Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Vad tänker du på när du tänker på maskininlärning? Kanske är det en Teslas bil med autopilot eller en robot producerad av Boston Dynamics? De flesta av de allmänt kända Maskininlärningslösningarna (ML) är något slags fenomen som (åtminstone för tillfället) är svårt att föreställa sig att användas i våra vanliga liv varje dag.
Men maskininlärning handlar inte bara om sådana exklusiva och (ännu för tillfället) ibland till och med opraktiska produkter. Egentligen berör nästan varje person på jorden ML nästan varje dag.
Vi pratar om detaljhandel och e-handel. Vi köper saker varje dag och det mesta säljs med hjälp av olika Maskininlärningsapplikationer.
Men är ML verkligen användbart och lönsamt för sådana företag? Vi kommer att hitta ett svar på detta (spoiler: det är definitivt).
E-handel kan extrahera mycket värde från maskininlärningslösningar.
Höj din kundupplevelse och försäljning med smartare, datadriven programvara.
Lagerhantering påverkar företagets finansiella flöden både direkt och indirekt. Till exempel får överlagringsartiklar lager staplade upp utan något syfte, vilket till och med kan leda till ett dött lagerproblem. Tvärtom kan understocking leda till möjlighetskostnader och besvikna kunder som inte kunde hitta den nödvändiga artikeln, vilket kommer att förstöra säljarens image.
Maskininlärning kan hjälpa till att lösa ett brett spektrum av lagerrelaterade problem, till exempel:
Spåra produkter så att det inte finns några missmatchningar eller mix-ups, vilket dramatiskt kan påverka kundupplevelsen;
Implementering av ML kan också hjälpa till genom att optimera hela lagerhanteringen, vilket gör leveransen av varor snabbare, vilket kommer att förbättra kundupplevelsen;
Att använda maskininlärning i lagerförutsägelse hjälper till att undvika över- och understockning, vilket kommer att förbättra företagets ekonomiska brister såväl som kundupplevelsen
En annan viktig punkt för alla företag är utrustningens skick. Små brister uppstår regelbundet och det är okej, ingenting är perfekt. Men kritiska misslyckanden kan komma till ett pris som är för högt för att täcka.
Det är därför fler och fler företag börjar träna förutsägbart underhåll. De ger maskininlärning en uppsättning data om hur systemet fungerar i sin norm och efter att ha lärt sig algoritmen varnar om fel, så att företag fixar dem innan det är för sent.
På detta område har ML-applikationer redan använts i stor utsträckning under lång tid. Tack vare maskininlärning kan en sökmotor bättre förstå vad en kund söker efter, även om begäran inte är fullständig eller korrekt.
Den visuella söktekniken gör det mycket lättare för användarna att hitta önskade varor – allt de behöver är att ladda upp en bild och välja mellan liknande alternativ av olika märken. Det kan också bidra till att upptäcka piratkopiering och förfalskningar för att förhindra deras distribution och förlust av vinst.
När beställde du en Uber senast? Var det ett högre pris på grund av hög efterfrågan?
Det är dynamisk prissättning. Baserat på förhållandet mellan tillgängliga drivrutiner och beställningar beräknar appen priset. Om det finns för många beställningar kommer Uber att höja priset för en åktur för att få fler taxichaufförer till vägarna så att efterfrågan skulle uppfyllas. Det är en ekonoms dröm som går i uppfyllelse, eller hur?
Genom att tillämpa ML på prissättningsbeslut är det möjligt att uppnå en sådan effekt, vilket kommer att ha en positiv inverkan på ett varumärkes finansiella flöde. I grund och botten, efter att ha läst på tillhandahållna data, kommer ML att kunna beräkna det perfekta priset för en viss vara vid ett visst ögonblick, vilket leder till högre försäljnings-och intäktstillväxt.
Numera handlar det inte bara om att tillhandahålla tjänster eller sälja varor. Det handlar också om hur varumärket interagerar med kunderna.
Tiden att vänta i åldrar medan det kommer att finnas en gratis specialist på ett callcenter för att lösa kundens problem är över. Allt måste vara snabbt, bekvämt och se naturligt ut.
Detta kan uppnås med NLP-teknik (Natural Language Processing). En maskininlärningsalgoritm kan läras att känna igen tal eller text och hämta information om kundens avsikter. Efter detta är det möjligt att överföra kunden till profilspecialisten som passerar callcenteret, vilket sparar tid för kunden och förbättrar sin upplevelse av interaktion med varumärket.
Denna lösning kan implementeras som en chatbot eller en virtuell assistent när en kund ringer ett varumärkes hotline-nummer.
Ett annat användningsområde för maskininlärning är riktad marknadsföring. ML kan analysera information om kunder och segmentera dem efter deras köpbeteende. ML ger marknadsförare möjlighet att byta från allmänna kampanjer för alla kunder till mer skräddarsydda erbjudanden vid rätt tidpunkt som idealiskt passar varje publik och skapar incitament för köp. Med samma marknadsföringsbudget och tilldelade resurser når du högre konvertering, ökar försäljningen och ökar varumärkeslojaliteten.
Det finns alltid ett flöde av kunder. Några av dem kommer, men andra går.
Med hjälp av ML-algoritmer är det möjligt att analysera churn-orsakerna på ett mer detaljerat sätt, segmentera dem i kluster enligt deras köpbeteende och identifiera de som sannolikt kommer att churn snart. Dessutom kan en maskininlärningsalgoritm upptäcka knappt märkbara (manuellt) korrelationer och mönster, vilket ger en mer exakt bild av churnskäl. Så du kan svara i tid och ge kunderna mer skräddarsydda erbjudanden för att minimera detta obehagliga fenomen.
Att sätta upp marknadsföringskampanjer är viktigt, men att veta hur ditt varumärke uppfattas är viktigt. Att samla feedback från kunder ger möjlighet att se starka och svaga sidor av ett varumärke.
Denna feedback kan samlas in direkt, men det finns också ett alternativ att få information om varumärkesuppfattning indirekt via sociala medier.
Genom att tilldela en maskininlärningsalgoritm för att analysera inlägg och kommentarer på sociala medier om ditt varumärke kan du bygga en modell för hur varumärket ses av potentiella och nuvarande kunder: vad de tycker om varumärket, vad de inte gör. kanske har de en uppfattning om hur man kan förbättra.
All denna information hjälper till att förstå om du rör dig i rätt riktning.
Maskininlärning är verkligen till hjälp. Öka intäkterna, ge bättre förståelse för hur allt går, ge möjligheter att undvika förluster och optimera affärsprocesser... och till och med chatta med kunder istället för att få dem att vänta i kö för nästa tillgängliga specialist.
Och även om det verkar vara ganska dyrt, kommer det att löna sig. Så varför inte öka ett företag med ett sådant universellt verktyg som kan göra så mycket hjälp?
Betygsätt den här artikeln:
4,9/5 (42 recensioner)
Relaterat innehåll
Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.
Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.
Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.
Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.
2007-2024 Innowise. Alla rättigheter förbehållna.
Integritetspolicy. Policy för cookies.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polen
Tack!
Ditt meddelande har skickats.
Vi behandlar din begäran och kontaktar dig så snart som möjligt.
Tack!
Ditt meddelande har skickats.
Vi behandlar din begäran och återkommer till dig så snart som möjligt.