Contenuto
- Vendita di dati anonimi dei clienti a terzi
- Migliorare l'efficienza del marketing
- Profilazione utente migliorata
- Approfondimento e consulenza come servizio
- Piattaforme di analisi self-service
- Evita le frodi pubblicitarie
- Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
- Pensieri finali
Fonte: Skypixel / Dreamstime.com
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L'apprendimento automatico viene utilizzato per perfezionare i big data e dargli valore come mai prima d'ora. Le organizzazioni stanno ora sfruttando il potere di ML di monetizzare i propri dati.
I big data sono sempre descritti come una risorsa immensamente preziosa in grado di alimentare qualsiasi impresa prospera, fornendo alle organizzazioni informazioni utili, opportunità commerciali e margini superiori. Proprio come il petrolio greggio deve essere raffinato prima di poter essere convertito in una risorsa preziosa e utile, tuttavia, i dati devono essere digeriti dall'intelligenza artificiale (AI) e dall'apprendimento automatico (ML) prima che valga la pena. Da sfruttarlo per migliorare l'efficienza delle operazioni di un'organizzazione a sfruttarlo per creare nuovi flussi di entrate, i dati aziendali possono essere monetizzati in molti modi diversi.
Come ha spiegato Tim Sloane, vicepresidente dell'innovazione dei pagamenti presso Mercator Advisory Group, "la monetizzazione dei dati si basa esclusivamente sulla valorizzazione dei dati che hai attraverso nuovi canali". Diamo un'occhiata ad alcuni esempi concreti senza perdere tempo. Perché il tempo è denaro, amico mio!
Vendita di dati anonimi dei clienti a terzi
I dati dei clienti che sono anonimi (cioè privati di qualsiasi informazione sensibile) o sintetizzati (cioè leggermente modificati in modo che siano ancora statisticamente rilevanti al 100% ma impossibili da rintracciare al cliente originale) possono essere venduti ad altre società che ne hanno bisogno nel forma di prodotti analitici. I dati aggregati e predigeriti possono essere monetizzati in quanto possono contenere un valore che va oltre il loro uso originale e possono creare un nuovo flusso di entrate. Ad esempio, un centro commerciale potrebbe voler sapere quale tipo di cibo è preferito dagli appassionati di videogiochi dopo aver effettuato un acquisto in modo che uno specifico locale per fast food possa essere posizionato nella stessa area dei negozi di giochi. Oppure una società di telecomunicazioni può vendere dati di geolocalizzazione dei clienti che possono essere utilizzati per pianificare soluzioni tecnologiche “smart city” più efficienti.
Migliorare l'efficienza del marketing
Raggiungere nuove prospettive è necessario per fornire a un'azienda un flusso costante di nuovi clienti. Questo è il motivo per cui il marketing è quasi sempre una delle voci di spesa più costose nel budget di qualsiasi impresa moderna. L'apprendimento automatico può essere utilizzato per dare un senso a molti dati di marketing, migliorandone l'efficienza e riducendo i costi. Gli algoritmi possono essere utilizzati per raccomandare ulteriori video da guardare o articoli da leggere in base alle preferenze individuali dell'utente, aumentando il tempo trascorso su un sito Web o una piattaforma o attirando l'attenzione di più potenziali clienti. La popolarità di un contenuto può essere prevista attraverso l'analisi dei sentimenti, contribuendo a restringere il tipo di contenuto che si desidera allineare. (Per ulteriori informazioni sull'intelligenza artificiale negli affari, vedere Come l'intelligenza artificiale rivoluzionerà il settore delle vendite.)
Profilazione utente migliorata
Una piena comprensione del comportamento dei clienti di un'azienda è fondamentale per ricavarne più denaro. L'estrazione di approfondimenti fruibili dai dati degli utenti è il punto focale dell'analisi dei big data e ML può portare questo processo al livello successivo. I modelli di previsione di Churn possono essere impostati per analizzare i comportamenti dei clienti e capire chi sono le persone che hanno maggiori probabilità di smettere di usare il prodotto dopo poco tempo. Se vengono prese le misure appropriate per mantenerle (ad esempio, attraverso piattaforme CRM completamente automatizzate), viene risparmiato un sacco di denaro poiché il costo di acquisizione è fino a cinque volte superiore al costo di conservazione. I modelli CLTV (Customer Life Value) possono anche essere utilizzati per determinare quali persone degli utenti hanno maggiori probabilità di spendere soldi per i tuoi prodotti estraendo dati utili dalle loro abitudini. Questo aiuta le aziende a concentrare i propri sforzi solo su quei lead che possono generare entrate rilevanti.
Approfondimento e consulenza come servizio
Le aziende spesso devono fare affidamento sull'esperienza dei loro dipendenti più anziani e più qualificati per svolgere le attività più difficili. La forza lavoro senior di un'organizzazione è una risorsa fondamentale la cui conoscenza e il cui know-how sono difficilmente trasferibili quando questi lavoratori esperti alla fine si ritirano. Tuttavia, alcune aziende hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per digerire innumerevoli pagine di documentazione che includono manuali per l'utente, corrispondenza sulle operazioni quotidiane e rapporti scritti dai dipendenti più qualificati e dagli ex dipendenti. Il risultato è stato la creazione di assistenti digitali intelligenti in grado di fornire informazioni utili in tempo reale ai nuovi dipendenti, analisi rapide sulle scelte materiali per le aziende manifatturiere e aiutare ogni membro del team a prendere qualsiasi decisione pertinente in loco. Ciò aiuta i dipendenti a essere più produttivi impiegando più tempo a svolgere il proprio lavoro e meno tempo a capire i dettagli.
Piattaforme di analisi self-service
I dati possono essere trasformati in un bene monetizzabile anche quando una società non è proprietaria di tali dati né li genera. Questo complesso modello aziendale viene utilizzato per fornire alle organizzazioni che devono estrarre informazioni utili dai loro dati strategici con piattaforme di analisi self-service basate su cloud. Queste piattaforme sono alimentate da algoritmi che aggregano, arricchiscono e analizzano i loro dati per una varietà di scopi - come aumentare l'efficienza delle macchine nella produzione di impianti e ridurre i loro costi fino al 68% - o migliorare la gestione di sistemi complessi, reti, centrali elettriche, ecc. Spesso, queste piattaforme combinano le capacità di ML con dati di sensori all'avanguardia per migliorare la loro capacità di prevedere e auto-curare guasti, automatizzare e ottimizzare le attività operative e ridurre i tempi di fermo fino al 40%. (Non tutti hanno ancora implementato ML. Scopri perché in 4 blocchi stradali che stanno bloccando l'adozione dell'apprendimento automatico.)
Evita le frodi pubblicitarie
Molte aziende che non possono permettersi team di marketing interni devono fare affidamento su fornitori di terze parti per fornire loro nuovi contatti e prospettive. Tuttavia, nell'era della frode digitale, non tutti i venditori sono trasparenti come dovrebbero essere. Per gonfiare erroneamente il numero di clienti raggiunti, alcune agenzie pubblicitarie meno scrupolose vendono falsi profili social che forniscono false recensioni, commenti e interazioni sui social media o robot che scaricano costantemente app, software e giochi mobili / online. Tuttavia, questi non sono utenti vivi - non solo non pagheranno mai per alcun servizio, ma possono anche essere confusi con persone reali e, dato il loro numero potenzialmente elevato, portano le organizzazioni a formare un falso personaggio dell'utente. Robot e falsi profili possono essere facilmente rilevati utilizzando l'apprendimento automatico perché, sai, le macchine sono più esperte di noi nel rilevare il proprio tipo!
Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
Non puoi migliorare le tue capacità di programmazione quando a nessuno importa della qualità del software.
Pensieri finali
Dovrebbe esserci un motivo (probabilmente più di uno) se oggi il 68% delle aziende adotta l'apprendimento automatico per migliorare i processi. Coloro che hanno compreso il pieno potenziale della gestione e della governance dei dati basate su algoritmi hanno visto la loro crescita aumentare del 43% in più rispetto a quelli che non lo hanno fatto. È già nato un nuovo mercato di dati e approfondimenti e l'apprendimento automatico è la "raffineria" che sta rendendo questa risorsa ancora più preziosa e facile da monetizzare.