אנו חיים בזמנים מרגשים וחדשניים עם טכנולוגיה עתידנית ממש בהישג ידנו כדי להשפיע על העסקים. אבל במשך הזמן הארוך ביותר, עסקים קטנים עד בינוניים לא זכו לשירות של המגמות הטכנולוגיות האחרונות שמהן יכלו ארגונים להפיק תועלת. כלומר עד עכשיו.
במאמר זה, נחקור את המגמות הטכנולוגיות הללו וכיצד הן ישפיעו על העסקים בעתיד.
אז איזה סוג של דברים הטכנולוגיה ה'חכמה' הזו יכולה לעשות? רק לפני 4 חודשים, מכונת בינה מלאכותית הצליחה להשלים מבחן במתמטיקה ברמת האוניברסיטה פי 12 מהר יותר ממה שהיא לוקחת בדרך כלל לאדם הממוצע. אֵיך? דרך אומנות למידת מכונה; שבו מחשבים לומדים ומסתגלים באמצעות ניסיון מבלי להיות מתוכנתים במפורש. זה ישפיע על העסקים.
יתר על כן, פייסבוק עלתה לכותרות מוקדם יותר השנה כאשר הצ'אטבוטים שלהם יצרו שפה משלהם. כמה מסיפורי החדשות המזויפים אומרים שהמהנדס משך את התקע בבהלה אחרי שהם התחכמו מדי.
עם זאת, האמת היא שלמטרות פייסבוק הצ'אטבוטים היו צריכים להיצמד לאנגלית במקום לפתח את היד הקצרה שלהם. עם זאת, הצ'אטבוטים של למידת המכונה שלהם יצרו שפה משלהם מחוץ לתכנות המפורש שלהם.
רוצה להגדיל את חווית הלקוח שלך כבר עכשיו?
תחום מתפתח זה של מדעי המחשב הוא העתיד לעסקים בשירותים, והוא כבר משפיע על הדרך בה אנו חיים ועובדים כיום. למעשה, חברת המחקר Markets and Markets מעריכה ששוק למידת המכונה יצמח מ-1.41 מיליארד דולר ב-2017 ל-8.81 מיליארד דולר עד 2022!
אז התקדמו כי מגמות הטכנולוגיה הללו ישפיעו על העסק, החל משיווק, ועד לתפעול ועד לשכר. כך:
השיווק נעשה חכם יותר עם AI ולמידת מכונה
AI ושיווק במדיה חברתית
באפריל 2017, Salesforce ערכה מחקר על מובילי שיווק ברחבי העולם, והתוצאות היו מרשימות. המשיבים אמרו שהם מצפים לראות שיפורים ביעילות והתקדמות בהתאמה אישית במהלך חמש השנים הקרובות. יותר מ-60 אחוז מהמשווקים גם רואים בדעתם למנף בינה מלאכותית ליצירת דפי נחיתה דינמיים, אתרי אינטרנט, פרסום פרוגרמטי וקניית מדיה.
עם זאת, מה שאנשים הכי התלהבו ממנו הוא ההשפעה הפוטנציאלית של בינה מלאכותית על האזנה לרשתות חברתיות וטיפוח לידים. בעתיד הלא כל כך רחוק, בינה מלאכותית תהפוך להיות יותר ויותר מתוחכמת ולכלי רב עוצמה לשיווק במדיה חברתית.
במאמר שפורסם על ידי טומדס, חברת תרגום מונחית טכנולוגיה, AI וטכנולוגיית למידת מכונה הפכו את זה להרבה יותר קל לתקשר בשפות שונות. חברות רבות מתחילות להשתמש ב-ChatGPT כדי להפוך את השיחה ללא מאמץ בינך לבין הקהל הרב לשוני שלך. כדי ללמוד עוד על האופן שבו ChatGPT משפר תקשורת, אתה יכול לקרוא הכל על זה ב-[קישור].
הדרך העיקרית שה-AI תשפיע על השיווק היא באמצעות טיפוח לידים באמצעות מדיה חברתית. אבל איך? באמצעות מיקוד תוכן מותאם אישית בזמן אמת שמייצר 20 אחוז יותר הזדמנויות מכירה. בעזרת שיטות מיקוד התנהגותי, בינה מלאכותית תוכל לאתר ולהתחיל את תהליך הטיפוח, לדוגמה, מחסנית שיווקית שמשתמשת באלגוריתמים של בינה מלאכותית עשויה ללמוד שקונה ספציפי שעושה צ'ק ללינקדאין בימי שני בבוקר החל לאחרונה לחפש כלי CRM חדש.
לאחר מכן, התוכנה יכולה להציע (או אפילו ליצור) פוסטים ממוקדים שיתפרסמו בימים ובשעות שהם יראו אותם: כזה ששואל את הדרישות שלהם מהתוכנה ועוד קטע מעקב עם השוואה של מערכת ה-CRM.
נכון לעכשיו, למשווקים מנוסים שמשתמשים בהקשבה חברתית כדרך לטפח לידים אין את השיפור הדרוש של AI, כך שזה גוזל זמן, ידני ולא בזמן אמת. אז איך מתחילים להתכונן לסוג זה של הפצת שיווק תוכן עתידי?
ראשית, יהיה עליך להגדיר היטב את אישיות הקונה שלך. מבט מוצק על ה-CRM שלך ייתן לך המון רמזים לתוכן שיגרום לידים מתאימים להגיב. על ידי לקיחת צעד אחורה וניתוח תוכן הערוץ שלך (כמו מיילים, שיחות טלפון והודעות מדיה חברתית) תתחיל לקבל את הסוג הנכון של תובנות שיובילו להוביל לעשות את הצעד הבא לשלב השני של משפך המכירה שלך.
לדוגמה, בכיר ב-C-Suite עשוי להגיב בצורה הטובה ביותר למסמכים מונעי נתונים ואינפוגרפיקה כדי להגיע לשיא האינטרסים שלו, בעוד שעמית משווק עשוי להתאים יותר למחקר מקרה אינטראקטיבי או לסרטון.
הדרך היחידה לקבל תובנות מסוג זה היא לעשות צלילה עמוקה לתוך פלטפורמת ה-CRM שלך ולערוך סקירה יסודית של פרטי הלקוחות - באמצעות ניתוח סמנטי כדי להבין את רמת כוונת הקנייה מאחורי המילים שהלקוחות הפוטנציאליים שלך משתמשים בהם.
טיפ חם: להתחיל להפעיל את הניתוח שלך עכשיו ולפתח פרסונות חזקות יהיה המפתח ליישום אלגוריתמי AI במדיה החברתית שלך ב-2018 ואילך.
שיווק ולמידת מכונה
במילים פשוטות, למידת מכונה עוסק בהבנת נתונים וסטטיסטיקות. זהו תהליך טכני שבו אלגוריתמים ממוחשבים מוצאים דפוסים בנתונים, ואז מנבאים תוצאות סבירות - כמו כאשר הדואר האלקטרוני שלך קובע אם הודעה מסוימת היא ספאם או לא בהתאם למילים בשורת הנושא, קישורים הכלולים בהודעה, או דפוסים שזוהו ברשימה של נמענים. זוהי דוגמה מושלמת לאופן שבו ניתן ליישם למידת מכונה בשיווק כדי לבצע אופטימיזציה לקמפיינים מוצלחים.
עסקים יכולים גם להשתמש בלמידת מכונה כדי למכור את המוצר הנכון, ללקוח הנכון, בזמן הנכון. בשנת 2018, המשווקים ימשיכו להסתמך על למידת מכונה כדי להבין את שיעורי הפתיחה בכל הנוגע לדוא"ל - כך שתדע בדיוק מתי לשלוח את מסע הפרסום הבא שלך כדי להגדיל את שיעורי הקליקים והחזר ה-ROI. הדבר הגדול הבא?
זה אולי נשמע קטן אבל תיוג כרטיסים וניתוב מחדש יכולים להיות הוצאה עצומה לעסקים קטנים - עלויות שניתן לחסוך עם למידת מכונה. פניית מכירות מגיעה אוטומטית לצוות המכירות, או תלונה מגיעה מיד לתור של מחלקת שירות הלקוחות, יחסוך לחברות הרבה זמן וכסף, וכל זה מתאפשר באמצעות טכנולוגיה מודרנית.
ולמרות שפתרון בעיות בזמן שיא והעברת קמפיינים מוצלחים בדוא"ל זה נהדר, זו רק ההתחלה. הנה מה עוד לצפות:
למידת מכונה יכולה לשפר את התוצאות הקמעונאיות
למידת מכונה (ML), תת-קטגוריה של בינה מלאכותית (AI), עשויה לבלבל בהתחלה הרבה בעלי עסקים קמעונאיים ומנהלים. אבל ברגע שהם לומדים מה זה, איך זה יכול להועיל לשורה התחתונה, ואיך להשתמש בו, זה הופך למכשיר נוסף בארסנל של הגדלת המכירות והרווחים.
האינפוגרפיקה המצורפת, למידת מכונה במגזר הקמעונאי, מציג סקירה מקיפה של הנושא. זה מתחיל בהסברים פשוטים על בינה מלאכותית ולמידת מכונה. בעיקרו של דבר, בינה מלאכותית היא פיתוח של מערכות מחשב שיכולות לבצע משימות שאנו חושבים בדרך כלל כדורשות תכונות אנושיות.
לדוגמה, יישומי בינה מלאכותית משתמשות בתפיסה חזותית, זיהוי דיבור, תרגום שפה וכלים לקבלת החלטות כדי לנתח ולפתור בעיות, להאיץ תהליכים ואפילו ללמוד.
איך למידת מכונה עובדת בעולם הקמעונאות? ML משתמש במה שמכונה טכנולוגיית ניתוח חזוי, שהיא השימוש בנתונים, אלגוריתמים וטכניקות למידת מכונה כדי לבצע תחזיות על סמך נתונים היסטוריים.
במגזר הקמעונאי, ניתן להשתמש בניתוח חזוי כדי להבין כיצד לקוחות יגיבו לקמפיינים שיווקיים ופרסומיים שונים ומה הם ירכשו בעתיד, כדי למקד את המודעות הרלוונטיות ללקוחות, ולהתאים אישית הצעות של מוצרים קשורים המשלימים את מה. הם קנו בעבר. זה עוזר לעסקים קמעונאיים לשמר לקוחות קיימים ולהגדיל את המכירות.
עם זאת, ML חורג מעבר לשיווק. ML עוזרת לקמעונאים להפוך תהליכים לאוטומטיים, לקבוע תמחור, לייעל את המלאי והמלאי, לספק חווית קניה אישית יותר ולנהל משאבים. זה יכול לשמש גם כדי לנתח את היסטוריית האשראי של לקוחות עתידיים כדי לקבוע את הסבירות שהם לא יצליחו בתשלום. ניתן להשתמש ב-ML כדי לזהות הונאה ולהגביר את היעילות הלוגיסטית.
סביר להניח שיימצאו יתרונות נוספים בעתיד. האם לא הגיע הזמן לנצל את כל הנתונים שקיימים עכשיו על ידי קפיצה על עגלת ה-ML?
מסחר אלקטרוני מגיע לגבהים חדשים
קניתם זוג משקפי שמש חדש באמזון, אז לפני שאתם יודעים זאת, הפיד שלכם בפייסבוק מלא במודעות משקפיים מרובות ובטרנדים קשורים לקיץ: זו למידת מכונה. למעשה, דוגמה זו של ניתוח נתונים המבוססים על היסטוריית רכישות של משתמש או התנהגות קניות מקוונות היא העתיד של מסחר אלקטרוני.
חברות קמעוניות עוקבות גם אחר אילו מודעות או תמונות סביר להניח שתפסיק לגלול עליהן, כדי למקד אותך לתוכן ספציפי. לדוגמה, אם אתה תמיד לוחץ על מודעות המכילות נשים שמחות וקצת טקסט, אז מכונה תרשום את זה כתוכן מועדף כך שתתמקד רק במודעות שמתאימות לתיאור הזה.
מכונות יכולות גם לעקוב באיזו שעה ביום אתה הכי פעיל בפייסבוק, אינסטגרם, טוויטר ו/או פינטרסט, על מנת להציג בפניך את המודעות הללו בזמן קנייה אופטימלי.
ואז כשמגיע הזמן לרכוש, למידת מכונה מיושמת כדי להפחית את הסיכון להונאת אשראי בעסקים קטנים. אֵיך? מכונות לומדים ממערכי נתונים היסטוריים המכילים עסקאות הונאה ויכולות לזהות דפוסים המייצגים עסקת הונאה טיפוסית - בדומה לאופן שבו הודעות דואר זבל מזוהות ומורתעות. למידת מכונה תתחיל להשפיע גם על חלקים אחרים במשפך העסקי שלך, רק תסתכל על עליית הצ'אטבוטים.
שילוב צ'אטבוטים
הייתה תקופה שבה צ'אטבוטים נחשבו רק כמזיקים מעשה ידי אדם באינטרנט, אבל באמצעות למידת מכונה, הם נעשים חכמים יותר ועסקים מאמצים אותם בהמוניהם.
בשנת 2018 ואילך, צ'אטבוטים ישחקו תפקיד מפתח בעתיד שירות הלקוחות. למה? צ'אטבוטים יכולים לעזור להשיג פתרון מהיר יותר של שירות לקוחות, כמו גם לספק היסטוריות מהירות של כל לקוח לשירות לקוחות ללא דופי. והדרך הטובה ביותר למשוך את הלקוחות שלך היא באמצעות א chatbot.
ישנם כמה יתרונות מרכזיים שיש לצ'אטבוטים על פני אינטראקציות אנושיות בלבד:
- מתן שירות לקוחות 24/7: הדברים הגדולים במכונות? הם לא ישנים! יחד עם העובדה שהצ'אטבוטים נעשים מתוחכמים מספיק כדי לזהות רגשות אנושיים כמו כעס, בלבול, פחד ושמחה. אז אם צ'אטבוט יתקל בסנטימנטים שליליים מהלקוח, הם יכולים לעבור בצורה חלקה לאדם כדי להשתלט עליו ולסיים לסייע ללקוח.
- עידן ה'בהמתנה' נעלם: חסם עצום למתן מצוינות בשירות לקוחות הוא זמני המתנה ארוכים. כמה פעמים ניסית לקבל שירות לקוחות מקומקאסט (או כל ספק טלוויזיה/אינטרנט) ואתה מתוסכל יותר ויותר מזמני ההמתנה? ניתן לבטל את כל זה עם צ'אטבוטים!
- גישה מהירה לנתוני לקוחות הופכת את השירות לאישי יותר: דבר אחד שבני אדם לעולם לא יהיו טובים יותר מצ'אט בוטים הוא לעכל במהירות נתוני לקוחות והיסטוריה כדי לספק הקשר לשאלות הלקוחות. צ'טבוטים מצטיינים באיסוף נתוני לקוחות מאינטראקציות תמיכה. הם יכולים לשמש עוזרים וירטואליים שיכולים להזין נתוני לקוחות לקציני שירות הלקוחות שלך כך שיש להם היסטוריה מלאה של כל חשבון במהירות. למרות שאנחנו ממש בתחילת אימוץ הצ'אטבוטים, אין ספק שהטכנולוגיה הזו הולכת להיות תורמת מפתח להצלחה עסקית ב-2018.
לכלי המתפתח לעסקים יש כבר רכישה משמעותית ממובילי מחשבה ברחבי העולם. למעשה, לארי קים, מייסד Wordstream, משתתף בצ'אט בוטים מכיוון שהוא הקים חברה משלו https://mobilemonkey.com/שם הבוטים שלו נמצאים כעת בגרסת בטא.
עם המהלך הזה, יהיה מעניין לראות כיצד עסקים ימנפו רובוטים בכל היבטים אחרים של העסק שלהם. המגמה האחרונה שנחקור היא אוטומציה וכיצד היא משפיעה על עסקים כיום.
אוטומציה
למרות שלמידת מכונה ו AI הם נושאים חמים בעולם הטכנולוגיה, זה לא עד כדי כך שעסקים קטנים עד בינוניים יכולים למנף אותם בעתיד המיידי. אבל עדיין יש תקווה עבורם להשפיע על העסק עם אוטומציה. מופעל על ידי הענן, סוג זה של טכנולוגיה כבר חוללה מהפכה בתהליכי העבודה והאינטראקציות של שיווק ומכירות, אך היא גם מתחילה לגעת בחלקים האחרים השונים של העסק. לדוגמה:
אוטומציה של תפעול
ברגע שאתה זוכה במכירה חשובה, אתה חייב לספק את המוצר או השירות שהבטחת ללקוח. איך נראה תהליך זה עבור רוב העסקים כעת? לכולכם תהיה פגישת פתיחה ותקווה לכסות את כל ההבטחות שהשיווק והמכירות נתנו ללקוח שלך.
עם זאת, עם שימוש באוטומציה של תפעול ו-CRM רב עוצמה, תוכל לקרוא את האינטראקציות ולראות את כל נקודות המגע השונות שהיו ללקוח עם החברה שלך לפני שאותה שיחת פתיחה אפילו מתרחשת. זה ייתן לכל עסקי השירות התחלה במתן קשרי לקוחות מעולים וניהול ציפיות. קטגוריה זו של מוצרי SaaS נקראת Service Operations Automation, או בקיצור ServOps.
אוטומציה חשבונאית
אם יש מחלקה אחת כבדה להזנת נתונים היא תהיה חשבונאות. הבעיה היא שכבני אדם, אנו ניתנים לטעייה ואיטיים הרבה יותר בהזנת נתונים מאשר מכונה. חידושים עם הזנות בנקאיות, סיווג מבוסס כללים ותשלומים משולבים הפחיתו באופן דרמטי את עומס העבודה של צוות הפקידות והנהלת חשבונות והעניקו לבעלי עסקים גישה יותר בזמן למידע פיננסי מדויק עבור העסקים שלהם.
מחקר, שנעשה על ידי Xero, מצביע על כך שעד 2020, אוטומציה תהיה השפעה עסקית ותהיה נפוצה בחשבונאות, ומספר לא מבוטל של אנשי מקצוע בתחום הפיננסים ישתמשו בשלב הבא של כלים אנליטיים כדי לעזור להם להוסיף ערך למודלים עסקיים ברחבי העולם.
אוטומציה של שכר / משאבי אנוש
לבסוף, ענן ואוטומציה הגיעו למגזר שכר ומשאבי אנוש. תחומים חשובים אלה בעסק סובלים לעתים קרובות מדי מכיוון שעסקים קטנים אינם גדולים מספיק כדי להרשות לעצמם מחלקת משאבי אנוש במשרה מלאה. מה האלטרנטיבה?
ביצוע מאמצים במשרה חלקית בלבד של מייסדים ומנהלים אשר לעיתים קרובות עלולים להוביל לסיכון רציני לעסק. לדוגמה, factoHR ו-Zenefits תגיש באופן אוטומטי טפסים לשירות המס הפדרלי הפדרלי בשם חברות. עם טכנולוגיית אוטומציה חדשה, התאימות מתבצעת אוטומטית על ידי פלטפורמות והמאמץ לשמור על אישורי פסק זמן מסונכרנים עם יתרות PTO ותלושי שכר הופך לנחלת העבר.
אימפקט עסקים
בעתיד הקרוב, נראה את עלייתה של טכנולוגיה מצוינת, המופעלת על ידי הענן, אוטומציה, AI ולמידה מכונה. זו באמת תחילתו של תור הזהב של טכנולוגיית המידע והגיע הזמן שעסקים יסתכלו היטב על הארגונים שלהם וימצאו דרכים להתחיל שילוב מגמות טכנולוגיות אלו כפי שהם משפיעים על העסק.
מאמר עסקי השפעה והרשאה לפרסום כאן מסופק על ידי Ira Padilla. פורסם במקור ב- Supply Chain Game Changer ב-21 בדצמבר 2017.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/
