Contente
- Venda de dados anônimos de clientes a terceiros
- Aprimorando a eficiência do marketing
- Perfil de usuário aprimorado
- Informações e conselhos como serviço
- Plataformas de análise de autoatendimento
- Evite fraudes em publicidade
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- Pensamentos finais
Fonte: Skypixel / Dreamstime.com
Leve embora:
O aprendizado de máquina está sendo usado para refinar o big data e dar valor a ele como nunca antes. As organizações agora estão aproveitando o poder da ML para monetizar seus dados.
O big data é sempre descrito como um recurso imensamente valioso que pode alimentar qualquer empresa próspera, fornecendo às organizações informações acionáveis, oportunidades de negócios e margens superiores. Assim como o petróleo deve ser refinado antes que possa ser convertido em um recurso valioso e útil, os dados devem ser digeridos por inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) antes que valha a pena. Desde alavancá-lo para melhorar a eficiência das operações de uma organização até aproveitá-lo para criar novos fluxos de receita, os dados corporativos podem ser monetizados de várias maneiras diferentes.
Como Tim Sloane, vice-presidente de inovação de pagamentos do Mercator Advisory Group, explicou, "a monetização de dados tem tudo a ver com alavancar os dados que você possui por meio de novos canais". Vamos dar uma olhada em alguns exemplos concretos sem perder tempo. Porque tempo é dinheiro, meu amigo!
Venda de dados anônimos de clientes a terceiros
Os dados do cliente que são anonimizados (ou seja, privados de qualquer informação confidencial) ou sintetizados (ou seja, ligeiramente modificados para que ainda sejam 100% estatisticamente relevantes, mas impossíveis de rastrear até o cliente original) podem ser vendidos para outras empresas que precisem delas. forma de produtos analíticos. Os dados agregados e pré-digeridos podem ser monetizados, pois podem conter um valor que vai além do uso original e pode criar um novo fluxo de receita. Por exemplo, um shopping pode querer saber qual tipo de comida é preferido pelos entusiastas de videogame depois de fazer uma compra, para que um estande de fast-food específico possa ser colocado na mesma área das lojas de jogos. Ou uma empresa de telecomunicações pode vender dados de geolocalização de clientes que podem ser usados para planejar soluções mais eficientes de tecnologia de “cidade inteligente”.
Aprimorando a eficiência do marketing
Atingir novas perspectivas é necessário para fornecer à empresa um fluxo constante de novos clientes. Essa é a razão pela qual o marketing é quase sempre um dos itens de despesa mais caros do orçamento de qualquer empresa moderna. O aprendizado de máquina pode ser usado para entender muitos dados de marketing, aumentando sua eficiência e reduzindo os custos. Os algoritmos podem ser usados para recomendar mais vídeos para assistir ou artigos para ler com base nas preferências individuais do usuário, aumentando o tempo gasto em um site ou plataforma ou atraindo a atenção de mais clientes em potencial. A popularidade de um conteúdo pode ser prevista através da análise de sentimentos, ajudando a restringir o tipo de conteúdo que você deseja alinhar. (Para saber mais sobre IA nos negócios, consulte Como a inteligência artificial revolucionará o setor de vendas.)
Perfil de usuário aprimorado
Um entendimento completo do comportamento dos clientes de uma empresa é fundamental para extrair mais dinheiro deles. Extrair insights acionáveis dos dados do usuário é a base da análise de big data, e o ML pode levar esse processo para o próximo nível. Os modelos de previsão de rotatividade podem ser definidos para analisar o comportamento do cliente e entender quem são as pessoas com maior probabilidade de parar de usar seu produto após um curto período de tempo. À medida que são tomadas as medidas apropriadas para retê-los (por exemplo, por meio de plataformas de CRM totalmente automatizadas), muito dinheiro é economizado, pois o custo de aquisição é até cinco vezes maior que o custo de retenção. Os modelos de valor da vida útil do cliente (CLTV) também podem ser usados para determinar quais personas dos usuários têm maior probabilidade de gastar dinheiro com seus produtos, extraindo dados úteis de seus hábitos. Isso ajuda as empresas a concentrarem seus esforços apenas nos leads que podem gerar receita relevante.
Informações e conselhos como serviço
As empresas geralmente precisam contar com a experiência de seus funcionários mais antigos e mais qualificados para realizar as tarefas mais difíceis. A força de trabalho sênior de uma organização é um ativo crítico cujo conhecimento e know-how dificilmente são transferíveis quando esses trabalhadores experientes se aposentam. No entanto, algumas empresas empregaram inteligência artificial para digerir inúmeras páginas de documentação que incluem manuais do usuário, correspondência sobre operações diárias e relatórios escritos pelos funcionários mais qualificados e ex-funcionários. O resultado foi a criação de assistentes digitais inteligentes, capazes de fornecer informações úteis em tempo real a novos funcionários, análises rápidas sobre as opções de materiais para empresas de manufatura e ajudar todos os membros da equipe a tomarem decisões relevantes no local. Isso ajuda os funcionários a serem mais produtivos, gastando mais tempo realizando seus trabalhos e menos tempo descobrindo detalhes.
Plataformas de análise de autoatendimento
Os dados podem ser transformados em um ativo monetizável, mesmo quando uma empresa não é proprietária desses dados nem os gera. Esse modelo de negócios complexo é usado para fornecer às organizações que precisam extrair informações úteis de seus dados estratégicos com plataformas de análise de autoatendimento baseadas em nuvem. Essas plataformas são alimentadas por algoritmos que agregam, enriquecem e analisam seus dados para uma variedade de finalidades - como aumentar a eficiência das máquinas na fabricação de implantes e diminuir seus custos em até 68% - ou aprimorar o gerenciamento de sistemas complexos, redes, usinas de energia etc. Muitas vezes, essas plataformas combinam os recursos do ML com os dados avançados dos sensores para melhorar sua capacidade de prever e reparar falhas automaticamente, automatizar e otimizar tarefas operacionais e reduzir o tempo de inatividade em até 40%. (Nem todo mundo implementou o ML ainda. Descubra por que em 4 obstáculos que impedem a adoção do aprendizado de máquina.)
Evite fraudes em publicidade
Muitas empresas que não podem pagar equipes de marketing internas devem contar com fornecedores terceirizados para fornecer novos leads e prospects. No entanto, na era da fraude digital, nem todo vendedor é tão transparente quanto deveria. Para aumentar falsamente o número de clientes alcançados, algumas agências de publicidade menos escrupulosas vendem perfis sociais falsos que fornecem avaliações, comentários e interações falsas nas mídias sociais, ou bots que baixam constantemente aplicativos, softwares e jogos online / móveis. No entanto, esses não são usuários ativos - eles não apenas nunca pagam por qualquer serviço, mas também podem ser confundidos com pessoas reais e, devido ao seu número potencialmente grande, levam as organizações a formar uma persona falsa de usuário. Bots e perfis falsos podem ser facilmente detectados usando o aprendizado de máquina porque, você sabe, as máquinas são mais especializadas do que nós na detecção de seu próprio tipo!
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
Pensamentos finais
Deveria haver uma razão (provavelmente mais de uma) se hoje 68% das empresas adotarem aprendizado de máquina para aprimorar processos. Aqueles que entenderam todo o potencial do gerenciamento e governança de dados acionados por algoritmos viram seu crescimento aumentar em 43% a mais do que aqueles que não entenderam. Um novo mercado de dados e idéias já nasceu, e o aprendizado de máquina é a "refinaria" que está tornando esse recurso ainda mais valioso e fácil de monetizar.