Sisu
- Anonüümsete kliendiandmete müümine kolmandatele isikutele
- Turunduse efektiivsuse suurendamine
- Täiustatud kasutajate profiilid
- Ülevaade ja nõuanded kui teenus
- Iseteeninduse analüüsi platvormid
- Vältige pettuste reklaamimist
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
- Lõplikud mõtted
Allikas: Skypixel / Dreamstime.com
Ära võtma:
Masinõpet kasutatakse suurandmete täpsustamiseks ja väärtuse andmiseks nagu kunagi varem. Nüüd kasutavad organisatsioonid ML-i oma andmete raha teenimiseks.
Suurandmeid kirjeldatakse alati kui tohutult väärtuslikku ressurssi, mis võib toita iga edukat ettevõtet, pakkudes organisatsioonidele praktilisi teadmisi, ärivõimalusi ja paremaid marginaale. Nii nagu toornafta tuleb rafineerida enne, kui seda saab muuta väärtuslikuks ja kasulikuks ressursiks, tuleb andmed siiski enne tehisintellekti (AI) ja masinõppimist (ML) läbi kaevata, enne kui see midagi väärt on. Ettevõtte andmeid saab rahastada paljudel erinevatel viisidel, kasutades selleks organisatsiooni toimingute efektiivsuse suurendamist ja selle rakendamist uute tuluvoogude loomiseks.
Nagu selgitas Mercatori nõuanderühma maksete innovatsiooni asepresident Tim Sloane, “on andmete rahaks tegemine seotud teie olemasolevate andmete võimendamisega uute kanalite kaudu.” Vaatame mõnda konkreetset näidet ilma aega raiskamata. Kuna aeg on raha, mu sõber!
Anonüümsete kliendiandmete müümine kolmandatele isikutele
Kliendiandmeid, mis on anonüümseks muudetud (st ilma igasuguse tundliku teabeta) või sünteesitud (st pisut muudetud, nii et see on endiselt 100% statistiliselt asjakohane, kuid algse kliendi jaoks võimatu kindlaks teha), saab müüa teistele ettevõtetele, kes seda vajavad. analüütiliste toodete vorm. Summeeritud, eelmääratud andmeid saab rahaks realiseerida, kuna nende väärtus võib ületada nende algset kasutust ja see võib tekitada uue tuluvoo. Näiteks võib kaubanduskeskus teada saada, millist toitu eelistavad videomänguhuvilised pärast ostu sooritamist, et konkreetne kiirtoidukapp saaks paigutada mängupoodidega samasse piirkonda. Või telekommunikatsiooniettevõte võib müüa kliendi geograafilise asukoha andmeid, mida saab kasutada tõhusamate nutika linna tehnoloogialahenduste kavandamiseks.
Turunduse efektiivsuse suurendamine
Uute väljavaadete saavutamine on vajalik, et pakkuda ettevõttele pidevat värskete klientide voogu. See on põhjus, miks turundus on peaaegu iga kaasaegse ettevõtte eelarves peaaegu alati kõige kallim kuluartikkel. Masinõpet saab kasutada paljude turundusandmete mõistmiseks, suurendades selle tõhusust ja vähendades kulusid. Algoritme saab kasutada täiendavate vaatamiseks mõeldud videote või artiklite lugemiseks vastavalt kasutaja individuaalsetele eelistustele, veebisaidil või platvormil veedetud aja suurendamiseks või suurema hulga potentsiaalsete klientide tähelepanu köitmiseks. Sisu populaarsust saab prognoosida sentimentaalianalüüsi abil, aidates kitsendada seda tüüpi sisu, mida soovite rivistada. (Lisateavet AI-te kohta äritegevuses leiate artiklist Kuidas tehisintellekt muudab müügitööstuse revolutsiooniks.)
Täiustatud kasutajate profiilid
Ettevõtte klientide käitumisest täielik mõistmine on kriitiline, et neilt rohkem raha välja pigistada. Kasutajaandmetest toimiva ülevaate saamine on suurandmete analüüsi leiba ja võid ning ML võib selle protsessi järgmisele tasemele viia. Panuse muutumise ennustamise mudeleid saab seada nii, et nad analüüsiksid klientide käitumist ja mõistaksid, kes on need inimesed, kes tõenäoliselt lõpetavad teie toote kasutamise lühikese aja pärast. Kuna nende säilitamiseks võetakse vajalikke meetmeid (näiteks täielikult automatiseeritud CRM-platvormide kaudu), säästetakse palju raha, kuna omandamiskulud on kuni viis korda suuremad kui säilitamiskulud. Kliendi eluea väärtuse (CLTV) mudeleid saab kasutada ka selle kindlaksmääramiseks, millised kasutaja isikud kulutavad teie toodetele tõenäolisemalt raha, eraldades nende harjumustest kasulikke andmeid. See aitab ettevõtetel oma jõupingutused keskenduda ainult neile müügivihjetele, kes saavad teenida asjakohast tulu.
Ülevaade ja nõuanded kui teenus
Ettevõtted peavad kõige raskemate ülesannete täitmiseks sageli tuginema oma vanimate, vilunumate töötajate teadmistele. Organisatsiooni vanem tööjõud on kriitiline vara, mille teadmised ja oskusteave on vaevalt ülekantavad, kui need kogenud töötajad lõpuks pensionile jäävad. Kuid mõned ettevõtted on tehisintellekti kasutanud lugematu hulga dokumendilehtede seedimiseks, mis sisaldavad kasutusjuhendit, kirjavahetust igapäevaste toimingute kohta ning kõige osavamate töötajate ja endiste töötajate kirjutatud aruandeid. Tulemuseks oli nutikate digitaalsete abistajate loomine, mis suudavad uutele töötajatele reaalajas kasulikke teadmisi pakkuda, tootmisettevõtete materjalivalikute kiiret analüüsi ning aitavad igal meeskonnaliikmel teha kohapeal asjakohaseid otsuseid. See aitab töötajatel olla produktiivsemad, kulutades rohkem aega oma töö tegemisele ja vähem aega detailide väljamõtlemisele.
Iseteeninduse analüüsi platvormid
Andmeid saab muuta teenitavaks varaks ka siis, kui ettevõte pole nende andmete omandis ega genereerita. Seda keerulist ärimudelit kasutatakse organisatsioonide jaoks, kes peavad oma strateegilistest andmetest kasulikku teavet kaevandama, pilvepõhiste iseteeninduslike analüütiliste platvormidega. Neid platvorme toidavad algoritmid, mis koondavad, rikastavad ja analüüsivad nende andmeid erinevatel eesmärkidel - näiteks masinate efektiivsuse suurendamiseks implantaatide valmistamisel ja nende kulude vähendamiseks kuni 68% - või tõhustamiseks keerukate süsteemide, võrkude, elektrijaamad jne. Sageli ühendavad need platvormid ML-i võimalused tipptasemel andurite andmetega, et parandada nende võimet ennustada ja ise ravida rikkeid, automatiseerida ja optimeerida tööülesandeid ning vähendada seisakuid kuni 40%. (Kõik ei ole veel ML-i juurutanud. Uurige välja, miks 4 teekatkestuses, mis takistavad masinõppe vastuvõtmist.)
Vältige pettuste reklaamimist
Paljud ettevõtted, kes ei saa ettevõttesiseseid turundusmeeskondi endale lubada, peavad uute müügivihjete ja väljavaadete pakkumisel lootma kolmandate osapoolte müüjatele. Digitaalsete pettuste ajastul pole aga kõik müüjad nii läbipaistvad kui peaksid. Saavutatud klientide arvu ekslikuks suurendamiseks müüvad mõned vähem asjatundlikud reklaamiagentuurid valesid sotsiaalseid profiile, mis pakuvad sotsiaalmeedias valesid ülevaateid, kommentaare ja suhtlemist, või robotite kaudu, mis laadivad pidevalt alla rakendusi, tarkvara ja mobiilseid / võrgumänge. Need ei ole aga reaalajas kasutajad - mitte ainult ei maksa nad kunagi ühegi teenuse eest, vaid neid võib segi ajada ka reaalsete inimestega ning arvestades nende potentsiaalset suurt arvu, võivad nad organisatsioone võltsitud kasutajateks kujundada. Botid ja valeprofiilid on masinõppe abil hõlpsasti tuvastatavad, sest teate, masinad on omasuguste tuvastamisel asjatundlikumad kui meie!
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Te ei saa oma programmeerimisoskusi parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Lõplikud mõtted
Sellel peaks olema põhjus (tõenäoliselt rohkem kui üks), kui 68% ettevõtetest võtab tänapäeval protsesside tõhustamiseks kasutusele masinõppe. Need, kes mõistsid algoritmidega töötava andmehalduse ja andmete haldamise täielikku potentsiaali, nägid nende kasvu 43% rohkem kui need, kes seda ei teinud. Uus andmete ja arusaamade turg on juba sündinud ning masinõpe on “rafineerimistehas”, mis muudab selle ressursi veelgi väärtuslikumaks ja hõlpsaks rahaks.