İçerik
- Anonim Müşteri Verilerini Üçüncü Taraflara Satış
- Pazarlama Verimliliğini Artırma
- Geliştirilmiş Kullanıcı Profili
- Hizmet Olarak İçgörü ve Tavsiye
- Self Servis Analitik Platformları
- Reklam Sahtekarlığından Kaçının
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- Son düşünceler
Kaynak: Skypixel / Dreamstime.com
Paket servisi:
Makine öğrenmesi büyük verileri hassaslaştırmak ve daha önce hiç olmadığı gibi değer vermek için kullanılıyor. Kuruluşlar, artık verilerinden para kazanma konusunda ML'nin gücünü kullanıyor.
Büyük veri her zaman, gelişen işletmelere yakıt sağlayabilen, kuruluşlara eyleme geçirilebilir içgörüler, iş fırsatları ve üstün marjlar sağlayan son derece değerli bir kaynak olarak tanımlanmaktadır. Tıpkı ham petrolün değerli ve faydalı bir kaynağa dönüştürülebilmesi için rafine edilmesi gerektiği gibi, ancak veriler bir değere değmeden önce yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) ile sindirilmelidir. Bir kuruluşun operasyonlarının verimliliğini arttırmak için yeni gelir akışları yaratmaya yardımcı olmaktan, işletme verisi birçok farklı şekilde para kazanılabilir.
Mercator Advisory Group’un yenilikçiliğini üstlendiği Tim Sloane’ın açıkladığı gibi, “veri para kazanma, tamamen yeni kanallardan elde ettiğiniz verilerin kullanılmasıdır” demiştir. Zaman kaybetmeden somut örneklere bir göz atalım. Çünkü zaman paradır dostum!
Anonim Müşteri Verilerini Üçüncü Taraflara Satış
Anonimleştirilen (herhangi bir hassas bilgiden yoksun bırakılmış) veya sentezlenmiş (yani, hafifçe değiştirilmiş, böylece hala% 100 istatistiksel olarak alakalı, ancak orijinal müşteriye geri dönmek imkansız olan) müşteri verileri, müşteriye ihtiyacı olan diğer şirketlere satılabilir. analitik ürünlerin şekli. Toplanmış, önceden kaydedilmiş veriler para kazanılabilir çünkü orijinal kullanımının ötesine geçen bir değer tutabilir ve yeni bir gelir akışı yaratabilir. Örneğin, bir alışveriş merkezi, bir satın alma işleminden sonra video oyunu meraklıları tarafından hangi tür yiyeceklerin tercih edildiğini bilmek isteyebilir, böylece belirli bir fast-food standı, oyun dükkanlarıyla aynı alana yerleştirilebilir. Veya bir telekomünikasyon şirketi, daha verimli "akıllı şehir" teknolojisi çözümleri planlamak için kullanılabilecek müşteri coğrafi konum verilerini satabilir.
Pazarlama Verimliliğini Artırma
Bir şirkete sürekli taze müşteri akışı sağlamak için yeni müşterilere ulaşmak gerekiyor. Pazarlamanın, her zaman herhangi bir modern işletmenin bütçesindeki en pahalı harcama kalemlerinden biri olmasının nedeni budur. Makine öğrenmesi, birçok pazarlama verisini anlamak, verimliliğini artırmak ve maliyetleri azaltmak için kullanılabilir. Algoritmalar, kullanıcının kişisel tercihlerine dayanarak izlemek, makaleleri okumak veya bir web sitesinde veya platformda harcanan zamanı artırmak veya daha fazla potansiyel müşterinin dikkatini çekerek okumak için başka videolar önermek için kullanılabilir. Bir içerik parçasının popülaritesi, sıralamak istediğiniz içerik türünü daraltmaya yardımcı olan duyarlılık analizi ile tahmin edilebilir. (İş dünyasında yapay zeka hakkında daha fazla bilgi için, bkz. Yapay Zeka Satış Sektöründe Nasıl Devrim Yaratacak?)
Geliştirilmiş Kullanıcı Profili
Bir şirketin müşterisinin davranışını tam olarak anlamak, bunlardan daha fazla para çekmek için çok önemlidir. Kullanıcı verilerinden işlem yapılabilir bilgiler çıkarmak, büyük veri analizinin ekmeği ve yağıdır ve ML bu işlemi bir sonraki seviyeye taşıyabilir. Müşteri davranışlarını analiz etmek ve ürününüzü kısa bir süre sonra kullanmayı bırakması en muhtemel kişilerin kim olduğunu anlamak için karma tahmin modelleri oluşturulabilir. Bunları tutmak için uygun önlemler alındığında (örneğin, tamamen otomatikleştirilmiş CRM platformları aracılığıyla), satın alma maliyetinin elde tutma maliyetinden beş kat daha fazla olduğu için çok para tasarrufu yapılır. Müşteri ömür boyu değer (CLTV) modelleri, hangi kullanıcı personelinin ürünlerinize para harcamasının daha muhtemel olduğunu belirlemek için de kullanılabilir. Bu, şirketlerin çabalarını yalnızca ilgili gelir elde edebilecek olan müşterilere odaklamalarına yardımcı olur.
Hizmet Olarak İçgörü ve Tavsiye
Şirketler genellikle en zor işleri yapmak için en eski ve en yetenekli çalışanlarının uzmanlığına güvenmeye ihtiyaç duyarlar. Bir kuruluşun kıdemli işgücü, bu deneyimli işçiler sonunda emekli olduklarında, bilgi ve know-how'ının aktarılması zor olan kritik bir varlıktır. Ancak, bazı şirketler kullanım kılavuzları, günlük işlemler hakkında yazışmalar ve en yetenekli çalışanlar ve eski çalışanlar tarafından yazılan raporları içeren sayısız dokümantasyon sayfasını sindirmek için yapay zeka kullandılar. Sonuç, yeni çalışanlara gerçek zamanlı olarak yararlı bilgiler sağlayabilen, imalat şirketleri için malzeme seçimleriyle ilgili hızlı analizler yapabilen ve her ekip üyesinin yerinde karar vermesine yardımcı olan akıllı dijital asistanların yaratılmasıydı. Bu, çalışanların işlerini yaparken daha fazla zaman harcayarak ve ayrıntıları bulmak için daha az zaman harcayarak çalışanların daha verimli olmalarına yardımcı olur.
Self Servis Analitik Platformları
Bir şirket bu verilere ait olmadığında veya üretmediğinde bile veriler para kazanılabilir bir varlığa dönüştürülebilir. Bu karmaşık iş modeli, bulut tabanlı, self servis analitik platformlarıyla stratejik verilerinden faydalı bilgiler çıkarmaları gereken kuruluşlara sağlamak için kullanılır. Bu platformlar, verilerini çeşitli amaçlar için toplayan, zenginleştiren ve analiz eden algoritmalar tarafından desteklenir - örneğin, implant üretimindeki makinelerin verimliliğini artırmak ve maliyetlerini% 68'e kadar azaltmak - ya da karmaşık sistemlerin, ağların yönetimini artırmak, santraller, vb. Genellikle, bu platformlar, arızaları tahmin etme ve kendi kendini iyileştirme, operasyonel işlemleri otomatikleştirme ve optimize etme ve arıza sürelerini% 40'a kadar azaltma yeteneklerini geliştirmek için ML'nin yeteneklerini en son sensör verileriyle birleştirir. (Henüz herkes ML uygulamamıştır. Makine Öğreniminin Kabul Edilmesini Durduran 4 Barikatta nedenini bulun.)
Reklam Sahtekarlığından Kaçının
Şirket içi pazarlama ekiplerini karşılayamayan birçok şirket, onlara yeni müşteri adayları ve potansiyel müşteriler sunmak için üçüncü taraf satıcılara güvenmek zorundadır. Ancak, dijital sahtekarlık çağında, her satıcı olması gerektiği kadar şeffaf değildir. Ulaşılan müşteri sayısını yanlış şişirmek için, daha az titiz reklam ajansları, sosyal medyada yanlış yorumlar, yorumlar ve etkileşimler sağlayan sahte sosyal profiller veya sürekli olarak uygulamaları, yazılımı ve mobil / çevrimiçi oyunları indiren botlar satar. Bununla birlikte, bunlar canlı kullanıcılar değildir - yalnızca hiçbir hizmet için asla ödeme yapmazlar, aynı zamanda gerçek insanlarla karıştırılabilirler ve potansiyel olarak çok sayıda verildiğinde, kuruluşların yanlış bir kullanıcı kimliği oluşturmasına neden olurlar. Makine öğrenimi kullanılarak robotlar ve yanlış profiller kolayca tespit edilebilir, çünkü bildiğiniz gibi, makineler kendi türlerini tespit etmekte bizden daha uzmandır!
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Son düşünceler
Günümüzde şirketlerin% 68'i süreçleri geliştirmek için makine öğrenmesini benimserse bir neden (muhtemelen birden fazla) olmalıdır. Algoritma destekli veri yönetimi ve veri yönetişiminin potansiyelini tam olarak anlayanlar, büyümelerinin yapmadıklarından% 43 daha fazla artış gösterdiğini gördü. Veriler ve içgörüler için yeni bir pazar çoktan doğdu ve makine öğrenmesi bu kaynağı daha değerli ve para kazanması kolaylaştıran “rafineri”.