[ad_1]

Intelegensi buatan (AI) berjanji untuk mengubah cara setiap industri beroperasi tetapi itu adalah salah satu teknologi yang membuat kita melihat ke masa depan. Otomatisasi cerdas (IA), di sisi lain, sangat banyak ‘di sini dan sekarang’ dan sesuatu yang sudah dimiliki pemasar canggih di radar mereka.

Otomatisasi cerdas adalah terobosan AI nyata pertama bagi pemasar, membuat alat dan strategi yang sudah Anda kenal dengan lebih kuat. Dengan menerapkan pengambilan keputusan AI untuk program otomatis, bisnis dari semua ukuran dapat menjinakkan data besar dan memanfaatkan wawasan yang tidak akan pernah dilihat oleh seluruh tim analis.

Apa itu otomatisasi cerdas?

Intelligent automation (IA) adalah tempat kecerdasan buatan dan otomasi bersatu. Alur kerja otomatis standar dapat melibatkan sesuatu seperti menjalankan audit tautan secara otomatis setiap bulan atau memposting artikel blog baru di akun media sosial Anda segera setelah Anda menerbitkannya.

Ini adalah alur kerja linier di mana peristiwa pemicu (mis. Memukul publikasi di WordPress) menghasilkan tindakan lain (memposting tautan tweet ke posting blog Anda) tanpa input manual dari Anda.

Logika ini dapat ditingkatkan untuk membuat program yang lebih kompleks, seperti obrolan skrip yang menyelesaikan tindakan otomatis berdasarkan input pengguna. Program-program ini bisa sangat kompleks dan bahkan dapat berinteraksi dengan aplikasi lain, yang sering disebut sebagai otomatisasi proses robot (RPA).

“Otomatisasi proses robot (RPA) mengacu pada perangkat lunak yang dapat dengan mudah diprogram untuk melakukan tugas-tugas dasar di seluruh aplikasi seperti halnya pekerja manusia. Robot perangkat lunak dapat diajarkan alur kerja dengan beberapa langkah dan aplikasi, seperti mengambil formulir yang diterima, mengirim pesan tanda terima, memeriksa formulir untuk kelengkapan, mengisi formulir dalam folder dan memperbarui spreadsheet dengan nama formulir, tanggal diajukan, dan sebagainya. Perangkat lunak RPA dirancang untuk mengurangi beban tugas-tugas sederhana yang berulang pada karyawan. ”Investopedia

Contoh RPA di Vertical Leap

Contoh dari ini di Vertical Leap adalah cara perangkat lunak kami, Apollo Insights, mengumpulkan sejumlah besar tautan tentang pelanggan, dari semua sumber, dan kemudian mengidentifikasi tautan berkualitas rendah, tautan yang tidak memberikan manfaat, tautan yang dimiliki dua atau lebih pesaing bahwa pelanggan tidak dll, semuanya menggunakan RPA. Ini benar-benar menghemat ratusan jam analisis manual setiap bulan dan jelas lebih efektif dan menyeluruh daripada jika dilakukan oleh seseorang.

Contoh lain adalah bagaimana algoritma cerdas Apollo, Penasihat, menganalisis sejumlah besar data dalam kampanye pencarian dan melakukan analisis skala besar untuk mengidentifikasi ancaman dan peluang, yang kemudian diorganisasikan dalam hal kepentingan dan dampak bagi manajer kampanye untuk bertindak. Sekali lagi, RPA menghilangkan pekerjaan kasar manual yang sebaliknya akan menuntut begitu banyak waktu seseorang.

Dengan otomatisasi cerdas, proses menjadi lebih maju.

Berkat kemajuan dalam daya komputasi dan teknologi AI seperti pembelajaran mesin, algoritma saat ini mampu membuat keputusan, menggunakan kumpulan data yang rumit, dan mengeluarkan keputusan ini sebagai pemicu berbagai tindakan.

Misalnya, Anda dapat membuat algoritma penawaran otomatis untuk iklan berbayar yang memasukkan data untuk penggunaan perangkat, lokasi, waktu, dan demografi pemirsa. Ini kemudian akan menentukan kombinasi faktor mana yang menghasilkan tingkat konversi tertinggi dan secara otomatis akan meningkatkan tawaran Anda terkait dengan tingkat konversi yang diharapkan.

Ringkasnya, otomatisasi rutin melengkapi tindakan yang telah ditentukan atas nama manusia, sementara otomatisasi cerdas menggunakan AI untuk meniru pengambilan keputusan manusia dan kemudian ambil tindakan yang paling cocok.

Apa manfaat otomatisasi cerdas?

Pada Mei 2019, Deloitte disurvei lebih dari 500 pemimpin bisnis di 26 negara di seluruh dunia tentang strategi otomatisasi cerdas mereka. Responden ditanya tentang tiga manfaat yang diharapkan dari mengadopsi teknologi. Ada beberapa pemenang yang jelas dari hasil.

tiga manfaat yang diharapkan dari adopsi otomatisasi cerdas

“Analisis kami mengungkapkan bahwa tiga manfaat utama mendorong penggunaan teknologi. Organisasi berharap untuk mencapai peningkatan produktivitas dan pengurangan biaya; akurasi yang lebih besar, dan pengalaman pelanggan yang ditingkatkan. “

Menurut penelitian yang sama, eksekutif bisnis memperkirakan bahwa otomatisasi cerdas dapat mengurangi biaya sebesar 22-27% dan meningkatkan pendapatan sebesar 11% selama tiga tahun pertama.

Ringkasan diterbitkan di Harvard Business Review merangkum enam karakteristik bisnis yang berhasil mengadopsi otomatisasi cerdas:

  1. Strategi perusahaan untuk otomatisasi cerdas, yang membantu menghasilkan hasil yang lebih tinggi dalam kapasitas tenaga kerja, pengurangan biaya, dan pendapatan.
  2. Menggabungkan RPA dan kecerdasan buatan (AI), mengarah ke rata-rata peningkatan pendapatan 9% sebagai lawan 3% pada mereka yang tidak menggabungkan teknologi.
  3. Teknologi, infrastruktur, dan keamanan siber di tempat, memungkinkan pengurangan biaya 21% dibandingkan dengan 13% di antara organisasi yang tidak memiliki fungsi ini.
  4. Definisi, standar, dan proses proses yang matang, yang menghasilkan rata-rata peningkatan kapasitas tenaga kerja back-office sebesar 19% dibandingkan dengan 12% di antara organisasi yang tidak memiliki ini.
  5. Pemahaman yang jelas tentang bagaimana menangkap nilai, mengarah ke sebuah pengurangan biaya rata-rata 21% versus 15% di perusahaan dengan pemahaman yang kurang.
  6. Penyederhanaan radikal didorong oleh kebutuhan untuk pengurangan biaya, yang hadir di 73% dari organisasi penskalaan dibandingkan dengan hanya 61% pada piloting.

Big data adalah leksikon standar untuk pemasar pada tahun 2020 tetapi mengelola data pada skala adalah tantangan bagi organisasi mana pun. Otomatisasi cerdas tidak hanya meniru tindakan manusia tetapi juga pengambilan keputusan manusia. Ini mampu menemukan pola yang orang tidak akan pernah menemukan waktu untuk menggali dari kumpulan data yang terus tumbuh.

Tiga cara otomatisasi cerdas adalah memecahkan masalah pemasaran besar

Berbicara tentang produktivitas dan efektivitas biaya memang bagus, tetapi masalah pemasaran apa yang dapat dipecahkan oleh otomasi cerdas? Nah, merek berbasis data sudah menggunakan teknologi untuk meningkatkan upaya pemasaran mereka dan memecahkan beberapa tantangan terbesar dalam akuisisi dan retensi pelanggan.

1. Bangkitnya chatbot AI secara bertahap

Sebelumnya, kami menyebutkan skrip chatbots sebagai bentuk otomatisasi proses robot (RPA) dan bagaimana program ini dapat mengirim instruksi ke aplikasi lain, berdasarkan input pengguna. Namun, chatbot paling canggih menggunakan AI untuk belajar dari interaksi pengguna, membuat keputusan dan mengotomatiskan tindakan dengan sedikit ketergantungan pada skrip.

Chatbot AI IBM, Watson Assistant

Walaupun AI chatbots masih memiliki banyak kemajuan, ini adalah contoh yang bagus tentang bagaimana AI dapat bergabung dengan RPA untuk menciptakan sistem otomasi yang cerdas. Chatbot ini dapat bertindak sebagai lini pertama layanan pelanggan dan bantuan teknis, yang memungkinkan bisnis menangani basis pelanggan yang jauh lebih besar tanpa pasukan teknisi manusia yang terus bertambah.

Produktivitas dan efektivitas biaya dalam tindakan.

2. Segmentasi dan penilaian lead lanjutan

Dengan fitur-fitur seperti Pengukuran Peristiwa di Google Analytics, Anda dapat melacak perilaku pengguna dan arahan segmen berdasarkan tindakan seperti klik tombol CTA. Dikombinasikan dengan pelacakan URL dan metrik kinerja, Anda dapat membuat daftar tersegmentasi yang ditargetkan dengan tepat dan mengotomatiskan pesan tindak lanjut untuk menjaga prospek tetap bergerak di sepanjang corong penjualan.

Bahkan dengan data yang relatif terbatas, strategi ini dapat menghasilkan hasil yang kuat. Masalahnya adalah, Anda hanya pernah membuat keputusan berdasarkan data dari pengguna tunggal atau mengumpulkan hasil dari pengunjung situs web Anda sendiri.

Dengan AI dan pembelajaran mesin, kami sekarang melihat generasi baru alat segmentasi cerdas yang dapat mengakses data dari bisnis serupa dan belajar dari perilaku pelanggan mereka – dan juga Anda.

Jenis data yang dapat dikumpulkan AI seperti interaksi keterlibatan, riwayat pembelian, dan status pengguna

Sumber

Dengan melihat kesamaan antara pengunjung situs web Anda dan jutaan konsumen lainnya, algoritma AI mampu mendeteksi pola perilaku halus dan membuat prediksi akurat tentang niat pembelian mereka, perilaku masa depan, dan nilai potensial.

Ini membawa kita ke zaman analitik perilaku di mana Anda dapat secara otomatis menempatkan arahan pada daftar tersegmentasi yang paling relevan, menilai arahan berdasarkan nilai prediksi mereka dan memfokuskan upaya Anda pada prospek dengan nilai perhitungan tertinggi.

3. Mengubah analitik prediktif menjadi tindakan

Seperti yang disebutkan di bagian sebelumnya, salah satu aplikasi AI paling kuat untuk pemasar adalah menggunakan data pihak ketiga yang relevan untuk melatih algoritma Anda sendiri. Bahkan bisnis baru dengan basis pelanggan yang relatif kecil dapat membangun program yang dilatih dengan kumpulan data besar dari pengguna / sesi serupa.

Beberapa nama industri terbesar, termasuk Adobe Experience Cloud, ketuk data pihak ketiga untuk membuat model analitik prediktif mereka lebih akurat.

Memperluas prediksi perilaku untuk segmentasi prospek, Anda juga dapat menggunakan teknologi ini untuk memprediksi dan mencegah putus sekolah di sepanjang corong pemasaran Anda. Anda bahkan dapat menghitung masalah apa yang paling mungkin menyebabkan putus sekolah untuk pengguna tertentu di masa mendatang – memungkinkan Anda untuk mengambil tindakan sebelum masalah terjadi.

Anda dapat mengambil ini lebih jauh juga.

Dengan memanfaatkan data pihak ketiga, Anda dapat secara akurat memprediksi nilai seumur hidup pelanggan baru (bahkan sebelum mereka membeli) dan memprioritaskan kampanye Anda untuk memelihara pelanggan berdasarkan nilai jangka panjang mereka. Anda dapat memprediksi siklus pembelian pelanggan dan memperkirakan faktor-faktor eksternal yang dapat memengaruhi penjualan – apa pun mulai dari kemerosotan ekonomi hingga pola cuaca yang tidak menguntungkan.

Prediksi hanyalah setengah dari pertempuran. Apa yang sebenarnya mendorong pendapatan adalah mengubah data ini menjadi tindakan yang mencegah putus sekolah, membuat pelanggan Anda tetap membeli dan meningkatkan insentif selama masa-masa sulit. Semakin banyak data yang Anda miliki, prediksi Anda menjadi lebih kompleks dan andal, tetapi sistem otomatis Anda perlu mengukur pada kecepatan yang sama untuk mencegah tim pemasaran dan penjualan Anda tenggelam dalam data.

Ini adalah peran kunci otomatisasi cerdas; menyediakan sistem yang memungkinkan Anda untuk mengubah wawasan AI lanjut menjadi tindakan tanpa tim ilmuwan data. Kampanye dapat diotomatiskan, dipicu oleh tindakan atau pola tertentu, dan dikirimkan kepada pengguna ketika perilaku mereka memberi tanda bahwa waktunya tepat.

Yang memungkinkan tim pemasaran Anda untuk mengatasi minat / kekhawatiran konsumen yang mereka identifikasi, mengetahui bahwa otomatisasi cerdas akan menyampaikan pesan mereka pada saat yang genting.

Apakah Anda sudah menggunakan otomatisasi cerdas?

Jika tidak, bicarakan dengan kami hari ini tentang bagaimana kami dapat membantu. Tim ilmu data kami dapat membantu Anda memahami proses apa yang dapat diserahkan ke otomatisasi cerdas, membebaskan sumber daya signifikan untuk digunakan di tempat lain. Hubungi kami di 02392 830281 atau kirimkan detail Anda di sini.

[ad_2]

Belajar SEO untuk meningkatkan rangking website anda di Google. Temukan cara mudah mendapatkan Backlink dan membuat website anda muncul di Page 1 Google lengkap di www.NewsFor.ID/category/learning/digital-marketing/

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here