6 sposobów na wykorzystanie uczenia maszynowego do skalowania firmy

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, którą organizacje mogą wykorzystać do skalowania swoich operacji. Z tego artykułu dowiesz się o sześciu różnych sposobach, w jakie Twoja firma może zacząć stosować uczenie maszynowe, aby rozwijać się, automatyzować i zapewniać większe bezpieczeństwo w miarę skalowania.

Skalowanie firmy nie jest łatwe. Musisz się martwić o marketing, reklamę, finanse, zespoły i nie tylko. Wygląda na to, że zawsze piętrzy się niekończąca się ilość zadań.

Cóż, nie musi tak być. W rzeczywistości wielu przedsiębiorców korzysta z uczenia maszynowego, aby zautomatyzować zadania, zaoszczędzić czas i pracować mądrzej.

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która działa na zasadzie uczenia modeli i algorytmów. Odbywa się to poprzez wykorzystanie danych historycznych i danych w czasie rzeczywistym do tworzenia prognoz, optymalizacji i sugestii.

Chcesz zobaczyć, jak firmy mogą wykorzystać uczenie maszynowe do szybszego skalowania? Sprawdź te pięć przypadków użycia.

Analityka predykcyjna i prognozowanie

Jedną z form uczenia maszynowego jest analiza predykcyjna. Pomyśl o swoich tradycyjnych rozwiązaniach analitycznych, takich jak Google Analytics lub Google 360. Nazywamy to analizą zbiorczą. Pobierają poprzednie dane, czy to z wczoraj, czy z całego poprzedniego roku, i przedstawiają je użytkownikowi do interpretacji.

To wspaniale. Jest jednak do pewnego stopnia przestarzały. Firma działa szybko, więc potrzebujesz możliwie najświeższych danych. Analityka predykcyjna ocenia operacje biznesowe i zachowania w celu prognozowania marketingu, reklamy i wydatków.

Pozwala firmie spojrzeć w przyszłość, aby określić, czy jej wysiłki przyniosą zwrot z inwestycji i przyniosą korzyści. Jeśli nie, mogą odrzucić te pomysły i przenieść wysiłki gdzie indziej.

Z drugiej strony zastanów się, ile czasu poświęcasz na testowanie i eksperymentowanie. Wszystko to odbywa się automatycznie dzięki platformom do analiz predykcyjnych. Po prostu integrujesz go jak każde inne narzędzie, działasz normalnie i zapewnia dokładne prognozy, aby usprawnić wydajność.

Zwiększ bezpieczeństwo cybernetyczne

Technologia zmienia się niezwykle szybko. Exploity i luki w zabezpieczeniach rozwijają się z tego powodu równie szybko. Firmy muszą mieć spokój podczas skalowania, w przeciwnym razie będą stale patrzeć w lusterko wsteczne.

Jednym z rozwiązań jest uczenie maszynowe. Można go zsynchronizować z cyberbezpieczeństwem, aby stale uczyć się wad i zagrożeń. Są one prezentowane użytkownikowi w celu naprawienia, a jednocześnie pomagają marketerom dowiedzieć się, gdzie pojawiają się problemy. (Dostęp użytkownika, złośliwe oprogramowanie itp.)

Osiąga się to głównie za pomocą podzbioru uczenia maszynowego zwanego wykrywaniem anomalii. Ta technologia skanuje firmę w poszukiwaniu nietypowych działań, czyli anomalii. Są oceniane od jednego do trzech, przy czym jeden jest niepełnoletni, a trzy poważne. Firmy mogą wtedy rozwiązywać problemy w miarę ich znajdowania, zamiast stale je monitorować.

Odkryj najlepsze kampanie marketingowe

Media społecznościowe, SEO, PPC, blogowanie. I tak dalej. Organizacje inwestują w wiele różnych kanałów, aby pozyskiwać klientów i zwiększać wartość marki. Jednak który generuje najwięcej konwersji i przychodów?

Większość platform podaje te informacje. Ale najpierw musisz na to zapracować. Oznacza to inwestowanie czasu i energii w planowanie, uruchamianie i mierzenie kampanii. Czy nie byłoby miło, gdyby oprogramowanie po prostu podpowiedziało mu, co ma robić?

Jest to możliwe dzięki uczeniu maszynowemu. Oprogramowanie zabezpieczające marketing analizuje kampanie, aby dowiedzieć się, które z nich generują przychody, a które wyczerpują budżet. Firmy mogą skoncentrować się na działaniach o wysokim ROI, jednocześnie eliminując straty czasu.

Zautomatyzuj obsługę klienta za pomocą chatbotów

Obsługa klienta zajmuje dużo czasu. Musisz odpowiadać na prośby, pielęgnować relacje, rozwiązywać problemy, wdrażać informacje zwrotne i nie tylko. To ważne, ale czy nie wolałbyś raczej skupić się na wprowadzeniu nowego produktu lub strategii, o którą się martwisz? Większość marketerów też to robi.

Jeśli kiedykolwiek odwiedziłeś stronę internetową i zostałeś powitany przez chatbota, miałeś kontakt z uczeniem maszynowym, nie zdając sobie z tego sprawy. Jest to jedna z najbardziej dostępnych i najłatwiejszych do wdrożenia form sztucznej inteligencji.

Chatboty są zaprojektowane do interakcji z użytkownikami, odpowiadania na pytania, dostarczania informacji i sprzedaży produktów. Ponadto uczą się, jak zachowują się klienci, aby oferować unikalne odpowiedzi w oparciu o persony kupujących.

Istnieje wiele różnych aplikacji, wtyczek i platform chatbotów. Integrują się bezpośrednio ze stronami internetowymi, a Ty dostosowujesz przekaz, profil i ścieżkę. Dodatkowo możesz skonfigurować chatboty za darmo w sieciach takich jak Facebook, jeśli masz stronę biznesową.

Ograniczenie oszustw i ryzyka finansowego

Firmy zajmujące się finansami, transakcjami i handlem elektronicznym rozumieją, że oszustwa to duże ryzyko. Oszustwa związane z kartami kredytowymi, kradzież tożsamości i podobne przestępstwa są na wysokim poziomie. Stanie się ofiarą tych przestępstw jako marka może skutkować utratą przychodów i klientów.

Uczenie maszynowe umożliwia trenowanie modeli, które analizują zachowanie finansowe firmy, aby zrozumieć, co jest zachowaniem normalnym lub ryzykownym. Informacje te są następnie wykorzystywane do określenia, czy określone transakcje są bezpieczne lub niebezpieczne do zaakceptowania.

Optymalizacja zapasów i zapasów

Marki, które sprzedają produkty fizyczne, zwłaszcza te współpracujące z zewnętrznymi hurtowniami, mają jedną główną przeszkodę: zapasy. Klienci nieustannie kupują i zwracają produkty, dzięki czemu poziom zapasów zmienia się każdego dnia. Utrzymywanie dokładnych poziomów zapasów ma kluczowe znaczenie dla realizacji produktów, księgowości i organizacji.

Istnieją już dwa podejścia do tego zagadnienia. Pierwszym z nich jest posiadanie asystenta lub podobnej osoby, która ręcznie aktualizuje SKU, stany magazynowe i zarządza zapasami. Drugim jest użycie oprogramowania, które automatyzuje większość tych zadań.

Kolejnym krokiem jest optymalizacja zapasów za pomocą uczenia maszynowego. Pomaga to magazynom zarządzać poziomami produktów w najbardziej efektywny sposób, zapewniając, że łańcuchy dostaw nigdy nie zostaną przerwane.

Świetnym tego przykładem jest Amazon. Każdego dnia wysyłają miliony paczek i wykorzystują uczenie maszynowe, aby zachować dokładność swoich zapasów. Ich system zapobiegawczo uzupełnia zapasy popularnych produktów i przewiduje, kiedy produkty będą niedostępne, aby klienci nigdy nie mieli opóźnionych dostaw.

Wniosek

Nie brakuje technologii do przyjęcia jako firma w 2020 roku. Decyzja o wyborze najlepszych również może być przytłaczająca.

Uczenie maszynowe — i sztuczna inteligencja — są teraz w czołówce zastosowań. Jednak niektórzy są niezdecydowani, ponieważ ma reputację skomplikowanego i onieśmielającego. Na szczęście już tak nie jest.

Pomyśl o tym jak o każdym innym narzędziu, którego używasz. Uczysz się pulpitu nawigacyjnego, integrujesz kampanie, a raporty zawierają wszystko, co musisz wiedzieć.

Uczenie maszynowe oferuje również kilka ogromnych korzyści dla firm w miarę ich rozwoju. Obejmują one dokładne prognozy, lepsze zabezpieczenia, zoptymalizowany marketing, lepszą obsługę klienta, ograniczenie oszustw i lepsze zarządzanie zapasami.