私たちは、未来のテクノロジーが文字通り指先でビジネスに影響を与える、エキサイティングで革新的な時代に生きています。しかし、長い間、中小企業は、企業が恩恵を受けることのできる最新の技術トレンドの恩恵を受けることができませんでした。つまり、今までです。
この記事では、これらのテクノロジーのトレンドと、それらが将来のビジネスにどのように影響するかについて説明します。
では、この「スマート」な技術でどのようなことができるのでしょうか。 わずか4か月前、AIマシンは、平均的な人間が通常受けるよりも12倍速く大学レベルの数学の試験を完了することができました。 どのように？ 機械学習の技術を通じて; コンピューターが明示的にプログラムされることなく、経験を通じて学習し、適応する場所。 それはビジネスに影響を与えます。
さらに、Facebook は今年初め、チャットボットが独自の言語を作成したことで話題になりました。 いくつかのフェイク ニュースの記事では、エンジニアが賢くなりすぎてパニックに陥り、プラグを抜いたという話があります。
しかし、真実は、Facebook の目的のために、チャットボットは独自の省略形を開発するのではなく、英語に固執する必要があったということです。 しかし、彼らの機械学習チャットボットは、明示的なプログラミングの外に独自の言語を作成しました。
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コンピュータサイエンスのこの進化する分野は、サービスビジネスの未来であり、今日の私たちの生活や仕事の仕方にすでに影響を与えています。 実際、調査会社のMarkets and Marketsは、機械学習市場が1.41年の2017億ドルから、8.81年までに2022億ドルに成長すると予測しています。
これらのテクノロジーのトレンドは、マーケティングから運用、そして給与に至るまで、ビジネスに影響を与えるため、締めくくりましょう。 方法は次のとおりです。
AIと機械学習でマーケティングがよりスマートに
AIとソーシャルメディアマーケティング
2017年60月、Salesforceは世界中のマーケティングリーダーの調査を実施し、その結果は驚くべきものでした。 回答者は、今後XNUMX年間で、効率の向上とパーソナライズの進歩が見込まれると述べています。 マーケターのXNUMX％以上が、AIを活用して動的なランディングページ、Webサイト、プログラマティック広告、メディア購入を作成することも想定しています。
しかし、人々が最も興奮したのは、ソーシャルメディアのリスニングとリード育成に対するAIの潜在的な影響です。 それほど遠くない将来、AIはますます洗練され、ソーシャルメディアマーケティングのための強力なツールになるでしょう。
によって公開された記事で トメデステクノロジー主導の翻訳会社である AI と機械学習テクノロジーにより、異なる言語間でのコミュニケーションがはるかに簡単になりました。多くの企業が ChatGPT を使用して、多言語を話す聴衆との間で会話をより簡単に行えるようにし始めています。 ChatGPT がどのようにコミュニケーションを改善するかについて詳しくは、この [ ].
AI がマーケティングに影響を与える主な方法は、ソーシャル メディアを通じてリードを育成することです。 しかし、どのように？ パーソナライズされたリアルタイムのコンテンツ ターゲティングにより、販売機会が 20% 増加します。 行動ターゲティング手法を使用すると、AI は育成プロセスを見つけて開始することができます。たとえば、AI アルゴリズムを使用するマーケティング スタックは、月曜日の朝に LinkedIn をチェックした特定のバイヤーが最近新しい CRM ツールを探し始めたことを知ることができます。
次に、ソフトウェアは、対象となる投稿を提案 (または作成) して、ユーザーが目にする日時に公開することができます。XNUMX つはソフトウェアの要件を尋ね、もう XNUMX つは CRM エコシステムの比較によるフォローアップ記事です。
現在、リードを育成する方法としてソーシャルリスニングを使用している知識豊富なマーケターは、AIの必要な拡張機能を備えていないため、リアルタイムではなく、時間がかかり、手動で行われます。 では、どのようにしてこの種の将来のコンテンツマーケティング配信の準備を始めますか？
まず、バイヤーのペルソナを明確に定義する必要があります。 CRM をしっかりと見てみると、質の高い見込み客が反応するコンテンツのヒントがたくさん得られます。 一歩下がってチャネルのコンテンツ (メール、電話、ソーシャル メディア メッセージなど) を分析することで、適切な種類のインサイトを取得し始め、見込み客がセールス ファネルの第 XNUMX 段階への次のステップに進むよう促すことができます。
たとえば、C スイートのエグゼクティブは、データ主導のホワイトペーパーやインフォグラフィックに最もよく反応して関心をピークにできるかもしれませんが、仲間のマーケティング担当者はインタラクティブなケーススタディやビデオに適しているかもしれません。
この種の洞察を得る唯一の方法は、CRMプラットフォームを深く掘り下げ、顧客の詳細を徹底的にレビューすることです。セマンティック分析を使用して、適格な見込み客が使用する言葉の背後にある購入意向のレベルを理解します。
ヒント：今すぐ分析を開始し、強力なペルソナを開発することが、2018年以降にソーシャルメディアにAIアルゴリズムを実装するための鍵となります。
マーケティングと機械学習
簡単に言えば、 機械学習 データと統計を理解することです。 これは、コンピュータアルゴリズムがデータのパターンを見つけて、予想される結果を予測する技術的なプロセスです。たとえば、件名の単語、メッセージに含まれるリンク、リストで識別されるパターンに応じて、特定のメッセージがスパムかどうかをメールで判断する場合などです。受信者の。 これは、キャンペーンを成功させるために最適化するために、マーケティングに機械学習を適用する方法の完璧な例です。
企業は機械学習を使用して、適切な製品を適切な顧客に適切なタイミングでアップセルすることもできます。 2018 年も、マーケティング担当者は引き続き機械学習を利用して、メールの開封率を把握します。これにより、次のキャンペーンをいつ送信してクリック率と ROI を向上させるかを正確に知ることができます。 次の大きい事？
些細なことのように聞こえるかもしれませんが、チケットのタグ付けと経路変更は、中小企業にとっては莫大な費用になる可能性があります。この費用は、機械学習で節約できます。 販売に関する問い合わせが自動的に販売チームに送られたり、苦情がすぐに顧客サービス部門のキューに入れられたりすることで、企業は多くの時間とお金を節約できます。これらはすべて、最新のテクノロジーによって可能になっています。
記録的な速さで問題を解決し、メールキャンペーンを成功させることは素晴らしいことですが、これはほんの始まりに過ぎません。 他に期待できることは次のとおりです。
機械学習は小売結果を改善することができます
機械学習（ML）は、人工知能 (AI) のサブカテゴリであり、最初は多くの小売業の経営者や管理者を混乱させる可能性があります。 しかし、それが何であるか、収益にどのように役立つか、そしてそれをどのように使用するかを学ぶと、それは売上と利益を増加させる武器庫の別のデバイスになります.
添付のインフォグラフィック、 小売部門での機械学習、トピックの包括的な概要を示します。 人工知能と機械学習の簡単な説明から始まります。 基本的に、人工知能とは、人間の特性を必要とすると一般的に考えられているタスクを実行できるコンピューター システムの開発です。
たとえば、AI アプリケーションは、視覚認識、音声認識、言語翻訳、および意思決定ツールを使用して、問題を分析および解決し、プロセスをスピードアップし、さらには学習します。
小売業界では機械学習はどのように機能するのでしょうか? ML は、データ、アルゴリズム、機械学習技術を使用して履歴データに基づいて予測を行う、いわゆる予測分析テクノロジーを使用します。
小売部門では、予測分析を使用して、顧客がさまざまなマーケティングおよび広告キャンペーンにどのように反応し、将来何を購入するかを把握し、顧客に関連する広告をターゲティングし、何を補完する関連製品のオファーをパーソナライズすることができます。彼らは以前に購入しました。 これにより、小売業は現在の顧客を維持し、売り上げを伸ばすことができます。
ただし、MLはマーケティングを超えています。 MLは、小売業者がプロセスを自動化し、価格を決定し、在庫と在庫を最適化し、よりパーソナルなショッピング体験を提供し、リソースを管理するのに役立ちます。 また、将来の顧客の信用履歴を分析して、支払いがデフォルトになる可能性を判断するためにも使用できます。 MLは、不正を検出し、ロジスティクスの効率を高めるために使用できます。
将来的にはさらに多くのメリットが見られる可能性があります。 MLの時流に乗って、現在存在するすべてのデータを活用するときではありませんか？
Eコマースが新たな高みに到達
あなたはAmazonで新しいペアのサングラスを購入してきましたが、それを知る前に、Facebookフィードには、夏の複数のアイウェア広告と関連するトレンドが表示されます。これは機械学習です。 実際、ユーザーの購入履歴やオンラインショッピングの行動に基づいてデータを分析するこの例は、eコマースの未来です。
小売業者は、特定のコンテンツでユーザーをターゲットにするために、スクロールを停止する可能性が最も高い広告や画像も追跡しています。 たとえば、幸せな女性といくつかのテキストを含む広告を常にクリックすると、マシンはこれを優先コンテンツとして記録し、この説明に適合する広告のみがターゲットになるようにします.
マシンは、最適な購入時間にこれらの広告を表示するために、Facebook、Instagram、Twitter、Pinterest で最もアクティブな時間を追跡することもできます。
次に、購入時に機械学習を適用して、中小企業の信用詐欺のリスクを軽減します。 どのように？ マシンは、不正なトランザクションを含む履歴データセットから学習し、スパムメールの検出と抑止の方法と同様に、典型的な不正なトランザクションを表すパターンを識別できます。 機械学習はビジネスファネルの他の部分にも影響を及ぼし始めます。チャットボットの台頭を見てください。
チャットボットの統合
チャットボットはインターネット上では人工の害虫としか考えられていなかった時代がありましたが、機械学習によってスマートになり、企業はそれらを大量に受け入れています。
2018 年以降、チャットボットはカスタマー サービスの将来において重要な役割を果たすでしょう。 なぜ？ チャットボットは、顧客サービスの迅速な解決を達成するのに役立ち、非の打ちどころのない顧客サービスのために各顧客の簡単な履歴を提供します. 顧客を引き付ける最良の方法は、 チャットボット.
チャットボットには、人間とのやり取りだけに比べていくつかの重要な利点があります。
- 24時間年中無休のカスタマーサービスの提供： 機械のすごいところは？ 彼らは眠りません！ チャットボットが、怒り、混乱、恐怖、喜びなどの人間の感情を認識するのに十分なほど洗練されてきているという事実と相まって。 したがって、チャットボットが顧客からの否定的な感情に遭遇した場合、チャットボットはシームレスに人間に転送して、顧客を引き継いで支援を終了することができます。
- 「保留」の時代は終わりました：優れたカスタマーサービスを提供する上での大きな障壁は、待ち時間が長いことです。 Comcast（または任意のTV /インターネットプロバイダー）からカスタマーサービスを利用しようとしたことが何回あり、待ち時間に次第に不満を感じていますか？ これはすべてチャットボットで排除できます！
- 顧客データへの迅速なアクセスにより、サービスがよりパーソナルになります。 人間がチャットボットよりも優れていることは決してないことの2018つは、顧客のデータと履歴をすばやく消化して、顧客の質問にコンテキストを提供することです。 チャットボットは、サポートインタラクションから顧客データを収集するのに優れています。 彼らは、顧客データを顧客サービス担当者に提供できる仮想アシスタントとして機能できるため、各アカウントの完全な履歴をすばやく取得できます。 チャットボットの採用は始まったばかりですが、このテクノロジーがXNUMX年のビジネスの成功に大きく貢献することは間違いありません。
この新しいビジネスツールは、すでに世界中のソートリーダーから大きな賛同を得ています。 実際には、 ラリー·キム、Wordstream の創設者は、彼自身の会社 https://mobilemonkey.com/ を立ち上げ、彼のボットは現在ベータ版であるため、チャットボットに全面的に取り組んでいます。
この動きにより、企業がビジネスの他の側面でロボットをどのように活用するかを見るのは興味深いでしょう。 最後に取り上げるトレンドは、自動化と、それが今日のビジネスに与える影響です。
オートメーション
機械学習と AI はテクノロジーの世界でホットな話題ですが、中小企業が近い将来に活用できるほどのものではありません。 しかし、自動化によってビジネスに影響を与える希望はまだあります。 クラウドを利用したこのタイプのテクノロジーは、すでにマーケティングとセールスのワークフローとやり取りに革命をもたらしていますが、ビジネスの他のさまざまな部分にも影響を与え始めています. 例えば：
オペレーションの自動化
重要なセールに勝ったら、クライアントに約束した製品やサービスを提供する必要があります。 現在、ほとんどの企業にとって、そのプロセスはどのようになっていますか？ 全員がキックオフ ミーティングを行い、マーケティングとセールスがクライアントに与えたすべての約束を果たすことを望んでいます。
ただし、オペレーションの自動化と強力な CRM を使用すると、やり取りを読んで、キックオフ コールが発生する前に、クライアントが会社との間に持っていたさまざまな接点をすべて確認できます。 これにより、すべてのサービス事業は、優れた顧客関係を提供し、期待を管理する上で有利なスタートを切ることができます. このカテゴリの SaaS 製品は、Service Operations Automation、略して ServOps と呼ばれます。
会計の自動化
データ入力を頻繁に行う部門が 1 つある場合、それは次のとおりです。 会計。問題は、人間は間違いを犯しやすく、データ入力が機械よりもはるかに遅いことです。銀行フィード、ルールベースの分類、統合された支払いによるイノベーションにより、事務スタッフや簿記スタッフの作業負荷が大幅に軽減され、経営者はビジネスの正確な財務情報にタイムリーにアクセスできるようになりました。
Xero が行った調査によると、2020 年までに自動化はビジネスに影響を与え、会計では一般的になり、かなりの数の財務専門家が次のレベルの分析ツールを使用して、世界中のビジネス モデルに価値を付加できるようになることが示唆されています。
給与/HR自動化
最後に、クラウドと自動化が給与および人事部門に登場しました。 ビジネスのこれらの重要な分野は、フルタイムの HR 部門を配置できるほど大きくない中小企業に苦しむことがよくあります。 代替手段は何ですか？
創業者とプリンシパルのパートタイムの努力のみが、ビジネスに深刻なリスクをもたらすことがよくあります。 例えば、 ファクトHR Zenefitsは、企業に代わって連邦内国歳入庁にフォームを自動的に送信します。 新しい自動化テクノロジーにより、コンプライアンスはプラットフォームによって自動化され、休暇の承認をPTOの残高と給与明細と同期させる作業は過去のものになります。
インパクトビジネス
近い将来、クラウド、自動化、 AIと機械学習。 これはまさに情報化時代の黄金時代の始まりであり、企業が組織をしっかりと見て、始める方法を見つける時が来ました。 これらの技術トレンドを統合する 彼らはビジネスに影響を与えるので。
インパクトビジネス記事とここでの掲載許可は Ira Padilla から提供されています。元々は、21 年 2017 月 XNUMX 日に Supply Chain Game Changer に掲載されました。
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- 情報源： https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/
