Sisältö
- Anonyymien asiakastietojen myynti kolmansille osapuolille
- Markkinoinnin tehokkuuden parantaminen
- Parannettu käyttäjän profilointi
- Näkemys ja neuvoja palveluna
- Itsepalveluanalyysialustat
- Vältä petoksien mainostamista
- Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
- Lopulliset ajatukset
Lähde: Skypixel / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
Koneoppimuksella tarkennetaan suurta dataa ja annetaan sille arvo kuin koskaan ennen. Organisaatiot hyödyntävät nyt ML: n voimaa ansaita tietojaan.
Suuret tiedot kuvataan aina erittäin arvokkaiksi resursseiksi, jotka voivat polttaa kaikkia menestyviä yrityksiä, tarjoamalla organisaatioille käytännöllisiä oivalluksia, liiketoimintamahdollisuuksia ja korkeammat marginaalit. Aivan kuten raakaöljy on puhdistettava, ennen kuin se voidaan muuntaa arvokkaammaksi ja hyödylliseksi resurssiksi, data on kuitenkin hajotettava tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) avulla, ennen kuin se on jotain arvoista. Yritystiedot voidaan ansaita monin eri tavoin, hyödyntämällä sitä organisaation toiminnan tehostamisessa ja hyödyntämällä sitä uusien tulovirtojen luomiseksi.
Kuten Mercatorin neuvoa-antavan ryhmän maksuinnovaatioiden johtaja Tim Sloane selitti, ”datan ansaitseminen tarkoittaa kaiken käyttämäsi tiedon hyödyntämistä uusien kanavien kautta.” Katsotaanpa muutama konkreettinen esimerkki tuhlaamatta aikaa. Koska aika on rahaa, ystäväni!
Anonyymien asiakastietojen myynti kolmansille osapuolille
Asiakastietoja, jotka on nimetty (ts. Ilman arkaluontoista tietoa) tai syntetisoitu (ts. Hiukan muokattu, jotta se on edelleen 100% tilastollisesti merkityksellinen, mutta jota ei voida jäljittää alkuperäiseen asiakkaaseen), voidaan myydä muille yrityksille, jotka tarvitsevat sitä analyyttisten tuotteiden muoto. Aggregoitu, esiasennettu data voidaan ansaita rahaksi, koska sillä voi olla arvo, joka ylittää sen alkuperäisen käytön, ja se voi luoda uuden tulovirran. Esimerkiksi kauppakeskus voi haluta tietää, minkä tyyppisiä ruokia videopeliharrastajat pitävät parempana oston jälkeen, jotta erityinen pikaruokakoju voidaan sijoittaa samaan alueeseen kuin pelikaupat. Tai teleyritys voi myydä asiakkaiden sijaintitietoja, joita voidaan käyttää tehokkaampien ”älykkäiden kaupunkien” teknologiaratkaisujen suunnitteluun.
Markkinoinnin tehokkuuden parantaminen
Uusien näkymien saavuttaminen on välttämätöntä, jotta yritykselle saadaan jatkuvasti tuoreita asiakkaita. Tästä syystä markkinointi on melkein aina yksi kalleimmista menoista nykyaikaisen yrityksen talousarviossa. Koneoppimuksella voidaan havaita paljon markkinointitietoja, tehostaa sen tehokkuutta ja vähentää kustannuksia. Algoritmeja voidaan käyttää suosittelemaan muita katseltavissa olevia videoita tai luettavia artikkeleita käyttäjän yksilöllisten mieltymysten perusteella, lisäämään verkkosivustolla tai alustalla vietettyä aikaa tai kiinnittämään enemmän potentiaalisten asiakkaiden huomioita. Sisällön suosio voidaan ennustaa tuntemusanalyysin avulla, mikä auttaa kaventamaan rivitettävän sisällön tyyppiä. (Lisätietoja liiketoiminnan AI: stä on artikkelissa Miten tekoäly mullistaa myyntiteollisuutta.)
Parannettu käyttäjän profilointi
Yrityksen asiakkaiden käyttäytymisen ymmärtäminen on ensiarvoisen tärkeää, jotta heistä saataisiin enemmän rahaa. Toimintakelpoisten tietojen saaminen käyttäjän tiedoista on isojen tietojen analysoinnin leipä ja voi, ja ML voi viedä tämän prosessin seuraavalle tasolle. Vaihtuvuusennustemallit voidaan asettaa analysoimaan asiakaskäyttäytymistä ja ymmärtämään ketkä ovat todennäköisimmin lopettamassa tuotteesi käytön lyhyen ajan kuluttua. Koska niiden säilyttämiseksi ryhdytään asianmukaisiin toimiin (esimerkiksi täysin automatisoitujen CRM-alustojen kautta), säästyy paljon rahaa, koska hankintakustannukset ovat jopa viisinkertaiset säilytyskustannuksiin verrattuna. Asiakkaan elinajan arvo- (CLTV) malleja voidaan käyttää myös määrittämään, mitkä käyttäjän persoonat todennäköisemmin käyttävät rahaa tuotteisiisi poistamalla hyödyllistä tietoa heidän tottumuksistaan. Tämä auttaa yrityksiä keskittämään ponnistelunsa vain niihin viittauksiin, jotka voivat tuottaa merkittävää tuloa.
Näkemys ja neuvoja palveluna
Yritysten on usein luotettava vanhimpien, taitavimpien työntekijöidensä asiantuntemukseen vaikeimpien tehtävien suorittamiseksi. Organisaation vanhempi työvoima on kriittinen voimavara, jonka tietämystä on tuskin siirrettävissä, kun nämä kokeneet työntekijät lopulta jäävät eläkkeelle. Jotkut yritykset ovat kuitenkin käyttäneet tekoälyä sulatamaan lukemattomia sivuja dokumentaatiota, joka sisältää käyttöoppaita, kirjeenvaihtoa päivittäisestä toiminnasta ja taitavien työntekijöiden ja entisten työntekijöiden kirjoittamia raportteja. Tuloksena oli älykkäiden digitaalisten avustajien luominen, jotka pystyvät tarjoamaan hyödyllisiä oivalluksia reaaliajassa uusille työntekijöille, nopeat analyysit valmistusyritysten materiaalivalinnoista ja auttavat jokaista ryhmän jäsentä tekemään asiaankuuluvat päätökset paikan päällä. Tämä auttaa työntekijöitä olemaan tuottavampia viettämällä enemmän aikaa töiden suorittamiseen ja vähentämällä yksityiskohtien selvittämistä.
Itsepalveluanalyysialustat
Tiedot voidaan muuttaa kaupallistettavaksi omaisuudeksi, vaikka yritys ei olisikaan kyseisen tiedon omistaja tai luo sitä. Tätä monimutkaista liiketoimintamallia käytetään tarjoamaan organisaatioille, joiden on poimittava hyödyllistä tietoa strategisesta tiedostaan, pilvipohjaisilla, itsepalveluna toimivilla analyyttialustoilla. Näitä alustoja käyttävät algoritmit, jotka aggregoivat, rikastavat ja analysoivat tietojaan moniin eri tarkoituksiin - esimerkiksi lisätä koneiden tehokkuutta implanttien valmistuksessa ja vähentää niiden kustannuksia jopa 68% - tai tehostaa monimutkaisten järjestelmien, verkkojen, voimalaitokset jne. Usein nämä alustat yhdistävät ML: n ominaisuudet huippuluokan anturitietoihin parantaakseen niiden kykyä ennustaa ja itseparantua vikoja, automatisoida ja optimoida operatiivisia tehtäviä sekä vähentää seisokkeja jopa 40%. (Kaikki eivät ole vielä toteuttaneet ML: ää. Selvitä miksi neljässä tielohkossa, jotka estävät koneoppimisen.)
Vältä petoksien mainostamista
Monien yritysten, joilla ei ole varaa yrityksen sisäisiin markkinointiryhmiin, on luottaa kolmansien osapuolien toimittajiin tarjotakseen heille uusia viitteitä ja näkymiä. Digitaalisten petosten aikakaudella kaikki myyjät eivät kuitenkaan ole niin avoimia kuin sen pitäisi olla. Jotkut saavuttaneiden asiakkaiden määrän väärin lisäämiseksi jotkut vähemmän tiukat mainostoimistot myyvät vääriä sosiaalisia profiileja, jotka tarjoavat vääriä arvosteluja, kommentteja ja vuorovaikutusta sosiaalisessa mediassa, tai robotteja, jotka lataavat jatkuvasti sovelluksia, ohjelmistoja ja mobiili- / online-pelejä. Nämä eivät ole kuitenkaan live-käyttäjiä - he eivät vain koskaan maksa mistään palvelusta, vaan heidät voidaan sekoittaa myös todellisten ihmisten kanssa, ja ottaen huomioon mahdollisesti suuren määrän, organisaatiot voivat muodostaa väärän käyttäjän persoonallisuuden. Botit ja väärät profiilit voidaan helposti havaita koneoppimisella, koska koneet ovat asiantuntevampia kuin me tunnistamaan omat tyyppinsä!
Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
Et voi parantaa ohjelmointitaitojasi, kun kukaan ei välitä ohjelmiston laadusta.
Lopulliset ajatukset
Pitäisi olla syy (todennäköisesti useampi kuin yksi), jos nykyään 68% yrityksistä hyväksyy koneoppimisen prosessien parantamiseksi. Niiden, jotka ymmärsivät algoritmitietoisen tiedonhallinnan ja tiedonhallinnan täydet mahdollisuudet, kasvu kasvoi 43% enemmän kuin sellaisten, jotka eivät sitä ymmärtäneet. Uusi data- ja oivalluksen markkinat ovat jo syntyneet, ja koneoppiminen on ”jalostamo”, joka tekee tästä resurssista entistä arvokkaamman ja helpoimman ansaitsemisen mahdollistavan.