Bir Şirketi Ölçeklendirmek için Makine Öğreniminin Kullanılabileceği 6 Yol

Makine öğrenimi, kuruluşların operasyonlarını ölçeklendirmek için kullanabilecekleri bir yapay zeka dalıdır. Bu makale, işletmenizin büyümek, otomatikleştirmek ve ölçeklenirken daha güvenli kalmak için makine öğrenimini uygulamaya başlayabileceği altı farklı yolu öğretecektir.

Bir şirketi ölçeklendirmek kolay değildir. Pazarlama, reklamcılık, finans, ekipler ve daha fazlası hakkında endişelenmeniz gerekiyor. Her zaman bitmek bilmeyen bir yığın görev var gibi görünüyor.

Pekala, böyle olmak zorunda değil. Aslında, birçok girişimci görevleri otomatikleştirmek, zamandan tasarruf etmek ve daha akıllı çalışmak için makine öğrenimini benimsiyor.

Makine öğrenimi, modelleri ve algoritmaları eğiterek çalışan bir yapay zeka dalıdır. Bu, tahminler, optimizasyonlar ve öneriler oluşturmak için geçmiş ve gerçek zamanlı verilerden yararlanılarak yapılır.

İşletmelerin daha hızlı ölçeklendirmek için makine öğrenimini nasıl kullanabileceğini görmek ister misiniz? Bu beş kullanım örneğine göz atın.

Tahmine dayalı analitik ve tahmin

Makine öğreniminin bir biçimi, tahmine dayalı analitiktir. Google Analytics veya Google 360 ​​gibi geleneksel analitik çözümlerinizi düşünün. Bunlara toplu analiz diyoruz. İster dünden ister bir önceki yılın tamamından önceki verileri alır ve yorumlanması için kullanıcıya sunarlar.

Bu harika. Ancak, bir dereceye kadar modası geçmiş. İş hızlı hareket eder, bu nedenle mümkün olan en yeni verilere ihtiyacınız vardır. Tahmine dayalı analitik, pazarlama, reklam ve harcamaları tahmin etmek için ticari operasyonları ve davranışları değerlendirir.

Bir şirketin, çabalarının bir yatırım getirisi ve kayda değer bir etkisi olup olmayacağını belirlemek için geleceğe bakmasına olanak tanır. Aksi takdirde, bu fikirleri bir kenara atabilir ve çabaları başka yerlere yönlendirebilirler.

Öte yandan, test etmek ve denemek için ne kadar zaman harcandığını düşünün. Tüm bunlar, tahmine dayalı analitik platformlarla otomatik olarak yapılır. Diğer araçlar gibi entegre etmeniz yeterlidir, normal şekilde çalışır ve performansı düzene sokmak için doğru tahminler sağlar.

Siber güvenliği sıkılaştırın

Teknoloji son derece hızlı değişiyor. Bu nedenle, açıklar ve güvenlik açıkları aynı hızla ilerler. Şirketler ölçeklenirken içlerinin rahat olması gerekir, aksi takdirde sürekli dikiz aynasına bakarlar.

Makine öğrenimi bir çözümdür. Kusurları ve riskleri sürekli öğrenmek için siber güvenlikle senkronize edilebilir. Bunlar, pazarlamacıların sorunların nerede ortaya çıkma eğiliminde olduğunu öğrenmelerine yardımcı olurken, kullanıcıya düzeltmesi için sunulur. (Kullanıcı erişimi, kötü amaçlı yazılım vb.)

Bu, çoğunlukla, anormallik algılama adı verilen bir makine öğrenimi alt kümesi aracılığıyla elde edilir. Bu teknoloji, olağandışı faaliyetleri, diğer bir deyişle anormallikleri bulmak için bir işletmeyi tarar. Biri küçük ve üçü ciddi olmak üzere birden üçe kadar derecelendirilirler. Şirketler daha sonra, sorunları sürekli olarak izlemek yerine, bulundukları anda ele alabilirler.

En iyi pazarlama kampanyalarını keşfedin

Sosyal medya, SEO, PPC, bloglama. Liste devam ediyor. Kuruluşlar, müşteri kazanmak ve marka değerini artırmak için birçok farklı kanala yatırım yapmaktadır. Ancak, en çok dönüşümü ve geliri hangisi sağlar?

Çoğu platform size bu bilgiyi verecektir. Ama önce bunun için çalışmalısın. Bu, kampanyaları planlama, başlatma ve ölçmeye zaman ve enerji yatırmak anlamına gelir. Yazılımın basitçe ne yapacağını söylemesi güzel olmaz mıydı?

Makine öğrenimi sayesinde mümkün. Pazarlama güvenliği yazılımı, hangilerinin gelir sağladığını ve hangilerinin bütçeyi tükettiğini bulmak için kampanyaları analiz eder. İşletmeler, zaman kaybını ortadan kaldırırken yüksek ROI faaliyetlerine odaklanabilir.

Chatbot'larla müşteri hizmetlerini otomatikleştirin

Müşteri hizmetleri çok zaman alıyor. İsteklere yanıt vermeli, ilişkileri beslemeli, sorunları çözmeli, geri bildirimi uygulamalı ve daha fazlasını yapmalısınız. Bu önemli, ancak endişelendiğiniz yeni ürünü veya stratejiyi başlatmaya odaklanmayı tercih etmez miydiniz? Çoğu pazarlamacı da öyle.

Daha önce bir web sitesini ziyaret ettiyseniz ve bir sohbet robotu tarafından karşılandıysanız, farkında olmadan makine öğrenimi ile etkileşime girmişsinizdir. Uygulanması en erişilebilir ve en kolay yapay zeka biçimlerinden biridir.

Chatbotlar, kullanıcılarla etkileşim kurmak, soruları yanıtlamak, bilgi sağlamak ve ürün satmak için tasarlanmıştır. Ayrıca, alıcı kişilerine dayalı benzersiz yanıtlar sunmak için müşterilerin nasıl davrandığını öğrenirler.

Kullanılacak birçok farklı chatbot uygulaması, eklentisi ve platformu vardır. Doğrudan web siteleriyle bütünleşirler ve mesajı, profili ve huniyi kişiselleştirirsiniz. Ayrıca, bir işletme sayfanız varsa, Facebook gibi ağlarda ücretsiz olarak sohbet robotları kurabilirsiniz.

Dolandırıcılığı ve finansal riski azaltın

Finans, işlemler ve e-ticaretle uğraşan şirketler, dolandırıcılığın büyük bir risk olduğunun farkındadır. Kredi kartı dolandırıcılığı, kimlik hırsızlığı ve benzeri suçlar üst düzeyde. Marka olarak bu suçların mağduru olmak, gelir ve müşteri kaybına neden olabilir.

Makine öğrenimi, normal veya riskli davranışın ne olduğunu anlamak için bir şirketin finansal davranışını analiz eden modelleri eğitme yeteneğine sahiptir. Bu bilgi daha sonra belirli işlemlerin kabul edilmesinin güvenli mi yoksa güvensiz mi olduğunu belirlemek için kullanılır.

Stok ve envanter optimizasyonu

Fiziksel ürünler satan markaların, özellikle de harici toptancılarla çalışan markaların hepsinin tek bir büyük engeli vardır: envanter. Müşteriler sürekli olarak ürün alıp iade ediyor, bu da stok seviyelerini her gün değiştiriyor. Doğru envanter seviyelerini tutmak, ürün karşılama, muhasebe ve organizasyon için kritik öneme sahiptir.

Bunun için halihazırda mevcut iki yaklaşım var. Birincisi, bir asistanın veya benzer bir kişinin SKU'ları, stok seviyelerini manuel olarak güncellemesini ve envanteri yönetmesini sağlamaktır. İkincisi, bu görevlerin çoğunu otomatikleştiren bir yazılım kullanmaktır.

Bir sonraki adım, makine öğrenimi ile envanter optimizasyonudur. Bu, depoların ürün seviyelerini mümkün olan en verimli şekilde yönetmesine yardımcı olur ve tedarik zincirlerinin asla kesintiye uğramamasını sağlar.

Bunun harika bir örneği Amazon'dur. Her gün milyonlarca paket gönderiyorlar ve envanterlerini doğru tutmak için makine öğrenimini kullanıyorlar. Sistemleri, popüler ürünleri önceden yeniden stoklar ve ürünlerin ne zaman stokta kalacağını tahmin eder, böylece müşteriler asla gönderileri geciktirmez.

Çözüm

2020'de şirket olarak benimsenecek teknoloji sıkıntısı yok. En iyilerine karar vermeye çalışmak da bunaltıcı olabilir.

Makine öğrenimi ve yapay zeka şu anda benimsemenin ön saflarında yer alıyor. Ancak bazıları tereddütlü çünkü karmaşık ve göz korkutucu bir üne sahip. Neyse ki artık durum böyle değil.

Kullandığınız diğer araçlar gibi düşünün. Gösterge tablosunu öğrenirsiniz, kampanyaları entegre edersiniz ve raporlar size bilmeniz gereken her şeyi söyler.

Makine öğrenimi ayrıca şirketler büyüdükçe birçok büyük fayda sağlar. Bunlar arasında doğru tahminler, geliştirilmiş güvenlik, optimize edilmiş pazarlama, gelişmiş müşteri hizmetleri, azaltılmış dolandırıcılık ve daha iyi envanter yönetimi yer alır.