6 Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen zur Skalierung eines Unternehmens eingesetzt werden kann

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, mit dem Unternehmen ihre Abläufe skalieren können. In diesem Artikel lernen Sie sechs verschiedene Möglichkeiten kennen, wie Ihr Unternehmen mit der Anwendung von maschinellem Lernen beginnen kann, um zu wachsen, zu automatisieren und bei der Skalierung sicherer zu bleiben.

Die Skalierung eines Unternehmens ist nicht einfach. Sie müssen sich um Marketing, Werbung, Finanzen, Teams und mehr kümmern. Es scheint, als würden sich immer unendlich viele Aufgaben anhäufen.

Nun, es muss nicht so sein. Tatsächlich setzen viele Unternehmer auf maschinelles Lernen, um Aufgaben zu automatisieren, Zeit zu sparen und intelligenter zu arbeiten.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der durch Training von Modellen und Algorithmen arbeitet. Dies geschieht durch die Nutzung historischer und Echtzeitdaten, um Vorhersagen, Optimierungen und Vorschläge zu erstellen.

Möchten Sie sehen, wie Unternehmen maschinelles Lernen nutzen können, um schneller zu skalieren? Sehen Sie sich diese fünf Anwendungsfälle an.

Predictive Analytics und Prognose

Eine Form des maschinellen Lernens ist Predictive Analytics. Denken Sie an Ihre traditionellen Analyselösungen wie Google Analytics oder Google 360. Diese nennen wir Batch-Analysen. Sie nehmen frühere Daten, ob von gestern oder einem ganzen Vorjahr, und präsentieren sie dem Benutzer zur Interpretation.

Das ist großartig. Allerdings ist es teilweise veraltet. Das Geschäft bewegt sich schnell, daher benötigen Sie möglichst aktuelle Daten. Predictive Analytics wertet Geschäftsabläufe und -verhalten aus, um Marketing, Werbung und Ausgaben zu prognostizieren.

Es ermöglicht einem Unternehmen, in die Zukunft zu blicken, um festzustellen, ob seine Bemühungen einen ROI und eine lohnende Wirkung haben werden. Wenn nicht, können sie diese Ideen verwerfen und die Bemühungen woanders umverteilen.

Überlegen Sie andererseits, wie viel Zeit mit Testen und Experimentieren verbracht wird. All dies geschieht automatisch mit Predictive-Analytics-Plattformen. Sie integrieren es einfach wie jedes andere Tool, arbeiten wie gewohnt und es liefert genaue Prognosen, um die Leistung zu optimieren.

Verschärfen Sie die Cybersicherheit

Die Technologie ändert sich extrem schnell. Exploits und Schwachstellen schreiten dadurch genauso schnell voran. Unternehmen müssen beim Skalieren beruhigt sein, sonst schauen sie ständig in den Rückspiegel.

Maschinelles Lernen ist eine Lösung. Es kann mit der Cybersicherheit synchronisiert werden, um kontinuierlich Fehler und Risiken zu lernen. Diese werden dem Benutzer zur Behebung angezeigt und helfen Marketingfachleuten dabei, zu erfahren, wo sich Probleme tendenziell manifestieren. (Benutzerzugriff, Malware usw.)

Dies wird hauptsächlich durch eine Teilmenge des maschinellen Lernens erreicht, die als Anomalieerkennung bezeichnet wird. Diese Technologie scannt ein Unternehmen, um ungewöhnliche Aktivitäten, auch Anomalien genannt, zu finden. Sie werden mit eins bis drei bewertet, wobei eins gering und drei ernst sind. Unternehmen können dann Probleme angehen, sobald sie gefunden werden, anstatt sie ständig zu überwachen.

Entdecken Sie die besten Marketingkampagnen

Soziale Medien, SEO, PPC, Bloggen. Die Liste geht weiter. Unternehmen investieren in viele verschiedene Kanäle, um Kunden zu gewinnen und den Markenwert zu steigern. Doch was generiert die meisten Conversions und Einnahmen?

Die meisten Plattformen geben Ihnen diese Informationen. Dafür muss man sich aber erst arbeiten. Das bedeutet, Zeit und Energie in die Planung, Durchführung und Messung von Kampagnen zu investieren. Wäre es nicht schön, einfach per Software gesagt zu bekommen, was zu tun ist?

Dank maschinellem Lernen ist dies möglich. Marketing-Sicherheitssoftware analysiert Kampagnen, um herauszufinden, welche Einnahmen generieren und welche das Budget aufbrauchen. Unternehmen können sich auf Aktivitäten mit hohem ROI konzentrieren und gleichzeitig Zeitfresser beseitigen.

Automatisieren Sie den Kundenservice mit Chatbots

Der Kundenservice nimmt viel Zeit in Anspruch. Sie müssen auf Anfragen reagieren, Beziehungen pflegen, Probleme lösen, Feedback umsetzen und vieles mehr. Es ist wichtig, aber würden Sie sich nicht lieber darauf konzentrieren, das neue Produkt oder die neue Strategie einzuführen, über die Sie sich Sorgen gemacht haben? Die meisten Vermarkter tun das auch.

Wenn Sie jemals eine Website besucht haben und von einem Chatbot begrüßt wurden, haben Sie mit maschinellem Lernen interagiert, ohne es zu merken. Es ist eine der zugänglichsten und am einfachsten zu implementierenden Formen der KI.

Chatbots sollen mit Benutzern interagieren, Fragen beantworten, Informationen bereitstellen und Produkte verkaufen. Darüber hinaus lernen sie, wie sich Kunden verhalten, um einzigartige Antworten auf der Grundlage von Käuferpersönlichkeiten anzubieten.

Es gibt viele verschiedene Chatbot-Apps, Plugins und Plattformen, die verwendet werden können. Sie lassen sich direkt in Websites integrieren und Sie passen die Nachricht, das Profil und den Trichter an. Darüber hinaus können Sie Chatbots kostenlos in Netzwerken wie Facebook einrichten, wenn Sie eine Unternehmensseite haben.

Reduzieren Sie Betrug und finanzielle Risiken

Unternehmen, die in den Bereichen Finanzen, Transaktionen und E-Commerce tätig sind, wissen, dass Betrug ein großes Risiko darstellt. Kreditkartenbetrug, Identitätsdiebstahl und ähnliche Verbrechen sind auf hohem Niveau. Als Marke Opfer dieser Verbrechen zu werden, kann zu Umsatz- und Kundenverlusten führen.

Maschinelles Lernen ist in der Lage, Modelle zu trainieren, die das Finanzverhalten eines Unternehmens analysieren, um zu verstehen, was normales oder riskantes Verhalten ist. Diese Informationen werden dann verwendet, um festzustellen, ob bestimmte Transaktionen sicher oder unsicher zu akzeptieren sind.

Bestands- und Bestandsoptimierung

Marken, die physische Produkte verkaufen, insbesondere solche, die mit externen Großhändlern zusammenarbeiten, haben alle eine große Hürde: den Lagerbestand. Kunden kaufen ständig Produkte und geben sie zurück, wodurch sich die Lagerbestände täglich ändern. Die Aufrechterhaltung genauer Lagerbestände ist für die Produktabwicklung, Buchhaltung und Organisation von entscheidender Bedeutung.

Dazu gibt es bereits zwei Ansätze. Die erste besteht darin, dass ein Assistent oder eine ähnliche Person SKUs und Lagerbestände manuell aktualisiert und den Bestand verwaltet. Die zweite besteht darin, Software zu verwenden, die die meisten dieser Aufgaben automatisiert.

Der nächste Schritt ist die Bestandsoptimierung mit maschinellem Lernen. Dies hilft Lagern, die Produktbestände so effizient wie möglich zu verwalten und sicherzustellen, dass Lieferketten niemals unterbrochen werden.

Ein gutes Beispiel dafür ist Amazon. Sie versenden jeden Tag Millionen von Paketen und verwenden maschinelles Lernen, um ihren Bestand genau zu halten. Ihr System füllt beliebte Produkte präventiv wieder auf und sagt voraus, wann Artikel nicht mehr vorrätig sein werden, sodass Kunden Lieferungen nie verzögert haben.

Fazit

Es gibt keinen Mangel an Technologien, die ein Unternehmen im Jahr 2020 übernehmen kann. Es kann auch überwältigend sein, sich für die besten zu entscheiden.

Maschinelles Lernen – und künstliche Intelligenz – stehen derzeit an der Spitze der Einführung. Einige zögern jedoch, weil es den Ruf hat, komplex und einschüchternd zu sein. Zum Glück ist das nicht mehr der Fall.

Betrachten Sie es wie jedes andere Tool, das Sie verwenden. Sie lernen das Dashboard kennen, integrieren Kampagnen und die Berichte sagen Ihnen alles, was Sie wissen müssen.

Maschinelles Lernen bietet auch mehrere große Vorteile für Unternehmen, wenn sie wachsen. Dazu gehören genaue Prognosen, verbesserte Sicherheit, optimiertes Marketing, verbesserter Kundenservice, weniger Betrug und bessere Bestandsverwaltung.