NộI Dung
- Bán dữ liệu khách hàng ẩn danh cho bên thứ ba
- Tăng cường hiệu quả tiếp thị
- Hồ sơ người dùng được cải thiện
- Thông tin chi tiết và tư vấn như một dịch vụ
- Nền tảng phân tích tự phục vụ
- Tránh gian lận quảng cáo
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Suy nghĩ cuối cùng
Nguồn: Skypixel / Dreamstime.com
Lấy đi:
Học máy đang được sử dụng để tinh chỉnh dữ liệu lớn và cung cấp cho nó giá trị hơn bao giờ hết. Các tổ chức hiện đang khai thác sức mạnh của ML để kiếm tiền từ dữ liệu của họ.
Dữ liệu lớn luôn được mô tả là một nguồn tài nguyên vô cùng quý giá có thể thúc đẩy bất kỳ doanh nghiệp thịnh vượng nào, cung cấp cho các tổ chức những hiểu biết có thể hành động, cơ hội kinh doanh và lợi nhuận vượt trội. Giống như dầu thô phải được tinh chế trước khi có thể chuyển đổi thành tài nguyên hữu ích và có giá trị, tuy nhiên, dữ liệu phải được tiêu hóa bằng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) trước khi nó có giá trị. Từ việc tận dụng nó để cải thiện hiệu quả của một tổ chức Các hoạt động của tổ chức khai thác đến việc khai thác nó để tạo ra nguồn doanh thu mới, dữ liệu kinh doanh có thể được kiếm tiền theo nhiều cách khác nhau.
Như Tim Sloane, phó giám đốc đổi mới thanh toán tại Mercator Advisory Group, giải thích, kiếm tiền từ dữ liệu là tất cả về việc tận dụng dữ liệu mà bạn có thông qua các kênh mới. Hãy để một vài ví dụ cụ thể mà không lãng phí thời gian. Vì thời gian là tiền bạc, bạn ạ!
Bán dữ liệu khách hàng ẩn danh cho bên thứ ba
Dữ liệu khách hàng được ẩn danh (nghĩa là không có bất kỳ thông tin nhạy cảm nào) hoặc được tổng hợp (nghĩa là được sửa đổi một chút để vẫn có thể thống kê 100% nhưng không thể truy ngược lại khách hàng ban đầu) hình thức sản phẩm phân tích. Dữ liệu tổng hợp, được xác định trước có thể được kiếm tiền vì nó có thể giữ một giá trị vượt quá mức sử dụng ban đầu và có thể tạo ra một luồng doanh thu mới. Ví dụ: trung tâm mua sắm có thể muốn biết loại thực phẩm nào được những người đam mê trò chơi ưa thích sau khi họ mua hàng để có thể đặt một gian hàng thức ăn nhanh cụ thể trong cùng khu vực với các cửa hàng trò chơi. Hoặc một công ty viễn thông có thể bán dữ liệu định vị địa lý của khách hàng có thể được sử dụng để lên kế hoạch cho các giải pháp công nghệ thông minh thành phố thông minh hiệu quả hơn.
Tăng cường hiệu quả tiếp thị
Tiếp cận các khách hàng tiềm năng mới là cần thiết để cung cấp cho một công ty một lượng khách hàng mới. Đó là lý do tại sao tiếp thị hầu như luôn là một trong những khoản chi tiêu đắt nhất trong bất kỳ ngân sách doanh nghiệp hiện đại nào. Học máy có thể được sử dụng để hiểu được rất nhiều dữ liệu tiếp thị, nâng cao hiệu quả của nó và giảm chi phí. Các thuật toán có thể được sử dụng để đề xuất các video khác để xem hoặc các bài viết để đọc dựa trên sở thích cá nhân của người dùng, tăng thời gian dành cho trang web hoặc nền tảng hoặc thu hút sự chú ý của nhiều khách hàng tiềm năng hơn. Sự phổ biến của một phần nội dung có thể được dự báo thông qua phân tích tình cảm, giúp thu hẹp loại nội dung mà bạn muốn xếp hàng. (Để biết thêm về AI trong kinh doanh, hãy xem Trí tuệ nhân tạo sẽ cách mạng hóa ngành bán hàng như thế nào.)
Hồ sơ người dùng được cải thiện
Một sự hiểu biết đầy đủ về một công ty Khách hàng của hành vi trên mạng là rất quan trọng để kiếm được nhiều tiền hơn từ họ. Trích xuất những hiểu biết có thể hành động từ dữ liệu người dùng là bánh mì và bơ của phân tích dữ liệu lớn và ML có thể đưa quá trình này lên cấp độ tiếp theo. Các mô hình dự đoán Churn có thể được thiết lập để phân tích hành vi của khách hàng và hiểu ai là người có khả năng ngừng sử dụng sản phẩm của bạn sau một thời gian ngắn. Vì hành động thích hợp được thực hiện để giữ lại chúng (ví dụ: thông qua các nền tảng CRM được tự động hóa hoàn toàn), rất nhiều tiền được tiết kiệm do chi phí mua lại cao hơn đến năm lần so với chi phí giữ lại. Các mô hình giá trị trọn đời của khách hàng (CLTV) cũng có thể được sử dụng để xác định những người dùng nào có khả năng chi tiền cho sản phẩm của bạn bằng cách trích xuất dữ liệu hữu ích từ thói quen của họ. Điều này giúp các công ty chỉ tập trung nỗ lực vào những khách hàng tiềm năng có thể tạo doanh thu liên quan.
Thông tin chi tiết và tư vấn như một dịch vụ
Các công ty thường cần dựa vào chuyên môn của những nhân viên lâu đời nhất, có kỹ năng nhất để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn nhất. Một tổ chức Lực lượng lao động cao cấp là một tài sản quan trọng mà kiến thức và bí quyết của họ khó có thể chuyển nhượng khi những công nhân có kinh nghiệm này cuối cùng nghỉ hưu. Tuy nhiên, một số công ty đã sử dụng trí thông minh nhân tạo để tiêu hóa vô số trang tài liệu bao gồm hướng dẫn sử dụng, thư từ về hoạt động hàng ngày và báo cáo được viết bởi những nhân viên lành nghề nhất và nhân viên cũ. Kết quả là tạo ra các trợ lý kỹ thuật số thông minh có khả năng cung cấp những hiểu biết hữu ích trong thời gian thực cho nhân viên mới, phân tích nhanh về lựa chọn vật liệu cho các công ty sản xuất và giúp mọi thành viên trong nhóm đưa ra bất kỳ quyết định liên quan nào. Điều này giúp nhân viên làm việc hiệu quả hơn bằng cách dành nhiều thời gian hơn để thực hiện công việc của họ và ít thời gian hơn để tìm hiểu chi tiết.
Nền tảng phân tích tự phục vụ
Dữ liệu có thể được biến thành một tài sản có thể kiếm tiền ngay cả khi một công ty không thuộc quyền sở hữu của dữ liệu đó cũng như không tạo ra nó. Mô hình kinh doanh phức tạp này được sử dụng để cung cấp cho các tổ chức, những người cần trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu chiến lược của họ với các nền tảng phân tích tự phục vụ dựa trên đám mây. Các nền tảng này được hỗ trợ bởi các thuật toán tổng hợp, làm phong phú và phân tích dữ liệu của họ cho nhiều mục đích khác nhau - chẳng hạn như tăng hiệu quả của máy móc trong sản xuất cấy ghép và giảm chi phí lên tới 68% - hoặc tăng cường quản lý các hệ thống, mạng phức tạp, Các nhà máy điện, v.v. Thông thường, các nền tảng này kết hợp các khả năng của ML với dữ liệu cảm biến tiên tiến để cải thiện khả năng dự đoán và tự chữa lành các thất bại, tự động hóa và tối ưu hóa các tác vụ vận hành và giảm thời gian ngừng hoạt động tới 40%. (Không phải tất cả mọi người đã triển khai ML. Tìm hiểu lý do tại sao trong 4 Rào cản đang áp dụng việc học máy.)
Tránh gian lận quảng cáo
Nhiều công ty không đủ khả năng cho các nhóm tiếp thị nội bộ phải dựa vào các nhà cung cấp bên thứ ba để cung cấp cho họ các khách hàng tiềm năng và khách hàng tiềm năng mới. Tuy nhiên, trong thời đại gian lận kỹ thuật số, không phải người bán nào cũng minh bạch như mong muốn. Để làm sai lệch số lượng khách hàng đạt được, một số công ty quảng cáo ít cẩn trọng hơn đã bán các hồ sơ xã hội sai lệch cung cấp đánh giá, nhận xét và tương tác sai trên phương tiện truyền thông xã hội hoặc bot liên tục tải xuống ứng dụng, phần mềm và trò chơi trực tuyến / di động. Tuy nhiên, đây không phải là người dùng trực tiếp - họ không chỉ không bao giờ trả tiền cho bất kỳ dịch vụ nào, mà còn có thể bị nhầm lẫn với người thực và đưa ra số lượng lớn tiềm năng của họ, khiến các tổ chức hình thành một người dùng giả. Bots và hồ sơ sai có thể dễ dàng được phát hiện bằng cách sử dụng máy học bởi vì, bạn biết đấy, máy móc là chuyên gia nhiều hơn chúng ta trong việc phát hiện loại của chính họ!
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Suy nghĩ cuối cùng
Nên có một lý do (có thể là nhiều hơn một) nếu ngày nay, 68% các công ty áp dụng học máy để tăng cường các quy trình. Những người hiểu được toàn bộ tiềm năng của quản lý dữ liệu và quản trị dữ liệu dựa trên thuật toán đã thấy sự tăng trưởng của họ tăng hơn 43% so với những người đã làm. Một thị trường mới cho dữ liệu và thông tin chi tiết đã được ra đời, và máy học là nhà máy lọc tinh luyện của Bỉ, điều này làm cho tài nguyên này trở nên có giá trị hơn và dễ kiếm tiền.