HubSpot의 CMO에 따르면 AI가 다가오는 비즈니스를 혁신하는 방법

인공 지능은 조직 운영 방식을 조정합니다. 이 단계에서 그 주장은 당신을 놀라게 하지 않을 것입니다.

요컨대, 직장에 대한 AI의 영향은 지금 일어나고 있습니다.

Condition of Synthetic Intelligence 연구에 따르면 소기업 리더의 62%가 인력을 위한 AI 및 자동화 도구에 투자했습니다.

또한 연구 응답자의 65%는 AI 개선이 산업 혁명과 동일할 것이라고 믿고 있습니다.

핵심적으로 이것은 다가오는 기업에 대한 하나의 특별한 큰 세부 사항을 의미합니다. 광고, 수익 및 서비스 전문가는 이제 작업을 완료하기 위해 복잡하고 더 나은 인상을 위해 작업할 추가 시간을 갖게 되었습니다. AI는 창의성과 혁신이 지루하고 중복된 책임을 대체할 수 있도록 합니다.

숙련된 이메일 초안 작성, 광고 연구 구축, 코딩 등에 사용되는 시간은 보다 심층적인 운영에 투자되는 시간으로 대체될 것입니다. 쇼핑객을 위해 훨씬 더 나은 그물 또는 품목 활동을 프로그래밍하십시오.

그러나 특히 2023년에는 AI가 기업에 어떤 영향을 미칠까요? 여기에 나열된 것은 1,350명의 미국 전문가를 대상으로 한 AI 연구의 조건에 따라 AI가 현재 사무실을 변경하고 있는 몇 가지 수단에 불과합니다.

HubSpot의 CMO에 따르면 AI가 비즈니스의 예측 가능한 미래를 혁신하는 방법

1. AI는 잠재 고객보다 더 많은 것에 집착할 수 있게 해줍니다.

Inbound 2022에서는 요즘 기업들이 겪는 단절의 위기에 대해 이야기했습니다. 많은 SMB가 하이브리드 지구에서 고객과 연결하기 위한 새로운 전략을 얻기 위해 노력하고 있으며 효과적이고 능률적인 방식으로 소비자 세부 정보를 안정적으로 연결하지 않는 자갈 위치 방법에 의존하고 있습니다.

AI는 우리 쇼핑객을 알아가는 단절의 위기에 가장 설득력 있는 방법을 가진 사람입니다.

비즈니스 기업 리더는 동의합니다. 우리의 연구에 따르면 회사 전문가의 무려 63%가 AI가 이전에 직원이 소비자를 더 잘 인식하도록 지원한 경험이 있는 것으로 나타났습니다.

AI는 서로 다른 소스에서 얻은 지식을 문제의 진실에 대한 하나의 리소스로 가져오고 쇼핑객에 대한 일종의 통찰력 중 하나를 수집하여 건너뛸 수 있도록 도울 수 있습니다.

그러나 가장 중요한 것은 다시 한 번 소비자보다 더 집착할 수 있는 시간을 제공한다는 것입니다.

제품 판매 그룹이 잠재 고객과 진정으로 연결하고 그들과 함께 기능하여 솔루션이 그들의 독특한 욕구를 해결할 수 있는 방법을 식별할 수 있는 시간을 제공합니다.

지원 직원이 챗봇이 답변할 수 있는 티켓에 얽매이지 않고 상대적으로 복잡한 구매자 문제를 목표로 삼을 수 있는 기능을 제공합니다.

또한 잠재 고객에게 가장 중요한 문제에 부합하는 더 큰 영향을 미치고 효과적인 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 리더에게 제공합니다.

2. AI는 선택 구축 개선을 위해 정보 평가를 자동화합니다.

리더의 직업에서 가장 시간이 많이 걸리는 측면 중 하나는 이상적인 데이터를 놓고 논쟁하는 것입니다. 조직 리더, 분석가 또는 마케팅 담당자가 쇼핑객 세부 정보를 검토하고 의미 있는 통찰력을 발견하는 데 몇 시간이면 충분하므로 기본적으로 중요한 선택을 하는 데 사용할 시간이 줄어듭니다. 말할 것도 없이 안내 정보 조사 시스템은 본질적으로 사람의 실수에 취약합니다.

다행히 장비 검색 알고리즘, 팩트 마이닝 및 통계적 방법을 사용하여 방대한 양의 정보를 검토하고 향후 추세 또는 행동에 대한 강력한 예측을 수행하는 예측 분석은 분석 절차를 간소화하고 강화할 수 있습니다.

지식 평가에 AI를 활용하면 3가지 주요 추가 이점이 있습니다.

• AI 알고리즘은 인간에게 분명하지 않을 수 있는 패턴을 학습할 수 있습니다.
• AI는 귀하의 정보에서 학습하고 시간이 지남에 따라 예측을 높일 수 있습니다.
• 스스로 할 필요가 없습니다.

더 스마트한 세부 정보는 궁극적으로 훨씬 더 개인화된 고객과의 만남을 의미합니다. 구매자 지식에 확실히 익숙해지면 거의 모든 고유한 잠재 고객과 소통하는 방법을 향상하는 데 도움이 됩니다.

또한 예측 분석을 통해 모든 그룹이 액세스 권한을 개발할 수 있습니다. 예를 들어 수익 리더는 대부분 AI 기반 통찰력을 활용하여 스토리를 공식화하고 주요 계정 기술을 생성하며 파이프라인에서 보다 강력한 예측을 설정할 수 있습니다.

우리가 조사한 리더 중 4분의 1은 AI의 가장 큰 이점이 직원이 훨씬 더 나은 정보 기반 결론을 내릴 수 있는 권한을 부여할 수 있는 잠재력이라고 주장했습니다.

내 내기? 가까운 미래의 최고의 리더들은 AI를 보고 및 분석 절차의 필수 불가결한 부분으로 보게 될 것입니다.

3. AI는 비즈니스 비용을 낮추고 성능을 개선합니다.

어려운 현대 금융 지역 날씨에서 소기업 리더는 훨씬 적은 비용으로 추가 작업을 수행하기를 원합니다.

소기업이 자금을 절약할 수 있도록 AI가 지원할 수 있는 방법은 무수히 많습니다. 소기업 리더의 28%는 지금까지 AI를 통해 기업의 지출을 줄일 수 있다는 사실을 알게 되었습니다.

1의 경우 시간이 많이 걸리는 핸드북 업무의 자동화를 지원합니다. 경우에 따라 많은 고객 지원 담당자가 고객의 반복되는 생각에 응답하는 데 포괄적인 시간을 투자하기를 원합니다. AI를 활용하면 일반적으로 요청되는 질문에 대한 응답을 자동화할 수 있으므로 헬프 담당자가 훨씬 더 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다.

AI를 사용하는 쇼핑객 지원 담당자의 전체 91%는 이제 챗봇이 구매자 서비스 요청에 효율적으로 응답한다고 말합니다.

또한 예측 유지를 위해 AI를 활용할 수 있습니다. 많은 장치나 기계를 활용하는 기업에서 운영하거나 기능합니까? AI는 기업이 장비 고장을 예측하는 데 도움을 줄 수 있으므로 고장이 나기 전에 서비스를 프로그래밍하여 수리 비용을 최소화할 수 있습니다. 주식 문제를 다루고 있습니까? AI는 과도한 스토리지 지출이나 다른 회사의 낭비를 줄이기 위해 재고가 크거나 적은 시기를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

궁극적으로 AI는 구매자의 실제 경험을 극대화하면서도 소기업 전체의 효율성을 향상시킬 것입니다. 일반적으로 AI는 현재 일반 근로자가 매일 근무할 때마다 2.5시간을 절약합니다.

초과된 모든 시간을 통해 기업과 직원은 훨씬 더 나은 인간 관계를 확장할 수 있습니다.

4. 회사 리더는 AI 경험이 풍부한 신입사원을 고용할 것입니다.

그래서 모든 사람의 머리에 대한 우려는 AI가 내 작업을 훔치려고 하는 것입니까?

짧은 대답: 아니요. AI는 또한 기존 역할의 영향력을 강화하고 추가 선택 옵션을 위한 공간을 생성할 가능성이 가장 높습니다.

Google Tendencies에서는 2023년 초에는 거의 존재하지 않았던 "프롬프트 엔지니어"라는 표현이 빠르게 증가하여 4월 초에 최고 인기를 얻었습니다.

이미지 공급

또한 AI 연구에 따르면 기업 리더의 66%가 이전에 특히 AI 활용 및 구현을 지원하기 위해 새로운 직원을 고용한 적이 있는 것으로 나타났습니다.

이 숫자는 증가할 뿐입니다.

HubSpot에서는 그룹 전체의 현재 절차에 AI를 실제로 적용하는 방법을 결정한다는 뚜렷한 목표를 가지고 부서 전반에 전담 프로세스 인력을 설계했습니다.

다른 기업들도 마찬가지입니다. 비즈니스 엔터프라이즈를 위해 AI에 집중할 수 있는 내부 직원을 식별하거나 새로운 AI 전문가 또는 컨설턴트의 서비스를 사용하여 이러한 요구를 충족합니다.

5. AI는 기업이 사기를 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI의 추가 이점? 모든 규모의 비즈니스에서 사기 탐지가 훨씬 쉬워집니다.

2022년에는 기업의 65%가 사기 공격 또는 사기 시도의 피해자였습니다.

사기는 중소기업에 경제적으로나 법적으로 해로울 수 있습니다. 사기는 또한 훨씬 더 교묘해지기 때문에 감지하기가 점점 더 복잡해집니다.

2023년에는 기업들이 사기 행위를 감지하고 방지하기 위해 AI 도구를 점점 더 많이 활용할 것입니다. AI는 직원이 잠재적인 사기꾼을 발견하는 데 도움이 되는 이상한 포격 조치와 같은 정보의 이상 현상을 단계적으로 제거할 수 있습니다.

또한 AI는 정보를 사용하여 고유한 거래가 사기일 가능성을 예측할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 AI 알고리즘은 의심스러운 로그인, 고객 행동에 기반한 이상한 거래 또는 신원 도용과 같은 사기 행위를 탐지하는 데 훨씬 더 능숙해질 것입니다.

6. AI는 기업이 더 나은 솔루션을 구축하도록 지원할 것입니다.

잠재력에서 우리는 또한 기업 리더가 AI를 활용하여 새로운 제품 대안을 발견하는 것을 보게 될 것입니다.

경우에 따라 소프트웨어 프로그램 엔지니어는 AI 애플리케이션을 사용하여 제안, 참여 또는 기타 항목 사용 데이터를 선별하여 현재 항목에서 어떤 기능을 개선해야 하는지 파악하거나 제품의 격차에 따라 새로운 제품 또는 서비스 개념을 배울 수 있습니다.

그러나 그것은 그 이상입니다. AI 알고리즘은 제품의 스타일과 디자인을 지원할 수도 있습니다.

예 – 당신은 그 적절한 말을 들었습니다. AI는 구매자 사용 디자인, 피드백 및 선호도에 대한 정보를 평가하여 잠재 고객을 위한 소비자에게 도움이 되고 참여하며 효과적인 솔루션을 생성하는 데 필수적인 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

또한 빠른 시제품 제작을 통해 처음부터 끝까지 제품 발전 접근 방식의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. AI 알고리즘은 다양한 구조 선택을 원활하고 즉각적으로 제시할 수 있으므로 직원은 가장 유망한 대안을 즉시 발견하고 심각한 시간에 반복할 수 있습니다.

AI 중단 기간에 대한 준비

AI는 거의 모든 시장을 혼란에 빠뜨릴 준비가 되어 있습니다. 그러나 그것은 우리가 두려워해야 할 작은 것이 아닙니다.

긴 표현의 발전과 결과의 핵심은 AI로 신속하게 진화하고 유지하는 것이 정말 아래에 있습니다.

AI의 초기 단계에서 계속해서 최대 우선 순위와 기업이 AI를 최대한 활용할 수 있는 방법을 목표로 삼고 싶을 수 있습니다. 전술적 수준에서 AI를 사용할 수 있는 방법에 대해 추가로 알아보고 싶거나 AI 컬렉션에서 벗어나는 포인트에서 더 확실한 지식을 얻으려면 AI 학습 경로를 살펴보거나 아래에서 공급물을 다운로드하세요.