Ми живемо в захоплюючі та інноваційні часи, коли футуристичні технології буквально у нас під рукою, щоб впливати на бізнес. Але протягом найдовшого часу малий і середній бізнес не обслуговувався останніми технологічними тенденціями, якими підприємства могли скористатися. Тобто дотепер.

У цій статті ми дослідимо ці технологічні тенденції та те, як вони вплинуть на бізнес у майбутньому.

Отже, що ж може робити ця «розумна» технологія? Лише 4 місяці тому машина зі штучним інтелектом змогла скласти іспит з математики університетського рівня у 12 разів швидше, ніж це зазвичай робить середня людина. як? Через мистецтво машинного навчання; де комп’ютери навчаються та адаптуються через досвід без явного програмування. Це вплине на бізнес.

Крім того, Facebook потрапив у заголовки на початку цього року, коли їхні чат-боти створили власну мову. У деяких фейкових новинах йдеться про те, що інженери в паніці відключилися після того, як стали надто розумними.

Однак правда полягає в тому, що для цілей Facebook чат-ботам потрібно було дотримуватися англійської мови, а не розвивати власну коротку мову. Однак їхні чат-боти машинного навчання створили власну мову поза межами явного програмування.

Хочете підвищити якість обслуговування клієнтів прямо зараз?

Ця галузь інформатики, що розвивається, — це майбутнє для сфери послуг, і вона вже впливає на те, як ми живемо та працюємо сьогодні. Фактично, дослідницька компанія Markets and Markets оцінює, що ринок машинного навчання зросте з 1.41 мільярда доларів США у 2017 році до 8.81 мільярда доларів США до 2022 року!

Тож пристебніться, оскільки ці технологічні тенденції вплинуть на бізнес, від маркетингу до операцій і аж до нарахування заробітної плати. Ось як:

Маркетинг стає розумнішим із ШІ та машинним навчанням

ШІ та маркетинг у соціальних мережах

У квітні 2017 року Salesforce провела дослідження лідерів маркетингу в усьому світі, і результати були приголомшливими. Респонденти сказали, що очікують підвищення ефективності та вдосконалення персоналізації протягом наступних п’яти років. Понад 60 відсотків маркетологів також передбачають використання штучного інтелекту для створення динамічних цільових сторінок, веб-сайтів, програмної реклами та купівлі медіа.

Однак найбільше людей захопило потенційний вплив штучного інтелекту на прослуховування соціальних мереж і виховання лідерів. У недалекому майбутньому ШІ стане все більш досконалим і потужним інструментом для маркетингу в соціальних мережах.

У статті, опублікованій Томедес, технологічна перекладацька компанія, штучний інтелект і технології машинного навчання значно полегшили спілкування різними мовами. Багато компаній починають використовувати ChatGPT, щоб полегшити спілкування між вами та вашою багатомовною аудиторією. Щоб дізнатися більше про те, як ChatGPT покращує спілкування, ви можете прочитати все про це в цьому [link].

Основний спосіб впливу штучного інтелекту на маркетинг – залучення потенційних клієнтів через соціальні мережі. Але як? Завдяки персоналізованому націлюванню на вміст у реальному часі, що забезпечує на 20 відсотків більше можливостей для продажу. За допомогою поведінкових методів націлювання AI зможе знайти та розпочати процес виховання, наприклад, маркетинговий стек, який використовує алгоритми AI, може дізнатися, що певний покупець, який заходить у LinkedIn у понеділок вранці, нещодавно почав шукати новий інструмент CRM.

Потім програмне забезпечення може запропонувати (або навіть створити) цільові публікації для публікації в ті дні та години, коли вони їх побачать: одна, яка запитує їхні вимоги до програмного забезпечення, а інша додаткова частина з порівнянням екосистеми CRM.

Наразі кмітливі маркетологи, які використовують соціальне прослуховування як спосіб залучення потенційних клієнтів, не мають необхідного вдосконалення штучного інтелекту, тому це займає багато часу, виконується вручну, а не в режимі реального часу. Отже, як почати готуватися до такого типу майбутнього розповсюдження контент-маркетингу?

По-перше, вам потрібно буде чітко визначити свого покупця. Ретельний аналіз вашої CRM дасть вам безліч підказок щодо вмісту, який залучить кваліфікованих потенційних клієнтів. Зробивши крок назад і проаналізувавши вміст свого каналу (наприклад, електронні листи, телефонні дзвінки та повідомлення в соціальних мережах), ви почнете отримувати правильну інформацію, яка спонукатиме потенційного клієнта зробити наступний крок у другій фазі вашої воронки продажів.

Наприклад, керівник C-Suite може найкраще реагувати на технічні документи та інфографіку, що базуються на даних, щоб підкреслити їхні інтереси, тоді як колега-маркетолог може більше підійти для інтерактивного тематичного дослідження або відео.

Єдиний спосіб отримати таку інформацію — глибоко зануритися у вашу платформу CRM і провести ретельний аналіз даних про клієнта, використовуючи семантичний аналіз, щоб зрозуміти рівень наміру покупки, що стоїть за словами, які використовують ваші кваліфіковані потенційні клієнти.

Гаряча порада: початок аналізу зараз і розвиток сильних персонажів стане ключем до впровадження алгоритмів ШІ у ваших соціальних мережах у 2018 році та в майбутньому.

Маркетинг і машинне навчання

Простіше кажучи навчання за допомогою машини це розуміння даних і статистики. Це технічний процес, у якому комп’ютерні алгоритми знаходять закономірності в даних, а потім передбачають ймовірні результати – наприклад, коли ваша електронна пошта визначає, чи є певне повідомлення спамом чи ні, залежно від слів у рядку теми, посилань у повідомленні чи шаблонів, визначених у списку одержувачів. Це чудовий приклад того, як машинне навчання можна застосувати в маркетингу для оптимізації успішних кампаній.

Компанії також можуть використовувати машинне навчання, щоб продавати потрібний продукт потрібному клієнту в потрібний час. У 2018 році маркетологи продовжуватимуть покладатися на машинне навчання, щоб розуміти коефіцієнти відкриття електронної пошти, щоб ви точно знали, коли надсилати наступну кампанію, щоб підвищити рейтинг кліків і рентабельність інвестицій. Наступна велика річ?

Це може здатися дрібницею, але позначення квитків і зміна маршруту можуть бути величезними витратами для малого бізнесу – витрати, які можна заощадити за допомогою машинного навчання. Якщо запит щодо продажу автоматично потрапляє до відділу продажів, або скарга миттєво потрапляє до черги відділу обслуговування клієнтів, це заощадить компаніям багато часу та грошей, і все це стало можливим завдяки сучасним технологіям.

І хоча вирішувати проблеми в рекордно короткий термін і проводити успішні кампанії електронною поштою – це чудово, це лише початок. Ось чого ще очікувати:

Машинне навчання може покращити результати роздрібної торгівлі

Машинне навчання (ML), підкатегорія штучного інтелекту (ШІ), може спочатку збити з пантелику багатьох власників і менеджерів роздрібного бізнесу. Але як тільки вони дізнаються, що це таке, як це може принести користь і як ним користуватися, це стає ще одним засобом в арсеналі збільшення продажів і прибутків. 

Інфографіка, що додається, Машинне навчання в секторі роздрібної торгівлі, представляє всеохоплюючий огляд теми. Він починається з простих пояснень штучного інтелекту та машинного навчання. По суті, штучний інтелект — це розробка комп’ютерних систем, які можуть виконувати завдання, які, як ми зазвичай вважаємо, вимагають людських рис.

Наприклад, програми штучного інтелекту використовують візуальне сприйняття, розпізнавання мови, переклад мови та інструменти прийняття рішень для аналізу та вирішення проблем, прискорення процесів і навіть навчання. 

Як машинне навчання працює у світі роздрібної торгівлі? ML використовує так звану технологію прогнозної аналітики, тобто використання даних, алгоритмів і методів машинного навчання для створення прогнозів на основі історичних даних.

У секторі роздрібної торгівлі можна використовувати прогнозну аналітику, щоб визначити, як клієнти відреагують на різні маркетингові та рекламні кампанії та що вони купуватимуть у майбутньому, щоб націлити релевантну рекламу на клієнтів і персоналізувати пропозиції пов’язаних продуктів, які доповнюють те, що вони купували раніше. Це допомагає підприємствам роздрібної торгівлі утримувати поточних клієнтів і збільшувати продажі. 

Однак ML виходить за межі маркетингу. ML допомагає роздрібним торговцям автоматизувати процеси, визначати ціни, оптимізувати запаси та запаси, надавати більш особистий досвід покупок і керувати ресурсами. Його також можна використовувати для аналізу кредитної історії майбутніх клієнтів, щоб визначити ймовірність того, що вони не виплатять платіж. ML можна використовувати для виявлення шахрайства та підвищення ефективності логістики. 

Ймовірно, що в майбутньому буде знайдено ще більше переваг. Чи не настав час скористатися всіма даними, які зараз доступні, захопившись ML? 

Електронна комерція досягає нових висот

Ви купували нову пару сонцезахисних окулярів на Amazon, а потім, перш ніж ви це зрозумієте, ваша стрічка на Facebook заповнена рекламою окулярів і відповідних тенденцій на літо: це машинне навчання. Насправді, цей приклад аналізу даних на основі історії покупок користувача або поведінки покупців в Інтернеті – це майбутнє електронної комерції.

Компанії роздрібної торгівлі також відстежують, які оголошення чи зображення ви, швидше за все, припините прокручувати, щоб націлити на вас певний вміст. Наприклад, якщо ви завжди натискаєте рекламу, яка містить щасливих жінок і деякий текст, тоді машина реєструватиме це як бажаний вміст, щоб на вас націлювалися лише ті реклами, які відповідають цьому опису.

Машини також можуть відстежувати, у який час доби ви найбільше активні у Facebook, Instagram, Twitter та/або Pinterest, щоб показувати вам цю рекламу в оптимальний час покупки.

Потім, коли настає час купувати, використовується машинне навчання, щоб зменшити ризик кредитного шахрайства в малому бізнесі. як? Машини навчаються на історичних наборах даних, які містять шахрайські транзакції, і можуть ідентифікувати шаблони, які представляють типову шахрайську транзакцію – подібно до того, як виявляються та запобігаються спамові електронні листи. Машинне навчання також почне впливати на інші частини вашої бізнес-лінійки, просто погляньте на зростання чат-ботів.

Інтеграція чат-ботів

Був час, коли чат-ботів вважали лише створеними людиною шкідниками в Інтернеті, але завдяки машинному навчанню вони стають розумнішими, і підприємства масово приймають їх.

У 2018 році та в майбутньому чат-боти відіграватимуть ключову роль у майбутньому обслуговування клієнтів. чому Чат-боти можуть допомогти досягти швидшого вирішення питань обслуговування клієнтів, а також надати швидку історію кожного клієнта для бездоганного обслуговування клієнтів. І найкращий спосіб залучити своїх клієнтів – це через a Chatbot.

Є кілька ключових переваг, які чат-боти мають перед взаємодією виключно з людьми:

• Цілодобове обслуговування клієнтів: Чудові речі в машинах? Вони не сплять! У поєднанні з тим, що чат-боти стають достатньо складними, щоб розпізнавати людські емоції, такі як гнів, розгубленість, страх і радість. Отже, якщо чат-бот стикається з негативними настроями клієнта, він може безперешкодно передати людині, щоб взяти на себе керування та завершити допомогу клієнту.

• Ера «перебування на очікуванні» минула: Величезною перешкодою для забезпечення високого рівня обслуговування клієнтів є довгий час очікування. Скільки разів ви намагалися отримати службу підтримки клієнтів від Comcast (або будь-якого постачальника телебачення/інтернету), і вас усе більше засмучує час очікування? Це все можна усунути за допомогою чат-ботів!
• Швидкий доступ до даних клієнтів робить обслуговування більш персональним: Одна річ, у якій люди ніколи не будуть кращі, ніж чат-боти, — це швидке перетравлення даних та історії клієнтів, щоб забезпечити контекст для запитань клієнтів. Чат-боти чудово збирають дані клієнтів із взаємодії зі службою підтримки. Вони можуть служити віртуальними помічниками, які можуть передавати дані клієнтів вашим співробітникам служби підтримки, щоб вони швидко мали повну історію кожного облікового запису. Незважаючи на те, що ми перебуваємо на початку впровадження чат-ботів, немає сумніву, що ця технологія стане ключовим фактором успіху бізнесу в 2018 році.

Цей новий інструмент для бізнесу вже має значну підтримку лідерів думок у всьому світі. Насправді, Ларрі Кім, засновник Wordstream, активно працює над чат-ботами, оскільки заснував власну компанію https://mobilemonkey.com/, де його боти наразі знаходяться в бета-версії.

Завдяки цьому кроку буде цікаво подивитися, як компанії використовуватимуть роботів в інших аспектах свого бізнесу. Остання тенденція, яку ми досліджуватиме, це автоматизація та її вплив на бізнес сьогодні.

Автоматизація

Хоча машинне навчання та AI є гарячими темами у світі технологій, не настільки, що малі та середні підприємства зможуть використовувати їх у найближчому майбутньому. Але у них все ще є надія вплинути на бізнес за допомогою автоматизації. Завдяки хмарі цей тип технології вже революціонізував робочі процеси та взаємодію з маркетингом і продажами, але він також починає торкатися різних інших частин бізнесу. Наприклад:

Автоматизація операцій

Як тільки ви виграєте важливий продаж, ви повинні надати продукт або послугу, яку ви обіцяли клієнту. Як цей процес зараз виглядає для більшості підприємств? Ви всі проведете стартову зустріч і сподіватиметеся виконати всі обіцянки, які маркетинг і продажі дали вашому клієнту.  

Однак за допомогою автоматизації операцій і потужної CRM ви зможете прочитати взаємодію та побачити всі різні точки дотику клієнта з вашою компанією ще до того, як відбудеться початковий дзвінок. Це дасть перевагу всім компаніям, які надають послуги, у забезпеченні чудових відносин із клієнтами та виправданні очікувань. Ця категорія продуктів SaaS називається Service Operations Automation, або скорочено ServOps.

Автоматизація бухгалтерського обліку

Якщо є один відділ із важким введенням даних, це буде бухгалтерський облік. Проблема полягає в тому, що ми, як люди, помиляємось і набагато повільніше вводимо дані, ніж машини. Інновації з банківськими каналами, категоризацією на основі правил та інтегрованими платежами різко зменшили навантаження на канцелярський і бухгалтерський персонал і надали власникам бізнесу більш своєчасний доступ до точної фінансової інформації для їхнього бізнесу.

Дослідження, проведене компанією Xero, свідчать про те, що до 2020 року автоматизація вплине на бізнес і стане звичним явищем у бухгалтерському обліку, а значна кількість фінансових професіоналів використовуватиме аналітичні інструменти нового рівня, які допоможуть їм підвищити цінність бізнес-моделей у всьому світі.

Автоматизація заробітної плати/HR

Нарешті хмара та автоматизація прийшли до сектору заробітної плати та людських ресурсів. Ці важливі сфери бізнесу надто часто страждають, оскільки малі підприємства недостатньо великі, щоб дозволити штатний відділ кадрів. Яка альтернатива?

Додаткові зусилля засновників і керівників часто можуть призвести до серйозних ризиків для бізнесу. Наприклад, factoHR і Zenefits автоматично подаватиме форми до Федеральної податкової служби від імені компаній. Завдяки новій технології автоматизації відповідність автоматизується платформами, а зусилля щодо синхронізації схвалень відпусток із балансами PTO та платіжними відомостями відходять у минуле.

Impact Business

Найближчим часом ми побачимо зростання чудових технологій, що базуються на хмарі, автоматизації, ШІ та машинне навчання. Це справді початок Золотої ери інформаційних технологій, і настав час для компаній ретельно поглянути на свої організації та знайти способи почати інтегруючи ці технологічні тренди оскільки вони впливають на бізнес.

Ділова стаття про вплив і дозвіл на публікацію тут надано Ірою Падільєю. Вперше опубліковано на сайті Supply Chain Game Changer 21 грудня 2017 року.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://supplychaingamechanger.com/how-ai-machine-learning-and-automation-will-impact-business-in-2018-and-beyond/