기계 학습을 사용하여 회사를 확장할 수 있는 6가지 방법

기계 학습은 조직이 운영을 확장하는 데 사용할 수 있는 인공 지능의 한 분야입니다. 이 기사에서는 비즈니스에서 머신 러닝을 적용하여 성장, 자동화 및 확장에 따른 보안을 강화할 수 있는 6가지 방법에 대해 설명합니다.

회사를 확장하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 마케팅, 광고, 재무, 팀 등에 대해 걱정해야 합니다. 끝없이 쌓이는 작업이 항상 있는 것 같습니다.

글쎄요, 그렇게 될 필요는 없습니다. 실제로 많은 기업가들이 작업을 자동화하고 시간을 절약하며 더 스마트하게 일하기 위해 머신 러닝을 수용하고 있습니다.

머신 러닝은 훈련 모델과 알고리즘으로 작동하는 인공 지능의 한 분야입니다. 이는 과거 및 실시간 데이터를 활용하여 예측, 최적화 및 제안을 생성함으로써 수행됩니다.

기업이 기계 학습을 사용하여 더 빠르게 확장할 수 있는 방법을 알고 싶으십니까? 이 5가지 사용 사례를 확인하십시오.

예측 분석 및 예측

기계 학습의 한 형태는 예측 분석입니다. Google Analytics 또는 Google 360과 같은 기존 분석 솔루션을 생각해 보십시오. 이러한 솔루션을 일괄 분석이라고 합니다. 그들은 어제 또는 작년 전체의 이전 데이터를 가져와 해석을 위해 사용자에게 제공합니다.

대단해. 그러나 그것은 어느 정도 구식입니다. 비즈니스는 빠르게 진행되므로 가능한 최신 데이터가 필요합니다. 예측 분석은 비즈니스 운영 및 행동을 평가하여 마케팅, 광고 및 지출을 예측합니다.

이를 통해 회사는 미래를 내다보고 자신의 노력이 ROI와 가치 있는 영향을 미칠 것인지 결정할 수 있습니다. 그렇지 않다면 그들은 그 아이디어를 폐기하고 다른 곳에 노력을 재할당할 수 있습니다.

반면에 테스트하고 실험하는 데 얼마나 많은 시간을 할애했는지 생각해 보십시오. 이 모든 것이 예측 분석 플랫폼을 통해 자동으로 수행됩니다. 다른 도구처럼 간단히 통합하고 정상적으로 작동하며 정확한 예측을 제공하여 성능을 합리화합니다.

사이버 보안 강화

기술은 매우 빠르게 변합니다. 이 때문에 익스플로잇과 취약점이 빠르게 발전합니다. 회사는 확장하는 동안 마음의 평화를 가져야 합니다. 그렇지 않으면 백미러를 계속 보고 있을 것입니다.

머신 러닝은 하나의 솔루션입니다. 결함과 위험을 지속적으로 학습하기 위해 사이버 보안과 동기화할 수 있습니다. 이는 마케터가 문제가 나타나는 경향이 있는 위치를 파악하는 데 도움이 되는 동시에 수정할 수 있도록 사용자에게 제공됩니다. (사용자 접근, 악성코드 등)

이것은 대부분 이상 감지라고 하는 기계 학습의 하위 집합을 통해 달성됩니다. 이 기술은 비즈니스를 스캔하여 비정상적인 활동(일명 비정상)을 찾습니다. 1등급부터 3등급까지 1등급은 경미, 3등급은 중증입니다. 그런 다음 회사는 문제를 지속적으로 모니터링하는 대신 발견되는 문제를 해결할 수 있습니다.

최고의 마케팅 캠페인을 발견하십시오

소셜 미디어, SEO, PPC, 블로깅. 목록은 계속됩니다. 조직은 고객을 확보하고 브랜드 자산을 늘리기 위해 다양한 채널에 투자합니다. 그러나 가장 많은 전환과 수익을 창출하는 것은 무엇입니까?

대부분의 플랫폼에서 이 정보를 제공합니다. 그러나 먼저 일을 해야 합니다. 즉, 캠페인을 계획, 실행 및 측정하는 데 시간과 에너지를 투자해야 합니다. 단순히 소프트웨어가 무엇을 해야 하는지 알려주는 것이 좋지 않을까요?

머신러닝 덕분에 가능합니다. 마케팅 보안 소프트웨어는 캠페인을 분석하여 수익을 창출하고 있는 캠페인과 예산을 낭비하는 캠페인을 찾습니다. 기업은 시간 낭비를 제거하면서 높은 ROI 활동에 집중할 수 있습니다.

챗봇으로 고객 서비스 자동화

고객 서비스에는 많은 시간이 걸립니다. 요청에 응답하고, 관계를 발전시키고, 문제를 수정하고, 피드백을 구현하는 등의 작업을 수행해야 합니다. 중요하지만 고민하던 신제품이나 전략을 출시하는 데 집중하지 않겠습니까? 대부분의 마케터들도 마찬가지입니다.

웹 사이트를 방문하고 챗봇의 인사를 받은 적이 있다면 자신도 모르게 머신 러닝과 상호 작용한 것입니다. 가장 접근하기 쉽고 구현하기 쉬운 AI 형태 중 하나입니다.

챗봇은 사용자와 상호 작용하고, 질문에 답변하고, 정보를 제공하고, 제품을 판매하도록 설계되었습니다. 또한 고객이 구매자 페르소나를 기반으로 고유한 응답을 제공하기 위해 어떻게 행동하는지 배웁니다.

사용할 다양한 챗봇 앱, 플러그인 및 플랫폼이 있습니다. 웹 사이트와 직접 통합되며 메시지, 프로필 및 깔때기를 사용자 정의합니다. 또한 비즈니스 페이지가 있는 경우 Facebook과 같은 네트워크에서 챗봇을 무료로 설정할 수 있습니다.

사기 및 재정적 위험 감소

금융, 거래 및 전자 상거래와 관련된 회사는 사기가 큰 위험이라는 것을 알고 있습니다. 신용 카드 사기, 신분 도용 및 이와 유사한 범죄가 높은 수준에 있습니다. 브랜드로서 이러한 범죄의 희생자가 되는 것은 수익과 고객 손실을 초래할 수 있습니다.

머신 러닝은 회사의 재무 행동을 분석하여 정상적이거나 위험한 행동이 무엇인지 이해하는 모델을 훈련할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보는 특정 거래가 수락하기에 안전한지 또는 안전하지 않은지 결정하는 데 사용됩니다.

재고 및 재고 최적화

실제 제품을 판매하는 브랜드, 특히 외부 도매업체와 협력하는 브랜드에는 모두 한 가지 주요 장애물이 있습니다. 바로 재고입니다. 고객은 지속적으로 제품을 구매하고 반품하므로 재고 수준이 매일 유동적입니다. 정확한 재고 수준을 유지하는 것은 제품 이행, 회계 및 조직에 매우 중요합니다.

이미 두 가지 기존 접근 방식이 있습니다. 첫 번째는 보조자 또는 이와 유사한 개인이 SKU, 재고 수준을 수동으로 업데이트하고 재고를 관리하도록 하는 것입니다. 두 번째는 이러한 작업의 대부분을 자동화하는 소프트웨어를 사용하는 것입니다.

다음 단계는 기계 학습을 통한 인벤토리 최적화입니다. 이를 통해 창고는 가능한 가장 효율적인 방식으로 제품 수준을 관리하여 공급망이 중단되지 않도록 합니다.

이에 대한 좋은 예가 아마존입니다. 그들은 매일 수백만 개의 패키지를 배송하고 기계 학습을 사용하여 재고를 정확하게 유지합니다. 인기 상품을 선제적으로 재입고하고 언제 품절될지 예측하는 시스템으로 고객이 배송을 미루는 일이 없습니다.

결론

2020년에 회사로 채택할 기술은 부족하지 않습니다. 최고의 기술을 결정하는 것 또한 압도적일 수 있습니다.

머신 러닝과 인공 지능은 현재 채택의 최전선에 있습니다. 그러나 복잡하고 위협적이라는 평판 때문에 주저하는 사람들도 있습니다. 고맙게도 더 이상 그렇지 않습니다.

사용하는 다른 도구와 같다고 생각하십시오. 대시보드를 배우고 캠페인을 통합하면 보고서에서 알아야 할 모든 것을 알려줍니다.

기계 학습은 또한 기업이 성장함에 따라 여러 가지 큰 이점을 제공합니다. 여기에는 정확한 예측, 향상된 보안, 최적화된 마케팅, 향상된 고객 서비스, 사기 감소 및 향상된 재고 관리가 포함됩니다.