Vsebina
- Prodaja anonimnih podatkov o strankah tretjim osebam
- Povečanje učinkovitosti trženja
- Izboljšano profiliranje uporabnikov
- Vpogled in nasveti kot storitev
- Platforme analitike samopostrežnih storitev
- Izogibajte se oglaševalskih prevar
- Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
- Končne misli
Vir: Skypixel / Dreamstime.com
Odvzem:
Strojno učenje se uporablja za izpopolnjevanje velikih podatkov in daje vrednost tako kot še nikoli. Organizacije zdaj izkoriščajo moč ML, da zasluži svoje podatke.
Veliki podatki so vedno opisani kot izjemno dragocen vir, ki lahko spodbudi vsako uspešno podjetje, ki organizacijam nudi uvidljive vpoglede, poslovne priložnosti in višje marže. Tako kot mora biti surova nafta rafinirana, preden se lahko pretvori v dragocen in uporaben vir, pa je treba tudi podatke prebaviti z umetno inteligenco (AI) in strojnim učenjem (ML), preden je nekaj vredno. Od tega, da bi povečali učinkovitost poslovanja organizacije in jo izkoristili za ustvarjanje novih tokov prihodkov, se poslovni podatki lahko unovčijo na veliko različnih načinov.
Kot je pojasnil Tim Sloane, podpredsednik plačilne inovacije pri Mercator svetovalni skupini, "monetizacija podatkov gre za izkoriščanje podatkov, ki jih imate po novih kanalih." Oglejmo si nekaj konkretnih primerov, ne da bi zapravili čas. Ker je čas denar, prijatelj!
Prodaja anonimnih podatkov o strankah tretjim osebam
Podatki o strankah, ki so anonimizirani (tj. Prikrajšani za kakršne koli občutljive podatke) ali sintetizirani (tj. Rahlo spremenjeni, tako da so še vedno 100% statistično pomembni, vendar je do prvotne stranke nemogoče izslediti), se lahko prodajo drugim podjetjem, ki jih potrebujejo v oblika analitičnih izdelkov. Agregirane, predigrirane podatke je mogoče ovrednotiti, saj lahko vsebujejo vrednost, ki presega prvotno uporabo in lahko ustvari nov tok prihodkov. Na primer, nakupovalni center morda želi vedeti, katero vrsto hrane imajo ljubitelji video iger, potem ko so opravili nakup, tako da lahko na istem območju kot v igralnicah postavijo določeno kabino za hitro hrano. Ali lahko telekomunikacijsko podjetje prodaja podatke o geolokaciji odjemalcev, ki jih je mogoče uporabiti za načrtovanje učinkovitejših tehnoloških rešitev pametnega mesta.
Povečanje učinkovitosti trženja
Doseganje novih možnosti je potrebno, da se podjetju zagotovi stalen pretok novih strank. To je razlog, da je trženje skoraj vedno ena najdražjih odhodkov v proračunu katerega koli sodobnega podjetja. Strojno učenje je mogoče uporabiti za smiselnost veliko trženjskih podatkov, povečanje njegove učinkovitosti in zmanjšanje stroškov. Algoritme lahko uporabimo za priporočilo nadaljnjih videov za ogled ali člankov, ki jih lahko preberemo, glede na individualne želje uporabnika, povečanje časa, preživetega na spletnem mestu ali platformi ali privlačenje pozornosti več potencialnih strank. Priljubljenost vsebine je mogoče napovedati z analizo občutkov, kar bo pomagalo zožiti vrsto vsebine, ki jo želite postaviti v vrsto. (Za več informacij o AI v poslovanju glejte, kako bo umetna inteligenca spremenila prodajno industrijo.)
Izboljšano profiliranje uporabnikov
Popolno razumevanje vedenja kupcev podjetja je ključnega pomena, da iz njih iztisnete več denarja. Pridobivanje uporabnih vpogledov iz uporabniških podatkov je kruh in maslo velike analize podatkov in ML lahko ta postopek prevzame na naslednjo raven. Modele napovedi Churna lahko nastavite tako, da analizirajo vedenje strank in razumejo, kdo so ljudje, ki najverjetneje po krajšem času prenehajo uporabljati vaš izdelek. Ko se sprejmejo ustrezni ukrepi za njihovo zadrževanje (na primer s popolnoma avtomatiziranimi platformami CRM), se prihrani veliko denarja, saj so stroški pridobitve do petkrat višji od stroškov hrambe. Modeli vrednosti življenjske dobe kupcev (CLTV) se lahko uporabijo tudi za določitev, katere osebne uporabnike je bolj verjetno, da bodo porabile denar za vaše izdelke, tako da izvlečejo uporabne podatke iz njihovih navad. Tako podjetja pomagajo osredotočiti svoja prizadevanja samo na tiste potencialne kupce, ki lahko ustvarijo ustrezne prihodke.
Vpogled in nasveti kot storitev
Podjetja se morajo za izvajanje najtežjih nalog pogosto zanašati na strokovno znanje svojih najstarejših, najbolj usposobljenih zaposlenih. Starejša delovna sila organizacije je ključna prednost, katere znanje in znanje je težko prenosljivo, ko se ti izkušeni delavci na koncu upokojijo. Vendar pa so nekatera podjetja uporabila umetno inteligenco za prebavo neštetih strani dokumentacije, ki vključujejo priročnike za uporabo, korespondenco o vsakodnevnem poslovanju in poročila, ki so jih napisali najbolj usposobljeni in nekdanji zaposleni. Rezultat je bil ustvarjanje pametnih digitalnih pomočnikov, ki lahko novim zaposlenim v realnem času nudijo uporabne vpoglede, hitre analize o izbiri materiala za proizvodna podjetja in pomagajo vsakemu članu skupine pri sprejemanju ustreznih odločitev na kraju samem. To pomaga zaposlenim, da so bolj produktivni, saj porabijo več časa za opravljanje svojih nalog in manj časa za iskanje podrobnosti.
Platforme analitike samopostrežnih storitev
Podatke je mogoče spremeniti v denarno sredstvo, tudi če podjetje ni lastnik teh podatkov niti jih ne ustvarja. Ta zapleten poslovni model se uporablja za zagotavljanje organizacijam, ki morajo iz svojih strateških podatkov izvleči uporabne informacije s platformami za analitično samo analitiko v oblaku. Te platforme poganjajo algoritmi, ki združijo, obogatijo in analizirajo svoje podatke za različne namene - na primer za povečanje učinkovitosti strojev pri izdelavi vsadkov in znižanje stroškov za do 68% - ali izboljšajo upravljanje zapletenih sistemov, omrežij, elektrarne itd. Te platforme pogosto združujejo zmogljivosti ML z vrhunskimi podatki senzorjev, da izboljšajo svojo sposobnost napovedovanja in samozdravljenja napak, avtomatizirajo in optimizirajo operativne naloge ter zmanjšajo čas izpadov do 40%. (ML še niso implementirali. Ugotovite, zakaj v štirih zaporednih blokadah, ki zavirajo usvajanje strojnega učenja.)
Izogibajte se oglaševalskih prevar
Mnoga podjetja, ki si ne morejo privoščiti lastnih marketinških skupin, se morajo zanesti na prodajalce drugih ponudnikov, ki jim bodo zagotovili nove priložnosti in možnosti. Vendar pa v dobi digitalnih goljufij ni vsak prodajalec tako pregleden, kot bi moral biti. Da bi lažje napolnile doseženo število kupcev, nekatere manj natančne oglaševalske agencije prodajajo lažne socialne profile, ki ponujajo lažne ocene, komentarje in interakcije na družbenih medijih, ali pa bote, ki stalno prenašajo aplikacije, programsko opremo in mobilne / spletne igre. Vendar to niso uporabniki v živo - ne le, da ne bodo nikoli plačali za nobeno storitev, ampak jih je mogoče zamenjati tudi z resničnimi ljudmi in glede na njihovo potencialno veliko število vodijo organizacije v oblikovanje lažne uporabniške osebnosti. Bote in lažne profile je mogoče enostavno zaznati s pomočjo strojnega učenja, saj veste, da so stroji bolj strokovni od nas pri zaznavanju svoje vrste!
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
Ne morete izboljšati svojih programskih veščin, kadar nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Končne misli
Moral bi obstajati razlog (verjetno več kot en), če danes 68% podjetij sprejme strojno učenje za izboljšanje procesov. Tisti, ki so razumeli celoten potencial upravljanja z algoritmi in upravljanja podatkov, so se povečali za 43% več kot tisti, ki tega še niso storili. Nov trg za podatke in spoznanja se je že rodil, strojno učenje pa je »rafinerija«, zaradi katere je ta vir še bolj dragocen in ga je enostavno zaslužiti.