Contenido
- Venta de datos de clientes anónimos a terceros
- Mejora de la eficiencia del marketing
- Perfiles de usuario mejorados
- Insight y asesoramiento como servicio
- Plataformas de análisis de autoservicio
- Evite el fraude publicitario
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- Pensamientos finales
Fuente: Skypixel / Dreamstime.com
Para llevar:
El aprendizaje automático se está utilizando para refinar big data y darle valor como nunca antes. Las organizaciones ahora están aprovechando el poder de ML para monetizar sus datos.
Los grandes datos siempre se describen como un recurso inmensamente valioso que puede impulsar a cualquier empresa próspera, proporcionando a las organizaciones ideas accionables, oportunidades comerciales y márgenes superiores. Al igual que el petróleo crudo debe ser refinado antes de que pueda convertirse en un recurso valioso y útil, sin embargo, los datos deben ser digeridos por la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) antes de que valga la pena. Desde aprovecharlo para mejorar la eficiencia de las operaciones de una organización hasta aprovecharlo para crear nuevas fuentes de ingresos, los datos comerciales se pueden monetizar de muchas maneras diferentes.
Como Tim Sloane, vicepresidente de innovación de pagos en Mercator Advisory Group, explicó, "la monetización de datos se trata de aprovechar los datos que tiene a través de nuevos canales". Echemos un vistazo a algunos ejemplos concretos sin perder tiempo. ¡Porque el tiempo es dinero, amigo!
Venta de datos de clientes anónimos a terceros
Los datos del cliente que están anonimizados (es decir, privados de cualquier información sensible) o sintetizados (es decir, ligeramente modificados para que sigan siendo 100% estadísticamente relevantes pero imposibles de rastrear hasta el cliente original) se pueden vender a otras compañías que lo necesitan en el forma de productos analíticos. Los datos agregados y predigeridos pueden monetizarse ya que pueden tener un valor que va más allá de su uso original y pueden crear una nueva fuente de ingresos. Por ejemplo, un centro comercial puede querer saber qué tipo de comida prefieren los entusiastas de los videojuegos después de haber realizado una compra, de modo que se pueda colocar un puesto de comida rápida específico en la misma área que las tiendas de juegos. O una compañía de telecomunicaciones puede vender datos de geolocalización de clientes que pueden usarse para planificar soluciones tecnológicas más eficientes de "ciudad inteligente".
Mejora de la eficiencia del marketing
Llegar a nuevas perspectivas es necesario para proporcionar a una empresa un flujo constante de nuevos clientes. Esa es la razón por la cual el marketing es casi siempre uno de los gastos más caros en el presupuesto de cualquier empresa moderna. El aprendizaje automático se puede utilizar para dar sentido a una gran cantidad de datos de marketing, mejorar su eficiencia y reducir los costos. Los algoritmos se pueden usar para recomendar videos adicionales para ver o artículos para leer en función de las preferencias individuales del usuario, aumentando el tiempo dedicado a un sitio web o plataforma, o llamando la atención de más clientes potenciales. La popularidad de una pieza de contenido se puede pronosticar a través del análisis de sentimientos, lo que ayuda a reducir el tipo de contenido que desea alinear. (Para más información sobre IA en los negocios, vea Cómo la Inteligencia Artificial revolucionará la industria de las ventas).
Perfiles de usuario mejorados
Una comprensión completa del comportamiento de los clientes de una empresa es fundamental para exprimirles más dinero. Extraer información procesable de los datos del usuario es la esencia del análisis de big data, y ML puede llevar este proceso al siguiente nivel. Los modelos de predicción de abandono pueden configurarse para analizar los comportamientos de los clientes y comprender quiénes son las personas con más probabilidades de dejar de usar su producto después de un corto tiempo. A medida que se toman las medidas apropiadas para retenerlos (por ejemplo, a través de plataformas CRM totalmente automatizadas), se ahorra mucho dinero ya que el costo de adquisición es hasta cinco veces mayor que el costo de retener. Los modelos de valor de por vida del cliente (CLTV) también se pueden usar para determinar qué usuarios tienen más probabilidades de gastar dinero en sus productos extrayendo datos útiles de sus hábitos. Esto ayuda a las empresas a centrar sus esfuerzos solo en aquellos clientes potenciales que pueden generar ingresos relevantes.
Insight y asesoramiento como servicio
Las empresas a menudo necesitan confiar en la experiencia de sus empleados más antiguos y calificados para realizar las tareas más difíciles. La fuerza laboral de alto nivel de una organización es un activo crítico cuyo conocimiento y experiencia difícilmente es transferible cuando estos trabajadores experimentados eventualmente se jubilan. Sin embargo, algunas compañías han empleado inteligencia artificial para asimilar innumerables páginas de documentación que incluyen manuales de usuario, correspondencia sobre operaciones diarias e informes escritos por los empleados y ex empleados más calificados. El resultado fue la creación de asistentes digitales inteligentes que pueden proporcionar información útil en tiempo real a los nuevos empleados, análisis rápidos sobre las opciones de materiales para las empresas manufactureras y ayudar a cada miembro del equipo a tomar cualquier decisión relevante sobre el terreno. Esto ayuda a los empleados a ser más productivos al pasar más tiempo realizando sus trabajos y menos tiempo resolviendo detalles.
Plataformas de análisis de autoservicio
Los datos pueden convertirse en un activo monetizable incluso cuando una empresa no es propietaria de esos datos ni los genera. Este modelo de negocio complejo se utiliza para proporcionar a las organizaciones que necesitan extraer información útil de sus datos estratégicos con plataformas de análisis de autoservicio basadas en la nube. Estas plataformas funcionan con algoritmos que agregan, enriquecen y analizan sus datos para una variedad de propósitos, como aumentar la eficiencia de las máquinas en la fabricación de implantes y disminuir sus costos hasta en un 68%, o mejorar la administración de sistemas complejos, redes, plantas de energía, etc. A menudo, estas plataformas combinan las capacidades de ML con datos de sensores de vanguardia para mejorar su capacidad de predecir y reparar las fallas, automatizar y optimizar las tareas operativas y reducir los tiempos de inactividad hasta en un 40%. (No todos han implementado ML aún. Descubra por qué en 4 obstáculos que están deteniendo la adopción del aprendizaje automático).
Evite el fraude publicitario
Muchas empresas que no pueden pagar los equipos de marketing internos deben confiar en proveedores externos para proporcionarles nuevos clientes potenciales y clientes potenciales. Sin embargo, en la era del fraude digital, no todos los vendedores son tan transparentes como deberían ser. Para inflar falsamente la cantidad de clientes alcanzados, algunas agencias de publicidad menos escrupulosas venden perfiles sociales falsos que proporcionan críticas falsas, comentarios e interacciones en redes sociales o bots que constantemente descargan aplicaciones, software y juegos móviles / en línea. Sin embargo, estos no son usuarios en vivo: no solo nunca pagarán por ningún servicio, sino que también pueden confundirse con personas reales y, dado su número potencialmente grande, llevan a las organizaciones a formar una falsa personalidad de usuario. Los bots y los perfiles falsos se pueden detectar fácilmente mediante el aprendizaje automático porque, ya sabes, ¡las máquinas son más expertas que nosotros para detectar su propio tipo!
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Pensamientos finales
Debería haber una razón (probablemente más de una) si hoy, el 68% de las empresas adoptan el aprendizaje automático para mejorar los procesos. Aquellos que entendieron todo el potencial de la gestión de datos basada en algoritmos y la gobernanza de datos vieron su crecimiento aumentar en un 43% más que aquellos que no lo hicieron. Ya ha nacido un nuevo mercado para datos y conocimientos, y el aprendizaje automático es la "refinería" que está haciendo que este recurso sea aún más valioso y fácil de monetizar.