8 преимуществ машинного обучения для бизнеса

Гетти Изображения

Машинное обучение направлено на прогнозирование результатов с более высокой точностью и обнаружение тенденций, которые люди, скорее всего, упустят из виду, полагаясь исключительно на традиционные статистические методы.

Для бизнеса эти возможности означают конкурентное преимущество. Вот почему машинное обучение (МО) получает все более широкое распространение на предприятиях, находя применение в таких функциях, как стратегическое планирование и безопасность. Помимо этих горизонтальных приложений, машинное обучение может удовлетворить конкретные потребности вертикальных рынков и поддержать инициативы по цифровой трансформации.

Алгоритм машинного обучения проверяет данные на наличие закономерностей. Поскольку алгоритм получает все больше и больше данных, он может со временем улучшиться.

Перспектива более точных прогнозов согласуется с стремлениями бизнеса к использованию данных. Для таких организаций машинное обучение может предоставлять рекомендации, прогнозировать потребительский спрос и поддерживать процесс принятия корпоративных решений. Эта технология также послужила стимулом для других разработок в области искусственного интеллекта, в первую очередь генеративного искусственного интеллекта, готовых к внедрению на предприятиях.

Учитывая это, вот восемь основных преимуществ машинного обучения для бизнеса.

Возможность привлечения клиентов входит в число главных причин для внедрения ML. Отток клиентов — огромная головная боль для предприятий. ML может помочь компаниям определить, какие клиенты, скорее всего, уйдут.

«Это абсолютно проблема № 1, которую мы видим у наших клиентов — будь то долгосрочный контракт или ежемесячный контракт, в разных отраслях и размерах компаний», — сказал Мэтт Мид, технический директор SPR, компании, занимающейся технологической модернизацией. в Чикаго.

Удержание клиентов — это, по сути, проблема классификации. Мид сказал, что эта задача ML включает в себя изучение характеристик клиентов бизнеса, то есть историческую информацию о тех, кто ушел и тех, кто остался, а также их различное поведение. Клиенты могут использовать этот анализ для создания «программ белых перчаток» для клиентов, потенциально находящихся в группе риска, отметил Мид. Бизнес может попытаться повысить удовлетворенность клиентов и создать более крепкие отношения, добавил он.

Дэвид Фригери, управляющий директор и руководитель практики искусственного интеллекта и машинного обучения Slalom в Филадельфии, также назвал удержание клиентов преимуществом машинного обучения.

«Мы обнаружили, что наилучшая отдача с финансовой точки зрения — это когда аналитические возможности расположены как можно ближе к основным источникам дохода», — сказал он. «Итак, создание лучшего качества обслуживания клиентов, улучшение удержания, повышение пожизненной ценности клиентов за счет более качественных продуктов или услуг — это действительно горизонтальный фокус, который пересекает все основные вертикали».

По словам Мида, еще одним востребованным приложением МО является прогнозное обслуживание основных или долгосрочных капитальных активов. Здесь ML идентифицирует оборудование, которое может выйти из строя. По его словам, организации могут использовать эту информацию для планирования простоев и проведения ремонтных работ, чтобы избежать дорогостоящих перебоев в работе, которые мешают работе клиентов.

По прогнозам Vantage Market Research, к 2028 году мировой рынок профилактического обслуживания достигнет $19,3 млрд, а совокупный годовой темп роста составит 30%.

Netflix и Amazon предлагают громкие примеры использования машинного обучения для создания рекомендательных систем, которые предлагают новые продукты или услуги на основе истории покупок клиента.

«Это интересные и общедоступные реализации МО в духе персонализации», — отметил Мид.

Этот вариант использования ML создает большую ценность для клиентов, а также открывает предприятиям возможности дополнительных и перекрестных продаж. Таким образом, рекомендательная система может генерировать новые потоки доходов для бизнеса.

ML предназначен для прогнозирования, поэтому технология предлагает естественную платформу для планирования и прогнозирования деятельности.

По словам Мида, машинное обучение может помочь предприятиям прогнозировать будущие затраты, спрос и тенденции цен, чтобы облегчить составление бюджета и защитить финансовые перспективы бизнеса. «Это огромная категория работы, которую мы выполняем для наших клиентов», — отметил он.

На предприятиях роль корпоративного стратега выиграет от более широкого внедрения ОД. Тенденции, которые корпоративные стратеги должны учитывать, а также темпы, с которыми им необходимо их анализировать, фундаментально меняются в свете пандемии COVID-19, сказал Дэвид Акерс, директор по исследованиям Gartner.