Περιεχόμενο
- Πώληση ανώνυμων δεδομένων πελατών σε τρίτα μέρη
- Βελτίωση της αποτελεσματικότητας του μάρκετινγκ
- Βελτιωμένο προφίλ χρηστών
- Insight και Συμβουλές ως Υπηρεσία
- Πλατφόρμες αυτοαπασχόλησης Analytics
- Αποφύγετε τη διαφημιστική απάτη
- No Bugs, No Stress - Ο οδηγός σας βήμα προς βήμα για τη δημιουργία λογισμικού που αλλάζει τη ζωή χωρίς να καταστρέφει τη ζωή σας
- Τελικές σκέψεις
Πηγή: Skypixel / Dreamstime.com
Πάρε μακριά:
Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται για να βελτιώσει τα δεδομένα και να της δώσει αξία όπως ποτέ άλλοτε. Οι οργανισμοί εκμεταλλεύονται τώρα τη δύναμη της ML για τη δημιουργία εσόδων από τα δεδομένα τους.
Τα μεγάλα δεδομένα περιγράφονται πάντα ως ένας εξαιρετικά πολύτιμος πόρος που μπορεί να τροφοδοτήσει κάθε ακμάζουσα επιχείρηση, παρέχοντας στους οργανισμούς δυνατότητες δράσης, επιχειρηματικές ευκαιρίες και ανώτερα περιθώρια. Ακριβώς όπως το ακατέργαστο πετρέλαιο πρέπει να εξευγενιστεί για να μπορεί να μετατραπεί σε πολύτιμο και χρήσιμο πόρο, τα δεδομένα πρέπει να αφομοιωθούν από την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τη μηχανική μάθηση (ML) προτού αξίζει κάτι. Από τη χρησιμοποίησή της για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας των λειτουργιών ενός οργανισμού για την αξιοποίησή του για τη δημιουργία νέων ροών εσόδων, τα επιχειρηματικά δεδομένα μπορούν να κερδηθούν με πολλούς διαφορετικούς τρόπους.
Όπως εξήγησε ο Tim Sloane, VP της καινοτομίας πληρωμών στη Συμβουλευτική Ομάδα Mercator, "η δημιουργία εσόδων δεδομένων είναι η μόχλευση των δεδομένων που έχετε μέσω νέων καναλιών". Ας δούμε μερικά συγκεκριμένα παραδείγματα χωρίς να χάνουμε χρόνο. Επειδή ο χρόνος είναι χρήμα, φίλε μου!
Πώληση ανώνυμων δεδομένων πελατών σε τρίτα μέρη
Τα δεδομένα πελατών που είναι ανώνυμα (δηλαδή στερούνται κάθε ευαίσθητης πληροφορίας) ή συνθετικά (δηλαδή ελαφρώς τροποποιημένα, έτσι ώστε να εξακολουθούν να είναι 100% στατιστικά συναφή αλλά αδύνατο να ανιχνευθούν στον αρχικό πελάτη) μπορούν να πωληθούν σε άλλες εταιρείες που την χρειάζονται μορφή αναλυτικών προϊόντων. Συγκεντρωμένα δεδομένα, τα οποία έχουν υποστεί εκτίμηση, μπορούν να κερδηθούν, καθώς μπορεί να έχουν αξία υπερβαίνουσα την αρχική τους χρήση και να δημιουργήσουν μια νέα ροή εσόδων. Για παράδειγμα, ένα εμπορικό κέντρο μπορεί να θέλει να μάθει ποιος τύπος φαγητού προτιμάται από τους λάτρεις των βίντεο-παιχνιδιών αφού έχουν κάνει μια αγορά, ώστε να μπορεί να τοποθετηθεί ένας συγκεκριμένος χώρος ταχείας εστίασης στην ίδια περιοχή με τα καταστήματα παιχνιδιών. Ή μια εταιρεία τηλεπικοινωνιών μπορεί να πουλήσει δεδομένα γεωγραφικής κατανομής πελατών τα οποία μπορούν να χρησιμοποιηθούν για το σχεδιασμό αποτελεσματικότερων λύσεων τεχνολογίας "έξυπνης πόλης".
Βελτίωση της αποτελεσματικότητας του μάρκετινγκ
Η επίτευξη νέων προοπτικών είναι απαραίτητη για την παροχή μιας εταιρείας με συνεχή ροή νέων πελατών. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο το μάρκετινγκ είναι σχεδόν πάντα ένα από τα πιο ακριβά στοιχεία των δαπανών στον προϋπολογισμό κάθε σύγχρονης επιχείρησης. Η μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να κατανοήσει πολλά δεδομένα μάρκετινγκ, αυξάνοντας την αποτελεσματικότητά της και μειώνοντας το κόστος. Οι αλγόριθμοι μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να προτείνουν περαιτέρω βίντεο για παρακολούθηση ή για άρθρα που διαβάζονται με βάση τις προτιμήσεις του χρήστη, αυξάνοντας το χρόνο που αφιερώνεται σε έναν ιστότοπο ή μια πλατφόρμα ή προσελκύοντας την προσοχή περισσότερων δυνητικών πελατών. Η δημοτικότητα ενός κομματιού περιεχομένου μπορεί να προβλεφθεί μέσω ανάλυσης συναίσθημα, βοηθώντας να περιορίσετε το είδος του περιεχομένου που θέλετε να ταξινομήσετε. (Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με το AI στην επιχείρηση, ανατρέξτε στο άρθρο Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη θα Επαναστατοποιήσει την Βιομηχανία Πωλήσεων.)
Βελτιωμένο προφίλ χρηστών
Η πλήρης κατανόηση της συμπεριφοράς των πελατών μιας εταιρείας είναι κρίσιμη για να αποσπάσουν περισσότερα χρήματα από αυτά. Η εξαγωγή ενεργών γνώσεων από δεδομένα χρήστη είναι το ψωμί και το βούτυρο της μεγάλης ανάλυσης δεδομένων και το ML μπορεί να πάρει αυτή τη διαδικασία στο επόμενο επίπεδο. Τα μοντέλα πρόγνωσης Churn μπορούν να ρυθμιστούν για να αναλύσουν τις συμπεριφορές των πελατών και να κατανοήσουν ποιοι είναι οι πιο πιθανό να σταματήσουν να χρησιμοποιούν το προϊόν σας μετά από σύντομο χρονικό διάστημα. Εφόσον ληφθούν τα κατάλληλα μέτρα για τη διατήρησή τους (για παράδειγμα, μέσω πλήρως αυτοματοποιημένων πλατφορμών CRM), εξοικονομούνται πολλά χρήματα, καθώς το κόστος απόκτησης είναι έως και πέντε φορές υψηλότερο από το κόστος διατήρησης. Τα μοντέλα για την αξία της διάρκειας ζωής των πελατών (CLTV) μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για να προσδιορίσουν ποιοι χρήστες είναι πιο πιθανό να δαπανήσουν χρήματα για τα προϊόντα σας, αφαιρώντας χρήσιμα δεδομένα από τις συνήθειες τους. Αυτό βοηθά τις εταιρείες να εστιάσουν τις προσπάθειές τους μόνο σε εκείνους τους οδηγούς που μπορούν να παράγουν σχετικά έσοδα.
Insight και Συμβουλές ως Υπηρεσία
Οι εταιρείες συχνά πρέπει να βασίζονται στην εμπειρία των παλαιότερων και πιο εξειδικευμένων υπαλλήλων τους για την εκτέλεση των πιο δύσκολων εργασιών. Το ανώτερο εργατικό δυναμικό ενός οργανισμού είναι ένα κρίσιμο περιουσιακό στοιχείο του οποίου οι γνώσεις και η τεχνογνωσία είναι δύσκολο να μεταφερθούν όταν αυτοί οι έμπειροι εργαζόμενοι τελικά αποσυρθούν. Ωστόσο, ορισμένες εταιρείες χρησιμοποίησαν τεχνητή νοημοσύνη για να αφομοιώσουν αμέτρητες σελίδες τεκμηρίωσης που περιλαμβάνουν εγχειρίδια χρήστη, αλληλογραφία σχετικά με καθημερινές εργασίες και αναφορές από τους πιο εξειδικευμένους υπαλλήλους και πρώην υπαλλήλους. Το αποτέλεσμα ήταν η δημιουργία έξυπνων ψηφιακών βοηθών που μπορούν να παράσχουν χρήσιμες γνώσεις σε πραγματικό χρόνο σε νέους εργαζομένους, γρήγορες αναλύσεις σχετικά με τις υλικές επιλογές για κατασκευαστικές εταιρείες και να βοηθήσουν κάθε μέλος της ομάδας να λάβει οποιαδήποτε σχετική απόφαση επιτόπου. Αυτό βοηθά τους εργαζόμενους να είναι πιο παραγωγικοί, αφιερώνουν περισσότερο χρόνο στην εκτέλεση των καθηκόντων τους και λιγότερο χρόνο κατανοώντας τις λεπτομέρειες.
Πλατφόρμες αυτοαπασχόλησης Analytics
Τα δεδομένα μπορούν να μετατραπούν σε ένα περιουσιακό στοιχείο που μπορεί να δημιουργηθεί με κέρδος ακόμη και όταν μια εταιρεία δεν είναι ιδιοκτήτη αυτών των δεδομένων ούτε την παράγει. Αυτό το πολύπλοκο επιχειρησιακό μοντέλο χρησιμοποιείται για να παρέχει στους οργανισμούς που χρειάζονται έξοδο χρήσιμων πληροφοριών από τα στρατηγικά τους δεδομένα με πλατφόρμες αναλύσεων που βασίζονται σε cloud. Αυτές οι πλατφόρμες τροφοδοτούνται από αλγόριθμους που συγκεντρώνουν, εμπλουτίζουν και αναλύουν τα δεδομένα τους για διάφορους σκοπούς - όπως η αύξηση της αποτελεσματικότητας των μηχανημάτων στην κατασκευή εμφυτευμάτων και η μείωση του κόστους τους μέχρι 68% - ή η ενίσχυση της διαχείρισης σύνθετων συστημάτων, δικτύων, σταθμοί παραγωγής ηλεκτρικής ενέργειας κλπ. Συχνά, αυτές οι πλατφόρμες συνδυάζουν τις δυνατότητες του ML με τα δεδομένα αισθητήρων αιχμής για να βελτιώσουν την ικανότητά τους να προβλέπουν και να αυτοθεραπεύουν τις βλάβες, να αυτοματοποιούν και να βελτιστοποιούν λειτουργικές εργασίες και να μειώνουν τις διακοπές έως 40%. (Όχι όλοι έχουν εφαρμόσει ML ακόμα. Μάθετε γιατί σε 4 οδοφράγματα που καθυστερούν την υιοθέτηση της μάθησης μηχανών.)
Αποφύγετε τη διαφημιστική απάτη
Πολλές εταιρείες που δεν μπορούν να αντέξουν οικονομικά τις εσωτερικές ομάδες μάρκετινγκ πρέπει να βασίζονται σε τρίτους προμηθευτές για να τους προσφέρουν νέες ευκαιρίες και προοπτικές. Ωστόσο, στην εποχή της ψηφιακής απάτης, δεν είναι κάθε πωλητής τόσο διαφανής όσο θα έπρεπε. Για να φουσκωθούν ψευδώς ο αριθμός των πελατών που έχουν φτάσει, μερικοί λιγότερο προσεκτικοί διαφημιστικοί οργανισμοί πωλούν ψευδή κοινωνικά προφίλ που παρέχουν ψευδείς κριτικές, σχόλια και αλληλεπιδράσεις στα κοινωνικά μέσα ενημέρωσης ή bots που κάνουν συνεχώς λήψη εφαρμογών, λογισμικού και παιχνιδιών σε κινητά / διαδικτυακά παιχνίδια. Ωστόσο, αυτοί δεν είναι ζωντανοί χρήστες - όχι μόνο δεν θα πληρώνουν ποτέ για οποιαδήποτε υπηρεσία, αλλά μπορούν επίσης να συγχέονται με τους πραγματικούς ανθρώπους και, δεδομένου του δυνητικά μεγάλου αριθμού τους, να οδηγήσουν τις οργανώσεις στο σχηματισμό ενός ψεύτικου χρήστη. Τα ρομπότ και τα ψεύτικα προφίλ μπορούν εύκολα να ανιχνευθούν χρησιμοποιώντας την εκμάθηση μηχανών επειδή, γνωρίζετε, οι μηχανές είναι πιο εξειδικευμένες από εμάς στην ανίχνευση του δικού τους είδους!
No Bugs, No Stress - Ο οδηγός σας βήμα προς βήμα για τη δημιουργία λογισμικού που αλλάζει τη ζωή χωρίς να καταστρέφει τη ζωή σας
Δεν μπορείτε να βελτιώσετε τις δεξιότητες προγραμματισμού σας όταν κανείς δεν ενδιαφέρεται για την ποιότητα του λογισμικού.
Τελικές σκέψεις
Πρέπει να υπάρχει ένας λόγος (πιθανόν περισσότεροι από έναν) αν σήμερα, το 68% των εταιρειών υιοθετήσουν μηχανική μάθηση για την ενίσχυση των διαδικασιών. Όσοι κατανοούσαν το πλήρες δυναμικό της διαχείρισης δεδομένων και της διαχείρισης δεδομένων από αλγόριθμους είδαν την αύξηση τους να αυξάνεται κατά 43% περισσότερο από ό, τι δεν είχαν. Μια νέα αγορά δεδομένων και γνώσεων έχει ήδη γεννηθεί, και η μηχανική μάθηση είναι το "διυλιστήριο" που κάνει αυτόν τον πόρο ακόμα πιο πολύτιμο και εύκολο στη δημιουργία εσόδων.