We leven in spannende en innovatieve tijden, waarbij futuristische technologie letterlijk binnen handbereik is om het bedrijfsleven te beïnvloeden. Maar lange tijd werden kleine tot middelgrote bedrijven niet bediend door de nieuwste technologische trends waar ondernemingen van konden profiteren. Dat wil zeggen, tot nu toe.

In dit artikel onderzoeken we deze technologische trends en hoe ze in de toekomst van invloed zullen zijn op het bedrijfsleven.

Dus, wat voor soort dingen kan deze 'slimme' technologie doen? Slechts 4 maanden geleden slaagde een AI-machine erin om een ​​wiskunde-examen op universitair niveau 12 keer sneller te voltooien dan de gemiddelde mens normaal gesproken nodig heeft. Hoe? Door de kunst van machine learning; waar computers leren en zich aanpassen door ervaring zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Dat heeft gevolgen voor het bedrijfsleven.

Bovendien haalde Facebook eerder dit jaar de krantenkoppen toen hun chatbots hun eigen taal creëerden. Sommige Fake News-verhalen zeggen dat de ingenieur in paniek de stekker uit het stopcontact heeft getrokken nadat hij te slim werd.

De waarheid is echter dat de chatbots zich voor de doeleinden van Facebook bij het Engels moesten houden in plaats van hun eigen steno te ontwikkelen. Hun machine learning-chatbots creëerden echter wel hun eigen taal buiten hun expliciete programmering om.

Wilt u direct uw klantervaring vergroten?

Dit zich ontwikkelende gebied van informatica is de toekomst voor dienstverlenende bedrijven en heeft nu al invloed op de manier waarop we vandaag leven en werken. Onderzoeksbureau Markets and Markets schat zelfs dat de markt voor machine learning zal groeien van $ 1.41 miljard in 2017 tot $ 8.81 miljard in 2022!

Dus zet u schrap, want deze technologische trends zullen van invloed zijn op het bedrijfsleven, van marketing tot operaties tot aan de salarisadministratie. Hier is hoe:

Marketing wordt slimmer met AI en machine learning

AI en sociale media marketing

In april 2017 voerde Salesforce een onderzoek uit onder marketingleiders wereldwijd, en de resultaten waren verbluffend. De respondenten zeiden dat ze de komende vijf jaar verbeteringen in efficiëntie en verbeteringen in personalisatie verwachten. Meer dan 60 procent van de marketeers overweegt AI om dynamische landingspagina's, websites, programmatic advertising en media-inkoop te creëren.

Waar mensen echter het meest enthousiast over waren, is de potentiële impact van AI op het luisteren naar sociale media en het koesteren van leads. In de niet zo verre toekomst zal AI steeds geavanceerder worden en een krachtig hulpmiddel voor social media marketing.

In een artikel gepubliceerd door Tomedes, een door technologie gedreven vertaalbedrijf, hebben AI en machine learning-technologie het een stuk eenvoudiger gemaakt om in verschillende talen te communiceren. Veel bedrijven beginnen ChatGPT te gebruiken om het gesprek tussen u en uw meertalige publiek gemakkelijker te maken. Om meer te leren over hoe ChatGPT de communicatie verbetert, kun je er alles over lezen in dit [link].

De belangrijkste manier waarop AI marketing zal beïnvloeden, is door leads te genereren via sociale media. Maar hoe? Door gepersonaliseerde, realtime contenttargeting die 20 procent meer verkoopkansen oplevert. Met methoden voor gedragsgerichte targeting kan AI het nurture-proces lokaliseren en starten. Een marketingstack die AI-algoritmen gebruikt, kan er bijvoorbeeld achter komen dat een specifieke koper die op maandagochtend op LinkedIn incheckt, onlangs op zoek is gegaan naar een nieuwe CRM-tool.

De software kan vervolgens gerichte berichten voorstellen (of zelfs maken) die moeten worden gepubliceerd op de dagen en tijden dat ze deze zien: een waarin hun vereisten aan de software worden gevraagd en een ander vervolgstuk met een vergelijking van het CRM-ecosysteem.

Op dit moment beschikken slimme marketeers die social listening gebruiken als manier om leads te koesteren niet over de noodzakelijke verbetering van AI, dus het is tijdrovend, handmatig en niet in realtime. Dus hoe begin je je voor te bereiden op dit soort toekomstige contentmarketingdistributie?

Ten eerste moet u uw koperspersonages goed definiëren. Als u goed naar uw CRM kijkt, krijgt u talloze tips voor inhoud die ervoor zorgt dat gekwalificeerde leads reageren. Door een stapje terug te doen en de inhoud van uw kanaal te analyseren (zoals e-mails, telefoontjes en berichten op sociale media), krijgt u de juiste inzichten die een lead ertoe aanzetten de volgende stap te zetten in de tweede fase van uw verkooptrechter.

Een C-Suite-manager kan bijvoorbeeld het beste reageren op datagestuurde whitepapers en infographics om zijn of haar interesses te wekken, terwijl een collega-marketeer wellicht meer geschikt is voor een interactieve casestudy of video.

De enige manier om dit soort inzichten te krijgen, is door een diepe duik te nemen in uw CRM-platform en een grondige beoordeling van klantgegevens uit te voeren - met behulp van semantische analyse om het niveau van koopintentie achter de woorden die uw gekwalificeerde prospects gebruiken te begrijpen.

Hot tip: nu beginnen met het uitvoeren van uw analyse en het ontwikkelen van sterke persona's is de sleutel tot het implementeren van AI-algoritmen op uw sociale media in 2018 en daarna.

Marketing en machinaal leren

Simpel gezegd, machine learning gaat over het begrijpen van data en statistieken. Het is een technisch proces waarbij computeralgoritmen patronen in gegevens vinden en vervolgens waarschijnlijke resultaten voorspellen - zoals wanneer uw e-mail bepaalt of een bepaald bericht spam is of niet, afhankelijk van woorden in de onderwerpregel, links in het bericht of patronen die in een lijst worden geïdentificeerd van ontvangers. Dit is een perfect voorbeeld van hoe machine learning kan worden toegepast in marketing om te optimaliseren voor succesvolle campagnes.

Bedrijven kunnen machine learning ook gebruiken om het juiste product, op het juiste moment, aan de juiste klant te verkopen. In 2018 zullen marketeers blijven vertrouwen op machine learning om de open rates als het om e-mail gaat te begrijpen – zodat u precies weet wanneer u uw volgende campagne moet sturen om de klikfrequenties en de ROI te verhogen. Het volgende grote ding?

Het klinkt misschien klein, maar het taggen en omleiden van tickets kan voor kleine bedrijven een enorme kostenpost zijn – kosten die kunnen worden bespaard met machinaal leren. Als een verkoopaanvraag automatisch bij het verkoopteam terechtkomt, of als een klacht direct in de wachtrij van de klantenservice terechtkomt, gaat dit bedrijven veel tijd en geld besparen, en dit wordt allemaal mogelijk gemaakt met moderne technologie.

En hoewel het geweldig is om problemen in recordtijd op te lossen en succesvolle e-mailcampagnes af te leveren, is dit nog maar het begin. Dit is wat je nog meer kunt verwachten:

Machine learning kan retailresultaten verbeteren

Machine leren (ML), een subcategorie van kunstmatige intelligentie (AI), kan in eerste instantie verwarrend zijn voor veel eigenaren en managers van detailhandelsbedrijven. Maar zodra ze leren wat het is, hoe het de bedrijfsresultaten ten goede kan komen en hoe ze het moeten gebruiken, wordt het een nieuw instrument in het arsenaal van het verhogen van de omzet en de winst. 

De bijgevoegde infografiek, Machine learning in de detailhandel, geeft een allesomvattend overzicht van het onderwerp. Het begint met eenvoudige uitleg van kunstmatige intelligentie en machinaal leren. In wezen is kunstmatige intelligentie de ontwikkeling van computersystemen die taken kunnen uitvoeren waarvan we doorgaans denken dat ze menselijke eigenschappen vereisen.

AI-toepassingen maken bijvoorbeeld gebruik van visuele waarneming, spraakherkenning, taalvertaling en besluitvormingsinstrumenten om problemen te analyseren en op te lossen, processen te versnellen en zelfs te leren. 

Hoe werkt machine learning in de retailwereld? ML maakt gebruik van zogenaamde voorspellende analysetechnologie, het gebruik van data, algoritmen en machine learning-technieken om voorspellingen te doen op basis van historische gegevens.

In de detailhandel kunnen voorspellende analyses worden gebruikt om erachter te komen hoe klanten zullen reageren op verschillende marketing- en reclamecampagnes en wat ze in de toekomst zullen kopen, om de relevante advertenties op klanten te richten, en om aanbiedingen van gerelateerde producten te personaliseren die een aanvulling vormen op wat ze eerder kochten. Dit helpt retailbedrijven om huidige klanten te behouden en de omzet te laten groeien. 

ML gaat echter verder dan marketing. ML helpt retailers om processen te automatiseren, prijzen te bepalen, voorraden en voorraden te optimaliseren, een persoonlijkere winkelervaring te bieden en middelen te beheren. Het kan ook worden gebruikt om de kredietgeschiedenis van toekomstige klanten te analyseren om de kans te bepalen dat ze in gebreke blijven. ML kan worden gebruikt om fraude op te sporen en de logistieke efficiëntie te verhogen. 

Het is waarschijnlijk dat er in de toekomst nog meer voordelen zullen worden gevonden. Is het niet tijd om te profiteren van alle gegevens die er nu zijn door op de ML-trein te springen? 

E-commerce bereikt nieuwe hoogten

Je hebt op Amazon een nieuwe zonnebril gekocht en voordat je het weet, staat je Facebook-feed vol met meerdere brillenadvertenties en gerelateerde trends voor de zomer: dit is machine learning. In feite is dit voorbeeld van het analyseren van gegevens op basis van de aankoopgeschiedenis of het online winkelgedrag van een gebruiker de toekomst voor e-commerce.

Retailbedrijven houden ook bij op welke advertenties of afbeeldingen u waarschijnlijk stopt met scrollen, om u te targeten met specifieke inhoud. Als u bijvoorbeeld altijd op advertenties klikt die gelukkige vrouwen en wat tekst bevatten, zal een machine dit als voorkeursinhoud registreren, zodat u alleen advertenties krijgt die aan deze beschrijving voldoen.

Machines kunnen ook bijhouden op welk tijdstip van de dag u het meest actief bent op Facebook, Instagram, Twitter en/of Pinterest, om deze advertenties op een optimaal koopmoment aan u te presenteren.

Wanneer het tijd is om te kopen, wordt machine learning toegepast om het risico op kredietfraude bij kleine bedrijven te verkleinen. Hoe? Machines leren van historische datasets die frauduleuze transacties bevatten en kunnen patronen identificeren die een typische frauduleuze transactie vertegenwoordigen - vergelijkbaar met de manier waarop spam-e-mails worden gedetecteerd en afgeschrikt. Machine learning zal ook andere delen van uw bedrijfstrechter gaan beïnvloeden, kijk maar eens naar de opkomst van chatbots.

Chatbots integreren

Er was een tijd dat chatbots op internet alleen werden gezien als door de mens veroorzaakte plagen, maar door machine learning worden ze slimmer en bedrijven omarmen ze massaal.

In 2018 en daarna zullen chatbots een sleutelrol spelen in de toekomst van klantenservice. Waarom? Chatbots kunnen helpen een snellere klantenserviceoplossing te bereiken en een snelle geschiedenis van elke klant te bieden voor een onberispelijke klantenservice. En de beste manier om uw klanten te betrekken is via een Chatbot.

Er zijn enkele belangrijke voordelen die chatbots hebben ten opzichte van uitsluitend menselijke interacties:

• 24/7 klantenservice bieden: De geweldige dingen van machines? Ze slapen niet! In combinatie met het feit dat chatbots geavanceerd genoeg worden om menselijke emoties zoals woede, verwarring, angst en vreugde te herkennen. Dus mocht een chatbot negatieve gevoelens van de klant tegenkomen, dan kunnen ze naadloos overgaan op een mens om het over te nemen en de klant verder te helpen.

• Het tijdperk van 'in de wacht staan' is voorbij: Een enorme belemmering voor het leveren van uitmuntende klantenservice zijn lange wachttijden. Hoe vaak heb je geprobeerd klantenservice te krijgen van Comcast (of een tv-/internetprovider) en raak je steeds meer gefrustreerd door de wachttijden? Dit kan allemaal worden geëlimineerd met chatbots!
• Snelle toegang tot klantgegevens maakt service persoonlijker: Een ding waar mensen nooit beter in zullen zijn dan chatbots, is het snel verwerken van klantgegevens en geschiedenis om context te bieden aan klantvragen. Chatbots blinken uit in het verzamelen van klantgegevens uit ondersteuningsinteracties. Ze kunnen dienen als virtuele assistenten die klantgegevens kunnen doorgeven aan uw klantenservicemedewerkers, zodat ze snel een volledige geschiedenis van elk account hebben. Ook al staan ​​we aan het begin van de adoptie van chatbots, het lijdt geen twijfel dat deze technologie in 2018 een belangrijke bijdrage zal leveren aan zakelijk succes.

Deze opkomende tool voor bedrijven heeft al aanzienlijke steun van opinieleiders over de hele wereld. In werkelijkheid, Larry Kim, oprichter van Wordstream, is helemaal bezig met chatbots omdat hij zijn eigen bedrijf https://mobilemonkey.com/ heeft opgericht, waar zijn bots zich momenteel in bèta bevinden.

Met deze stap zal het interessant zijn om te zien hoe bedrijven robots in andere aspecten van hun bedrijf zullen inzetten. De laatste trend die we zullen onderzoeken is automatisering en hoe dit bedrijven vandaag de dag beïnvloedt.

Automatisering

Hoewel Machine Learning en AI Hoewel dit actuele onderwerpen zijn in de technologiewereld, is het nog niet zo dat kleine tot middelgrote bedrijven er in de nabije toekomst gebruik van kunnen maken. Maar er is nog steeds hoop dat ze met automatisering invloed kunnen uitoefenen op het bedrijfsleven. Dit soort technologie, aangedreven door de cloud, heeft al een revolutie teweeggebracht in de marketing- en verkoopworkflows en -interacties, maar begint ook de verschillende andere delen van een bedrijf te raken. Bijvoorbeeld:

Operationele automatisering

Zodra je een belangrijke verkoop hebt gewonnen, moet je het product of de dienst leveren die je aan de klant hebt beloofd. Hoe ziet dat proces er nu voor de meeste bedrijven uit? Jullie hebben allemaal een kick-off meeting en hopen alle beloftes die marketing en sales aan jullie klant hebben gedaan waar te maken.  

Met het gebruik van operationele automatisering en een krachtig CRM kunt u echter de interacties lezen en alle verschillende contactpunten zien die een klant met uw bedrijf had voordat het kick-off-gesprek zelfs maar plaatsvond. Dit geeft alle dienstverlenende bedrijven een voorsprong bij het onderhouden van goede klantrelaties en het managen van verwachtingen. Deze categorie SaaS-producten heet Service Operations Automation, of kortweg ServOps.

Boekhoudautomatisering

Als er één afdeling is die veel gegevens invoert, dan is het dat wel Accounting. Het probleem is dat we als mensen feilbaar zijn en veel langzamer in het invoeren van gegevens dan een machine. Innovaties met bankfeeds, op regels gebaseerde categorisering en geïntegreerde betalingen hebben de werklast van administratief en boekhoudkundig personeel dramatisch verminderd en bedrijfseigenaren sneller toegang gegeven tot nauwkeurige financiële informatie voor hun bedrijf.

Uit onderzoek, uitgevoerd door Xero, blijkt dat automatisering in 2020 impact zal hebben op het bedrijfsleven en gemeengoed zal zijn in de boekhouding, en dat een aanzienlijk aantal financiële professionals het volgende niveau van analytische hulpmiddelen zal gebruiken om hen te helpen waarde toe te voegen aan bedrijfsmodellen over de hele wereld.

Salaris/HR-automatisering

Ten slotte zijn de Cloud en Automatisering naar de Payroll- en Human Resources-sector gekomen. Deze belangrijke onderdelen van een bedrijf lijden er maar al te vaak onder omdat kleine bedrijven niet groot genoeg zijn om zich een fulltime HR-afdeling te kunnen veroorloven. Wat is het alternatief?

Het hebben van slechts parttime inspanningen van oprichters en directeuren, wat vaak tot ernstige risico's voor het bedrijf kan leiden. Bijvoorbeeld, factoHR en Zenefits zal namens bedrijven automatisch formulieren indienen bij de federale belastingdienst. Met nieuwe automatiseringstechnologie wordt compliance geautomatiseerd door platforms en behoort de inspanning om verlofgoedkeuringen synchroon te houden met PTO-saldi en loonstroken tot het verleden.

Impact op zaken

In de nabije toekomst zullen we de opkomst zien van geweldige technologie, mogelijk gemaakt door de cloud, automatisering, AI en machine learning. Dit is echt het begin van het Gouden Tijdperk van Informatietechnologie en het is tijd voor bedrijven om hun organisaties onder de loep te nemen en manieren te vinden om te beginnen integratie van deze technische trends omdat ze van invloed zijn op het bedrijfsleven.

Impact zakelijk artikel en toestemming om hier te publiceren verstrekt door Ira Padilla. Oorspronkelijk gepubliceerd op Supply Chain Game Changer op 21 december 2017.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/