Isi
- Menjual Data Pelanggan Anonim ke Pihak Ketiga
- Meningkatkan Efisiensi Pemasaran
- Peningkatan Profil Pengguna
- Wawasan dan Saran sebagai Layanan
- Platform Analisis Swalayan
- Hindari Penipuan Iklan
- Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda
- Pikiran terakhir
Sumber: Skypixel / Dreamstime.com
Bawa pulang:
Pembelajaran mesin digunakan untuk menyaring data besar dan memberikan nilai yang tidak seperti sebelumnya. Organisasi sekarang memanfaatkan kekuatan ML untuk memonetisasi data mereka.
Big data selalu digambarkan sebagai sumber daya yang sangat berharga yang dapat memicu setiap perusahaan yang berkembang, memberikan organisasi dengan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, peluang bisnis dan margin unggul. Sama seperti minyak mentah yang harus disempurnakan sebelum dapat dikonversi menjadi sumber daya yang berharga dan berguna, namun, data harus dicerna oleh kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) sebelum bernilai sesuatu. Dari meningkatkannya hingga meningkatkan efisiensi operasi organisasi hingga memanfaatkannya untuk menciptakan aliran pendapatan baru, data bisnis dapat dimonetisasi dalam banyak cara berbeda.
Sebagaimana Tim Sloane, Wakil Presiden bidang inovasi pembayaran di Mercator Advisory Group, menjelaskan, "monetisasi data adalah tentang meningkatkan data yang Anda miliki melalui saluran baru." Mari kita lihat beberapa contoh nyata tanpa membuang waktu. Karena waktu adalah uang, teman saya!
Menjual Data Pelanggan Anonim ke Pihak Ketiga
Data pelanggan yang dianonimkan (yaitu, kehilangan informasi sensitif) atau disintesis (yaitu, sedikit dimodifikasi sehingga masih 100% relevan secara statistik tetapi tidak mungkin untuk dilacak kembali ke pelanggan asli) dapat dijual ke perusahaan lain yang membutuhkannya di bentuk produk analitik. Data agregat dan yang telah dicerna dapat dimonetisasi karena dapat menyimpan nilai yang melampaui penggunaan aslinya dan dapat menciptakan aliran pendapatan baru. Misalnya, mal mungkin ingin tahu jenis makanan apa yang disukai oleh penggemar video-game setelah mereka melakukan pembelian sehingga gerai makanan cepat saji tertentu dapat ditempatkan di area yang sama dengan toko-toko game. Atau perusahaan telekomunikasi dapat menjual data geolokasi pelanggan yang dapat digunakan untuk merencanakan solusi teknologi "kota pintar" yang lebih efisien.
Meningkatkan Efisiensi Pemasaran
Mencapai prospek baru diperlukan untuk memberi perusahaan aliran pelanggan baru yang konstan. Itulah alasan mengapa pemasaran hampir selalu menjadi salah satu item pengeluaran paling mahal dalam anggaran perusahaan modern mana pun. Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk memahami banyak data pemasaran, meningkatkan efisiensinya dan mengurangi biaya. Algoritma dapat digunakan untuk merekomendasikan video lebih lanjut untuk ditonton atau artikel untuk dibaca berdasarkan preferensi individu pengguna, meningkatkan waktu yang dihabiskan di situs web atau platform, atau menarik perhatian lebih banyak pelanggan potensial. Popularitas sepotong konten dapat diramalkan melalui analisis sentimen, membantu mempersempit jenis konten yang ingin Anda susun. (Untuk lebih lanjut tentang AI dalam bisnis, lihat Bagaimana Kecerdasan Buatan Akan Merevolusi Industri Penjualan.)
Peningkatan Profil Pengguna
Pemahaman penuh tentang perilaku pelanggan perusahaan sangat penting untuk memeras lebih banyak uang dari mereka. Mengekstraksi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data pengguna adalah roti dan mentega dari analisis data besar, dan ML dapat membawa proses ini ke tingkat berikutnya. Model prediksi Churn dapat diatur untuk menganalisis perilaku pelanggan dan memahami siapa orang yang paling mungkin berhenti menggunakan produk Anda setelah waktu yang singkat. Ketika tindakan yang tepat diambil untuk mempertahankannya (misalnya, melalui platform CRM yang sepenuhnya terotomatisasi), banyak uang dihemat karena biaya perolehan hingga lima kali lebih tinggi daripada biaya penyimpanan. Model nilai seumur hidup pelanggan (CLTV) juga dapat digunakan untuk menentukan persona pengguna mana yang lebih cenderung menghabiskan uang untuk produk Anda dengan mengekstraksi data yang berguna dari kebiasaan mereka. Ini membantu perusahaan memfokuskan upaya mereka hanya pada orang-orang yang dapat menghasilkan pendapatan yang relevan.
Wawasan dan Saran sebagai Layanan
Perusahaan seringkali perlu mengandalkan keahlian dari karyawan tertua dan paling terampil mereka untuk melakukan tugas yang paling sulit. Tenaga kerja senior sebuah organisasi adalah aset penting yang pengetahuan dan pengetahuannya hampir tidak dapat ditransfer ketika pekerja berpengalaman ini akhirnya pensiun. Namun, beberapa perusahaan telah menggunakan kecerdasan buatan untuk mencerna halaman dokumentasi yang tak terhitung jumlahnya yang mencakup manual pengguna, korespondensi tentang operasi sehari-hari, dan laporan yang ditulis oleh karyawan yang paling terampil dan mantan karyawan. Hasilnya adalah penciptaan asisten digital cerdas yang mampu memberikan wawasan bermanfaat secara real time kepada karyawan baru, analisis cepat pada pilihan material untuk perusahaan manufaktur, dan membantu setiap anggota tim membuat keputusan yang relevan di tempat. Ini membantu karyawan menjadi lebih produktif dengan menghabiskan lebih banyak waktu melakukan pekerjaan mereka, dan lebih sedikit waktu mencari tahu detail.
Platform Analisis Swalayan
Data dapat diubah menjadi aset yang dapat dimonetisasi bahkan ketika perusahaan tidak memiliki data tersebut atau menghasilkannya. Model bisnis yang kompleks ini digunakan untuk menyediakan organisasi yang perlu mengekstrak info berguna dari data strategis mereka dengan platform analitik swalayan berbasis cloud. Platform ini ditenagai oleh algoritma yang mengagregasi, memperkaya, dan menganalisis data mereka untuk berbagai keperluan - seperti meningkatkan efisiensi mesin dalam pembuatan implan dan mengurangi biaya hingga 68% - atau meningkatkan pengelolaan sistem yang kompleks, jaringan, pembangkit listrik, dll. Seringkali, platform ini menggabungkan kemampuan ML dengan data sensor terkini untuk meningkatkan kemampuan mereka dalam memprediksi dan menyembuhkan sendiri kegagalan, mengotomatisasi dan mengoptimalkan tugas operasional, dan mengurangi waktu henti hingga 40%. (Belum semua orang menerapkan ML. Cari tahu mengapa di 4 Penghadang yang Menahan Adopsi Pembelajaran Mesin.)
Hindari Penipuan Iklan
Banyak perusahaan yang tidak mampu membeli tim pemasaran in-house harus mengandalkan vendor pihak ketiga untuk memberi mereka prospek dan prospek baru. Namun, di zaman penipuan digital, tidak semua penjual setransparan seharusnya. Untuk meningkatkan jumlah pelanggan yang dicapai secara salah, beberapa agensi periklanan yang kurang teliti menjual profil sosial palsu yang memberikan ulasan palsu, komentar dan interaksi di media sosial, atau bot yang terus-menerus mengunduh aplikasi, perangkat lunak, dan permainan seluler / online. Namun, ini bukan pengguna langsung - tidak hanya mereka tidak akan pernah membayar untuk layanan apa pun, tetapi mereka juga dapat dikacaukan dengan orang-orang nyata, dan mengingat jumlah mereka yang berpotensi besar, mengarahkan organisasi untuk membentuk persona pengguna palsu. Bot dan profil palsu dapat dengan mudah dideteksi menggunakan pembelajaran mesin karena, Anda tahu, mesin lebih ahli daripada kami dalam mendeteksi jenis mereka sendiri!
Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda
Anda tidak dapat meningkatkan keterampilan pemrograman Anda ketika tidak ada yang peduli dengan kualitas perangkat lunak.
Pikiran terakhir
Seharusnya ada alasan (mungkin lebih dari satu) jika hari ini, 68% perusahaan mengadopsi pembelajaran mesin untuk meningkatkan proses. Mereka yang memahami potensi penuh dari manajemen data yang didukung algoritma dan tata kelola data melihat pertumbuhan mereka meningkat 43% lebih banyak daripada mereka yang tidak. Pasar baru untuk data dan wawasan telah lahir, dan pembelajaran mesin adalah "kilang" yang membuat sumber daya ini semakin berharga dan mudah untuk dimonetisasi.