我們生活在一個令人興奮和創新的時代，未來科技觸手可及，可以影響業務。但在很長一段時間裡，中小企業並沒有獲得企業能夠從中受益的最新技術趨勢的服務。也就是說，到現在為止。
在本文中，我們將探討這些技術趨勢以及它們將如何影響未來的業務。
那麼，這種“智能”技術可以做什麼呢？ 就在 4 個月前，一台人工智能機器設法以比普通人快 12 倍的速度完成大學水平的數學考試。 如何？ 通過機器學習的藝術； 計算機在沒有明確編程的情況下通過經驗學習和適應。 這將影響業務。
此外，Facebook 今年早些時候成為了頭條新聞，因為他們的聊天機器人創建了自己的語言。一些假新聞報道稱，工程師在他們變得太聰明後驚慌失措地拔掉了插頭。
然而，事實是，出於 Facebook 的目的，聊天機器人需要堅持使用英語，而不是發展自己的速記法。然而，他們的機器學習聊天機器人確實在顯式程式設計之外創建了自己的語言。
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這個不斷發展的計算機科學領域是服務業的未來，它已經影響到我們今天的生活和工作方式。 事實上，研究公司 Markets and Markets 估計，到 1.41 年，機器學習市場將從 2017 年的 8.81 億美元增長到 2022 億美元！
因此，請係好安全帶，因為這些技術趨勢將影響業務，從營銷到運營，再到工資單。 就是這樣：
借助 AI 和機器學習，營銷變得更加智能
人工智能和社交媒體營銷
2017 年 60 月，Salesforce 對全球營銷領導者進行了一項研究，結果令人震驚。 受訪者表示，他們希望在未來五年內看到效率的提高和個性化的進步。 超過 XNUMX% 的營銷人員還設想利用人工智能創建動態登錄頁面、網站、程序化廣告和媒體購買。
然而，人們最興奮的是人工智能對社交媒體傾聽和潛在客戶培育的潛在影響。 在不遠的將來，人工智能將變得越來越複雜，並成為社交媒體營銷的強大工具。
在一篇發表的文章中 托梅德斯是一家技術驅動的翻譯公司，人工智慧和機器學習技術使跨語言溝通變得更加容易。許多公司開始使用 ChatGPT 讓您和多語言受眾之間的對話更加輕鬆。要了解有關 ChatGPT 如何改善溝通的更多信息，您可以閱讀此 [鏈接].
人工智慧影響行銷的主要方式是透過社群媒體培養潛在客戶。但如何呢？透過個人化、即時的內容定位，可增加 20% 的銷售機會。透過行為定位方法，人工智慧將能夠定位並啟動培育過程，例如，採用人工智慧演算法的行銷堆疊可能會了解到，週一早上登入 LinkedIn 的特定買家最近開始尋找新的 CRM 工具。
然後，該軟體可以建議（甚至創建）有針對性的帖子，以便在他們看到這些帖子的日期和時間發布：其中一個詢問他們對軟體的要求，另一個後續文章則對 CRM 生態系統進行比較。
目前，精明的營銷人員使用社交聆聽作為培養潛在客戶的方式，並沒有必要的人工智能增強，因此它是耗時的、手動的而不是實時的。 那麼，您如何開始為這種類型的未來內容營銷分發做好準備呢？
首先，您需要明確定義您的買家角色。仔細查看您的 CRM 將為您提供大量內容提示，從而獲得合格的潛在客戶回應。透過退後一步並分析您管道的內容（例如電子郵件、電話和社交媒體訊息），您將開始獲得正確的見解，從而促使潛在客戶進入銷售管道的第二階段。
例如，高階主管可能會對數據驅動的白皮書和資訊圖表做出最好的反應，以達到最大的興趣，而行銷人員可能更適合互動式案例研究或影片。
獲得此類見解的唯一方法是深入了解您的 CRM 平台並對客戶詳細信息進行全面審查——使用語義分析來了解合格潛在客戶使用的詞語背後的購買意圖水平。
熱點提示：現在開始進行分析並開發強大的人物角色將是 2018 年及以後在社交媒體上實施人工智能算法的關鍵。
營銷和機器學習
簡單地說， 機器學習 是關於理解數據和統計數據。 這是一個技術過程，計算機算法在其中找到數據中的模式，然後預測可能的結果——例如當您的電子郵件根據主題行中的單詞、消息中包含的鏈接或列表中標識的模式來確定特定郵件是否為垃圾郵件時收件人。 這是機器學習如何應用於營銷以優化成功營銷活動的完美示例。
企業也可以使用機器學習在正確的時間向正確的客戶追加銷售正確的產品。 2018 年，行銷人員將繼續依靠機器學習來了解電子郵件的開啟率，以便您準確地知道何時發送下一個行銷活動，以提高點擊率和投資回報率。下一件大事？
這聽起來可能很小，但票據標籤和重新路由對於小型企業來說可能是一筆巨大的開支——而這些成本可以透過機器學習來節省。讓銷售團隊自動收到銷售詢問，或立即在客戶服務部門的隊列中收到投訴，將為公司節省大量時間和金錢，而這一切都透過現代技術成為可能。
雖然在創紀錄的時間內解決問題並提供成功的電子郵件活動非常棒，但這僅僅是開始。 以下是其他預期：
機器學習可以改善零售業績
機器學習（ML）人工智慧（AI）的一個子類別，一開始可能會讓許多零售企業主和管理者感到困惑。但一旦他們了解了它是什麼、它如何有利於盈利以及如何使用它，它就成為增加銷售額和利潤的另一個手段。
附上的信息圖， 零售業的機器學習，提供了該主題的全面概述。它從人工智慧和機器學習的簡單解釋開始。從本質上講，人工智慧是電腦系統的開發，可以執行我們通常認為需要人類特徵的任務。
例如，人工智慧應用程式使用視覺感知、語音識別、語言翻譯和決策工具來分析和解決問題、加快流程甚至學習。
機器學習如何在零售領域發揮作用？機器學習使用所謂的預測分析技術，即使用資料、演算法和機器學習技術根據歷史資料進行預測。
在零售領域，預測分析可用於了解客戶對各種行銷和廣告活動的反應以及他們將來會購買什麼，向客戶投放相關廣告，並個性化提供相關產品來補充相關產品。他們以前會購買過。這有助於零售企業留住現有客戶並增加銷售。
然而，ML 超越了營銷。 機器學習幫助零售商實現流程自動化、確定定價、優化庫存和庫存、提供更加個性化的購物體驗和管理資源。 它還可用於分析未來客戶的信用記錄，以確定他們拖欠付款的可能性。 機器學習可用於檢測欺詐並提高物流效率。
未來可能會發現更多的好處。 是時候加入機器學習的潮流，利用現有的所有數據了嗎？
電子商務達到新高度
您一直在亞馬遜上購買一副新的太陽鏡，然後不知不覺中，您的 Facebook 提要中充斥著多種眼鏡廣告和夏季相關趨勢：這就是機器學習。 事實上，這個基於用戶的購買歷史或在線購物行為分析數據的例子是電子商務的未來。
零售公司還會追蹤您最有可能停止滾動的廣告或圖像，以便向您提供特定內容。例如，如果您總是點擊包含快樂女性和一些文字的廣告，那麼機器會將其記錄為首選內容，這樣您就只會看到符合此描述的廣告。
機器還可以追蹤您在 Facebook、Instagram、Twitter 和/或 Pinterest 上最活躍的時間，以便在最佳購買時間向您展示這些廣告。
然後在購買時，應用機器學習來降低小企業的信用欺詐風險。 如何？ 機器從包含欺詐交易的歷史數據集中學習，並可以識別代表典型欺詐交易的模式——類似於檢測和阻止垃圾郵件的方式。 機器學習也將開始影響您業務漏斗的其他部分，看看聊天機器人的興起。
集成聊天機器人
曾經有一段時間，聊天機器人只被認為是互聯網上的人造害蟲，但通過機器學習，它們變得越來越聰明，企業也開始大量採用它們。
2018 年及以後，聊天機器人將在未來的客戶服務中發揮關鍵作用。為什麼？聊天機器人可以幫助實現更快的客戶服務解決方案，並提供每個客戶的快速歷史記錄，以提供無可挑剔的客戶服務。吸引客戶的最佳方式是透過 聊天機器人.
與單純的人類互動相比，聊天機器人具有一些關鍵優勢：
- 提供 24/7 客戶服務： 機器的偉大之處？ 他們不睡覺！ 再加上聊天機器人越來越複雜，可以識別憤怒、困惑、恐懼和喜悅等人類情緒。 因此，如果聊天機器人遇到客戶的負面情緒，它們可以無縫地轉移給人類來接管並完成對客戶的協助。
- 被“擱置”的時代已經一去不復返了：提供卓越客戶服務的一個巨大障礙是等待時間長。 您有多少次嘗試從 Comcast（或任何電視/互聯網提供商）獲得客戶服務，但您對等待時間越來越感到沮喪？ 這一切都可以通過聊天機器人消除！
- 快速訪問客戶數據使服務更加個性化： 人類永遠不會比聊天機器人更擅長的一件事是快速消化客戶數據和歷史記錄，為客戶問題提供背景信息。 聊天機器人擅長從支持交互中收集客戶數據。 他們可以充當虛擬助手，將客戶數據提供給您的客戶服務人員，以便他們快速了解每個帳戶的完整歷史記錄。 儘管我們剛剛開始採用聊天機器人，但毫無疑問，這項技術將成為 2018 年商業成功的關鍵因素。
這種面向企業的新興工具已經得到了全球思想領袖的大力支持。 實際上， 拉里金Wordstream 的創辦人，他全心投入聊天機器人領域，因為他創辦了自己的公司 https://mobilemonkey.com/，他的機器人目前處於測試階段。
透過這項舉措，看看企業如何在其業務的其他方面利用機器人將會很有趣。我們將探討的最後一個趨勢是自動化及其對當今企業的影響。
自動化
儘管機器學習和 AI 雖然這些都是科技界的熱門話題，但中小型企業在不久的將來還無法利用它。但他們仍然有希望透過自動化影響業務。在雲端的支持下，此類技術已經徹底改變了行銷和銷售工作流程和交互，但它也開始觸及企業的各個其他部分。例如：
操作自動化
一旦你贏得了一筆重要的銷售，你就必須交付你向客戶承諾的產品或服務。 現在大多數企業的流程是什麼樣的？ 你們所有人都將召開啟動會議，並希望履行行銷和銷售部門向客戶做出的所有承諾。
然而，透過使用營運自動化和強大的 CRM，您將能夠在啟動電話會議發生之前閱讀互動並查看客戶與您公司的所有各種接觸點。這將使所有服務企業在提供良好的客戶關係和管理期望方面處於領先地位。此類 SaaS 產品稱為服務營運自動化，簡稱 ServOps。
會計自動化
如果有一個資料輸入繁重的部門，那就是 會計。問題在於，身為人類，我們很容易犯錯，在資料輸入方面比機器慢得多。銀行資訊流、基於規則的分類和整合支付的創新極大地減少了文員和簿記人員的工作量，並使企業主能夠更及時地獲取其企業的準確財務資訊。
Xero 進行的研究表明，到 2020 年，自動化將對業務產生影響，並在會計領域變得司空見慣，大量財務專業人士將使用更高水準的分析工具來幫助他們為全球商業模式增加價值。
薪資/人力資源自動化
最後，雲端和自動化已經進入了薪資和人力資源領域。企業的這些重要領域經常受到影響，因為小型企業規模不夠大，無法負擔全職人力資源部門的費用。還有什麼選擇呢？
創辦人和負責人只有兼職工作，這通常會為企業帶來嚴重風險。例如， 因子HR Zenefits 將代表公司自動向聯邦國稅局提交表格。 借助新的自動化技術，合規性由平台自動化，使休假批准與 PTO 餘額和工資單保持同步的努力成為過去。
影響業務
在不久的將來，我們將看到由雲、自動化、 人工智能和機器學習. 這確實是信息技術黃金時代的開始，是時候讓企業認真審視他們的組織並找到開始的方法了 整合這些技術趨勢 因為它們會影響業務。
