Vad tänker du på när du tänker på maskininlärning? Kanske är det en Tesla-bil med autopilot eller en robot tillverkad av Boston Dynamics? De flesta av de allmänt kända Lösningar för maskininlärning (ML) är något slags fenomen som (åtminstone för tillfället) är svårt att föreställa sig att det används i våra vanliga vardagsliv varje dag.
Men maskininlärning handlar inte bara om sådana exklusiva och (än så länge) ibland till och med opraktiska produkter. Nästan alla människor på jorden har faktiskt kontakt med ML nästan varje dag.
Vi talar om detaljhandel och e-handel. Vi köper saker varje dag och det mesta säljs med hjälp av olika tillämpningar för maskininlärning.
Men är ML verkligen användbart och lönsamt för sådana företag? Vi ska hitta ett svar på detta (spoiler: det är det definitivt).
Lagerhantering påverkar företagets finansiella flöden både direkt och indirekt. Om man till exempel har för stora lager, blir lagret upphopat utan något syfte, vilket till och med kan leda till problem med döda lager. Om man däremot inte har tillräckligt med lager kan det leda till alternativkostnader och besvikna kunder som inte kunde hitta den nödvändiga varan, vilket kommer att förstöra säljarens image.
Maskininlärning kan till exempel hjälpa till att lösa ett stort antal inventeringsrelaterade problem:
Spårning av produkter så att det inte finns några felmatchningar eller förväxlingar, vilket kan påverka kundupplevelsen dramatiskt;
ML kan också bidra till att optimera hela lagerhanteringen och därmed göra leveransen av varor snabbare, vilket förbättrar kundernas upplevelse;
Genom att använda maskininlärning för att förutsäga lagret kan man undvika över- och underlager, vilket förbättrar företagets ekonomiska brister och kundupplevelsen.
En annan viktig punkt för alla företag är utrustningens skick. Små brister förekommer regelbundet och det är okej, ingenting är perfekt. Men kritiska fel kan komma till ett pris som är för högt för att täckas.
Det är därför allt fler företag börjar tillämpa förebyggande underhåll. De ger maskininlärning en uppsättning data om hur systemet fungerar normalt och efter inlärning varnar algoritmen för fel och låter företaget åtgärda dem innan det är för sent.
På detta område har ML-tillämpningar använts i stor utsträckning redan länge. Tack vare maskininlärning kan en sökmotor bättre förstå vad en kund söker efter, även om förfrågan inte är fullständig eller korrekt.
Den visuella söktekniken gör det mycket lättare för användarna att hitta de önskade varorna - allt de behöver göra är att ladda upp en bild och välja bland liknande alternativ från olika varumärken. Den kan också hjälpa till att upptäcka piratkopior och förfalskningar för att förhindra spridning och vinstförlust.
När beställde du senast en Uber? Var priset högre på grund av hög efterfrågan?
Det är dynamisk prissättning. Appen beräknar priset utifrån förhållandet mellan tillgängliga förare och beställningar. Om det finns för många beställningar höjer Uber priset för en resa för att få ut fler taxichaufförer på vägarna så att efterfrågan kan tillgodoses. Det är en ekonoms dröm som går i uppfyllelse, eller hur?
Genom att tillämpa ML på prissättningsbeslut är det möjligt att uppnå en sådan effekt, vilket kommer att ha en positiv inverkan på varumärkets finansiella flöde. I grund och botten kommer ML, efter att ha lärt sig av tillhandahållna data, att kunna beräkna det perfekta priset för en viss vara vid ett visst tillfälle, vilket leder till högre försäljning och intäktstillväxt.
I dag handlar affärsverksamhet inte bara om att tillhandahålla tjänster eller sälja varor. Det handlar också om hur varumärket interagerar med kunderna.
Tiden då man måste vänta i evigheter på att en ledig specialist på ett callcenter ska lösa kundens problem är förbi. Allt måste vara snabbt, bekvämt och se naturligt ut.
Detta kan uppnås med hjälp av NLP-teknik (Natural Language Processing). En algoritm för maskininlärning kan lära sig att känna igen tal eller text och hämta information om kundens avsikter. Efter detta är det möjligt att överföra kunden till profilspecialisten som passerar callcentret, vilket sparar tid för kunden och förbättrar ens upplevelse av interaktion med varumärket.
Den här lösningen kan implementeras som en chatbot eller en virtuell assistent när en kund ringer till varumärkets hotline-nummer.
Ett annat användningsområde för maskininlärning är riktad marknadsföring. ML kan analysera information om kunder och segmentera dem utifrån deras köpbeteende. ML gör det möjligt för marknadsförare att byta från allmänna kampanjer för alla kunder till mer skräddarsydda erbjudanden vid rätt tidpunkt som passar perfekt för varje målgrupp och skapar incitament för köp. Med samma marknadsföringsbudget och tilldelade resurser når du högre konvertering, ökar försäljningen och ökar varumärkeslojaliteten.
Det finns alltid ett flöde av kunder. En del av dem kommer och en del går.
Med hjälp av ML-algoritmer är det möjligt att analysera orsakerna till att kunderna slutar att sälja på ett mer detaljerat sätt, dela in dem i kluster enligt deras köpbeteende och identifiera dem som sannolikt kommer att sluta snart. Dessutom kan en maskininlärningsalgoritm upptäcka knappt märkbara (manuellt) korrelationer och mönster, vilket ger en mer exakt bild av churngrunderna. Så du blir kapabel att reagera i tid och ge kunderna mer skräddarsydda erbjudanden för att minimera detta obehagliga fenomen.
Det är viktigt att sätta upp marknadsföringskampanjer, men det är också viktigt att veta hur ditt varumärke uppfattas. Genom att samla in feedback från kunderna kan man se starka och svaga sidor av ett varumärke.
Denna feedback kan samlas in direkt, men det finns också möjlighet att få information om varumärkesuppfattning indirekt via sociala medier.
Genom att använda en algoritm för maskininlärning för att analysera inlägg och kommentarer i sociala medier om ditt varumärke kan du bygga en modell för hur varumärket uppfattas av potentiella och nuvarande kunder: vad de gillar med varumärket, vad de inte gillar. Kanske har de någon idé om hur man kan förbättra det.
All denna information hjälper dig att förstå om du rör dig i rätt riktning.
Maskininlärning är alltså till stor hjälp. Ökade intäkter, bättre förståelse för hur allting går, möjligheter att undvika förluster och optimera affärsprocesser och till och med chatta med kunderna i stället för att låta dem vänta i kö på nästa tillgängliga specialist.
Och även om det verkar vara ganska dyrt kommer det att löna sig. Så varför inte stärka ett företag med ett sådant universellt verktyg som kan göra så mycket nytta?
Betygsätt den här artikeln:
4,9/5 (42 recensioner)
Relaterat innehåll
När vi har tagit emot och behandlat din begäran kommer vi att kontakta dig. för att beskriva dina projektbehov i detalj och underteckna ett NDA för att säkerställa att för att garantera konfidentialitet för informationen.
Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad. uppskattningar.
Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma fram till en överenskommelse.
Vi undertecknar ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt. möjligt.
Genom att registrera dig godkänner du våra Användningsvillkor och Datapolicy, inklusive användning av cookies och överföring av din personliga information.
Vi använder cookies för att förbättra din webbupplevelse, visa anpassade annonser eller innehåll och analysera trafiken på webbplatsen. Genom att klicka på "Acceptera allt" samtycker du till vår användning av cookies. Kolla in vår Integritetspolicy.
Tack!
Ditt meddelande har skickats.
Vi behandlar din begäran och kontaktar dig så snart som möjligt.