Vivemos em tempos emocionantes e inovadores, com tecnologia futurística literalmente ao nosso alcance para impactar os negócios. Mas durante muito tempo, as pequenas e médias empresas não foram atendidas pelas últimas tendências tecnológicas das quais as empresas puderam se beneficiar. Isto é, até agora.

Neste artigo, exploraremos essas tendências de tecnologia e como elas afetarão os negócios no futuro.

Então, que tipo de coisas essa tecnologia 'inteligente' pode fazer? Há apenas 4 meses, uma máquina de IA conseguiu concluir um exame de matemática de nível universitário 12 vezes mais rápido do que normalmente leva o ser humano médio. Como? Através da arte do aprendizado de máquina; onde os computadores aprendem e se adaptam através da experiência sem serem explicitamente programados. Isso vai impactar os negócios.

Além disso, o Facebook ganhou as manchetes no início deste ano, quando seus chatbots criaram sua própria linguagem. Algumas histórias do Fake News dizem que o engenheiro desligou a tomada em pânico depois que eles ficaram espertos demais.

No entanto, a verdade é que, para os propósitos do Facebook, os chatbots precisavam de se limitar ao inglês, em vez de desenvolverem a sua própria taquigrafia. No entanto, seus chatbots de aprendizado de máquina criaram sua própria linguagem fora de sua programação explícita.

Quer aumentar a experiência do seu cliente agora mesmo?

Essa área em evolução da ciência da computação é o futuro das empresas de serviços e já está afetando a maneira como vivemos e trabalhamos hoje. De fato, a empresa de pesquisa Markets and Markets estima que o mercado de aprendizado de máquina crescerá de US$ 1.41 bilhão em 2017 para US$ 8.81 bilhões em 2022!

Portanto, aperte o cinto, porque essas tendências tecnológicas afetarão os negócios, desde o marketing até as operações, até a folha de pagamento. Veja como:

O marketing fica mais inteligente com IA e aprendizado de máquina

IA e marketing de mídia social

Em abril de 2017, a Salesforce realizou um estudo com líderes de marketing em todo o mundo e os resultados foram surpreendentes. Os entrevistados disseram que esperam ver melhorias na eficiência e avanços na personalização nos próximos cinco anos. Mais de 60% dos profissionais de marketing também pretendem alavancar a IA para criar landing pages dinâmicas, sites, publicidade programática e compra de mídia.

No entanto, o que mais empolga as pessoas é o impacto potencial da IA ​​na escuta das mídias sociais e na nutrição de leads. Em um futuro não tão distante, a IA se tornará cada vez mais sofisticada e uma ferramenta poderosa para o marketing de mídia social.

Em um artigo publicado por Tomé, uma empresa de tradução voltada para a tecnologia, a IA e a tecnologia de aprendizado de máquina tornaram muito mais fácil a comunicação em diferentes idiomas. Muitas empresas estão começando a usar o ChatGPT para tornar a conversa mais fácil entre você e seu público multilíngue. Para saber mais sobre como o ChatGPT está melhorando a comunicação, você pode ler tudo sobre isso neste [link].

A principal maneira pela qual a IA afetará o marketing é através do cultivo de leads por meio da mídia social. Mas como? Por meio de segmentação de conteúdo personalizada e em tempo real que produz 20% mais oportunidades de vendas. Com métodos de segmentação comportamental, a IA será capaz de localizar e iniciar o processo de nutrição, por exemplo, uma pilha de marketing que emprega algoritmos de IA pode descobrir que um comprador específico que acessa o LinkedIn nas manhãs de segunda-feira começou recentemente a procurar uma nova ferramenta de CRM.

O software pode então sugerir (ou até mesmo criar) postagens direcionadas a serem publicadas nos dias e horários em que eles as verão: uma que pergunta os requisitos do software e outra de acompanhamento com uma comparação do ecossistema de CRM.

Atualmente, os profissionais de marketing experientes que estão usando a escuta social como forma de nutrir leads não têm o aprimoramento necessário da IA, por isso é demorado, manual e não em tempo real. Então, como você começa a se preparar para esse tipo de distribuição de marketing de conteúdo futuro?

Primeiramente, você precisará ter suas buyer personas bem definidas. Uma análise sólida do seu CRM lhe dará toneladas de dicas de conteúdo que farão com que leads qualificados respondam. Ao dar um passo atrás e analisar o conteúdo do seu canal (como e-mails, telefonemas e mensagens nas redes sociais), você começará a obter o tipo certo de insights que levarão um lead a dar o próximo passo na segunda fase do seu funil de vendas.

Por exemplo, um executivo C-Suite pode responder melhor a white papers e infográficos baseados em dados para atingir seus interesses, enquanto um colega profissional de marketing pode ser mais adequado para um estudo de caso ou vídeo interativo.

A única maneira de obter esses tipos de insights é mergulhar profundamente em sua plataforma de CRM e realizar uma revisão completa dos detalhes do cliente – usando análise semântica para entender o nível de intenção de compra por trás das palavras que seus clientes potenciais qualificados usam.

Dica: começar a executar sua análise agora e desenvolver personas fortes será fundamental para implementar algoritmos de IA em suas mídias sociais em 2018 e além.

Marketing e aprendizado de máquina

Simplificando, aprendizado de máquina é sobre a compreensão de dados e estatísticas. É um processo técnico em que os algoritmos de computador encontram padrões nos dados e preveem resultados prováveis, como quando seu e-mail determina se uma determinada mensagem é spam ou não, dependendo das palavras na linha de assunto, links incluídos na mensagem ou padrões identificados em uma lista de destinatários. Este é um exemplo perfeito de como o aprendizado de máquina pode ser aplicado no marketing para otimizar campanhas bem-sucedidas.

As empresas também podem usar o aprendizado de máquina para vender o produto certo, para o cliente certo, no momento certo. Em 2018, os profissionais de marketing continuarão a contar com o aprendizado de máquina para entender as taxas de abertura quando se trata de e-mail – para que você saiba exatamente quando enviar sua próxima campanha para aumentar as taxas de cliques e o ROI. A próxima grande coisa?

Pode parecer pequeno, mas a etiquetagem e o reencaminhamento de bilhetes podem representar uma despesa enorme para as pequenas empresas – custos que podem ser poupados com a aprendizagem automática. Fazer com que uma consulta de vendas chegue automaticamente à equipe de vendas ou que uma reclamação chegue instantaneamente à fila do departamento de atendimento ao cliente vai economizar muito tempo e dinheiro para as empresas, e tudo isso está sendo possível com a tecnologia moderna.

E embora seja ótimo resolver problemas em tempo recorde e entregar campanhas de e-mail bem-sucedidas, isso é apenas o começo. Aqui está o que mais esperar:

O aprendizado de máquina pode melhorar os resultados do varejo

Aprendizado de Máquina (ML), uma subcategoria da Inteligência Artificial (IA), pode inicialmente confundir muitos proprietários e gestores de empresas de varejo. Mas uma vez que aprendem o que é, como pode beneficiar os resultados financeiros e como usá-lo, torna-se outro dispositivo no arsenal para aumentar as vendas e os lucros. 

O infográfico em anexo, Aprendizado de máquina no setor de varejo, apresenta uma visão geral abrangente do tópico. Tudo começa com explicações simples sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina. Essencialmente, a inteligência artificial é o desenvolvimento de sistemas de computador capazes de executar tarefas que normalmente consideramos que requerem características humanas.

Por exemplo, as aplicações de IA utilizam perceção visual, reconhecimento de voz, tradução de idiomas e ferramentas de tomada de decisão para analisar e resolver problemas, acelerar processos e até aprender. 

Como funciona o aprendizado de máquina no mundo do varejo? O ML usa o que é conhecido como tecnologia de análise preditiva, que é o uso de dados, algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para fazer previsões com base em dados históricos.

No setor de varejo, a análise preditiva pode ser usada para descobrir como os clientes responderão a diversas campanhas de marketing e publicidade e o que comprarão no futuro, para direcionar os anúncios relevantes aos clientes e para personalizar ofertas de produtos relacionados que complementem o que eles compraram anteriormente. Isso ajuda as empresas de varejo a reter os clientes atuais e aumentar as vendas. 

O ML vai além do marketing, no entanto. O ML ajuda os varejistas a automatizar processos, determinar preços, otimizar estoque e inventário, oferecer uma experiência de compra mais pessoal e gerenciar recursos. Também pode ser usado para analisar o histórico de crédito de futuros clientes para determinar a probabilidade de inadimplência no pagamento. O ML pode ser usado para detectar fraudes e aumentar a eficiência logística. 

É provável que ainda mais benefícios sejam encontrados no futuro. Não é hora de aproveitar todos os dados que estão disponíveis agora, entrando na onda do ML? 

O comércio eletrônico atinge novos patamares

Você está comprando um novo par de óculos de sol na Amazon e, antes que perceba, seu feed do Facebook está cheio de vários anúncios de óculos e tendências relacionadas para o verão: isso é aprendizado de máquina. Na verdade, esse exemplo de análise de dados com base no histórico de compras de um usuário ou no comportamento de compras online é o futuro do comércio eletrônico.

As empresas de varejo também estão rastreando quais anúncios ou imagens você tem maior probabilidade de parar de rolar, a fim de direcionar conteúdo específico para você. Por exemplo, se você sempre clica em anúncios que contêm mulheres felizes e algum texto, uma máquina registrará isso como conteúdo preferido, para que você seja direcionado apenas a anúncios que se encaixem nessa descrição.

As máquinas também podem rastrear a hora do dia em que você está mais ativo no Facebook, Instagram, Twitter e/ou Pinterest, para apresentar esses anúncios a você no horário ideal de compra.

Então, na hora de comprar, o aprendizado de máquina é aplicado para reduzir o risco de fraude de crédito em pequenas empresas. Como? As máquinas aprendem com conjuntos de dados históricos que contêm transações fraudulentas e podem identificar padrões que representam uma transação fraudulenta típica – semelhante à forma como os emails de spam são detectados e dissuadidos. O aprendizado de máquina também começará a afetar outras partes do seu funil de negócios, basta dar uma olhada na ascensão dos Chatbots.

Integração de chatbots

Houve um tempo em que os chatbots eram vistos apenas como pragas criadas pelo homem na internet, mas por meio do aprendizado de máquina, eles estão ficando mais inteligentes e as empresas estão adotando-os em massa.

Em 2018 e além, os chatbots desempenharão um papel fundamental no futuro do atendimento ao cliente. Por que? Os chatbots podem ajudar a obter uma resolução mais rápida do atendimento ao cliente, bem como fornecer históricos rápidos de cada cliente para um atendimento impecável. E a melhor maneira de envolver seus clientes é por meio de um chatbot.

Existem alguns benefícios importantes que os chatbots têm em relação às interações exclusivamente humanas:

• Atendimento 24 horas por dia, 7 dias por semana: As grandes coisas sobre as máquinas? Eles não dormem! Juntamente com o fato de que os chatbots estão ficando sofisticados o suficiente para reconhecer emoções humanas como raiva, confusão, medo e alegria. Assim, se um chatbot encontrar sentimentos negativos do cliente, ele pode ser facilmente transferido para um humano para assumir o controle e terminar de ajudar o cliente.

• A era de estar 'em espera' se foi: Uma grande barreira para oferecer excelência no atendimento ao cliente são os longos tempos de espera. Quantas vezes você tentou obter atendimento ao cliente da Comcast (ou de qualquer provedor de TV/Internet) e está ficando cada vez mais frustrado com os tempos de espera? Isso tudo pode ser eliminado com chatbots!
• O acesso rápido aos dados do cliente torna o serviço mais pessoal: Uma coisa em que os humanos nunca serão melhores do que os chatbots é digerir rapidamente os dados e o histórico do cliente para fornecer contexto às perguntas do cliente. Os chatbots são excelentes na coleta de dados do cliente a partir de interações de suporte. Eles podem servir como assistentes virtuais que podem fornecer dados de clientes para seus funcionários de atendimento ao cliente para que eles tenham um histórico completo de cada conta rapidamente. Embora estejamos no início da adoção do chatbot, não há dúvida de que essa tecnologia será um dos principais contribuintes para o sucesso dos negócios em 2018.

Essa ferramenta emergente para empresas já conta com uma adesão significativa de líderes de pensamento em todo o mundo. Na verdade, Larry Kim, fundador da Wordstream, está apostado nos chatbots, pois iniciou sua própria empresa https://mobilemonkey.com/onde seus bots estão atualmente em versão beta.

Com esta mudança, será interessante ver como as empresas irão aproveitar os robôs em outros aspectos do seu negócio. A tendência final que exploraremos é a automação e como ela afeta os negócios hoje.

Automação

Embora o aprendizado de máquina e AI são temas quentes no mundo da tecnologia, não é ao ponto que as pequenas e médias empresas possam aproveitá-los no futuro imediato. Mas ainda há esperança de que impactem os negócios com a automação. Alimentado pela nuvem, esse tipo de tecnologia já revolucionou os fluxos de trabalho e interações de marketing e vendas, mas também está começando a afetar várias outras partes de um negócio. Por exemplo:

Automação de Operações

Depois de ganhar uma venda importante, você precisa entregar o produto ou serviço que prometeu ao cliente. Como é esse processo para a maioria das empresas agora? Todos vocês terão uma reunião inicial e esperam cumprir todas as promessas que o marketing e as vendas fizeram ao seu cliente.  

Porém, com o uso da automação de operações e um CRM poderoso você poderá ler as interações e ver todos os diversos pontos de contato que um cliente teve com sua empresa antes mesmo que aquela chamada inicial aconteça. Isto dará a todas as empresas de serviços uma vantagem inicial no fornecimento de excelentes relações com os clientes e na gestão de expectativas. Esta categoria de produtos SaaS é chamada de Service Operations Automation ou, abreviadamente, ServOps.

Automação Contábil

Se houver um departamento pesado de entrada de dados, seria Contabilidade. O problema é que, como humanos, somos falíveis e muito mais lentos na entrada de dados do que uma máquina. As inovações com feeds bancários, categorização baseada em regras e pagamentos integrados reduziram drasticamente a carga de trabalho do pessoal administrativo e de contabilidade e proporcionaram aos proprietários de empresas acesso mais oportuno a informações financeiras precisas para os seus negócios.

A pesquisa, realizada pela Xero, sugere que, até 2020, a automação terá impacto nos negócios e será comum na contabilidade, e um número significativo de profissionais de finanças usará o próximo nível de ferramentas analíticas para ajudá-los a agregar valor aos modelos de negócios em todo o mundo.

Folha de pagamento/Automação de RH

Por fim, a Nuvem e a Automação chegaram ao setor de Folha de Pagamento e Recursos Humanos. Estas áreas importantes de uma empresa muitas vezes sofrem porque as pequenas empresas não são grandes o suficiente para pagar um departamento de RH em tempo integral. Qual é a alternativa?

Ter apenas esforços de meio período dos fundadores e diretores, o que muitas vezes pode levar a sérios riscos para o negócio. Por exemplo, fatoHR e a Zenefits enviará automaticamente formulários à Receita Federal em nome das empresas. Com a nova tecnologia de automação, a conformidade é automatizada pelas plataformas e o esforço de manter as aprovações de folga em sincronia com os saldos de PTO e contracheques torna-se coisa do passado.

Impacto nos negócios

Em um futuro próximo, veremos o surgimento de uma grande tecnologia, alimentada pela nuvem, automação, IA e aprendizado de máquina. Este é realmente o início da Era de Ouro da Tecnologia da Informação e é hora de as empresas olharem com atenção para suas organizações e encontrarem maneiras de começar integrando essas tendências tecnológicas à medida que impactam os negócios.

Artigo sobre negócios de impacto e permissão para publicação aqui fornecida por Ira Padilla. Publicado originalmente no Supply Chain Game Changer em 21 de dezembro de 2017.

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• Fonte: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/