सामग्री
- तृतीय पक्षाला अज्ञात ग्राहक डेटा विक्री
- विपणन क्षमता वाढविणे
- सुधारित वापरकर्ता प्रोफाइल
- सेवा म्हणून अंतर्दृष्टी आणि सल्ला
- सेल्फ-सर्व्हिस ticsनालिटिक्स प्लॅटफॉर्म
- जाहिरात फसवणूक टाळा
- कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
- अंतिम विचार
स्रोत: स्कायपिक्सेल / ड्रीमस्टाइम.कॉम
टेकवे:
मोठा डेटा परिष्कृत करण्यासाठी आणि त्याला यापूर्वी कधीही न मिळालेले मूल्य देण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर केला जात आहे. संस्था आता त्यांच्या डेटाची कमाई करण्यासाठी एमएलच्या सामर्थ्याचा उपयोग करीत आहेत.
बिग डेटाचे नेहमी वर्णन केले जाते जे एक अतुलनीय मौल्यवान संसाधन आहे जे कोणत्याही भरभराटीच्या उद्युमाला उत्तेजन देऊ शकते, अशा संस्थांना कार्यवाही अंतर्दृष्टी, व्यवसाय संधी आणि उत्कृष्ट मार्जिन प्रदान करते. ज्याप्रमाणे कच्च्या तेलाचे मूल्यवान आणि उपयुक्त संसाधनात रुपांतर होण्यापूर्वी ते परिष्कृत केले जाणे आवश्यक आहे, तथापि, डेटा एखाद्या गोष्टीची किंमत देण्यापूर्वी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआय) आणि मशीन लर्निंग (एमएल) द्वारे पचविणे आवश्यक आहे. संस्थेच्या ऑपरेशनची कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी यास लाभ देण्यापासून नवीन कमाईचे प्रवाह तयार करण्यासाठी, व्यवसाय डेटा बर्‍याच प्रकारे कमाई करू शकतो.
मर्करेटर अ‍ॅडव्हायझरी ग्रुपमधील पेमेंट्स इनोव्हेशनचे व्ही पी टिम स्लोने यांनी स्पष्ट केले की, “नवीन कमाई करण्याद्वारे आपल्याकडे असलेल्या डेटाचा फायदा मिळवणे म्हणजे डेटा कमाई करणे होय.” काही वेळ वाया घालवल्याशिवाय काही ठोस उदाहरणे पाहूया. कारण वेळ हा पैसा आहे, माझ्या मित्रा!
तृतीय पक्षाला अज्ञात ग्राहक डेटा विक्री
ग्राहक डेटा जो अनामिक आहे (म्हणजेच कोणत्याही संवेदनशील माहितीपासून वंचित आहे) किंवा कृत्रिमरित्या तयार केलेला (म्हणजे थोडासा बदल केला गेला आहे तर तो अजूनही १००% सांख्यिकीयदृष्ट्या संबंधित आहे परंतु मूळ ग्राहकाकडे परत शोधणे अशक्य आहे) इतर कंपन्यांना विकले जाऊ शकतात ज्यांना याची आवश्यकता आहे विश्लेषक उत्पादनांचे स्वरूप. एकत्रित, पूर्वानुमानित डेटाची कमाई केली जाऊ शकते कारण त्यात मूळ किंमतीच्या पलीकडे जाणारे मूल्य असू शकते आणि नवीन कमाईचा प्रवाह तयार करू शकेल. उदाहरणार्थ, मॉलला व्हिडिओ गेमच्या उत्साही लोकांनी खरेदी केल्यावर कोणत्या प्रकारचे खाद्यपदार्थ पसंत करतात हे जाणून घेऊ शकता जेणेकरुन गेमिंग शॉप्स प्रमाणेच विशिष्ट फास्ट-फूड बूथ त्याच ठिकाणी ठेवता येईल. किंवा एखादी दूरसंचार कंपनी ग्राहक भौगोलिक स्थान डेटा विकू शकते जी अधिक कार्यक्षम "स्मार्ट सिटी" तंत्रज्ञान समाधानाची योजना आखण्यासाठी वापरली जाऊ शकते.
विपणन क्षमता वाढविणे
नवीन ग्राहकांपर्यंत पोहोचणे नवीन कंपनीचा सतत प्रवाह असणारी कंपनी प्रदान करणे आवश्यक आहे. हेच कारण आहे की आधुनिक तंत्रज्ञानाच्या बजेटमध्ये विपणन ही नेहमीच खर्चातील सर्वात महागड्या वस्तूंपैकी एक असते. मशीन लर्निंगचा वापर बर्‍याच विपणन डेटाची जाणीव करुन, त्याची कार्यक्षमता वाढविण्यासाठी आणि खर्च कमी करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. अल्गोरिदमचा वापर पुढील व्हिडिओ पाहण्यासाठी किंवा वापरकर्त्याच्या वैयक्तिक पसंतींवर आधारित लेख वाचण्यासाठी किंवा वेबसाइट किंवा प्लॅटफॉर्मवर घालवलेला वेळ वाढविणे किंवा अधिक संभाव्य ग्राहकांचे लक्ष वेधून घेण्यासाठी वाचण्यासाठी शिफारस करता येतो. सामग्रीच्या तुकड्याच्या लोकप्रियतेचा अंदाज भावनांच्या विश्लेषणाद्वारे व्यक्त केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे आपण लाइन बनवू इच्छित सामग्रीचे प्रकार कमी करू शकता. (व्यवसायातील एआयबद्दल अधिक माहितीसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता विक्री उद्योगात कशी क्रांती आणेल ते पहा.)
सुधारित वापरकर्ता प्रोफाइल
कंपनीच्या ग्राहकांच्या वर्तनाची संपूर्ण समजूत काढणे आवश्यक आहे त्यापैकी जास्त पैसे पिळून काढण्यासाठी. मोठ्या डेटा विश्लेषणाची ब्रेड आणि बटर म्हणजे वापरकर्त्याच्या डेटावरून कृतीयोग्य अंतर्दृष्टी काढणे आणि एमएल ही प्रक्रिया पुढच्या स्तरावर नेऊ शकते. ग्राहक वर्तणुकीचे विश्लेषण करण्यासाठी मंथन पूर्वानुमान मॉडेल सेट केले जाऊ शकतात आणि थोड्या वेळाने आपले उत्पादन वापरणे थांबविण्याची बहुधा लोक कोण आहेत हे समजून घ्या. त्यांना टिकवून ठेवण्यासाठी योग्य ती कारवाई केली गेली आहे (उदाहरणार्थ, पूर्णपणे स्वयंचलित सीआरएम प्लॅटफॉर्मद्वारे), राखून ठेवण्याच्या किंमतीपेक्षा पाच पट जास्त अधिग्रहण खर्च झाल्यामुळे बरेच पैसे वाचतात. ग्राहक आजीवन मूल्य (सीएलटीव्ही) मॉडेल्सचा वापर कोणत्या वापरकर्त्यास आपल्या सवयींमधून उपयुक्त डेटा काढून आपल्या उत्पादनांवर पैसे खर्च करण्याची अधिक शक्यता आहे हे निर्धारित करण्यासाठी केले जाऊ शकते. यामुळे कंपन्यांना त्यांचे प्रयत्न केवळ त्या आघाडीवर केंद्रित करण्यात मदत करते जे संबंधित महसूल मिळवू शकतात.
सेवा म्हणून अंतर्दृष्टी आणि सल्ला
सर्वात कठीण काम करण्यासाठी कंपन्यांना बहुतेक वेळा त्यांच्या सर्वात जुन्या, सर्वात कुशल कर्मचा .्यांच्या कौशल्यावर अवलंबून राहण्याची गरज असते. या अनुभवी कामगार अखेरीस सेवानिवृत्त झाल्यावर एखाद्या संस्थेची ज्येष्ठ कामगार संख्या ही एक महत्त्वपूर्ण मालमत्ता आहे ज्यांचे ज्ञान आणि कसे माहित असणारे हस्तांतरणीय आहे. तथापि, काही कंपन्यांनी दस्तऐवजीकरणाची असंख्य पृष्ठे पचवण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरली आहेत ज्यात वापरकर्ता पुस्तिका, दैनंदिन कामकाजाविषयी पत्रव्यवहार आणि अत्यंत कुशल कर्मचारी आणि माजी कर्मचार्‍यांनी लिहिलेले अहवाल यांचा समावेश आहे. याचा परिणाम म्हणजे स्मार्ट डिजिटल सहाय्यकांची निर्मिती जी नवीन कर्मचार्‍यांना रिअल टाइममध्ये उपयुक्त अंतर्दृष्टी प्रदान करण्यास सक्षम होते, उत्पादन कंपन्यांसाठी सामग्रीच्या निवडीबद्दल त्वरित विश्लेषण करते आणि प्रत्येक संघ सदस्याला घटनास्थळी कोणताही संबंधित निर्णय घेण्यास मदत करते. यामुळे कर्मचार्‍यांची नोकरी करण्यासाठी अधिक वेळ घालवून आणि तपशील काढण्यात कमी वेळ घालवून अधिक उत्पादक होण्यास मदत होते.
सेल्फ-सर्व्हिस ticsनालिटिक्स प्लॅटफॉर्म
एखादी कंपनी त्या डेटाची मालकीची नसते किंवा ती तयार करीत नसली तरीही डेटा कमाई करण्यायोग्य संपत्तीमध्ये रुपांतरीत केला जाऊ शकतो. हे जटिल व्यवसाय मॉडेल अशा संस्थांना प्रदान करण्यासाठी वापरले जाते ज्यांना क्लाउड-बेस्ड, सेल्फ-सर्व्हिस strategicनालिटिक्स प्लॅटफॉर्मसह त्यांच्या धोरणात्मक डेटामधून उपयुक्त माहिती काढण्याची आवश्यकता आहे. या प्लॅटफॉर्मवर अल्गोरिदमद्वारे समर्थित आहेत जे विविध हेतूंसाठी त्यांचा डेटा एकत्रित करतात, समृद्ध करतात आणि विश्लेषित करतात - जसे की रोपण तयार करण्यासाठी मशीनची कार्यक्षमता वाढविणे आणि त्यांची किंमत 68% पर्यंत कमी करणे - किंवा जटिल प्रणाली, नेटवर्कचे व्यवस्थापन, उर्जा संयंत्र इ. बर्‍याचदा, हे प्लॅटफॉर्म एमएलची क्षमता अत्याधुनिक सेन्सर डेटासह एकत्रित करतात आणि त्यांची अपयशांची भविष्यवाणी करण्याची क्षमता आणि स्वत: ची बरे करण्याची क्षमता सुधारित करतात, ऑपरेशनल कार्ये स्वयंचलित आणि ऑप्टिमाइझ करतात आणि डाउनटाइम 40% पर्यंत कमी करतात. (अद्याप प्रत्येकाने एमएलची अंमलबजावणी केलेली नाही. मशीन लर्निंगला अडथळा आणणार्‍या 4 रोडब्लॉक्समध्ये का ते शोधा.)
जाहिरात फसवणूक टाळा
अनेक कंपन्या ज्यांना इन-हाऊस मार्केटिंग टीम परवडत नाहीत त्यांना नवीन लीड्स आणि प्रॉस्पेक्ट प्रदान करण्यासाठी तृतीय पक्षाच्या विक्रेत्यांवर अवलंबून असणे आवश्यक आहे. तथापि, डिजिटल फसवणूकीच्या युगात प्रत्येक विक्रेता जितका पारदर्शक असेल तितका पारदर्शक नसतो. चुकीच्या पद्धतीने पोहोचलेल्या ग्राहकांची संख्या वाढविण्यासाठी, काही कमी चुकीच्या जाहिराती एजन्सी खोटी पुनरावलोकने, टिप्पण्या आणि सोशल मीडियावर संवाद प्रदान करणार्‍या, किंवा अ‍ॅप्स, सॉफ्टवेअर आणि मोबाइल / ऑनलाइन गेम डाउनलोड करीत असलेल्या बॉट्सची खोटी सोशल प्रोफाइल विकतात. तथापि, हे थेट वापरकर्ते नाहीत - केवळ ते कोणत्याही सेवेसाठी कधीच पैसे देणार नाहीत, तर वास्तविक लोकांशीही त्यांचा गोंधळ होऊ शकतो आणि त्यांच्या संभाव्य संख्येने मोठ्या संख्येने संस्थांना खोटा वापरकर्ता व्यक्तिमत्त्व बनविण्यास पुढाकार देतो. मशीन लर्निंगचा वापर करून बॉट्स आणि खोटी प्रोफाइल सहजपणे शोधली जाऊ शकतात कारण आपल्याला माहितीच आहे की मशीन्स स्वत: चे प्रकार शोधण्यात आमच्यापेक्षा अधिक तज्ञ आहेत.
कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
अंतिम विचार
जर आज, 68% कंपन्या प्रक्रिया वाढविण्यासाठी मशीन लर्निंगचा अवलंब करतात तर त्याचे एक कारण असू शकते (बहुदा एकापेक्षा जास्त). अल्गोरिदम-चालित डेटा व्यवस्थापन आणि डेटा गव्हर्नन्सची पूर्ण क्षमता समजलेल्यांना त्यांची वाढ ज्यांनी केली नाही त्यांच्या तुलनेत 43% जास्त वाढली. डेटा आणि अंतर्दृष्टीसाठी एक नवीन बाजारपेठ यापूर्वीच जन्माला आली आहे आणि मशीन लर्निंग ही "रिफायनरी" आहे जी या संसाधनास आणखी मौल्यवान आणि कमाई करणे सोपे करते.