<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=1525762147722832&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">

Machine Learning - Derfor er det en fordel!

Machine learning er en form for dataanalyse, der automatiserer analytisk modelbygning. Ved hjælp af algoritmer, der løbende vurderer og lærer data, giver machine learninger computere adgang til skjulte indsigter. Teknologien udgør et afgørende aspekt for flere spirende og etablerede industrier. 

Data input fra ubegrænsede resources 

Machine Learning kan let bruge ubegrænsede mængder data med rettidig analyse og vurdering. Denne metode hjælper med at gennemgå og tilpasse din besked baseret på nyere kundeinteraktioner og -adfærd. Når en model er smedet fra flere datakilder, har den mulighed for at finde relevante variabler. Dette forhindrer komplicerede integrationer, mens du kun fokuserer på præcise data feeds.

Hurtig behandling og forudsigelser i real-time

Machine learning algoritmer har en tendens til at fungere på et fremskyndede niveauer. Faktisk er den hastighed, hvormed machine learning behandler data det muligt at klare sig i spirende tendenser og producere data og forudsigelser i realtid. For eksempel kan machine learning optimere og skabe nye tilbud til kunder i forretninger og stormagasiner. Det betyder, at det kunderne kan se kl. 13 kan være anderledes end hvad kunderne ser klokken 14.

Grundlæggende har machine learning evnen til at identificere, behandle og oprette data baseret på følgende forudsigende analyser:

  • Churn analyser benyttes til at finde ud af, hvilke kunder der med størst sandsynlighed vil forlade en.
  • Leads, konverteringer og omsætnings satser, køb og udgifts mønstre hos kunder.
  • Kunde afhopninger til andre mærker - ved brug af ny data til identifikation af dit varemærkefald og produkt- eller servicemodtagelighed.

Praktiske scenarier

Anvendelse af machine learning i praktiske applikationer og scenarier er simpelthen afgørende. Selv om prædiktiv analyse er med til at spare omkostninger og øge indtægter, er det lige så vigtigt at forstå deres indflydelse på virkelige situationer, der vedrører kundernes køb eller tab. Uanset din virksomheds niche eller marked, vil følgende tip hjælpe dig med at håndtere disse scenarier på en praktisk og engagerende måde:

1. Churn analysis: - Det er vigtigt at opdage, hvilke kunder der snart vil forlade dit brand eller forretning. Man skal ikke kun kende dem - men man skal have svarene på spørgsmål som "Hvem er de? Hvordan opfører de sig? Hvorfor forlader de os, og hvad kan jeg gøre for at holde dem hos os?"

2. Kunde leads og konverteringer: - du skal forstå det potentielle tab eller gevinst for alle kunder. Omdirigere dine prioriteter og distribuere forretningsindsatser og ressourcer for at forhindre tab og genvinde profit. En god måde at gøre dette på er at gentage værdien af kunder i direkte korrespondance eller via web- og email baserede kampagner.

3. Kunde afvigelser: - Sørg for at have personlige opbevaringsplaner på plads for at reducere eller undgå kundeemigration. Dette hjælper med at øge reaktionstiderne sammen med forudsigelse af eventuelle ikke-relaterede afhopninger.

Har du allerede styr på Machine Learning? Se dette webinar omhandlende Machine Learning med Microsoft Azure

Machine Learning i Medicinalbranchen

Mange hospitaler anvender denne dataanalyseteknik til at forudse indlæggelsesrater. Læger kan også forudsige, hvor længe patienter med dødelige sygdomme lever. Tilsvarende er disse teknologier indbygget i medicinske systemer som omkostningsbesparende foranstaltninger sammen med strømlinning og centralisering af udgiftsrapporter og testprotokoller. Eksperter mener endda, at radiologer en dag vil blive erstattet af computeralgoritmer, der kontinuerligt churn og behandler data.

Machine Learning i Forsikringsbranchen

Forsikringsselskaber over hele verden har mulighed for at gøre følgende:

  • Forudsige de typer forsikrings- og dækningsplaner nye kunder vil købe
  • Forudsige eksisterende politiske opdateringer, dækningsændringer og forsikringsformer (såsom sundhed, liv, ejendom, oversvømmelser), der sandsynligvis vil være dominerende.
  • Forudsigge svigagtige forsikringskrav, mens der etableres nye løsninger baseret på faktisk og kunstig intelligens.

Andre fordele med Machine Learning

Machine Learning er proaktiv og specielt designet til "handlings og reaktions" brancher. Faktisk er systemer i stand til hurtigt at reagere på outputs fra machine learning - hvilket gør din marketing handling mere effektiv over hele linjen. For eksempel kan nyligt opnåede data føre til, at virksomhederne præsenterer nye tilbud til specifikke eller geo-baserede kunder. Data kan dog også betyde at skære ned på unødvendige tilbud, hvis disse kunder ikke kræver dem til konvertering.

Sidstnævnte kan endda være en form for læring fra tidligere opførsel. Machine learning modeller kan lære af tidligere forudsigelser, resultater og endda fejl. Dette gør det muligt for dem løbende at forbedre forudsigelser baseret på nye indgående og forskellige data.

Oplevelsen med Microsoft Azure 

Som en af de førende inden for dataanalyse er Microsoft Azure den ultimative løsning for virksomheder, der ønsker at benytte sig af machine learning algoritmer. Denne innovative, banebrydende teknologi er nu drivkraften bag utallige industrier, der bruger cloud computing-platforme til at opbygge, implementere og administrere praktiske applikationer.


Kilder:

1. https://www.webtrends.com/blog/2016/03/four-benefits-of-machine-learning-for-marketing/
2. http://blogs.lexisnexis.com/insurance-insights/2016/06/machine-learning-artificial-intelligence-insurance/
3. https://www.statnews.com/2016/10/03/machine-learning-medicine-health/

Emner: Azure, machine learning, Advanced Analytics & BI

17.1.2017


Emir Lejlic (Innofactor Norge)

Emir er Innofactors Data Analyst, der primært arbejder med machine learning og -analytics ved hjælp af Microsoft Cloud-teknologi. Han er dygtig i programmeringssprogene R og Python og arbejder med store datakonferencer som Hadoop, Spark and R Server. Før han tiltrådte Innofactor arbejdede han inden for offshoreindustrien med statistisk beregning af miljøbelastninger og analyserede store datasæt fra avancerede strukturelle modeller.