Зміст
- Продаж анонімних даних клієнтів третім сторонам
- Підвищення ефективності маркетингу
- Покращене профілювання користувачів
- Інсайт та консультація як послуга
- Платформи аналітики самообслуговування
- Уникайте рекламних шахрайств
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- Фінальні думки
Джерело: Skypixel / Dreamstime.com
Винос:
Машинне навчання використовується для вдосконалення великих даних та надання їм значення, як ніколи. Зараз організації використовують сили МЛ для монетизації своїх даних.
Великі дані завжди описуються як надзвичайно цінний ресурс, який може підживити будь-яке процвітаюче підприємство, надаючи організаціям ділову інформацію, ділові можливості та переваги. Подібно до того, як сира нафта повинна бути доопрацьована, перш ніж вона може бути перетворена на цінний і корисний ресурс, однак, дані повинні бути засвоєні штучним інтелектом (AI) та машинним навчанням (ML), перш ніж щось вартий. Від використання їх для підвищення ефективності діяльності організації та використання її для створення нових потоків доходів, бізнес-дані можуть бути монетизовані багатьма різними способами.
Як пояснив Тім Слоун, віце-президент з питань інновацій з платежів в консультаційній групі Mercator, "монетизація даних - це все-таки використання даних, які ви маєте через нові канали". Давайте розглянемо кілька конкретних прикладів, не витрачаючи часу. Тому що час - гроші, мій друже!
Продаж анонімних даних клієнтів третім сторонам
Дані клієнта, які анонімізовані (тобто позбавлені будь-якої конфіденційної інформації) або синтезуються (тобто, трохи змінені, тому вони все ще є на 100% статистично актуальними, але неможливо простежити до початкового клієнта), можуть бути продані іншим компаніям, які потребують її в форма аналітичних продуктів. Зведені, попередньо перераховані дані можуть бути монетизовані, оскільки вони можуть містити значення, яке виходить за рамки його оригінального використання та може створити новий потік доходу. Наприклад, торговий центр може захотіти дізнатися, який тип їжі віддають перевагу любителі відеоігор після того, як вони здійснили покупку, щоб конкретну кабінку швидкого харчування можна було розмістити в тому ж районі, що і магазини ігор. Або телекомунікаційна компанія може продавати дані про геолокацію клієнтів, які можуть бути використані для планування більш ефективних технологічних рішень «розумного міста».
Підвищення ефективності маркетингу
Досягнення нових перспектив необхідно для забезпечення компанії постійним потоком свіжих клієнтів. Саме тому маркетинг майже завжди є однією з найдорожчих статей витрат у бюджеті будь-якого сучасного підприємства. Машинне навчання може бути використане для осмислення багатьох маркетингових даних, підвищення його ефективності та зниження витрат. Алгоритми можна використовувати для рекомендування подальших відео для перегляду чи статей для читання, виходячи з індивідуальних уподобань користувача, збільшуючи час, проведений на веб-сайті чи платформі, або привертаючи увагу більшої кількості потенційних клієнтів. Популярність частини вмісту можна передбачити за допомогою аналізу настроїв, що допомагає звузити тип контенту, який ви хочете вирівняти. (Докладніше про AI у бізнесі дивіться у розділі, як штучний інтелект перетворить промисловість продажів.)
Покращене профілювання користувачів
Повне розуміння поведінки клієнтів компанії є критично важливим, щоб витягти з них більше грошей. Вилучення корисних даних із даних користувачів - це хліб та масло аналізу великих даних, і ML може перенести цей процес на наступний рівень. Моделі передбачення Churn можуть бути налаштовані для аналізу поведінки клієнтів та розуміння того, хто є людьми, які, швидше за все, припиняють використовувати ваш продукт через короткий час. У разі вжиття відповідних заходів для їх збереження (наприклад, за допомогою повністю автоматизованих платформ CRM) значно заощаджуються гроші, оскільки вартість придбання в п’ять разів перевищує вартість утримання. Моделі вартості життя клієнтів (CLTV) також можуть бути використані для визначення того, які особисті користувачі мають більше шансів витратити гроші на ваші продукти, витягуючи корисні дані зі своїх звичок. Це допомагає компаніям зосередити свої зусилля лише на тих потенційних клієнтах, які можуть отримати відповідний дохід.
Інсайт та консультація як послуга
Для виконання найскладніших завдань компаніям часто потрібно покладатися на досвід своїх найстаріших, найкваліфікованіших працівників. Старша робоча сила організації - це найважливіший актив, чиї знання та ноу-хау навряд чи можна перенести, коли ці досвідчені працівники з часом вийдуть на пенсію. Однак деякі компанії застосовують штучний інтелект для переробки незліченних сторінок документації, що містять посібники користувача, кореспонденцію про щоденні операції та звіти, написані найкваліфікованішими та колишніми працівниками. Результатом цього стало створення розумних цифрових помічників, які зможуть надавати корисну інформацію в реальному часі новим працівникам, швидкий аналіз матеріального вибору виробничих компаній та допомогти кожному члену команди приймати будь-яке відповідне рішення на місці. Це допомагає працівникам бути більш продуктивними, витрачаючи більше часу на виконання своїх робіт і менше часу на з'ясування деталей.
Платформи аналітики самообслуговування
Дані можуть бути перетворені в монетизований актив навіть тоді, коли компанія не є власником цих даних і не створює їх. Ця складна бізнес-модель використовується для надання організаціям, які потребують отримання корисної інформації зі своїх стратегічних даних, на основі хмарних платформ аналітики для самообслуговування. Ці платформи працюють на основі алгоритмів, які агрегують, збагачують та аналізують свої дані для різних цілей - таких як підвищення ефективності машин у виробництві імплантатів та зменшення їх витрат на 68% - або покращують управління складними системами, мережами, електростанції тощо. Часто ці платформи поєднують можливості ML з передовими датчиками датчиків, щоб поліпшити їх здатність передбачати та самолікувати збої, автоматизувати та оптимізувати оперативні завдання та скорочувати час простою до 40%. (Ще не всі впровадили ML. Визначте, чому в 4 блокпости, які зупиняють прийняття машинного навчання.)
Уникайте рекламних шахрайств
Багато компаній, які не можуть дозволити собі власні команди з маркетингу, повинні розраховувати на сторонніх постачальників, щоб забезпечити їм нові потенційні результати та перспективи. Однак в епоху цифрових шахрайств не кожен продавець є настільки прозорим, як це має бути. Щоб помилково збільшити кількість охоплених клієнтів, деякі менш скрупульозні рекламні агенції продають помилкові соціальні профілі, які надають помилкові огляди, коментарі та взаємодії в соціальних мережах, або ботів, які постійно завантажують додатки, програмне забезпечення та мобільні / онлайн-ігри. Однак це не живі користувачі - вони не тільки ніколи не платять за будь-яку послугу, але і можуть їх плутати з реальними людьми, і, враховуючи їх потенційно велику кількість, призводять організації до формування помилкової персони користувача. Ботів та помилкових профілів можна легко виявити за допомогою машинного навчання, оскільки, знаєте, машини виявляють більш досвідчене, ніж ми, у виявленні власного виду!
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Фінальні думки
Має бути причина (ймовірно, більше), якщо сьогодні 68% компаній застосовують машинне навчання для вдосконалення процесів. Ті, хто зрозумів весь потенціал керованого алгоритмом управління даними та управління даними, побачили їх зростання на 43% більше, ніж ті, хто цього не зробив. Новий ринок даних та розумінь вже зародився, а машинне навчання - це «НПЗ», що робить цей ресурс ще більш цінним та легким для монетизації.