విషయము
- అనామక కస్టమర్ డేటాను మూడవ పార్టీలకు అమ్మడం
- మార్కెటింగ్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది
- మెరుగైన వినియోగదారు ప్రొఫైలింగ్
- ఒక సేవగా అంతర్దృష్టి మరియు సలహా
- స్వీయ-సేవ అనలిటిక్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు
- ప్రకటనల మోసానికి దూరంగా ఉండండి
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
- తుది ఆలోచనలు
మూలం: స్కైపిక్సెల్ / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్
Takeaway:
పెద్ద డేటాను మెరుగుపరచడానికి మరియు మునుపెన్నడూ లేని విధంగా విలువను ఇవ్వడానికి యంత్ర అభ్యాసం ఉపయోగించబడుతోంది. సంస్థలు ఇప్పుడు తమ డేటాను మోనటైజ్ చేయడానికి ML యొక్క శక్తిని ఉపయోగిస్తున్నాయి.
పెద్ద డేటా ఎల్లప్పుడూ అభివృద్ధి చెందుతున్న ఏ సంస్థకైనా ఆజ్యం పోసే అపారమైన విలువైన వనరుగా వర్ణించబడింది, సంస్థలకు కార్యాచరణ అంతర్దృష్టులు, వ్యాపార అవకాశాలు మరియు ఉన్నతమైన మార్జిన్‌లను అందిస్తుంది. ముడి చమురును విలువైన మరియు ఉపయోగకరమైన వనరుగా మార్చడానికి ముందే దాన్ని శుద్ధి చేయాలి, అయినప్పటికీ, ఏదైనా విలువైనది కాకముందే డేటాను కృత్రిమ మేధస్సు (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) ద్వారా జీర్ణించుకోవాలి. సంస్థ యొక్క కార్యకలాపాల సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి, కొత్త ఆదాయ ప్రవాహాలను సృష్టించడానికి దాన్ని ఉపయోగించడం వరకు, వ్యాపార డేటాను వివిధ మార్గాల్లో డబ్బు ఆర్జించవచ్చు.
మెర్కేటర్ అడ్వైజరీ గ్రూప్‌లోని చెల్లింపుల ఆవిష్కరణ యొక్క VP టిమ్ స్లోన్ వివరించినట్లుగా, “డేటా మోనటైజేషన్ అనేది మీ వద్ద ఉన్న డేటాను కొత్త ఛానెల్‌ల ద్వారా పెంచడం గురించి.” ఏ సమయంలోనైనా వృధా చేయకుండా కొన్ని దృష్టాంత ఉదాహరణలను చూద్దాం. సమయం డబ్బు కాబట్టి, నా స్నేహితుడు!
అనామక కస్టమర్ డేటాను మూడవ పార్టీలకు అమ్మడం
అనామక (అనగా, ఏదైనా సున్నితమైన సమాచారం లేకుండా) లేదా సింథటైజ్ చేయబడిన కస్టమర్ డేటా (అనగా, కొద్దిగా సవరించబడింది, కనుక ఇది ఇప్పటికీ 100% గణాంకపరంగా సంబంధితమైనది కాని అసలు కస్టమర్‌ను తిరిగి కనుగొనడం అసాధ్యం) అవసరమైన ఇతర కంపెనీలకు అమ్మవచ్చు. విశ్లేషణాత్మక ఉత్పత్తుల రూపం. సమగ్ర, ముందస్తు డేటా డబ్బు ఆర్జించవచ్చు ఎందుకంటే ఇది దాని అసలు ఉపయోగానికి మించిన విలువను కలిగి ఉండవచ్చు మరియు కొత్త ఆదాయ ప్రవాహాన్ని సృష్టించవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక మాల్ వీడియో-గేమ్ ts త్సాహికులు కొనుగోలు చేసిన తర్వాత ఏ రకమైన ఆహారాన్ని ఇష్టపడతారో తెలుసుకోవాలనుకోవచ్చు, తద్వారా గేమింగ్ షాపుల మాదిరిగానే ఒక నిర్దిష్ట ఫాస్ట్ ఫుడ్ బూత్‌ను ఉంచవచ్చు. లేదా ఒక టెలికమ్యూనికేషన్ సంస్థ కస్టమర్ జియోలొకేషన్ డేటాను మరింత సమర్థవంతమైన “స్మార్ట్ సిటీ” టెక్నాలజీ పరిష్కారాలను ప్లాన్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
మార్కెటింగ్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది
తాజా కస్టమర్ల స్థిరమైన ప్రవాహాన్ని సంస్థకు అందించడానికి కొత్త అవకాశాలను చేరుకోవడం అవసరం. ఏదైనా ఆధునిక సంస్థ యొక్క బడ్జెట్‌లో మార్కెటింగ్ దాదాపు ఎల్లప్పుడూ ఖరీదైన వస్తువులలో ఒకటిగా ఉండటానికి కారణం అదే. మెషిన్ లెర్నింగ్ చాలా మార్కెటింగ్ డేటాను అర్ధం చేసుకోవడానికి, దాని సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి మరియు ఖర్చులను తగ్గించడానికి ఉపయోగపడుతుంది. యూజర్ యొక్క వ్యక్తిగత ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా చూడటానికి మరిన్ని వీడియోలను లేదా చదవడానికి కథనాలను సిఫారసు చేయడానికి అల్గోరిథంలను ఉపయోగించవచ్చు, వెబ్‌సైట్ లేదా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో గడిపిన సమయాన్ని పెంచడం లేదా మరింత సంభావ్య వినియోగదారుల దృష్టిని ఆకర్షించడం. కంటెంట్ భాగం యొక్క ప్రజాదరణను సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ ద్వారా అంచనా వేయవచ్చు, మీరు వరుసలో ఉండాలనుకునే కంటెంట్ రకాన్ని తగ్గించడానికి సహాయపడుతుంది. (వ్యాపారంలో AI గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సేల్స్ పరిశ్రమను ఎలా విప్లవాత్మకంగా మారుస్తుందో చూడండి.)
మెరుగైన వినియోగదారు ప్రొఫైలింగ్
సంస్థ యొక్క కస్టమర్ల ప్రవర్తనపై పూర్తి అవగాహన వారి నుండి ఎక్కువ డబ్బును పిండడానికి చాలా కీలకం. వినియోగదారు డేటా నుండి క్రియాత్మకమైన అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడం అనేది పెద్ద డేటా విశ్లేషణ యొక్క రొట్టె మరియు వెన్న, మరియు ML ఈ ప్రక్రియను తదుపరి స్థాయికి తీసుకెళ్లవచ్చు. కస్టమర్ ప్రవర్తనలను విశ్లేషించడానికి మరియు తక్కువ సమయం తర్వాత మీ ఉత్పత్తిని ఉపయోగించడం మానేసే వ్యక్తులు ఎవరో అర్థం చేసుకోవడానికి చర్న్ ప్రిడిక్షన్ మోడల్స్ సెట్ చేయవచ్చు. వాటిని నిలుపుకోవడానికి తగిన చర్యలు తీసుకున్నందున (ఉదాహరణకు, పూర్తిగా ఆటోమేటైజ్ చేయబడిన CRM ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల ద్వారా), సముపార్జన ఖర్చు నిలుపుదల ఖర్చు కంటే ఐదు రెట్లు అధికంగా ఉన్నందున చాలా డబ్బు ఆదా అవుతుంది. కస్టమర్ జీవితకాల విలువ (సిఎల్‌టివి) నమూనాలు మీ వినియోగదారుల అలవాట్ల నుండి ఉపయోగకరమైన డేటాను సేకరించడం ద్వారా మీ ఉత్పత్తులపై డబ్బు ఖర్చు చేసే అవకాశం ఎంత ఉందో తెలుసుకోవడానికి కూడా ఉపయోగించవచ్చు. కంపెనీలు తమ ప్రయత్నాలను సంబంధిత ఆదాయాన్ని సంపాదించగల లీడ్‌లపై మాత్రమే కేంద్రీకరించడానికి ఇది సహాయపడుతుంది.
ఒక సేవగా అంతర్దృష్టి మరియు సలహా
కంపెనీలు చాలా కష్టతరమైన పనులను నిర్వహించడానికి వారి పురాతన, అత్యంత నైపుణ్యం కలిగిన ఉద్యోగుల నైపుణ్యం మీద ఆధారపడాలి. సంస్థ యొక్క సీనియర్ శ్రామికశక్తి ఒక క్లిష్టమైన ఆస్తి, ఈ అనుభవజ్ఞులైన కార్మికులు చివరికి పదవీ విరమణ చేసినప్పుడు వారి జ్ఞానం మరియు జ్ఞానం బదిలీ చేయబడదు. ఏదేమైనా, కొన్ని కంపెనీలు యూజర్ మాన్యువల్లు, రోజువారీ కార్యకలాపాల గురించి సుదూరత మరియు చాలా నైపుణ్యం కలిగిన ఉద్యోగులు మరియు మాజీ ఉద్యోగులు రాసిన నివేదికలను కలిగి ఉన్న లెక్కలేనన్ని పేజీల డాక్యుమెంటేషన్‌ను జీర్ణించుకోవడానికి కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించాయి. కొత్త ఉద్యోగులకు నిజ సమయంలో ఉపయోగకరమైన అంతర్దృష్టులను అందించగల స్మార్ట్ డిజిటల్ అసిస్టెంట్ల సృష్టి, ఉత్పాదక సంస్థల కోసం మెటీరియల్ ఎంపికలపై శీఘ్ర విశ్లేషణలు మరియు ప్రతి జట్టు సభ్యుడు అక్కడికక్కడే ఏదైనా సంబంధిత నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయపడటం. ఇది ఉద్యోగులు తమ ఉద్యోగాలను నిర్వహించడానికి ఎక్కువ సమయం గడపడం మరియు వివరాలను గుర్తించడం ద్వారా తక్కువ ఉత్పాదకతతో ఉండటానికి సహాయపడుతుంది.
స్వీయ-సేవ అనలిటిక్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు
ఒక సంస్థ ఆ డేటాకు యాజమాన్యంగా లేనప్పుడు లేదా ఉత్పత్తి చేయకపోయినా డేటాను డబ్బు ఆర్జించగల ఆస్తిగా మార్చవచ్చు. క్లౌడ్-ఆధారిత, స్వీయ-సేవ అనలిటిక్స్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లతో వారి వ్యూహాత్మక డేటా నుండి ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని సేకరించే సంస్థలకు అందించడానికి ఈ సంక్లిష్ట వ్యాపార నమూనా ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు వివిధ రకాల ప్రయోజనాల కోసం వారి డేటాను సమగ్రపరచడం, మెరుగుపరచడం మరియు విశ్లేషించే అల్గారిథమ్‌ల ద్వారా ఆధారితం - ఇంప్లాంట్ల తయారీలో యంత్రాల సామర్థ్యాన్ని పెంచడం మరియు వాటి ఖర్చులను 68% వరకు తగ్గించడం వంటివి - లేదా సంక్లిష్ట వ్యవస్థలు, నెట్‌వర్క్‌ల నిర్వహణను మెరుగుపరచడం. విద్యుత్ ప్లాంట్లు మొదలైనవి. తరచుగా, ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ML యొక్క సామర్థ్యాలను అత్యాధునిక సెన్సార్ డేటాతో మిళితం చేసి, వైఫల్యాలను అంచనా వేయడానికి మరియు స్వీయ-స్వస్థపరిచే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి, కార్యాచరణ పనులను ఆటోమేట్ చేస్తాయి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేస్తాయి మరియు సమయ వ్యవధిని 40% వరకు తగ్గిస్తాయి. (ప్రతి ఒక్కరూ ఇంకా ML ను అమలు చేయలేదు. యంత్ర అభ్యాసాన్ని స్వీకరించడాన్ని నిలిపివేస్తున్న 4 రోడ్‌బ్లాక్‌లలో ఎందుకు కనుగొనండి.)
ప్రకటనల మోసానికి దూరంగా ఉండండి
అంతర్గత మార్కెటింగ్ బృందాలను భరించలేని చాలా కంపెనీలు వారికి కొత్త లీడ్‌లు మరియు అవకాశాలను అందించడానికి మూడవ పార్టీ విక్రేతలపై ఆధారపడాలి. ఏదేమైనా, డిజిటల్ మోసం యుగంలో, ప్రతి అమ్మకందారుడు అంత పారదర్శకంగా ఉండడు. చేరిన కస్టమర్ల సంఖ్యను తప్పుగా పెంచడానికి, కొంతమంది తక్కువ తెలివిగల ప్రకటనల ఏజెన్సీలు సోషల్ మీడియాలో తప్పుడు సమీక్షలు, వ్యాఖ్యలు మరియు పరస్పర చర్యలను అందించే తప్పుడు సామాజిక ప్రొఫైల్‌లను విక్రయిస్తాయి లేదా అనువర్తనాలు, సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు మొబైల్ / ఆన్‌లైన్ ఆటలను నిరంతరం డౌన్‌లోడ్ చేసే బాట్లను విక్రయిస్తాయి. అయినప్పటికీ, వీరు ప్రత్యక్ష వినియోగదారులు కాదు - వారు ఏ సేవకైనా ఎప్పటికీ చెల్లించరు, కానీ వారు నిజమైన వ్యక్తులతో కూడా గందరగోళం చెందుతారు, మరియు వారి అధిక సంఖ్యలో ఇవ్వబడి, సంస్థలను తప్పుడు వినియోగదారు వ్యక్తిత్వాన్ని ఏర్పరుచుకుంటారు. యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించి బాట్లను మరియు తప్పుడు ప్రొఫైల్‌లను సులభంగా కనుగొనవచ్చు, ఎందుకంటే, యంత్రాలు తమ రకాన్ని గుర్తించడంలో మనకన్నా ఎక్కువ నిపుణులు!
బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.
తుది ఆలోచనలు
ఈ రోజు, 68% కంపెనీలు ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడానికి యంత్ర అభ్యాసాన్ని అవలంబిస్తే ఒక కారణం ఉండాలి (బహుశా ఒకటి కంటే ఎక్కువ). అల్గోరిథం-ఆధారిత డేటా మేనేజ్‌మెంట్ మరియు డేటా గవర్నెన్స్ యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అర్థం చేసుకున్న వారు వారి పెరుగుదల 43% ఎక్కువ. డేటా మరియు అంతర్దృష్టుల కోసం క్రొత్త మార్కెట్ ఇప్పటికే పుట్టింది, మరియు యంత్ర అభ్యాసం “రిఫైనరీ”, ఇది ఈ వనరును మరింత విలువైనదిగా మరియు డబ్బు ఆర్జించడానికి సులభం చేస్తుంది.