15 Cara ML Dapat Digunakan Dalam Bisnis

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin menggunakan metode statistik untuk menafsirkan data guna mengetahui informasi penting untuk pengambilan keputusan. Pembelajaran mesin menghasilkan pola yang serupa, memprediksi, memperkirakan, dan mengelompokkan masa lalu bergantung pada kebutuhan pengguna.

Posting Terkait: Metode Pembelajaran Mesin untuk Mendeteksi dan Mencegah Serangan Dalam Pengujian Perangkat Lunak

Jenis ML

Pembelajaran mesin dibagi menjadi dua jenis utama: Pembelajaran terawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan.

ML yang diawasi

ML yang diawasi bekerja pada teknik statistik seperti regresi untuk melatih data masa lalu dan memprediksi atau meramalkan masa depan. Seperti permintaan persediaan dapat diramalkan menggunakan regresi ML.

ML tanpa pengawasan

Dalam ML yang tidak diawasi, data tidak diberi label dan fitur data tidak diberi nama; pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan metode klasifikasi dan pengelompokan data. Dalam klasifikasi, kami mengklasifikasikan data ke dalam kelompok yang berbeda, sedangkan dalam pengelompokan data dikelompokkan ke dalam kelompok serupa yang berbeda untuk dianalisis.

Mengapa Pembelajaran Mesin dalam Bisnis?

Aplikasi manajemen model pembelajaran mesin dalam bisnis sangat luas karena membantu memprediksi harga dinamis produk untuk memperkirakan data untuk manajer rantai pasokan. Ini memberikan skalabilitas bisnis, kekuatan pemrosesan, dan metode analitik modern.

Penggunaan ML dalam business analytics telah menduduki berbagai bidang dan banyak posisi. Alasan utamanya adalah volume yang lebih tinggi, ketersediaan data, dan pemrosesan yang cepat. Bisnis sekarang menghasilkan keuntungan dengan menggunakan ML dan menerapkannya dalam sistem mereka untuk bersaing.

Pembelajaran mesin dalam bisnis Aplikasi utama dalam bisnis adalah untuk membantu mengekstraksi informasi dan pengetahuan dari kumpulan data yang sangat besar. Seperti memilih 100 nasabah setia dari sejuta nasabah sebuah bank. Namun, jika algoritme ML diterapkan dengan benar, algoritme ini membantu memecahkan masalah kompleks dan memprediksi perilaku pelanggan.

Baca Juga: Apa Pengertian Kecerdasan Buatan?

15- Cara Pembelajaran Mesin dapat digabungkan dalam Bisnis

Ada aplikasi besar Machine Learning di setiap bidang dan bisnis. Pembelajaran mesin berkembang pesat dengan kecepatan tinggi. Di sini, kami membahas bagaimana ML dapat digabungkan dalam bisnis yang berbeda dan memberikan keuntungan kepada mereka dan mempermudah pekerjaan mereka. 15 cara atau aplikasi dibahas di bawah ini

• Analisis Sentimen

ML dapat memprediksi perasaan pelanggan dengan memeriksa data masa lalu dengan mudah. Seperti ketika seorang pelanggan membeli beberapa produk atau merek tertentu dari beberapa bulan terakhir dan tiba-tiba berhenti dan membeli beberapa merek lain. Perusahaan dapat merebut pelanggan lagi melalui banyak taktik seperti diskon, peningkatan kemasan dan kualitas, ukuran produk, dll.

• Memprediksi Churn Pelanggan

ML juga dapat membantu perusahaan untuk memahami biaya berbagai produk yang dibeli oleh pelanggan dan memprediksi pelanggan yang mempertahankan. Mereka juga dapat menghitung pendapatan rata-rata yang dihasilkan oleh pelanggan sebelum churn.

• Personalisasi Produk

Perusahaan biasanya mencari berbagai kebiasaan dan kebutuhan pembelian pelanggan yang dapat dengan mudah dilihat menggunakan segmentasi dan personalisasi pelanggan pembelajaran mesin.

• Prediksi Pasar

Pembelajaran mesin sangat membantu dalam peramalan Pasar dengan mempertimbangkan fitur pasar seperti pendapatan, lingkungan domestik dan internasional, minat investor, kebijakan pemerintah, dll. Algoritma pembelajaran mesin sangat kuat dalam prediksi karena mempertimbangkan ratusan fitur secara bersamaan, sementara manusia tidak dapat melakukannya itu.

Baca Juga: Cara Terbaik Meningkatkan Motivasi di Tempat Kerja

• Akuntansi dan Keuangan

Manfaat terbesar yang diberikan ML di bidang Keuangan dan akuntansi adalah otomatisasi. Sekarang entri data dan otomatisasi laporan sangat mudah. Tugas ini memakan banyak waktu di masa lalu dan sulit untuk menemukan kesalahan.

• Periklanan Waktu Nyata

Pemasaran digital telah meninggalkan televisi dan platform iklan lainnya. Iklan online di berbagai platform media sosial dihasilkan menggunakan algoritma ML. Pengguna yang tertarik dengan Sepak Bola, Facebook, atau tempat media sosial lainnya menggunakan pengetahuan dan iklan tersebut tentang pertandingan sepak bola dan terkait menggunakan ML.

• Deteksi penipuan

Pembelajaran mesin adalah teknik yang bermanfaat dalam mengurangi penipuan dan spam. Ia bekerja pada data masa lalu pelanggan dan mendeteksi penipuan. Misalnya, pengguna melakukan transaksi beberapa ratus dolar dari bank di ATM setiap bulan. Tetapi jika dia mulai melakukan satu juta transaksi dalam sebulan, algoritme ML memberi tahu sistem untuk memeriksa.

• Manajemen dan Pengoptimalan Inventaris

Pembelajaran mesin membantu manajer rantai pasokan memprediksi inventaris yang diperlukan untuk masa depan dengan menganalisis data masa lalu. Misalnya, jika seorang manajer toko harus memesan sweter untuk musim dingin, ia dapat meminta bantuan dari model ML untuk memperkirakan produk dengan tepat.

• Peramalan Permintaan

Peramalan permintaan diterapkan di mana-mana dalam bisnis seperti rantai pasokan, tenaga kerja, e-commerce, dan transportasi. Data historis dipelajari dan prediksi dilakukan untuk masa depan.

• Sistem Rekomendasi

Sistem rekomendasi adalah alat yang paling banyak digunakan dalam bisnis, Netflix hingga amazon semuanya mendapatkan banyak keuntungan karena sistem rekomendasi berbasis pembelajaran mesin ini yang memprediksi pilihan pelanggan dengan tepat.

• Strategi penetapan harga dinamis atau permintaan

Bisnis menggunakan data historis, kondisi pasar, permintaan produk, dan kesenjangan pasokan di pasar untuk memprediksi harga dinamis dari beberapa produk. Seperti payung yang tidak digunakan pada musim kemarau dan pada musim kemarau harganya rendah, tetapi pada musim hujan permintaannya lebih tinggi dan harganya juga fluktuatif.

• Segmentasi pelanggan

Segmentasi pelanggan menggunakan model ML membantu bisnis menyediakan produk berkualitas kepada pengguna mereka yang berharga di area yang sesuai. Segmentasi pelanggan juga membantu dalam merencanakan dan memprediksi inventaris.

• Prediksi Nilai Seumur Hidup Pelanggan

Pembelajaran Mesin dan teknik analisis data membantu perusahaan dalam memprediksi pola pembelian, pemilihan produk, dll. Pola pelanggan ini dapat dengan mudah digunakan untuk memprediksi pelanggan yang berharga bagi bisnis.

• Asisten virtual

Asisten virtual atau chatbot menyediakan layanan 24 jam tanpa batas kepada pelanggan dan bisa ada ribuan pelanggan sekaligus dengan kemampuan menemukan jawaban dari basis data perusahaan besar.

Baca Juga: Alat Terbaik untuk Kolaborasi dan Produktivitas untuk Pekerja Jarak Jauh

• Pengoptimalan Pendapatan dan Keuntungan

Teknik pembelajaran mesin membantu toko dan bisnis untuk pengoptimalan pendapatan dan pemilihan harga dengan melatih data sebelumnya. Ini membantu untuk mengurangi pengeluaran dengan memberi kita pengetahuan tentang pengeluaran dari pola data.

Kesimpulan:

Ada ruang yang sangat besar untuk pembelajaran mesin dalam bisnis di hampir setiap subbidang bisnis. Bisnis menggunakannya untuk menghasilkan pendapatan dan pengoptimalan, prediksi, perkiraan, dan pemberian saran. Tetapi sebagian besar teknik ML didasarkan pada data masa lalu pelanggan.