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

Fordelene ved maskinlæring

17.1.2017

Maskinlæring er en form for dataanalyse som automatiserer analytisk modellbygging. Ved hjelp av algoritmer som kontinuerlig vurderer og lærer fra data, kan maskinlæring gjøre det mulig for datamaskiner å få tilgang til skjult innsikt. 

Denne teknologien er nå et viktig aspekt for flere voksende og etablerte bransjer. Hvis du vil lese om grunnleggende maskinlæring, finn siste ukes blogginnlegg "maskinlæring, kort forklart!" her.

Datainngang fra ubegrensede ressurser

Maskinlæring kan enkelt forbruke ubegrenset mengde data med rettidig analyse og vurdering. Denne metoden hjelper til med å gjennomgå og justere meldingen din basert på nylige kundeinteraksjoner og atferd. Når en modell er skapt fra flere datakilder, har den muligheten til å finne relevante variabler. Dette forhindrer kompliserte integrasjoner, mens du bare fokuserer på presise og konsise datafeeder. 

Rask behandling og sanntidsprognoser

Maskinlæringsalgoritmer bruker å operere på fremskyndede nivåer. Faktisk kan hastigheten til maskinlæring i forbruk av data gjøre at den kan koble seg inn i hvilke trender som vokser og produsere sanntidsdata og forutsigelser. For eksempel kan maskinlæring optimalisere og skape nye tilbud til dagligvare- og varehuskunder. Dette betyr at det kundene kan se klokken 13.00 kan være annerledes enn hva de ser klokken 14.00.

I et nøtteskall har maskinlæring evnen til å identifisere, behandle og lage data basert på følgende prediktive analyser:

• Churnanalyse er det man bruker til å finne ut hvilke kunder som sannsynligvis vil forlate bedriften.
• Kundeemner, konvertering og inntektsrate, kjøps- og bruksmønstre.
• Kundeavhopp til andre merker – ved bruk av ferske data for å identifisere merkevarefeil og produkt- eller tjenestemotstand.

Praktiske scenarier

Å bruke maskinlæring praktisk og i scenarier er avgjørende. Selv om prediktive analyser bidrar til å redusere kostnader og øke inntekter, er det like viktig å forstå deres virkninger på faktiske situasjoner knyttet til kundetilegnelse eller -tap. Uansett hva din forretningsnisje eller marked er, vil følgende tips hjelpe deg å håndtere disse scenariene på en praktisk og engasjerende måte:


1. Churnanalyse – det er viktig å oppdage hvilke kunder som snart vil forlate merkevaren eller virksomheten din. Du bør ikke bare kjenne dem godt, men også ha svar på spørsmål som "Hvem er de? Hvordan oppfører de seg? Hvorfor forlater de oss og hva kan jeg gjøre for å holde dem hos oss?"

2. Kundeemner og konvertering – du må forstå potensielt tap eller -gevinst for alle typer kunder. Å faktisk omdirigere prioriteringene dine og distribuere forretningsinnsats og ressurser for å forhindre tap og øke gevinst. En god måte å gjøre dette på er å gjenta kundens verdi i direkte korrespondanse, eller via nett- og postbaserte kampanjer.

3. Tap av kunder – sørg for at du har personaliserte bevaringsplaner for å redusere eller unngå kundemigrasjon. Dette bidrar til å øke reaksjonstidene, sammen med å forutse eventuelle ikke-relaterte feil eller at de forlater oss.

Er du allerede oppdatert på maskinlæring? Se dette webinaret om maskinlæring med Microsoft Azure

Maskinlæring i medisinindustrien

Mange sykehus bruker denne dataanalyseteknikken til å forutsi innleggelsesrater. Leger kan også forutsi hvor lenge pasienter med dødelige sykdommer kan leve. Tilsvarende innbefatter medisinske systemer disse teknologiene for kostnadsbesparende tiltak, sammen med strømlinjeforming og sentralisering av kostnadsrapporter og testprotokoller. Eksperter tror selv at radiologer en dag vil bli erstattet av dataalgoritmer som kontinuerlig kverner og behandler data.

Maskinlæring i forsikringsbransjen

Forsikringsselskaper over hele verden kan også gjøre følgende:

• Forutsi hvilke forsikrings- og dekningsplaner nye kunder vil kjøpe.
• Forutsi eksisterende poliseoppdateringer, endringer i dekning og forsikringsformer (som helse, liv, eiendom, flom) som            mest sannsynlig vil være dominerende.
• Forutsi forsikringskrav som er svindel, mens du etablerer nye løsninger basert på faktisk og kunstig intelligens.

Andre fordeler med maskinlæring

Maskinlæring er proaktiv og spesielt utviklet for "handling og reaksjon"-bransjer. Faktisk er systemene i stand til raskt å reagere på utdataene fra maskinlæringen – noe som gjør markedsføringsmeldingen mer effektiv over hele linja. For eksempel kan bedrifter bruke ferske data til å presentere nye tilbud for spesifikke eller geo-baserte kunder. Data kan imidlertid også signalisere å kutte unødvendige tilbud hvis disse kundene ikke krever dem for å konvertere.

Sistnevnte kan til og med være en form for læring fra tidligere oppførsel. Maskinlæringsmodeller kan lære av tidligere spådommer, utfall og til og med feil. Dette gjør det mulig for dem å kontinuerlig forbedre spådommer basert på nye og ulike data.

Microsoft Azure-opplevelsen

Som ledende innen dataanalyse er Microsoft Azure den ultimate løsningen for bedrifter som ønsker å benytte seg av maskinlæringsalgoritmer. Denne innovative, banebrytende teknologien er nå drivkraften bak utallige bransjer som bruker cloud computing-plattformer for å bygge, distribuere og administrere praktiske applikasjoner.

Bli med på vårt webinar hvis du vil lære mer om fordelene med maskinlæring i Microsoft Azure, og mulighetene det gir.

 

KLIKK HER FOR Å SE OPPTAKET

 

Leter du etter måter å forbedre dine skytjenester på? Vi har skapt et rammeverk basert på de vanligste smertepunktene for skytjenester i organisasjoner.

Emner: maskinlæring, Azure



Emir Lejlic

Data Analyst

Emir is Innofactor's Data Analyst working mainly with machine learning and analytics using Microsoft Cloud technology. He is proficient with the programming languages R and Python and works with big data frameworks such as Hadoop, Spark and R Server. Prior to joining Innofactor he worked within the offshore industry with statistical computing of environmental loads and analyzing large datasets from advanced structural models.