15 modi in cui il ML può essere utilizzato negli affari

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico utilizza metodi statistici per interpretare i dati per scoprire le informazioni critiche per il processo decisionale. L'apprendimento automatico genera modelli simili, prevedendo, prevedendo e raggruppando il passato in base alle esigenze dell'utente.

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Tipi di ML

L'apprendimento automatico è diviso in due tipi principali: apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato.

Supervisionato ML

Supervised ML lavora su tecniche statistiche come la regressione per addestrare i dati passati e prevedere o prevedere il futuro. Come la domanda di inventario può essere prevista utilizzando la regressione ML.

ML senza supervisione

Nel ML non supervisionato, i dati non sono etichettati e le funzioni dei dati non sono denominate; l'apprendimento non supervisionato utilizza metodi di classificazione e raggruppamento dei dati. Nella classificazione, classifichiamo i dati in diversi gruppi, mentre nel clustering i dati vengono raggruppati in diversi cluster simili da analizzare.

Perché l'apprendimento automatico in azienda?

L'applicazione di gestione del modello di apprendimento automatico nelle aziende è molto ampia in quanto aiuta a prevedere il prezzo dinamico del prodotto per prevedere i dati per il responsabile della catena di approvvigionamento. Fornisce la scalabilità aziendale, la potenza di elaborazione e il moderno metodo di analisi.

L'uso del ML nell'analisi aziendale ha occupato vari campi e molte posizioni. I motivi principali sono il volume maggiore, la disponibilità dei dati e l'elaborazione rapida. Le aziende ora traggono profitto dall'uso del ML e implementandolo nei loro sistemi per competere.

Apprendimento automatico nelle aziende L'applicazione principale nelle aziende è l'assistenza nell'estrazione di informazioni e conoscenze da enormi set di dati. Come selezionare 100 clienti fedeli tra i milioni di clienti di una banca. Tuttavia, se l'algoritmo ML è implementato correttamente, aiuta a risolvere problemi complessi e prevede il comportamento dei clienti.

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15 modi in cui l'apprendimento automatico può essere incorporato nel business

Esistono enormi applicazioni di Machine Learning in ogni campo e azienda. L'apprendimento automatico è in forte espansione. Qui, discutiamo di come il ML può essere incorporato in diverse aziende, trarne profitto e semplificare il loro lavoro. 15 modi o applicazioni sono discussi di seguito

• Analisi del sentimento

Il ML può prevedere la sensazione del cliente esaminando facilmente i dati passati. Ad esempio quando un cliente stava acquistando un prodotto o marchi specifici negli ultimi mesi e improvvisamente si è fermato e ha acquistato altri marchi. L'azienda può catturare di nuovo il cliente attraverso molte tattiche come sconti, miglioramento dell'imballaggio e della qualità, dimensioni del prodotto, ecc.

• Previsione dell'abbandono dei clienti

Il ML può anche aiutare le aziende a comprendere il costo dei diversi prodotti acquistati dal cliente e prevedere la fidelizzazione dei clienti. Possono anche calcolare il ricavo medio generato dal cliente prima dell'abbandono.

• Personalizzazione dei prodotti

Le aziende di solito cercano le varie abitudini ed esigenze di acquisto dei clienti che possono essere facilmente osservate utilizzando la segmentazione e la personalizzazione dei clienti con apprendimento automatico.

• Previsione di mercato

L'apprendimento automatico è molto utile nelle previsioni di mercato considerando le caratteristiche del mercato come entrate, ambiente nazionale e internazionale, interessi degli investitori, politiche governative, ecc. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono potenti nella previsione grazie alla considerazione di centinaia di funzionalità contemporaneamente, mentre gli esseri umani non possono farlo Quello.

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• Contabilità e finanza

Il più grande vantaggio che il ML ha dato alla finanza e alla contabilità è l'automazione. Ora l'inserimento dei dati e l'automazione dei report sono molto semplici. Questo compito richiedeva molto tempo in passato ed era difficile trovare errori.

• Pubblicità in tempo reale

Il marketing digitale ha abbandonato la televisione e altre piattaforme pubblicitarie. Gli annunci online su diverse piattaforme di social media vengono generati utilizzando algoritmi ML. L'utente che è interessato a Calcio, Facebook o altri luoghi di social media utilizza tale conoscenza e pubblicità sulle partite di calcio e relative utilizzando ML.

• Intercettazione di una frode

L'apprendimento automatico è una tecnica utile nella deduzione di frodi e spam. Funziona sui dati passati dei clienti e rileva le frodi. Ad esempio, un utente effettua mensilmente una transazione di poche centinaia di dollari da una banca su un bancomat. Ma se inizia a fare un milione di transazioni in un mese, gli algoritmi ML avvisano il sistema per il controllo.

• Gestione e ottimizzazione dell'inventario

Il machine learning aiuta i responsabili della supply chain a prevedere l'inventario necessario per il futuro analizzando i dati passati. Ad esempio, se un responsabile di negozio deve ordinare maglioni per l'inverno, può avvalersi dell'aiuto dei modelli ML per prevedere esattamente il prodotto.

• Previsione della domanda

La previsione della domanda viene applicata ovunque nell'azienda, come la catena di approvvigionamento, la forza lavoro, l'e-commerce e i trasporti. I dati storici vengono appresi e le previsioni effettuate per il futuro.

• Sistemi di Raccomandazione

I sistemi di raccomandazione sono lo strumento più utilizzato nel settore, da Netflix ad Amazon tutti stanno guadagnando molti profitti grazie a questi sistemi di raccomandazione basati sull'apprendimento automatico che prevedono esattamente la scelta del cliente.

• Strategie di prezzo dinamiche o a domanda

Le aziende utilizzano dati storici, condizioni di mercato, domanda di prodotti e divario di offerta nel mercato per prevedere il prezzo dinamico di alcuni prodotti. Come gli ombrelli non vengono utilizzati nella stagione secca e il suo prezzo è basso nella stagione secca, ma nella stagione delle piogge la sua domanda è più alta e anche i prezzi oscillano.

• Segmentazione dei clienti

La segmentazione dei clienti utilizzando i modelli ML aiuta le aziende a fornire ai propri utenti preziosi prodotti di qualità nelle aree appropriate. La segmentazione dei clienti aiuta anche a pianificare e prevedere l'inventario.

• Previsione del valore a vita del cliente

Le tecniche di machine learning e analisi dei dati aiutano le aziende a prevedere i modelli di acquisto, la selezione dei prodotti, ecc. Questi modelli di clienti possono essere facilmente utilizzati per prevedere i clienti preziosi per l'azienda.

• Assistente virtuale

Gli assistenti virtuali o i chatbot forniscono ai clienti un servizio illimitato 24 ore su 24 e possono esserci migliaia di clienti contemporaneamente con la capacità di trovare risposte da grandi database aziendali.

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• Ottimizzazione delle entrate e dei profitti

Le tecniche di apprendimento automatico hanno aiutato i negozi e le aziende a ottimizzare i ricavi e selezionare i prezzi attraverso la formazione sui dati passati. Aiuta a ridurre le spese fornendoci informazioni sulle spese dai modelli di dati.

Conclusione:

C'è molto spazio per l'apprendimento automatico nel mondo degli affari in quasi tutti i sottosettori del business. Le aziende lo utilizzano per la generazione e l'ottimizzazione dei ricavi, la previsione, la previsione e la consulenza. Ma la maggior parte delle tecniche di ML si basa sui dati passati del cliente.