6 Cara Pembelajaran Mesin Dapat Digunakan untuk Menskalakan Perusahaan

Pembelajaran mesin adalah cabang kecerdasan buatan yang dapat digunakan organisasi untuk meningkatkan skala operasi mereka. Artikel ini akan mengajari Anda enam cara berbeda agar bisnis Anda dapat mulai menerapkan pembelajaran mesin untuk berkembang, mengotomatisasi, dan tetap lebih aman saat berkembang.

Menskalakan perusahaan tidak mudah. Anda harus khawatir tentang pemasaran, periklanan, keuangan, tim, dan banyak lagi. Sepertinya selalu ada jumlah tugas yang menumpuk tanpa akhir.

Yah, tidak harus seperti itu. Faktanya, banyak pengusaha yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mengotomatisasi tugas, menghemat waktu, dan bekerja lebih cerdas.

Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan yang bekerja dengan melatih model dan algoritma. Ini dilakukan dengan memanfaatkan data historis dan real-time untuk membuat prediksi, pengoptimalan, dan saran.

Ingin melihat bagaimana bisnis dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk menskalakan lebih cepat? Lihat lima kasus penggunaan ini.

Analisis dan perkiraan prediktif

Salah satu bentuk pembelajaran mesin adalah analitik prediktif. Pikirkan solusi analitik tradisional Anda seperti Google Analytics atau Google 360. Inilah yang kami sebut analitik batch. Mereka mengambil data sebelumnya, apakah itu dari kemarin atau seluruh tahun sebelumnya, dan menyajikannya kepada pengguna untuk interpretasi.

Itu hebat. Namun, itu sudah ketinggalan zaman. Bisnis bergerak cepat, jadi Anda membutuhkan data sesegar mungkin. Analitik prediktif mengevaluasi operasi dan perilaku bisnis untuk memperkirakan pemasaran, periklanan, dan pengeluaran.

Hal ini memungkinkan perusahaan untuk melihat ke masa depan untuk menentukan apakah upaya mereka akan memiliki ROI dan dampak yang bermanfaat. Jika tidak, mereka dapat membuang ide-ide itu dan mengalokasikan kembali upaya di tempat lain.

Pikirkan tentang berapa banyak waktu yang dihabiskan untuk menguji dan bereksperimen di sisi lain. Semua itu dilakukan secara otomatis dengan platform analitik prediktif. Anda cukup mengintegrasikannya seperti alat lainnya, bekerja seperti biasa, dan memberikan perkiraan akurat untuk merampingkan kinerja.

Perketat keamanan siber

Teknologi berubah sangat cepat. Eksploitasi dan kerentanan maju dengan cepat karena ini. Perusahaan perlu memiliki ketenangan pikiran saat mereka menskalakan, jika tidak, mereka akan terus-menerus melihat ke kaca spion.

Pembelajaran mesin adalah salah satu solusinya. Itu mampu disinkronkan dengan keamanan siber untuk terus mempelajari kekurangan dan risiko. Ini disajikan kepada pengguna untuk diperbaiki sambil juga membantu pemasar mempelajari di mana masalah cenderung muncul. (Akses pengguna, malware, dll.)

Ini sebagian besar dicapai melalui sub-set pembelajaran mesin yang disebut deteksi anomali. Teknologi ini memindai bisnis untuk menemukan aktivitas yang tidak biasa, alias anomali. Mereka dinilai satu sampai tiga dengan satu kecil dan tiga serius. Perusahaan kemudian dapat mengatasi masalah saat ditemukan versus terus memantaunya.

Temukan kampanye pemasaran terbaik

Media sosial, SEO, PPC, blogging. Daftarnya terus berlanjut. Organisasi berinvestasi di banyak saluran berbeda untuk mendapatkan pelanggan dan meningkatkan ekuitas merek. Namun, mana yang menghasilkan konversi dan pendapatan paling banyak?

Sebagian besar platform akan memberi Anda informasi ini. Tapi, Anda harus bekerja terlebih dahulu. Ini berarti menginvestasikan waktu dan energi dalam merencanakan, meluncurkan, dan mengukur kampanye. Bukankah lebih baik jika diberitahu oleh perangkat lunak apa yang harus dilakukan?

Itu mungkin berkat pembelajaran mesin. Perangkat lunak keamanan pemasaran menganalisis kampanye untuk menemukan mana yang menghasilkan pendapatan dan mana yang menghabiskan anggaran. Bisnis dapat fokus pada aktivitas ROI tinggi sambil menghilangkan pemborosan waktu.

Otomatiskan layanan pelanggan dengan chatbots

Layanan pelanggan membutuhkan banyak waktu. Anda harus menanggapi permintaan, memelihara hubungan, memperbaiki masalah, menerapkan umpan balik, dan banyak lagi. Ini penting, tetapi tidakkah Anda lebih suka fokus pada peluncuran produk atau strategi baru yang selama ini Anda khawatirkan? Sebagian besar pemasar juga melakukannya.

Jika Anda pernah mengunjungi situs web dan disambut oleh chatbot, Anda telah berinteraksi dengan pembelajaran mesin tanpa menyadarinya. Ini adalah salah satu bentuk AI yang paling mudah diakses dan paling mudah untuk diterapkan.

Chatbot dirancang untuk berinteraksi dengan pengguna, menjawab pertanyaan, memberikan informasi, dan menjual produk. Selain itu, mereka belajar bagaimana pelanggan berperilaku untuk menawarkan tanggapan unik berdasarkan persona pembeli.

Ada banyak aplikasi, plugin, dan platform chatbot yang berbeda untuk digunakan. Mereka langsung berintegrasi dengan situs web dan Anda menyesuaikan pesan, profil, dan saluran. Selain itu, Anda dapat mengatur chatbots secara gratis di jaringan seperti Facebook jika Anda memiliki halaman bisnis.

Mengurangi penipuan dan risiko keuangan

Perusahaan yang terlibat dalam keuangan, transaksi, dan e-commerce memahami bahwa penipuan adalah risiko besar. Penipuan kartu kredit, pencurian identitas, dan kejahatan serupa berada pada tingkat tinggi. Menjadi korban kejahatan ini sebagai merek dapat mengakibatkan hilangnya pendapatan dan pelanggan.

Pembelajaran mesin mampu melatih model yang menganalisis perilaku keuangan perusahaan untuk memahami apa itu perilaku normal atau berisiko. Informasi ini kemudian digunakan untuk menentukan apakah transaksi tertentu aman atau tidak aman untuk diterima.

Optimalisasi stok dan inventaris

Merek yang menjual produk fisik, terutama yang bekerja dengan grosir eksternal, semuanya memiliki satu rintangan utama: persediaan. Pelanggan terus membeli dan mengembalikan produk, membuat tingkat stok berubah setiap hari. Menjaga tingkat inventaris yang akurat sangat penting untuk pemenuhan produk, akuntansi, dan organisasi.

Ada dua pendekatan yang sudah ada untuk ini. Yang pertama adalah memiliki asisten atau individu serupa yang secara manual memperbarui SKU, tingkat stok, dan mengelola inventaris. Yang kedua adalah menggunakan perangkat lunak yang mengotomatiskan sebagian besar tugas ini.

Langkah selanjutnya adalah pengoptimalan inventaris dengan pembelajaran mesin. Ini membantu gudang mengelola tingkat produk dengan cara seefisien mungkin, memastikan bahwa rantai pasokan tidak pernah terputus.

Contoh yang bagus untuk ini adalah Amazon. Mereka mengirimkan jutaan paket setiap hari dan menggunakan pembelajaran mesin untuk menjaga inventaris mereka tetap akurat. Sistem mereka secara preemptif mengisi ulang stok produk populer dan memprediksi kapan barang akan habis sehingga pelanggan tidak pernah menunda pengiriman.

Kesimpulan

Tidak ada kekurangan teknologi untuk diadopsi sebagai perusahaan pada tahun 2020. Mencoba memutuskan yang terbaik juga bisa sangat melelahkan.

Pembelajaran mesin—dan kecerdasan buatan—adalah yang terdepan dalam adopsi saat ini. Namun, beberapa orang ragu-ragu karena memiliki reputasi sebagai kompleks dan menakutkan. Syukurlah itu tidak lagi terjadi.

Anggap saja seperti alat lain yang Anda gunakan. Anda mempelajari dasbor, mengintegrasikan kampanye, dan laporan memberi tahu Anda semua yang perlu Anda ketahui.

Pembelajaran mesin juga menawarkan beberapa manfaat besar bagi perusahaan saat mereka tumbuh. Ini termasuk perkiraan yang akurat, keamanan yang ditingkatkan, pemasaran yang dioptimalkan, layanan pelanggan yang ditingkatkan, penipuan yang berkurang, dan manajemen inventaris yang lebih baik.