我们生活在令人兴奋和创新的时代，未来技术触手可及，可以影响业务。但在很长一段时间里，中小企业并没有获得企业能够从中受益的最新技术趋势的服务。也就是说，到现在为止。
在本文中，我们将探讨这些技术趋势以及它们将如何影响未来的业务。
那么，这种“智能”技术能做什么呢？就在 4 个月前，人工智能机器完成大学数学考试的速度比普通人快 12 倍。如何？通过机器学习的艺术；计算机通过经验学习和适应，无需明确编程。这会影响生意。
此外，Facebook 今年早些时候成为了头条新闻，因为他们的聊天机器人创建了自己的语言。 一些假新闻报道称，工程师在他们变得太聪明后惊慌失措地拔掉了插头。
然而，事实是，出于 Facebook 的目的，聊天机器人需要坚持使用英语，而不是开发自己的速记法。 然而，他们的机器学习聊天机器人确实在显式编程之外创建了自己的语言。
现在想提高您的客户体验吗？
计算机科学的这一不断发展的领域是服务业的未来，它已经影响着我们今天的生活和工作方式。 事实上，研究公司 Markets and Markets 估计，机器学习市场将从 1.41 年的 2017 亿美元增长到 8.81 年的 2022 亿美元！
因此，请系好安全带，因为这些技术趋势将影响业务，从营销、运营一直到薪资。 就是这样：
人工智能和机器学习让营销变得更加智能
人工智能和社交媒体营销
2017 年 60 月，Salesforce 对全球营销领导者进行了一项研究，结果令人震惊。 受访者表示，他们期望在未来五年内看到效率的提高和个性化的进步。 超过 XNUMX% 的营销人员还设想利用人工智能创建动态登陆页面、网站、程序化广告和媒体购买。
然而，人们最兴奋的是人工智能对社交媒体聆听和潜在客户培育的潜在影响。 在不远的将来，人工智能将变得越来越复杂，成为社交媒体营销的强大工具。
在一篇发表的文章中 托梅德斯是一家技术驱动的翻译公司，人工智能和机器学习技术使跨语言交流变得更加容易。 许多公司开始使用 ChatGPT 使您和多语言受众之间的对话更加轻松。 要了解有关 ChatGPT 如何改善沟通的更多信息，您可以阅读此 [链接].
人工智能影响营销的主要方式是通过社交媒体培育潜在客户。 但如何呢？ 通过个性化、实时的内容定位，可增加 20% 的销售机会。 通过行为定位方法，人工智能将能够定位并启动培育过程，例如，采用人工智能算法的营销堆栈可能会了解到，周一早上登录 LinkedIn 的特定买家最近开始寻找新的 CRM 工具。
然后，该软件可以建议（甚至创建）有针对性的帖子，以便在他们看到这些帖子的日期和时间发布：其中一个询问他们对软件的要求，另一个后续帖子则对 CRM 生态系统进行比较。
目前，精明的营销人员使用社交聆听作为培养潜在客户的方式，但没有对人工智能进行必要的增强，因此这是耗时的、手动的且不是实时的。 那么，您如何开始为这种类型的未来内容营销分发做好准备呢？
首先，您需要明确定义您的买家角色。 仔细查看您的 CRM 将为您提供大量内容提示，从而获得合格的潜在客户做出回应。 通过退后一步并分析您渠道的内容（例如电子邮件、电话和社交媒体消息），您将开始获得正确的见解，从而促使潜在客户进入销售渠道的第二阶段。
例如，一位高管可能会对数据驱动的白皮书和信息图表做出最好的反应，以达到最大的兴趣，而营销人员可能更适合交互式案例研究或视频。
获得这些见解的唯一方法是深入了解您的 CRM 平台并彻底审查客户详细信息 - 使用语义分析来了解合格的潜在客户使用的词语背后的购买意图水平。
热门提示：现在开始运行分析并开发强大的角色将是 2018 年及以后在社交媒体上实施人工智能算法的关键。
营销和机器学习
简单地说， 机器学习 是关于理解数据和统计数据。 这是一个技术过程，计算机算法在数据中查找模式，然后预测可能的结果 - 例如，当您的电子邮件根据主题行中的单词、消息中包含的链接或列表中识别的模式来确定特定消息是否为垃圾邮件时的收件人。 这是机器学习如何应用于营销以优化成功营销活动的完美示例。
企业还可以使用机器学习在正确的时间向正确的客户追加销售正确的产品。 2018 年，营销人员将继续依靠机器学习来了解电子邮件的打开率，以便您准确地知道何时发送下一个营销活动，以提高点击率和投资回报率。 下一件大事？
这听起来可能很小，但票据标签和重新路由对于小型企业来说可能是一笔巨大的开支——而这些成本可以通过机器学习来节省。 让销售团队自动收到销售询问，或者立即在客户服务部门的队列中收到投诉，将为公司节省大量时间和金钱，而这一切都通过现代技术成为可能。
虽然以创纪录的时间解决问题并提供成功的电子邮件营销活动固然很棒，但这仅仅是开始。 以下是其他值得期待的内容：
机器学习可以改善零售业绩
机器学习（ML）人工智能（AI）的一个子类别，一开始可能会让许多零售企业主和管理者感到困惑。 但一旦他们了解了它是什么、它如何有利于盈利以及如何使用它，它就成为增加销售额和利润的另一个手段。
所附信息图， 零售领域的机器学习，提供了该主题的全面概述。 它从人工智能和机器学习的简单解释开始。 从本质上讲，人工智能是计算机系统的开发，可以执行我们通常认为需要人类特征的任务。
例如，人工智能应用程序使用视觉感知、语音识别、语言翻译和决策工具来分析和解决问题、加快流程甚至学习。
机器学习如何在零售领域发挥作用？机器学习使用所谓的预测分析技术，即使用数据、算法和机器学习技术根据历史数据进行预测。
在零售领域，预测分析可用于了解客户对各种营销和广告活动的反应以及他们将来会购买什么，向客户投放相关广告，并个性化提供相关产品来补充相关产品。他们以前买过。 这有助于零售企业留住现有客户并增加销售额。
然而，机器学习不仅仅局限于营销。 机器学习帮助零售商实现流程自动化、确定定价、优化备货和库存、提供更加个性化的购物体验并管理资源。 它还可用于分析未来客户的信用记录，以确定他们拖欠付款的可能性。 机器学习可用于检测欺诈并提高物流效率。
未来可能会发现更多好处。 难道不是时候加入 ML 潮流，利用现有的所有数据了吗？
电子商务达到新高度
您在亚马逊上购买了一副新太阳镜，然后在您意识到之前，您的 Facebook 信息流中就充满了多个眼镜广告和夏季相关趋势：这就是机器学习。 事实上，这个基于用户的购买历史或在线购物行为分析数据的例子是电子商务的未来。
零售公司还会跟踪您最有可能停止滚动的广告或图像，以便向您提供特定内容。 例如，如果您总是点击包含快乐女性和一些文字的广告，那么机器会将其记录为首选内容，这样您就只会看到符合此描述的广告。
机器还可以跟踪您在 Facebook、Instagram、Twitter 和/或 Pinterest 上最活跃的时间，以便在最佳购买时间向您展示这些广告。
然后，在购买时，应用机器学习来降低小型企业的信用欺诈风险。 如何？ 机器从包含欺诈交易的历史数据集中学习，并可以识别代表典型欺诈交易的模式——类似于检测和阻止垃圾邮件的方式。 机器学习也将开始影响您业务渠道的其他部分，看看聊天机器人的崛起就知道了。
集成聊天机器人
曾经有一段时间，聊天机器人只被认为是互联网上的人造害虫，但通过机器学习，它们变得越来越聪明，企业正在大规模拥抱它们。
2018 年及以后，聊天机器人将在未来的客户服务中发挥关键作用。 为什么？ 聊天机器人可以帮助实现更快的客户服务解决方案，并提供每个客户的快速历史记录，以提供无可挑剔的客户服务。 吸引客户的最佳方式是通过 聊天机器人.
与单纯的人类交互相比，聊天机器人具有一些关键优势：
- 提供 24/7 客户服务： 机器的伟大之处？ 他们不睡觉！ 再加上聊天机器人变得足够复杂，能够识别人类的情绪，例如愤怒、困惑、恐惧和喜悦。 因此，如果聊天机器人遇到客户的负面情绪，它们可以无缝地转移给人类来接管并完成对客户的帮助。
- “搁置”的时代已经过去： 提供卓越客户服务的一个巨大障碍是漫长的等待时间。 您有多少次尝试从康卡斯特（或任何电视/互联网提供商）获得客户服务，但您对等待时间越来越感到沮丧？ 这一切都可以通过聊天机器人来消除！
- 快速访问客户数据使服务更加个性化： 人类永远不会比聊天机器人更擅长的一件事是快速消化客户数据和历史记录，为客户问题提供背景信息。 聊天机器人擅长从支持交互中收集客户数据。 他们可以充当虚拟助理，将客户数据提供给您的客户服务官员，以便他们快速掌握每个帐户的完整历史记录。 尽管我们正处于聊天机器人采用的起步阶段，但毫无疑问，这项技术将成为 2018 年业务成功的关键贡献者。
这种新兴的企业工具已经得到了全球思想领袖的大力支持。 实际上， 拉里·金Wordstream 的创始人，他全身心投入聊天机器人领域，因为他创办了自己的公司 https://mobilemonkey.com/，他的机器人目前处于测试阶段。
通过这一举措，看看企业如何在其业务的其他方面利用机器人将会很有趣。 我们将探讨的最后一个趋势是自动化及其对当今企业的影响。
自动化
尽管机器学习和 AI 虽然这些都是科技界的热门话题，但中小型企业在不久的将来还无法利用它。 但他们仍然有希望通过自动化影响业务。 在云的支持下，此类技术已经彻底改变了营销和销售工作流程和交互，但它也开始触及企业的各个其他部分。 例如：
运营自动化
一旦你赢得了一笔重要的销售，你就必须交付你向客户承诺的产品或服务。 现在大多数企业的流程是什么样的？ 你们所有人都将召开启动会议，并希望履行营销和销售部门向客户做出的所有承诺。
然而，通过使用运营自动化和强大的 CRM，您将能够在启动电话会议发生之前阅读交互并查看客户与您公司的所有各种接触点。 这将使所有服务企业在提供良好的客户关系和管理期望方面处于领先地位。 此类 SaaS 产品称为服务运营自动化，简称 ServOps。
会计自动化
如果有一个数据输入繁重的部门，那就是 基本会计和财务报表。问题在于，作为人类，我们很容易犯错，并且在数据输入方面比机器慢得多。银行信息流、基于规则的分类和集成支付的创新极大地减少了文员和簿记人员的工作量，并使企业主能够更及时地获取其企业的准确财务信息。
Xero 进行的研究表明，到 2020 年，自动化将对业务产生影响，并在会计领域变得司空见惯，大量财务专业人士将使用更高水平的分析工具来帮助他们为全球商业模式增加价值。
薪资/人力资源自动化
最后，云和自动化已经进入了薪资和人力资源领域。 企业的这些重要领域经常受到影响，因为小型企业规模不够大，无法负担全职人力资源部门的费用。 还有什么选择呢？
创始人和负责人只有兼职工作，这通常会给企业带来严重风险。 例如， 事实人力资源 Zenefits 将代表公司自动向联邦国税局提交表格。 借助新的自动化技术，合规性可以通过平台实现自动化，并且使休假审批与 PTO 余额和工资单保持同步的工作已成为过去。
影响业务
在不久的将来，我们将看到由云、自动化、 AI和机器学习。 这确实是信息技术黄金时代的开始，现在是企业认真审视其组织并找到开始的方法的时候了 整合这些技术趋势 因为它们影响业务。
