Żyjemy w ekscytujących i innowacyjnych czasach, a futurystyczna technologia jest dosłownie na wyciągnięcie ręki i może wpłynąć na biznes. Jednak przez długi czas małe i średnie przedsiębiorstwa nie korzystały z najnowszych trendów technologicznych, z których przedsiębiorstwa mogły skorzystać. To znaczy, aż do teraz.

W tym artykule zbadamy te trendy technologiczne i ich wpływ na biznes w przyszłości.

Więc jakie rzeczy może zrobić ta „inteligentna” technologia? Zaledwie 4 miesiące temu maszyna AI zdołała ukończyć egzamin z matematyki na poziomie uniwersyteckim 12 razy szybciej niż normalnie zajmuje przeciętny człowiek. Jak? Poprzez sztukę uczenia maszynowego; gdzie komputery uczą się i przystosowują poprzez doświadczenie bez wyraźnego programowania. To wpłynie na biznes.

Co więcej, na początku tego roku Facebook trafił na pierwsze strony gazet, kiedy jego chatboty stworzyły własny język. Niektóre fałszywe wiadomości mówią, że inżynier w panice wyciągnął wtyczkę, gdy okazał się zbyt mądry.

Prawda jest jednak taka, że ​​na potrzeby Facebooka chatboty musiały trzymać się języka angielskiego, zamiast rozwijać własną, krótką rękę. Jednak ich chatboty uczące się maszynowo stworzyły własny język poza swoim jawnym programowaniem.

Chcesz zwiększyć zadowolenie klientów już teraz?

Ta ewoluująca dziedzina informatyki jest przyszłością dla firm usługowych i już teraz wpływa na nasz sposób życia i pracy. W rzeczywistości firma badawcza Markets and Markets szacuje, że rynek uczenia maszynowego wzrośnie z 1.41 miliarda dolarów w 2017 roku do 8.81 miliarda dolarów w 2022 roku!

Więc zapnij pasy, ponieważ te trendy technologiczne będą miały wpływ na biznes, od marketingu, przez operacje, aż po płace. Oto jak:

Marketing staje się inteligentniejszy dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu

AI i marketing w mediach społecznościowych

W kwietniu 2017 r. Salesforce przeprowadził badanie liderów marketingu na całym świecie, a wyniki były oszałamiające. Respondenci stwierdzili, że spodziewają się poprawy wydajności i postępów w personalizacji w ciągu najbliższych pięciu lat. Ponad 60 procent marketerów przewiduje również wykorzystanie sztucznej inteligencji do tworzenia dynamicznych stron docelowych, witryn internetowych, zautomatyzowanych reklam i kupowania mediów.

Jednak najbardziej podekscytowany był potencjalny wpływ sztucznej inteligencji na słuchanie w mediach społecznościowych i dbanie o prowadzenie. W niedalekiej przyszłości sztuczna inteligencja stanie się coraz bardziej wyrafinowana i potężnym narzędziem marketingu w mediach społecznościowych.

W artykule opublikowanym przez Tomede, firmy tłumaczeniowej opartej na technologii, sztuczna inteligencja i technologie uczenia maszynowego znacznie ułatwiły komunikację w różnych językach. Wiele firm zaczyna korzystać z ChatGPT, aby ułatwić rozmowę między Tobą a Twoją wielojęzyczną publicznością. Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak ChatGPT poprawia komunikację, możesz przeczytać wszystko na ten temat w tym [link].

Głównym sposobem, w jaki sztuczna inteligencja będzie wpływać na marketing, jest pielęgnowanie potencjalnych klientów za pośrednictwem mediów społecznościowych. Ale jak? Dzięki spersonalizowanemu targetowaniu treści w czasie rzeczywistym, które zapewnia o 20 procent więcej możliwości sprzedaży. Dzięki metodom targetowania behawioralnego sztuczna inteligencja będzie w stanie zlokalizować i rozpocząć proces pielęgnowania, na przykład stos marketingowy wykorzystujący algorytmy sztucznej inteligencji może dowiedzieć się, że konkretny kupujący meldujący się na LinkedIn w poniedziałkowe poranki zaczął niedawno szukać nowego narzędzia CRM.

Oprogramowanie może następnie sugerować (lub nawet tworzyć) ukierunkowane posty, które będą publikowane w dniach i godzinach, w których je zobaczą: jeden zawierający pytanie o wymagania dotyczące oprogramowania, a drugi uzupełniający, zawierający porównanie ekosystemu CRM.

Obecnie doświadczeni marketerzy, którzy wykorzystują nasłuchiwanie społecznościowe jako sposób na pielęgnowanie potencjalnych klientów, nie mają niezbędnego ulepszenia sztucznej inteligencji, więc jest to czasochłonne, ręczne, a nie w czasie rzeczywistym. Jak więc zacząć przygotowywać się do tego rodzaju przyszłej dystrybucji content marketingu?

Po pierwsze, musisz mieć dobrze zdefiniowaną osobę kupującą. Dokładne spojrzenie na Twój CRM da ci mnóstwo wskazówek dotyczących treści, które sprawią, że wykwalifikowani potencjalni klienci odpowiedzą. Cofając się o krok i analizując zawartość swojego kanału (np. e-maile, rozmowy telefoniczne i wiadomości w mediach społecznościowych), zaczniesz uzyskiwać odpowiednie informacje, które skłonią potencjalnego klienta do wykonania kolejnego kroku w drugiej fazie lejka sprzedażowego.

Na przykład dyrektor najwyższego szczebla może najlepiej odpowiedzieć na oparte na danych oficjalne dokumenty i infografiki, aby zwiększyć jego zainteresowanie, podczas gdy inny specjalista ds. marketingu może bardziej nadawać się do interaktywnego studium przypadku lub filmu.

Jedynym sposobem na uzyskanie tego rodzaju spostrzeżeń jest głębokie zagłębienie się w platformę CRM i przeprowadzenie dokładnego przeglądu danych klientów – przy użyciu analizy semantycznej, aby zrozumieć poziom intencji zakupowych kryjący się za słowami, których używają Twoi wykwalifikowani potencjalni klienci.

Gorąca wskazówka: rozpoczęcie analizy już teraz i rozwijanie silnych osobowości będzie kluczem do wdrożenia algorytmów AI w mediach społecznościowych w 2018 roku i później.

Marketing i uczenie maszynowe

Mówiąc prościej, uczenie maszynowe dotyczy zrozumienia danych i statystyk. Jest to proces techniczny, w którym algorytmy komputerowe znajdują wzorce w danych, a następnie przewidują prawdopodobne wyniki — na przykład, gdy wiadomość e-mail określa, czy dana wiadomość jest spamem, czy nie, w zależności od słów w wierszu tematu, linków zawartych w wiadomości lub wzorców zidentyfikowanych na liście odbiorców. To doskonały przykład zastosowania uczenia maszynowego w marketingu do optymalizacji pod kątem skutecznych kampanii.

Firmy mogą również wykorzystywać uczenie maszynowe do sprzedaży odpowiedniego produktu właściwemu klientowi we właściwym czasie. W 2018 roku marketerzy będą nadal polegać na uczeniu maszynowym, aby poznać współczynniki otwarć w przypadku poczty e-mail, dzięki czemu będziesz dokładnie wiedzieć, kiedy wysłać kolejną kampanię, aby zwiększyć współczynniki klikalności i ROI. Następna wielka rzecz?

Może to wydawać się małe, ale oznaczanie biletów i zmiana trasy może być ogromnym wydatkiem dla małych firm – kosztami, które można zaoszczędzić dzięki uczeniu maszynowemu. Dzięki temu, że zapytanie sprzedażowe automatycznie trafia do zespołu sprzedaży, a reklamacja od razu do kolejki działu obsługi klienta, firmy zaoszczędzą mnóstwo czasu i pieniędzy, a wszystko to jest możliwe dzięki nowoczesnej technologii.

I chociaż rozwiązywanie problemów w rekordowym czasie i dostarczanie udanych kampanii e-mailowych jest świetne, to dopiero początek. Oto czego jeszcze można się spodziewać:

Uczenie maszynowe może poprawić wyniki sprzedaży detalicznej

Uczenie maszynowe (ML), podkategoria sztucznej inteligencji (AI), może początkowo być myląca dla wielu właścicieli i menedżerów firm detalicznych. Kiedy jednak dowiedzą się, co to jest, w jaki sposób może przynieść korzyści finansowe i jak z niego korzystać, stanie się kolejnym narzędziem w arsenale zwiększania sprzedaży i zysków. 

Załączona infografika, Uczenie maszynowe w sektorze detalicznym, zawiera wszechstronne omówienie tematu. Zaczyna się od prostych wyjaśnień dotyczących sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Zasadniczo sztuczna inteligencja to rozwój systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania, które zwykle uważamy za wymagające cech ludzkich.

Na przykład aplikacje AI wykorzystują percepcję wzrokową, rozpoznawanie mowy, tłumaczenie języków i narzędzia do podejmowania decyzji do analizowania i rozwiązywania problemów, przyspieszania procesów, a nawet uczenia się. 

Jak uczenie maszynowe działa w świecie handlu detalicznego? ML wykorzystuje tak zwaną technologię analizy predykcyjnej, która polega na wykorzystaniu danych, algorytmów i technik uczenia maszynowego do tworzenia prognoz na podstawie danych historycznych.

W sektorze detalicznym analitykę predykcyjną można wykorzystać do ustalenia, jak klienci zareagują na różne kampanie marketingowe i reklamowe oraz co kupią w przyszłości, do kierowania odpowiednich reklam do klientów oraz do personalizowania ofert powiązanych produktów, które uzupełniają to, co kupili wcześniej. Pomaga to przedsiębiorstwom detalicznym zatrzymać obecnych klientów i zwiększyć sprzedaż. 

ML wykracza jednak poza marketing. ML pomaga sprzedawcom zautomatyzować procesy, określić ceny, zoptymalizować zapasy i zapasy, zapewnić bardziej spersonalizowane zakupy i zarządzać zasobami. Może być również używany do analizy historii kredytowej przyszłych klientów w celu określenia prawdopodobieństwa niewywiązania się z płatności. ML może służyć do wykrywania nadużyć i zwiększania wydajności logistyki. 

Jest prawdopodobne, że w przyszłości będzie można znaleźć jeszcze więcej korzyści. Czy nie nadszedł czas, aby wykorzystać wszystkie dane, które są tam teraz, wskakując na modę ML? 

Handel elektroniczny osiąga nowe wyżyny

Kupujesz nową parę okularów przeciwsłonecznych na Amazon, ale zanim się zorientujesz, Twój kanał na Facebooku jest wypełniony wieloma reklamami okularów i powiązanymi trendami na lato: to jest uczenie maszynowe. W rzeczywistości ten przykład analizy danych na podstawie historii zakupów użytkownika lub zachowań zakupowych online to przyszłość e-commerce.

Firmy zajmujące się sprzedażą detaliczną śledzą również, które reklamy lub obrazy najprawdopodobniej przestaną przewijać, aby skierować do Ciebie określoną treść. Na przykład, jeśli zawsze klikasz reklamy zawierające szczęśliwe kobiety i tekst, maszyna zarejestruje to jako preferowaną treść, dzięki czemu będą kierowane wyłącznie reklamy pasujące do tego opisu.

Maszyny mogą również śledzić, o której porze dnia jesteś najbardziej aktywny na Facebooku, Instagramie, Twitterze i/lub Pintereście, aby wyświetlać Ci te reklamy w optymalnym momencie zakupu.

Następnie, gdy nadchodzi czas na zakup, stosowane jest uczenie maszynowe, aby zmniejszyć ryzyko oszustw kredytowych w małych firmach. Jak? Maszyny uczą się na podstawie historycznych zbiorów danych zawierających nieuczciwe transakcje i mogą identyfikować wzorce reprezentujące typową nieuczciwą transakcję — podobnie jak w przypadku wykrywania i odstraszania wiadomości e-mail będących spamem. Uczenie maszynowe zacznie wpływać również na inne części ścieżki biznesowej, wystarczy spojrzeć na rozwój Chatbotów.

Integracja Chatbotów

Był czas, w którym chatboty były uważane za szkodniki stworzone przez człowieka w Internecie, ale dzięki uczeniu maszynowemu stają się mądrzejsze, a firmy masowo je przyjmują.

W 2018 roku i później chatboty będą odgrywać kluczową rolę w przyszłości obsługi klienta. Dlaczego? Chatboty mogą pomóc w szybszym rozwiązywaniu problemów związanych z obsługą klienta, a także zapewnić szybką historię każdego klienta w celu zapewnienia nienagannej obsługi klienta. Najlepszym sposobem na zaangażowanie klientów jest za pośrednictwem chatbot.

Chatboty mają kilka kluczowych zalet w porównaniu wyłącznie z interakcjami międzyludzkimi:

• Zapewnienie obsługi klienta 24/7: Wspaniałe rzeczy w maszynach? Nie śpią! W połączeniu z faktem, że chatboty stają się wystarczająco wyrafinowane, aby rozpoznawać ludzkie emocje, takie jak gniew, zamieszanie, strach i radość. Jeśli więc chatbot napotka negatywne nastroje ze strony klienta, może bezproblemowo przenieść się na człowieka, który przejmie i dokończy pomaganie klientowi.

• Era bycia „w zawieszeniu” minęła: Ogromną barierą w zapewnieniu doskonałej obsługi klienta jest długi czas oczekiwania. Ile razy próbowałeś uzyskać obsługę klienta od Comcast (lub dowolnego dostawcy telewizji/internetu) i coraz bardziej sfrustrowany jesteś czasem oczekiwania? To wszystko można wyeliminować za pomocą chatbotów!
• Szybki dostęp do danych klienta sprawia, że ​​obsługa jest bardziej osobista: Jedną z rzeczy, w których ludzie nigdy nie będą lepsi niż chatboty, jest szybkie przetrawianie danych i historii klientów, aby zapewnić kontekst dla pytań klientów. Chatboty doskonale sprawdzają się w zbieraniu danych klientów z interakcji z obsługą. Mogą służyć jako wirtualni asystenci, którzy mogą przekazywać dane klientów pracownikom obsługi klienta, aby szybko mieli pełną historię każdego konta. Chociaż jesteśmy na samym początku wdrażania chatbota, nie ma wątpliwości, że ta technologia będzie kluczowym czynnikiem sukcesu biznesowego w 2018 roku.

To rozwijające się narzędzie dla firm już zyskało znaczne poparcie ze strony liderów myśli na całym świecie. Faktycznie, Larry Kim, założyciel Wordstream, całkowicie skupia się na chatbotach, ponieważ założył własną firmę https://mobilemonkey.com/gdzie jego boty są obecnie w fazie beta.

Dzięki temu posunięciu ciekawie będzie zobaczyć, w jaki sposób firmy będą wykorzystywać roboty w innych aspektach swojej działalności. Ostatnim trendem, który zbadamy, jest automatyzacja i jej wpływ na dzisiejsze firmy.

Automatyzacja

Chociaż uczenie maszynowe i AI są gorącymi tematami w świecie technologii, nie jest jeszcze na tyle, aby małe i średnie przedsiębiorstwa mogły z nich skorzystać w najbliższej przyszłości. Wciąż jednak istnieje nadzieja, że ​​dzięki automatyzacji wpłyną na biznes. Ten rodzaj technologii, oparty na chmurze, zrewolucjonizował już przepływy pracy i interakcje w marketingu i sprzedaży, ale zaczyna także dotykać różnych innych części firmy. Na przykład:

Automatyzacja operacji

Gdy wygrasz ważną sprzedaż, musisz dostarczyć produkt lub usługę, którą obiecałeś klientowi. Jak teraz wygląda ten proces dla większości firm? Wszyscy odbędziecie spotkanie inauguracyjne i będziecie mieć nadzieję, że uda wam się spełnić wszystkie obietnice, jakie marketing i sprzedaż złożyły waszemu klientowi.  

Jednak dzięki automatyzacji operacji i potężnemu CRM będziesz w stanie odczytać interakcje i zobaczyć wszystkie różne punkty kontaktu klienta z Twoją firmą, zanim jeszcze nastąpi rozmowa inauguracyjna. Dzięki temu wszystkie firmy usługowe będą miały przewagę w zapewnianiu doskonałych relacji z klientami i zarządzaniu oczekiwaniami. Ta kategoria produktów SaaS nosi nazwę Service Operations Automation, w skrócie ServOps.

Automatyzacja księgowości

Gdyby istniał jeden dział zajmujący się wprowadzaniem danych, byłby to dział Księgowość. Problem w tym, że jako ludzie jesteśmy omylni i znacznie wolniej wprowadzamy dane niż maszyna. Innowacje w zakresie kanałów bankowych, kategoryzacji opartej na regułach i zintegrowanych płatności radykalnie zmniejszyły obciążenie pracą pracowników biurowych i księgowych, a właścicielom firm zapewniły szybszy dostęp do dokładnych informacji finansowych dla ich firm.

Badania przeprowadzone przez Xero sugerują, że do 2020 r. automatyzacja będzie miała wpływ na biznes i będzie powszechna w rachunkowości, a znaczna liczba specjalistów ds. finansów będzie korzystać z narzędzi analitycznych następnego poziomu, aby pomóc im dodać wartość do modeli biznesowych na całym świecie.

Automatyzacja płac/kadry

Wreszcie Chmura i Automatyzacja zawitały do ​​sektora płac i kadr. Te ważne obszary działalności zbyt często cierpią, ponieważ małe firmy nie są wystarczająco duże, aby pozwolić sobie na pełnoetatowy dział HR. Jaka jest alternatywa?

Założyciele i dyrektorzy pracują jedynie w niepełnym wymiarze godzin, co często może prowadzić do poważnego ryzyka dla firmy. Na przykład, faktHR a Zenefits automatycznie prześle formularze do federalnego urzędu skarbowego w imieniu firm. Dzięki nowej technologii automatyzacji zgodność jest zautomatyzowana przez platformy, a wysiłek związany z utrzymywaniem synchronizacji zatwierdzeń czasu wolnego z saldami WOM i odcinkami wypłat należy do przeszłości.

Wpływ na biznes

W niedalekiej przyszłości zobaczymy powstanie wspaniałej technologii, zasilanej przez chmurę, automatyzację, AI i nauka maszyn. To naprawdę początek Złotego Wieku Technologii Informacyjnych i nadszedł czas, aby firmy przyjrzały się uważnie swoim organizacjom i znalazły sposoby na rozpoczęcie integracja tych trendów technologicznych jak wpływają na biznes.

Artykuł biznesowy Impact i pozwolenie na publikację tutaj dostarczone przez Irę Padillę. Oryginalnie opublikowano w Supply Chain Game Changer 21 grudnia 2017 r.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/