За последние несколько лет аналитика данных и машинное обучение становятся все более важными инструментами для получения конкурентных преимуществ предприятиями. В ближайшие годы эта тенденция будет только усиливаться по мере развития и совершенствования этих технологий. В 2020 году аналитика данных и машинное обучение станут основой деятельности многих компаний, изменив способы принятия решений, взаимодействия с клиентами и работы с данными о клиентах. В этой статье мы обсудим, как аналитика данных и машинное обучение произведут революцию в бизнесе в 2020 году, повысив качество обслуживания клиентов и создав новые возможности для роста доходов.
Аналитика данных: Повышение качества обслуживания клиентов
Аналитика данных — необходимый инструмент для любого современного бизнеса, который хочет оставаться конкурентоспособным на быстро меняющемся рынке. Анализируя модели поведения клиентов с помощью больших массивов данных, содержащих историческую информацию о покупках или взаимодействии клиентов с веб-сайтом или продуктами компании. Компании могут получить ценную информацию о потребностях, предпочтениях и интересах своих клиентов, что позволяет им соответствующим образом оптимизировать свои маркетинговые кампании или предоставлять персонализированный опыт, учитывающий вкусы каждого отдельного потребителя. Кроме того, предиктивная аналитика позволяет компаниям предвидеть будущие тенденции на основе поведения клиентов в прошлом; это помогает им соответствующим образом корректировать свои стратегии, чтобы опередить конкурентов, которые могут медленнее распознавать изменения в потребительском спросе. Все эти возможности будут только усиливаться по мере совершенствования систем сбора данных, позволяя компаниям получать доступ к большим массивам данных, содержащим более подробную информацию, чем когда-либо прежде, что дает им возможность еще лучше понять свою целевую аудиторию.
Машинное обучение: Автоматизация задач и анализ больших данных
В дополнение к традиционным методам анализа моделей поведения клиентов с помощью статистических методов, таких как регрессионный анализ или деревья решений, компании теперь используют такие передовые методы, как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML). Это позволяет компаниям не только получать информацию из существующих наборов данных, но и автоматизировать задачи, требующие человеческого суждения, такие как выявление мошенничества или рекомендации продуктов/услуг на основе истории предыдущих покупок и предпочтений клиентов — и все это в течение долей секунды! С течением времени алгоритмы ML становятся все более сложными, они способны обрабатывать большие объемы данных быстрее, чем это может сделать человек, что делает возможным для организаций различных отраслей, начиная от розничных торговых центров и заканчивая банковскими учреждениями, использовать большие данные быстро и точно, не беспокоясь о проблемах точности из-за человеческих ошибок, связанных с ручными трудоемкими процессами, такими как сортировка огромного количества бумажных записей вручную.
Решения на основе искусственного интеллекта берут на себя бизнес-процессы
Помимо получения полезных сведений о поведении и предпочтениях клиентов, решения на базе AI/ML могут помочь автоматизировать такие рутинные, но важные бизнес-процессы, как управление складскими запасами, логистика, выполнение административных задач, например, расчет заработной платы. Например, чат-боты на базе ИИ уже взяли на себя многие утомительные обязанности по обслуживанию клиентов, которые ранее выполнялись людьми, освободив пропускную способность этих сотрудников, чтобы сосредоточиться на более важных видах деятельности вместо того, чтобы беспокоиться о рутинных малозначимых делах! Мы можем ожидать аналогичного прогресса и в других областях, где AI/ML решения начнут полностью заменять людей, когда дело дойдет до управления сложными операциями, такими как управление цепочками поставок, распределительными сетями, которые все требуют значительного количества анализа, прежде чем прийти к оптимальным решениям.
Новые возможности для роста доходов благодаря предиктивному анализу
Еще одним ключевым преимуществом использования предиктивного анализа с помощью технологии ML является его способность открывать новые неосвоенные рынки, создавать продукты, услуги, ориентированные на эту аудиторию, генерировать дополнительные потоки доходов, ранее невиданные, благодаря повышенной точности, которую обеспечивают машины, а не полагаться исключительно на интуицию, традиционно используемую людьми при попытке предсказать будущие тенденции движения в отрасли! Более того, благодаря достижениям в области обработки естественного языка (NLP) теперь возможно использовать алгоритмы ML для обработки неструктурированных текстовых источников — книг, статей, веб-сайтов, постов в социальных сетях — для автоматического извлечения ценных сведений, которые в противном случае остались бы незамеченными, не вкладывая значительные ресурсы в чтение всего корпуса литературы вручную для выявления релевантных фрагментов.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что аналитика данных и машинное обучение уже начали трансформировать основные аспекты современного бизнеса, но в ближайшие несколько лет ожидается еще больший прогресс, ведущий к полной трансформации всего отраслевого пространства с 2020 года и далее! С улучшенной точностью скоростью эффективностью, предлагаемой этими технологиями, по сравнению с традиционными методами ручного труда, организации по всему миру получают значительные преимущества, капитализируя потенциальные возможности, созданные для разблокирования ранее невиданных рынков, генерируя дополнительные потоки доходов, охватывая более широкую аудиторию, невиданную ранее, в конечном счете, обеспечивая лучший общий опыт для обеих сторон, как покупателей, так и продавцов.
