Как повысить прибыль за счет внедрения машинного обучения и искусственного интеллекта?

Как повысить прибыль за счет внедрения машинного обучения и искусственного интеллекта?

Компании, большие и малые, хотят использовать машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (ИИ). Но хотя такие передовые технологии стали второй натурой для таких технологических гигантов, как Amazon и Google, малые предприятия считают, что машинное обучение все еще недоступно. Однако это не обязательно должно быть так.

Потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения

Благодаря постепенному развитию и экономической эффективности ИИ, малые предприятия в настоящее время внедряют эту технологию как никогда. Согласно исследованию Vistage, 13,6% малых и средних предприятий в настоящее время используют ИИ для улучшения взаимодействия с клиентами и ведения бизнеса. Более того, Gartner прогнозирует, что в этому году 70% компаний по всему миру интегрируют ИИ в рабочее пространство для повышения производительности труда сотрудников.

Машинное обучение – это ответвление от ИИ, которое полагается на большие данные и статистические модели для прогнозирования будущих трендов. ML имеет приложения практически в любой отрасли. Поскольку алгоритмы ML становятся более сложными, они также делают бизнес умнее. По некоторым оценкам, мировой рынок машинного обучения расширится на 44,1% в период с 2017 по 2023 год.
Будь то роботизированная автоматизация, чат-боты или виртуальные персональные помощники, одно можно сказать наверняка – ИИ и ML создают преимущества для бизнеса, повышая эффективность и производительность, увеличивая продажи и решая задачи, связанные с персоналом.

Как ИИ помогает бизнесу?

1. Улучшение маркетинга и продаж.
Используйте инструменты ИИ для извлечения информации о продажах из потребительских данных. Инструменты CRM, основанные на искусственном интеллекте, позволяют анализировать отзывы клиентов и соответствующим образом адаптировать задачи по привлечению потенциальных клиентов.

2. Круглосуточная доступность.
Автоматизированные цифровые помощники и чат-боты работают круглосуточно и без выходных, чтобы улучшить общение и обслуживание клиентов без обучения или найма специальной группы поддержки клиентов.

3. Улучшение работы с персоналом и подбор персонала.
Одним из основных преимуществ ИИ для бизнеса является то, как технология оптимизирует весь процесс найма сотрудников. Это также улучшает функцию управления персоналом посредством обратной связи с сотрудниками. Средства отслеживания кандидатов на базе ИИ, сокращают затраты на работу и время для малого бизнеса путем фильтрации рабочих мест и выбора наиболее подходящих сотрудников для этой роли.

Полезность машинного обучения для бизнеса

Многие отрасли имеют богатые источники больших данных, которые идеально подходят для новых моделей ML. Предприятия могут интегрировать машинное обучение различными способами:

1. Маркетинг
Технология ML предлагает действенные идеи для улучшения маркетинговых решений. Машинное обучение помогает предприятиям более эффективно использовать данные, чтобы вывести маркетинговые показатели на новый уровень.
Например, ML анализирует данные, чтобы выявить подробные прогнозы продаж на основе предыдущих тенденций. Машинное обучение также может оптимизировать маркетинговый набор, прогнозируя профили клиентов и предлагая индивидуальный, целевой маркетинг.

2. Автоматизация.
Сила машинного обучения проявляется при автоматизации повторяющихся действий и повышении производительности. Многие компании уже полагаются на автоматизацию различных процессов. Другое доступное решение для машинного обучения – чат-боты, которые предлагают адаптивные ответы и лучшее обслуживание клиентов.

3. Безопасность.
Поскольку ML отслеживает шаблоны данных, алгоритмы творят чудеса при обнаружении мошенничества и выявлении подозрительного или вредоносного поведения аккаунта. Эти инструменты отлично подходят для сетевой безопасности и финансового мониторинга. Предприятия, которые не могут найти экспертов по безопасности на полную ставку, могут использовать машинное обучение в качестве жизнеспособной альтернативы.

4. Принятие решений.
Развитие бизнеса зависит от идеальной бизнес-стратегии. К сожалению, не каждый руководитель способен постоянно принимать правильные решения. Но благодаря способности анализировать большие объемы данных технология ML позволяет быстро принимать стратегические решения.
Теперь можно задаться вопросом, достаточно ли данных для эффективного использования технологии. Правда в том, что размер не имеет значения. Пока у владельца бизнеса есть какое-то цифровое присутствие, например, сайт, интернет-магазин или профиль в социальных сетях, у него будет больше данных. ML правильно собирает и анализирует имеющиеся данные для предоставления результатов, которые определяют будущие стратегии с помощью автоматизированного анализа.

5. Поисковая оптимизация (SEO).
Машинное обучение сильно влияет на алгоритмы Google, поэтому компаниям нужно SEO, чтобы не отставать. Нужно использовать такие инструменты, как Ahrefs и Google Analytics, чтобы улучшить отслеживание шаблонов.

Метки записи:  

Читайте также

Оставить комментарий

Вы можете использовать HTML тэги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>