머신 러닝을 통한 데이터 수익 창출을위한 주요 팁

작가: Laura McKinney
창조 날짜: 4 4 월 2021
업데이트 날짜: 26 6 월 2024
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자전거 수요 예측[1/4] 캐글 머신러닝 탐색적 데이터 분석
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출처 : Skypixel / Dreamstime.com

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머신 러닝은 빅 데이터를 개선하고 이전과는 다른 가치를 제공하는 데 사용되고 있습니다. 조직은 이제 데이터 수익을 창출하기 위해 ML의 힘을 활용하고 있습니다.

빅 데이터는 항상 번창하는 기업에 활력을 불어 넣어 조직에 실질적인 통찰력, 비즈니스 기회 및 우수한 마진을 제공 할 수있는 매우 귀중한 리소스로 설명됩니다. 원유를 가치 있고 유용한 자원으로 변환하기 전에 정제해야하는 것처럼, 인공 지능 (AI)과 기계 학습 (ML)으로 데이터를 소화해야합니다. 이를 활용하여 조직의 운영 효율성을 향상시키는 것부터 새로운 수익원을 창출하는 데 활용하는 것까지 다양한 방식으로 비즈니스 데이터로 수익을 창출 할 수 있습니다.

Mercator Advisory Group의 지불 혁신 담당 부사장 인 Tim Sloane은“데이터 수익 창출은 새로운 채널을 통해 보유한 데이터를 활용하는 것”이라고 설명했습니다. 시간 낭비없이 몇 가지 구체적인 예를 살펴 보겠습니다. 시간은 돈이기 때문에 친구 야!

익명의 고객 데이터를 제 3 자에게 판매

익명화되거나 (예 : 민감한 정보가 박탈 됨) 합성 된 (즉, 약간 수정되어 통계적으로 100 % 관련이 있지만 원래 고객으로 되돌아가는 것이 불가능한) 고객 데이터는 해당 정보가 필요한 다른 회사에 판매 될 수 있습니다. 분석 제품의 형태. 집계 된 사전 소화 된 데이터는 원래 사용 이상의 가치를 보유하고 새로운 수익원을 창출 할 수 있기 때문에 수익을 창출 할 수 있습니다. 예를 들어, 쇼핑몰은 비디오 게임 애호가가 구매 한 후 어떤 종류의 음식이 선호되는지 알고 싶어서 특정 패스트 푸드 부스를 게임 상점과 같은 영역에 배치 할 수 있습니다. 또는 통신 회사는보다 효율적인 "스마트 시티"기술 솔루션을 계획하는 데 사용할 수있는 고객 지리적 위치 데이터를 판매 할 수 있습니다.


마케팅 효율성 향상

회사에 새로운 고객을 지속적으로 제공하려면 새로운 전망에 도달해야합니다. 이것이 바로 마케팅이 현대 기업 예산에서 가장 비싼 지출 항목 중 하나 인 이유입니다. 머신 러닝은 많은 마케팅 데이터를 이해하여 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 사용될 수 있습니다. 알고리즘을 사용하면 사용자의 개별 선호도에 따라 볼 수있는 추가 비디오 또는 기사를 읽거나 웹 사이트 또는 플랫폼에서 보내는 시간을 늘리거나 더 많은 잠재 고객의 관심을 끌 수 있습니다. 감정 분석을 통해 컨텐츠의 인기도를 예측할 수 있으므로 정렬하려는 컨텐츠 유형을 좁힐 수 있습니다. 비즈니스 인공 지능에 대한 자세한 내용은 인공 지능이 판매 산업을 혁신하는 방법을 참조하십시오.

개선 된 사용자 프로파일 링

회사의 고객 행동을 완전히 이해하는 것은 더 많은 돈을 짜기 위해 매우 중요합니다. 사용자 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 것은 빅 데이터 분석의 핵심 요소이며 ML은이 프로세스를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 고객 행동을 분석하고 짧은 시간 후에 제품 사용을 중단 할 가능성이 가장 높은 사람을 이해하기 위해 고객 이탈 예측 모델을 설정할 수 있습니다. 완전 자동화 된 CRM 플랫폼 등을 통해 적절한 조치를 취하면 취득 비용이 보유 비용보다 최대 5 배 높기 때문에 많은 비용이 절약됩니다. CLTV (고객 평생 가치) 모델을 사용하여 습관에서 유용한 데이터를 추출하여 제품에 돈을 소비 할 가능성이 높은 사용자 개인을 결정할 수도 있습니다. 이를 통해 기업은 관련 수익을 창출 할 수있는 리드에만 노력을 집중할 수 있습니다.

서비스로서의 통찰과 조언

회사는 가장 어려운 작업을 수행하기 위해 가장 오래되고 숙련 된 직원의 전문 지식에 의존해야하는 경우가 종종 있습니다. 조직의 선임 인력은 숙련 된 직원이 결국 은퇴 할 때 지식과 노하우를 거의 전수 할 수없는 중요한 자산입니다. 그러나 일부 회사는 인공 지능을 사용하여 사용 설명서, 일상 작업에 대한 통신, 가장 숙련 된 직원 및 이전 직원이 작성한 보고서를 포함하는 수많은 문서 페이지를 요약했습니다. 그 결과 새로운 직원에게 실시간으로 유용한 통찰력을 제공하고, 제조 회사의 재료 선택에 대한 빠른 분석을 제공하고, 모든 팀원이 현장에서 관련 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 스마트 디지털 보조원을 만들었습니다. 이를 통해 직원들은 업무 수행에 더 많은 시간을 소비하고 세부 사항을 파악하는 데 더 적은 시간을 소비함으로써 생산성을 높일 수 있습니다.


셀프 서비스 분석 플랫폼

회사가 해당 데이터를 소유하지 않거나 생성하지 않아도 데이터를 수익 창출 가능한 자산으로 전환 할 수 있습니다. 이 복잡한 비즈니스 모델은 전략 기반 데이터에서 유용한 정보를 추출해야하는 조직에 클라우드 기반 셀프 서비스 분석 플랫폼을 제공하는 데 사용됩니다. 이 플랫폼은 임플란트 제조에서 기계의 효율성을 높이고 최대 68 %까지 비용을 줄이거 나 복잡한 시스템, 네트워크의 관리를 향상시키는 등 다양한 목적으로 데이터를 집계, 보강 및 분석하는 알고리즘으로 구동됩니다. 발전소 등. 이러한 플랫폼은 ML의 기능과 최첨단 센서 데이터를 결합하여 고장 예측 및자가 치유 기능을 개선하고 운영 작업을 자동화 및 최적화하며 다운 타임을 최대 40 % 단축합니다. (모두가 아직 ML을 구현 한 것은 아닙니다. 4 가지로드 블록에서 왜 머신 러닝의 채택을 방해하는지 알아보십시오.)

광고 사기 방지

사내 마케팅 팀을 감당할 수없는 많은 회사는 타사 공급 업체를 통해 새로운 리드와 잠재 고객을 제공해야합니다. 그러나 디지털 사기의 시대에 모든 판매자가 투명해야하는 것은 아닙니다. 도달 한 고객 수를 허위로 부풀리기 위해 덜 신중한 일부 광고 대행사는 소셜 미디어 또는 앱, 소프트웨어 및 모바일 / 온라인 게임을 지속적으로 다운로드하는 봇에 대한 잘못된 리뷰, 의견 및 상호 작용을 제공하는 허위 소셜 프로필을 판매합니다. 그러나 이들은 실제 사용자가 아닙니다. 서비스 비용을 지불하지 않을뿐만 아니라 실제 사용자와 혼동 될 수 있으며 잠재적으로 많은 수의 조직이 잘못된 사용자 페르소나를 형성하도록 이끌 수 있습니다. 머신 러닝을 사용하면 봇과 허위 프로파일을 쉽게 감지 할 수 있습니다.

버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드

아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.

마지막 생각들

오늘날 기업의 68 %가 프로세스를 향상시키기 위해 기계 학습을 채택하는 이유는 아마도 하나 이상일 것입니다. 알고리즘 기반 데이터 관리 및 데이터 거버넌스의 모든 잠재력을 이해 한 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 성장률이 43 % 증가했습니다. 새로운 데이터 및 통찰력 시장이 이미 탄생했으며 머신 러닝은이 자원을 더욱 가치 있고 수익 창출하기 쉽게 만드는 "정유"입니다.