Der Impact Business-Artikel wurde ursprünglich unter veröffentlicht tenfold.com Genehmigung zur Veröffentlichung erteilt durch Ira Padilla.
Wir leben in aufregenden und innovativen Zeiten mit futuristischer Technologie buchstäblich an unseren Fingerspitzen. Aber für lange Zeit wurden kleine und mittlere Unternehmen nicht von den neuesten Technologietrends bedient, von denen Unternehmen 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 machte Facebook Anfang dieses Jahres Schlagzeilen, als ihre Chatbots ihre eigene Sprache entwickelten. Einige Fake-News-Geschichten besagen, dass der Ingenieur in Panik den Stecker gezogen hat, nachdem er zu schlau geworden war. Die Wahrheit ist jedoch, dass die Chatbots für die Zwecke von Facebook beim Englischen bleiben mussten, anstatt ihre eigene Kurzschrift zu entwickeln. Ihre Chatbots für maschinelles Lernen haben jedoch ihre eigene Sprache außerhalb ihrer expliziten Programmierung entwickelt.
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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.
KI wird sich hauptsächlich auf das Marketing auswirken, indem Leads über soziale Medien gepflegt werden. Aber wie? Durch personalisiertes Content-Targeting in Echtzeit, das 20 Prozent mehr Verkaufschancen bietet. Mit Behavioral-Targeting-Methoden wird die KI in der Lage sein, den Nurture-Prozess zu lokalisieren und zu starten. Beispielsweise könnte ein Marketing-Stack, der KI-Algorithmen verwendet, erfahren, dass ein bestimmter Käufer, der sich am Montagmorgen bei LinkedIn eincheckt, vor kurzem begonnen hat, nach einem neuen CRM-Tool zu suchen. Die Software kann dann gezielte Posts vorschlagen (oder sogar erstellen), die an den Tagen und zu den Zeiten veröffentlicht werden, an denen sie sie sehen: einen, der ihre Anforderungen an die Software abfragt, 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 Käuferpersönlichkeiten gut definiert haben. Ein gründlicher Blick auf Ihr CRM wird Ihnen unzählige Hinweise für Inhalte geben, die qualifizierte Leads dazu bringen, zu reagieren. Indem Sie einen Schritt zurücktreten und den Inhalt Ihres Kanals (wie E-Mails, Telefonanrufe und Nachrichten in sozialen Medien) analysieren, erhalten Sie die richtigen Erkenntnisse, die einen Lead dazu veranlassen, den nächsten Schritt in die zweite Phase Ihres Verkaufstrichters zu tun. Beispielsweise könnte eine Führungskraft der C-Suite am besten auf datengesteuerte Whitepaper und Infografiken reagieren, um ihre Interessen zum Ausdruck zu bringen, während ein anderer Vermarkter eher für eine interaktive Fallstudie oder ein Video geeignet wäre.
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 zur richtigen Zeit an den richtigen Kunden zu verkaufen. Im Jahr 2018 werden sich Vermarkter weiterhin auf maschinelles Lernen verlassen, um die Öffnungsraten von E-Mails zu verstehen – damit Sie genau wissen, wann Sie Ihre nächste Kampagne senden 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 ein enormer Kostenfaktor sein – Kosten, die durch maschinelles Lernen eingespart werden können. Wenn eine Verkaufsanfrage automatisch beim Verkaufsteam landet oder eine Beschwerde sofort in der Warteschlange der Kundendienstabteilung landet, sparen Unternehmen viel Zeit und Geld, und dies 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), mag für viele Eigentümer und Manager von Einzelhandelsunternehmen zunächst verwirrend sein. Aber sobald sie erfahren, was es ist, wie es dem Endergebnis zugute kommt und wie es verwendet wird, wird es zu einem weiteren Instrument im Arsenal zur Steigerung von Umsatz und Gewinn.
Die beigefügte Infografik, Maschinelles Lernen im Einzelhandel, gibt 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 denken, dass sie menschliche Eigenschaften erfordern. Beispielsweise verwenden KI-Anwendungen visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Sprachübersetzung und Entscheidungsfindungstools, um Probleme zu analysieren und zu lösen, Prozesse zu beschleunigen und sogar zu lernen.
Wie funktioniert maschinelles Lernen im Einzelhandel? ML verwendet die sogenannte Predictive Analytics-Technologie, d. h. die Verwendung von Daten, Algorithmen und maschinellen Lerntechniken, um Vorhersagen auf der Grundlage historischer Daten zu treffen. Im Einzelhandel kann Predictive Analytics verwendet werden, um herauszufinden, wie Kunden auf verschiedene Marketing- und Werbekampagnen reagieren und was sie in Zukunft kaufen werden, um die relevanten Anzeigen auf Kunden auszurichten und um Angebote verwandter Produkte zu personalisieren, die das ergänzen sie vorher gekauft. Dies hilft Einzelhandelsunternehmen, bestehende Kunden zu halten 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 ehesten aufhören zu scrollen, um Sie mit bestimmten Inhalten anzusprechen. Wenn Sie beispielsweise immer auf Anzeigen klicken, die glückliche Frauen und etwas Text enthalten, wird dies von einer Maschine als bevorzugter Inhalt protokolliert, sodass Sie nur mit Anzeigen angesprochen werden, die dieser Beschreibung entsprechen. Maschinen können auch verfolgen, zu welcher Tageszeit Sie auf Facebook, Instagram, Twitter und/oder Pinterest am aktivsten sind, um Ihnen diese Anzeigen zu einem 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 im Kundenservice der Zukunft spielen. Wieso den? Chatbots können dazu beitragen, eine schnellere Lösung für den Kundenservice zu erreichen, sowie schnelle Historien zu jedem Kunden für einen tadellosen Kundenservice bereitstellen. 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, ist ganz auf Chatbots eingestellt, da er sein eigenes Unternehmen https://mobilemonkey.com/ gegründet hat, wo sich seine Bots derzeit in der Beta-Phase befinden. Mit diesem Schritt wird es interessant sein zu sehen, wie Unternehmen Roboter in anderen Aspekten ihres Geschäfts einsetzen werden. Der letzte Trend, den wir untersuchen werden, ist die Automatisierung und wie sie sich auf Unternehmen von heute auswirkt.
Automation
Obwohl maschinelles Lernen und KI heiße Themen in der Technologiewelt sind, können kleine und mittlere Unternehmen sie in naher Zukunft nicht nutzen. Es besteht jedoch noch Hoffnung, dass sie das Geschäft mit Automatisierung beeinflussen werden. Angetrieben von der Cloud hat diese Art von Technologie bereits Marketing- und Vertriebsworkflows und -interaktionen revolutioniert, aber sie beginnt auch, die verschiedenen anderen Teile 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 Versprechungen einlösen zu können, 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 wird allen Dienstleistungsunternehmen einen Vorsprung verschaffen, wenn es darum geht, hervorragende Kundenbeziehungen zu schaffen und Erwartungen zu erfüllen. Diese Kategorie von SaaS-Produkten wird als Service Operations Automation oder kurz ServOps bezeichnet.
Buchhaltungsautomatisierung
Wenn es eine dateneingabeintensive Abteilung gibt, wäre es die Buchhaltung. Das Problem ist, dass wir als Menschen fehlbar und viel langsamer bei der Dateneingabe sind als eine Maschine. Innovationen mit Bank-Feeds, regelbasierter Kategorisierung und integrierten Zahlungen haben die Arbeitsbelastung von Büro- und Buchhaltungspersonal drastisch reduziert und Geschäftsinhabern einen zeitnaheren Zugriff auf genaue Finanzinformationen für ihre Unternehmen ermöglicht. Recherche, durchgeführt von Xero, deutet darauf hin, dass die Automatisierung bis 2020 Auswirkungen auf das Geschäft haben und in der Buchhaltung alltäglich sein wird, und eine beträchtliche Anzahl von Finanzfachleuten wird die nächste Stufe von Analysetools verwenden, um ihnen dabei zu helfen, den Wert von Geschäftsmodellen auf der ganzen Welt zu steigern.
Gehaltsabrechnung/HR-Automatisierung
Schließlich sind die Cloud und die Automatisierung in den Bereich der Lohn- und Gehaltsabrechnung und des Personalwesens gekommen. 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? Nur Teilzeitanstrengungen von Gründern und Auftraggebern zu haben, was oft zu ernsthaften Risiken für das Unternehmen führen kann. 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.
