Hvordan AI, maskinlæring og automatisering vil påvirke virksomheten i 2018 og utover

H

Vi lever i spennende og innovative tider med futuristisk teknologi bokstavelig talt til fingerspissene. Men i det lengste ble små til mellomstore bedrifter ikke betjent av de nyeste teknologitrendene bedrifter har kunnet dra nytte av. Det vil si til nå. I denne artikkelen skal vi utforske disse teknologitrendene og hvordan de vil påvirke virksomheten i 2018 og utover.

Så, hva slags ting kan denne “smarte” teknologien gjøre? For bare 4 måneder siden klarte en AI-maskin å fullføre en matematikk-eksamen på universitetsnivå 12 ganger raskere enn den vanligvis tar et gjennomsnittsmenneske. Hvordan? Gjennom kunsten maskinlæring; hvor datamaskiner lærer og tilpasser seg gjennom erfaring uten å være eksplisitt programmert.

Videre skapte Facebook overskrifter tidligere i år da deres chatbots skapte sitt eget språk. Noen Fake News-historier sier at ingeniøren trakk støpslet i panikk etter at de ble for smarte. Sannheten er imidlertid at for Facebooks formål måtte chatbotene holde seg til engelsk i stedet for å utvikle sin egen korte hånd. Imidlertid skapte chatbotene deres for maskinlæring sitt eget språk utenfor deres eksplisitte programmering.

Dette utviklende området innen informatikk er fremtiden for servicebedrifter, og det påvirker allerede måten vi lever og jobber på i dag. Faktisk anslår analysefirmaet Markets and Markets at maskinlæringsmarkedet vil vokse fra 1,41 milliarder dollar i 2017 til 8,81 milliarder dollar innen 2022!

Så hold deg fast fordi disse teknologitrendene vil påvirke alle deler av virksomheten din, fra markedsføring, til drift hele veien til lønn. Dette er hvordan:

Markedsføring blir smartere med AI og maskinlæring

AI og markedsføring i sosiale medier

I april 2017 gjennomførte Salesforce en studie av markedsledere over hele verden, og resultatene var overveldende. Respondentene sa at de forventer å se forbedringer i effektivitet og fremskritt innen personalisering i løpet av de neste fem årene. Mer enn 60 prosent av markedsførerne ser også for seg å utnytte AI for å lage dynamiske landingssider, nettsteder, programmatisk annonsering og mediekjøp.

Det folk imidlertid var mest begeistret for, er AIs potensielle innvirkning på lytting på sosiale medier og pleie av leads. I en ikke så fjern fremtid vil AI bli stadig mer sofistikert og et kraftig verktøy for markedsføring i sosiale medier.

Den viktigste måten AI vil påvirke markedsføring på er gjennom å pleie potensielle kunder gjennom sosiale medier. Men hvordan? Gjennom personlig tilpasset innholdsmålretting i sanntid som gir 20 prosent flere salgsmuligheter. Med atferdsmålrettingsmetoder vil AI være i stand til å lokalisere og starte pleieprosessen, for eksempel kan en markedsføringsstabel som bruker AI-algoritmer finne ut at en spesifikk kjøper som sjekker inn på LinkedIn mandag morgen nylig har begynt å se etter et nytt CRM-verktøy. Programvaren kan deretter foreslå (eller til og med lage) målrettede innlegg som skal publiseres på dagene og tidspunktene de vil se dem: en som spør deres krav til programvaren og en annen oppfølgingsartikkel med en sammenligning av CRM-økosystemet.

Foreløpig har ikke erfarne markedsførere som bruker sosial lytting som en måte å pleie potensielle kunder på den nødvendige forbedringen av AI, så det er tidkrevende, manuelt og ikke i sanntid. Så hvordan begynner du å gjøre deg klar for denne typen fremtidig distribusjon av innholdsmarkedsføring?

For det første må du ha kjøperpersonen din som veldefinert. Å ta en solid titt på CRM-en din vil gi deg tonnevis av hint for innhold som vil få kvalifiserte potensielle kunder til å svare. Ved å ta et skritt tilbake og analysere kanalens innhold (som e-poster, telefonsamtaler og meldinger på sosiale medier) vil du begynne å få den riktige typen innsikt som vil få en potensiell kunde til å ta neste steg inn i den andre fasen av salgstrakten din. For eksempel kan en C-Suite-leder reagere best på datadrevne whitepapers og infografikk for å øke interessene deres, mens en medmarkedsfører kan være mer egnet for en interaktiv case-studie eller video.

Den eneste måten å få denne typen innsikt på er å gjøre et dypdykk i CRM-plattformen din og gjennomføre en grundig gjennomgang av kundedetaljer – ved å bruke semantisk analyse for å forstå nivået på kjøpsintensjonen bak ordene dine kvalifiserte potensielle kunder bruker.

Hot tips: Å begynne å kjøre analysen din nå og utvikle sterke personas vil være nøkkelen til å implementere AI-algoritmer på sosiale medier i 2018 og utover.

Markedsføring og maskinlæring

Enkelt sagt handler maskinlæring om å forstå data og statistikk. Det er en teknisk prosess der datamaskinalgoritmer finner mønstre i data, for deretter å forutsi sannsynlige utfall – som når e-posten din avgjør om en bestemt melding er spam eller ikke, avhengig av ord i emnelinjen, lenker som er inkludert i meldingen, eller mønstre identifisert i en liste av mottakere. Dette er et perfekt eksempel på hvordan maskinlæring kan brukes i markedsføring for å optimalisere for vellykkede kampanjer.

Bedrifter kan også bruke maskinlæring for å oppselge riktig produkt, til riktig kunde, til rett tid. I 2018 vil markedsførere fortsette å stole på maskinlæring for å forstå åpne rater når det kommer til e-post – slik at du vet nøyaktig når du skal sende din neste kampanje for å øke klikkfrekvensen og avkastningen. Den neste store tingen? Det kan høres lite ut, men billettmerking og omdirigering kan være en enorm utgift for små bedrifter – kostnader som kan spares med maskinlæring. Å få en salgshenvendelse automatisk til å havne hos salgsteamet, eller en klage umiddelbart havner i kundeserviceavdelingens kø, kommer til å spare bedrifter for mye tid og penger, og alt dette gjøres mulig med moderne teknologi.

Og selv om det er flott å løse problemer på rekordtid og levere vellykkede e-postkampanjer, er dette bare begynnelsen. Her er hva annet du kan forvente i 2018:

E-handel når nye høyder

Du har handlet etter et par nye solbriller på Amazon, så før du vet ordet av det, er Facebook-feeden din fylt med flere brillerannonser og relaterte trender for sommeren: dette er maskinlæring. Faktisk er dette eksempelet på å analysere data basert på en brukers kjøpshistorikk eller netthandelsatferd fremtiden for e-handel.

Detaljhandelsselskaper sporer også hvilke annonser eller bilder du mest sannsynlig slutter å rulle på, for å målrette deg med spesifikt innhold. Hvis du for eksempel alltid klikker på annonser som inneholder glade kvinner og litt tekst, vil en maskin logge dette som foretrukket innhold slik at du kun målrettes med annonser som passer til denne beskrivelsen. Maskiner kan også spore hvilken tid på døgnet du er mest aktiv på Facebook, Instagram, Twitter og/eller Pinterest, for å presentere disse annonsene for deg på et optimalt kjøpstidspunkt.

Så når det er på tide å kjøpe, brukes maskinlæring for å redusere risikoen for kredittsvindel i små bedrifter. Hvordan? Maskiner lærer av historiske datasett som inneholder uredelige transaksjoner og kan identifisere mønstre som representerer en typisk uredelig transaksjon – lik måten spam-e-poster oppdages og avskrekkes på. Maskinlæring vil begynne å påvirke andre deler av bedriftstrakten din også, bare ta en titt på fremveksten av Chatbots.

Integrering av chatbots

Det var en tid da chatbots bare ble tenkt på som menneskeskapte skadedyr på internett, men gjennom maskinlæring blir de smartere og bedrifter omfavner dem i massevis.

I 2018 og fremover vil chatbots spille en nøkkelrolle i fremtiden for kundeservice. Hvorfor? Chatbots kan bidra til å oppnå en raskere kundeserviceløsning, samt gi raske historier for hver kunde for upåklagelig kundeservice. Det er noen viktige fordeler som chatbots har over kun menneskelige interaksjoner:

Å gi 24/7 kundeservice: De flotte tingene med maskiner? De sover ikke! Sammen med det faktum at chatbots blir sofistikerte nok til å gjenkjenne menneskelige følelser som sinne, forvirring, frykt og glede. Så skulle en chatbot møte negative følelser fra kunden, kan de sømløst overføres til et menneske for å ta over og fullføre å hjelpe kunden.

Tiden med å være “på vent” er borte: En stor barriere for å yte utmerket kundeservice er lange ventetider. Hvor mange ganger har du prøvd å få kundeservice fra Comcast (eller en hvilken som helst TV/Internett-leverandør), og du blir stadig mer frustrert over ventetidene? Alt dette kan elimineres med chatbots!

Rask tilgang til kundedata gjør tjenesten mer personlig: En ting som mennesker aldri vil bli bedre på enn chatbots er å raskt fordøye kundedata og historie for å gi kontekst til kundespørsmål. Chatbots utmerker seg ved å samle kundedata fra støtteinteraksjoner. De kan fungere som virtuelle assistenter som kan mate kundedata til kundeservicemedarbeiderne dine, slik at de raskt har en fullstendig historikk for hver konto. Selv om vi er rett ved starten av chatbot-adopsjon, er det ingen tvil om at denne teknologien kommer til å være en viktig bidragsyter til forretningssuksess i 2018.

Dette nye verktøyet for bedrifter har allerede betydelig støtte fra tankeledere over hele verden. Faktisk er Larry Kim, grunnlegger av Wordstream, all in på chatbots ettersom han har startet sitt eget selskap der botene hans for tiden er i beta. Med dette trekket vil det være interessant å se hvordan bedrifter vil utnytte roboter gjennom andre aspekter av virksomheten deres. Den siste trenden vi skal utforske er automatisering og hvordan det påvirker bedrifter i dag.

Automatisering nå og i 2018

Selv om maskinlæring og kunstig intelligens er hete temaer i teknologiverdenen, er det ikke til et punkt at små og mellomstore bedrifter kan utnytte det i umiddelbar fremtid. Men det er fortsatt håp for dem med automatisering. Drevet av skyen har denne typen teknologi allerede revolusjonert arbeidsflyter og interaksjoner for markedsføring og salg, men den begynner også å berøre de forskjellige andre delene av en virksomhet. For eksempel:

Driftsautomatisering

Når du vinner et viktig salg, må du levere produktet eller tjenesten du har lovet kunden. Hvordan ser den prosessen ut for de fleste bedrifter nå? Dere vil alle ha et kick off-møte og håper å dekke alle løftene som markedsføring og salg har gitt kunden din. Med bruk av operasjonsautomatisering og en kraftig CRM vil du imidlertid kunne lese interaksjonene og se alle de forskjellige kontaktpunktene en klient hadde med bedriften din før den avspark-samtalen i det hele tatt skjer. Dette vil gi alle servicebedrifter et forsprang når det gjelder å tilby gode kunderelasjoner og administrere forventninger. Denne kategorien av SaaS-produkter kalles Service Operations Automation, eller forkortet ServOps.

Regnskapsautomatisering

Hvis det er én avdeling som er tung for dataregistrering, vil det være regnskap. Problemet er at vi som mennesker er feilbare og mye tregere til å skrive inn data enn en maskin. Innovasjoner med bankfeeds, regelbasert kategorisering og integrerte betalinger har dramatisk redusert arbeidsmengden til kontor- og bokføringspersonale og gitt bedriftseiere mer tidsriktig tilgang til nøyaktig finansiell informasjon for deres virksomheter. Forskning, utført av Xero, antyder at innen 2020 vil automatisering være vanlig innen regnskap, og et betydelig antall finansfagfolk vil bruke neste nivå av analytiske verktøy for å hjelpe dem å tilføre verdi til forretningsmodeller over hele verden.

Lønn/HR Automatisering

Endelig har skyen og automatiseringen kommet til lønns- og personalsektoren. Disse viktige områdene i en virksomhet lider for ofte fordi små bedrifter ikke er store nok til å ha råd til en fulltids HR-avdeling. Hva er alternativet? Har kun deltidsinnsats fra gründere og rektorer som ofte kan føre til alvorlig risiko for virksomheten. Zenefits vil for eksempel automatisk sende inn skjemaer til den føderale skattetjenesten på vegne av selskaper. Med ny automatiseringsteknologi automatiseres overholdelse av plattformer, og arbeidet med å holde avspaseringsgodkjenninger synkronisert med kraftuttakssaldoer og lønnsslipper blir en saga blott.

I nær fremtid vil vi se fremveksten av stor teknologi, drevet av skyen, automatisering, AI og maskinlæring. Dette er virkelig starten på informasjonsteknologiens gullalder, og det er på tide for bedrifter å ta en grundig titt på organisasjonene sine og finne måter å begynne å integrere disse teknologiske trendene på.

Denne artikkelen dukket først opp på Tenfold.com

https://www.tenfold.com/artificial-intelligence/ai-machine-learning-automation-will-impact-business-2018-beyond

About the author

Add comment

By user

Recent Posts

Recent Comments

Archives

Categories

Meta