機器學習可用於擴大公司規模的 6 種方法

已發表: 2022-04-12

機器學習是人工智能的一個分支，組織可以使用它來擴展其運營。本文將教您六種不同的方式，您的企業可以開始應用機器學習來發展、自動化並在擴展時保持更安全。

擴大公司規模並不容易。您必須擔心營銷、廣告、財務、團隊等。似乎總是有無窮無盡的任務堆積。

好吧，它不一定是那樣的。事實上，許多企業家正在採用機器學習來自動化任務、節省時間和更智能地工作。

機器學習是人工智能的一個分支，它通過訓練模型和算法來工作。這是通過利用歷史和實時數據來創建預測、優化和建議來完成的。

想看看企業如何使用機器學習來更快地擴展？查看這五個用例。

機器學習的一種形式是預測分析。想想您的傳統分析解決方案，例如 Google Analytics 或 Google 360。這些就是我們所說的批處理分析。他們獲取以前的數據，無論是昨天的還是前一整年的數據，並將其呈現給用戶進行解釋。

那太棒了。但是，它在某種程度上已經過時了。業務發展迅速，因此您需要盡可能最新的數據。預測分析評估業務運營和行為以預測營銷、廣告和支出。

它允許公司展望未來，以確定他們的努力是否會產生投資回報率和有價值的影響。如果沒有，他們可以放棄這些想法並在其他地方重新分配工作。

想想另一方面花費了多少時間進行測試和試驗。所有這些都是通過預測分析平台自動完成的。您只需像任何其他工具一樣集成它，正常工作，它提供準確的預測以簡化性能。

技術變化非常快。因此，漏洞利用和漏洞的發展速度也很快。公司在擴大規模時需要保持內心的平靜，否則他們將不斷審視後視鏡。

機器學習是一種解決方案。它能夠與網絡安全同步，以不斷了解缺陷和風險。這些將呈現給用戶進行修復，同時還幫助營銷人員了解問題往往會出現在哪裡。（用戶訪問、惡意軟件等）

這主要是通過稱為異常檢測的機器學習子集來實現的。這項技術掃描企業以發現不尋常的活動，也就是異常。它們分為 1 到 3 級，其中 1 級輕微，3 級嚴重。然後，公司可以在發現問題時解決問題，而不是不斷地對其進行監控。

社交媒體、SEO、PPC、博客。名單還在繼續。組織投資於許多不同的渠道來獲取客戶並增加品牌資產。但是，哪個產生的轉化次數和收入最多？

大多數平台都會為您提供此信息。但是，你必須先為此而努力。這意味著在計劃、啟動和衡量活動上投入時間和精力。簡單地由軟件告訴該做什麼不是很好嗎？

這要歸功於機器學習。營銷安全軟件分析活動以找出哪些活動正在產生收入，哪些活動正在耗盡預算。企業可以專注於高投資回報率的活動，同時消除浪費時間。

客戶服務需要很多時間。您必須響應請求、培養關係、解決問題、實施反饋等等。這很重要，但您不是更願意專注於推出您一直擔心的新產品或策略嗎？大多數營銷人員也這樣做。

如果您曾經訪問過一個網站並受到聊天機器人的歡迎，那麼您已經在不知不覺中與機器學習進行了交互。它是最容易實現和最容易實現的 AI 形式之一。

聊天機器人旨在與用戶互動、回答問題、提供信息和銷售產品。此外，他們了解客戶如何根據買家角色提供獨特的響應。

有許多不同的聊天機器人應用程序、插件和平台可供使用。它們直接與網站集成，您可以自定義消息、配置文件和渠道。此外，如果您有業務頁面，您可以在 Facebook 等網絡上免費設置聊天機器人。

涉及金融、交易和電子商務的公司明白欺詐是一個很大的風險。信用卡欺詐、身份盜竊和類似犯罪處於高水平。作為品牌成為這些犯罪的受害者可能會導致收入和客戶損失。

機器學習能夠訓練分析公司財務行為的模型，以了解什麼是正常或有風險的行為。然後使用此信息來確定特定交易是否可以安全或不安全地接受。

銷售實物產品的品牌，尤其是與外部批發商合作的品牌，都有一個主要障礙：庫存。客戶不斷地購買和退貨，使庫存水平每天都在變化。保持準確的庫存水平對於產品履行、會計和組織至關重要。

已經有兩種現有的方法來解決這個問題。首先是讓助手或類似人員手動更新 SKU、庫存水平和管理庫存。第二個是使用自動化大多數這些任務的軟件。

下一步是使用機器學習進行庫存優化。這有助於倉庫以最有效的方式管理產品級別，確保供應鏈永不中斷。

亞馬遜就是一個很好的例子。他們每天運送數百萬個包裹，並使用機器學習來保持庫存準確。他們的系統先發製人地重新進貨流行產品，並預測商品何時缺貨，因此客戶永遠不會延遲發貨。

到 2020 年，作為一家公司可以採用的技術並不缺乏。試圖決定最好的技術也可能是壓倒性的。

機器學習和人工智能目前處於採用的前沿。然而，有些人猶豫不決，因為它以復雜和令人生畏而聞名。值得慶幸的是，情況不再如此。

把它想像成你使用的任何其他工具。您學習儀表板，整合活動，報告告訴您您需要知道的一切。

隨著公司的發展，機器學習還為公司提供了一些巨大的好處。其中包括準確的預測、改進的安全性、優化的營銷、增強的客戶服務、減少欺詐和更好的庫存管理。