MLをビジネスで使用できる15の方法

機械学習とは何ですか？

機械学習では、統計的手法を使用してデータを解釈し、意思決定のための重要な情報を見つけます。 機械学習は、ユーザーの要件に応じて、同様のパターンを生成し、過去を予測、予測、クラスター化します。

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MLの種類

機械学習は、教師あり学習と教師なし学習の2つの主要なタイプに分けられます。

監視対象のML

監視対象MLは、回帰などの統計手法に取り組み、過去のデータをトレーニングし、将来を予測または予測します。 在庫の需要などは、ML回帰を使用して予測できます。

教師なしML

教師なしMLでは、データにラベルが付けられず、データ機能に名前が付けられません。 教師なし学習では、データの分類とクラスタリングの方法を使用します。 分類では、データをさまざまなグループに分類しますが、クラスタリングでは、データをさまざまな類似のクラスターにクラスター化して分析します。

なぜビジネスで機械学習を行うのですか？

ビジネスにおける機械学習モデル管理アプリケーションは、製品の動的価格を予測してサプライチェーンマネージャーのデータを予測するのに役立つため、非常に幅広いものです。 これは、ビジネスのスケーラビリティ、処理能力、および最新の分析方法を提供します。

ビジネス分析におけるMLの使用は、さまざまな分野と多くのポジションを占めてきました。 主な理由は、ボリュームの増加、データの可用性、および処理の高速化です。 現在、企業はMLを使用して利益を上げており、MLをシステムに実装して競争しています。

ビジネスでの機械学習ビジネスでの主なアプリケーションは、大量のデータセットから情報と知識を抽出するのを支援することです。 銀行の100万人の顧客から100人の忠実な顧客を選択するなど。 ただし、MLアルゴリズムが正しく実装されている場合は、複雑な問題を解決し、顧客の行動を予測するのに役立ちます。

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15-機械学習をビジネスに組み込む方法

あらゆる分野やビジネスで機械学習の膨大なアプリケーションがあります。 機械学習は急速に活況を呈しています。 ここでは、MLをさまざまなビジネスに組み込み、それらに利益をもたらし、作​​業を容易にする方法について説明します。 15の方法またはアプリケーションについて以下で説明します

• 感情分析

MLは、過去のデータを簡単に調べることで、顧客の気持ちを予測できます。 たとえば、顧客が過去数か月の特定の製品またはブランドを購入していて、突然停止して他のブランドを購入した場合などです。 会社は、割引、梱包と品質の改善、製品サイズなどの多くの戦術を通じて、顧客を再び獲得することができます。

• 顧客離れの予測

MLは、企業が顧客が購入したさまざまな製品のコストを理解し、顧客を維持することを予測するのにも役立ちます。 また、解約前に顧客が生み出した平均収益を計算することもできます。

• 製品のパーソナライズ

企業は通常、機械学習による顧客のセグメンテーションとパーソナライズを使用して簡単に確認できる、顧客のさまざまな購買習慣とニーズを探します。

• 市場予測

機械学習は、収益、国内および国際的な環境、投資家の利益、政府の政策などの市場の特徴を考慮することにより、市場予測に非常に役立ちます。機械学習アルゴリズムは、数百の特徴を同時に考慮するため、予測に強力ですが、人間はできません。それ。

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• 会計と財務

MLが財務および会計でもたらした最大の利点は、自動化です。 現在、データ入力とレポートの自動化は非常に簡単です。 この作業は過去に多くの時間を要し、間違いを見つけるのは困難でした。

• リアルタイム広告

デジタルマーケティングは、テレビやその他の広告プラットフォームを離れました。 さまざまなソーシャルメディアプラットフォームでのオンライン広告は、MLアルゴリズムを使用して生成されます。 サッカー、Facebook、またはその他のソーシャルメディアの場所に関心のあるユーザーは、サッカーの試合に関する知識と広告を使用し、MLを使用して関連します。

• 不正検出

機械学習は、詐欺やスパムを推定する上で有益な手法です。 顧客の過去のデータを処理し、不正を検出します。 たとえば、ユーザーはATMで銀行から毎月数百ドルの取引を行います。 しかし、彼が1か月に100万件のトランザクションを開始した場合、MLアルゴリズムはシステムにチェックを警告します。

• 在庫管理と最適化

機械学習は、サプライチェーンマネージャーが過去のデータを分析することにより、将来に必要な在庫を予測するのに役立ちます。 たとえば、店長が冬用のセーターを注文する必要がある場合、MLモデルの助けを借りて、製品を正確に予測できます。

• 需要予測

需要予測は、サプライチェーン、労働力、eコマース、輸送など、ビジネスのあらゆる場所で適用されます。 履歴データが学習され、将来の予測が実行されます。

• レコメンデーションシステム

レコメンデーションシステムはビジネスで最も使用されているツールです。Netflixからamazonまではすべて、顧客の選択を正確に予測するこれらの機械学習ベースのレコメンデーションシステムにより、多くの利益を上げています。

• 動的または需要価格戦略

企業は、過去のデータ、市場の状況、製品の需要と供給のギャップを使用して、一部の製品の動的な価格設定を予測します。 傘などは乾季には使用されておらず、乾季には価格が安いが、雨季には需要が高く、価格も変動する。

• 顧客セグメンテーション

MLモデルを使用した顧客セグメンテーションは、企業が価値のあるユーザーに適切な分野で高品質の製品を提供するのに役立ちます。 顧客のセグメンテーションは、在庫の計画と予測にも役立ちます。

• 顧客生涯価値の予測

機械学習とデータ分析の手法は、企業が購入パターンや製品の選択などを予測するのに役立ちます。これらの顧客パターンは、ビジネスにとって価値のある顧客を予測するために簡単に使用できます。

• バーチャルアシスタント

仮想アシスタントまたはチャットボットは、24時間無制限のサービスを顧客に提供し、大企業のデータベースから回答を見つける機能を備えた数千人の顧客が同時に存在する可能性があります。

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• 収益と利益の最適化

機械学習技術は、過去のデータをトレーニングすることで、店舗や企業が収益を最適化し、価格を選択するのに役立ちました。 データパターンから経費に関する知識を提供することで、経費を削減するのに役立ちます。

結論：

ほぼすべてのビジネスサブフィールドで、ビジネスにおける機械学習の余地は非常に大きくなっています。 企業はこれを収益の創出と最適化、予測、予測、アドバイスに使用しています。 ただし、ほとんどのML手法は、顧客の過去のデータに基づいています。