Мы живем в захватывающее и инновационное время, когда футуристические технологии буквально у нас под рукой, способные влиять на бизнес. Но долгое время малый и средний бизнес не пользовался новейшими технологическими тенденциями, от которых предприятия могли извлечь выгоду. То есть до сих пор.

В этой статье мы рассмотрим эти технологические тенденции и то, как они повлияют на бизнес в будущем.

Итак, на что способна эта «умная» технология? Всего 4 месяца назад компьютеру с искусственным интеллектом удалось сдать экзамен по математике университетского уровня в 12 раз быстрее, чем обычный человек. Как? Через искусство машинного обучения; где компьютеры учатся и адаптируются на основе опыта без явного программирования. Это повлияет на бизнес.

Кроме того, в начале этого года Facebook попал в заголовки газет, когда их чат-боты создали свой собственный язык. В некоторых фейковых новостях говорится, что инженер в панике отключил электричество после того, как стал слишком умным.

Однако правда в том, что для целей Facebook чат-ботам нужно было придерживаться английского языка, а не развивать собственную короткую руку. Однако их чат-боты с машинным обучением создали свой собственный язык за пределами явного программирования.

Хотите повысить качество обслуживания клиентов прямо сейчас?

Эта развивающаяся область компьютерных наук — будущее сервисного бизнеса, и она уже влияет на то, как мы живем и работаем сегодня. Фактически, по оценкам исследовательской фирмы Markets and Markets, рынок машинного обучения вырастет с 1.41 миллиарда долларов в 2017 году до 8.81 миллиарда долларов к 2022 году!

Так что пристегнитесь, потому что эти технологические тенденции будут влиять на бизнес, от маркетинга до операций и вплоть до расчета заработной платы. Вот как:

Маркетинг становится умнее с искусственным интеллектом и машинным обучением

ИИ и маркетинг в социальных сетях

В апреле 2017 года Salesforce провела исследование лидеров маркетинга по всему миру, и результаты оказались ошеломляющими. Респонденты заявили, что ожидают повышения эффективности и персонализации в течение следующих пяти лет. Более 60% маркетологов также предполагают использование ИИ для создания динамических целевых страниц, веб-сайтов, программной рекламы и закупок медиа.

Однако то, что людей больше всего взволновало, — это потенциальное влияние ИИ на прослушивание в социальных сетях и взращивание лидов. В недалеком будущем искусственный интеллект станет все более изощренным и мощным инструментом маркетинга в социальных сетях.

В статье, опубликованной Томедес, высокотехнологичной переводческой компании, технологии искусственного интеллекта и машинного обучения значительно упростили общение на разных языках. Многие компании начинают использовать ChatGPT, чтобы облегчить общение между вами и вашей многоязычной аудиторией. Чтобы узнать больше о том, как ChatGPT улучшает общение, вы можете прочитать все об этом в этом [ссылке].

Основной способ влияния ИИ на маркетинг — это привлечение потенциальных клиентов через социальные сети. Но как? Благодаря персонализированному таргетингу контента в режиме реального времени, который создает на 20 процентов больше возможностей для продаж. С помощью методов поведенческого таргетинга ИИ сможет обнаружить и запустить процесс развития. Например, маркетинговый стек, использующий алгоритмы ИИ, может узнать, что конкретный покупатель, который регистрируется в LinkedIn в понедельник утром, недавно начал искать новый инструмент CRM.

Затем программное обеспечение может предлагать (или даже создавать) целевые публикации для публикации в те дни и время, когда они их увидят: одну, в которой задаются их требования к программному обеспечению, и другую, сопровождающую сравнение экосистемы CRM.

В настоящее время сообразительные маркетологи, которые используют социальные сети как способ взращивания лидов, не имеют необходимого улучшения ИИ, поэтому это требует много времени, выполняется вручную и не в режиме реального времени. Так как же начать готовиться к такому типу распространения контент-маркетинга в будущем?

Во-первых, вам необходимо четко определить личность своего покупателя. Внимательный взгляд на вашу CRM даст вам массу подсказок относительно контента, на который будут реагировать квалифицированные потенциальные клиенты. Сделав шаг назад и проанализировав контент вашего канала (например, электронные письма, телефонные звонки и сообщения в социальных сетях), вы начнете получать правильную информацию, которая побудит лида сделать следующий шаг на втором этапе вашей воронки продаж.

Например, топ-менеджер может лучше всего отреагировать на официальные документы и инфографику, основанные на данных, чтобы максимально раскрыть свои интересы, тогда как коллеге-маркетологу больше подойдет интерактивное тематическое исследование или видео.

Единственный способ получить такую ​​информацию — глубоко погрузиться в вашу CRM-платформу и провести тщательный анализ сведений о клиентах, используя семантический анализ, чтобы понять уровень покупательского намерения, стоящего за словами, которые используют ваши потенциальные клиенты.

Горячий совет: начать проводить анализ сейчас и разработать сильных персонажей будет ключом к внедрению алгоритмов ИИ в ваши социальные сети в 2018 году и далее.

Маркетинг и машинное обучение

Проще говоря, обучение с помощью машины речь идет о понимании данных и статистики. Это технический процесс, при котором компьютерные алгоритмы находят шаблоны в данных, а затем предсказывают вероятные результаты — например, когда ваша электронная почта определяет, является ли конкретное сообщение спамом или нет, в зависимости от слов в строке темы, ссылок, включенных в сообщение, или шаблонов, определенных в списке. получателей. Это прекрасный пример того, как машинное обучение можно применять в маркетинге для оптимизации успешных кампаний.

Компании также могут использовать машинное обучение, чтобы продавать нужный продукт нужному клиенту в нужное время. В 2018 году маркетологи продолжат полагаться на машинное обучение, чтобы понять показатели открываемости электронных писем, чтобы вы точно знали, когда отправлять следующую кампанию, чтобы повысить рейтинг кликов и рентабельность инвестиций. Следующая большая вещь?

Это может показаться мелочью, но маркировка билетов и изменение маршрута могут стать огромными расходами для малого бизнеса — затраты, которые можно сэкономить с помощью машинного обучения. Автоматическое попадание запроса на продажу в отдел продаж или мгновенное попадание жалобы в очередь отдела обслуживания клиентов сэкономит компаниям много времени и денег, и все это становится возможным благодаря современным технологиям.

И хотя решение проблем в рекордно короткие сроки и проведение успешных кампаний по электронной почте — это здорово, это только начало. Вот чего еще ожидать:

Машинное обучение может улучшить результаты розничной торговли

Машинное обучение (ML), подкатегория искусственного интеллекта (ИИ), поначалу может сбить с толку многих владельцев и менеджеров розничного бизнеса. Но как только они узнают, что это такое, как это может принести пользу и как его использовать, оно становится еще одним инструментом в арсенале увеличения продаж и прибыли. 

Прикрепленная инфографика, Машинное обучение в розничном секторе, представляет собой всеобъемлющий обзор темы. Он начинается с простых объяснений искусственного интеллекта и машинного обучения. По сути, искусственный интеллект — это разработка компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, которые, как мы обычно считаем, требуют человеческих качеств.

Например, приложения искусственного интеллекта используют инструменты визуального восприятия, распознавания речи, языкового перевода и принятия решений для анализа и решения проблем, ускорения процессов и даже обучения. 

Как машинное обучение работает в мире розничной торговли? ML использует так называемую технологию прогнозной аналитики, которая представляет собой использование данных, алгоритмов и методов машинного обучения для прогнозирования на основе исторических данных.

В секторе розничной торговли прогнозная аналитика может использоваться, чтобы выяснить, как клиенты будут реагировать на различные маркетинговые и рекламные кампании и что они будут покупать в будущем, нацелить релевантную рекламу на клиентов и персонализировать предложения сопутствующих продуктов, которые дополняют то, что они хотят. они раньше покупали. Это помогает предприятиям розничной торговли удерживать текущих клиентов и увеличивать продажи. 

Однако машинное обучение выходит за рамки маркетинга. Машинное обучение помогает ритейлерам автоматизировать процессы, определять цены, оптимизировать запасы и запасы, обеспечивать более индивидуальный подход к покупкам и управлять ресурсами. Его также можно использовать для анализа кредитной истории будущих клиентов, чтобы определить вероятность неплатежа. Машинное обучение можно использовать для выявления мошенничества и повышения эффективности логистики. 

Вполне вероятно, что в будущем будет найдено еще больше преимуществ. Не пора ли воспользоваться всеми имеющимися данными, присоединившись к моде машинного обучения? 

Электронная коммерция достигает новых высот

Вы покупаете новую пару солнцезащитных очков на Amazon, а затем, прежде чем вы это узнаете, ваша лента Facebook заполнена несколькими рекламными очками и соответствующими трендами на лето: это машинное обучение. Фактически, этот пример анализа данных, основанных на истории покупок пользователя или его поведении в Интернете, — это будущее электронной коммерции.

Розничные компании также отслеживают, какие объявления или изображения вы, скорее всего, перестанете прокручивать, чтобы нацелить вас на конкретный контент. Например, если вы всегда нажимаете на рекламу, содержащую счастливых женщин и какой-либо текст, машина зарегистрирует это как предпочтительный контент, и на вас будут нацелены только те объявления, которые соответствуют этому описанию.

Машины также могут отслеживать, в какое время суток вы наиболее активны в Facebook, Instagram, Twitter и/или Pinterest, чтобы показывать вам эту рекламу в оптимальное время для покупки.

Затем, когда приходит время покупать, применяется машинное обучение, чтобы снизить риск кредитного мошенничества в малом бизнесе. Как? Машины извлекают уроки из исторических наборов данных, содержащих мошеннические транзакции, и могут идентифицировать шаблоны, представляющие типичную мошенническую транзакцию, аналогично тому, как обнаруживаются и предотвращаются спам-сообщения. Машинное обучение начнет влиять и на другие части вашей бизнес-воронки, просто взгляните на рост популярности чат-ботов.

Интеграция чат-ботов

Было время, когда чат-боты считались в Интернете только искусственными вредителями, но благодаря машинному обучению они становятся умнее, и предприятия массово используют их.

В 2018 году и далее чат-боты будут играть ключевую роль в будущем обслуживания клиентов. Почему? Чат-боты могут помочь ускорить решение проблемы обслуживания клиентов, а также предоставить краткую историю каждого клиента для безупречного обслуживания клиентов. И лучший способ привлечь ваших клиентов – это Chatbot.

Есть некоторые ключевые преимущества, которые чат-боты имеют по сравнению с исключительно человеческим взаимодействием:

• Предоставление 24/7 обслуживания клиентов: Великие вещи о машинах? Они не спят! В сочетании с тем фактом, что чат-боты становятся достаточно изощренными, чтобы распознавать такие человеческие эмоции, как гнев, замешательство, страх и радость. Таким образом, если чат-бот сталкивается с негативными эмоциями со стороны клиента, он может легко перейти к человеку, который возьмет на себя ответственность и завершит оказание помощи клиенту.

• Эпоха ожидания ушла: Огромным препятствием на пути к совершенству в обслуживании клиентов является длительное время ожидания. Сколько раз вы пытались получить обслуживание клиентов от Comcast (или любого другого ТВ/интернет-провайдера), и вы все больше разочаровывались в времени ожидания? Все это можно устранить с помощью чат-ботов!
• Быстрый доступ к данным клиентов делает обслуживание более персонализированным: Одна вещь, в которой люди никогда не будут лучше, чем чат-боты, — это быстро переваривать данные и историю клиентов, чтобы предоставить контекст для вопросов клиентов. Чат-боты преуспевают в сборе данных о клиентах при взаимодействии со службой поддержки. Они могут служить виртуальными помощниками, которые могут передавать данные о клиентах вашим специалистам по обслуживанию клиентов, чтобы они могли быстро получить полную историю каждой учетной записи. Несмотря на то, что мы находимся в самом начале внедрения чат-ботов, нет никаких сомнений в том, что эта технология станет ключевым фактором успеха в бизнесе в 2018 году.

Этот новый инструмент для бизнеса уже получил значительную поддержку от лидеров мнений по всему миру. Фактически, Ларри Ким, основатель Wordstream, полностью занимается чат-ботами, поскольку основал собственную компанию https://mobilemonkey.com/, где его боты в настоящее время находятся в стадии бета-тестирования.

Благодаря этому шагу будет интересно посмотреть, как предприятия будут использовать роботов в других аспектах своего бизнеса. Последняя тенденция, которую мы рассмотрим, — это автоматизация и то, как она влияет на современный бизнес.

автоматизация

Хотя машинное обучение и AI являются горячими темами в мире технологий, малый и средний бизнес не может использовать их в ближайшем будущем. Но у них все еще есть надежда повлиять на бизнес с помощью автоматизации. Основанный на облаке, этот тип технологии уже произвел революцию в рабочих процессах и взаимодействиях маркетинга и продаж, но он также начинает затрагивать и другие части бизнеса. Например:

Автоматизация операций

Как только вы выиграли важную сделку, вы должны предоставить продукт или услугу, которые вы обещали клиенту. Как сейчас выглядит этот процесс для большинства предприятий? У всех вас будет стартовая встреча, и вы надеетесь выполнить все обещания, которые маркетинг и продажи дали вашему клиенту.  

Однако, используя автоматизацию операций и мощную CRM, вы сможете читать взаимодействия и видеть все различные точки соприкосновения клиента с вашей компанией еще до того, как произойдет этот стартовый звонок. Это даст всем предприятиям сферы услуг преимущество в обеспечении отличных отношений с клиентами и управлении их ожиданиями. Эта категория продуктов SaaS называется автоматизацией сервисных операций или сокращенно ServOps.

Автоматизация бухгалтерского учета

Если есть один отдел, ответственный за ввод данных, то это будет Бухгалтерский учет. Проблема в том, что мы, люди, подвержены ошибкам и гораздо медленнее вводим данные, чем машины. Инновации в области банковских каналов, категоризации на основе правил и интегрированных платежей резко сократили рабочую нагрузку канцелярского и бухгалтерского персонала и предоставили владельцам бизнеса более своевременный доступ к точной финансовой информации для их бизнеса.

Исследования, проведенные Xero, показывают, что к 2020 году автоматизация окажет влияние на бизнес и станет обычным явлением в бухгалтерском учете, а значительное количество специалистов в области финансов будут использовать аналитические инструменты следующего уровня, которые помогут им повысить ценность бизнес-моделей по всему миру.

Автоматизация расчета заработной платы/HR

Наконец, облачные технологии и автоматизация пришли в сектор расчета заработной платы и управления персоналом. Эти важные области бизнеса слишком часто страдают, потому что малые предприятия недостаточно велики, чтобы позволить себе штатный отдел кадров. Какая альтернатива?

Наличие лишь частичных усилий учредителей и руководителей, что часто может привести к серьезному риску для бизнеса. Например, фактоHR и Zenefits будет автоматически отправлять формы в федеральную налоговую службу от имени компаний. Благодаря новой технологии автоматизации соблюдение требований автоматизировано платформами, и усилия по синхронизации утверждений об отгулах с балансами отгулов и платежными ведомостями уходят в прошлое.

Влияние на бизнес

В ближайшем будущем мы увидим рост отличных технологий, основанных на облаке, автоматизации, ИИ и машинное обучение. Это действительно начало Золотого Века Информационных Технологий, и настало время для предприятий внимательно изучить свои организации и найти способы начать интеграция этих технологических тенденций как они влияют на бизнес.

Важная бизнес-статья и разрешение на публикацию здесь предоставлены Ирой Падилья. Первоначально опубликовано на сайте Supply Chain Game Changer 21 декабря 2017 г.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/