5 korzyści wynikających z implementacji maszynowego uczenia się w Twojej firmie

W rozwiązania z pogranicza sztucznej inteligencji i maszynowego uczenia się inwestują start-upy, korporacje oraz małe i średnie przedsiębiorstwa. Jakie są korzyści tego typu wdrożeń? Czy machine learning opłaca się w biznesie?

1. Machine learning w biznesie to oszczędność czasu i pieniędzy

Dedykowane rozwiązania maszynowego uczenia się to przede wszystkim optymalizacja czasu pracy, a co za tym idzie – optymalizacja kosztów. Przemyślane systemy maszynowego uczenia się można stale rozwijać i poszerzać zakres ich działania o kolejne zadania w danej organizacji. Algorytmy mogą tym samym odciążyć pracowników, przygotowywać  gotowe zestawy danych do analizy na zadany temat, czy też pomagać w czasochłonnej i monotonnej pracy. Oprócz oszczędności pieniędzy zyskujemy także wdzięczność pracowników, którzy będą mieli więcej czasu na rozwojowe projekty wa ramach danej organizacji.

2. Zakres analizy poza zasięgiem człowieka

Choć niedawno opublikowane wyniki badań pokazują, że nawet sztuczna inteligencja potrzebuje „drzemki”, czy też „odcięcia się” od ciągłej pracy, to nadal bezsporny jest fakt, że inteligentne algorytmy są w stanie przetwarzać, analizować i wyciągać wnioski z zakresu danych, które nawet dla dedykowanego zespołu projektowego, byłyby niemożliwe do wykonania w optymalnym czasie.

3. Przewaga konkurencyjna

Implementacja machine learning w biznesie to także niebywała przewaga konkurencyjna – dysponując dedykowanymi algorytmami maszynowego uczenia się, właściciele firm mogą wdrażać rozwiązania, które mają solidne podstawy, podparte obszerną i wielopoziomową analizą. Dotyczyć to może zarówno strategii marketingowych, projektowania zachowań konsumenckich, czy też badania rynku, wyprzedzania trendów i projektowania nowych produktów lub usług.

4. Personalizacja i synergia

Ustrukturyzowane dane pozwalają na tworzenie segmentów konsumenckich oraz personalizację komunikacji. Wdrożenie zaawansowanych algorytmów maszynowego uczenia się pozwala także na uzyskanie pożądanego zjawiska wielokanałowej synergii. Jeśli, przykładowo – prowadzimy działania sponsorowane w mediach społecznościowych, mediach własnych, wysyłamy regularnie kampanie e-mail marketingowe, algorytmy pozwolą nam na oszacowanie efektywności poszczególnych kanałów, a nawet – zasugerują przesunięcia budżetowe w obrębie poszczególnych źródeł, żeby osiągnąć jak najwyższą stopę zwrotu inwestycji.

5. Automatyzacja lokalizacji

Dla przedsiębiorstw, które swoje produkty lub usługi chcą sprzedawać na globalnym rynku, kluczowa jest kwestia dostosowania wszystkich treści na poszczególnych wersjach językowych strony do lokalnych warunków kulturowych, to samo tyczy się zewnętrznej komunikacji marketingowej. Proces ten dotyczy z pozoru tak błahych kwestii, jak dostosowanie dat, jednostek wagi i miary czy walut. Jednakże, gdy mamy w bazie setki tysięcy produktów, statycznych stron, które są często aktualizowane, to wielojęzyczna lokalizacja staje się ogromnym przedsięwzięciem. Szczególnie gdy chcemy dostarczyć konsumentom z różnych zakątków świata obsługę klienta na najwyższym poziomie.

W takich właśnie wypadkach nieocenione są dedykowane rozwiązania z pogranicza sztucznej inteligencji i maszynowego uczenia się. W zakładce case studies  dowiesz się więcej o tym, jakie projekty z tego obszaru udało nam się do tej pory zrealizować. Machine learning w biznesie to przyszłość, a w zasadzie – teraźniejszość.

Powiązane wpisy

Summa Linguae korzysta z plików cookie dla lepszego rozumienia sposobu korzystania ze strony internetowej. Dalsze korzystanie z tej strony internetowej jest równoznaczne z wyrażeniem zgody na politykę cookies.

Więcej