機械学習を使用して会社を拡大する6つの方法

機械学習は、組織が運用を拡大するために使用できる人工知能の一分野です。 この記事では、機械学習を適用して成長、自動化を開始し、規模を拡大しても安全性を維持するための6つの方法について説明します。

会社の規模を拡大するのは簡単ではありません。 マーケティング、広告、財務、チームなどについて心配する必要があります。 終わりのない量のタスクが常に積み重なっているようです。

まあ、それはそのようである必要はありません。 実際、多くの起業家は、タスクを自動化し、時間を節約し、よりスマートに作業するために機械学習を採用しています。

機械学習は、モデルとアルゴリズムのトレーニングによって機能する人工知能の分野です。 これは、履歴データとリアルタイムデータを活用して、予測、最適化、および提案を作成することによって行われます。

企業が機械学習を使用してより高速にスケーリングする方法を知りたいですか？ これらの5つのユースケースを確認してください。

予測分析と予測

機械学習の1つの形式は、予測分析です。 GoogleAnalyticsやGoogle360などの従来の分析ソリューションについて考えてみてください。これらはバッチ分析と呼ばれるものです。 彼らは、昨日であろうと前年全体であろうと、以前のデータを取得し、解釈のためにユーザーに提示します。

それは素晴らしいことです。 しかし、それはある程度時代遅れです。 ビジネスは急速に進むため、可能な限り最新のデータが必要です。 予測分析は、マーケティング、広告、および支出を予測するために、事業運営と行動を評価します。

これにより、企業は将来を見据えて、自社の取り組みがROIと価値のある影響をもたらすかどうかを判断できます。 そうでない場合、彼らはそれらのアイデアを破棄し、他の場所に努力を再配分することができます。

一方、テストと実験にどれだけの時間が費やされているかを考えてみてください。 これらはすべて、予測分析プラットフォームを使用して自動的に実行されます。 他のツールと同じように統合するだけで、通常どおりに機能し、パフォーマンスを合理化するための正確な予測を提供します。

サイバーセキュリティを強化する

テクノロジーは非常に速く変化します。 このため、エクスプロイトと脆弱性は同じように急速に進行します。 企業は規模を拡大する間、安心する必要があります。そうしないと、バックミラーを常に見ていることになります。

機械学習は1つの解決策です。 サイバーセキュリティと同期して、欠陥やリスクを継続的に学習することができます。 これらはユーザーに提示されて修正すると同時に、マーケターが問題が発生しやすい場所を学習するのに役立ちます。 （ユーザーアクセス、マルウェアなど）

これは主に、異常検出と呼ばれる機械学習のサブセットによって実現されます。 このテクノロジーは、ビジネスをスキャンして、異常なアクティビティ、別名異常を見つけます。 それらは1から3に等級付けされ、1つはマイナーで、3つは深刻です。 その後、企業は、問題が見つかったときに問題に取り組むことができますが、常に問題を監視することはできません。

最高のマーケティングキャンペーンを発見する

ソーシャルメディア、SEO、PPC、ブログ。 リストは続きます。 組織は、顧客を獲得し、ブランドエクイティを高めるために、さまざまなチャネルに投資しています。 しかし、どれが最も多くのコンバージョンと収益を生み出しますか？

ほとんどのプラットフォームは、この情報を提供します。 しかし、あなたは最初にそれのために働かなければなりません。 これは、キャンペーンの計画、開始、測定に時間とエネルギーを投資することを意味します。 ソフトウェアから何をすべきかを単純に指示されるのは素晴らしいことではないでしょうか。

機械学習のおかげで可能です。 マーケティングセキュリティソフトウェアはキャンペーンを分析して、どのキャンペーンが収益を生み出し、どのキャンペーンが予算を浪費しているかを見つけます。 企業は、時間の浪費を排除しながら、高いROI活動に集中できます。

チャットボットでカスタマーサービスを自動化する

カスタマーサービスには時間がかかります。 リクエストへの対応、人間関係の育成、問題の修正、フィードバックの実装などを行う必要があります。 それは重要ですが、あなたはむしろあなたが心配していたその新製品や戦略を立ち上げることに集中しませんか？ ほとんどのマーケターもそうです。

Webサイトにアクセスしてチャットボットに挨拶されたことがあれば、気付かないうちに機械学習を操作したことがあります。 これは、最もアクセスしやすく、実装が最も簡単なAIの形式の1つです。

チャットボットは、ユーザーとのやり取り、質問への回答、情報の提供、製品の販売を目的として設計されています。 さらに、顧客が購入者のペルソナに基づいて独自の応答を提供するためにどのように振る舞うかを学びます。

使用するチャットボットアプリ、プラグイン、プラットフォームはたくさんあります。 これらはWebサイトと直接統合され、メッセージ、プロファイル、および目標到達プロセスをカスタマイズします。 さらに、ビジネスページがある場合は、Facebookなどのネットワークでチャットボットを無料でセットアップできます。

詐欺と財務リスクを減らす

金融、取引、eコマースに携わる企業は、詐欺が大きなリスクであることを理解しています。 クレジットカード詐欺、個人情報の盗難、および同様の犯罪は高レベルです。 ブランドとしてこれらの犯罪の犠牲者になると、収益と顧客を失う可能性があります。

機械学習は、企業の財務行動を分析して、正常な行動または危険な行動を理解するモデルをトレーニングすることができます。 次に、この情報を使用して、特定のトランザクションを受け入れるのが安全か安全でないかを判断します。

在庫と在庫の最適化

物理的な製品を販売するブランド、特に外部の卸売業者と提携しているブランドにはすべて、在庫という1つの大きなハードルがあります。 顧客は継続的に製品の購入と返品を行っており、在庫レベルは毎日変動しています。 正確な在庫レベルを維持することは、製品のフルフィルメント、会計、および組織にとって重要です。

これにはすでに2つの既存のアプローチがあります。 1つ目は、アシスタントまたは同様の個人にSKU、在庫レベルを手動で更新させ、在庫を管理させることです。 2つ目は、これらのタスクのほとんどを自動化するソフトウェアを使用することです。

次のステップは、機械学習による在庫の最適化です。 これにより、倉庫は可能な限り最も効率的な方法で製品レベルを管理し、サプライチェーンが中断されないようにすることができます。

この良い例はAmazonです。 彼らは毎日何百万ものパッケージを出荷し、機械学習を使用して在庫を正確に保ちます。 彼らのシステムは、人気のある商品を先制的に補充し、商品がいつ在庫切れになるかを予測するため、顧客は出荷を遅らせることはありません。

結論

2020年に企業として採用する技術は不足していません。最高の技術を決定しようとするのも大変なことです。

現在、機械学習と人工知能が採用の最前線にあります。 しかし、複雑で威圧的であるという評判があるため、躊躇する人もいます。 ありがたいことに、それはもはや事実ではありません。

使用する他のツールと同じように考えてください。 ダッシュボードを学び、キャンペーンを統合すると、レポートに必要な情報がすべて表示されます。

機械学習は、企業の成長に合わせていくつかの大きなメリットももたらします。 これらには、正確な予測、セキュリティの向上、マーケティングの最適化、顧客サービスの強化、不正の削減、在庫管理の改善が含まれます。