots für maschinelles Lernen haben jedoch außerhalb ihrer expliziten Programmierung eine eigene Sprache erstellt.

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Dieser sich entwickelnde Bereich der Informatik ist die Zukunft für Dienstleistungsunternehmen und wirkt sich bereits auf die Art und Weise aus, wie wir heute leben und arbeiten. Tatsächlich schätzt das Forschungsunternehmen Markets and Markets, dass der Markt für maschinelles Lernen von 1.41 Milliarden US-Dollar im Jahr 2017 auf 8.81 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 wachsen wird!

Also schnallen Sie sich an, denn diese Technologietrends werden sich auf das Geschäft auswirken, vom Marketing über den Betrieb bis hin zur Gehaltsabrechnung. Hier ist wie:

Marketing wird intelligenter mit KI und maschinellem Lernen

KI und Social-Media-Marketing

Im April 2017 führte Salesforce eine Studie unter Marketingleitern weltweit durch, und die Ergebnisse waren überwältigend. Die Befragten gaben an, dass sie in den nächsten fünf Jahren Effizienzsteigerungen und Fortschritte bei der Personalisierung erwarten. Mehr als 60 Prozent der Vermarkter stellen sich auch vor, KI zu nutzen, um dynamische Zielseiten, Websites, programmatische Werbung und Medieneinkäufe zu erstellen.

Was die Leute jedoch am meisten begeisterte, war der potenzielle Einfluss von KI auf das Zuhören in sozialen Medien und die Pflege von Leads. In nicht allzu ferner Zukunft wird die KI immer ausgefeilter und ein mächtiges Werkzeug für das Social-Media-Marketing.

In einem Artikel von Tomedes, einem technologieorientierten Übersetzungsunternehmen, haben KI und maschinelle Lerntechnologie die Kommunikation über verschiedene Sprachen hinweg erheblich vereinfacht. Viele Unternehmen beginnen, ChatGPT zu nutzen, um die Konversation zwischen Ihnen und Ihrem mehrsprachigen Publikum einfacher zu gestalten. Um mehr darüber zu erfahren, wie ChatGPT die Kommunikation verbessert, können Sie hier alles darüber lesen [Link].

KI wird das Marketing vor allem durch die Pflege von Leads über soziale Medien beeinflussen. Aber wie? Durch personalisiertes Content-Targeting in Echtzeit, das 20 Prozent mehr Verkaufschancen schafft. Mithilfe von Verhaltens-Targeting-Methoden kann KI den Pflegeprozess lokalisieren und starten. Beispielsweise könnte ein Marketing-Stack, der KI-Algorithmen verwendet, erfahren, dass ein bestimmter Käufer, der montags morgens bei LinkedIn eincheckt, seit Kurzem nach einem neuen CRM-Tool sucht.

Die Software kann dann gezielte Beiträge vorschlagen (oder sogar erstellen), die an den Tagen und Uhrzeiten veröffentlicht werden, an denen sie sie sehen: einen, in dem sie nach ihren Anforderungen an die Software fragen, und einen weiteren Folgebeitrag mit einem Vergleich des CRM-Ökosystems.

Derzeit verfügen versierte Vermarkter, die Social Listening zur Pflege von Leads verwenden, nicht über die notwendige Verbesserung der KI, sodass dies zeitaufwändig, manuell und nicht in Echtzeit ist. Wie bereiten Sie sich also auf diese Art der zukünftigen Content-Marketing-Distribution vor?

Zunächst müssen Sie Ihre Buyer-Personas klar definieren. Wenn Sie einen genauen Blick auf Ihr CRM werfen, erhalten Sie jede Menge Hinweise auf Inhalte, die qualifizierte Leads zum Antworten veranlassen. Indem Sie einen Schritt zurücktreten und die Inhalte Ihres Kanals (wie E-Mails, Telefonanrufe und Social-Media-Nachrichten) analysieren, erhalten Sie die richtigen Erkenntnisse, die einen Lead dazu veranlassen, den nächsten Schritt in die zweite Phase Ihres Verkaufstrichters zu gehen.

Beispielsweise könnte ein C-Suite-Manager am besten auf datengesteuerte Whitepapers und Infografiken reagieren, um sein Interesse zu wecken, während ein anderer Vermarkter möglicherweise eher für eine interaktive Fallstudie oder ein Video geeignet ist.

Der einzige Weg, um diese Art von Einblicken zu erhalten, besteht darin, tief in Ihre CRM-Plattform einzutauchen und eine gründliche Überprüfung der Kundendaten durchzuführen – mithilfe einer semantischen Analyse, um das Maß an Kaufabsicht hinter den Wörtern zu verstehen, die Ihre qualifizierten Interessenten verwenden.

Heißer Tipp: Beginnen Sie jetzt mit der Durchführung Ihrer Analyse und entwickeln Sie starke Persönlichkeiten, um 2018 und darüber hinaus KI-Algorithmen in Ihren sozialen Medien zu implementieren.

Marketing und maschinelles Lernen

Einfach ausgedrückt, Maschinelles Lernen geht es darum, Daten und Statistiken zu verstehen. Es ist ein technischer Prozess, bei dem Computeralgorithmen Muster in Daten finden und dann wahrscheinliche Ergebnisse vorhersagen – beispielsweise wenn Ihre E-Mail anhand von Wörtern in der Betreffzeile, in der Nachricht enthaltenen Links oder in einer Liste identifizierten Mustern feststellt, ob eine bestimmte Nachricht Spam ist oder nicht von Empfängern. Dies ist ein perfektes Beispiel dafür, wie maschinelles Lernen im Marketing eingesetzt werden kann, um erfolgreiche Kampagnen zu optimieren.

Unternehmen können maschinelles Lernen auch nutzen, um das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt an den richtigen Kunden zu verkaufen. Auch im Jahr 2018 werden sich Vermarkter weiterhin auf maschinelles Lernen verlassen, um die Öffnungsraten bei E-Mails zu verstehen – so wissen Sie genau, wann Sie Ihre nächste Kampagne versenden müssen, um die Klickraten und den ROI zu steigern. Das nächste große ding?

Es mag klein klingen, aber das Markieren und Umleiten von Tickets kann für kleine Unternehmen einen enormen Kostenfaktor darstellen – Kosten, die durch maschinelles Lernen eingespart werden können. Wenn eine Verkaufsanfrage automatisch beim Vertriebsteam landet oder eine Beschwerde sofort in der Warteschlange der Kundendienstabteilung landet, können Unternehmen viel Zeit und Geld sparen, und das alles wird durch moderne Technologie ermöglicht.

Und obwohl es großartig ist, Probleme in Rekordzeit zu lösen und erfolgreiche E-Mail-Kampagnen zu liefern, ist dies nur der Anfang. Hier ist, was Sie sonst noch erwartet:

Maschinelles Lernen kann die Ergebnisse im Einzelhandel verbessern

Maschinelles Lernen (ML), eine Unterkategorie der Künstlichen Intelligenz (KI), kann für viele Einzelhandelsunternehmer und -manager zunächst verwirrend sein. Aber sobald sie lernen, was es ist, wie es sich positiv auf das Endergebnis auswirken kann und wie man es nutzt, wird es zu einem weiteren Instrument im Arsenal zur Steigerung von Umsatz und Gewinn. 

Die beigefügte Infografik, Maschinelles Lernen im Einzelhandel, bietet einen umfassenden Überblick über das Thema. Es beginnt mit einfachen Erklärungen zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Künstliche Intelligenz ist im Wesentlichen die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, von denen wir normalerweise annehmen, dass sie menschliche Eigenschaften erfordern.

KI-Anwendungen nutzen beispielsweise visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Sprachübersetzung und Entscheidungshilfen, um Probleme zu analysieren und zu lösen, Prozesse zu beschleunigen und sogar zu lernen. 

Wie funktioniert maschinelles Lernen im Einzelhandel? ML nutzt die sogenannte Predictive-Analytics-Technologie, bei der Daten, Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens genutzt werden, um Vorhersagen auf der Grundlage historischer Daten zu treffen.

Im Einzelhandel kann Predictive Analytics eingesetzt werden, um herauszufinden, wie Kunden auf verschiedene Marketing- und Werbekampagnen reagieren und was sie in Zukunft kaufen werden, um relevante Anzeigen gezielt an Kunden zu richten und Angebote für verwandte Produkte zu personalisieren, die das ergänzen sie zuvor gekauft haben. Dies hilft Einzelhandelsunternehmen, bestehende Kunden zu binden und den Umsatz zu steigern. 

ML geht jedoch über Marketing hinaus. ML hilft Einzelhändlern, Prozesse zu automatisieren, Preise festzulegen, Lagerhaltung und Inventar zu optimieren, ein persönlicheres Einkaufserlebnis zu bieten und Ressourcen zu verwalten. Es kann auch verwendet werden, um die Kredithistorie zukünftiger Kunden zu analysieren, um die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls zu bestimmen. ML kann verwendet werden, um Betrug aufzudecken und die Logistikeffizienz zu steigern. 

Es ist wahrscheinlich, dass in Zukunft noch mehr Vorteile gefunden werden. Ist es nicht an der Zeit, alle Daten zu nutzen, die jetzt verfügbar sind, indem Sie auf den ML-Zug aufspringen? 

E-Commerce erreicht neue Höhen

Sie haben bei Amazon nach einer neuen Sonnenbrille gesucht, und bevor Sie sich versehen, ist Ihr Facebook-Feed mit mehreren Brillenanzeigen und verwandten Trends für den Sommer gefüllt: Das ist maschinelles Lernen. Tatsächlich ist dieses Beispiel der Analyse von Daten basierend auf der Kaufhistorie oder dem Online-Einkaufsverhalten eines Benutzers die Zukunft für den E-Commerce.

Einzelhandelsunternehmen verfolgen auch, bei welchen Anzeigen oder Bildern Sie am wahrscheinlichsten aufhören zu scrollen, um Sie mit spezifischen Inhalten anzusprechen. Wenn Sie beispielsweise immer auf Anzeigen klicken, die glückliche Frauen und etwas Text enthalten, protokolliert eine Maschine dies als bevorzugten Inhalt, sodass Sie nur mit Anzeigen angesprochen werden, die zu dieser Beschreibung passen.

Maschinen können auch verfolgen, zu welcher Tageszeit Sie auf Facebook, Instagram, Twitter und/oder Pinterest am aktivsten sind, um Ihnen diese Anzeigen zum optimalen Kaufzeitpunkt zu präsentieren.

Wenn es dann Zeit zum Kauf ist, wird maschinelles Lernen angewendet, um das Risiko von Kreditbetrug in kleinen Unternehmen zu verringern. Wie? Maschinen lernen aus historischen Datensätzen, die betrügerische Transaktionen enthalten, und können Muster erkennen, die eine typische betrügerische Transaktion darstellen – ähnlich wie Spam-E-Mails erkannt und abgewehrt werden. Maschinelles Lernen wird sich auch auf andere Teile Ihres Geschäftstrichters auswirken, werfen Sie einfach einen Blick auf den Aufstieg von Chatbots.

Chatbots integrieren

Es gab eine Zeit, in der Chatbots nur als künstliche Schädlinge im Internet angesehen wurden, aber durch maschinelles Lernen werden sie intelligenter und Unternehmen nehmen sie massenhaft an.

Im Jahr 2018 und darüber hinaus werden Chatbots eine Schlüsselrolle in der Zukunft des Kundenservices spielen. Warum? Chatbots können dazu beitragen, eine schnellere Lösung für den Kundenservice zu erreichen und schnelle Historien zu jedem Kunden bereitzustellen, um einen tadellosen Kundenservice zu gewährleisten. Und der beste Weg, Ihre Kunden zu binden, ist über a Chatbot.

Es gibt einige entscheidende Vorteile, die Chatbots gegenüber rein menschlichen Interaktionen haben:

• Kundenservice rund um die Uhr: Das Tolle an Maschinen? Sie schlafen nicht! Gekoppelt mit der Tatsache, dass Chatbots ausgeklügelt genug werden, um menschliche Emotionen wie Wut, Verwirrung, Angst und Freude zu erkennen. Sollte ein Chatbot also auf negative Gefühle des Kunden stoßen, kann er nahtlos zu einem Menschen wechseln, der die Betreuung des Kunden übernimmt und beendet.

• Die Zeit der Warteschleife ist vorbei: Lange Wartezeiten sind ein großes Hindernis für exzellenten Kundenservice. Wie oft haben Sie versucht, den Kundendienst von Comcast (oder einem anderen TV-/Internetanbieter) zu erreichen, und Sie werden immer frustrierter über die Wartezeiten? Das alles kann mit Chatbots eliminiert werden!
• Der schnelle Zugriff auf Kundendaten macht den Service persönlicher: Eine Sache, in der Menschen niemals besser sein werden als Chatbots, ist das schnelle Verdauen von Kundendaten und -historie, um Kundenfragen in einen Kontext zu stellen. Chatbots zeichnen sich durch das Sammeln von Kundendaten aus Support-Interaktionen aus. Sie können als virtuelle Assistenten fungieren, die Kundendaten an Ihre Kundendienstmitarbeiter weitergeben können, damit sie schnell einen vollständigen Verlauf jedes Kontos haben. Auch wenn wir noch ganz am Anfang der Einführung von Chatbots stehen, besteht kein Zweifel daran, dass diese Technologie 2018 einen wesentlichen Beitrag zum Geschäftserfolg leisten wird.

Dieses aufstrebende Tool für Unternehmen findet bereits erhebliche Zustimmung von Vordenkern auf der ganzen Welt. In der Tat, Larry Kim, Gründer von Wordstream, setzt voll auf Chatbots, da er sein eigenes Unternehmen https://mobilemonkey.com/ gegründet hat, wo sich seine Bots derzeit in der Betaphase befinden.

Bei diesem Schritt wird es interessant sein zu sehen, wie Unternehmen Roboter in anderen Bereichen ihres Geschäfts einsetzen werden. Der letzte Trend, den wir untersuchen werden, ist die Automatisierung und wie sie sich heute auf Unternehmen auswirkt.

Automation

Obwohl maschinelles Lernen und AI sind heiße Themen in der Technologiewelt, aber kleine und mittlere Unternehmen können sie in naher Zukunft noch nicht so gut nutzen. Aber es besteht immer noch Hoffnung, dass sie durch Automatisierung Einfluss auf das Geschäft nehmen können. Mithilfe der Cloud hat diese Art von Technologie bereits die Arbeitsabläufe und Interaktionen im Marketing und Vertrieb revolutioniert, beginnt aber auch, die verschiedenen anderen Bereiche eines Unternehmens zu berühren. Zum Beispiel:

Betriebsautomatisierung

Sobald Sie einen wichtigen Verkauf abgeschlossen haben, müssen Sie das Produkt oder die Dienstleistung liefern, die Sie dem Kunden versprochen haben. Wie sieht dieser Prozess jetzt für die meisten Unternehmen aus? Sie alle werden ein Kick-off-Meeting abhalten und hoffen, alle Versprechen einzuhalten, die Marketing und Vertrieb Ihrem Kunden gegeben haben.  

Durch den Einsatz von Betriebsautomatisierung und einem leistungsstarken CRM können Sie jedoch die Interaktionen lesen und alle verschiedenen Berührungspunkte sehen, die ein Kunde mit Ihrem Unternehmen hatte, bevor dieser Kick-off-Anruf überhaupt stattfindet. Dies verschafft allen Dienstleistungsunternehmen einen Vorsprung beim Aufbau guter Kundenbeziehungen und beim Management von Erwartungen. Diese Kategorie von SaaS-Produkten wird Service Operations Automation, kurz ServOps, genannt.

Buchhaltungsautomatisierung

Wenn es eine Abteilung mit hohem Dateneingabeaufwand gäbe, wäre es diese Buchhaltung. Das Problem besteht darin, dass wir als Menschen fehlbar und bei der Dateneingabe viel langsamer sind als eine Maschine. Innovationen mit Bank-Feeds, regelbasierter Kategorisierung und integrierten Zahlungen haben die Arbeitsbelastung des Büro- und Buchhaltungspersonals drastisch reduziert und Geschäftsinhabern einen schnelleren Zugriff auf genaue Finanzinformationen für ihre Unternehmen ermöglicht.

Untersuchungen von Xero deuten darauf hin, dass sich die Automatisierung bis 2020 auf das Geschäft auswirken und in der Buchhaltung alltäglich sein wird und eine beträchtliche Anzahl von Finanzexperten die nächste Stufe von Analysetools nutzen wird, um ihnen dabei zu helfen, Geschäftsmodellen auf der ganzen Welt einen Mehrwert zu verleihen.

Gehaltsabrechnung/HR-Automatisierung

Schließlich sind Cloud und Automatisierung auch im Lohn- und Personalwesen angekommen. Diese wichtigen Bereiche eines Unternehmens leiden allzu oft, weil kleine Unternehmen nicht groß genug sind, um sich eine Vollzeit-Personalabteilung leisten zu können. Was ist die Alternative?

Die nur Teilzeitbeschäftigung von Gründern und Geschäftsführern kann oft zu einem ernsthaften Risiko für das Unternehmen führen. Zum Beispiel, MXNUMXRVRXNUMXARXNUMX und Zenefits reicht Formulare im Namen von Unternehmen automatisch beim Federal Internal Revenue Service ein. Mit der neuen Automatisierungstechnologie wird die Compliance durch Plattformen automatisiert und der Aufwand, Urlaubsgenehmigungen mit PTO-Salden und Gehaltsabrechnungen zu synchronisieren, gehört der Vergangenheit an.

Impact-Geschäft

In naher Zukunft werden wir den Aufstieg großartiger Technologien erleben, angetrieben durch die Cloud, Automatisierung, KI und maschinelles Lernen. Dies ist wirklich der Beginn des Goldenen Zeitalters der Informationstechnologie, und es ist an der Zeit, dass Unternehmen ihre Organisationen genau unter die Lupe nehmen und Wege finden, damit anzufangen Integration dieser Technologietrends wie sie sich auf das Geschäft auswirken.

Impact-Wirtschaftsartikel und Erlaubnis zur Veröffentlichung hier bereitgestellt von Ira Padilla. Ursprünglich veröffentlicht auf Supply Chain Game Changer am 21. Dezember 2017.

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• Quelle: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/