Tartalom
- Anonimált ügyféladatok eladása harmadik felek számára
- A marketing hatékonyságának javítása
- Javított felhasználói profilozás
- Betekintés és tanácsadás mint szolgáltatás
- Önkiszolgáló elemzési platformok
- Kerülje a csalás hirdetését
- Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
- Végső gondolatok
Forrás: Skypixel / Dreamstime.com
Elvitel:
A gépi tanulást arra használják, hogy finomítsák a nagy adatokat, és értéküket adják, mint még soha. A szervezetek mostanra kihasználják az ML erejét adataik pénzszerzésére.
A nagy adatmennyiséget mindig olyan hatalmas értékű erőforrásként írják le, amely bármilyen virágzó vállalkozást táplálhat, és a szervezetek számára gyakorlati betekintést, üzleti lehetőségeket és kiemelkedő haszonképességet nyújt. Csakúgy, mint a nyersolajat, finomítani kell, mielőtt értékes és hasznos erőforrássá alakítanák, az adatokat azonban mesterséges intelligenciával (AI) és gépi tanulással (ML) kell emésztni, mielőtt valami megéri. Az üzleti adatok felhasználásának elősegítése a szervezet működésének hatékonyságának javítása és az új bevételi források létrehozása érdekében az üzleti adatok sokféle módon pénzszerezhetők.
Ahogyan Tim Sloane, a Mercator Tanácsadó Csoport fizetési innovációért felelős alelnöke kifejtette, „az adatok pénzszerzésének lényege az, hogy új csatornákon keresztül kiaknázza a meglévő adatait.” Nézzünk meg néhány konkrét példát, pazarlás nélkül. Mivel az idő pénz, barátom!
Anonimált ügyféladatok eladása harmadik felek számára
Az anonimizált (azaz bármilyen érzékeny információtól megfosztott) vagy szintetizált (azaz kissé módosított, tehát továbbra is 100% -ig statisztikailag releváns, de az eredeti vevőig visszakereshetetlen) vevői adatok eladhatók más cégeknek, amelyeknek szükségük van a analitikai termékek formája. Az összesített, előre beállított adatok bevételszerzésre kerülhetnek, mivel azok olyan értéke lehet, amely meghaladja az eredeti használatát, és új bevételi forrást hozhat létre. Például egy bevásárlóközpont megkérdezheti, hogy a videojáték-rajongók melyik ételt részesítik előnyben a vásárlás után, hogy egy speciális gyorsétterem-standot el lehessen helyezni a játékboltokkal azonos területre. Vagy egy távközlési cég értékesítheti az ügyfelek földrajzi helyzetének adatait, amelyek felhasználhatók hatékonyabb „intelligens város” technológiai megoldások tervezésére.
A marketing hatékonyságának javítása
Új kilátások elérése szükséges ahhoz, hogy a vállalat folyamatos friss vevőkkel járjon. Ez az oka annak, hogy a marketing szinte mindig az egyik legdrágább kiadási tétel bármely modern vállalkozás költségvetésében. A gépi tanulás felhasználható sok marketing adatok értelmezésére, hatékonyságának növelésére és a költségek csökkentésére. Az algoritmusok felhasználásával további videókat lehet megtekinteni a megtekintéshez vagy az olvasható cikkeket a felhasználó egyéni preferenciái alapján, növelve egy weboldalon vagy platformon töltött időt, vagy megragadva a potenciálisabb ügyfelek figyelmét. Egy tartalom egy részének népszerűsége előrejelzhető érzelmi elemzéssel, segítve szűkíteni a felsorolni kívánt tartalom típusát. (Ha többet szeretne megtudni az AI-ről az üzleti életben, lásd: Hogyan fogja a mesterséges intelligencia forradalmasítani az értékesítési ipart.)
Javított felhasználói profilozás
A társaság ügyfeleinek viselkedésének teljes megértése kritikus fontosságú ahhoz, hogy több pénzt szedjen belőle. A felhasználói adatokból kivitelezhető gyakorlati betekintés a nagy adatok elemzésének kenyere és vaja, és az ML ezt a folyamatot a következő szintre viheti. Beállíthatjuk a fogyasztási előrejelzési modelleket, hogy elemezzük az ügyfelek viselkedését és megértsük, kik azok az emberek, akik valószínűleg abbahagyják az Ön termékének használatát rövid idő után. Mivel megfelelő intézkedéseket tesznek a megtartásuk érdekében (például teljesen automatizált CRM platformon keresztül), sok pénzt takarítanak meg, mivel a beszerzés költsége akár ötször is magasabb, mint a megtartás költsége. Az ügyfelek élettartam-értékének (CLTV) modelljei felhasználhatók annak meghatározására is, hogy mely felhasználói személyek valószínűbben költenek pénzt az Ön termékeire azáltal, hogy szokásaikból hasznos adatokat vonnak ki. Ez segít a vállalatoknak arra, hogy erőfeszítéseiket csak azokra az ügyfelekre összpontosítsák, akik releváns bevételt generálhatnak.
Betekintés és tanácsadás mint szolgáltatás
A vállalatoknak a legnehezebb feladatok elvégzéséhez gyakran a legidősebb, legképzettebb alkalmazottaik szakértelmére kell támaszkodniuk. A szervezet vezető munkaerője kritikus eszköz, amelynek ismerete és know-how alig adható át, amikor ezek a tapasztalt munkavállalók végül nyugdíjba vonulnak. Néhány vállalat azonban mesterséges intelligenciát alkalmazott számtalan olyan dokumentum-oldal elbontására, amely felhasználói kézikönyveket, napi műveletekről szóló leveleket, valamint a legképzettebb alkalmazottak és a volt alkalmazottak által készített jelentéseket tartalmaz. Ennek eredményeként olyan intelligens digitális asszisztenseket hoztunk létre, amelyek valós időben hasznos betekintést nyújtanak az új alkalmazottak számára, gyors elemzéseket készíthetnek a gyártó vállalatok anyagválasztásáról, és segítenek minden csapattagot a helyszínen hozni bármilyen releváns döntést. Ez elősegíti az alkalmazottak termelékenységét azáltal, hogy több időt töltenek munkájuk elvégzésével, és kevesebb időt találnak a részletek kitalálására.
Önkiszolgáló elemzési platformok
Az adatok bevételszerzésre képes eszközzé válhatnak még akkor is, ha a társaság nem rendelkezik az adatok tulajdonjogával, és nem generálja azokat. Ezt a komplex üzleti modellt azoknak a szervezeteknek a biztosítása szolgálja, amelyeknek hasznos információkat kell kihozniuk stratégiai adataikból felhőalapú, önkiszolgáló elemző platformokkal. Ezeket a platformokat olyan algoritmusok hajtják, amelyek különböző célokra gyűjtik, gazdagítják és elemezik az adatokat - például növelik a gépek hatékonyságát az implantátumok gyártásában és csökkentik költségeiket akár 68% -kal -, vagy javítják az összetett rendszerek, hálózatok kezelését, erőművek, stb. Ezek a platformok gyakran kombinálják az ML képességeit a legmodernebb érzékelőadatokkal, hogy javítsák képességüket a meghibásodások előrejelzésére és öngyógyítására, az operatív feladatok automatizálására és optimalizálására, valamint az állásidők akár 40% -kal történő csökkentésére. (Még nem mindenki hajtotta végre az ML-t. Tudja meg, miért szerepel a négy útblokkban, amelyek megakadályozzák a gépi tanulást.)
Kerülje a csalás hirdetését
Sok vállalat, amely nem engedheti meg magának a házon belüli marketing csapatokat, támaszkodnia kell harmadik fél szállítóira, hogy új vevőket és kilátásokat biztosítson számukra. A digitális csalások korában azonban nem minden eladó van olyan átlátható, mint amilyennek lennie kellene. Annak érdekében, hogy hamisan megnöveljük az elért ügyfelek számát, néhány kevésbé szigorú reklámügynökség hamis közösségi profilokat ad el, amelyek hamis értékeléseket, megjegyzéseket és interakciókat biztosítanak a közösségi médiában, vagy robotok, amelyek folyamatosan letöltik alkalmazásokat, szoftvereket és mobil / online játékokat. Ezek azonban nem élő felhasználók - nem csak soha nem fizetnek semmilyen szolgáltatást, hanem összetéveszthetők valódi emberekkel is, és mivel potenciálisan nagy számukra vezetik a szervezeteket hamis felhasználói személyiség kialakulásához. A robotok és a hamis profilok könnyen felismerhetők a gépi tanulás segítségével, mert tudod, hogy a gépek szakembereinknél jobban szakértők, mint a saját fajtáik felismerésében!
Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
Nem javíthatja a programozási képességeit, ha senki sem törődik a szoftver minőségével.
Végső gondolatok
Indokolni kell (valószínűleg egynél többet), ha manapság a vállalatok 68% -a gépi tanulást alkalmaz a folyamatok fokozása érdekében. Azok, akik megértették az algoritmus alapú adatkezelés és az adatkezelés teljes potenciálját, 43% -kal növekedtek növekedésükben, mint azok, akik még nem tették meg. Az adatok és a betekintés új piaca már létrejött, és a gépi tanulás az a „finomító”, amely ezt az erőforrást még értékesebbé és könnyebbé teszi pénzszerzésre.