Conţinut
- Vânzarea datelor anonime ale clienților către terți
- Îmbunătățirea eficienței de marketing
- Profilarea utilizatorilor îmbunătățită
- Insight și consiliere ca serviciu
- Platforme de self-service Analytics
- Evitați fraudele publicitare
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
- Gânduri finale
Sursa: Skypixel / Dreamstime.com
La pachet:
Învățarea automată este folosită pentru a rafina datele mari și pentru a-i da valoare ca niciodată. Organizațiile valorifică acum puterea ML de a-și monetiza datele.
Datele mari sunt întotdeauna descrise ca o resursă extrem de valoroasă care poate alimenta orice întreprindere înfloritoare, oferind organizațiilor informații acționabile, oportunități de afaceri și marje superioare. La fel ca țițeiul trebuie rafinat înainte de a putea fi transformat într-o resursă valoroasă și utilă, cu toate acestea, datele trebuie digerate de inteligența artificială (AI) și de învățarea mașină (ML) înainte de a merita ceva. De la valorificarea acesteia pentru a îmbunătăți eficiența operațiunilor unei organizații până la valorificarea acesteia pentru a crea noi fluxuri de venituri, datele despre afaceri pot fi monetizate în mai multe moduri diferite.
Așa cum a explicat Tim Sloane, VP de inovație a plăților la Mercator Advisory Group, „monetizarea datelor se referă la folosirea datelor pe care le ai prin intermediul noilor canale.” Aruncăm o privire la câteva exemple concrete, fără a pierde timp. Pentru că timpul înseamnă bani, prietene!
Vânzarea datelor anonime ale clienților către terți
Datele despre clienți care sunt anonimizate (adică lipsite de orice informații sensibile) sau sintetizate (adică ușor modificate, astfel încât acestea sunt încă 100% relevante statistic, dar imposibil de urmărit înapoi la clientul inițial) pot fi vândute altor companii care au nevoie de acesta forma produselor analitice. Datele agregate și predigestionate pot fi monetizate, deoarece pot deține o valoare care depășește utilizarea inițială și poate crea un nou flux de venituri. De exemplu, un mall poate dori să știe ce tip de mâncare este preferat de pasionații de jocuri video după ce au făcut o achiziție, astfel încât un stand specific pentru fast-food să poată fi amplasat în aceeași zonă cu magazinele de jocuri. Sau o companie de telecomunicații poate vinde date de geolocalizare a clienților care pot fi utilizate pentru a planifica soluții de tehnologie „oraș inteligent” mai eficiente.
Îmbunătățirea eficienței de marketing
Atingerea de noi perspective este necesară pentru a oferi companiei un flux constant de clienți noi. Acesta este motivul pentru care marketingul este aproape întotdeauna unul dintre cele mai scumpe cheltuieli din bugetul oricărei întreprinderi moderne. Învățarea automată poate fi folosită pentru a da un sens multor date de marketing, îmbunătățind eficiența acestora și reducând costurile. Algoritmii pot fi folosiți pentru a recomanda videoclipuri suplimentare pe care să le vizionați sau articole pe care să le citiți în funcție de preferințele individuale ale utilizatorului, creșterea timpului petrecut pe un site web sau platformă sau atragând atenția mai multor clienți potențiali. Popularitatea unei bucăți de conținut poate fi prognozată prin analiza sentimentelor, ajutând la reducerea tipului de conținut pe care doriți să îl aliniați. (Pentru mai multe despre AI în afaceri, consultați Modul în care inteligența artificială va revoluționa industria vânzărilor.)
Profilarea utilizatorilor îmbunătățită
Înțelegerea completă a comportamentului clienților unei companii este esențială pentru a elimina mai mulți bani din ei. Extragerea informațiilor acționabile din datele utilizatorului reprezintă pâinea și untul din analiza datelor mari, iar ML poate duce acest proces la nivelul următor. Modelele de predicție Churn pot fi setate pentru a analiza comportamentele clienților și pentru a înțelege cine sunt persoanele cu cea mai mare probabilitate să nu mai folosească produsul după scurt timp. Deoarece se iau măsurile adecvate pentru păstrarea lor (de exemplu, prin intermediul platformelor CRM complet automatizate), se economisesc mulți bani, deoarece costul de achiziție este de până la cinci ori mai mare decât costul de reținere. Modelele cu valoarea de viață a clienților (CLTV) pot fi, de asemenea, utilizate pentru a determina care persoane utilizator au mai multe șanse să cheltuiască bani pe produsele dvs. prin extragerea de date utile din obiceiurile lor. Acest lucru ajută companiile să își concentreze eforturile doar pe acei factori care pot genera venituri relevante.
Insight și consiliere ca serviciu
Deseori, companiile trebuie să se bazeze pe expertiza celor mai vârstnici și mai calificați angajați pentru a îndeplini cele mai dificile sarcini. Forța de muncă senior a unei organizații este un atu esențial ale cărui cunoștințe și cunoștințe sunt greu transferabile atunci când acești lucrători cu experiență se retrag. Cu toate acestea, unele companii au folosit inteligență artificială pentru a digera nenumărate pagini de documentație care includ manuale de utilizare, corespondență despre operațiunile zilnice și rapoarte scrise de cei mai calificați angajați și foști angajați. Rezultatul a fost crearea de asistenți digitali inteligenti care sunt capabili să ofere informații utile în timp real noilor angajați, analize rapide privind alegerile materiale pentru companiile producătoare și să ajute fiecare membru al echipei să ia orice decizie relevantă la fața locului. Acest lucru îi ajută pe angajați să fie mai productivi, petrecând mai mult timp în îndeplinirea locurilor de muncă și cu mai puțin timp prin a afla detalii.
Platforme de self-service Analytics
Datele pot fi transformate într-un activ monetizabil chiar și atunci când o companie nu este proprietară a datelor respective și nici nu le generează. Acest model de afaceri complex este utilizat pentru a oferi organizațiilor care trebuie să extragă informații utile din datele lor strategice cu platforme de analiză self-service bazate pe cloud. Aceste platforme sunt alimentate de algoritmi care adună, îmbogățesc și analizează datele lor într-o varietate de scopuri - cum ar fi creșterea eficienței mașinilor în fabricarea implanturilor și scăderea costurilor cu până la 68% - sau îmbunătățirea gestionării sistemelor complexe, a rețelelor, centrale electrice, etc. Adesea, aceste platforme combină capabilitățile ML cu datele de ultimă oră ale senzorilor, pentru a îmbunătăți capacitatea lor de a prezice și a vindeca eșecurile, de a automatiza și de a optimiza sarcinile operaționale și de a reduce timpii de dezactivare cu până la 40%. (Nu toată lumea a implementat încă ML. Aflați de ce în 4 blocuri rutiere care împiedică adoptarea mașinării.)
Evitați fraudele publicitare
Multe companii care nu își pot permite echipele de marketing intern trebuie să se bazeze pe furnizori terți pentru a le oferi noi oportunități și perspective. Cu toate acestea, în era fraudei digitale, nu orice vânzător este atât de transparent pe cât ar trebui. Pentru a umfla în mod fals numărul de clienți la care a ajuns, unele agenții de publicitate mai puțin scrupuloase vând profiluri false false care oferă recenzii false, comentarii și interacțiuni pe social media sau bot-uri care descarcă în mod constant aplicații, software și jocuri mobile / online. Cu toate acestea, aceștia nu sunt utilizatori vii - nu numai că nu vor plăti niciodată pentru niciun serviciu, dar pot fi confundați și cu oameni reali și, având în vedere numărul lor potențial mare, conduc organizațiile în formarea unei persoane false de utilizator. Bots și profiluri false pot fi detectate cu ușurință folosind învățarea mașinii, deoarece, știți, mașinile sunt mai experte decât noi în detectarea propriilor lor tipuri!
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Gânduri finale
Ar trebui să existe un motiv (probabil mai mult de unul) dacă astăzi, 68% dintre companii adoptă învățarea automată pentru a îmbunătăți procesele. Cei care au înțeles întregul potențial de gestionare a datelor bazate pe algoritm și de guvernare a datelor au văzut creșterea acestora cu 43% mai mult decât cei care nu au făcut-o. O nouă piață pentru date și informații a luat naștere deja, iar învățarea automată este „rafinăria” care face ca această resursă să fie și mai valoroasă și mai ușor de monetizat.