10 найкращих способів машинного навчання революціонізує бізнес

Ми живемо у світі, де так багато автоматизації відбувається навколо, підприємства, які впроваджують ці тенденції з належним виконанням, приносять від 5 до 7 разів прибуток. Ті, хто не зазнає великих втрат, навіть стають банкрутами. 

Саме так сьогодні працюють підприємства. Для прийняття кращих рішень вони залежать виключно від даних. Чим більше вони розуміють силу технологій та впроваджують їх, тим більше вони процвітають і ті підприємства, які навіть не закриваються за допомогою свого традиційного підходу. 

Машинне навчання - це трендова технологія, що змінює гру. Давайте переконаємось у його силі у формуванні бізнесу в кращому становищі для збільшення прибутку та репутації брендів у висококонкурентному світі. 

"Для досягнення успіху в бізнесі з Data Science прогнози повинні підкріплюватися своєчасними стратегічними діями разом з алгоритмами машинного навчання" 

Роль машинного навчання в бізнесі 

Автоматизація - це найгарячіша безперебійна інтеграція, яку ми бачимо в кожному процесі, і в наші дні бізнес багато в чому покладається на неї з багатьох вагомих причин. 

• Зменшити людські зусилля. 
• Для отримання більш точних результатів. 
• Швидка та безперебійна інтеграція 
• Краще прийняття рішень
• Обробка величезних наборів даних 

Так, машинне навчання допомагає підприємствам впоратися з усіма питаннями та максимізувати дохід з усім перерахованим. Це одна з причин, чому машинне навчання сьогодні стає популярним і найбільш улюбленим для різних бізнес -моделей. Давайте детально дослідимо десять простих способів того, як машинне навчання формує бізнес у кращому напрямку.

10 неймовірних способів машинного навчання революціонізує бізнес у 2021 році

В2В Продажі та маркетинг 

B2B - це все про продажі та маркетинг між підприємствами чи компаніями чи підприємствами. Тут компанія безпосередньо купує у компаній для створення своєї продукції або співпрацює з ними для надання послуг на основі попиту ринку. 

Розширені алгоритми ML передбачити майбутнє або зрозуміти приховані закономірності зі зібраних даних за допомогою ретельного аналізу даних за допомогою аналіз часових рядів або методи прогнозування, щоб знати попит та пропозицію та відстежувати їх. 

В2В, як правило, є аутсорсинговими компаніями; вони співпрацюють між собою для збільшення продажів та конверсій на основі взаємних домовленостей. Це вимагає детального вивчення даних і завжди ризиковано, але приносить найкращий прибуток. 

B2C Продажі та маркетинг 

B2C розглядає, як бізнес взаємодіє зі споживачами, виходячи з їхніх вимог до певних продуктів на ринку. Зрозумійте їх болючі позиції та вирішіть одну з першочергових проблем, тоді ці продукти будуть краще продаватися на ринку. Замість того, щоб бізнес орієнтувався на бізнес, вони можуть безпосередньо орієнтуватися на клієнтів щодо товару та послуг. 

Процес дуже схожий на продаж та маркетинг В2В.  Тут ризик менший, але зв’язок з емоціями клієнтів відіграє вирішальну роль у збільшенні продажів, конверсій та доходів. 

Персоналізація досвіду клієнтів

Клієнти люблять персоналізацію, і вони відчувають, що вони життєво важливі для бізнесу, коли якась персоналізована пошта або текстові повідомлення потрапляють у їхні поштові скриньки. Ймовірність становить 95%, що вони точно відкриють це повідомлення. І коли клієнти отримують персоналізовані повідомлення, це привертає їх увагу, і існує більша ймовірність, що вони в кінцевому підсумку придбають деякі товари. 

Я впевнений, що багато з цих повідомлень потрапили у ваші поштові скриньки, але як компанії все це роблять? У них є маса клієнтів, надавати індивідуальну увагу вкрай неможливо. Для цього вони використовують алгоритми ML. Вони автоматично автоматизуються, щоб отримувати найкращі пропозиції у ваших поштових скриньках кожного разу, коли ви підписуєтесь на їх розсилку. Запит, який ви не можете пропустити, я маю на увазі найкращі знижки. 

Це економить багато їхнього часу та забезпечує найкращий досвід роботи з клієнтами за менші витрати. Вони використовують процес глибокого видобутку, обробка природного мовита безперервний процес навчання для отримання високо персоналізованих повідомлень без втручання людини. Ви були б здивовані, почувши, що більше 78% споживачів віддають перевагу чат -ботам перед агентами і вирішують їх запити з більш високою точністю.  

Підвищення лояльності та утримання

Компанії завжди прагнуть утримати своїх клієнтів на довший час, зробити їх постійними клієнтами та налагодити з ними довічні стосунки. Але спосіб підходу компаній до них може бути ризикованим, оскільки незначне незадоволення вашими послугами може стати новою можливістю для ваших конкурентів перетворити їх на своїх клієнтів. 

Використання алгоритмів ML допомагає їм зменшити ризики. Вище керівництво та наука про дані, а також персонал з відмивання коштів аналізують справжню проблему та розробляють та впроваджують нові та практичні нові кроки для орієнтації на клієнтів із високим ризиком, щоб краще приділити увагу існуючим клієнтам. 

Автоматизовані алгоритми виявлення шахрайства

На сьогоднішній день шахрайство відбувається щохвилини. Це надзвичайно поширений страх, який кожен носить у своїй думці. Хоча ми просунулися вперед у технологіях, ми часто потрапляємо в пастку. Домен ML та AI постійно вдосконалюються, щоб перевірити шахрайства, які трапляються надто часто.  

Найкраще в цих просунутих алгоритмах-це алгоритми самонавчання; вони вчаться на основі вхідних даних і розробляють краще рішення. Основна мета використання цих алгоритмів полягає в тому, що вони автоматизовані, тому кожен раз, коли трапляються шахрайства щодо гартування особистих даних, грошей чи чогось важливого, це може запобігти транзакціям і позбавити вас від помилок. 

Зрештою, це збільшує коефіцієнт довіри та забезпечує більш безпечні рішення, оскільки транзакції відбуваються по всьому світу одночасно, щоб клієнти могли покладатися на онлайн -маркетинг з меншими ризиками. 

Завершення процесу найму

Якби ви виграли компанію, ви могли б зрозуміти, наскільки тривалий процес найму, вибравши відповідного кандидата для бізнесу. Звернутися до свіжих та досвідчених спеціалістів на основі їхньої освіти та навичок-це завжди важкий виклик. 

Ви коли -небудь помічали численних претендентів на певну посаду, коли розміщували оголошення про відкриття вакансії? Якби було кілька номерів, ви могли б опрацювати їх через команду. 

Ви повинні пройти повне резюме, скласти список кількох кандидатів, які, на вашу думку, підходять для вашого бізнесу. Ви просите їх про призначення. Ви розробляєте всю систему автоматизації для послідовності розсилки та відповідей на витрати. Алгоритми перевіряють це самостійно і дають вам список найбільш підходящих кандидатів з правильними відповідями. Тільки уявіть, як легко вам було б їх найняти. 

Багато хороших фірм працюють на цих технологіях, щоб спростити процес найму та вибрати найкращого кандидата для його перспективного зростання. 

Покращення роботи ІТ за допомогою автоматизації 

"Найпростіше кажучи, машинне навчання - це аналіз статистики, що допомагає комп'ютерам приймати рішення на основі повторюваних характеристик, знайдених у даних". 

Алгоритми ML обробляють дані під наглядом та без нагляду для прийняття розумних рішень. Вони використовують інтелектуальну автоматизацію для управління всіма процесами в організації. Переваги тут величезні, такі як менші людські зусилля та точні результати тощо. 

В кінцевому підсумку це призводить до мультиплікаторів сили, підвищує ефективність, економить багато вирішального часу на виконання завдань, що виконуються вручну та повторюються, і має кращий контроль над витратами, а взамін створює більше рентабельності інвестицій. Тож алгоритми ML та AI відіграють вирішальну роль у спрощенні ІТ -операцій, додаючи до них автоматизацію. 

Машинне навчання для збільшення продажів 

Машинне навчання має найкращі програми для збільшення продажів у бізнесі, орієнтованих на конкретних клієнтів на основі їх недавнього відвідування веб -сайтів або будь -якого конкретного продукту, незалежно від того, додали вони до кошика чи ні. Можна використовувати різні алгоритми to націлювати та повторно орієнтуватись на конкретних клієнтів, розробляти алгоритми регресійного аналізу з деревами рішень, щоб надсилати їх для надсилання сповіщень через програми, електронну пошту або тексти до папки "Вхідні". 

Використовуючи алгоритми ML в автоматизації електронної пошти для автоматизації послідовності електронних листів і прямо з додавання у кошик, вибору способу оплати та здійснення покупки, сьогоднішній маркетинг більше на цифровій платформі, ніж у магазині. Вони надають хороші знижки, різноманітні кольори та сорти; все, що вам потрібно, це націлюватись на унікальні пропозиції, щоб продавати більше. 

Швидший збір та аналіз даних 

Компанії щодня обробляють велику кількість даних користувачів. Аналіз та обробка - непросте завдання, оскільки нові клієнти продовжують додавати кожен день. Тому автоматизовані системи розбивають ваше навантаження на арахіс, зменшують складність та призводять до більшої точності. 

Хоча всі ці повідомлення та електронні листи автоматизовані за допомогою декількох інструментів, алгоритми МЛ та ШІ розміщують їх у ручках соціальних медіа та збирають багато даних для кращого аналізу та обробки. 

Він надсилає персоналізовані тексти та електронні листи на поштову скриньку клієнта, розуміє їх болючі точки та знаходить останні тенденції ринку, використовуючи методи прогнозування та алгоритмів KNN. Більшість даних автоматично заповнюється на основі попередніх записів; їм потрібно лише вжити заходів (реєстрація, завантаження, покупка), натиснувши заклики до дії.

Зробити спілкування на робочому місці ще кращим  

«Технології машинного навчання, розпізнавання мови та розуміння природної мови досягають низки можливостей. В кінцевому результаті ми скоро отримаємо штучно розумних помічників, які допоможуть нам у кожному аспекті нашого життя.

Спілкування є ключем до того, щоб усе росло в організації, або бути свідком величезного особистого та професійного життя. Це допомагає спілкуватися з вашими колегами та вищими органами влади, і те саме стосується їх, щоб зв’язатися з вами. 

Хоча є дзвінки та Whatsapp на дзвінки та повідомлення, завжди є електронні листи, щоб повідомити про щось суттєве або оголосити пропозиції щодо гризання нігтів для клієнтів або будь-який план, який ви окреслюєте для безперебійної роботи бізнесу. У вас є спеціальна команда з продажу та маркетингу, коли вони беруть участь у ваших цілях, діляться своїми ідеями, підвищенням продуктивності та комунікативними навичками. 

Наступного разу, коли буде зустріч, ви можете запропонувати почитати хороші книги, покращити їх навички письма та зміцнити внутрішню впевненість у спілкуванні перед іншими. Ви можете використовувати Grammarly, який вивчає алгоритми ML, такі як інструменти для редагування та коректури та, в кінцевому підсумку, покращує комунікативні навички. 

Висновки

Підводячи підсумок, ви отримуєте все, що шукали - десять способів того, як машинне навчання революціонізує бізнес. Але весь блог не обмежується застосуванням машинного навчання у секторах бізнесу. Ви також дізнаєтесь про різні ролі, які відіграє машинне навчання, щоб зайняти будь -який бізнес та закріпити його за брендами. 

Тож коли ви закінчуєте цей блог, ви також дізнаєтесь про типи машинного навчання, його алгоритми. Він відіграє вирішальну роль у підвищенні продуктивності персоналу та колег, надаючи персоналізовані та орієнтовані на користувача вирази, які допомагають краще взаємодіяти з клієнтами та стимулювати максимальний обсяг продажів, створюючи більш значну рентабельність інвестицій.  

Також читайте, Причини вивчення машинного навчання

Джерело: https://www.aiiottalk.com/ways-machine-learning-revolutioising-business/