Как машинное обучение может помочь малому бизнесу?

Сегмент рынка машинного обучения (ML) растет быстрыми темпами. По некоторым данным, ожидается, что мировой рынок ML будет расти с совокупным годовым темпом роста в 44,1% в период между 2017 и 2023 годами.

Термин «машинное обучение» впервые был введен Артуром Самуэлем, пионером в области искусственного интеллекта и машинного обучения, в 1959 году. Это в основном означает способность машин учиться, и улучшать действия и результаты без явного программирования.

Технологии потребовалось более 50 лет, чтобы догнать эту концепцию, но теперь искусственный интеллект (ИИ) и ML стали доступны бизнесу – даже самым маленьким предприятиям. И то, и другое дает малому бизнесу мощный импульс во всех аспектах деятельности.

5 способов, которыми машинное обучение может принести пользу малому бизнесу

1. Улучшение качества обслуживания клиентов.

Исследование, проведенное Salesforce, показало, что более половины всех клиентов будут менять бренды, если компания не предвидит их потребности. С ML компании могут предвидеть эти потребности, используя большой объем данных, которые они уже собрали о клиентах.

Машинное обучение может предсказать действия компании, которые сделают клиентов счастливее.

Предпочтения клиента можно предсказать, чтобы создать персонализированный опыт, путем точного поиска корреляций из данных. Предприятия могут быстро разрешить (или предотвратить) проблемы обслуживания клиентов, дать дополнительные рекомендации по продуктам и услугам и определить, какие из них могут быть готовы для решения о покупке или кому нужно больше времени для поиска решения, с чем поможет справиться компания Comindware, полная альтернатива Salesforce.

2. Принятие более обоснованных решений.

Правильная бизнес-стратегия является ключом к обеспечению роста компании, но не каждый руководитель может принять правильные решения. Анализируя большие объемы данных, ML позволит принимать быстрые и стратегические решения.

Владельцы малого бизнеса могут ошибочно полагать, что у них недостаточно данных для эффективного использования технологии. Но любой бизнес с цифровым присутствием – включая сайт, социальные сети или интернет-магазин – вероятно, имеет больше данных, чем они предполагают. Правильно составленные и проанализированные с использованием ИИ и ML, эти данные могут дать результаты, которые определяют будущие стратегии с автоматическим анализом.

3. Автоматизация и оптимизация бизнеса.

Одной из проблем, с которой сталкиваются малые предприятия, является оптимизация операций для повышения их эффективности. Это особенно актуально для компаний с небольшим персоналом. Каждый сэкономленный час – большая победа, при наличии маленькой команды.

Утомительные задачи, такие как создание напоминаний, ответ на электронную почту, отправка уведомлений о выставлении счетов, привлечение клиентов и участие в социальных сетях, являются одними из многих задач, которые можно автоматизировать.

Используя ML, можно установить многие из этих задач в автоматическом режиме, и машина будет автоматически планировать следующий шаг и знать, когда помечать что-то для внимания человека, оставляя рабочую силу для выполнения задач с добавленной стоимостью вместо рутинной работы.
 

 

4. Усиление цифровой безопасности.

Ведение бизнеса в современном цифровом мире означает борьбу с непрекращающимися угрозами кибербезопасности. Если владелец бизнеса не является экспертом, мониторинг цифрового присутствия будет стоить времени и денег. Однако это может быть еще более дорогостоящим процессом, если учесть возможные финансовые обязательства и потерю репутации бизнеса.

Машинное обучение может быть использовано для выявления подозрительных действий гораздо быстрее. Система безопасности с поддержкой ML может обнаруживать атаки и реагировать в случае нарушения автоматических процессов в сети. Для малых предприятий, которые не могут позволить себе штатного эксперта по безопасности, ML может предоставить жизнеспособные альтернативы.

5. Улучшение маркетинговых усилий.

Маркетинг в эпоху цифровых технологий требует понимания данных, аналитики и автоматизации. ML позволяет малым предприятиям более эффективно использовать данные для повышения эффективности маркетинга.

Например, ML может анализировать данные, чтобы определить более подробные прогнозы продаж, основанные на прошлом опыте. Это также может позволить наилучшим образом оптимизировать маркетинговые усилия, лучше прогнозируя профили клиентов и предоставляя целевой и персонализированный маркетинг.

Источник: detkam.su