Saturs
- Anonimizētu klientu datu pārdošana trešajām personām
- Mārketinga efektivitātes uzlabošana
- Uzlabota lietotāju profilēšana
- Ieskats un konsultācijas kā pakalpojums
- Pašapkalpošanās analītiskās platformas
- Izvairieties no krāpšanas reklāmās
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- Noslēguma domas
Avots: Skypixel / Dreamstime.com
Izņemšana:
Mašīnmācība tiek izmantota, lai precizētu lielos datus un piešķirtu tiem tādu vērtību kā vēl nekad. Organizācijas tagad izmanto ML iespējas gūt peļņu no saviem datiem.
Liela apjoma dati vienmēr tiek aprakstīti kā ārkārtīgi vērtīgs resurss, kas var dot atbalstu jebkuram plaukstošam uzņēmumam, sniedzot organizācijām praktiskas iespējas, biznesa iespējas un augstākas robežas. Tāpat kā jēlnafta ir jārafinē, pirms to var pārveidot par vērtīgu un noderīgu resursu, tomēr dati ir jāsagrauj ar mākslīgo intelektu (AI) un mašīnmācību (ML), pirms tā ir kaut ko vērts. Sākot ar tā izmantošanu, lai uzlabotu organizācijas darbību efektivitāti, līdz tās izmantošanai, lai radītu jaunas ieņēmumu plūsmas, biznesa datus var gūt no peļņas dažādos veidos.
Kā skaidroja Tims Sloane, “Mercator” konsultatīvās grupas maksājumu jauninājumu viceprezidents, “datu monetizācija ir saistīta ar jūsu piesaistīto datu piesaistīšanu, izmantojot jaunus kanālus.” Apskatīsim dažus konkrētus piemērus, netērējot laiku. Tā kā laiks ir nauda, mans draugs!
Anonimizētu klientu datu pārdošana trešajām personām
Klientu datus, kas ir anonimizēti (ti, bez jebkādas sensitīvas informācijas) vai sintezēti (ti, nedaudz pārveidoti, lai tie joprojām būtu 100% statistiski nozīmīgi, bet nav iespējams izsekot sākotnējam klientam), var pārdot citiem uzņēmumiem, kuriem tas ir vajadzīgs analītisko produktu forma. Apkopotus, iepriekš sagatavotus datus var monetizēt, jo tiem var būt vērtība, kas pārsniedz sākotnējo izmantošanu, un tie var radīt jaunu ieņēmumu plūsmu. Piemēram, lielveikals var vēlēties uzzināt, kādu ēdienu veidu videospēļu entuziasti dod priekšroku pēc pirkuma veikšanas, lai īpašu ātrās ēdināšanas kabīni varētu izvietot tajā pašā vietā, kur spēļu veikali. Vai arī telekomunikāciju uzņēmums var pārdot klientu ģeogrāfiskās atrašanās vietas datus, kurus var izmantot, lai plānotu efektīvākus “viedās pilsētas” tehnoloģiju risinājumus.
Mārketinga efektivitātes uzlabošana
Jaunu izredžu sasniegšana ir nepieciešama, lai uzņēmumam nodrošinātu pastāvīgu svaigu klientu plūsmu. Tas ir iemesls, kāpēc mārketings gandrīz vienmēr ir viens no dārgākajiem izdevumu posteņiem jebkura mūsdienu uzņēmuma budžetā. Mašīnu apguvi var izmantot, lai saprastu daudzus mārketinga datus, paaugstinot to efektivitāti un samazinot izmaksas. Algoritmus var izmantot, lai ieteiktu citus skatīties videoklipus vai lasāmus rakstus, pamatojoties uz lietotāja individuālajām vēlmēm, palielinot vietni vai platformu pavadīto laiku vai piesaistot vairāk potenciālo klientu uzmanību. Satura gabala popularitāti var prognozēt, izmantojot sentimenta analīzi, palīdzot sašaurināt to satura veidu, kuru vēlaties sakārtot. (Plašāku informāciju par AI uzņēmējdarbībā skatiet sadaļā Kā mākslīgais intelekts radīs revolūciju pārdošanas nozarē.)
Uzlabota lietotāju profilēšana
Lai izspiestu no viņiem vairāk naudas, ir ļoti svarīgi pilnībā izprast uzņēmuma klientu rīcību. Iegūstamās atziņas no lietotāju datiem ir lielo datu analīzes maize un sviests, un ML var pārcelt šo procesu uz nākamo līmeni. Aprēķināšanas prognozēšanas modeļus var iestatīt, lai analizētu klientu uzvedību un saprastu, kuri ir cilvēki, kuri, visticamāk, pēc neilga laika pārtrauks jūsu produkta lietošanu. Tā kā tiek veikti atbilstoši pasākumi to saglabāšanai (piemēram, izmantojot pilnībā automatizētas CRM platformas), tiek ietaupīts daudz naudas, jo iegādes izmaksas ir pat piecas reizes lielākas nekā saglabāšanas izmaksas. Klientu mūža vērtības (CLTV) modeļus var izmantot arī, lai noteiktu, kuras lietotāju personas, visticamāk, tērē naudu par jūsu izstrādājumiem, iegūstot noderīgus datus no viņu ieradumiem. Tas palīdz uzņēmumiem koncentrēt savus centienus tikai uz potenciālajiem pircējiem, kuri var gūt attiecīgus ieņēmumus.
Ieskats un konsultācijas kā pakalpojums
Uzņēmumiem bieži ir jāpaļaujas uz savu vecāko, prasmīgāko darbinieku zināšanām, lai veiktu vissarežģītākos uzdevumus. Organizācijas vecākais darbaspēks ir būtiska vērtība, kuras zināšanas un kompetence ir grūti nododama, kad šie pieredzējušie darbinieki galu galā aiziet pensijā. Tomēr daži uzņēmumi ir izmantojuši mākslīgo intelektu, lai sagremotu neskaitāmas dokumentācijas lappuses, kurās ietvertas lietotāja rokasgrāmatas, sarakste par ikdienas darbībām un prasmīgāko darbinieku un bijušo darbinieku rakstītie pārskati. Rezultāts bija viedo digitālo palīgu izveide, kas reāllaikā var sniegt noderīgu ieskatu jaunajiem darbiniekiem, ātri analizēt ražošanas uzņēmumu materiālo izvēli un palīdzēt katram komandas loceklim pieņemt visus attiecīgos lēmumus uz vietas. Tas palīdz darbiniekiem būt produktīvākiem, pavadot vairāk laika savu darbu veikšanai un mazāk laika izdomājot detaļas.
Pašapkalpošanās analītiskās platformas
Datus var pārvērst par nopelnījamu aktīvu pat tad, ja uzņēmumam nav šo datu īpašumtiesības un tos neģenerē. Šis sarežģītais biznesa modelis tiek izmantots, lai nodrošinātu organizācijas, kurām no stratēģiskajiem datiem jāiegūst noderīga informācija, izmantojot mākoņa līmeņa pašapkalpošanās analītikas platformas. Šīs platformas darbina algoritmi, kas apkopo, bagātina un analizē savus datus dažādiem mērķiem - piemēram, palielinot mašīnu efektivitāti implantātu ražošanā un samazinot to izmaksas līdz pat 68% - vai uzlabojot sarežģītu sistēmu, tīklu, spēkstacijas utt. Bieži vien šīs platformas apvieno ML iespējas ar vismodernākajiem sensoru datiem, lai uzlabotu to spēju paredzēt un pašdziedināt kļūmes, automatizēt un optimizēt darbības uzdevumus un samazināt dīkstāves līdz pat 40%. (Ne visi vēl ir ieviesuši ML. Uzziniet, kāpēc četros ceļa bloķējumos, kas kavē mašīnmācīšanos.)
Izvairieties no krāpšanas reklāmās
Daudziem uzņēmumiem, kuri nevar atļauties iekšējās mārketinga komandas, jāpaļaujas uz trešo pušu pārdevējiem, lai viņiem nodrošinātu jaunus potenciālos klientus un iespējas. Tomēr digitālās krāpšanas laikmetā ne katrs pārdevējs ir tik caurspīdīgs, kā tam vajadzētu būt. Lai nepatiesi palielinātu sasniegto klientu skaitu, dažas mazāk skrupulozas reklāmas aģentūras pārdod nepatiesus sociālos profilus, kas sniedz nepatiesas atsauksmes, komentārus un mijiedarbību sociālajos medijos, vai robotprogrammatūras, kas pastāvīgi lejupielādē lietotnes, programmatūru un mobilās / tiešsaistes spēles. Tomēr šie nav tiešie lietotāji - viņi ne tikai nekad nemaksās par jebkuru pakalpojumu, bet arī tos var sajaukt ar reāliem cilvēkiem un, ņemot vērā to potenciāli lielo skaitu, noved pie tā, ka organizācijas veido nepatiesu lietotāju personību. Robotprogrammatūru un viltus profilus var viegli noteikt, izmantojot mašīnmācīšanos, jo, jūs zināt, mašīnas ir daudz ekspertākas nekā mēs, lai atklātu sava veida!
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, kad nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Noslēguma domas
Tam vajadzētu būt iemeslam (iespējams, vairāk nekā vienam), ja mūsdienās 68% uzņēmumu pieņem mašīnmācību procesu uzlabošanai. Tie, kas pilnībā izprata algoritmu vadītas datu pārvaldības un datu pārvaldības potenciālu, to izaugsme palielinājās par 43% vairāk nekā tie, kuri to nedarīja. Jau ir izveidojies jauns datu un ieskatu tirgus, un mašīnmācība ir “pārstrādes uzņēmums”, kas šo resursu padara vēl vērtīgāku un viegli pelnāmu.