机器学习可用于扩大公司规模的 6 种方法

已发表: 2022-04-12

机器学习是人工智能的一个分支，组织可以使用它来扩展其运营。本文将教您六种不同的方式，您的企业可以开始应用机器学习来发展、自动化并在扩展时保持更安全。

扩大公司规模并不容易。您必须担心营销、广告、财务、团队等。似乎总是有无穷无尽的任务堆积。

好吧，它不一定是那样的。事实上，许多企业家正在采用机器学习来自动化任务、节省时间和更智能地工作。

机器学习是人工智能的一个分支，它通过训练模型和算法来工作。这是通过利用历史和实时数据来创建预测、优化和建议来完成的。

想看看企业如何使用机器学习来更快地扩展？查看这五个用例。

机器学习的一种形式是预测分析。想想您的传统分析解决方案，例如 Google Analytics 或 Google 360。这些就是我们所说的批处理分析。他们获取以前的数据，无论是昨天的还是前一整年的数据，并将其呈现给用户进行解释。

那太棒了。但是，它在某种程度上已经过时了。业务发展迅速，因此您需要尽可能最新的数据。预测分析评估业务运营和行为以预测营销、广告和支出。

它允许公司展望未来，以确定他们的努力是否会产生投资回报率和有价值的影响。如果没有，他们可以放弃这些想法并在其他地方重新分配工作。

想想另一方面花费了多少时间进行测试和试验。所有这些都是通过预测分析平台自动完成的。您只需像任何其他工具一样集成它，正常工作，它提供准确的预测以简化性能。

技术变化非常快。因此，漏洞利用和漏洞的发展速度也很快。公司在扩大规模时需要保持内心的平静，否则他们将不断审视后视镜。

机器学习是一种解决方案。它能够与网络安全同步，以不断了解缺陷和风险。这些将呈现给用户进行修复，同时还帮助营销人员了解问题往往会出现在哪里。（用户访问、恶意软件等）

这主要是通过称为异常检测的机器学习子集来实现的。这项技术扫描企业以发现不寻常的活动，也就是异常。它们分为 1 到 3 级，其中 1 级轻微，3 级严重。然后，公司可以在发现问题时解决问题，而不是不断地对其进行监控。

社交媒体、SEO、PPC、博客。名单还在继续。组织投资于许多不同的渠道来获取客户并增加品牌资产。但是，哪个产生的转化次数和收入最多？

大多数平台都会为您提供此信息。但是，你必须先为此而努力。这意味着在计划、启动和衡量活动上投入时间和精力。简单地由软件告诉该做什么不是很好吗？

这要归功于机器学习。营销安全软件分析活动以找出哪些活动正在产生收入，哪些活动正在耗尽预算。企业可以专注于高投资回报率的活动，同时消除浪费时间。

客户服务需要很多时间。您必须响应请求、培养关系、解决问题、实施反馈等等。这很重要，但您不是更愿意专注于推出您一直担心的新产品或策略吗？大多数营销人员也这样做。

如果您曾经访问过一个网站并受到聊天机器人的欢迎，那么您已经在不知不觉中与机器学习进行了交互。它是最容易实现和最容易实现的 AI 形式之一。

聊天机器人旨在与用户互动、回答问题、提供信息和销售产品。此外，他们了解客户如何根据买家角色提供独特的响应。

有许多不同的聊天机器人应用程序、插件和平台可供使用。它们直接与网站集成，您可以自定义消息、配置文件和渠道。此外，如果您有业务页面，您可以在 Facebook 等网络上免费设置聊天机器人。

涉及金融、交易和电子商务的公司明白欺诈是一个很大的风险。信用卡欺诈、身份盗窃和类似犯罪处于高水平。作为品牌成为这些犯罪的受害者可能会导致收入和客户损失。

机器学习能够训练分析公司财务行为的模型，以了解什么是正常或有风险的行为。然后使用此信息来确定特定交易是否可以安全或不安全地接受。

销售实物产品的品牌，尤其是与外部批发商合作的品牌，都有一个主要障碍：库存。客户不断地购买和退货，使库存水平每天都在变化。保持准确的库存水平对于产品履行、会计和组织至关重要。

已经有两种现有的方法来解决这个问题。首先是让助手或类似人员手动更新 SKU、库存水平和管理库存。第二个是使用自动化大多数这些任务的软件。

下一步是使用机器学习进行库存优化。这有助于仓库以最有效的方式管理产品级别，确保供应链永不中断。

亚马逊就是一个很好的例子。他们每天运送数百万个包裹，并使用机器学习来保持库存准确。他们的系统先发制人地重新进货流行产品，并预测商品何时缺货，因此客户永远不会延迟发货。

到 2020 年，作为一家公司可以采用的技术并不缺乏。试图决定最好的技术也可能是压倒性的。

机器学习和人工智能目前处于采用的前沿。然而，有些人犹豫不决，因为它以复杂和令人生畏而闻名。值得庆幸的是，情况不再如此。

把它想象成你使用的任何其他工具。您学习仪表板，整合活动，报告告诉您您需要知道的一切。

随着公司的发展，机器学习还为公司提供了一些巨大的好处。其中包括准确的预测、改进的安全性、优化的营销、增强的客户服务、减少欺诈和更好的库存管理。