Vi lever i spennende og innovative tider med futuristisk teknologi bokstavelig talt til fingerspissene for å påvirke virksomheten. Men i det lengste ble små og mellomstore bedrifter ikke betjent av de nyeste teknologitrendene bedrifter har kunnet dra nytte av. Det vil si til nå.

I denne artikkelen skal vi utforske disse teknologitrendene og hvordan de vil påvirke virksomheten i fremtiden.

Så, hva slags ting kan denne "smarte" teknologien gjøre? For bare 4 måneder siden klarte en AI-maskin å fullføre en matematikk-eksamen på universitetsnivå 12 ganger raskere enn den vanligvis tar et gjennomsnittsmenneske. Hvordan? Gjennom kunsten maskinlæring; hvor datamaskiner lærer og tilpasser seg gjennom erfaring uten å være eksplisitt programmert. Det vil påvirke virksomheten.

Videre skapte Facebook overskrifter tidligere i år da deres chatbots skapte sitt eget språk. Noen Fake News-historier sier at ingeniøren trakk støpslet i panikk etter at de ble for smarte.

Sannheten er imidlertid at for Facebooks formål måtte chatbotene holde seg til engelsk i stedet for å utvikle sin egen korte hånd. Imidlertid skapte chatbotene deres for maskinlæring sitt eget språk utenfor deres eksplisitte programmering.

Vil du øke kundeopplevelsen din akkurat nå?

Dette utviklende området innen informatikk er fremtiden for servicebedrifter, og det påvirker allerede måten vi lever og jobber på i dag. Faktisk anslår analysefirmaet Markets and Markets at maskinlæringsmarkedet vil vokse fra 1.41 milliarder dollar i 2017 til 8.81 milliarder dollar innen 2022!

Så hold deg fast fordi disse teknologitrendene vil påvirke virksomheten, fra markedsføring, til drift hele veien til lønn. Dette er hvordan:

Markedsføring blir smartere med AI og maskinlæring

AI og markedsføring i sosiale medier

I april 2017 gjennomførte Salesforce en studie av markedsledere over hele verden, og resultatene var overveldende. Respondentene sa at de forventer å se forbedringer i effektivitet og fremskritt innen personalisering i løpet av de neste fem årene. Mer enn 60 prosent av markedsførerne ser også for seg å utnytte AI for å lage dynamiske landingssider, nettsteder, programmatisk annonsering og mediekjøp.

Det folk imidlertid var mest begeistret for, er AIs potensielle innvirkning på lytting på sosiale medier og pleie av leads. I en ikke så fjern fremtid vil AI bli stadig mer sofistikert og et kraftig verktøy for markedsføring i sosiale medier.

I en artikkel publisert av Tomedes, et teknologidrevet oversettelsesselskap, AI og maskinlæringsteknologi har gjort det mye enklere å kommunisere på tvers av forskjellige språk. Mange selskaper begynner å bruke ChatGPT for å gjøre samtalen enklere mellom deg og ditt flerspråklige publikum. For å lære mer om hvordan ChatGPT forbedrer kommunikasjonen, kan du lese alt om det i denne [link].

Den viktigste måten AI vil påvirke markedsføring på er gjennom å pleie potensielle kunder gjennom sosiale medier. Men hvordan? Gjennom personlig tilpasset innholdsmålretting i sanntid som gir 20 prosent flere salgsmuligheter. Med atferdsmålrettingsmetoder vil AI være i stand til å lokalisere og starte pleieprosessen, for eksempel kan en markedsføringsstabel som bruker AI-algoritmer lære at en spesifikk kjøper som sjekker inn på LinkedIn mandag morgen nylig har begynt å se etter et nytt CRM-verktøy.

Programvaren kan deretter foreslå (eller til og med lage) målrettede innlegg som skal publiseres på dagene og tidspunktene de vil se dem: en som spør deres krav til programvaren og en annen oppfølgingsartikkel med en sammenligning av CRM-økosystemet.

Foreløpig har ikke erfarne markedsførere som bruker sosial lytting som en måte å pleie potensielle kunder den nødvendige forbedringen av AI, så det er tidkrevende, manuelt og ikke i sanntid. Så hvordan begynner du å gjøre deg klar for denne typen fremtidig distribusjon av innholdsmarkedsføring?

For det første må du ha kjøperpersonen din som veldefinert. Å ta en solid titt på CRM-en din vil gi deg tonnevis av hint for innhold som vil få kvalifiserte potensielle kunder til å svare. Ved å ta et skritt tilbake og analysere kanalens innhold (som e-poster, telefonsamtaler og meldinger på sosiale medier) vil du begynne å få den riktige typen innsikt som vil få en potensiell kunde til å ta neste steg inn i den andre fasen av salgstrakten din.

For eksempel kan en C-Suite-leder reagere best på datadrevne whitepapers og infografikk for å nå sine interesser, mens en medmarkedsfører kan være mer egnet for en interaktiv case-studie eller video.

Den eneste måten å få denne typen innsikt på er å gjøre et dypdykk i CRM-plattformen din og foreta en grundig gjennomgang av kundedetaljer – ved å bruke semantisk analyse for å forstå nivået av kjøpsintensjon bak ordene dine kvalifiserte potensielle kunder bruker.

Hot tips: Å begynne å kjøre analysen din nå og utvikle sterke personas vil være nøkkelen til å implementere AI-algoritmer på sosiale medier i 2018 og utover.

Markedsføring og maskinlæring

Enkelt sagt, maskinlæring handler om å forstå data og statistikk. Det er en teknisk prosess der datamaskinalgoritmer finner mønstre i data, for deretter å forutsi sannsynlige utfall – som når e-posten din avgjør om en bestemt melding er spam eller ikke, avhengig av ord i emnelinjen, lenker som er inkludert i meldingen, eller mønstre identifisert i en liste av mottakere. Dette er et perfekt eksempel på hvordan maskinlæring kan brukes i markedsføring for å optimalisere for vellykkede kampanjer.

Bedrifter kan også bruke maskinlæring for å oppselge riktig produkt, til riktig kunde, til rett tid. I 2018 vil markedsførere fortsette å stole på maskinlæring for å forstå åpne rater når det kommer til e-post – slik at du vet nøyaktig når du skal sende din neste kampanje for å øke klikkfrekvensen og avkastningen. Den neste store tingen?

Det kan høres lite ut, men billettmerking og omdirigering kan være en enorm utgift for små bedrifter – kostnader som kan spares med maskinlæring. Å få en salgshenvendelse automatisk til å havne hos salgsteamet, eller en klage umiddelbart havner i kundeserviceavdelingens kø, kommer til å spare bedrifter for mye tid og penger, og alt dette gjøres mulig med moderne teknologi.

Og selv om det er flott å løse problemer på rekordtid og levere vellykkede e-postkampanjer, er dette bare begynnelsen. Her er hva annet du kan forvente:

Maskinlæring kan forbedre detaljhandelsresultatene

Maskinlæring (ML), en underkategori av kunstig intelligens (AI), kan i begynnelsen være forvirrende for mange detaljhandelsbedriftseiere og ledere. Men når de først har lært hva det er, hvordan det kan være til nytte for bunnlinjen, og hvordan de bruker det, blir det en annen enhet i arsenalet av økende salg og fortjeneste. 

Den vedlagte infografikken, Maskinlæring i detaljhandelen, presenterer en altomfattende oversikt over emnet. Det starter med enkle forklaringer på kunstig intelligens og maskinlæring. I hovedsak er kunstig intelligens utviklingen av datasystemer som kan utføre oppgaver som vi vanligvis tenker på som krever menneskelige egenskaper.

For eksempel bruker AI-applikasjoner visuell persepsjon, talegjenkjenning, språkoversettelse og beslutningsverktøy for å analysere og løse problemer, fremskynde prosesser og til og med lære. 

Hvordan fungerer maskinlæring i detaljhandelsverdenen? ML bruker det som er kjent som prediktiv analyseteknologi, som er bruk av data, algoritmer og maskinlæringsteknikker for å lage spådommer basert på historiske data.

I detaljhandelen kan prediktiv analyse brukes til å finne ut hvordan kundene vil svare på ulike markedsførings- og reklamekampanjer og hva de vil kjøpe i fremtiden, for å målrette de relevante annonsene til kunder og for å tilpasse tilbud om relaterte produkter som utfyller hva de har kjøpt tidligere. Dette hjelper detaljhandel med å beholde nåværende kunder og øke salget. 

ML går imidlertid utover markedsføring. ML hjelper forhandlere med å automatisere prosesser, bestemme priser, optimere lager og inventar, levere en mer personlig handleopplevelse og administrere ressurser. Den kan også brukes til å analysere fremtidige kunders kreditthistorikk for å bestemme sannsynligheten for at de vil misligholde betalingen. ML kan brukes til å oppdage svindel og øke logistikkeffektiviteten. 

Det er sannsynlig at enda flere fordeler vil bli funnet i fremtiden. Er det ikke på tide å dra nytte av all data som er der ute nå ved å hoppe på ML-vognen? 

E-handel når nye høyder

Du har handlet etter et par nye solbriller på Amazon, så før du vet ordet av det, er Facebook-feeden din fylt med flere brillerannonser og relaterte trender for sommeren: dette er maskinlæring. Faktisk er dette eksempelet på å analysere data basert på en brukers kjøpshistorikk eller netthandelsatferd fremtiden for e-handel.

Detaljhandelsselskaper sporer også hvilke annonser eller bilder du mest sannsynlig slutter å rulle på, for å målrette deg med spesifikt innhold. Hvis du for eksempel alltid klikker på annonser som inneholder glade kvinner og litt tekst, vil en maskin logge dette som foretrukket innhold slik at du kun målrettes med annonser som passer til denne beskrivelsen.

Maskiner kan også spore hvilken tid på døgnet du er mest aktiv på Facebook, Instagram, Twitter og/eller Pinterest, for å presentere disse annonsene for deg på et optimalt kjøpstidspunkt.

Så når det er på tide å kjøpe, brukes maskinlæring for å redusere risikoen for kredittsvindel i små bedrifter. Hvordan? Maskiner lærer av historiske datasett som inneholder uredelige transaksjoner og kan identifisere mønstre som representerer en typisk uredelig transaksjon – på samme måte som spam-e-poster oppdages og avskrekkes. Maskinlæring vil begynne å påvirke andre deler av bedriftstrakten din også, bare ta en titt på fremveksten av Chatbots.

Integrering av Chatbots

Det var en tid da chatbots bare ble tenkt på som menneskeskapte skadedyr på internett, men gjennom maskinlæring blir de smartere og bedrifter omfavner dem i massevis.

I 2018 og fremover vil chatbots spille en nøkkelrolle i fremtiden for kundeservice. Hvorfor? Chatbots kan bidra til å oppnå en raskere kundeserviceløsning, samt gi raske historier for hver kunde for upåklagelig kundeservice. Og den beste måten å engasjere kundene dine på er via en chatbot.

Det er noen viktige fordeler som chatbots har over kun menneskelige interaksjoner:

• Gir 24/7 kundeservice: De flotte tingene med maskiner? De sover ikke! Sammen med det faktum at chatbots blir sofistikerte nok til å gjenkjenne menneskelige følelser som sinne, forvirring, frykt og glede. Så skulle en chatbot møte negative følelser fra kunden, kan de sømløst overføres til et menneske for å ta over og fullføre å hjelpe kunden.

• Tiden med å være 'på vent' er borte: En stor barriere for å yte utmerket kundeservice er lange ventetider. Hvor mange ganger har du prøvd å få kundeservice fra Comcast (eller en hvilken som helst TV/Internett-leverandør), og du blir stadig mer frustrert over ventetidene? Alt dette kan elimineres med chatbots!
• Rask tilgang til kundedata gjør tjenesten mer personlig: En ting som mennesker aldri vil bli bedre på enn chatbots, er å raskt fordøye kundedata og historie for å gi kontekst til kundespørsmål. Chatbots utmerker seg ved å samle kundedata fra støtteinteraksjoner. De kan fungere som virtuelle assistenter som kan mate kundedata til kundeservicemedarbeiderne dine slik at de raskt har en fullstendig historikk for hver konto. Selv om vi er rett ved starten av chatbot-adopsjon, er det ingen tvil om at denne teknologien kommer til å være en viktig bidragsyter til forretningssuksess i 2018.

Dette nye verktøyet for bedrifter har allerede betydelig støtte fra tankeledere over hele verden. Faktisk, Larry Kim, grunnlegger av Wordstream, er all in på chatbots ettersom han har startet sitt eget selskap https://mobilemonkey.com/hvor botene hans for øyeblikket er i beta.

Med dette trekket vil det være interessant å se hvordan bedrifter vil utnytte roboter gjennom andre aspekter av virksomheten deres. Den siste trenden vi skal utforske er automatisering og hvordan det påvirker bedrifter i dag.

Automatisering

Selv om maskinlæring og AI er hete temaer i teknologiverdenen, er det ikke til et punkt at små og mellomstore bedrifter kan utnytte det i umiddelbar fremtid. Men det er fortsatt håp for dem å påvirke virksomheten med automatisering. Drevet av skyen har denne typen teknologi allerede revolusjonert arbeidsflyter og interaksjoner for markedsføring og salg, men den begynner også å berøre de forskjellige andre delene av en virksomhet. For eksempel:

Driftsautomatisering

Når du vinner et viktig salg, må du levere produktet eller tjenesten du har lovet kunden. Hvordan ser den prosessen ut for de fleste bedrifter nå? Dere vil alle ha et kick off-møte og håper å dekke alle løftene som markedsføring og salg har gitt kunden din.  

Med bruk av operasjonsautomatisering og en kraftig CRM vil du imidlertid kunne lese interaksjonene og se alle de forskjellige kontaktpunktene en klient hadde med bedriften din før den avspark-samtalen i det hele tatt skjer. Dette vil gi alle servicebedrifter et forsprang når det gjelder å tilby gode kunderelasjoner og administrere forventninger. Denne kategorien av SaaS-produkter kalles Service Operations Automation, eller forkortet ServOps.

Regnskapsautomatisering

Hvis det er én tung avdeling for dataregistrering, ville det vært det regnskap. Problemet er at vi som mennesker er feilbare og mye tregere til å skrive inn data enn en maskin. Innovasjoner med bankfeeds, regelbasert kategorisering og integrerte betalinger har dramatisk redusert arbeidsmengden til kontor- og bokføringspersonale og gitt bedriftseiere mer tidsriktig tilgang til nøyaktig finansiell informasjon for sine virksomheter.

Forskning, utført av Xero, antyder at innen 2020 vil automatisering påvirke virksomheten og være vanlig innen regnskap, og et betydelig antall finansfagfolk vil bruke neste nivå av analytiske verktøy for å hjelpe dem å tilføre verdi til forretningsmodeller over hele verden.

Lønn/HR Automatisering

Endelig har skyen og automatiseringen kommet til lønns- og personalsektoren. Disse viktige områdene i en virksomhet lider for ofte fordi små bedrifter ikke er store nok til å ha råd til en fulltids HR-avdeling. Hva er alternativet?

Har kun deltidsinnsats fra gründere og rektorer som ofte kan føre til alvorlig risiko for virksomheten. For eksempel, factoHR og Zenefits vil automatisk sende inn skjemaer til den føderale Internal Revenue Service på vegne av selskaper. Med ny automatiseringsteknologi automatiseres overholdelse av plattformer, og arbeidet med å holde avspaseringsgodkjenninger synkronisert med kraftuttakssaldoer og lønnsslipper blir en saga blott.

Impact Business

I nær fremtid vil vi se fremveksten av stor teknologi, drevet av skyen, automatisering, AI og maskinlæring. Dette er virkelig starten på informasjonsteknologiens gullalder, og det er på tide for bedrifter å ta en grundig titt på organisasjonene sine og finne måter å starte på integrere disse teknologiske trendene ettersom de påvirker virksomheten.

Virkningsartikkel og tillatelse til å publisere her levert av Ira Padilla. Opprinnelig publisert på Supply Chain Game Changer 21. desember 2017.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/