हम व्यवसाय को प्रभावित करने वाली भविष्य की तकनीक के साथ रोमांचक और नवीन समय में रह रहे हैं। लेकिन सबसे लंबे समय तक, छोटे से मध्यम आकार के व्यवसायों को नवीनतम तकनीकी रुझानों से सेवा नहीं मिली, जिससे उद्यम लाभान्वित हो सके। यानी अब तक.
इस लेख में, हम इन तकनीकी प्रवृत्तियों का पता लगाएंगे और भविष्य में वे व्यवसाय को कैसे प्रभावित करेंगे।
तो, यह 'स्मार्ट' तकनीक किस तरह का काम कर सकती है? सिर्फ 4 महीने पहले, एक एआई मशीन विश्वविद्यालय स्तर की गणित की परीक्षा को सामान्य रूप से औसत मानव की तुलना में 12 गुना तेजी से पूरा करने में कामयाब रही। कैसे? मशीन लर्निंग की कला के माध्यम से; जहां कंप्यूटर स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव के माध्यम से सीखते और अनुकूलित करते हैं। जिसका असर कारोबार पर पड़ेगा।
इसके अलावा, फेसबुक ने इस साल की शुरुआत में तब सुर्खियां बटोरीं जब उनके चैटबॉट्स ने अपनी भाषा बनाई। कुछ फ़ेक न्यूज़ कहानियों में कहा गया है कि इंजीनियरों ने बहुत अधिक चतुर होने के कारण घबराहट में प्लग खींच लिया।
हालाँकि, सच्चाई यह है कि फेसबुक के उद्देश्यों के लिए चैटबॉट्स को अपना छोटा हाथ विकसित करने के बजाय अंग्रेजी पर टिके रहने की जरूरत है। हालाँकि, उनके मशीन लर्निंग चैटबॉट्स ने उनकी स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बाहर अपनी भाषा बनाई।
अभी अपना ग्राहक अनुभव बढ़ाना चाहते हैं?
कंप्यूटर विज्ञान का यह उभरता हुआ क्षेत्र सेवा व्यवसायों का भविष्य है, और यह पहले से ही हमारे जीने और काम करने के तरीके को प्रभावित कर रहा है। वास्तव में, रिसर्च फर्म मार्केट्स एंड मार्केट्स का अनुमान है कि मशीन लर्निंग मार्केट 1.41 में 2017 बिलियन डॉलर से बढ़कर 8.81 तक 2022 बिलियन डॉलर हो जाएगा!
इसलिए कमर कस लें क्योंकि ये तकनीकी रुझान व्यवसाय को मार्केटिंग से लेकर संचालन तक, पेरोल तक सभी तरह से प्रभावित करेंगे। ऐसे:
एआई और मशीन लर्निंग के साथ मार्केटिंग स्मार्ट हो जाती है
एआई और सोशल मीडिया मार्केटिंग
अप्रैल 2017 में, सेल्सफोर्स ने दुनिया भर में मार्केटिंग लीडर्स का एक अध्ययन किया, और परिणाम आश्चर्यजनक थे। उत्तरदाताओं ने कहा कि वे अगले पांच वर्षों में दक्षता में सुधार और निजीकरण में प्रगति देखने की उम्मीद करते हैं। 60 प्रतिशत से अधिक विपणक भी गतिशील लैंडिंग पृष्ठ, वेबसाइट, प्रोग्रामेटिक विज्ञापन और मीडिया खरीदारी बनाने के लिए एआई का लाभ उठाने की कल्पना करते हैं।
हालांकि, जिस चीज को लेकर लोग सबसे ज्यादा उत्साहित थे, वह है सोशल मीडिया पर एआई का संभावित प्रभाव सुनना और पोषण करना। इतने दूर के भविष्य में, AI तेजी से परिष्कृत और सोशल मीडिया मार्केटिंग के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन जाएगा।
द्वारा प्रकाशित एक लेख में टोमेडेसएक तकनीक-संचालित अनुवाद कंपनी, एआई और मशीन लर्निंग तकनीक ने विभिन्न भाषाओं में संचार करना बहुत आसान बना दिया है। कई कंपनियां आपके और आपके बहुभाषी दर्शकों के बीच बातचीत को अधिक सहज बनाने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग करना शुरू कर रही हैं। चैटजीपीटी संचार को कैसे बेहतर बना रहा है, इसके बारे में अधिक जानने के लिए, आप इसके बारे में सब कुछ यहां पढ़ सकते हैं [संपर्क].
एआई जिस तरह से मार्केटिंग को प्रभावित करेगा, वह सोशल मीडिया के माध्यम से लीड का पोषण करना है। आख़िर कैसे? वैयक्तिकृत, वास्तविक समय सामग्री लक्ष्यीकरण के माध्यम से जो 20 प्रतिशत अधिक बिक्री के अवसर पैदा करता है। व्यवहारिक लक्ष्यीकरण विधियों के साथ, एआई पोषण प्रक्रिया का पता लगाने और शुरू करने में सक्षम होगा, उदाहरण के लिए, एक मार्केटिंग स्टैक जो एआई एल्गोरिदम को नियोजित करता है, वह सीख सकता है कि एक विशिष्ट खरीदार जो सोमवार की सुबह लिंक्डइन में चेक करता है, उसने हाल ही में एक नए सीआरएम टूल की तलाश शुरू कर दी है।
सॉफ़्टवेयर तब लक्षित पोस्टों को उन दिनों और समय पर प्रकाशित करने का सुझाव दे सकता है (या बना भी सकता है) जब वे उन्हें देखेंगे: एक जो सॉफ़्टवेयर की उनकी आवश्यकताओं के बारे में पूछता है और दूसरा सीआरएम पारिस्थितिकी तंत्र की तुलना के साथ अनुवर्ती टुकड़ा।
वर्तमान में, जानकार विपणक जो सामाजिक श्रवण का उपयोग लीड को पोषित करने के तरीके के रूप में कर रहे हैं, उनके पास AI की आवश्यक वृद्धि नहीं है, इसलिए यह समय लेने वाला, मैनुअल है और वास्तविक समय में नहीं है। तो आप इस प्रकार के भविष्य के कंटेंट मार्केटिंग वितरण के लिए कैसे तैयार होना शुरू करते हैं?
सबसे पहले, आपको अपने खरीदार का व्यक्तित्व अच्छी तरह से परिभाषित करना होगा। अपने सीआरएम पर एक ठोस नज़र डालने से आपको सामग्री के लिए बहुत सारे संकेत मिलेंगे जो प्रतिक्रिया देने के लिए योग्य लीड प्राप्त करेंगे। एक कदम पीछे जाकर और अपने चैनल की सामग्री (जैसे ईमेल, फोन कॉल और सोशल मीडिया संदेश) का विश्लेषण करने से आपको सही प्रकार की अंतर्दृष्टि मिलनी शुरू हो जाएगी जो आपके बिक्री फ़नल के दूसरे चरण में अगला कदम उठाने के लिए प्रेरित करेगी।
उदाहरण के लिए, एक सी-सूट कार्यकारी अपने हितों को चरम पर पहुंचाने के लिए डेटा-संचालित श्वेतपत्रों और इन्फोग्राफिक्स पर सबसे अच्छी प्रतिक्रिया दे सकता है, जबकि एक साथी मार्केटर एक इंटरैक्टिव केस-स्टडी या वीडियो के लिए अधिक उपयुक्त हो सकता है।
इस प्रकार की अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का एकमात्र तरीका है कि आप अपने सीआरएम प्लेटफॉर्म में गहरी गोता लगाएँ और ग्राहक विवरणों की गहन समीक्षा करें - सिमेंटिक विश्लेषण का उपयोग करके आपके योग्य संभावनाओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले शब्दों के पीछे खरीदने के इरादे के स्तर को समझने के लिए।
हॉट टिप: अभी अपना विश्लेषण शुरू करना और मजबूत व्यक्तित्व विकसित करना 2018 और उसके बाद आपके सोशल मीडिया पर एआई एल्गोरिदम को लागू करने की कुंजी होगी।
मार्केटिंग और मशीन लर्निंग
सीधे शब्दों में कहें, यंत्र अधिगम डेटा और आँकड़ों को समझने के बारे में है। यह एक तकनीकी प्रक्रिया है जहां कंप्यूटर एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न ढूंढते हैं, फिर संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं - जैसे जब आपका ईमेल यह निर्धारित करता है कि कोई विशेष संदेश स्पैम है या नहीं, यह विषय पंक्ति में शब्दों, संदेश में शामिल लिंक, या सूची में पहचाने गए पैटर्न पर निर्भर करता है। प्राप्तकर्ताओं की। सफल अभियानों के लिए अनुकूलित करने के लिए मार्केटिंग में मशीन लर्निंग को कैसे लागू किया जा सकता है, इसका यह एक आदर्श उदाहरण है।
व्यवसाय सही समय पर, सही ग्राहक को सही उत्पाद बेचने के लिए मशीन लर्निंग का भी उपयोग कर सकते हैं। 2018 में, जब ईमेल की बात आती है तो विपणक खुली दरों को समझने के लिए मशीन लर्निंग पर भरोसा करना जारी रखेंगे - ताकि आप जान सकें कि क्लिक-थ्रू दरें और आरओआई बढ़ाने के लिए अपना अगला अभियान कब भेजना है। अगली बड़ी बात?
यह छोटा लग सकता है लेकिन छोटे व्यवसायों के लिए टिकट टैगिंग और री-रूटिंग एक बड़ा खर्च हो सकता है - लागत जिसे मशीन लर्निंग से बचाया जा सकता है। बिक्री संबंधी पूछताछ स्वचालित रूप से बिक्री टीम के पास समाप्त हो जाती है, या शिकायत ग्राहक सेवा विभाग की कतार में तुरंत समाप्त हो जाती है, इससे कंपनियों का बहुत समय और पैसा बचेगा, और यह सब आधुनिक तकनीक से संभव हो रहा है।
और रिकॉर्ड समय में मुद्दों को हल करना और सफल ईमेल अभियान वितरित करना बहुत अच्छा है, यह अभी शुरुआत है। यहाँ और क्या उम्मीद की जाए:
मशीन लर्निंग खुदरा परिणामों में सुधार कर सकता है
मशीन लर्निंग (एमएल)आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की एक उपश्रेणी, कई खुदरा व्यापार मालिकों और प्रबंधकों को पहली बार में भ्रमित कर सकती है। लेकिन एक बार जब वे सीख जाते हैं कि यह क्या है, इससे निचले स्तर को कैसे फायदा हो सकता है और इसका उपयोग कैसे करना है, तो यह बिक्री और मुनाफा बढ़ाने के शस्त्रागार में एक और उपकरण बन जाता है।
संलग्न इन्फोग्राफिक, खुदरा क्षेत्र में मशीन लर्निंग, विषय का सर्वव्यापी अवलोकन प्रस्तुत करता है। इसकी शुरुआत कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग की सरल व्याख्या से होती है। मूलतः, कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटर सिस्टम का विकास है जो ऐसे कार्य कर सकता है जिन्हें हम आम तौर पर मानवीय गुणों की आवश्यकता के रूप में मानते हैं।
उदाहरण के लिए, एआई एप्लिकेशन समस्याओं का विश्लेषण और समाधान करने, प्रक्रियाओं को गति देने और यहां तक कि सीखने के लिए दृश्य धारणा, भाषण पहचान, भाषा अनुवाद और निर्णय लेने वाले उपकरणों का उपयोग करते हैं।
खुदरा दुनिया में मशीन लर्निंग कैसे काम करती है? एमएल उस चीज़ का उपयोग करता है जिसे भविष्य कहनेवाला विश्लेषण तकनीक के रूप में जाना जाता है, जो ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए डेटा, एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग है।
खुदरा क्षेत्र में, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जा सकता है कि ग्राहक विभिन्न विपणन और विज्ञापन अभियानों पर कैसे प्रतिक्रिया देंगे और वे भविष्य में क्या खरीदेंगे, ग्राहकों के लिए प्रासंगिक विज्ञापनों को लक्षित करने के लिए, और संबंधित उत्पादों के प्रस्तावों को वैयक्तिकृत करने के लिए जो पूरक हैं उन्होंने पहले खरीदा था। इससे खुदरा व्यवसायों को मौजूदा ग्राहकों को बनाए रखने और बिक्री बढ़ाने में मदद मिलती है।
हालाँकि, ML मार्केटिंग से परे है। एमएल खुदरा विक्रेताओं को प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, मूल्य निर्धारण निर्धारित करने, स्टॉकिंग और इन्वेंट्री को अनुकूलित करने, अधिक व्यक्तिगत खरीदारी अनुभव प्रदान करने और संसाधनों का प्रबंधन करने में मदद करता है। इसका उपयोग भविष्य के ग्राहकों के क्रेडिट इतिहास का विश्लेषण करने के लिए भी किया जा सकता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि वे भुगतान पर चूक करेंगे। एमएल का उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने और रसद दक्षता बढ़ाने के लिए किया जा सकता है।
संभावना है कि भविष्य में और भी लाभ मिलेंगे। क्या एमएल बैंडवागन पर कूदकर अब वहां मौजूद सभी डेटा का लाभ उठाने का समय नहीं है?
ई-कॉमर्स नई ऊंचाइयों पर पहुंचा
आप अमेज़ॅन पर एक नई जोड़ी धूप के चश्मे की खरीदारी कर रहे हैं, फिर इससे पहले कि आप इसे जानें, आपका फेसबुक फीड कई आईवियर विज्ञापनों और समर के लिए संबंधित रुझानों से भरा है: यह मशीन लर्निंग है। वास्तव में, उपयोगकर्ता के खरीद इतिहास या ऑनलाइन शॉपिंग व्यवहार के आधार पर डेटा का विश्लेषण करने का यह उदाहरण ई-कॉमर्स का भविष्य है।
खुदरा कंपनियाँ यह भी ट्रैक कर रही हैं कि आपको विशिष्ट सामग्री के साथ लक्षित करने के लिए किन विज्ञापनों या छवियों पर स्क्रॉल करना बंद करने की सबसे अधिक संभावना है। उदाहरण के लिए, यदि आप हमेशा खुश महिलाओं और कुछ पाठ वाले विज्ञापनों पर क्लिक करते हैं, तो एक मशीन इसे पसंदीदा सामग्री के रूप में लॉग करेगी ताकि आपको केवल वही विज्ञापन लक्षित हों जो इस विवरण में फिट हों।
मशीनें यह भी ट्रैक कर सकती हैं कि आप दिन के किस समय Facebook, Instagram, Twitter और/या Pinterest पर सबसे अधिक सक्रिय हैं, ताकि खरीदारी के सर्वोत्तम समय पर आपके सामने ये विज्ञापन प्रस्तुत किए जा सकें।
फिर जब खरीदने का समय आता है, तो छोटे व्यवसायों में क्रेडिट धोखाधड़ी के जोखिम को कम करने के लिए मशीन लर्निंग को लागू किया जाता है। कैसे? मशीनें ऐतिहासिक डेटासेट से सीखती हैं जिनमें धोखाधड़ी वाले लेनदेन होते हैं और ऐसे पैटर्न की पहचान कर सकते हैं जो एक विशिष्ट धोखाधड़ी लेनदेन का प्रतिनिधित्व करते हैं - जिस तरह से स्पैम ईमेल का पता लगाया जाता है और उन्हें रोका जाता है। मशीन लर्निंग आपके व्यवसाय फ़नल के अन्य हिस्सों को भी प्रभावित करना शुरू कर देगा, बस चैटबॉट्स के उदय पर एक नज़र डालें।
चैटबॉट्स को एकीकृत करना
एक समय था जब चैटबॉट्स को इंटरनेट पर केवल मानव निर्मित कीट माना जाता था, लेकिन मशीन लर्निंग के माध्यम से, वे स्मार्ट हो रहे हैं और व्यवसाय उन्हें बड़े पैमाने पर गले लगा रहे हैं।
2018 और उसके बाद, चैटबॉट ग्राहक सेवा के भविष्य में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे। क्यों? चैटबॉट तेज़ ग्राहक सेवा समाधान प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं, साथ ही त्रुटिहीन ग्राहक सेवा के लिए प्रत्येक ग्राहक का त्वरित इतिहास भी प्रदान कर सकते हैं। और अपने ग्राहकों को शामिल करने का सबसे अच्छा तरीका है chatbot.
केवल मानवीय अंतःक्रियाओं की तुलना में चैटबॉट्स के कुछ प्रमुख लाभ हैं:
- 24/7 ग्राहक सेवा देना: मशीनों के बारे में महान बातें? वे सोते नहीं हैं! इस तथ्य के साथ कि चैटबॉट इतने परिष्कृत हो रहे हैं कि वे मानवीय भावनाओं जैसे क्रोध, भ्रम, भय और आनंद को पहचान सकें। तो अगर चैटबॉट को ग्राहक से नकारात्मक भावनाओं का सामना करना पड़ता है, तो वे ग्राहक की सहायता करने और समाप्त करने के लिए एक मानव को मूल रूप से स्थानांतरित कर सकते हैं।
- 'ऑन होल्ड' होने का जमाना चला गया: ग्राहक सेवा में उत्कृष्टता प्रदान करने में एक बड़ी बाधा लंबी प्रतीक्षा अवधि है। आपने कितनी बार Comcast (या किसी टीवी/इंटरनेट प्रदाता) से ग्राहक सेवा प्राप्त करने का प्रयास किया है और आप प्रतीक्षा समय से उत्तरोत्तर अधिक निराश हो रहे हैं? यह सब चैटबॉट से समाप्त किया जा सकता है!
- ग्राहक डेटा तक त्वरित पहुंच सेवा को और अधिक व्यक्तिगत बनाती है: एक बात यह है कि चैटबॉट्स से इंसान कभी बेहतर नहीं होगा, ग्राहक के सवालों के संदर्भ प्रदान करने के लिए ग्राहक डेटा और इतिहास को जल्दी से पचा रहा है। चैटबॉट समर्थन इंटरैक्शन से ग्राहक डेटा एकत्र करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। वे वर्चुअल असिस्टेंट के रूप में काम कर सकते हैं जो आपके ग्राहक सेवा अधिकारियों को ग्राहक डेटा फीड कर सकते हैं ताकि उनके पास प्रत्येक खाते का पूरा इतिहास जल्दी से हो। भले ही हम चैटबॉट अपनाने की शुरुआत में सही हैं, इसमें कोई संदेह नहीं है कि यह तकनीक 2018 में व्यावसायिक सफलता में महत्वपूर्ण योगदान देने वाली है।
व्यवसायों के लिए यह उभरता हुआ टूल पहले से ही दुनिया भर के विचारकों से महत्वपूर्ण खरीददारी कर रहा है। वास्तव में, लैरी किमवर्डस्ट्रीम के संस्थापक, सभी चैटबॉट्स पर हैं क्योंकि उन्होंने अपनी खुद की कंपनी https://mobilemonkey.com/ शुरू की है जहां उनके बॉट वर्तमान में बीटा में हैं।
इस कदम के साथ, यह देखना दिलचस्प होगा कि व्यवसाय अपने व्यवसाय के अन्य पहलुओं में रोबोट का लाभ कैसे उठाएंगे। अंतिम प्रवृत्ति जिसका हम पता लगाएंगे वह स्वचालन है और यह आज के व्यवसायों को कैसे प्रभावित करता है।
स्वचालन
हालांकि मशीन लर्निंग और AI तकनीक की दुनिया में गर्म विषय हैं, यह इस हद तक नहीं है कि छोटे से मध्यम आकार के व्यवसाय तत्काल भविष्य में इसका लाभ उठा सकें। लेकिन अभी भी उनके लिए ऑटोमेशन से कारोबार पर असर पड़ने की उम्मीद है। क्लाउड द्वारा संचालित, इस प्रकार की तकनीक ने पहले ही मार्केटिंग और सेल्स वर्कफ़्लो और इंटरैक्शन में क्रांति ला दी है, लेकिन यह व्यवसाय के विभिन्न अन्य हिस्सों को भी छूना शुरू कर रही है। उदाहरण के लिए:
संचालन स्वचालन
एक बार जब आप एक महत्वपूर्ण बिक्री जीत जाते हैं, तो आपको वह उत्पाद या सेवा प्रदान करनी होगी जिसका आपने ग्राहक को वादा किया था। अब अधिकांश व्यवसायों के लिए यह प्रक्रिया कैसी दिखती है? आप सभी की एक प्रारंभिक बैठक होगी और आशा है कि मार्केटिंग और सेल्स ने आपके ग्राहक से जो वादे किए हैं, उन्हें पूरा किया जाएगा।
हालाँकि, ऑपरेशंस ऑटोमेशन और एक शक्तिशाली सीआरएम के उपयोग से आप इंटरैक्शन को पढ़ने में सक्षम होंगे और किक-ऑफ कॉल होने से पहले एक ग्राहक ने आपकी कंपनी के साथ सभी विभिन्न संपर्क बिंदुओं को देखा होगा। इससे सभी सेवा व्यवसायों को बेहतर ग्राहक संबंध प्रदान करने और अपेक्षाओं को प्रबंधित करने में बढ़त मिलेगी। SaaS उत्पादों की इस श्रेणी को सर्विस ऑपरेशंस ऑटोमेशन या संक्षेप में सर्वऑप्स कहा जाता है।
लेखा स्वचालन
यदि कोई एक डेटा-एंट्री भारी विभाग है तो यह होगा लेखांकन. समस्या यह है कि मनुष्य के रूप में, हम मशीन की तुलना में डेटा प्रविष्टि में चूक करने वाले और बहुत धीमे हैं। बैंक फ़ीड, नियम आधारित वर्गीकरण और एकीकृत भुगतान के साथ नवाचारों ने लिपिक और बहीखाता कर्मचारियों के कार्यभार को नाटकीय रूप से कम कर दिया है और व्यापार मालिकों को अपने व्यवसायों के लिए सटीक वित्तीय जानकारी तक अधिक समय पर पहुंच प्रदान की है।
ज़ीरो द्वारा किए गए शोध से पता चलता है कि 2020 तक, स्वचालन व्यवसाय पर प्रभाव डालेगा और लेखांकन में आम हो जाएगा, और बड़ी संख्या में वित्त पेशेवर दुनिया भर में व्यापार मॉडल में मूल्य जोड़ने में मदद करने के लिए अगले स्तर के विश्लेषणात्मक उपकरणों का उपयोग करेंगे।
पेरोल/एचआर ऑटोमेशन
अंततः, क्लाउड और ऑटोमेशन पेरोल और मानव संसाधन क्षेत्र में आ गया है। व्यवसाय के ये महत्वपूर्ण क्षेत्र भी अक्सर प्रभावित होते हैं क्योंकि छोटे व्यवसाय इतने बड़े नहीं होते कि पूर्णकालिक मानव संसाधन विभाग का खर्च वहन कर सकें। विकल्प क्या है?
संस्थापकों और प्राचार्यों के केवल अंशकालिक प्रयास होने से अक्सर व्यवसाय के लिए गंभीर जोखिम हो सकता है। उदाहरण के लिए, फैक्टोएचआर और Zenefits कंपनियों की ओर से स्वचालित रूप से संघीय आंतरिक राजस्व सेवा को फ़ॉर्म सबमिट करेगा। नई ऑटोमेशन तकनीक के साथ, प्लेटफॉर्म द्वारा अनुपालन स्वचालित हो जाता है और पीटीओ बैलेंस और पेस्लिप के साथ टाइम-ऑफ अनुमोदन को सिंक में रखने का प्रयास अतीत की बात हो जाती है।
प्रभाव व्यवसाय
निकट भविष्य में, हम क्लाउड, ऑटोमेशन, द्वारा संचालित महान प्रौद्योगिकी का उदय देखेंगे। एअर इंडिया और मशीन लर्निंग. यह वास्तव में सूचना प्रौद्योगिकी के स्वर्ण युग की शुरुआत है और यह व्यवसायों के लिए अपने संगठनों पर कड़ी नज़र रखने और शुरू करने के तरीके खोजने का समय है। इन तकनीकी प्रवृत्तियों को एकीकृत करना क्योंकि वे व्यापार को प्रभावित करते हैं।
प्रभाव व्यवसाय लेख और यहां प्रकाशित करने की अनुमति इरा पाडिला द्वारा प्रदान की गई है। मूल रूप से 21 दिसंबर, 2017 को सप्लाई चेन गेम चेंजर पर प्रकाशित हुआ।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/
