Obsah
- Predaj anonymných zákazníckych údajov tretím stranám
- Zvyšovanie efektívnosti marketingu
- Vylepšené profilovanie používateľov
- Informácie a poradenstvo ako služba
- Platformy pre samoobslužné analýzy
- Vyhnite sa reklamným podvodom
- Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
- Záverečné myšlienky
Zdroj: Skypixel / Dreamstime.com
Zobrať:
Strojové učenie sa používa na zdokonalenie veľkých údajov a na získanie hodnoty ako nikdy predtým. Organizácie teraz využívajú silu ML na speňaženie svojich údajov.
Veľké údaje sa vždy opisujú ako nesmierne cenný zdroj, ktorý môže podnietiť akýkoľvek prosperujúci podnik a poskytnúť organizáciám praktické informácie, obchodné príležitosti a vyššie marže. Rovnako ako ropa sa musí rafinovať skôr, ako sa dá premeniť na hodnotný a užitočný zdroj, aj údaje sa musia stráviť pomocou umelej inteligencie (AI) a strojového učenia (ML), kým sa niečo oplatí. Podnikateľské údaje sa dajú speňažovať mnohými rôznymi spôsobmi - od ich využitia na zlepšenie efektívnosti operácií organizácie až po ich využitie pri vytváraní nových tokov výnosov.
Ako vysvetlil Tim Sloane, viceprezident pre inováciu platieb v poradnej skupine Mercator, „speňaženie údajov je predovšetkým o využívaní údajov, ktoré máte prostredníctvom nových kanálov.“ Pozrime sa na niekoľko konkrétnych príkladov bez straty času. Pretože čas sú peniaze, môj priateľ!
Predaj anonymných zákazníckych údajov tretím stranám
Údaje o zákazníkoch, ktoré sú anonymizované (tj zbavené citlivých informácií) alebo sú syntetizované (tj mierne upravené, takže je stále 100% štatisticky relevantná, ale nedá sa vysledovať späť k pôvodnému zákazníkovi), sa môžu predať iným spoločnostiam, ktoré ich potrebujú v forma analytických produktov. Agregované predgestované údaje možno speňažiť, pretože môžu obsahovať hodnotu, ktorá presahuje jej pôvodné použitie, a môžu vytvárať nový tok príjmov. Napríklad nákupné centrum môže chcieť vedieť, aký druh jedla uprednostňujú videoherní nadšenci po uskutočnení nákupu, takže konkrétny stánok s rýchlym občerstvením môže byť umiestnený v rovnakej oblasti ako herne. Alebo telekomunikačná spoločnosť môže predávať údaje o geolokacii zákazníka, ktoré možno použiť na plánovanie efektívnejších technologických riešení „inteligentného mesta“.
Zvyšovanie efektívnosti marketingu
Dosiahnutie nových vyhliadok je nevyhnutné na to, aby spoločnosť mohla neustále získavať nových zákazníkov. To je dôvod, prečo je marketing takmer vždy jednou z najdrahších výdavkových položiek rozpočtu moderného podniku. Strojové učenie sa môže použiť na pochopenie množstva marketingových údajov, zvýšenie jeho efektívnosti a zníženie nákladov. Algoritmy sa dajú použiť na odporučenie ďalších videí na pozeranie alebo na čítanie článkov na základe individuálnych preferencií používateľa, na zvýšenie času stráveného na webovej stránke alebo platforme alebo na zaujatie ďalších potenciálnych zákazníkov. Popularita časti obsahu sa dá odhadnúť pomocou analýzy sentimentu, ktorá pomôže zúžiť typ obsahu, ktorý chcete usporiadať. (Viac informácií o AI v podnikaní nájdete v téme Ako umelá inteligencia spôsobí revolúciu v predajnom priemysle.)
Vylepšené profilovanie používateľov
Úplné pochopenie správania zákazníkov spoločnosti je nevyhnutné, aby sa z nich vytlačilo viac peňazí. Získavanie užitočných poznatkov z používateľských údajov je analýza chleba a masla z veľkých dát a spoločnosť ML môže tento proces posunúť na ďalšiu úroveň. Modely predpovede prechodu od spoločnosti Churn možno nastaviť tak, aby analyzovali správanie zákazníkov a pochopili, kto sú ľudia, ktorí s najväčšou pravdepodobnosťou prestanú používať váš produkt po krátkej dobe. Ak sa prijmú vhodné opatrenia na ich zachovanie (napríklad prostredníctvom plne automatizovaných CRM platforiem), ušetrí sa veľa peňazí, pretože náklady na akvizíciu sú až päťkrát vyššie ako náklady na udržanie. Modely CLTV (Customer Lifetime Value Value) sa dajú tiež použiť na určenie, ktoré používateľské osoby s väčšou pravdepodobnosťou utratia peniaze za vaše produkty extrahovaním užitočných údajov z ich zvykov. Spoločnostiam to pomôže zamerať svoje úsilie iba na tých potenciálnych zákazníkov, ktorí môžu generovať relevantné príjmy.
Informácie a poradenstvo ako služba
Spoločnosti sa často pri vykonávaní najťažších úloh musia spoliehať na odborné znalosti svojich najstarších a najskúsenejších zamestnancov. Vedúca pracovná sila organizácie je kritickým prínosom, ktorého vedomosti a know-how sú ťažko prenosné, keď títo skúsení pracovníci nakoniec odídu do dôchodku. Niektoré spoločnosti však využili umelú inteligenciu na prehľadanie nespočetných stránok dokumentácie, ktoré zahŕňajú používateľské príručky, korešpondenciu o každodenných operáciách a správy napísané najkvalifikovanejšími zamestnancami a bývalými zamestnancami. Výsledkom bolo vytvorenie inteligentných digitálnych asistentov, ktorí sú schopní poskytnúť novým zamestnancom užitočné informácie v reálnom čase, rýchle analýzy materiálových možností pre výrobné spoločnosti a pomôcť každému členovi tímu urobiť akékoľvek relevantné rozhodnutie na mieste. Zamestnancom to pomáha zvyšovať produktivitu tým, že trávia viac času vykonávaním svojej práce a menej času zisťovaním detailov.
Platformy pre samoobslužné analýzy
Dáta sa môžu zmeniť na speňažiteľné aktívum, aj keď spoločnosť nie je vlastníkom týchto údajov ani ich nevytvára. Tento komplexný obchodný model sa používa na zabezpečenie organizácií, ktoré potrebujú extrahovať užitočné informácie zo svojich strategických údajov pomocou cloudových samoobslužných analytických platforiem. Tieto platformy sú poháňané algoritmami, ktoré zhromažďujú, obohacujú a analyzujú svoje údaje na rôzne účely - napríklad na zvýšenie účinnosti strojov vo výrobných implantátoch a zníženie ich nákladov až o 68% - alebo na zlepšenie riadenia zložitých systémov, sietí, elektrárne atď. Tieto platformy často kombinujú schopnosti ML s najmodernejšími údajmi o senzoroch, aby sa zlepšila ich schopnosť predvídať a samo-liečiť poruchy, automatizovať a optimalizovať prevádzkové úlohy a znižovať prestoje až o 40%. (Nie každý ešte implementoval ML. Zistite, prečo v 4 zátarasy blokujúce prijatie strojového učenia.)
Vyhnite sa reklamným podvodom
Mnoho spoločností, ktoré si nemôžu dovoliť interné marketingové tímy, sa musí spoliehať na predajcov tretích strán, aby im poskytli nových potenciálnych zákazníkov a vyhliadky. Vo veku digitálnych podvodov však nie je každý predajca taký transparentný, ako by mal. Aby sa nepravdivo nafúklo množstvo oslovených zákazníkov, niektoré menej starostlivé reklamné agentúry predávajú falošné sociálne profily, ktoré poskytujú falošné recenzie, komentáre a interakcie na sociálnych médiách alebo roboti, ktorí neustále sťahujú aplikácie, softvér a mobilné / online hry. Nie sú to však živí používatelia - nielenže nikdy neplatia za žiadnu službu, ale môžu sa tiež zamieňať so skutočnými ľuďmi a vzhľadom na ich potenciálne veľký počet viesť organizácie k vytvoreniu falošnej užívateľskej osobnosti. Roboty a falošné profily sa dajú ľahko zistiť pomocou strojového učenia, pretože viete, stroje sú pri detekcii svojho druhu odbornejšie ako my!
Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
Svoje programovacie schopnosti si nemôžete vylepšiť, keď sa nikto nestará o kvalitu softvéru.
Záverečné myšlienky
Mal by existovať dôvod (pravdepodobne viac ako jeden), ak 68% spoločností dnes prijíma strojové učenie na zlepšenie procesov. Tí, ktorí pochopili plný potenciál správy údajov a správy údajov s využitím algoritmov, zaznamenali nárast o 43% viac ako tí, ktorí to neurobili. Nový trh s údajmi a poznatkami už vznikol a strojové učenie je „rafinéria“, vďaka ktorej je tento zdroj ešte cennejší a ľahšie speňažiteľný.