Elämme jännittäviä ja innovatiivisia aikoja, ja futuristinen teknologia on kirjaimellisesti käden ulottuvilla ja vaikuttaa liiketoimintaan. Mutta pisimpään aikaan pienet ja keskisuuret yritykset eivät ole palvelleet viimeisimmät teknologiatrendit, joista yritykset ovat voineet hyötyä. Eli tähän asti.

Tässä artikkelissa tutkimme näitä teknologiatrendejä ja kuinka ne vaikuttavat liiketoimintaan tulevaisuudessa.

Joten, millaisia ​​asioita tämä "älykäs" tekniikka voi tehdä? Vain 4 kuukautta sitten tekoälykone onnistui suorittamaan yliopistotason matematiikan kokeen 12 kertaa nopeammin kuin tavallisesti kestää keskimäärin ihminen. Miten? Koneoppimisen taiteen kautta; jossa tietokoneet oppivat ja mukautuvat kokemuksen kautta ilman, että niitä ohjelmoidaan erikseen. Se vaikuttaa liiketoimintaan.

Lisäksi Facebook nousi otsikoihin aiemmin tänä vuonna, kun heidän chatbotit loivat oman kielensä. Jotkut valeuutiset kertovat, että insinööri veti pistokkeen paniikissa, kun heistä tuli liian älykkäitä.

Totuus on kuitenkin, että Facebookin tarkoituksia varten chatbottien piti pysyä englannin kielessä sen sijaan, että he kehittäisivät oman lyhyen kätensä. Heidän koneoppimisen chatbotit loivat kuitenkin oman kielensä eksplisiittisen ohjelmoinnin ulkopuolelle.

Haluatko parantaa asiakaskokemustasi juuri nyt?

Tämä tietotekniikan kehittyvä alue on palveluyritysten tulevaisuus, ja se vaikuttaa jo nyt tapaamme elää ja työskennellä. Itse asiassa tutkimusyhtiö Markets and Markets arvioi, että koneoppimismarkkinat kasvavat 1.41 miljardista dollarista vuonna 2017 8.81 miljardiin dollariin vuoteen 2022 mennessä!

Ota siis kiinni, sillä nämä teknologiatrendit vaikuttavat liiketoimintaan markkinoinnista, toimintaan aina palkanlaskennassa. Näin:

Markkinoinnista tulee älykkäämpää tekoälyn ja koneoppimisen avulla

AI ja sosiaalisen median markkinointi

Huhtikuussa 2017 Salesforce suoritti tutkimuksen markkinointijohtajista maailmanlaajuisesti, ja tulokset olivat hämmästyttäviä. Vastaajat sanoivat, että he odottavat näkevänsä tehokkuuden parannuksia ja personoinnin edistymistä seuraavan viiden vuoden aikana. Yli 60 prosenttia markkinoijista kuvittelee myös tekoälyn hyödyntämisen dynaamisten aloitussivujen, verkkosivustojen, ohjelmallisen mainonnan ja median ostojen luomiseen.

Ihmiset olivat kuitenkin eniten innoissaan tekoälyn mahdollisesta vaikutuksesta sosiaalisen median kuunteluun ja ohjaamiseen. Ei niin kaukaisessa tulevaisuudessa tekoälystä tulee yhä kehittyneempää ja tehokkaampi työkalu sosiaalisen median markkinoinnissa.

Artikkelissa, jonka on julkaissut Tomedes, teknologiavetoinen käännösyritys, tekoäly ja koneoppimisteknologia ovat tehneet paljon helpommaksi kommunikoida eri kielillä. Monet yritykset ovat alkaneet käyttää ChatGPT:tä tehdäkseen keskustelusta vaivatonta sinun ja monikielisen yleisösi välillä. Jos haluat lisätietoja siitä, kuinka ChatGPT parantaa viestintää, voit lukea siitä kaiken tästä [linkkiä].

Pääasiallinen tapa, jolla tekoäly vaikuttaa markkinointiin, on kasvattaa viittauksia sosiaalisen median kautta. Mutta miten? Personoidun, reaaliaikaisen sisällön kohdistamisen avulla, joka tuottaa 20 prosenttia enemmän myyntimahdollisuuksia. Käyttäytymiskohdistusmenetelmien avulla tekoäly pystyy paikantamaan ja käynnistämään hoitoprosessin, esimerkiksi tekoälyalgoritmeja käyttävä markkinointipino voi saada tietää, että tietty ostaja, joka kirjautuu LinkedIniin maanantaiaamuisin, on hiljattain alkanut etsiä uutta CRM-työkalua.

Ohjelmisto voi sitten ehdottaa (tai jopa luoda) kohdistettuja julkaisuja julkaistavaksi päivinä ja kellonaikoina, jolloin he näkevät ne: yksi, joka kysyy heidän ohjelmistovaatimuksiaan ja toinen seurantakappale CRM-ekosysteemin vertailulla.

Tällä hetkellä taitavilla markkinoijilla, jotka käyttävät sosiaalista kuuntelua tapana kasvattaa liidejä, ei ole tarvittavaa tekoälyn parannusta, joten se on aikaa vievää, manuaalista eikä reaaliaikaista. Miten sitten alkaa valmistautua tämäntyyppiseen tulevaan sisältömarkkinoinnin jakeluun?

Ensinnäkin sinun on määritettävä ostajapersoonasi hyvin. Kun tarkastelet CRM-järjestelmääsi, saat paljon vihjeitä sisällöstä, joka saa päteviä liidejä vastaamaan. Ottamalla askeleen taaksepäin ja analysoimalla kanavasi sisältöä (kuten sähköposteja, puheluita ja sosiaalisen median viestejä) alat saada oikeanlaisia ​​oivalluksia, jotka saavat liidin ottamaan seuraavan askeleen myyntisuppilosi toiseen vaiheeseen.

Esimerkiksi C-Suiten johtaja saattaa parhaiten reagoida tietoihin perustuviin tietoihin ja infografioihin saadakseen kiinnostuksensa huippuunsa, kun taas markkinointitoveri saattaa sopia paremmin interaktiiviseen tapaustutkimukseen tai videoon.

Ainoa tapa saada tällaisia ​​oivalluksia on sukeltaa syvälle CRM-alustaan ​​ja käydä perusteellisesti läpi asiakkaiden tiedot – semanttisen analyysin avulla ymmärtääksesi ostoaikeiden tason pätevien asiakkaiden käyttämien sanojen takana.

Kuuma vinkki: Analyysin suorittamisen aloittaminen nyt ja vahvojen henkilöiden kehittäminen on avainasemassa AI-algoritmien käyttöönotossa sosiaalisessa mediassa vuonna 2018 ja sen jälkeen.

Markkinointi ja koneoppiminen

Yksinkertaistetusti, koneoppiminen on tietojen ja tilastojen ymmärtämistä. Se on tekninen prosessi, jossa tietokonealgoritmit löytävät tiedosta kaavoja ja ennustavat sitten todennäköisiä tuloksia – esimerkiksi kun sähköpostisi määrittää, onko tietty viesti roskapostia vai ei, riippuen aiherivin sanoista, viestiin sisältyvistä linkeistä tai luettelosta tunnistetuista malleista. vastaanottajista. Tämä on täydellinen esimerkki siitä, kuinka koneoppimista voidaan soveltaa markkinoinnissa onnistuneiden kampanjoiden optimointiin.

Yritykset voivat myös käyttää koneoppimista myydäkseen oikeaa tuotetta oikealle asiakkaalle oikeaan aikaan. Vuonna 2018 markkinoijat luottavat edelleen koneoppimiseen ymmärtääkseen sähköpostin avoimet hinnat – jotta tiedät tarkalleen, milloin sinun on lähetettävä seuraava kampanjasi napsautussuhteiden ja sijoitetun pääoman tuottoprosentin lisäämiseksi. Seuraava iso juttu?

Se saattaa kuulostaa pieneltä, mutta lippujen merkitseminen ja uudelleenreititys voivat olla suuria kuluja pienille yrityksille – kustannuksia, joita voidaan säästää koneoppimisen avulla. Se, että myyntitiedustelu päätyy automaattisesti myyntitiimiin tai valitus päätyy välittömästi asiakaspalvelun jonoon, säästää yrityksiltä paljon aikaa ja rahaa, ja tämä kaikki on mahdollista nykytekniikalla.

Ja vaikka ongelmien ratkaiseminen ennätysajassa ja onnistuneiden sähköpostikampanjoiden toimittaminen on hienoa, tämä on vasta alkua. Tässä on mitä muuta on odotettavissa:

Koneoppiminen voi parantaa vähittäiskaupan tuloksia

Koneoppiminen (ML), tekoälyn (AI) alaluokka, saattaa olla aluksi hämmentävä monille vähittäiskaupan yritysten omistajille ja johtajille. Mutta kun he oppivat, mikä se on, kuinka se voi hyödyttää tulosta ja miten sitä käytetään, siitä tulee toinen laite myynnin ja voittojen lisäämisen arsenaalissa. 

Oheinen infografiikka, Koneoppiminen vähittäiskaupan alalla, esittelee kaiken kattavan yleiskatsauksen aiheesta. Se alkaa yksinkertaisilla selityksillä tekoälystä ja koneoppimisesta. Pohjimmiltaan tekoäly on sellaisten tietokonejärjestelmien kehitystä, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä, joiden uskomme yleensä vaativan ihmisen ominaisuuksia.

Esimerkiksi tekoälysovellukset käyttävät visuaalista havaintoa, puheentunnistusta, kielen käännös- ja päätöksentekotyökaluja ongelmien analysointiin ja ratkaisemiseen, prosessien nopeuttamiseen ja jopa oppimiseen. 

Miten koneoppiminen toimii vähittäiskaupan maailmassa? ML käyttää niin kutsuttua ennakoivaa analytiikkatekniikkaa, joka on datan, algoritmien ja koneoppimistekniikoiden käyttöä historiatietoihin perustuvien ennusteiden tekemiseen.

Vähittäiskaupassa ennakoivan analytiikan avulla voidaan selvittää, miten asiakkaat reagoivat erilaisiin markkinointi- ja mainoskampanjoihin ja mitä he ostavat tulevaisuudessa, kohdistaa asiaankuuluvat mainokset asiakkaille ja personoida niihin liittyviä tuotteita täydentäviä tarjouksia. he ostivat aiemmin. Tämä auttaa vähittäiskauppiaita säilyttämään nykyiset asiakkaat ja kasvattamaan myyntiä. 

ML menee kuitenkin markkinoinnin ulkopuolelle. ML auttaa jälleenmyyjiä automatisoimaan prosesseja, määrittämään hinnoittelun, optimoimaan varaston ja varaston, tarjoamaan henkilökohtaisemman ostokokemuksen ja hallitsemaan resursseja. Sen avulla voidaan myös analysoida tulevien asiakkaiden luottohistoriaa ja määrittää, kuinka todennäköistä on, että he laiminlyövät maksunsa. ML:llä voidaan havaita petoksia ja lisätä logistiikan tehokkuutta. 

On todennäköistä, että tulevaisuudessa löytyy vielä enemmän etuja. Eikö olisi aika hyödyntää kaikkea saatavilla olevaa dataa hyppäämällä ML:n kelkkaan? 

Sähköinen kaupankäynti saavuttaa uusia korkeuksia

Olet ostanut uusia aurinkolaseja Amazonista, ja ennen kuin huomaatkaan, Facebook-syötteesi on täynnä useita silmälasimainoksia ja niihin liittyviä kesän trendejä: tämä on koneoppimista. Itse asiassa tämä esimerkki tietojen analysoinnista käyttäjän ostohistorian tai verkkokaupan käyttäytymisen perusteella on verkkokaupan tulevaisuus.

Vähittäismyyntiyritykset seuraavat myös, mitä mainoksia tai kuvia todennäköisimmin lopetat vierimisen, jotta ne voivat kohdistaa sinulle tietyn sisällön. Jos esimerkiksi napsautat aina mainoksia, jotka sisältävät onnellisia naisia ​​ja tekstiä, kone kirjaa tämän ensisijaiseksi sisällöksi, jotta sinulle kohdistetaan vain mainoksia, jotka vastaavat tätä kuvausta.

Koneet voivat myös seurata, mihin aikaan päivästä olet aktiivisin Facebookissa, Instagramissa, Twitterissä ja/tai Pinterestissä, jotta nämä mainokset voidaan esittää sinulle optimaalisella ostohetkellä.

Sitten kun on aika ostaa, koneoppimista sovelletaan pienentämään luottopetosten riskiä pienissä yrityksissä. Miten? Koneet oppivat historiallisista tietojoukoista, jotka sisältävät vilpillisiä tapahtumia ja voivat tunnistaa malleja, jotka edustavat tyypillistä vilpillistä tapahtumaa – samalla tavalla kuin roskapostit havaitaan ja estetään. Koneoppiminen alkaa vaikuttaa myös muihin liiketoimintasuppilosi osiin, katso vain Chatbottien nousua.

Chatbottien integrointi

Oli aika, jolloin chatbotteja pidettiin vain ihmisen aiheuttamina tuholaisina Internetissä, mutta koneoppimisen ansiosta ne ovat tulossa älykkäämmiksi ja yritykset omaksuvat ne massalla.

Vuonna 2018 ja sen jälkeen chatbotit ovat avainasemassa asiakaspalvelun tulevaisuuden kannalta. Miksi? Chatbotit voivat auttaa saavuttamaan nopeamman asiakaspalvelun ratkaisun sekä tarjoamaan nopeat historiatiedot jokaisesta asiakkaasta moitteetonta asiakaspalvelua varten. Ja paras tapa sitouttaa asiakkaasi on a chatbot.

Chatbotilla on joitain keskeisiä etuja pelkästään ihmisten väliseen vuorovaikutukseen verrattuna:

• 24/7 asiakaspalvelu: Hyviä asioita koneissa? He eivät nuku! Yhdessä sen tosiasian kanssa, että chatbotit ovat tulossa tarpeeksi kehittyneitä tunnistamaan ihmisten tunteita, kuten vihaa, hämmennystä, pelkoa ja iloa. Joten jos chatbot kohtaa negatiivisia tunteita asiakkaalta, se voi siirtyä saumattomasti ihmiselle, joka ottaa haltuunsa ja lopettaa avustamisen.

• "Pidossa" olemisen aikakausi on mennyt: Valtava este erinomaisen asiakaspalvelun tarjoamiselle ovat pitkät odotusajat. Kuinka monta kertaa olet yrittänyt saada asiakaspalvelua Comcastilta (tai miltä tahansa TV-/Internet-palveluntarjoajalta) ja olet jatkuvasti turhautunut odotusaikoihin? Tämä kaikki voidaan poistaa chatbottien avulla!
• Nopea pääsy asiakastietoihin tekee palvelusta henkilökohtaisempaa: Yksi asia, jossa ihmiset eivät koskaan ole parempia kuin chatbotit, on asiakastietojen ja historian nopea sulattaminen tarjotakseen asiayhteyden asiakkaiden kysymyksiin. Chatbotit keräävät erinomaisesti asiakastietoja tukivuorovaikutuksista. He voivat toimia virtuaalisina avustajina, jotka voivat syöttää asiakastietoja asiakaspalveluvirkailijoille, jotta heillä on nopeasti jokaisen tilin täydellinen historia. Vaikka olemmekin vasta chatbotin käyttöönoton alussa, ei ole epäilystäkään siitä, että tämä tekniikka tulee olemaan avaintekijä liiketoiminnan menestyksessä vuonna 2018.

Tällä yrityksille suunnatulla työkalulla on jo merkittävä sisäänosto ajatusjohtajilta ympäri maailmaa. Itse asiassa, Larry Kim, Wordstreamin perustaja, on mukana chatboteissa, sillä hän on perustanut oman yrityksensä https://mobilemonkey.com/jossa hänen robottinsa ovat tällä hetkellä betavaiheessa.

Tämän muutoksen myötä on mielenkiintoista nähdä, kuinka yritykset hyödyntävät robotteja liiketoimintansa muilla osa-alueilla. Viimeinen suuntaus, jota tutkimme, on automaatio ja sen vaikutus yrityksiin nykyään.

Automaatio

Vaikka koneoppiminen ja AI ovat kuumia aiheita teknologiamaailmassa, joten pienet ja keskisuuret yritykset eivät voi hyödyntää sitä lähitulevaisuudessa. Mutta heillä on edelleen toivoa vaikuttaa liiketoimintaan automaation avulla. Pilvipohjainen teknologia on jo mullistanut markkinoinnin ja myynnin työnkulkuja ja vuorovaikutuksia, mutta se on alkanut koskettaa myös monia muita liiketoiminnan osia. Esimerkiksi:

Toiminnan automaatio

Kun voitat tärkeän myynnin, sinun on toimitettava asiakkaalle lupaamasi tuote tai palvelu. Miltä tämä prosessi näyttää useimmissa yrityksissä nyt? Teillä kaikilla on aloituskokous ja toivotte täyttävänne kaikki lupaukset, jotka markkinointi ja myynti ovat asiakkaallenne antaneet.  

Käyttöautomaation ja tehokkaan CRM:n avulla voit kuitenkin lukea vuorovaikutuksia ja nähdä kaikki erilaiset kosketuspisteet, jotka asiakkaalla oli yrityksesi kanssa ennen kuin aloituspuhelu edes tapahtuu. Tämä antaa kaikille palveluyrityksille etulyöntiaseman erinomaisten asiakassuhteiden tarjoamisessa ja odotusten hallinnassa. Tätä SaaS-tuotteiden luokkaa kutsutaan nimellä Service Operations Automation tai lyhennettynä ServOps.

Kirjanpidon automaatio

Jos on yksi raskaan tiedonsyötön osasto, se olisi kirjanpito. Ongelmana on, että olemme ihmisinä erehtyviä ja paljon hitaampia syöttämään tietoja kuin kone. Pankkisyötteitä, sääntöihin perustuvaa luokittelua ja integroituja maksuja koskevat innovaatiot ovat vähentäneet dramaattisesti toimihenkilöiden ja kirjanpitohenkilöstön työtaakkaa ja antaneet yritysten omistajille oikea-aikaisemman pääsyn yritystensä tarkkoihin taloustietoihin.

Xeron tekemä tutkimus viittaa siihen, että vuoteen 2020 mennessä automaatio vaikuttaa liiketoimintaan ja on arkipäivää kirjanpidossa, ja huomattava määrä rahoitusalan ammattilaisia ​​tulee käyttämään seuraavan tason analyyttisiä työkaluja auttaakseen heitä lisäämään arvoa liiketoimintamalleihin kaikkialla maailmassa.

Palkanlaskenta/HR automaatio

Lopuksi pilvi ja automaatio ovat tulleet palkka- ja henkilöstösektorille. Nämä tärkeät liiketoiminnan osa-alueet kärsivät liian usein, koska pienet yritykset eivät ole tarpeeksi suuria varaamaan kokopäiväiseen henkilöstöosastoon. Mikä on vaihtoehto?

Perustajien ja päämiesten osa-aikatyö voi usein johtaa vakavaan riskiin yritykselle. Esimerkiksi, factoHR ja Zenefits lähettää automaattisesti lomakkeet liittovaltion verohallinnolle yritysten puolesta. Uuden automaatiotekniikan ansiosta alustat automatisoivat vaatimustenmukaisuuden, ja pyrkimys pitää vapaa-ajan hyväksynnät synkronoituna voimanoton saldojen ja palkkakuittien kanssa tulee menneisyyteen.

Vaikutusliiketoiminta

Lähitulevaisuudessa näemme loistavan teknologian nousun pilven, automaation, AI ja koneoppiminen. Tämä on todellakin tietotekniikan kulta-ajan alku, ja yritysten on aika tarkastella organisaatiotaan tarkasti ja löytää tapoja aloittaa yhdistämällä nämä teknologiatrendit koska ne vaikuttavat liiketoimintaan.

Ira Padilla tarjoaa vaikutuksen liiketoimintaa koskevan artikkelin ja luvan julkaista täällä. Julkaistu alun perin Supply Chain Game Changerissä 21. joulukuuta 2017.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/