Vi lever i spännande och innovativa tider med futuristisk teknologi bokstavligen till hands för att påverka verksamheten. Men under längst tid har små och medelstora företag inte betjänats av de senaste tekniska trenderna som företag har kunnat dra nytta av. Det vill säga tills nu.

I den här artikeln kommer vi att utforska dessa tekniktrender och hur de kommer att påverka verksamheten i framtiden.

Så, vad kan den här "smarta" tekniken göra? För bara fyra månader sedan lyckades en AI-maskin genomföra ett matematikprov på universitetsnivå 4 gånger snabbare än vad den normalt tar för en genomsnittlig människa. Hur? Genom konsten att maskininlära; där datorer lär sig och anpassar sig genom erfarenhet utan att explicit programmeras. Det kommer att påverka verksamheten.

Dessutom skapade Facebook rubriker tidigare i år när deras chatbots skapade sitt eget språk. Några Fake News-historier säger att ingenjören drog ur kontakten i panik efter att de blivit för smarta.

Men sanningen är att för Facebooks syften behövde chatbotarna hålla sig till engelska snarare än att utveckla sin egen korta hand. Men deras maskininlärningschatbotar skapade sitt eget språk utanför deras explicita programmering.

Vill du öka din kundupplevelse just nu?

Detta område av datavetenskap som utvecklas är framtiden för tjänsteföretag, och det påverkar redan hur vi lever och arbetar idag. Faktum är att undersökningsföretaget Markets and Markets uppskattar att maskininlärningsmarknaden kommer att växa från 1.41 miljarder USD 2017 till 8.81 miljarder USD 2022!

Så spänn fast dig eftersom dessa tekniktrender kommer att påverka verksamheten, från marknadsföring till verksamhet hela vägen fram till lönelistan. Här är hur:

Marknadsföring blir smartare med AI och maskininlärning

AI och marknadsföring i sociala medier

I april 2017 genomförde Salesforce en studie av marknadsledare över hela världen, och resultaten var häpnadsväckande. Respondenterna sa att de förväntar sig att se förbättringar i effektivitet och framsteg inom personalisering under de kommande fem åren. Mer än 60 procent av marknadsförare föreställer sig också att utnyttja AI för att skapa dynamiska målsidor, webbplatser, programmatisk reklam och medieköp.

Men det som folk var mest exalterade över är AI:s potentiella inverkan på lyssnande på sociala medier och fostran av leads. Inom en inte så avlägsen framtid kommer AI att bli allt mer sofistikerad och ett kraftfullt verktyg för marknadsföring i sociala medier.

I en artikel publicerad av Tomedes, ett teknikdrivet översättningsföretag, AI och maskininlärningsteknik har gjort det mycket lättare att kommunicera på olika språk. Många företag börjar använda ChatGPT för att göra konversationen enklare mellan dig och din flerspråkiga publik. För att lära dig mer om hur ChatGPT förbättrar kommunikationen kan du läsa allt om det i denna [länk].

Det huvudsakliga sättet AI kommer att påverka marknadsföring är genom att fostra leads via sociala medier. Men hur? Genom personlig inriktning på innehåll i realtid som ger 20 procent fler försäljningsmöjligheter. Med metoder för beteendeinriktning kommer AI att kunna lokalisera och starta vårdprocessen, till exempel kan en marknadsföringsstack som använder AI-algoritmer lära sig att en specifik köpare som checkar in på LinkedIn på måndagsmorgonen nyligen har börjat leta efter ett nytt CRM-verktyg.

Programvaran kan sedan föreslå (eller till och med skapa) riktade inlägg som ska publiceras på de dagar och tider som de kommer att se dem: en som frågar deras krav på programvaran och en annan uppföljning med en jämförelse av CRM-ekosystemet.

För närvarande har kunniga marknadsförare som använder socialt lyssnande som ett sätt att vårda leads inte den nödvändiga förbättringen av AI, så det är tidskrävande, manuellt och inte i realtid. Så hur börjar man förbereda sig för den här typen av framtida distribution av innehållsmarknadsföring?

För det första måste du ha din köparperson som väldefinierad. Att ta en ordentlig titt på ditt CRM kommer att ge dig massor av tips om innehåll som får kvalificerade leads att svara. Genom att ta ett steg tillbaka och analysera din kanals innehåll (som e-post, telefonsamtal och meddelanden i sociala medier) kommer du att börja få rätt sorts insikter som kommer att få en lead att ta nästa steg in i den andra fasen av din försäljningstratt.

Till exempel kan en C-Suite-chef svara bäst på datadrivna whitepapers och infografik för att nå sina intressen, medan en medmarknadsförare kan vara mer lämpad för en interaktiv fallstudie eller video.

Det enda sättet att få den här typen av insikter är att göra en djupdykning i din CRM-plattform och genomföra en grundlig granskning av kundinformation – med hjälp av semantisk analys för att förstå nivån på köpavsikten bakom de ord som dina kvalificerade potentiella kunder använder.

Hett tips: Att börja köra din analys nu och utveckla starka personas kommer att vara nyckeln till att implementera AI-algoritmer till dina sociala medier under 2018 och framåt.

Marknadsföring och maskininlärning

Enkelt sagt, maskininlärning handlar om att förstå data och statistik. Det är en teknisk process där datoralgoritmer hittar mönster i data och sedan förutsäger troliga utfall – som när din e-post avgör om ett visst meddelande är skräppost eller inte beroende på ord i ämnesraden, länkar som ingår i meddelandet eller mönster som identifieras i en lista av mottagare. Detta är ett perfekt exempel på hur maskininlärning kan tillämpas i marknadsföring för att optimera för framgångsrika kampanjer.

Företag kan också använda maskininlärning för att merförsälja rätt produkt, till rätt kund, vid rätt tidpunkt. Under 2018 kommer marknadsförare att fortsätta att förlita sig på maskininlärning för att förstå öppna priser när det gäller e-post – så att du vet exakt när du ska skicka din nästa kampanj för att öka klickfrekvensen och avkastningen på investeringen. Nästa stora grej?

Det kan låta litet men biljettmärkning och omdirigering kan vara en enorm kostnad för småföretag – kostnader som kan sparas med maskininlärning. Att få en säljförfrågan automatiskt att hamna hos säljteamet, eller att ett klagomål hamnar direkt i kundtjänstens kö, kommer att spara mycket tid och pengar för företag, och allt detta möjliggörs med modern teknik.

Och även om det är bra att lösa problem på rekordtid och leverera framgångsrika e-postkampanjer, är detta bara början. Här är vad mer du kan förvänta dig:

Maskininlärning kan förbättra detaljhandelsresultaten

Maskininlärning (ML), en underkategori av artificiell intelligens (AI), kan till en början vara förvirrande för många detaljhandelsföretagare och chefer. Men när de väl lärt sig vad det är, hur det kan gynna slutresultatet och hur man använder det, blir det ytterligare en enhet i arsenalen av ökande försäljning och vinster. 

Den bifogade infografiken, Machine Learning inom detaljhandeln, presenterar en allomfattande översikt över ämnet. Det börjar med enkla förklaringar av artificiell intelligens och maskininlärning. I grund och botten är artificiell intelligens utvecklingen av datorsystem som kan utföra uppgifter som vi vanligtvis tänker på som kräver mänskliga egenskaper.

Till exempel använder AI-applikationer visuell perception, taligenkänning, språköversättning och beslutsfattande verktyg för att analysera och lösa problem, påskynda processer och till och med lära sig. 

Hur fungerar maskininlärning i detaljhandeln? ML använder så kallad predictive analytics technology, vilket är användningen av data, algoritmer och maskininlärningstekniker för att göra förutsägelser baserade på historisk data.

Inom detaljhandeln kan prediktiv analys användas för att ta reda på hur kunder kommer att reagera på olika marknadsförings- och reklamkampanjer och vad de kommer att köpa i framtiden, för att rikta relevanta annonser till kunder och för att anpassa erbjudanden om relaterade produkter som kompletterar vad de köpte tidigare. Detta hjälper detaljhandelsföretag att behålla nuvarande kunder och öka försäljningen. 

ML går dock längre än marknadsföring. ML hjälper återförsäljare att automatisera processer, bestämma prissättning, optimera lagerhållning och lager, leverera en mer personlig shoppingupplevelse och hantera resurser. Den kan också användas för att analysera framtida kunders kredithistorik för att avgöra sannolikheten för att de inte kommer att betala. ML kan användas för att upptäcka bedrägerier och öka logistikeffektiviteten. 

Det är troligt att ännu fler fördelar kommer att finnas i framtiden. Är det inte dags att dra nytta av all data som finns där ute nu genom att hoppa på ML-tåget? 

E-handel når nya höjder

Du har letat efter ett par nya solglasögon på Amazon, och innan du vet ordet av är ditt Facebook-flöde fyllt med flera glasögonannonser och relaterade trender för sommaren: det här är maskininlärning. Faktum är att detta exempel på att analysera data baserat på en användares köphistorik eller online shoppingbeteende är framtiden för e-handel.

Detaljhandelsföretag spårar också vilka annonser eller bilder du med största sannolikhet slutar rulla på, för att rikta in dig med specifikt innehåll. Om du till exempel alltid klickar på annonser som innehåller glada kvinnor och lite text, så kommer en maskin att logga detta som föredraget innehåll så att du bara riktas in på annonser som passar denna beskrivning.

Maskiner kan också spåra vilken tid på dygnet du är mest aktiv på Facebook, Instagram, Twitter och/eller Pinterest, för att kunna presentera dessa annonser för dig vid en optimal köptid.

När det sedan är dags att köpa, tillämpas maskininlärning för att minska risken för kreditbedrägerier i småföretag. Hur? Maskiner lär sig av historiska datauppsättningar som innehåller bedrägliga transaktioner och kan identifiera mönster som representerar en typisk bedräglig transaktion – liknande hur skräppostmeddelanden upptäcks och avskräcks. Maskininlärning kommer att börja påverka andra delar av din affärstratt också, ta bara en titt på framväxten av Chatbots.

Integrering av chatbots

Det fanns en tid då chatbots bara sågs som konstgjorda skadedjur på internet, men genom maskininlärning blir de smartare och företag omfamnar dem i massor.

Under 2018 och framåt kommer chatbots att spela en nyckelroll i framtiden för kundservice. Varför? Chatbots kan hjälpa till att uppnå en snabbare kundtjänstlösning, samt ge snabba historik för varje kund för oklanderlig kundservice. Och det bästa sättet att engagera dina kunder är via en chatbot.

Det finns några viktiga fördelar som chatbots har framför enbart mänsklig interaktion:

• Ge 24/7 kundservice: Det fantastiska med maskiner? De sover inte! Tillsammans med det faktum att chatbots blir tillräckligt sofistikerade för att känna igen mänskliga känslor som ilska, förvirring, rädsla och glädje. Så skulle en chatbot stöta på negativa känslor från kunden, kan de sömlöst överföra till en människa för att ta över och slutföra hjälpa kunden.

• Eran av att vara 'on is' är förbi: Ett stort hinder för att tillhandahålla excellens inom kundservice är långa väntetider. Hur många gånger har du försökt få kundtjänst från Comcast (eller någon TV-/internetleverantör) och du blir allt mer frustrerad över väntetiderna? Allt detta kan elimineras med chatbots!
• Snabb tillgång till kunddata gör tjänsten mer personlig: En sak som människor aldrig kommer att bli bättre på än chatbots är att snabbt smälta kunddata och historik för att ge sammanhang till kundfrågor. Chatbots utmärker sig på att samla in kunddata från supportinteraktioner. De kan fungera som virtuella assistenter som kan mata kunddata till dina kundtjänstmedarbetare så att de snabbt har en fullständig historik över varje konto. Även om vi är precis i början av att använda chatbot, råder det ingen tvekan om att den här tekniken kommer att vara en viktig bidragande faktor till affärsframgång under 2018.

Detta framväxande verktyg för företag har redan betydande inflytande från tankeledare runt om i världen. Faktiskt, Larry kim, grundare av Wordstream, är all in på chatbots eftersom han har startat sitt eget företag https://mobilemonkey.com/där hans bots för närvarande är i beta.

Med detta drag kommer det att bli intressant att se hur företag kommer att utnyttja robotar i andra aspekter av sin verksamhet. Den sista trenden vi ska utforska är automatisering och hur det påverkar företag idag.

Automation

Även om maskininlärning och AI är heta ämnen i teknikvärlden, är det inte så mycket att små till medelstora företag kan dra nytta av det inom den omedelbara framtiden. Men det finns fortfarande hopp för dem att påverka verksamheten med automatisering. Drivs av molnet har denna typ av teknik redan revolutionerat marknadsförings- och försäljningsarbetsflöden och interaktioner, men den börjar också beröra de olika andra delarna av ett företag. Till exempel:

Driftautomation

När du väl har vunnit en viktig försäljning måste du leverera den produkt eller tjänst du har lovat kunden. Hur ser den processen ut för de flesta företag nu? Ni kommer alla att ha ett kick-off-möte och hoppas kunna täcka alla löften som marknadsföring och försäljning har gett er kund.  

Men med användningen av operationsautomation och ett kraftfullt CRM kommer du att kunna läsa interaktionerna och se alla de olika kontaktpunkter en kund hade med ditt företag innan det kick-off samtalet ens inträffar. Detta kommer att ge alla serviceföretag ett försprång när det gäller att tillhandahålla bra kundrelationer och hantera förväntningar. Denna kategori av SaaS-produkter kallas Service Operations Automation, eller förkortat ServOps.

Bokföringsautomation

Om det finns en datainmatningstung avdelning skulle det vara det Redovisning. Problemet är att vi som människor är felbara och mycket långsammare vid datainmatning än en maskin. Innovationer med bankflöden, regelbaserad kategorisering och integrerade betalningar har dramatiskt minskat arbetsbördan för kontors- och bokföringspersonal och gett företagsägare mer snabb tillgång till korrekt finansiell information för sina företag.

Forskning, gjord av Xero, tyder på att år 2020 kommer automatisering att påverka affärer och vara vanligt inom redovisning, och ett betydande antal finansexperter kommer att använda nästa nivå av analytiska verktyg för att hjälpa dem att tillföra värde till affärsmodeller över hela världen.

Lön/HR Automation

Äntligen har molnet och automatiseringen kommit till löne- och personalsektorn. Dessa viktiga områden i ett företag lider alltför ofta eftersom små företag inte är tillräckligt stora för att ha råd med en HR-avdelning på heltid. Vad är alternativet?

Att bara ha deltidsinsatser av grundare och huvudmän vilket ofta kan leda till allvarliga risker för verksamheten. Till exempel, factoHR och Zenefits kommer automatiskt att skicka in formulär till den federala Internal Revenue Service på uppdrag av företag. Med ny automationsteknik automatiseras efterlevnaden av plattformar och ansträngningen att hålla lediga godkännanden synkroniserade med kraftuttagssaldon och lönebesked blir ett minne blott.

Impact Business

Inom en snar framtid kommer vi att se uppkomsten av fantastisk teknologi, driven av molnet, automation, AI och maskininlärning. Detta är verkligen början på informationsteknologins guldålder och det är dags för företag att titta noga på sina organisationer och hitta sätt att börja integrera dessa tekniska trender eftersom de påverkar verksamheten.

Påverkan affärsartikel och tillstånd att publicera här tillhandahållen av Ira Padilla. Ursprungligen publicerad på Supply Chain Game Changer den 21 december 2017.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/