15 sposobów na wykorzystanie ML w biznesie

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe wykorzystuje metody statystyczne do interpretacji danych w celu znalezienia informacji o krytycznym znaczeniu dla podejmowania decyzji. Uczenie maszynowe generuje podobne wzorce, przewidując, prognozując i grupując przeszłość w zależności od wymagań użytkownika.

Powiązany post: Metody uczenia maszynowego do wykrywania i zapobiegania atakom podczas testowania oprogramowania

Rodzaje ML

Uczenie maszynowe dzieli się na dwa główne typy: uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane.

Nadzorowana ML

Nadzorowana ML pracuje nad technikami statystycznymi, takimi jak regresja, w celu trenowania danych z przeszłości i przewidywania lub prognozowania przyszłości. Takie jak zapotrzebowanie na zapasy można prognozować za pomocą regresji ML.

Nienadzorowane uczenie maszynowe

W nienadzorowanej ML dane nie są etykietowane, a cechy danych nie są nazywane; uczenie nienadzorowane wykorzystuje metody klasyfikacji i grupowania danych. W klasyfikacji klasyfikujemy dane do różnych grup, podczas gdy w klastrowaniu dane są grupowane w różne podobne klastry do analizy.

Dlaczego uczenie maszynowe w biznesie?

Aplikacja zarządzania modelem uczenia maszynowego w biznesie jest bardzo szeroka, ponieważ pomaga przewidzieć dynamiczną cenę produktu w celu prognozowania danych dla menedżera łańcucha dostaw. Zapewnia skalowalność biznesową, moc obliczeniową oraz nowoczesną metodę analityki.

Wykorzystanie ML w analityce biznesowej zajęło różne dziedziny i wiele stanowisk. Główne powody to większa objętość, dostępność danych i szybkie przetwarzanie. Firmy osiągają teraz zyski, wykorzystując ML i wdrażając je w swoich systemach, aby konkurować.

Uczenie maszynowe w biznesie Głównym zastosowaniem w biznesie jest pomoc w wydobywaniu informacji i wiedzy z ogromnych zbiorów danych. Takich jak wybór 100 lojalnych klientów spośród miliona klientów banku. Jednak prawidłowo zaimplementowany algorytm ML pomaga rozwiązywać złożone problemy i przewiduje zachowanie klientów.

Przeczytaj także: Jaka jest definicja sztucznej inteligencji?

15- W jaki sposób uczenie maszynowe może zostać włączone do biznesu

Istnieje ogromne zastosowanie uczenia maszynowego w każdej dziedzinie i biznesie. Uczenie maszynowe rozwija się w szybkim tempie. W tym miejscu omawiamy, w jaki sposób ML można włączyć do różnych firm i zapewnić im zysk i ułatwić im pracę. Poniżej omówiono 15 sposobów lub zastosowań

• Analiza nastrojów

ML może przewidzieć odczucia klientów, łatwo analizując dane z przeszłości. Na przykład, gdy klient kupował określony produkt lub marki z ostatnich wielu miesięcy i nagle zatrzymał się i kupił inne marki. Firma może ponownie pozyskać klienta za pomocą wielu taktyk, takich jak rabaty, poprawa pakowania i jakości, wielkość produktu itp.

• Przewidywanie rezygnacji klientów

ML może również pomóc firmom zrozumieć koszt różnych produktów kupowanych przez klienta i przewidzieć utrzymanie klientów. Mogą również obliczyć średni przychód wygenerowany przez klienta przed odejściem.

• Personalizacja produktów

Firmy zwykle szukają różnych nawyków i potrzeb zakupowych klientów, które można łatwo dostrzec dzięki segmentacji i personalizacji klientów wykorzystującej uczenie maszynowe.

• Prognozy rynkowe

Uczenie maszynowe jest bardzo pomocne w prognozowaniu rynku, biorąc pod uwagę cechy rynku, takie jak przychody, środowisko krajowe i międzynarodowe, interesy inwestorów, polityka rządowa itp. Algorytmy uczenia maszynowego są potężne w przewidywaniu ze względu na uwzględnianie setek funkcji jednocześnie, podczas gdy ludzie nie mogą tego zrobić że.

Przeczytaj także: Najlepsze sposoby na poprawę motywacji w miejscu pracy

• Księgowość i finanse

Największą korzyścią, jaką ML dał w finansach i księgowości, jest automatyzacja. Teraz wprowadzanie danych i automatyzacja raportów są bardzo łatwe. W przeszłości to zadanie zajmowało dużo czasu i trudno było znaleźć błędy.

• Reklama w czasie rzeczywistym

Marketing cyfrowy opuścił telewizję i inne platformy reklamowe. Reklamy online na różnych platformach społecznościowych są generowane przy użyciu algorytmów ML. Użytkownik, który jest zainteresowany piłką nożną, Facebookiem lub innymi miejscami w mediach społecznościowych, wykorzystuje tę wiedzę i reklamę dotyczącą meczów piłkarskich i związanych z nimi za pomocą ML.

• Wykrywanie oszustw

Uczenie maszynowe to korzystna technika w wykrywaniu oszustw i spamu. Działa na wcześniejszych danych klientów i wykrywa oszustwa. Na przykład użytkownik dokonuje miesięcznej transakcji w bankomacie o wartości kilkuset dolarów z banku. Ale jeśli zacznie robić milion transakcji w miesiącu, algorytmy ML ostrzegają system o sprawdzeniu.

• Zarządzanie zapasami i optymalizacja

Uczenie maszynowe pomaga menedżerom łańcucha dostaw przewidywać zapasy wymagane na przyszłość, analizując dane z przeszłości. Na przykład, jeśli kierownik sklepu musi zamówić swetry na zimę, może skorzystać z pomocy modeli ML, aby dokładnie przewidzieć produkt.

• Prognozowanie popytu

Prognozowanie popytu jest stosowane wszędzie w branży, np. w łańcuchu dostaw, sile roboczej, handlu elektronicznym i transporcie. Dane historyczne są poznawane, a prognozy przeprowadzane na przyszłość.

• Systemy rekomendacji

Systemy rekomendacji są najczęściej używanym narzędziem w biznesie, Netflix to amazon, wszyscy zyskują dzięki tym systemom rekomendacji opartym na uczeniu maszynowym, które dokładnie przewidują wybór klienta.

• Dynamiczne lub popytowe strategie cenowe

Firmy wykorzystują dane historyczne, warunki rynkowe, popyt na produkty i lukę podażową na rynku do przewidywania dynamicznych cen niektórych produktów. Takie parasole nie mają zastosowania w porze suchej, a ich cena w porze suchej jest niska, ale w porze deszczowej popyt na nie jest wyższy, a ceny również ulegają wahaniom.

• Segmentacja klientów

Segmentacja klientów za pomocą modeli ML pomaga firmom dostarczać cennym użytkownikom produkty wysokiej jakości w odpowiednich obszarach. Segmentacja klientów pomaga również w planowaniu i przewidywaniu zapasów.

• Przewidywanie wartości życiowej klienta

Uczenie maszynowe i techniki analizy danych pomagają firmom w przewidywaniu wzorców zakupów, wyborze produktów itp. Te wzorce klientów można łatwo wykorzystać do przewidywania wartościowych klientów dla firmy.

• Wirtualny asystent

Wirtualni asystenci lub chatboty zapewniają klientom całodobową nieograniczoną obsługę, a jednocześnie mogą być tysiące klientów z możliwością wyszukiwania odpowiedzi z dużych firmowych baz danych.

Przeczytaj także: Najlepsze narzędzia do współpracy i produktywności dla pracowników zdalnych

• Optymalizacja przychodów i zysków

Techniki uczenia maszynowego pomogły sklepom i firmom w optymalizacji przychodów i doborze cen poprzez szkolenie na danych z przeszłości. Pomaga zredukować wydatki, dając nam wiedzę o wydatkach z wzorców danych.

Wniosek:

W biznesie jest bardzo duże miejsce na uczenie maszynowe w prawie każdej poddziedzinie biznesu. Firmy używają go do generowania i optymalizacji przychodów, przewidywania, prognozowania i doradztwa. Jednak większość technik ML opiera się na wcześniejszych danych klienta.