विषय
- बेनामी ग्राहक डेटा को तीसरे पक्ष को बेचना
- विपणन क्षमता में वृद्धि
- उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल में सुधार
- एक सेवा के रूप में इनसाइट और सलाह
- स्वयं सेवा विश्लेषिकी प्लेटफ़ॉर्म
- विज्ञापन धोखाधड़ी से बचें
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
- अंतिम विचार
स्रोत: Skypixel / Dreamstime.com
ले जाओ:
मशीन डेटा का उपयोग बड़े डेटा को परिष्कृत करने और पहले कभी नहीं की तरह मान देने के लिए किया जा रहा है। संगठन अब अपने डेटा का मुद्रीकरण करने के लिए एमएल की शक्ति का उपयोग कर रहे हैं।
बड़े डेटा को हमेशा एक बेहद मूल्यवान संसाधन के रूप में वर्णित किया जाता है जो किसी भी संपन्न उद्यम को बढ़ावा दे सकता है, संगठनों को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि, व्यावसायिक अवसर और बेहतर मार्जिन प्रदान कर सकता है। जैसे कच्चे तेल को एक मूल्यवान और उपयोगी संसाधन में परिवर्तित करने से पहले इसे परिष्कृत किया जाना चाहिए, हालांकि, कुछ होने से पहले डेटा को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) द्वारा पचा जाना चाहिए। नए राजस्व धाराओं को बनाने के लिए संगठन के संचालन की दक्षता में सुधार करने के लिए इसका लाभ उठाने से, व्यवसाय डेटा को कई अलग-अलग तरीकों से मुद्रीकृत किया जा सकता है।
टिम स्लोअन के रूप में, व्यापारी सलाहकार समूह में भुगतान नवाचार के वीपी ने समझाया, "डेटा मुद्रीकरण उन सभी डेटा के बारे में है जो आपके पास नए चैनलों के माध्यम से हैं।" चलो बिना किसी समय को बर्बाद किए कुछ ठोस उदाहरणों पर ध्यान दें। क्योंकि समय पैसा है, मेरे दोस्त!
बेनामी ग्राहक डेटा को तीसरे पक्ष को बेचना
ग्राहक डेटा जो अज्ञात (यानी, किसी भी संवेदनशील जानकारी से वंचित) या सिंथेटाइज्ड (यानी थोड़ा संशोधित है, तो यह अभी भी 100% सांख्यिकीय रूप से प्रासंगिक है लेकिन मूल ग्राहक को वापस ट्रेस करना असंभव है) अन्य कंपनियों को बेचा जा सकता है जिन्हें इसकी आवश्यकता है विश्लेषणात्मक उत्पादों का रूप। एकत्रित, पूर्वगामी डेटा को विमुद्रीकृत किया जा सकता है क्योंकि यह एक ऐसा मूल्य धारण कर सकता है जो इसके मूल उपयोग से परे है और एक नई राजस्व धारा बना सकता है। उदाहरण के लिए, एक मॉल यह जानना चाहता है कि वीडियो-गेम के शौकीनों द्वारा किस प्रकार का भोजन पसंद किया जाता है, क्योंकि उन्होंने खरीदारी की है ताकि एक विशिष्ट फास्ट-फूड बूथ को उसी क्षेत्र में गेमिंग दुकानों के रूप में रखा जा सके। या एक दूरसंचार कंपनी ग्राहक जियोलोकेशन डेटा बेच सकती है जिसका उपयोग अधिक कुशल "स्मार्ट सिटी" प्रौद्योगिकी समाधानों की योजना बनाने के लिए किया जा सकता है।
विपणन क्षमता में वृद्धि
नए ग्राहकों तक निरंतर प्रवाह के साथ एक कंपनी प्रदान करने के लिए नई संभावनाओं तक पहुंचना आवश्यक है। यही कारण है कि मार्केटिंग हमेशा किसी भी आधुनिक उद्यम के बजट में खर्च की सबसे महंगी वस्तुओं में से एक है। मशीन लर्निंग का उपयोग बहुत सारे मार्केटिंग डेटा की समझ बनाने के लिए किया जा सकता है, इसकी दक्षता को बढ़ा सकता है और लागत को कम कर सकता है। एल्गोरिदम का उपयोग उपयोगकर्ता की व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के आधार पर, वेबसाइट या प्लेटफ़ॉर्म पर खर्च किए गए समय को बढ़ाने या अधिक संभावित ग्राहकों का ध्यान खींचने के लिए आगे के वीडियो देखने या लेखों की सिफारिश करने के लिए किया जा सकता है। सामग्री के एक टुकड़े की लोकप्रियता को भावना विश्लेषण के माध्यम से पूर्वानुमानित किया जा सकता है, जिससे आप उस सामग्री के प्रकार को कम कर सकते हैं जिसे आप पंक्तिबद्ध करना चाहते हैं। (व्यवसाय में एआई पर अधिक जानकारी के लिए, देखें कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैसे बिक्री उद्योग में क्रांति लाएगा।)
उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल में सुधार
कंपनी के ग्राहकों के व्यवहार के बारे में पूरी समझ उनमें से अधिक पैसा निचोड़ने के लिए महत्वपूर्ण है। उपयोगकर्ता डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालना बड़े डेटा विश्लेषण की रोटी और मक्खन है, और एमएल इस प्रक्रिया को अगले स्तर तक ले जा सकता है। ग्राहक व्यवहारों का विश्लेषण करने और यह समझने के लिए मंथन भविष्यवाणी मॉडल निर्धारित किए जा सकते हैं कि कौन से लोग हैं जो थोड़े समय के बाद आपके उत्पाद का उपयोग बंद कर सकते हैं। जैसा कि उन्हें बनाए रखने के लिए उचित कार्रवाई की जाती है (उदाहरण के लिए, पूरी तरह से स्वचालित सीआरएम प्लेटफार्मों के माध्यम से), बहुत सारा पैसा बचा लिया जाता है क्योंकि अधिग्रहण की लागत रिटेनिंग की लागत से पांच गुना अधिक है। ग्राहक आजीवन मूल्य (सीएलटीवी) मॉडल का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए भी किया जा सकता है कि उपयोगकर्ता आदतों को अपनी आदतों से उपयोगी डेटा निकालकर अपने उत्पादों पर पैसा खर्च करने की अधिक संभावना रखते हैं। इससे कंपनियों को उन प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है जो प्रासंगिक राजस्व उत्पन्न कर सकते हैं।
एक सेवा के रूप में इनसाइट और सलाह
कंपनियों को अक्सर सबसे कठिन काम करने के लिए अपने सबसे पुराने, सबसे कुशल कर्मचारियों की विशेषज्ञता पर भरोसा करने की आवश्यकता होती है। एक संगठन का वरिष्ठ कार्यबल एक महत्वपूर्ण संपत्ति है जिसका ज्ञान और पता है कि जब ये अनुभवी कर्मचारी अंततः सेवानिवृत्त हो जाते हैं, तो यह शायद ही हस्तांतरणीय हो। हालांकि, कुछ कंपनियों ने प्रलेखन के अनगिनत पृष्ठों को पचाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नियोजित किया है जिसमें उपयोगकर्ता मैनुअल, दैनिक संचालन के बारे में पत्राचार और सबसे कुशल कर्मचारियों और पूर्व कर्मचारियों द्वारा लिखित रिपोर्ट शामिल हैं। परिणाम स्मार्ट डिजिटल सहायकों का निर्माण था जो नए कर्मचारियों को वास्तविक समय में उपयोगी अंतर्दृष्टि प्रदान करने में सक्षम हैं, विनिर्माण कंपनियों के लिए सामग्री विकल्पों पर त्वरित विश्लेषण और टीम के प्रत्येक सदस्य को मौके पर कोई भी प्रासंगिक निर्णय लेने में मदद करते हैं। यह कर्मचारियों को अपना काम करने में अधिक समय बिताने, और विवरणों का पता लगाने में कम समय में अधिक उत्पादक होने में मदद करता है।
स्वयं सेवा विश्लेषिकी प्लेटफ़ॉर्म
डेटा को एक मुद्रीकृत संपत्ति में बदल दिया जा सकता है, तब भी जब कोई कंपनी उस डेटा का स्वामित्व नहीं रखती है और न ही इसे उत्पन्न करती है। इस जटिल व्यवसाय मॉडल का उपयोग उन संगठनों को प्रदान करने के लिए किया जाता है जिन्हें क्लाउड-आधारित, स्व-सेवा विश्लेषिकी प्लेटफार्मों के साथ अपने रणनीतिक डेटा से उपयोगी जानकारी निकालने की आवश्यकता होती है। ये प्लेटफ़ॉर्म एल्गोरिदम द्वारा संचालित होते हैं जो विभिन्न उद्देश्यों के लिए अपने डेटा को एकत्र, समृद्ध और विश्लेषित करते हैं - जैसे कि प्रत्यारोपण निर्माण में मशीनों की दक्षता बढ़ाना और उनकी लागत को 68% तक कम करना - या जटिल प्रणालियों, नेटवर्क के प्रबंधन को बढ़ाना, बिजली संयंत्र, आदि, अक्सर, ये प्लेटफ़ॉर्म, अत्याधुनिक सेंसर डेटा के साथ एमएल की क्षमताओं को संयोजित करते हैं ताकि वे अपने कार्यों की भविष्यवाणी करने और स्वयं को ठीक करने की क्षमता में सुधार कर सकें और परिचालन कार्यों का अनुकूलन कर सकें, और डाउनटाइम्स को 40% तक कम कर सकें। (सभी ने अभी तक ML को लागू नहीं किया है। पता करें कि 4 रोडब्लॉक में क्यों हैं जो मशीन लर्निंग के स्टालिंग एडॉप्शन हैं।)
विज्ञापन धोखाधड़ी से बचें
कई कंपनियां जो इन-हाउस मार्केटिंग टीमों को बर्दाश्त नहीं कर सकती हैं, उन्हें नए लीड और संभावनाओं के साथ प्रदान करने के लिए तीसरे पक्ष के विक्रेताओं पर भरोसा करना चाहिए। हालांकि, डिजिटल धोखाधड़ी के युग में, प्रत्येक विक्रेता उतना पारदर्शी नहीं है जितना होना चाहिए। झूठे ग्राहकों की संख्या को गलत तरीके से बढ़ाने के लिए, कुछ कम जांच वाली विज्ञापन एजेंसियां झूठे सामाजिक प्रोफाइल बेचती हैं, जो सोशल मीडिया पर झूठी समीक्षा, टिप्पणियां और इंटरैक्शन प्रदान करते हैं, या बॉट्स जो लगातार ऐप, सॉफ्टवेयर और मोबाइल / ऑनलाइन गेम डाउनलोड करते हैं। हालांकि, ये लाइव उपयोगकर्ता नहीं हैं - न केवल वे किसी भी सेवा के लिए भुगतान नहीं करेंगे, बल्कि उन्हें वास्तविक लोगों के साथ भ्रमित भी किया जा सकता है, और उनके संभावित बड़ी संख्या को देखते हुए, एक झूठे उपयोगकर्ता व्यक्तित्व बनाने में संगठनों का नेतृत्व कर सकते हैं। बॉट और झूठे प्रोफाइल को आसानी से मशीन लर्निंग का उपयोग करके पता लगाया जा सकता है क्योंकि, आप जानते हैं, मशीनें अपनी तरह का पता लगाने में हमसे अधिक विशेषज्ञ हैं!
नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार कर सकते हैं।
अंतिम विचार
एक कारण (शायद एक से अधिक) होना चाहिए अगर आज, 68% कंपनियां प्रक्रियाओं को बढ़ाने के लिए मशीन लर्निंग को अपनाती हैं। जिन लोगों ने एल्गोरिथ्म-संचालित डेटा प्रबंधन और डेटा गवर्नेंस की पूरी क्षमता को समझा, उन्होंने अपनी वृद्धि में 43% की वृद्धि देखी, जो उन लोगों की तुलना में अधिक नहीं थी। डेटा और अंतर्दृष्टि के लिए एक नया बाजार पहले ही पैदा हो चुका है, और मशीन लर्निंग "रिफाइनरी" है जो इस संसाधन को और भी अधिक मूल्यवान और मुद्रीकृत करने में आसान बना रही है।