6 способов использования машинного обучения для масштабирования компании

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которую организации могут использовать для масштабирования своей деятельности. В этой статье вы узнаете о шести различных способах, с помощью которых ваш бизнес может начать применять машинное обучение для роста, автоматизации и обеспечения большей безопасности по мере масштабирования.

Масштабировать компанию непросто. Вы должны беспокоиться о маркетинге, рекламе, финансах, командах и многом другом. Кажется, что всегда накапливается бесконечное количество задач.

Ну, это не должно быть так. Фактически, многие предприниматели используют машинное обучение для автоматизации задач, экономии времени и повышения эффективности работы.

Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, работающая на обучающих моделях и алгоритмах. Это делается за счет использования исторических данных и данных в реальном времени для создания прогнозов, оптимизаций и предложений.

Хотите узнать, как компании могут использовать машинное обучение для более быстрого масштабирования? Ознакомьтесь с этими пятью вариантами использования.

Предиктивная аналитика и прогнозирование

Одной из форм машинного обучения является прогнозная аналитика. Подумайте о своих традиционных аналитических решениях, таких как Google Analytics или Google 360. Это то, что мы называем пакетной аналитикой. Они берут предыдущие данные, будь то вчера или весь предыдущий год, и представляют их пользователю для интерпретации.

Замечательно. Однако в какой-то степени он устарел. Бизнес движется быстро, поэтому вам нужны самые свежие данные. Предиктивная аналитика оценивает бизнес-операции и поведение для прогнозирования маркетинга, рекламы и расходов.

Это позволяет компании заглянуть в будущее, чтобы определить, будут ли их усилия иметь рентабельность инвестиций и стоящее влияние. Если нет, они могут отказаться от этих идей и перераспределить усилия в другом месте.

С другой стороны, подумайте, сколько времени тратится на тестирование и экспериментирование. Все это делается автоматически с помощью платформ прогнозной аналитики. Вы просто интегрируете его, как и любой другой инструмент, работаете как обычно, и он предоставляет точные прогнозы для оптимизации производительности.

Усильте кибербезопасность

Технологии меняются чрезвычайно быстро. Из-за этого так же быстро развиваются эксплойты и уязвимости. Компании должны быть спокойны во время масштабирования, иначе они будут постоянно смотреть в зеркало заднего вида.

Машинное обучение — одно из решений. Его можно синхронизировать с кибербезопасностью, чтобы постоянно узнавать о недостатках и рисках. Они предоставляются пользователю для исправления, а также помогают маркетологам узнать, где обычно проявляются проблемы. (Пользовательский доступ, вредоносное ПО и т. д.)

В основном это достигается за счет подмножества машинного обучения, называемого обнаружением аномалий. Эта технология сканирует бизнес, чтобы найти необычные действия, также известные как аномалии. Они оцениваются от первого до третьего, где один является незначительным, а три - серьезным. Затем компании могут решать проблемы по мере их обнаружения, а не постоянно отслеживать их.

Откройте для себя лучшие маркетинговые кампании

Социальные сети, SEO, контекстная реклама, блоги. Список можно продолжить. Организации инвестируют во множество различных каналов для привлечения клиентов и повышения ценности бренда. Однако что приносит больше всего конверсий и доходов?

Большинство платформ предоставят вам эту информацию. Но, вы должны работать для этого в первую очередь. Это означает вложение времени и энергии в планирование, запуск и оценку кампаний. Было бы неплохо, если бы программа просто говорила, что делать?

Это возможно благодаря машинному обучению. Программное обеспечение для маркетинговой безопасности анализирует кампании, чтобы определить, какие из них приносят доход, а какие истощают бюджет. Предприятия могут сосредоточиться на деятельности с высокой рентабельностью инвестиций, избавляясь от попусту потраченного времени.

Автоматизируйте обслуживание клиентов с помощью чат-ботов

Обслуживание клиентов занимает много времени. Вы должны отвечать на запросы, развивать отношения, исправлять проблемы, реализовывать обратную связь и многое другое. Это важно, но не лучше ли вам сосредоточиться на запуске того нового продукта или стратегии, о которых вы беспокоились? Большинство маркетологов тоже.

Если вы когда-либо посещали веб-сайт и вас приветствовал чат-бот, вы взаимодействовали с машинным обучением, не осознавая этого. Это одна из самых доступных и простых в реализации форм ИИ.

Чат-боты предназначены для взаимодействия с пользователями, ответов на вопросы, предоставления информации и продажи товаров. Более того, они узнают, как ведут себя клиенты, чтобы предлагать уникальные ответы на основе портретов покупателей.

Существует множество различных приложений, плагинов и платформ для чат-ботов. Они напрямую интегрируются с веб-сайтами, и вы настраиваете сообщение, профиль и воронку. Кроме того, вы можете бесплатно настроить чат-ботов в таких сетях, как Facebook, если у вас есть бизнес-страница.

Снижение мошенничества и финансовых рисков

Компании, занимающиеся финансами, транзакциями и электронной коммерцией, понимают, что мошенничество — это большой риск. Мошенничество с кредитными картами, кража личных данных и подобные преступления находятся на высоком уровне. Стать жертвой этих преступлений как бренд может привести к потере доходов и клиентов.

Машинное обучение способно обучать модели, которые анализируют финансовое поведение компании, чтобы понять, что является нормальным, а что рискованным поведением. Затем эта информация используется для определения того, являются ли определенные транзакции безопасными или небезопасными для принятия.

Оптимизация запасов и запасов

Бренды, которые продают физические продукты, особенно те, которые работают с внешними оптовиками, сталкиваются с одним серьезным препятствием: запасами. Клиенты постоянно покупают и возвращают товары, в результате чего уровень запасов меняется каждый день. Поддержание точного уровня запасов имеет решающее значение для реализации продукции, учета и организации.

Уже есть два существующих подхода к этому. Во-первых, помощник или аналогичный сотрудник вручную обновляет артикулы, уровни запасов и управляет запасами. Во-вторых, использовать программное обеспечение, которое автоматизирует большинство этих задач.

Следующий шаг — оптимизация запасов с помощью машинного обучения. Это помогает складам максимально эффективно управлять уровнями продукции, гарантируя, что цепочки поставок никогда не прервутся.

Отличным примером этого является Amazon. Они отправляют миллионы посылок каждый день и используют машинное обучение, чтобы поддерживать точность своих запасов. Их система упреждающе пополняет запасы популярных товаров и прогнозирует, когда товаров не будет на складе, чтобы клиенты никогда не задерживали поставки.

Вывод

В 2020 году у компании нет недостатка в технологиях, которые можно внедрить. Выбрать лучшие из них тоже может быть непросто.

Машинное обучение и искусственный интеллект сейчас находятся на переднем крае внедрения. Однако некоторые колеблются, потому что он имеет репутацию сложного и пугающего. К счастью, это больше не так.

Думайте об этом как о любом другом инструменте, который вы используете. Вы изучаете дашборд, интегрируете кампании, и отчеты сообщают вам все, что вам нужно знать.

Машинное обучение также дает компаниям несколько огромных преимуществ по мере их роста. К ним относятся точные прогнозы, улучшенная безопасность, оптимизированный маркетинг, улучшенное обслуживание клиентов, снижение мошенничества и лучшее управление запасами.