9 способів, як підприємці можуть використати машинне навчання для розвитку свого бізнесу
Співзасновник і генеральний директор FitPeo Inc., ініціативи з надання кращої профілактичної допомоги тим, хто її потребує найбільше.
Гетті
За останні кілька десятиліть ми не спостерігали дефіциту вражаючих технологічних розробок. Однак небагато з них є більш захоплюючими або мають більше потенціалу змінити життя, яким ми його знаємо, ніж машинне навчання (ML).
Машинне навчання — це галузь штучного інтелекту, яка описує програми, які навчаються та вдосконалюються на основі досвіду без явного програмування, і на машинне навчання зараз припадає найбільша частка фінансування ШІ.
Машини, які з часом стають розумнішими, можуть здатися науковою фантастикою, але це реальність. А в сучасному швидкому темпі та жорсткій конкуренції ML може бути різницею між стагнацією чи перегоном попереду конкурентів.
У FitPeo ми використовуємо машинне навчання в кількох сферах нашого бізнесу. Спираючись на наш досвід, давайте подивимося, як підприємці можуть використовувати машинне навчання, щоб також допомогти своєму бізнесу.
1. Використання даних споживачів для кращого розуміння
Сьогодні компанії збирають величезну кількість даних про клієнтів. Це включає основні дані, такі як адреси електронної пошти, IP-адреси, вік, стать тощо. Але він також включає дані про взаємодію, такі як відвідування веб-сайту, потік користувачів, залучення (уподобання до дописів, поширення, відповіді), рейтинг кліків і конверсії, а також поведінкові дані, як-от деталі підписки, попередні покупки, пристрої та середня вартість замовлення.
Програми машинного навчання можуть аналізувати ці дані, щоб знайти інформацію, яку можна використовувати для більш цілеспрямованих і привабливих маркетингових кампаній і кращих ідей щодо продуктів. Наприклад, ви можете знайти абсолютно нову групу споживачів, які використовують ваш продукт у спосіб, який ви не очікували. Озброївшись цією інформацією, ви можете почати орієнтуватися на новий сегмент клієнтів.
2. Маркетинг, керований ШІ
Експерти з маркетингу рекомендують малим підприємствам витрачати 7-8% свого валового доходу на маркетинг. Це значна частка, і ви хочете переконатися, що витрачаєте ці гроші з розумом. Крім того, ви не хочете, щоб ваші маркетингові зобов’язання відволікали вас від інших термінових або важливих завдань.
Автоматизовані маркетингові інструменти можуть виконати велику частину важкої роботи, вибираючи та аналізуючи ключові слова, шукаючи відповідні теми вмісту, автоматично публікуючи дописи в соціальних мережах і надсилаючи регулярні електронні листи. Деякі інструменти штучного інтелекту також можуть створювати привабливі оголошення для кожного окремого користувача, тому ваш вміст має більше шансів отримати резонанс і охопити потрібних людей у потрібний час.
3. Покращене прийняття рішень для ефективніших бізнес-планів
Розробка ефективного бізнес-плану вимагає знання поточних ринкових тенденцій і сегментів клієнтів, на які ви націлені, а також глибокого розуміння проблем, які ви хочете вирішити за допомогою свого продукту чи послуги. Машинне навчання може пришвидшити та спростити це дослідження, аналізуючи дані про ринок і споживачів і надаючи найкращі рекомендації, на яких ви можете зосередитися.
4. Аналіз настрою
Аналіз настроїв є потужним і все більш популярним маркетинговим інструментом, який дозволяє компаніям зрозуміти емоції клієнтів. Розуміючи, як ваші клієнти ставляться до вашого бренду чи продукту, ви можете покращити клієнтський досвід і покращити обслуговування клієнтів.
Інструменти машинного навчання можуть аналізувати тисячі точок даних у ваших каналах соціальних мереж, оглядах і відповідях на контент, щоб оцінити емоції клієнтів. Це дозволяє швидко реагувати на потреби, наміри та вподобання клієнтів і отримати перевагу над конкурентами.
5. Автоматизація рутинних завдань
Повторювані, засновані на правилах завдання можуть з’їдати значну кількість часу, якщо виконувати їх вручну. Ці завдання включають створення й обробку рахунків-фактур, резервне копіювання даних і відповіді на прості запити клієнтів. На щастя, сьогодні більшу частину цієї виснажливої роботи можуть виконати розумні боти. А інтелектуальні боти, керовані ML, з часом стають кращими, знаходячи нові способи підвищення ефективності та зменшення робочого навантаження.
6. Чат-боти служби підтримки клієнтів
Пройшли ті часи, коли чат-боти були незграбними, не реагували і, чесно кажучи, не були розумними чи корисними. Сьогодні розмовні чат-боти штучного інтелекту можуть імітувати людські взаємодії, щоб надавати розумні, корисні та природно звучачі відповіді. Ці розмовні чат-боти штучного інтелекту використовують машинне навчання та обробку природної мови (NLP), щоб забезпечити швидке та персоналізоване обслуговування клієнтів у будь-який час і в будь-якому місці без необхідності програмувати відповіді.
7. Кібербезпека
Ми живемо у світі, де одна кібератака відбувається кожні 39 секунд, і очікується, що до 2025 року щорічні збитки від кіберзлочинності досягнуть 10,5 трильйонів доларів США. Багато невеликих компаній помилково вважають, що вони занадто малі, щоб бути на радарах хакерів, але це не так. Кіберзлочинці можуть заробити на багатьох менших підприємствах стільки ж грошей, скільки на одному великому бізнесі, а менші компанії, як правило, мають слабший захист безпеки.
Програми кібербезпеки, керовані ML, можуть аналізувати шаблони та знаходити аномалії, щоб ви могли відловлювати кібератаки, перш ніж вони стануть проблемою. Вони також можуть автоматично шукати оновлення та виправлення та встановлювати їх, щоб захистити ваші системи від вразливостей.
8. Прогнозування продажів
Прогнозування продажів – це процес оцінки вашого доходу від продажів за певний період часу. Це важливий вид діяльності для будь-якого підприємця, оскільки він допомагає вам приймати обґрунтовані рішення щодо всього: від маркетингових заходів, персоналу та запасів до нових продуктових ліній.
Ключ до хорошого прогнозування продажів — це точність. Інструменти машинного навчання використовують історичні дані та дані в реальному часі, щоб робити дуже точні прогнози щодо поведінки споживачів. Ці інструменти можуть передбачити, які дні, тижні та місяці в році призведуть до найбільших продажів. Вони також можуть аналізувати наслідки відпусток (особливих днів) як на позитивні, так і на негативні наслідки.
9. Оптимізація цін
Визначення ціни на ваші продукти чи послуги є одним із найважливіших рішень, які приймають підприємці, і це може бути складно. Підприємці повинні усвідомлювати чутливість до ціни (як зміна ціни вплине на рішення клієнта).
Традиційно підприємствам доводиться покладатися на анкети, щоб зрозуміти готовність людей платити в різних діапазонах. Сьогодні моделі на основі даних можуть забезпечити динамічне інтелектуальне ціноутворення. Ці алгоритми машинного навчання гарантують, що ви завжди встановлюєте ціни на свої продукти відповідно до цільової аудиторії та ринку.
Підведенню
Інструменти машинного навчання з кожним роком стають все більш досконалими та доступнішими. Сьогодні за допомогою простого пошуку Google можна знайти інструменти на базі ML майже для будь-якого бізнес-випадку. Однак завжди варто придивитися до магазинів і дізнатися, які інструменти найкраще відповідають вашим потребам сьогодні та в майбутньому.
Технологічна рада Forbes — це спільнота для ІТ-директорів, технічних директорів і технічних керівників світового рівня. Чи маю я право?
