Zawartość
- Sprzedaż anonimowych danych klientów stronom trzecim
- Zwiększenie efektywności marketingowej
- Ulepszone profilowanie użytkowników
- Wgląd i porady jako usługa
- Samoobsługowe platformy analityczne
- Unikaj oszustw reklamowych
- Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
- Końcowe przemyślenia
Źródło: Skypixel / Dreamstime.com
Na wynos:
Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do udoskonalania dużych zbiorów danych i nadawania im wartości, jak nigdy dotąd. Organizacje wykorzystują teraz możliwości ML do zarabiania na swoich danych.
Big data jest zawsze opisywane jako niezwykle cenny zasób, który może napędzać kwitnące przedsiębiorstwo, zapewniając organizacjom przydatne informacje, możliwości biznesowe i doskonałe marże. Podobnie jak ropa naftowa musi być rafinowana, zanim będzie mogła zostać przekształcona w cenny i użyteczny zasób, jednak dane muszą zostać przetworzone przez sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML), zanim będzie to coś warte. Od wykorzystania go w celu poprawy wydajności operacji organizacji po wykorzystanie go do tworzenia nowych źródeł przychodów, dane biznesowe można zarabiać na wiele różnych sposobów.
Jak wyjaśnił Tim Sloane, wiceprezes ds. Innowacji płatniczych w Grupie Doradczej Mercator, „monetyzacja danych polega na wykorzystaniu danych, które posiadasz za pośrednictwem nowych kanałów”. Rzućmy okiem na kilka konkretnych przykładów bez marnowania czasu. Ponieważ czas to pieniądz, przyjacielu!
Sprzedaż anonimowych danych klientów stronom trzecim
Dane klientów, które są anonimowe (tj. Pozbawione jakichkolwiek poufnych informacji) lub zsyntetyzowane (tj. Nieznacznie zmodyfikowane, tak aby nadal były w 100% istotne statystycznie, ale niemożliwe do odtworzenia w stosunku do pierwotnego klienta) mogą być sprzedawane innym firmom, które potrzebują ich w forma produktów analitycznych. Zagregowane, wstępnie strawione dane można zarabiać, ponieważ mogą posiadać wartość wykraczającą poza pierwotne wykorzystanie i mogą tworzyć nowy strumień przychodów. Na przykład centrum handlowe może chcieć wiedzieć, jaki rodzaj jedzenia jest preferowany przez entuzjastów gier wideo po dokonaniu zakupu, aby można było umieścić konkretne stoisko z fast foodami w tym samym obszarze, co sklepy z grami. Albo firma telekomunikacyjna może sprzedawać dane geolokalizacyjne klientów, które można wykorzystać do planowania bardziej wydajnych rozwiązań technologicznych „inteligentnego miasta”.
Zwiększenie efektywności marketingowej
Dotarcie do nowych perspektyw jest konieczne, aby zapewnić firmie ciągły napływ świeżych klientów. Dlatego marketing prawie zawsze jest jedną z najdroższych pozycji wydatków w budżecie każdego nowoczesnego przedsiębiorstwa. Uczenie maszynowe może być wykorzystane do odczytania wielu danych marketingowych, zwiększenia jego wydajności i zmniejszenia kosztów. Algorytmy mogą służyć do polecania kolejnych filmów do obejrzenia lub czytania artykułów na podstawie indywidualnych preferencji użytkownika, zwiększania czasu spędzanego na stronie internetowej lub platformie lub przyciągania uwagi większej liczby potencjalnych klientów. Popularność fragmentu treści można prognozować za pomocą analizy nastrojów, pomagając zawęzić rodzaj treści, które chcesz uszeregować. (Aby uzyskać więcej informacji na temat sztucznej inteligencji w biznesie, zobacz Jak sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje przemysł sprzedaży).
Ulepszone profilowanie użytkowników
Pełne zrozumienie zachowań klientów firmy jest niezwykle ważne, aby wycisnąć z nich więcej pieniędzy. Wyodrębnianie przydatnych danych z danych użytkowników to podstawa analizy dużych zbiorów danych, a ML może przenieść ten proces na wyższy poziom. Modele prognozowania odejść można skonfigurować w celu analizy zachowań klientów i zrozumienia, którzy ludzie są najbardziej skłonni do zaprzestania korzystania z Twojego produktu po krótkim czasie. Ponieważ podejmowane są odpowiednie działania w celu ich zatrzymania (na przykład poprzez w pełni zautomatyzowane platformy CRM), oszczędza się dużo pieniędzy, ponieważ koszt pozyskania jest nawet pięciokrotnie wyższy niż koszt utrzymania. Modele wartości życia klienta (CLTV) można również wykorzystać do określenia, które osoby użytkowników są bardziej skłonne do wydawania pieniędzy na twoje produkty poprzez wydobywanie użytecznych danych z ich nawyków. Pomaga to firmom skoncentrować wysiłki tylko na tych potencjalnych klientach, którzy mogą generować odpowiednie przychody.
Wgląd i porady jako usługa
Firmy często muszą polegać na wiedzy swoich najstarszych, najlepiej wykwalifikowanych pracowników, aby wykonywać najtrudniejsze zadania. Kadra kierownicza w organizacji to kluczowy zasób, którego wiedzy i know-how trudno jest przekazać, gdy ci doświadczeni pracownicy przejdą na emeryturę. Jednak niektóre firmy stosują sztuczną inteligencję do przeszukiwania niezliczonych stron dokumentacji, w tym instrukcji obsługi, korespondencji na temat codziennych operacji i raportów pisanych przez najbardziej wykwalifikowanych pracowników i byłych pracowników. Rezultatem było stworzenie inteligentnych cyfrowych asystentów, którzy są w stanie zapewnić przydatne informacje w czasie rzeczywistym nowym pracownikom, szybkie analizy wyborów materiałowych dla firm produkcyjnych i pomóc każdemu członkowi zespołu w podjęciu odpowiedniej decyzji na miejscu. Pomaga to pracownikom w zwiększeniu produktywności, spędzając więcej czasu na wykonywaniu zadań, a mniej na ustalaniu szczegółów.
Samoobsługowe platformy analityczne
Dane można przekształcić w aktywa pieniężne, nawet jeśli firma nie jest właścicielem tych danych ani ich nie generuje. Ten złożony model biznesowy służy organizacjom, które muszą wydobywać przydatne informacje ze swoich danych strategicznych za pomocą samoobsługowych platform analitycznych opartych na chmurze. Platformy te są oparte na algorytmach, które agregują, wzbogacają i analizują dane w różnych celach - takich jak zwiększenie wydajności maszyn w produkcji implantów i zmniejszenie ich kosztów nawet o 68% - lub usprawnienie zarządzania złożonymi systemami, sieciami, elektrownie itp. Często platformy te łączą możliwości ML z najnowocześniejszymi danymi z czujników, aby poprawić ich zdolność do przewidywania i samonaprawiania się awarii, automatyzacji i optymalizacji zadań operacyjnych oraz ograniczenia przestojów nawet o 40%. (Nie wszyscy jeszcze wdrożyli ML. Dowiedz się, dlaczego w 4 blokadach dróg, które stoją na przeszkodzie przyjęciu uczenia maszynowego).
Unikaj oszustw reklamowych
Wiele firm, których nie stać na wewnętrzne zespoły marketingowe, musi polegać na zewnętrznych dostawcach, aby zapewnić im nowych potencjalnych klientów i potencjalnych klientów. Jednak w dobie oszustw cyfrowych nie każdy sprzedawca jest tak przejrzysty, jak powinien. Aby fałszywie zwiększyć liczbę docierających klientów, niektóre mniej skrupulatne agencje reklamowe sprzedają fałszywe profile społecznościowe, które zawierają fałszywe recenzje, komentarze i interakcje w mediach społecznościowych lub boty, które stale pobierają aplikacje, oprogramowanie oraz gry mobilne / internetowe. Nie są to jednak użytkownicy na żywo - nie tylko nigdy nie zapłacą za jakąkolwiek usługę, ale mogą być również myleni z prawdziwymi ludźmi, a biorąc pod uwagę ich potencjalnie dużą liczbę, poprowadź organizacje do stworzenia fałszywej osoby. Boty i fałszywe profile można łatwo wykryć za pomocą uczenia maszynowego, ponieważ, wiesz, maszyny są bardziej niż my ekspertami w wykrywaniu własnego rodzaju!
Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
Nie możesz poprawić swoich umiejętności programistycznych, gdy nikt nie dba o jakość oprogramowania.
Końcowe przemyślenia
Powinien istnieć powód (prawdopodobnie więcej niż jeden), jeśli dziś 68% firm stosuje uczenie maszynowe w celu usprawnienia procesów. Ci, którzy zrozumieli pełny potencjał zarządzania danymi i zarządzania danymi opartymi na algorytmach, zauważyli wzrost ich wzrostu o 43% więcej niż ci, którzy tego nie zrobili. Powstał nowy rynek danych i informacji, a uczenie maszynowe to „rafineria”, dzięki której zasoby te stają się jeszcze bardziej wartościowe i łatwe do zarabiania.