ML 在商業中的 15 種使用方式

什麼是機器學習？

機器學習使用統計方法來解釋數據以找出決策的關鍵信息。 機器學習會根據用戶的要求生成類似的模式、預測、預測和聚類過去。

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機器學習的類型

機器學習分為兩大類：監督學習和無監督學習。

監督機器學習

監督機器學習使用回歸等統計技術來訓練過去的數據並預測或預測未來。 例如庫存的需求可以使用 ML 回歸來預測。

無監督機器學習

在無監督機器學習中，數據沒有標記，數據特徵沒有命名； 無監督學習使用數據分類和聚類的方法。 在分類中，我們將數據分為不同的組，而在聚類中，將數據聚集到不同的相似簇中進行分析。

為什麼要在商業中使用機器學習？

機器學習模型管理在商業中的應用非常廣泛，因為它有助於預測產品的動態價格以預測供應鏈經理的數據。 它提供了業務可擴展性、處理能力和現代分析方法。

ML 在商業分析中的使用已經佔據了各個領域和許多職位。 主要原因是更高的容量、數據可用性和快速處理。 企業現在通過使用 ML 並在他們的系統中實施它來競爭來獲利。

商業中的機器學習 商業中的主要應用是協助從海量數據集中提取信息和知識。 比如從一家銀行的百萬客戶中挑選100個忠實客戶。 但是，如果正確實施 ML 算法，它有助於解決複雜問題並預測客戶行為。

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將機器學習融入商業的 15 種方式

機器學習在各個領域和業務中都有大量應用。 機器學習正在快速發展。 在這裡，我們將討論如何將 ML 納入不同的業務並為他們帶來利潤並使他們的工作變得輕鬆。 下面討論 15 種方式或應用

• 情緒分析

ML 可以通過輕鬆檢查過去的數據來預測客戶的感受。 例如，當客戶購買過去幾個月的某些特定產品或品牌時，突然停下來購買其他品牌。 公司可以通過打折、改進包裝和質量、產品尺寸等多種策略來重新抓住客戶。

• 預測客戶流失

ML 還可以幫助公司了解客戶購買的不同產品的成本，並預測留存客戶。 他們還可以計算客戶流失前產生的平均收入。

• 個性化產品

公司通常會尋找可以使用機器學習客戶細分和個性化輕鬆查看的客戶的各種購買習慣和需求。

• 市場預測

機器學習通過考慮收入、國內外環境、投資者利益、政府政策等市場特徵，對市場預測非常有幫助。機器學習算法由於同時考慮了數百個特徵，在預測方面非常強大，而人類無法做到那。

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• 會計和金融

機器學習在財務和會計領域帶來的最大好處是自動化。 現在數據輸入和報告自動化非常容易。 這項任務過去花費了很多時間，而且很難發現錯誤。

• 實時廣告

數字營銷已經離開了電視和其他廣告平台。 不同社交媒體平台上的在線廣告是使用 ML 算法生成的。 對足球、Facebook 或其他社交媒體位置感興趣的用戶使用有關足球比賽的知識和廣告以及使用 ML 相關的廣告。

• 欺詐識別

機器學習是減少欺詐和垃圾郵件的有益技術。 它適用於客戶過去的數據並檢測欺詐行為。 例如，用戶每月在 ATM 上從銀行進行幾百美元的交易。 但如果他在一個月內開始進行一百萬筆交易，ML 算法就會提醒系統進行檢查。

• 庫存管理和優化

機器學習幫助供應鏈經理通過分析過去的數據來預測未來所需的庫存。 例如，如果商店經理必須為冬天訂購毛衣，他可以藉助 ML 模型來準確預測產品。

• 需求預測

需求預測在供應鏈、勞動力、電子商務和運輸等業務中無處不在。 學習歷史數據並對未來進行預測。

• 推薦系​​統

推薦系​​統是業務中最常用的工具，Netflix 到亞馬遜都因為這些基於機器學習的推薦系統可以準確預測客戶選擇而獲得大量利潤。

• 動態或需求定價策略

企業使用歷史數據、市場狀況、市場中的產品需求和供應缺口來預測某些產品的動態定價。 比如雨傘在旱季沒用，旱季價格低，但雨季需​​求量大，價格也有波動。

• 客戶細分

使用 ML 模型進行客戶細分可幫助企業為其有價值的用戶提供適當領域的優質產品。 客戶細分還有助於規劃和預測庫存。

• 客戶終身價值預測

機器學習和數據分析技術幫助公司預測購買模式、產品選擇等。這些客戶模式可以很容易地用於預測對企業有價值的客戶。

• 虛擬助手

虛擬助手或聊天機器人為客戶提供 24 小時無限制的服務，一次可以有數千名客戶，能夠從大型公司數據庫中找到答案。

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• 收入和利潤優化

機器學習技術通過對過去數據的培訓幫助商店和企業進行收入優化和價格選擇。 它通過讓我們了解數據模式的費用來幫助減少支出。

結論：

幾乎在每個商業子領域，機器學習在商業中都有很大的空間。 企業將其用於創收和優化、預測、預測和建議。 但是大多數機器學習技術都是基於客戶過去的數據。