Kita hidup di masa yang menarik dan inovatif dengan teknologi futuristik yang benar-benar ada di ujung jari kita untuk memberikan dampak pada bisnis. Namun untuk jangka waktu yang lama, usaha kecil dan menengah tidak terlayani oleh tren teknologi terkini yang dapat dimanfaatkan oleh perusahaan. Begitulah, sampai sekarang.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi tren teknologi ini dan bagaimana tren tersebut akan berdampak pada bisnis di masa depan.

Jadi, apa saja yang bisa dilakukan oleh teknologi 'pintar' ini? Hanya 4 bulan yang lalu, sebuah mesin AI berhasil menyelesaikan ujian matematika tingkat Universitas 12 kali lebih cepat dari biasanya yang dibutuhkan manusia rata-rata. Bagaimana? Melalui seni pembelajaran mesin; di mana komputer belajar dan beradaptasi melalui pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Itu akan berdampak pada bisnis.

Selain itu, Facebook menjadi berita utama awal tahun ini ketika chatbot mereka menciptakan bahasa mereka sendiri. Beberapa berita palsu mengatakan bahwa insinyur tersebut panik karena mereka menjadi terlalu pintar.

Namun, kenyataannya adalah bahwa untuk tujuan Facebook, chatbot harus tetap menggunakan bahasa Inggris daripada mengembangkan kemampuan mereka sendiri. Namun, chatbot pembelajaran mesin mereka menciptakan bahasa mereka sendiri di luar pemrograman eksplisit mereka.

Ingin meningkatkan pengalaman pelanggan Anda sekarang?

Bidang ilmu komputer yang berkembang ini adalah masa depan bagi bisnis jasa, dan telah memengaruhi cara kita hidup dan bekerja saat ini. Faktanya, firma riset Markets and Markets memperkirakan bahwa pasar pembelajaran mesin akan tumbuh dari $1.41 miliar pada 2017 menjadi $8.81 miliar pada 2022!

Jadi bersiaplah karena tren teknologi ini akan memengaruhi bisnis, mulai dari pemasaran, operasi, hingga penggajian. Berikut caranya:

Pemasaran Menjadi Lebih Cerdas dengan AI dan Pembelajaran Mesin

AI dan Pemasaran Media Sosial

Pada bulan April 2017, Salesforce melakukan penelitian terhadap para pemimpin pemasaran di seluruh dunia, dan hasilnya sangat mengejutkan. Responden mengatakan mereka berharap untuk melihat peningkatan efisiensi dan kemajuan dalam personalisasi selama lima tahun ke depan. Lebih dari 60 persen pemasar juga membayangkan memanfaatkan AI untuk membuat halaman arahan dinamis, situs web, iklan terprogram, dan pembelian media.

Namun, apa yang paling membuat orang bersemangat adalah potensi dampak AI pada mendengarkan media sosial dan memimpin pengasuhan. Dalam waktu yang tidak lama lagi, AI akan menjadi semakin canggih dan alat yang ampuh untuk pemasaran media sosial.

Dalam sebuah artikel yang diterbitkan oleh Tomedes, sebuah perusahaan penerjemahan berbasis teknologi, AI dan teknologi pembelajaran mesin telah mempermudah komunikasi dalam berbagai bahasa. Banyak perusahaan mulai menggunakan ChatGPT untuk membuat percakapan lebih mudah antara Anda dan audiens multibahasa. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana ChatGPT meningkatkan komunikasi, Anda dapat membaca semuanya di [link].

Cara utama AI mempengaruhi pemasaran adalah dengan memelihara prospek melalui media sosial. Tapi bagaimana caranya? Melalui penargetan konten yang dipersonalisasi dan real-time yang menghasilkan peluang penjualan 20 persen lebih banyak. Dengan metode penargetan perilaku, AI akan dapat menemukan dan memulai proses pengasuhan, misalnya, tumpukan pemasaran yang menggunakan algoritme AI mungkin mengetahui bahwa pembeli tertentu yang mengunjungi LinkedIn pada Senin pagi baru-baru ini mulai mencari alat CRM baru.

Perangkat lunak kemudian dapat menyarankan (atau bahkan membuat) postingan yang ditargetkan untuk dipublikasikan pada hari dan waktu mereka melihatnya: postingan yang menanyakan persyaratan perangkat lunak dan postingan tindak lanjut lainnya dengan perbandingan ekosistem CRM.

Saat ini, pemasar cerdas yang menggunakan mendengarkan sosial sebagai cara untuk memelihara prospek tidak memiliki peningkatan AI yang diperlukan, sehingga memakan waktu, manual, dan tidak secara real-time. Jadi bagaimana Anda mulai bersiap-siap untuk jenis distribusi pemasaran konten masa depan ini?

Pertama, Anda harus mendefinisikan persona pembeli Anda dengan baik. Mencermati CRM Anda dengan cermat akan memberi Anda banyak petunjuk tentang konten yang akan mendapatkan prospek yang memenuhi syarat untuk ditanggapi. Dengan mengambil langkah mundur dan menganalisis konten saluran Anda (seperti email, panggilan telepon, dan pesan media sosial), Anda akan mulai mendapatkan wawasan yang tepat yang akan mendorong petunjuk untuk mengambil langkah berikutnya ke fase kedua saluran penjualan Anda.

Misalnya, seorang eksekutif C-Suite mungkin memberikan respons terbaik terhadap whitepaper dan infografis berbasis data untuk meningkatkan minat mereka, sedangkan rekan pemasar mungkin lebih cocok untuk studi kasus atau video interaktif.

Satu-satunya cara untuk mendapatkan wawasan semacam ini adalah dengan menyelami lebih dalam ke dalam platform CRM Anda dan melakukan tinjauan menyeluruh terhadap detail pelanggan – menggunakan analisis semantik untuk memahami tingkat niat membeli di balik kata-kata yang digunakan prospek Anda yang memenuhi syarat.

Kiat menarik: Mulai menjalankan analisis Anda sekarang dan mengembangkan persona yang kuat akan menjadi kunci untuk menerapkan algoritme AI ke media sosial Anda pada tahun 2018 dan seterusnya.

Pemasaran dan Pembelajaran Mesin

Sederhananya, Mesin belajar adalah tentang memahami data dan statistik. Ini adalah proses teknis di mana algoritme komputer menemukan pola dalam data, lalu memprediksi kemungkinan hasil – seperti saat email Anda menentukan apakah pesan tertentu adalah spam atau bukan, bergantung pada kata-kata di baris subjek, tautan yang disertakan dalam pesan, atau pola yang diidentifikasi dalam daftar dari penerima. Ini adalah contoh sempurna tentang bagaimana pembelajaran mesin dapat diterapkan dalam pemasaran untuk mengoptimalkan kampanye yang sukses.

Bisnis juga dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk menjual produk yang tepat, kepada pelanggan yang tepat, dan pada waktu yang tepat. Pada tahun 2018, pemasar akan terus mengandalkan pembelajaran mesin untuk memahami tarif terbuka terkait email – sehingga Anda tahu persis kapan harus mengirimkan kampanye berikutnya untuk meningkatkan rasio klik-tayang dan ROI. Hal besar berikutnya?

Ini mungkin terdengar kecil, tetapi penandaan dan perutean ulang tiket dapat menjadi pengeluaran besar bagi usaha kecil – biaya yang dapat dihemat dengan pembelajaran mesin. Memiliki pertanyaan penjualan yang secara otomatis berakhir di tim penjualan, atau keluhan langsung masuk ke antrian departemen layanan pelanggan, akan menghemat banyak waktu dan uang bagi perusahaan, dan ini semua dimungkinkan dengan teknologi modern.

Dan meskipun memecahkan masalah dalam waktu singkat dan mengirimkan kampanye email yang sukses itu hebat, ini baru permulaan. Inilah yang diharapkan:

Pembelajaran Mesin Dapat Meningkatkan Hasil Ritel

Pembelajaran Mesin (ML), subkategori Kecerdasan Buatan (AI), pada awalnya mungkin membingungkan banyak pemilik dan manajer bisnis ritel. Namun begitu mereka mempelajari apa itu, bagaimana hal itu dapat memberikan manfaat bagi laba, dan bagaimana menggunakannya, hal itu menjadi alat lain dalam gudang senjata untuk meningkatkan penjualan dan keuntungan. 

Infografis terlampir, Pembelajaran Mesin di Sektor Ritel, menyajikan ikhtisar menyeluruh tentang topik tersebut. Dimulai dengan penjelasan sederhana tentang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Pada dasarnya, kecerdasan buatan adalah pengembangan sistem komputer yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya kita anggap memerlukan sifat manusia.

Misalnya, aplikasi AI menggunakan persepsi visual, pengenalan suara, terjemahan bahasa, dan alat pengambilan keputusan untuk menganalisis dan memecahkan masalah, mempercepat proses, dan bahkan belajar. 

Bagaimana cara kerja pembelajaran mesin di dunia ritel? ML menggunakan apa yang dikenal sebagai teknologi analitik prediktif, yaitu penggunaan data, algoritme, dan teknik pembelajaran mesin untuk membuat prediksi berdasarkan data historis.

Di sektor ritel, analitik prediktif dapat digunakan untuk mengetahui bagaimana pelanggan akan merespons berbagai kampanye pemasaran dan periklanan dan apa yang akan mereka beli di masa depan, untuk menargetkan iklan yang relevan kepada pelanggan, dan untuk mempersonalisasi penawaran produk terkait yang melengkapi apa yang mereka tawarkan. mereka sebelumnya membeli. Hal ini membantu bisnis ritel untuk mempertahankan pelanggan saat ini dan meningkatkan penjualan. 

ML melampaui pemasaran, namun. ML membantu pengecer mengotomatiskan proses, menentukan harga, mengoptimalkan stok dan inventaris, memberikan pengalaman belanja yang lebih pribadi, dan mengelola sumber daya. Ini juga dapat digunakan untuk menganalisis riwayat kredit pelanggan masa depan untuk menentukan kemungkinan mereka akan gagal membayar. ML dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan dan meningkatkan efisiensi logistik. 

Ada kemungkinan bahwa lebih banyak manfaat akan ditemukan di masa depan. Bukankah sudah waktunya untuk memanfaatkan semua data yang ada sekarang dengan ikut-ikutan ML? 

E-Commerce Mencapai Ketinggian Baru

Anda telah berbelanja kacamata hitam baru di Amazon, lalu sebelum Anda menyadarinya, umpan Facebook Anda dipenuhi dengan beberapa iklan kacamata dan tren terkait untuk Musim Panas: ini adalah pembelajaran mesin. Faktanya, contoh analisis data berdasarkan riwayat pembelian atau perilaku belanja online pengguna adalah masa depan e-niaga.

Perusahaan ritel juga melacak iklan atau gambar apa yang kemungkinan besar tidak lagi Anda gulirkan, untuk menargetkan Anda dengan konten tertentu. Misalnya, jika Anda selalu mengklik iklan yang berisi wanita bahagia dan beberapa teks, mesin akan mencatatnya sebagai konten pilihan sehingga Anda hanya ditargetkan dengan iklan yang sesuai dengan deskripsi ini.

Mesin juga dapat melacak jam berapa Anda paling aktif di Facebook, Instagram, Twitter, dan/atau Pinterest, untuk menampilkan iklan tersebut kepada Anda pada waktu pembelian yang optimal.

Kemudian ketika saatnya membeli, machine learning diterapkan untuk mengurangi risiko penipuan kredit pada usaha kecil. Bagaimana? Mesin belajar dari kumpulan data historis yang berisi transaksi penipuan dan dapat mengidentifikasi pola yang mewakili transaksi penipuan biasa – mirip dengan cara email spam dideteksi dan dicegah. Pembelajaran mesin akan mulai memengaruhi bagian lain dari corong bisnis Anda, lihat saja kebangkitan Chatbots.

Mengintegrasikan Chatbots

Ada masa di mana chatbot hanya dianggap sebagai hama buatan manusia di internet, tetapi melalui pembelajaran mesin, mereka menjadi lebih pintar dan bisnis merangkul mereka secara massal.

Pada tahun 2018 dan seterusnya, chatbots akan memainkan peran penting di masa depan layanan pelanggan. Mengapa? Chatbots dapat membantu mencapai resolusi layanan pelanggan yang lebih cepat, serta memberikan riwayat singkat setiap pelanggan untuk layanan pelanggan yang sempurna. Dan cara terbaik untuk melibatkan pelanggan Anda adalah melalui a ChatBot.

Ada beberapa manfaat utama yang dimiliki chatbot dibandingkan interaksi manusia saja:

• Memberikan layanan pelanggan 24/7: Hal-hal hebat tentang mesin? Mereka tidak tidur! Ditambah dengan fakta bahwa chatbots semakin canggih untuk mengenali emosi manusia seperti kemarahan, kebingungan, ketakutan, dan kegembiraan. Jadi, jika chatbot menghadapi sentimen negatif dari pelanggan, mereka dapat dengan mulus mentransfer ke manusia untuk mengambil alih dan menyelesaikan membantu pelanggan.

• Era 'ditahan' sudah berlalu: Hambatan besar untuk memberikan keunggulan dalam layanan pelanggan adalah waktu tunggu yang lama. Berapa kali Anda mencoba mendapatkan layanan pelanggan dari Comcast (atau penyedia TV/Internet mana pun) dan Anda semakin frustrasi dengan waktu tunggu? Ini semua bisa dihilangkan dengan chatbots!
• Akses cepat ke data pelanggan menjadikan layanan lebih pribadi: Satu hal yang manusia tidak akan pernah lebih baik daripada chatbots adalah dengan cepat mencerna data dan riwayat pelanggan untuk memberikan konteks pada pertanyaan pelanggan. Chatbots unggul dalam mengumpulkan data pelanggan dari interaksi dukungan. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual yang dapat memberikan data pelanggan kepada petugas layanan pelanggan Anda sehingga mereka memiliki riwayat lengkap setiap akun dengan cepat. Meskipun kita berada tepat di awal adopsi chatbot, tidak ada keraguan bahwa teknologi ini akan menjadi kontributor utama kesuksesan bisnis di tahun 2018.

Alat baru untuk bisnis ini telah mendapat dukungan yang signifikan dari para pemimpin pemikiran di seluruh dunia. Faktanya, Larry Kim, Pendiri Wordstream, terlibat dalam chatbots karena ia telah memulai perusahaannya sendiri https://mobilemonkey.com/di mana botnya saat ini masih dalam versi beta.

Dengan langkah ini, akan menarik untuk melihat bagaimana perusahaan akan memanfaatkan robot di seluruh aspek bisnis mereka. Tren terakhir yang akan kita jelajahi adalah Otomatisasi dan pengaruhnya terhadap bisnis saat ini.

Otomatisasi

Meskipun Pembelajaran Mesin dan AI adalah topik hangat di dunia teknologi, namun usaha kecil dan menengah tidak dapat memanfaatkannya dalam waktu dekat. Namun masih ada harapan bagi mereka untuk memberikan dampak pada bisnis dengan otomatisasi. Didukung oleh Cloud, teknologi jenis ini telah merevolusi alur kerja dan interaksi Pemasaran dan Penjualan, namun juga mulai menyentuh berbagai bagian lain dalam bisnis. Misalnya:

Otomatisasi Operasi

Setelah Anda memenangkan penjualan penting, Anda harus mengirimkan produk atau layanan yang telah Anda janjikan kepada klien. Seperti apa proses itu bagi sebagian besar bisnis sekarang? Anda semua akan mengadakan pertemuan awal dan berharap untuk memenuhi semua janji yang diberikan pemasaran dan penjualan kepada klien Anda.  

Namun, dengan penggunaan otomatisasi operasi dan CRM yang kuat, Anda akan dapat membaca interaksi dan melihat berbagai titik kontak yang dimiliki klien dengan perusahaan Anda sebelum panggilan awal itu terjadi. Hal ini akan memberikan keunggulan bagi semua bisnis jasa dalam menyediakan hubungan klien yang baik dan mengelola ekspektasi. Kategori produk SaaS ini disebut Service Operations Automation, atau disingkat ServOps.

Otomasi Akuntansi

Jika ada satu departemen entri data yang berat, itu akan menjadi departemen yang berat akuntansi. Masalahnya adalah sebagai manusia, kita bisa salah dan jauh lebih lambat dalam memasukkan data dibandingkan mesin. Inovasi pada bank feeds, kategorisasi berdasarkan aturan, dan pembayaran terintegrasi telah secara dramatis mengurangi beban kerja staf administrasi dan pembukuan serta memberikan pemilik bisnis akses yang lebih tepat waktu terhadap informasi keuangan yang akurat untuk bisnis mereka.

Penelitian yang dilakukan oleh Xero menunjukkan bahwa pada tahun 2020, otomatisasi akan berdampak pada bisnis dan menjadi hal yang lumrah dalam bidang akuntansi, dan sejumlah besar profesional keuangan akan menggunakan alat analisis tingkat berikutnya untuk membantu mereka memberikan nilai tambah pada model bisnis di seluruh dunia.

Otomatisasi Penggajian/SDM

Terakhir, Cloud dan Otomasi telah hadir di sektor Penggajian dan Sumber Daya Manusia. Bidang bisnis yang penting ini sering kali mengalami kendala karena usaha kecil tidak cukup besar untuk mempekerjakan departemen SDM penuh waktu. Apa alternatifnya?

Hanya memiliki upaya paruh waktu dari para pendiri dan prinsipal yang seringkali dapat menimbulkan risiko serius bagi bisnis. Contohnya, faktaHR dan Zenefits akan secara otomatis mengirimkan formulir ke Internal Revenue Service federal atas nama perusahaan. Dengan teknologi otomatisasi baru, kepatuhan diotomatisasi oleh platform dan upaya untuk menjaga persetujuan waktu istirahat tetap sinkron dengan saldo PTO dan slip gaji menjadi sesuatu dari masa lalu.

Bisnis Dampak

Dalam waktu dekat, kita akan melihat munculnya teknologi hebat, didukung oleh Cloud, Automation, AI dan Pembelajaran Mesin. Ini benar-benar awal dari Zaman Keemasan Teknologi Informasi dan inilah saatnya bagi bisnis untuk memperhatikan organisasi mereka dan menemukan cara untuk memulai. mengintegrasikan tren teknologi ini karena berdampak pada bisnis.

Artikel bisnis dampak dan izin untuk menerbitkan di sini disediakan oleh Ira Padilla. Awalnya diterbitkan di Supply Chain Game Changer pada 21 Desember 2017.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/