เนื้อหา
- การขายข้อมูลลูกค้าที่ไม่ระบุชื่อไปยังบุคคลที่สาม
- เสริมประสิทธิภาพการตลาด
- ปรับปรุงโปรไฟล์ผู้ใช้
- ความเข้าใจและคำแนะนำในฐานะบริการ
- แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ด้วยตนเอง
- หลีกเลี่ยงการฉ้อโกงโฆษณา
- ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
- ความคิดสุดท้าย
ที่มา: Skypixel / Dreamstime.com
Takeaway:
การเรียนรู้ของเครื่องกำลังถูกใช้เพื่อปรับแต่งข้อมูลขนาดใหญ่และให้คุณค่าอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ขณะนี้องค์กรต่าง ๆ กำลังควบคุมพลังของ ML เพื่อสร้างรายได้จากข้อมูลของพวกเขา
ข้อมูลขนาดใหญ่มักถูกอธิบายว่าเป็นทรัพยากรที่มีค่าอย่างยิ่งที่สามารถกระตุ้นองค์กรที่เจริญรุ่งเรืองให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้โอกาสทางธุรกิจและผลกำไรที่เหนือกว่า เช่นเดียวกับน้ำมันดิบต้องผ่านการกลั่นก่อนที่จะถูกแปลงเป็นทรัพยากรที่มีคุณค่าและมีประโยชน์อย่างไรก็ตามข้อมูลจะต้องถูกย่อยด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) ก่อนที่มันจะคุ้มค่า ตั้งแต่การใช้ประโยชน์ไปจนถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพของการดำเนินงานขององค์กรจนถึงการควบคุมเพื่อสร้างช่องทางรายได้ใหม่ข้อมูลธุรกิจสามารถสร้างรายได้ด้วยวิธีต่างๆมากมาย
ในฐานะทิมสโลนรองประธานฝ่ายนวัตกรรมการชำระเงินที่ Mercator Advisory Group อธิบายว่า“ การสร้างรายได้จากข้อมูลนั้นเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่คุณมีผ่านช่องทางใหม่ ๆ ” ลองมาดูตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมโดยไม่ต้องเสียเวลา เพราะเวลาคือเงินเพื่อนของฉัน!
การขายข้อมูลลูกค้าที่ไม่ระบุชื่อไปยังบุคคลที่สาม
ข้อมูลลูกค้าที่ไม่ระบุชื่อ (เช่นถูกลิดรอนข้อมูลที่ละเอียดอ่อนใด ๆ ) หรือสังเคราะห์ (เช่นการปรับเปลี่ยนเล็กน้อยดังนั้นจึงยังคงมีความเกี่ยวข้องทางสถิติ 100% แต่เป็นไปไม่ได้ที่จะติดตามกลับไปที่ลูกค้าเดิม) สามารถขายให้กับ บริษัท อื่น ๆ รูปแบบของผลิตภัณฑ์วิเคราะห์ ข้อมูลที่รวบรวมและรวบรวมไว้ล่วงหน้าสามารถสร้างรายได้เนื่องจากอาจเก็บค่าที่เกินกว่าการใช้งานดั้งเดิมและอาจสร้างกระแสรายได้ใหม่ ตัวอย่างเช่นห้างสรรพสินค้าอาจต้องการทราบประเภทของอาหารที่ผู้ชื่นชอบวิดีโอเกมชื่นชอบหลังจากทำการซื้อเพื่อให้สามารถวางบูธฟาสต์ฟู้ดเฉพาะในพื้นที่เดียวกับร้านเกม หรือ บริษัท โทรคมนาคมอาจขายข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ของลูกค้าที่สามารถใช้ในการวางแผนโซลูชันเทคโนโลยี“ เมืองอัจฉริยะ” ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
เสริมประสิทธิภาพการตลาด
การเข้าถึงกลุ่มลูกค้าเป้าหมายใหม่นั้นเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ บริษัท มีลูกค้าใหม่ ๆ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการตลาดจึงเป็นหนึ่งในค่าใช้จ่ายที่แพงที่สุดในงบประมาณขององค์กรสมัยใหม่ การเรียนรู้ด้วยเครื่องสามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจกับข้อมูลทางการตลาดจำนวนมากเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน อัลกอริทึมสามารถใช้เพื่อแนะนำวิดีโอเพิ่มเติมเพื่อดูหรือบทความเพื่ออ่านตามการตั้งค่าส่วนบุคคลของผู้ใช้เพิ่มเวลาที่ใช้ในเว็บไซต์หรือแพลตฟอร์มหรือดึงดูดความสนใจของลูกค้าที่มีศักยภาพมากขึ้น ความนิยมของชิ้นส่วนเนื้อหาสามารถคาดการณ์ได้ผ่านการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นซึ่งจะช่วย จำกัด ประเภทของเนื้อหาที่คุณต้องการจัดเรียง (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI ในธุรกิจดูที่ปัญญาประดิษฐ์จะปฏิวัติอุตสาหกรรมการขายอย่างไร)
ปรับปรุงโปรไฟล์ผู้ใช้
ความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าของ บริษัท เป็นสิ่งสำคัญในการบีบเงินออกจากพวกเขา การแยกข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้จากข้อมูลผู้ใช้คือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และขนมปังและ ML สามารถนำกระบวนการนี้ไปสู่อีกระดับ คุณสามารถตั้งค่ารูปแบบการทำนายแบบปั่นเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าและทำความเข้าใจว่าใครคือคนส่วนใหญ่ที่จะหยุดใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณในเวลาอันสั้น เมื่อมีการดำเนินการตามความเหมาะสมเพื่อรักษาไว้ (เช่นผ่านแพลตฟอร์ม CRM อัตโนมัติ) จึงประหยัดเงินได้มากเนื่องจากต้นทุนการได้มาซึ่งสูงกว่าต้นทุนการเก็บรักษาถึงห้าเท่า แบบจำลองอายุการใช้งานของลูกค้า (CLTV) สามารถใช้เพื่อกำหนดว่าผู้ใช้คนใดมีแนวโน้มที่จะใช้จ่ายเงินในผลิตภัณฑ์ของคุณมากขึ้นโดยการแยกข้อมูลที่มีประโยชน์ออกจากนิสัยของพวกเขา สิ่งนี้จะช่วยให้ บริษัท มุ่งเน้นความพยายามของพวกเขาเฉพาะกับผู้นำที่สามารถสร้างรายได้ที่เกี่ยวข้อง
ความเข้าใจและคำแนะนำในฐานะบริการ
บริษัท มักต้องพึ่งพาความเชี่ยวชาญของพนักงานที่เก่าแก่และมีทักษะมากที่สุดในการทำงานที่ยากที่สุด พนักงานระดับสูงขององค์กรเป็นสินทรัพย์ที่มีความสำคัญซึ่งความรู้และความเชี่ยวชาญนั้นแทบจะไม่สามารถถ่ายโอนได้ในที่สุดเมื่อพนักงานที่มีประสบการณ์เหล่านี้เกษียณ อย่างไรก็ตามบาง บริษัท ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อแยกแยะหน้าเอกสารนับไม่ถ้วนซึ่งรวมถึงคู่มือผู้ใช้จดหมายโต้ตอบเกี่ยวกับการปฏิบัติงานประจำวันและรายงานที่เขียนโดยพนักงานที่มีทักษะและอดีตพนักงาน ผลลัพธ์คือการสร้างผู้ช่วยดิจิทัลอัจฉริยะที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ในแบบเรียลไทม์แก่พนักงานใหม่การวิเคราะห์อย่างรวดเร็วเกี่ยวกับการเลือกวัสดุสำหรับ บริษัท ผลิตและช่วยให้สมาชิกในทีมทุกคนตัดสินใจได้อย่างตรงประเด็น สิ่งนี้ช่วยให้พนักงานมีประสิทธิผลมากขึ้นโดยใช้เวลาในการปฏิบัติงานมากขึ้นและใช้เวลาน้อยลงในการหารายละเอียด
แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ด้วยตนเอง
ข้อมูลสามารถเปลี่ยนเป็นสินทรัพย์ที่สร้างรายได้แม้ว่า บริษัท จะไม่ได้เป็นเจ้าของข้อมูลนั้นหรือสร้างขึ้น รูปแบบธุรกิจที่ซับซ้อนนี้ใช้เพื่อให้องค์กรที่ต้องการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลเชิงกลยุทธ์ด้วยแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ด้วยตนเองบนคลาวด์ แพลตฟอร์มเหล่านี้ขับเคลื่อนด้วยอัลกอริธึมที่ผสานรวมเสริมคุณค่าและวิเคราะห์ข้อมูลของพวกเขาเพื่อจุดประสงค์ที่หลากหลายเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องจักรในการผลิตรากฟันเทียมและลดต้นทุนลงได้มากถึง 68% หรือปรับปรุงการจัดการระบบที่ซับซ้อนเครือข่าย โรงไฟฟ้าและอื่น ๆ บ่อยครั้งที่แพลตฟอร์มเหล่านี้รวมความสามารถของ ML กับข้อมูลเซ็นเซอร์ที่ทันสมัยเพื่อปรับปรุงความสามารถในการทำนายและล้มเหลวในการรักษาด้วยตนเองโดยอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงานและลดเวลาหยุดทำงานสูงสุด 40% (ไม่ใช่ทุกคนที่นำ ML มาใช้ลองหาสาเหตุว่าทำไมใน 4 Roadblock ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง)
หลีกเลี่ยงการฉ้อโกงโฆษณา
บริษัท หลายแห่งที่ไม่สามารถซื้อทีมการตลาดในบ้านต้องพึ่งพาผู้ขายบุคคลที่สามเพื่อจัดหาโอกาสในการขายและโอกาสในการขายใหม่ อย่างไรก็ตามในยุคของการฉ้อโกงทางดิจิทัลผู้ขายทุกคนไม่โปร่งใสเท่าที่ควร เพื่อเพิ่มจำนวนลูกค้าที่แอบอ้างให้มากขึ้น บริษัท ตัวแทนโฆษณาบางรายที่มีความพิถีพิถันน้อยกว่าจะขายโพรไฟล์โซเชียลปลอมที่ให้รีวิวเท็จความคิดเห็นและการโต้ตอบบนโซเชียลมีเดียหรือบอทที่ดาวน์โหลดแอพซอฟท์แวร์ อย่างไรก็ตามผู้ใช้เหล่านี้ไม่ใช่ผู้ใช้ที่มีชีวิตอยู่ - ไม่เพียง แต่จะไม่จ่ายค่าบริการ แต่พวกเขายังสามารถสับสนกับคนจริงและด้วยจำนวนที่มากของพวกเขาอาจทำให้องค์กรต่างๆกลายเป็นตัวปลอมของผู้ใช้ สามารถตรวจพบบอทและโปรไฟล์เท็จได้อย่างง่ายดายโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพราะคุณรู้ไหมว่าเครื่องจักรนั้นมีความเชี่ยวชาญมากกว่าเราในการตรวจจับชนิดของตัวเอง!
ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
คุณไม่สามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเมื่อไม่มีใครใส่ใจคุณภาพของซอฟต์แวร์
ความคิดสุดท้าย
ควรมีเหตุผล (อาจมากกว่าหนึ่ง) ถ้าวันนี้ 68% ของ บริษัท นำการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงกระบวนการ บรรดาผู้ที่เข้าใจศักยภาพเต็มรูปแบบของการจัดการข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยอัลกอริทึมและการกำกับดูแลข้อมูลเห็นว่าการเติบโตของพวกเขาเพิ่มขึ้น 43% มากกว่าผู้ที่ไม่ได้ทำ ตลาดใหม่สำหรับข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกได้เกิดขึ้นแล้วและการเรียนรู้ของเครื่องคือ“ โรงกลั่น” ที่ทำให้ทรัพยากรนี้มีค่ายิ่งขึ้นและง่ายต่อการสร้างรายได้