Съдържание
- Продажба на анонимни клиентски данни на трети страни
- Повишаване ефективността на маркетинга
- Подобрено потребителско профилиране
- Прозрение и съвети като услуга
- Платформи за анализ на самообслужване
- Избягвайте рекламните измами
- Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
- Заключителни мисли
Източник: Skypixel / Dreamstime.com
За вкъщи:
Машинното обучение се използва за усъвършенстване на големи данни и придаване на стойност, както никога досега. Сега организациите използват силата на МЛ, за да осигурят приходи от своите данни.
Големите данни винаги се описват като изключително ценен ресурс, който може да подхрани всяко процъфтяващо предприятие, предоставяйки на организациите полезни поглед, бизнес възможности и превъзходни маржове. Точно както суровият нефт трябва да бъде рафиниран, преди да може да бъде превърнат в ценен и полезен ресурс, обаче, данните трябва да бъдат усвоени чрез изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML), преди да си струва нещо. От използването му за подобряване на ефективността на дейността на организацията до използването й за създаване на нови потоци от приходи, бизнес данните могат да бъдат осигурени по много различни начини.
Както обясни Тим Слоун, вицепрезидент по иновациите за плащания в Mercator Advisory Group, „осигуряването на приходи е всичко за използването на данните, които имате по нови канали.“ Нека разгледаме няколко конкретни примера, без да губите време. Защото времето е пари, приятелю!
Продажба на анонимни клиентски данни на трети страни
Данните на клиентите, които са анонимни (т.е. лишени от всякаква чувствителна информация) или синтезирани (т.е. леко променени, така че все още са 100% статистически значими, но е невъзможно да бъдат проследени до първоначалния клиент), могат да бъдат продавани на други компании, които се нуждаят от него в форма на аналитични продукти. Агрегираните, предварително зададени данни могат да бъдат осигурени от приходи, тъй като могат да имат стойност, която надхвърля първоначалната му употреба и може да създаде нов поток от приходи. Например, мол може да иска да знае кой тип храна е предпочитан от любителите на видеоигрите, след като са направили покупка, така че да може да бъде поставен конкретен щанд за бързо хранене в същия район като магазините за игри. Или телекомуникационна компания може да продава данни за геолокация на клиенти, които могат да бъдат използвани за планиране на по-ефективни технологични решения за „интелигентен град“.
Повишаване ефективността на маркетинга
Постигането на нови перспективи е необходимо, за да се осигури на компанията постоянен поток от нови клиенти. Това е причината маркетингът почти винаги да е една от най-скъпите разходи в бюджета на всяко модерно предприятие. Машинното обучение може да се използва за осмисляне на много маркетингови данни, повишаване на неговата ефективност и намаляване на разходите. Алгоритмите могат да се използват за препоръчване на други видеоклипове за гледане или статии за четене въз основа на индивидуалните предпочитания на потребителя, увеличаване на времето, прекарано в уебсайт или платформа, или привличане на вниманието на повече потенциални клиенти. Популярността на част от съдържанието може да се прогнозира чрез анализ на настроенията, помагайки да стесните типа съдържание, което искате да подредите. (За повече информация за AI в бизнеса вижте как изкуственият интелект ще революционизира индустрията на продажбите.)
Подобрено потребителско профилиране
Пълното разбиране за поведението на клиентите на дадена компания е от решаващо значение за извличане на повече пари от тях. Извличането на полезни изводи от потребителските данни е хлябът и маслото от анализ на големи данни и ML може да изведе този процес на следващото ниво. Моделите за прогнозиране на Churn могат да бъдат зададени да анализират поведението на клиентите и да разберат кои са хората, които най-вероятно ще спрат да използват вашия продукт след кратко време. Тъй като се предприемат подходящи действия за задържането им (например чрез напълно автоматизирани CRM платформи), се спестяват много пари, тъй като разходите за придобиване са до пет пъти по-високи от разходите за задържане. Моделите за стойността на живота на клиентите (CLTV) също могат да се използват за определяне на кои потребителски персони е по-вероятно да харчат пари за вашите продукти чрез извличане на полезни данни от техните навици. Това помага на компаниите да съсредоточат усилията си само върху онези клиенти, които могат да генерират съответните приходи.
Прозрение и съвети като услуга
Често компаниите трябва да разчитат на експертния опит на най-старите си, най-квалифицирани служители, за да изпълняват най-трудните задачи. Старшата работна сила на организацията е критичен актив, чиито знания и умения едва ли могат да бъдат прехвърлени, когато тези опитни работници в крайна сметка се пенсионират. Някои компании обаче използват изкуствен интелект, за да усвояват безброй страници документация, които включват ръководства за потребителя, кореспонденция за ежедневните операции и доклади, написани от най-квалифицираните служители и бивши служители. Резултатът беше създаването на интелигентни дигитални асистенти, които могат да предоставят полезна информация в реално време на новите служители, бързи анализи на избора на материал за производствените компании и да помогнат на всеки член на екипа да вземе всяко подходящо решение на място. Това помага на служителите да бъдат по-продуктивни, като отделят повече време за изпълнение на работата си и по-малко време за измисляне на детайли.
Платформи за анализ на самообслужване
Данните могат да бъдат превърнати в осигуряем актив дори когато дружеството не е собственост на тези данни, нито ги генерира. Този сложен бизнес модел се използва за предоставяне на организации, които трябва да извличат полезна информация от своите стратегически данни, с облачни базирани платформи за анализи на самообслужване. Тези платформи се захранват от алгоритми, които обединяват, обогатяват и анализират данните си за най-различни цели - като увеличаване на ефективността на машините при производството на импланти и намаляване на разходите им с до 68% - или подобряват управлението на сложни системи, мрежи, електроцентрали и др. Често тези платформи комбинират възможностите на ML с авангардни данни от сензори, за да подобрят способността си да прогнозират и самолечат повреди, да автоматизират и оптимизират оперативните задачи и да намалят времената на престой с до 40%. (Все още не всички са внедрили ML. Разберете защо в 4 пътни блока, които пречат да приемат машинното обучение.)
Избягвайте рекламните измами
Много компании, които не могат да си позволят собствени маркетингови екипи, трябва да разчитат на доставчици на трети страни, които да им предоставят нови клиенти и перспективи. В ерата на цифровите измами обаче не всеки продавач е толкова прозрачен, колкото трябва да бъде. За да увеличат фалшиво броя на достигнатите клиенти, някои по-недобросъвестни рекламни агенции продават фалшиви социални профили, които предоставят фалшиви отзиви, коментари и взаимодействия в социалните медии или ботове, които постоянно изтеглят приложения, софтуер и мобилни / онлайн игри. Това обаче не са потребители на живо - те не само, че никога няма да платят за някаква услуга, но и могат да бъдат объркани с реални хора и предвид потенциално големия им брой да доведат организациите към формиране на фалшива потребителска персона. Ботовете и фалшивите профили могат лесно да бъдат открити с машинно обучение, защото, знаете, машините са по-експертни от нас при откриването на техния вид!
Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
Заключителни мисли
Трябва да има причина (вероятно повече от една), ако днес 68% от фирмите приемат машинно обучение за подобряване на процесите. Онези, които разбраха за пълния потенциал на управление на данни с управление на алгоритми и управление на данните, видяха ръста им да се увеличи с 43% повече от тези, които не го направиха. Вече се роди нов пазар на данни и разбирания, а машинното обучение е „рафинерията“, която прави този ресурс още по-ценен и лесен за осигуряване на приходи.