المحتوى
- بيع بيانات العميل مجهولة المصدر إلى أطراف ثالثة
- تعزيز كفاءة التسويق
- تحسين التشكيل الجانبي للمستخدم
- البصيرة والمشورة كخدمة
- منصات تحليل الخدمة الذاتية
- تجنب الغش الإعلاني
- No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
- افكار اخيرة
المصدر: Skypixel / Dreamstime.com
يبعد:
يتم استخدام التعلم الآلي لتحسين البيانات الكبيرة ومنحها قيمة لم يسبق لها مثيل. تقوم المنظمات الآن بتسخير قوة ML لاستثمار بياناتها.
يتم دائمًا وصف البيانات الضخمة على أنها مورد ذو قيمة هائلة يمكن أن يعمل على تغذية أي مؤسسة مزدهرة ، مما يوفر للمؤسسات رؤى قابلة للتنفيذ وفرص عمل وهوامش فائقة. مثلما يجب تكرير النفط الخام قبل تحويله إلى مورد قيم ومفيد ، ومع ذلك ، يجب أن يتم هضم البيانات عن طريق الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) قبل أن يستحق شيئا. من الاستفادة من ذلك إلى تحسين كفاءة عمليات المنظمة إلى تسخيرها لإنشاء تدفقات إيرادات جديدة ، يمكن تحقيق الدخل من بيانات الأعمال بعدة طرق مختلفة.
وكما أوضح تيم سلون ، نائب رئيس قسم ابتكار المدفوعات في Mercator الاستشارية ، فإن "تسييل البيانات هو كل شيء عن الاستفادة من البيانات الموجودة لديك عبر قنوات جديدة". دعنا نلقي نظرة على بعض الأمثلة الملموسة دون إضاعة أي وقت. لأن الوقت هو المال ، يا صديقي!
بيع بيانات العميل مجهولة المصدر إلى أطراف ثالثة
يمكن بيع بيانات العميل المجهولة الهوية (أي المحرومة من أي معلومات حساسة) أو التركيبية (أي ، تم تعديلها قليلاً بحيث لا تزال ذات صلة إحصائياً بنسبة 100 ٪ ولكن من المستحيل تتبعها إلى العميل الأصلي) إلى الشركات الأخرى التي تحتاج إليها في شكل من المنتجات التحليلية. يمكن تسييل البيانات المجمّعة والمسبقة المهارة لأنها قد تحتوي على قيمة تتجاوز استخدامها الأصلي وقد تنشئ تدفق إيرادات جديدًا. على سبيل المثال ، قد يرغب المركز التجاري في معرفة نوع الطعام الذي يفضله عشاق ألعاب الفيديو بعد إجراء عملية شراء حتى يمكن وضع كشك خاص للوجبات السريعة في نفس منطقة متاجر الألعاب. أو قد تبيع شركة الاتصالات بيانات تحديد الموقع الجغرافي للعميل والتي يمكن استخدامها لتخطيط حلول تقنية "المدينة الذكية" الأكثر كفاءة.
تعزيز كفاءة التسويق
الوصول إلى آفاق جديدة أمر ضروري لتزويد الشركة بتدفق مستمر من العملاء الجدد. هذا هو السبب في كون التسويق دائمًا واحدًا من أغلى بنود الإنفاق في ميزانية أي مؤسسة حديثة. يمكن استخدام التعلم الآلي لفهم الكثير من بيانات التسويق ، وتعزيز كفاءتها وخفض التكاليف. يمكن استخدام الخوارزميات للتوصية بمزيد من مقاطع الفيديو لمشاهدتها أو مقالات للقراءة بناءً على التفضيلات الفردية للمستخدم ، أو زيادة الوقت الذي يقضيه في موقع ويب أو نظام أساسي ، أو جذب انتباه المزيد من العملاء المحتملين. يمكن التنبؤ بشعبية جزء من المحتوى من خلال تحليل المعنويات ، مما يساعد على تضييق نوع المحتوى الذي تريد صفه. (لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية ، راجع كيف ستحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في صناعة المبيعات.)
تحسين التشكيل الجانبي للمستخدم
يعد الفهم الكامل لسلوك عملاء الشركة أمرًا ضروريًا للضغط على المزيد من الأموال. يعد استخراج الرؤى القابلة للتنفيذ من بيانات المستخدم هو تحليل زبدة تحليل البيانات الضخمة ، ويمكن لـ ML نقل هذه العملية إلى المستوى التالي. يمكن تعيين نماذج التنبؤ بعنف لتحليل سلوكيات العملاء وفهم من هم الأشخاص الأكثر احتمالًا للتوقف عن استخدام المنتج الخاص بك بعد وقت قصير. نظرًا لاتخاذ الإجراء المناسب للاحتفاظ بها (على سبيل المثال ، من خلال منصات CRM الآلية بالكامل) ، يتم توفير الكثير من المال نظرًا لأن تكلفة الاستحواذ أعلى بخمس مرات من تكلفة الاستبقاء. يمكن أيضًا استخدام نماذج قيمة حياة العميل (CLTV) لتحديد أي شخصيات المستخدم من المحتمل أن تنفق أموالًا على منتجاتك عن طريق استخراج بيانات مفيدة من عاداتهم. هذا يساعد الشركات على تركيز جهودها فقط على العملاء المتوقعين الذين يمكنهم تحقيق إيرادات ذات صلة.
البصيرة والمشورة كخدمة
غالبًا ما تحتاج الشركات إلى الاعتماد على خبرة أقدم الموظفين وأكثرهم مهارة لأداء المهام الصعبة. تعد القوى العاملة العليا في المؤسسة من الأصول الهامة التي يصعب نقل معرفتها ودرايتها الفنية عندما يتقاعد هؤلاء العمال ذوو الخبرة في نهاية المطاف. ومع ذلك ، فقد استخدمت بعض الشركات الذكاء الاصطناعي لهضم عدد لا يحصى من صفحات الوثائق التي تشمل أدلة المستخدم ، والمراسلات حول العمليات اليومية ، والتقارير التي كتبها معظم الموظفين المهرة والموظفين السابقين. وكانت النتيجة إنشاء مساعدين رقميين قادرين على تقديم رؤى مفيدة في الوقت الحقيقي للموظفين الجدد ، وتحليلات سريعة حول الخيارات المادية لشركات التصنيع ، ومساعدة كل عضو في الفريق على اتخاذ أي قرار ذي صلة على الفور. هذا يساعد الموظفين على أن يكونوا أكثر إنتاجية من خلال قضاء المزيد من الوقت في أداء وظائفهم ، ووقت أقل في معرفة التفاصيل.
منصات تحليل الخدمة الذاتية
يمكن تحويل البيانات إلى أصول قابلة للتحقيق نقدًا حتى عندما لا تكون الشركة مملوكة لتلك البيانات ولا تقوم بإنشائها. يستخدم نموذج الأعمال المعقد هذا لتزويد المؤسسات التي تحتاج إلى استخراج معلومات مفيدة من بياناتها الإستراتيجية مع منصات تحليل الخدمة الذاتية المستندة إلى مجموعة النظراء. يتم تشغيل هذه المنصات بواسطة خوارزميات تقوم بتجميع وإثراء وتحليل بياناتهم لمجموعة متنوعة من الأغراض - مثل زيادة كفاءة الآلات في تصنيع عمليات الزرع وخفض تكاليفها بنسبة تصل إلى 68٪ - أو تعزيز إدارة النظم والشبكات المعقدة ، في كثير من الأحيان ، تجمع هذه المنصات بين إمكانيات ML وبيانات المستشعر المتطورة لتحسين قدرتها على التنبؤ بالفشل والتعافي منه ، وأتمتة وتحسين المهام التشغيلية ، وتقليل فترات التعطل بنسبة تصل إلى 40٪. (لم يقم الجميع بتنفيذ ML بعد. تعرف على السبب في 4 حواجز طرق تعطل اعتماد التعلم الآلي.)
تجنب الغش الإعلاني
يجب أن تعتمد العديد من الشركات التي لا تستطيع تحمل تكاليف فرق التسويق الداخلية على البائعين الخارجيين لتزويدهم بفرص وآفاق جديدة. ومع ذلك ، في عصر الاحتيال الرقمي ، ليس كل بائع شفاف كما ينبغي. لتضخيم عدد العملاء الذين تم الوصول إليهم بشكل خاطئ ، تبيع بعض وكالات الدعاية الأقل دقة ملفات تعريف اجتماعية خاطئة تقدم تعليقات وتعليقات وتفاعلات خاطئة على وسائل التواصل الاجتماعي ، أو برامج روبوت تنزل باستمرار التطبيقات والبرامج وألعاب الجوال / الإنترنت. ومع ذلك ، فهؤلاء ليسوا مستخدمين حقيقيين - لن يدفعوا أبدًا أي مقابل مقابل أي خدمة ، ولكن يمكن أيضًا الخلط بينهم وبين أشخاص حقيقيين ، ومنحهم عددًا كبيرًا محتملاً من المؤسسات لتكوين شخصية مستخدم مزيفة. يمكن اكتشاف الروبوتات والملفات الخاطئة بسهولة باستخدام التعلم الآلي ، لأنك تعلم أن الآلات أكثر خبرة منا في اكتشاف أنواعها الخاصة!
No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.
افكار اخيرة
يجب أن يكون هناك سبب (ربما أكثر من واحد) إذا اعتمدت اليوم 68 ٪ من الشركات تعلم الآلة لتعزيز العمليات. أولئك الذين فهموا الإمكانات الكاملة لإدارة البيانات وإدارة البيانات التي تدعم الخوارزمية ، شهدوا زيادة في نموهم بنسبة 43٪ أكثر من أولئك الذين لم يفعلوا ذلك. لقد تم بالفعل إنشاء سوق جديد للبيانات والأفكار ، والتعلم الآلي هو "المصفاة" التي تجعل هذا المورد أكثر قيمة وسهولة في الاستثمار.