Bài báo Impact Business được xuất bản lần đầu tại gấp mười lần.com Quyền xuất bản do Ira Padilla cung cấp.
Chúng ta đang sống trong thời kỳ thú vị và đổi mới với công nghệ tương lai theo đúng nghĩa đen trong tầm tay của chúng ta. Nhưng trong thời gian dài nhất, các doanh nghiệp vừa và nhỏ đã không được phục vụ bởi các xu hướng công nghệ mới nhất mà các doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ đó. Đó là, cho đến bây giờ.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những xu hướng công nghệ này và chúng sẽ tác động như thế nào đến hoạt động kinh doanh trong tương lai.
Vậy, công nghệ 'thông minh' này có thể làm được những việc gì? Chỉ 4 tháng trước, một cỗ máy AI đã hoàn thành bài kiểm tra toán cấp Đại học nhanh hơn gấp 12 lần so với con người bình thường. Thế nào? Thông qua nghệ thuật học máy; nơi máy tính học hỏi và thích ứng thông qua trải nghiệm mà không cần được lập trình rõ ràng. Điều đó sẽ ảnh hưởng đến việc kinh doanh.
Hơn nữa, Facebook đã gây chú ý vào đầu năm nay khi chatbot của họ tạo ra ngôn ngữ riêng của họ. Một số câu chuyện của Fake News nói rằng người kỹ sư đã rút phích cắm trong một cơn hoảng loạn sau khi họ quá thông minh. Tuy nhiên, sự thật là vì mục đích của Facebook, các chatbot cần phải sử dụng tiếng Anh hơn là phát triển tay ngắn của riêng họ. Tuy nhiên, các chatbot học máy của họ đã tạo ra ngôn ngữ riêng bên ngoài chương trình rõ ràng của họ.
Bạn muốn tăng trải nghiệm khách hàng của mình ngay bây giờ?
Lĩnh vực khoa học máy tính đang phát triển này là tương lai cho các doanh nghiệp dịch vụ và nó đã ảnh hưởng đến cách chúng ta sống và làm việc ngày nay. Trên thực tế, công ty nghiên cứu Markets and Markets ước tính rằng thị trường máy học sẽ tăng từ 1.41 tỷ USD vào năm 2017 lên 8.81 tỷ USD vào năm 2022!
Vì vậy, hãy thắt chặt dây an toàn vì những xu hướng công nghệ này sẽ tác động đến hoạt động kinh doanh, từ tiếp thị, hoạt động cho đến cả bảng lương. Đây là cách thực hiện:
Tiếp thị trở nên thông minh hơn với AI và Máy học
Tiếp thị AI và Truyền thông Xã hội
Vào tháng 2017 năm 60, Salesforce đã thực hiện một nghiên cứu về các nhà lãnh đạo tiếp thị trên toàn thế giới và kết quả thật đáng kinh ngạc. Những người được hỏi cho biết họ mong đợi sẽ thấy những cải thiện về hiệu quả và những tiến bộ trong hoạt động cá nhân hóa trong XNUMX năm tới. Hơn XNUMX% các nhà tiếp thị cũng hình dung việc tận dụng AI để tạo các trang đích, trang web động, quảng cáo có lập trình và mua phương tiện truyền thông.
Tuy nhiên, điều mọi người vui mừng nhất là tác động tiềm tàng của AI đối với việc lắng nghe và nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng trên mạng xã hội. Trong một tương lai không xa, AI sẽ ngày càng trở nên tinh vi và là một công cụ mạnh mẽ để tiếp thị trên mạng xã hội.
Cách chính AI sẽ ảnh hưởng đến hoạt động tiếp thị là thông qua việc thu hút khách hàng tiềm năng thông qua mạng xã hội. Nhưng bằng cách nào? Thông qua việc nhắm mục tiêu theo nội dung được cá nhân hóa, theo thời gian thực, tạo ra cơ hội bán hàng nhiều hơn 20%. Với các phương pháp nhắm mục tiêu theo hành vi, AI sẽ có thể xác định vị trí và bắt đầu quá trình nuôi dưỡng, ví dụ: một ngăn xếp tiếp thị sử dụng các thuật toán AI có thể biết rằng một người mua cụ thể đăng ký vào LinkedIn vào sáng thứ Hai gần đây đã bắt đầu tìm kiếm một công cụ CRM mới. Sau đó, phần mềm có thể đề xuất (hoặc thậm chí tạo) các bài đăng được nhắm mục tiêu để được xuất bản vào những ngày và thời gian mà họ sẽ nhìn thấy chúng: một bài hỏi yêu cầu của họ về phần mềm và một bài tiếp theo so sánh với hệ sinh thái CRM.
Hiện tại, các nhà tiếp thị hiểu biết đang sử dụng lắng nghe xã hội như một cách để thu hút khách hàng tiềm năng không có sự tăng cường cần thiết của AI, do đó, việc này tốn thời gian, thủ công và không theo thời gian thực. Vậy làm thế nào để bạn bắt đầu sẵn sàng cho loại hình phân phối tiếp thị nội dung trong tương lai?
Đầu tiên, bạn sẽ cần phải xác định rõ cá tính người mua của mình. Xem xét kỹ lưỡng CRM của bạn sẽ cung cấp cho bạn rất nhiều gợi ý về nội dung sẽ có được những khách hàng tiềm năng đủ điều kiện phản hồi. Bằng cách lùi lại một bước và phân tích nội dung kênh của bạn (như email, cuộc gọi điện thoại và tin nhắn trên mạng xã hội), bạn sẽ bắt đầu có được loại thông tin chi tiết phù hợp giúp dẫn đầu để thực hiện bước tiếp theo trong giai đoạn thứ hai của kênh bán hàng. Ví dụ: một giám đốc điều hành C-Suite có thể phản hồi tốt nhất với các sách trắng và đồ họa thông tin theo hướng dữ liệu để đạt được sở thích của họ, trong khi một nhà tiếp thị đồng nghiệp có thể phù hợp hơn với một nghiên cứu điển hình hoặc video tương tác.
Cách duy nhất để có được những loại thông tin chi tiết này là đi sâu vào nền tảng CRM của bạn và tiến hành xem xét kỹ lưỡng chi tiết khách hàng - sử dụng phân tích ngữ nghĩa để hiểu mức độ ý định mua đằng sau những từ mà khách hàng tiềm năng đủ điều kiện của bạn sử dụng.
Mẹo hay: Bắt đầu chạy phân tích của bạn ngay bây giờ và phát triển các tính cách mạnh mẽ sẽ là chìa khóa để triển khai các thuật toán AI cho mạng xã hội của bạn trong năm 2018 và hơn thế nữa.
Tiếp thị và Học máy
Đơn giản thôi, học máy là về việc hiểu dữ liệu và thống kê. Đó là một quy trình kỹ thuật trong đó các thuật toán máy tính tìm các mẫu trong dữ liệu, sau đó dự đoán các kết quả có thể xảy ra - như khi email của bạn xác định xem một thư cụ thể có phải là thư rác hay không tùy thuộc vào các từ trong dòng chủ đề, các liên kết có trong thư hoặc các mẫu được xác định trong danh sách của người nhận. Đây là một ví dụ hoàn hảo về cách máy học có thể được áp dụng trong tiếp thị để tối ưu hóa cho các chiến dịch thành công.
Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng máy học để bán đúng sản phẩm, cho đúng khách hàng, vào đúng thời điểm. Vào năm 2018, các nhà tiếp thị sẽ tiếp tục dựa vào máy học để hiểu tỷ lệ mở khi nói đến email - vì vậy bạn biết chính xác thời điểm gửi chiến dịch tiếp theo của mình để tăng tỷ lệ nhấp và ROI. Điêu quan trọng tiêp theo? Nghe có vẻ nhỏ nhưng việc gắn thẻ vé và định tuyến lại có thể là một khoản chi lớn đối với các doanh nghiệp nhỏ - chi phí có thể được tiết kiệm nhờ công nghệ máy học. Việc yêu cầu bán hàng tự động kết thúc với nhóm bán hàng hoặc khiếu nại kết thúc ngay lập tức trong hàng đợi của bộ phận dịch vụ khách hàng, sẽ giúp các công ty tiết kiệm rất nhiều thời gian và tiền bạc, và tất cả điều này đều có thể thực hiện được với công nghệ hiện đại.
Và trong khi giải quyết các vấn đề trong thời gian kỷ lục và cung cấp các chiến dịch email thành công là điều tuyệt vời, đây mới chỉ là bước khởi đầu. Đây là những gì khác có thể mong đợi:
Học máy có thể cải thiện kết quả bán lẻ
Học máy (ML), một danh mục con của Trí tuệ nhân tạo (AI), thoạt đầu có thể gây nhầm lẫn cho nhiều chủ sở hữu và nhà quản lý doanh nghiệp bán lẻ. Nhưng một khi họ tìm hiểu nó là gì, nó có thể mang lại lợi ích gì cho lợi nhuận và cách sử dụng nó, nó sẽ trở thành một thiết bị khác trong kho vũ khí để tăng doanh số và lợi nhuận.
Infographic đính kèm, Học máy trong lĩnh vực bán lẻ, trình bày tổng quan toàn diện về chủ đề. Nó bắt đầu với những giải thích đơn giản về trí tuệ nhân tạo và học máy. Về cơ bản, trí tuệ nhân tạo là sự phát triển của các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ mà chúng ta thường nghĩ là đòi hỏi các đặc điểm của con người. Ví dụ, các ứng dụng AI sử dụng các công cụ nhận dạng trực quan, nhận dạng giọng nói, dịch ngôn ngữ và ra quyết định để phân tích và giải quyết vấn đề, tăng tốc quá trình và thậm chí là học hỏi.
Học máy hoạt động như thế nào trong thế giới bán lẻ? ML sử dụng cái được gọi là công nghệ phân tích dự đoán, là việc sử dụng dữ liệu, thuật toán và kỹ thuật máy học để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử. Trong lĩnh vực bán lẻ, phân tích dự đoán có thể được sử dụng để tìm ra cách khách hàng sẽ phản ứng với các chiến dịch tiếp thị và quảng cáo khác nhau và những gì họ sẽ mua trong tương lai, để nhắm mục tiêu các quảng cáo có liên quan đến khách hàng và cá nhân hóa các ưu đãi của các sản phẩm có liên quan bổ sung cho những gì trước đây họ đã mua. Điều này giúp các doanh nghiệp bán lẻ giữ chân khách hàng hiện tại và tăng doanh số bán hàng.
Tuy nhiên, ML vượt ra khỏi lĩnh vực tiếp thị. ML giúp các nhà bán lẻ tự động hóa các quy trình, xác định giá cả, tối ưu hóa lượng hàng dự trữ và hàng tồn kho, mang đến trải nghiệm mua sắm cá nhân hơn và quản lý các nguồn lực. Nó cũng có thể được sử dụng để phân tích lịch sử tín dụng của khách hàng trong tương lai để xác định khả năng họ sẽ vỡ nợ khi thanh toán. ML có thể được sử dụng để phát hiện gian lận và tăng hiệu quả hậu cần.
Có khả năng là nhiều lợi ích hơn nữa sẽ được tìm thấy trong tương lai. Bây giờ không phải là lúc để tận dụng tất cả dữ liệu có sẵn bằng cách nhảy vào ML bandwagon?
Thương mại điện tử đạt được tầm cao mới
Bạn đã mua sắm một cặp kính râm mới trên Amazon, thì trước khi bạn biết điều đó, nguồn cấp dữ liệu Facebook của bạn chứa đầy nhiều quảng cáo về kính mắt và các xu hướng liên quan cho mùa Hè: đây là máy học. Trên thực tế, ví dụ phân tích dữ liệu dựa trên lịch sử mua hàng hoặc hành vi mua sắm trực tuyến của người dùng là tương lai cho thương mại điện tử.
Các công ty bán lẻ cũng đang theo dõi những quảng cáo hoặc hình ảnh nào mà bạn có nhiều khả năng sẽ ngừng cuộn lên nhất để nhắm mục tiêu đến bạn với nội dung cụ thể. Ví dụ: nếu bạn luôn nhấp vào quảng cáo có chứa phụ nữ hạnh phúc và một số văn bản, thì một máy sẽ ghi nội dung này là nội dung ưa thích để bạn chỉ được nhắm mục tiêu với những quảng cáo phù hợp với mô tả này. Máy cũng có thể theo dõi thời gian nào trong ngày bạn hoạt động nhiều nhất trên Facebook, Instagram, Twitter và / hoặc Pinterest, để hiển thị những quảng cáo này cho bạn vào thời điểm mua hàng tối ưu.
Sau đó, khi đến thời điểm mua hàng, máy học được áp dụng để giảm nguy cơ gian lận tín dụng trong các doanh nghiệp nhỏ. Thế nào? Máy học từ các tập dữ liệu lịch sử có chứa các giao dịch gian lận và có thể xác định các mẫu đại diện cho một giao dịch gian lận điển hình - tương tự như cách phát hiện và ngăn chặn các email spam. Máy học cũng sẽ bắt đầu ảnh hưởng đến các phần khác trong kênh kinh doanh của bạn, chỉ cần nhìn vào sự phát triển của Chatbots.
Tích hợp Chatbots
Đã có thời gian chatbot chỉ được coi là loài gây hại nhân tạo trên internet, nhưng thông qua máy học, chúng ngày càng thông minh hơn và các doanh nghiệp đang đón nhận chúng hàng loạt.
Trong năm 2018 và hơn thế nữa, chatbots sẽ đóng một vai trò quan trọng trong tương lai của dịch vụ khách hàng. Tại sao? Chatbots có thể giúp đạt được giải pháp dịch vụ khách hàng nhanh hơn, cũng như cung cấp lịch sử nhanh chóng của từng khách hàng cho dịch vụ khách hàng hoàn hảo. Có một số lợi ích chính mà chatbot chỉ có được đối với các tương tác của con người:
- Cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7: Những điều tuyệt vời về máy móc? Họ không ngủ! Cùng với thực tế là các chatbot ngày càng đủ tinh vi để nhận ra những cảm xúc của con người như tức giận, bối rối, sợ hãi và vui vẻ. Vì vậy, nếu một chatbot gặp phải tình cảm tiêu cực từ khách hàng, họ có thể chuyển giao liền mạch cho một người để tiếp quản và hoàn thành việc hỗ trợ khách hàng.
- Kỷ nguyên 'tạm ngưng' đã qua rồi: Một rào cản lớn để cung cấp dịch vụ khách hàng xuất sắc là thời gian chờ đợi lâu. Đã bao nhiêu lần bạn cố gắng nhận dịch vụ khách hàng từ Comcast (hoặc bất kỳ nhà cung cấp TV / Internet nào) và bạn ngày càng thất vọng hơn với thời gian chờ đợi? Tất cả điều này có thể được loại bỏ với chatbots!
- Truy cập nhanh vào dữ liệu khách hàng làm cho dịch vụ trở nên cá nhân hơn: Một điều mà con người sẽ không bao giờ giỏi hơn chatbots là nhanh chóng tiêu hóa dữ liệu và lịch sử của khách hàng để cung cấp ngữ cảnh cho các câu hỏi của khách hàng. Chatbots xuất sắc trong việc thu thập dữ liệu khách hàng từ các tương tác hỗ trợ. Họ có thể đóng vai trò là trợ lý ảo có thể cung cấp dữ liệu khách hàng cho nhân viên dịch vụ khách hàng của bạn để họ có toàn bộ lịch sử của từng tài khoản một cách nhanh chóng. Mặc dù chúng ta đã đúng khi bắt đầu áp dụng chatbot, nhưng chắc chắn rằng công nghệ này sẽ là yếu tố đóng góp quan trọng vào thành công của doanh nghiệp trong năm 2018.
Công cụ mới nổi này dành cho các doanh nghiệp đã nhận được sự ủng hộ đáng kể từ các nhà lãnh đạo tư tưởng trên toàn cầu. Trên thực tế, Kim kim, Người sáng lập Wordstream, tất cả đều dựa trên chatbots khi anh ấy đã thành lập công ty riêng của mình https://mobilemonkey.com/ nơi các chương trình của anh ấy hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm. Với động thái này, sẽ rất thú vị để xem các doanh nghiệp sẽ tận dụng robot như thế nào trong các khía cạnh khác của hoạt động kinh doanh của họ. Xu hướng cuối cùng mà chúng ta sẽ khám phá là Tự động hóa và nó ảnh hưởng như thế nào đến các doanh nghiệp ngày nay.
Tự động hóa
Mặc dù Học máy và AI là những chủ đề nóng trong thế giới công nghệ, nhưng chưa đến mức các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể tận dụng nó trong tương lai gần. Nhưng vẫn có hy vọng để họ tác động đến hoạt động kinh doanh bằng tự động hóa. Được hỗ trợ bởi Đám mây, loại công nghệ này đã cách mạng hóa quy trình làm việc và tương tác Tiếp thị và Bán hàng nhưng nó cũng đang bắt đầu chạm vào các bộ phận khác nhau của doanh nghiệp. Ví dụ:
Tự động hóa hoạt động
Khi bạn giành được một giao dịch mua bán quan trọng, bạn phải cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ mà bạn đã hứa cho khách hàng. Quy trình đó đối với hầu hết các doanh nghiệp hiện nay như thế nào? Tất cả các bạn sẽ có một cuộc họp khởi động và hy vọng sẽ bao hàm tất cả những lời hứa mà tiếp thị và bán hàng đã đưa ra cho khách hàng của bạn. Tuy nhiên, với việc sử dụng tự động hóa hoạt động và một CRM mạnh mẽ, bạn sẽ có thể đọc các tương tác và xem tất cả các điểm tiếp xúc khác nhau mà khách hàng đã có với công ty của bạn trước khi cuộc gọi bắt đầu đó xảy ra. Điều này sẽ mang lại cho tất cả các doanh nghiệp dịch vụ một khởi đầu thuận lợi trong việc cung cấp các mối quan hệ khách hàng tuyệt vời và quản lý các kỳ vọng. Loại sản phẩm SaaS này được gọi là Tự động hóa hoạt động dịch vụ, viết tắt là ServOps.
Tự động hóa kế toán
Nếu có một bộ phận nặng về nhập liệu thì đó sẽ là Kế toán. Vấn đề là với tư cách là con người, chúng ta lúng túng và nhập dữ liệu chậm hơn nhiều so với một cái máy. Những đổi mới với nguồn cấp dữ liệu ngân hàng, phân loại dựa trên quy tắc và thanh toán tích hợp đã giảm đáng kể khối lượng công việc của nhân viên văn thư và kế toán, đồng thời cho phép chủ doanh nghiệp tiếp cận kịp thời hơn với thông tin tài chính chính xác cho doanh nghiệp của họ. Nghiên cứu, được thực hiện bởi Xero, cho thấy rằng vào năm 2020, tự động hóa sẽ tác động đến kinh doanh và trở nên phổ biến trong kế toán và một số lượng đáng kể các chuyên gia tài chính sẽ sử dụng cấp độ tiếp theo của các công cụ phân tích để giúp họ gia tăng giá trị cho các mô hình kinh doanh trên toàn cầu.
Tính lương / Tự động hóa Nhân sự
Cuối cùng, Đám mây và Tự động hóa đã đến với lĩnh vực Nhân sự và Biên chế. Những lĩnh vực quan trọng này của một doanh nghiệp thường bị ảnh hưởng bởi vì các doanh nghiệp nhỏ không đủ lớn để cung cấp một bộ phận nhân sự toàn thời gian. Giải pháp thay thế là gì? Chỉ có những nỗ lực bán thời gian của những người sáng lập và hiệu trưởng thường có thể dẫn đến rủi ro nghiêm trọng cho doanh nghiệp. Ví dụ, thực tế và Zenefits sẽ tự động gửi biểu mẫu cho Sở Thuế vụ liên bang thay mặt cho các công ty. Với công nghệ tự động hóa mới, việc tuân thủ được tự động hóa bởi các nền tảng và nỗ lực duy trì các phê duyệt có thời gian chờ đồng bộ với số dư PTO và bảng lương đã trở thành dĩ vãng.
Tác động kinh doanh
Trong tương lai gần, chúng ta sẽ thấy sự trỗi dậy của công nghệ tuyệt vời, được hỗ trợ bởi Đám mây, Tự động hóa, AI và học máy. Đây thực sự là sự khởi đầu của Kỷ nguyên vàng của Công nghệ Thông tin và đã đến lúc các doanh nghiệp cần nhìn nhận lại tổ chức của mình và tìm cách bắt đầu tích hợp những xu hướng công nghệ này khi chúng tác động đến hoạt động kinh doanh.
