Sadržaj
- Prodaja anonimnih podataka o kupcima trećim stranama
- Povećanje marketinške efikasnosti
- Poboljšano profiliranje korisnika
- Uvid i savjeti kao usluga
- Platforme analitike za samoposluživanje
- Izbjegavajte reklamiranje prijevara
- Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
- Završne misli
Izvor: Skypixel / Dreamstime.com
Oduzeti:
Strojno učenje koristi se za pročišćavanje velikih podataka i davanje im vrijednosti kao nikad do sada. Organizacije sada koriste moć ML-a da unovči svoje podatke.
Veliki podaci uvijek se opisuju kao neizmjerno vrijedan resurs koji može potaknuti bilo koje uspješno poduzeće, pružajući organizacijama uvidljive uvide, poslovne mogućnosti i vrhunske marže. Baš kao i sirova nafta mora se rafinirati prije nego što se pretvori u vrijedan i koristan resurs, međutim, podaci moraju biti iskopani umjetnom inteligencijom i strojnim učenjem (ML) prije nego što nešto vrijede. Poslovnim podacima može se unovčiti na mnogo različitih načina, od utjecaja na poboljšanje učinkovitosti poslovanja organizacije do korištenja novih tokova prihoda.
Kao što je objasnio Tim Sloane, potpredsjednik platnog prometa u Mercator savjetodavnoj grupi, "monetizacija podataka odnosi se na iskorištavanje podataka koje imate novim kanalima." Pogledajmo nekoliko konkretnih primjera bez gubitka vremena. Jer vrijeme je novac, prijatelju moj!
Prodaja anonimnih podataka o kupcima trećim stranama
Podaci o kupcima koji su anonimni (tj. Lišeni bilo kakvih osjetljivih podataka) ili sintetizirani (tj. Neznatno su modificirani tako da su još uvijek 100% statistički relevantni, ali nemoguće je pratiti izvornog kupca) mogu se prodati drugim tvrtkama koje trebaju u oblik analitičkih proizvoda. Agregirani, predodređeni podaci mogu se unovčiti jer mogu imati vrijednost koja nadilazi izvornu uporabu i može stvoriti novi tok prihoda. Na primjer, trgovački centar možda želi znati koju vrstu hrane vole entuzijasti za video-igre nakon što su kupili tako da se posebna kabina za brzu hranu može postaviti u isto područje s trgovinama igara. Ili telekomunikacijska tvrtka može prodati podatke o geolokaciji korisnika koji se mogu koristiti za planiranje učinkovitijih tehnoloških rješenja „pametnog grada“.
Povećanje marketinške efikasnosti
Dostizanje novih perspektiva nužno je kako bi se osiguralo poduzeće stalan protok svježih kupaca. To je razlog zašto je marketing gotovo uvijek jedna od najskupljih rashoda u proračunu svakog modernog poduzeća. Strojno učenje može se koristiti za postizanje smisla za puno marketinških podataka, povećavajući njegovu učinkovitost i smanjujući troškove. Algoritmi se mogu koristiti za preporučavanje daljnjih videozapisa za gledanje ili članaka za čitanje na temelju individualnih preferencija korisnika, povećavanja vremena provedenog na web stranici ili platformi ili privlačenja pozornosti više potencijalnih kupaca. Popularnost dijela sadržaja može se predvidjeti analizom raspoloženja, pomažući suziti vrstu sadržaja koji želite postrojiti. (Za više informacija o AI u poslovanju, pogledajte kako će umjetna inteligencija revolucionarati prodajnu industriju.)
Poboljšano profiliranje korisnika
Potpuno razumijevanje ponašanja klijenata tvrtke je presudno za izvlačenje iz njih više novca. Izvlačenje korisnih uvida iz korisničkih podataka je kruh i maslac velike analize podataka, a ML može taj proces prebaciti na novu razinu. Modeli predviđanja Churn mogu se postaviti tako da analiziraju ponašanje kupaca i razumiju tko su ljudi koji najvjerojatnije prestanu koristiti vaš proizvod nakon kraćeg vremena. Kako se poduzimaju odgovarajuće mjere za njihovo zadržavanje (na primjer, potpuno automatiziranim CRM platformama), štedi se mnogo novca jer su troškovi nabave i do pet puta veći od troškova zadržavanja. Modeli vrijednosti CLTV (životna vrijednost korisnika) se također mogu koristiti za određivanje korisnika koji će vjerojatno potrošiti novac na vaše proizvode izvlačenjem korisnih podataka iz njihovih navika. To pomaže tvrtkama da usredotoče svoje napore samo na one potencijalne kupce koji mogu ostvariti relevantan prihod.
Uvid i savjeti kao usluga
Tvrtke se često moraju oslanjati na stručnost svojih najstarijih, najstručnijih zaposlenika za obavljanje najtežih zadataka. Starija radna snaga organizacije ključno je sredstvo čije je znanje i znanje teško prenosivo kada se iskusni radnici na kraju povuku. Međutim, neke su tvrtke koristile umjetnu inteligenciju kako bi probavili bezbroj stranica dokumentacije, uključujući korisničke priručnike, prepiske o svakodnevnom radu i izvješća pisana od strane najvještijih i bivših zaposlenika. Rezultat toga je stvaranje pametnih digitalnih pomoćnika koji su u stanju pružiti korisne uvide u stvarnom vremenu novim zaposlenicima, brze analize materijalnih izbora proizvodnih kompanija i pomoći svakom članu tima da donese bilo kakvu relevantnu odluku na licu mjesta. To pomaže zaposlenicima da budu produktivniji tako što troše više vremena obavljajući svoje poslove, a manje vremena pronalazeći detalje.
Platforme analitike za samoposluživanje
Podaci se mogu pretvoriti u unovčivu imovinu čak i kada tvrtka nije vlasništvo tih podataka niti ih generira. Ovaj složen poslovni model koristi se za pružanje organizacijama koje trebaju izvući korisne informacije iz svojih strateških podataka pomoću platformi za analitiku samoposluživanja utemeljene na oblaku. Te se platforme pokreću algoritmi koji objedinjuju, obogaćuju i analiziraju svoje podatke za različite svrhe - poput povećanja učinkovitosti strojeva u proizvodnji implantata i smanjenja njihovih troškova za do 68% - ili poboljšavaju upravljanje složenim sustavima, mrežama, elektrane itd. Često ove platforme kombiniraju mogućnosti ML-a s vrhunskim podacima senzora kako bi poboljšale svoju sposobnost predviđanja i samoizlječenja kvarova, automatizirale i optimizirale operativne zadatke te smanjile zastoj do 40%. (Još nisu svi implementirali ML. Otkrijte zašto u 4 blokade blokade koje usporavaju usvajanje strojnog učenja.)
Izbjegavajte reklamiranje prijevara
Mnoge tvrtke koje si ne mogu priuštiti internetske marketinške timove moraju se pouzdati u druge dobavljače kako bi im pružili nove potencijale i mogućnosti. Međutim, u doba digitalne prevare nije svaki prodavač toliko transparentan kao što bi trebao biti. Kako bi lažno povećali broj dosegnutih kupaca, neke manje skromne reklamne agencije prodaju lažne društvene profile koji daju lažne recenzije, komentare i interakcije na društvenim mrežama ili botove koji stalno preuzimaju aplikacije, softver i mobilne / mrežne igre. Međutim, to nisu živi korisnici - oni ne samo da nikada neće platiti nijednu uslugu, već se mogu i zbuniti sa stvarnim ljudima, a s obzirom na njihov potencijalno veliki broj, vode organizacije u oblikovanje lažne korisničke persone. Botovi i lažni profili mogu se lako otkriti pomoću strojnog učenja jer, znate, strojevi su mnogo stručniji od nas u otkrivanju vlastite vrste!
Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.
Završne misli
Trebao bi postojati razlog (vjerojatno više od jednog) ako danas, 68% tvrtki usvoji strojno učenje kako bi poboljšalo procese. Oni koji su razumjeli puni potencijal upravljanja podacima i upravljanjem algoritmima, svoj rast povećali su za 43% više od onih koji to nisu. Već se rodilo novo tržište podataka i uvida, a strojno učenje je „rafinerija“ koja ovaj resurs čini još vrednijim i jednostavnijim za unovčavanje.