İşimizi etkilemek için tam anlamıyla parmaklarımızın ucunda fütüristik teknolojinin olduğu heyecan verici ve yenilikçi zamanlarda yaşıyoruz. Ancak uzun bir süre boyunca küçük ve orta ölçekli işletmelere, işletmelerin yararlanabildiği en son teknoloji trendleri hizmet vermedi. Yani şimdiye kadar.

Bu makalede, bu teknoloji trendlerini ve gelecekte işletmeleri nasıl etkileyeceğini keşfedeceğiz.

Peki, bu 'akıllı' teknoloji ne tür şeyler yapabilir? Sadece 4 ay önce, bir AI makinesi, Üniversite düzeyinde bir matematik sınavını normalde ortalama bir insandan 12 kat daha hızlı tamamlamayı başardı. Nasıl? Makine öğrenimi sanatı sayesinde; bilgisayarların açıkça programlanmadan deneyim yoluyla öğrendiği ve adapte olduğu yer. Bu işi etkileyecek.

Dahası, Facebook bu yılın başlarında chatbotlarının kendi dilini yaratmasıyla manşetlere çıktı. Bazı Yalan Haber hikayeleri, mühendisin fazla akıllı olmaya başladıktan sonra panik içinde fişi çektiğini söylüyor.

Ancak gerçek şu ki, Facebook'un amaçları doğrultusunda, sohbet robotlarının kendi kısayollarını geliştirmek yerine İngilizceye bağlı kalmaları gerekiyordu. Ancak makine öğrenimi sohbet robotları, açık programlamalarının dışında kendi dillerini yarattılar.

Müşteri deneyiminizi hemen şimdi artırmak ister misiniz?

Bilgisayar biliminin bu gelişen alanı, hizmet işletmelerinin geleceğidir ve bugün yaşama ve çalışma şeklimizi şimdiden etkiliyor. Aslında, araştırma şirketi Markets and Markets, makine öğrenimi pazarının 1.41'de 2017 milyar dolardan 8.81'ye kadar 2022 milyar dolara çıkacağını tahmin ediyor!

O yüzden sıkı durun çünkü bu teknoloji trendleri pazarlamadan operasyonlara ve bordroya kadar tüm işletmeleri etkileyecek. İşte nasıl:

Pazarlama, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ile Daha Akıllı Oluyor

AI ve Sosyal Medya Pazarlaması

Nisan 2017'de Salesforce, dünya çapındaki pazarlama liderleriyle ilgili bir araştırma yaptı ve sonuçlar akıllara durgunluk verdi. Katılımcılar, önümüzdeki beş yıl içinde verimlilikte iyileştirmeler ve kişiselleştirmede ilerlemeler görmeyi beklediklerini söyledi. Pazarlamacıların yüzde 60'ından fazlası, dinamik açılış sayfaları, web siteleri, programlı reklamcılık ve medya satın alma oluşturmak için yapay zekadan yararlanmayı da öngörüyor.

Ancak, insanları en çok heyecanlandıran şey, yapay zekanın sosyal medya dinleme ve lider yetiştirme üzerindeki potansiyel etkisiydi. Çok uzak olmayan bir gelecekte, yapay zeka giderek daha sofistike ve sosyal medya pazarlaması için güçlü bir araç haline gelecek.

Tarafından yayınlanan bir makalede ciltlerTeknoloji odaklı bir çeviri şirketi olan yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojisi, farklı diller arasında iletişim kurmayı çok daha kolay hale getirdi. Birçok şirket, siz ve çok dilli hedef kitleniz arasındaki konuşmayı daha zahmetsiz hale getirmek için ChatGPT'yi kullanmaya başlıyor. ChatGPT'nin iletişimi nasıl geliştirdiği hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu konuda her şeyi burada okuyabilirsiniz [Link].

Yapay zekanın pazarlamayı etkilemesinin ana yolu, sosyal medya aracılığıyla potansiyel müşterileri beslemektir. Ama nasıl? Yüzde 20 daha fazla satış fırsatı üreten kişiselleştirilmiş, gerçek zamanlı içerik hedefleme sayesinde. Yapay zeka, davranışsal hedefleme yöntemleriyle yetiştirme sürecini tespit edebilecek ve başlatabilecek; örneğin, yapay zeka algoritmalarını kullanan bir pazarlama yığını, Pazartesi sabahları LinkedIn'e giriş yapan belirli bir alıcının yakın zamanda yeni bir CRM aracı aramaya başladığını öğrenebilir.

Yazılım daha sonra, hedeflenen gönderilerin onları görecekleri gün ve saatlerde yayınlanmasını önerebilir (veya hatta oluşturabilir): biri yazılım gereksinimlerini soran, diğeri ise CRM ekosisteminin karşılaştırmasını içeren bir takip parçası.

Şu anda, potansiyel müşterileri beslemek için sosyal dinlemeyi kullanan bilgili pazarlamacılar, gerekli AI geliştirmesine sahip değiller, bu nedenle zaman alıcı, manuel ve gerçek zamanlı değil. Peki, bu tür gelecekteki içerik pazarlama dağıtımına nasıl hazırlanmaya başlarsınız?

Öncelikle alıcı kişiliğinizi iyi tanımlamanız gerekir. CRM'nize sağlam bir şekilde bakmak, nitelikli potansiyel müşterilerin yanıt vermesini sağlayacak içerik için size tonlarca ipucu verecektir. Bir adım geriye giderek ve kanalınızın içeriğini (e-postalar, telefon görüşmeleri ve sosyal medya mesajları gibi) analiz ederek, satış huninizin ikinci aşamasına bir sonraki adıma geçmenizi sağlayacak doğru türdeki bilgileri almaya başlayacaksınız.

Örneğin, bir C-Suite yöneticisi, ilgi alanlarını zirveye çıkarmak için veriye dayalı teknik incelemelere ve infografiklere en iyi şekilde yanıt verebilirken, diğer bir pazarlamacı, etkileşimli bir örnek olay incelemesi veya video için daha uygun olabilir.

Bu tür içgörüleri elde etmenin tek yolu, CRM platformunuza derinlemesine bir dalış yapmak ve müşteri ayrıntılarının kapsamlı bir incelemesini yapmaktır - nitelikli potansiyel müşterilerinizin kullandığı kelimelerin ardındaki satın alma niyetini anlamak için anlamsal analiz kullanmak.

Önemli ipucu: Analizinizi şimdi yapmaya başlamak ve güçlü kişiler geliştirmek, 2018 ve sonrasında sosyal medyanıza yapay zeka algoritmaları uygulamanın anahtarı olacaktır.

Pazarlama ve Makine Öğrenimi

Basitçe söylemek gerekirse, makine öğrenme verileri ve istatistikleri anlamakla ilgilidir. Bu, bilgisayar algoritmalarının verilerdeki kalıpları bulduğu ve ardından olası sonuçları tahmin ettiği teknik bir süreçtir – örneğin, e-postanızın belirli bir mesajın spam olup olmadığını konu satırındaki kelimelere, mesajda bulunan bağlantılara veya bir listede tanımlanan kalıplara bağlı olarak belirlemesi gibi. alıcıların. Bu, başarılı kampanyaları optimize etmek için pazarlamada makine öğreniminin nasıl uygulanabileceğinin mükemmel bir örneğidir.

İşletmeler aynı zamanda doğru ürünü, doğru müşteriye, doğru zamanda üst düzey satış yapmak için de makine öğrenimini kullanabilir. 2018'de pazarlamacılar, e-posta söz konusu olduğunda açılma oranlarını anlamak için makine öğrenimine güvenmeye devam edecek; böylece, tıklama oranlarını ve yatırım getirisini artırmak için bir sonraki kampanyanızı tam olarak ne zaman göndermeniz gerektiğini bilirsiniz. Bir sonraki büyük şey?

Kulağa küçük gelebilir ancak bilet etiketleme ve yeniden yönlendirme, küçük işletmeler için çok büyük bir masraf olabilir; makine öğrenimi ile bu maliyetlerden tasarruf edilebilir. Bir satış talebinin otomatik olarak satış ekibine ulaşması veya bir şikayetin anında müşteri hizmetleri departmanının kuyruğuna girmesi, şirketlere çok fazla zaman ve para tasarrufu sağlayacak ve bunların hepsi modern teknolojiyle mümkün oluyor.

Sorunları rekor sürede çözmek ve başarılı e-posta kampanyaları sunmak harika olsa da, bu sadece başlangıç. İşte başka ne beklenir:

Makine Öğrenimi Perakende Sonuçlarını İyileştirebilir

Makine Öğrenmesi (ML)Yapay Zekanın (AI) bir alt kategorisi olan , ilk başta birçok perakende işletme sahibi ve yöneticisi için kafa karıştırıcı olabilir. Ancak bunun ne olduğunu, sonuçta nasıl fayda sağlayabileceğini ve nasıl kullanılacağını öğrendiklerinde, satışları ve karı artırmanın cephaneliğindeki başka bir araç haline gelir. 

Ekli infografik, Perakende Sektöründe Makine Öğrenimi, konuya ilişkin her şeyi kapsayan bir genel bakış sunar. Yapay zeka ve makine öğreniminin basit açıklamalarıyla başlıyor. Temel olarak yapay zeka, genellikle insan özellikleri gerektirdiğini düşündüğümüz görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesidir.

Örneğin yapay zeka uygulamaları, sorunları analiz etmek ve çözmek, süreçleri hızlandırmak ve hatta öğrenmek için görsel algı, konuşma tanıma, dil çevirisi ve karar verme araçlarını kullanıyor. 

Makine öğrenimi perakende dünyasında nasıl çalışıyor? ML, geçmiş verilere dayalı tahminler yapmak için verilerin, algoritmaların ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanıldığı tahmine dayalı analitik teknolojisi olarak bilinen teknolojiyi kullanır.

Perakende sektöründe tahmine dayalı analitik, müşterilerin çeşitli pazarlama ve reklam kampanyalarına nasıl tepki vereceğini ve gelecekte ne satın alacaklarını anlamak, ilgili reklamları müşterilere hedeflemek ve bu ürünleri tamamlayan ilgili ürün tekliflerini kişiselleştirmek için kullanılabilir. daha önce satın almışlardı. Bu, perakende işletmelerinin mevcut müşterilerini korumasına ve satışları artırmasına yardımcı olur. 

Ancak ML, pazarlamanın ötesine geçer. ML, perakendecilerin süreçleri otomatikleştirmesine, fiyatlandırmayı belirlemesine, stok ve envanteri optimize etmesine, daha kişisel bir alışveriş deneyimi sunmasına ve kaynakları yönetmesine yardımcı olur. Ayrıca, ödemede temerrüde düşme olasılıklarını belirlemek için gelecekteki müşterilerin kredi geçmişini analiz etmek için de kullanılabilir. ML, dolandırıcılığı tespit etmek ve lojistik verimliliğini artırmak için kullanılabilir. 

Gelecekte daha da fazla faydanın bulunması muhtemeldir. Artık ML çoğunluğa atlayarak orada bulunan tüm verilerden yararlanmanın zamanı gelmedi mi? 

E-Ticaret Yeni Zirvelere Ulaşıyor

Amazon'da yeni bir güneş gözlüğü satın aldınız ve siz farkına bile varmadan Facebook özet akışınız birden fazla gözlük reklamı ve Yaz için ilgili trendlerle dolu: Bu makine öğrenimidir. Aslında, bir kullanıcının satın alma geçmişine veya çevrimiçi alışveriş davranışına dayanan bu veri analizi örneği, e-ticaretin geleceğidir.

Perakende şirketleri ayrıca sizi belirli bir içerikle hedeflemek için hangi reklamları veya görselleri kaydırmayı bıraktığınızı da izliyor. Örneğin, her zaman mutlu kadınlar ve bir miktar metin içeren reklamlara tıklarsanız, bir makine bunu tercih edilen içerik olarak kaydeder, böylece yalnızca bu tanıma uyan reklamlarla hedeflenirsiniz.

Makineler ayrıca bu reklamları size en uygun satın alma zamanında sunmak için Facebook, Instagram, Twitter ve/veya Pinterest'te günün hangi saatinde en aktif olduğunuzu takip edebilir.

Daha sonra satın alma zamanı geldiğinde, küçük işletmelerde kredi dolandırıcılığı riskini azaltmak için makine öğrenimi uygulanır. Nasıl? Makineler, sahte işlemler içeren geçmiş veri kümelerinden öğrenir ve spam e-postaların algılanıp caydırılmasına benzer şekilde, tipik bir sahte işlemi temsil eden kalıpları tanımlayabilir. Makine öğrenimi, iş dönüşüm huninizin diğer bölümlerini de etkilemeye başlayacak, sadece Chatbot'ların yükselişine bir göz atın.

Chatbotları Entegre Etme

Sohbet robotlarının internette yalnızca insan yapımı zararlılar olarak düşünüldüğü bir zaman vardı, ancak makine öğrenimi sayesinde daha akıllı hale geliyorlar ve işletmeler onları toplu olarak kucaklıyor.

2018 ve sonrasında chatbotlar müşteri hizmetlerinin geleceğinde önemli bir rol oynayacak. Neden? Chatbot'lar, daha hızlı bir müşteri hizmetleri çözümü elde edilmesine yardımcı olmanın yanı sıra, kusursuz müşteri hizmetleri için her müşterinin hızlı geçmişini sağlayabilir. Ve müşterilerinizle etkileşime geçmenin en iyi yolu, chatbot.

Chatbotların yalnızca insan etkileşimlerine göre sahip olduğu bazı önemli avantajlar vardır:

• 24/7 müşteri hizmeti vermek: Makinelerle ilgili harika şeyler? Uyumuyorlar! Bununla birlikte, sohbet robotlarının öfke, kafa karışıklığı, korku ve neşe gibi insan duygularını tanıyacak kadar karmaşık hale gelmesi gerçeğiyle birleştiğinde. Bu nedenle, bir sohbet robotu müşteriden olumsuz duygularla karşılaşırsa, yönetimi devralmak ve müşteriye yardım etmeyi bitirmek için sorunsuz bir şekilde bir insana geçebilir.

• 'Bekleme' dönemi geride kaldı: Müşteri hizmetlerinde mükemmellik sağlamanın önündeki en büyük engel, uzun bekleme süreleridir. Comcast'ten (veya herhangi bir TV/İnternet sağlayıcısından) kaç kez müşteri hizmeti almayı denediniz ve bekleme süreleriyle giderek daha fazla sinirleniyorsunuz? Bunların hepsi sohbet robotları ile ortadan kaldırılabilir!
• Müşteri verilerine hızlı erişim, hizmeti daha kişisel hale getirir: İnsanların sohbet robotlarından asla daha iyi olamayacağı bir şey, müşteri sorularına bağlam sağlamak için müşteri verilerini ve geçmişini hızla sindirmektir. Sohbet robotları, destek etkileşimlerinden müşteri verilerini toplamada mükemmeldir. Müşteri verilerini müşteri hizmetleri görevlilerinize aktarabilen sanal asistanlar olarak hizmet edebilirler, böylece her bir hesabın tam geçmişine hızla sahip olurlar. Chatbot'u benimsemenin başlangıcında olsak da, bu teknolojinin 2018'de iş başarısına önemli bir katkıda bulunacağına şüphe yok.

İşletmeler için ortaya çıkmakta olan bu araç, dünyanın dört bir yanındaki düşünce liderlerinden şimdiden önemli ölçüde katılıma sahiptir. Aslında, Larry KimWordstream'in Kurucusu, https://mobilemonkey.com/ adlı kendi şirketini kurduğu için tamamen chatbot'larla ilgileniyor ve botları şu anda beta aşamasında.

Bu hamleyle işletmelerin, işlerinin diğer yönlerinde robotlardan nasıl yararlanacaklarını görmek ilginç olacak. İnceleyeceğimiz son trend Otomasyon ve bunun günümüz işletmelerini nasıl etkilediğidir.

Otomasyon

Her ne kadar Makine Öğrenimi ve AI teknoloji dünyasında sıcak konular olmasına rağmen, küçük ve orta ölçekli işletmelerin yakın gelecekte bundan faydalanabileceği bir noktada değil. Ancak otomasyonla işletmeyi etkilemeleri konusunda hâlâ umut var. Bulut tarafından desteklenen bu tür teknoloji, Pazarlama ve Satış iş akışlarında ve etkileşimlerinde halihazırda devrim yarattı, ancak aynı zamanda bir işletmenin diğer çeşitli bölümlerine de dokunmaya başlıyor. Örneğin:

Operasyon Otomasyonu

Önemli bir satış kazandığınızda, müşteriye söz verdiğiniz ürün veya hizmeti teslim etmeniz gerekir. Bu süreç şu anda çoğu işletme için nasıl görünüyor? Hepiniz bir başlangıç ​​toplantısı yapacaksınız ve pazarlama ve satışın müşterinize verdiği tüm sözleri yerine getirmeyi umuyorsunuz.  

Bununla birlikte, operasyon otomasyonunun ve güçlü bir CRM'nin kullanılmasıyla, daha başlangıç ​​görüşmesi gerçekleşmeden önce etkileşimleri okuyabilecek ve bir müşterinin şirketinizle olan tüm çeşitli temas noktalarını görebileceksiniz. Bu, tüm hizmet işletmelerine mükemmel müşteri ilişkileri sağlama ve beklentileri yönetme konusunda avantajlı bir başlangıç ​​sağlayacaktır. SaaS ürünlerinin bu kategorisine Hizmet Operasyonları Otomasyonu veya kısaca ServOps adı verilir.

Muhasebe Otomasyonu

Veri girişi yoğun olan bir departman varsa bu muhasebe. Sorun şu ki, insanlar olarak yanılabiliriz ve veri girişinde bir makineye göre çok daha yavaşız. Banka beslemeleri, kurallara dayalı sınıflandırma ve entegre ödemeler ile yapılan yenilikler, büro personeli ve muhasebe personelinin iş yükünü önemli ölçüde azalttı ve işletme sahiplerine, işletmeleri için doğru finansal bilgilere daha zamanında erişim olanağı sağladı.

Xero tarafından yapılan araştırma, 2020 yılına kadar otomasyonun işletmeleri etkileyeceğini ve muhasebede yaygınlaşacağını ve önemli sayıda finans profesyonelinin dünya genelinde iş modellerine değer katmalarına yardımcı olmak için bir sonraki analitik araç seviyesini kullanacağını öne sürüyor.

Bordro/İK Otomasyonu

Son olarak Bordro ve İnsan Kaynakları sektörüne de Bulut ve Otomasyon geldi. Bir işletmenin bu önemli alanları, küçük işletmelerin tam zamanlı bir İK departmanını karşılayabilecek kadar büyük olmaması nedeniyle sıklıkla sıkıntı çekiyor. Alternatif nedir?

Kurucuların ve müdürlerin yalnızca yarı zamanlı çabalarının olması, genellikle işletme için ciddi risklere yol açabilir. Örneğin, factoHR ve Zenefits, formları şirketler adına federal İç Gelir Servisi'ne otomatik olarak gönderecektir. Yeni otomasyon teknolojisi ile uyumluluk platformlar tarafından otomatik hale getiriliyor ve zaman aşımı onaylarını PTO bakiyeleri ve maaş bordroları ile senkronize tutma çabası geçmişte kaldı.

Etki İşi

Yakın gelecekte, Bulut, Otomasyon tarafından desteklenen harika teknolojinin yükselişini göreceğiz. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi. Bu, Bilgi Teknolojisinin Altın Çağı'nın gerçekten başlangıcıdır ve işletmelerin kuruluşlarına daha yakından bakmalarının ve başlamanın yollarını bulmalarının zamanıdır. bu teknoloji trendlerini entegre etmek İşi etkiledikleri için.

Etki iş makalesi ve burada yayınlama izni Ira Padilla tarafından sağlanmıştır. İlk olarak 21 Aralık 2017'de Supply Chain Game Changer'da yayınlandı.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/