L’Outil Surpuissant pour Exploser ton Chiffre d'Affaires en 2024 !
5 raisons de faire en sorte que le machine learning fonctionne pour votre entreprise
5 min de lecture
Les opinions exprimées par les contributeurs de Entrepreneur sont les leurs.
La demande d'apprentissage automatique monte en flèche . Cette croissance est tirée non seulement par les «adopteurs intermédiaires» reconnaissant le vaste potentiel de l'apprentissage automatique après avoir vu les premiers utilisateurs profiter de son utilisation, mais aussi par des améliorations constantes de la technologie d'apprentissage automatique elle-même. Il est peut-être trop tôt pour dire avec certitude que l'apprentissage automatique se développe selon un cadre prévisible comme la loi de Moore, le fameux précepte sur la puissance de informatique qui a fait ses preuves pendant près de 50 ans et n'a commencé à montrer des signes de souche. Mais le secteur est clairement sur une voie rapide.
Alors que les algorithmes d'apprentissage automatique deviennent plus intelligents et que de plus en plus d'organisations ont l'idée d'intégrer cette technologie puissante dans leurs processus, il est grand temps que votre entreprise réfléchisse à la mise en œuvre de l'apprentissage automatique,
Tout d'abord, considérons les avantages et les coûts. Il est fort probable que votre entreprise puisse tirer parti d'au moins une de ces cinq raisons pour utiliser l'apprentissage automatique qu'il s'agisse d'apprivoiser des quantités apparemment infinies de données non structurées ou de personnaliser enfin vos campagnes marketing .
1. Maîtriser de vastes données non structurées avec des ressources limitées
L'un des cas d'utilisation les plus connus de l'apprentissage automatique est le traitement des ensembles de données trop volumineux pour les méthodes traditionnelles de traitement des données. Ceci est de plus en plus important à mesure que les données deviennent plus faciles à générer, à collecter et à accéder, en particulier pour les petites entreprises B2C qui traitent souvent plus de données sur les transactions et les clients qu'elles ne peuvent en gérer avec des ressources limitées.
Comment utiliser l'apprentissage automatique pour traiter et «apprivoiser» ”Vos données dépendront de ce que vous espérez obtenir de ces données. Voulez-vous de l'aide pour prendre des décisions de développement de produits plus éclairées? Pour mieux commercialiser vos clients? Acquérir de nouveaux clients? Pour analyser les processus internes qui pourraient être améliorés? L'apprentissage automatique peut aider à résoudre tous ces problèmes et plus encore.
2. Automatisation des tâches de routine
La promesse originale de l'apprentissage automatique était l'efficacité. Même si ses utilisations se sont étendues au-delà de la simple automatisation cela reste une fonction essentielle et l'un des cas d'utilisation les plus commercialement viables. L'utilisation de l'apprentissage automatique pour automatiser les tâches de routine, gagner du temps et gérer les ressources plus efficacement a des effets secondaires très intéressants pour les entreprises qui le font efficacement: réduire les dépenses et augmenter le revenu net.
La liste des tâches que l'apprentissage automatique peut automatiser est longue. Comme pour le traitement des données, la façon dont vous utilisez l'apprentissage automatique pour l'automatisation des processus dépendra des fonctions qui pèsent le plus sur votre temps et vos ressources.
Besoin d'idées? L'apprentissage automatique a montré des résultats encourageants dans le monde réel lorsqu'il est utilisé pour automatiser la classification des données, la génération de rapports, la surveillance des menaces informatiques la prévention des pertes et des fraudes et l'audit interne. Mais les possibilités sont vraiment infinies.
3. Amélioration de la personnalisation et de l'efficacité du marketing
L'apprentissage automatique est un puissant multiplicateur de force dans les campagnes de marketing, permettant des messages virtuellement sans fin et des permutations de profil d'acheteur, ouvrant la porte à un marketing entièrement personnalisé sans exiger une armée de rédacteurs ou d'agents de publicité.
Ce qui est particulièrement encourageant pour les petites entreprises sans grande expertise en marketing, c'est que le potentiel de l'apprentissage automatique est intégré dans les principales plates-formes de publicité numérique quotidiennes, à savoir Facebook et Google . Vous n’avez pas besoin d’entraîner vos propres algorithmes pour utiliser cette technologie dans votre prochaine campagne de microtargeting.
4. Aborder les tendances commerciales
L'apprentissage automatique a également fait ses preuves dans la détection des tendances dans les grands ensembles de données. Ces tendances sont souvent trop subtiles pour que les humains puissent les découvrir, ou peut-être que les ensembles de données sont tout simplement trop volumineux pour que des programmes «stupides» puissent être traités efficacement.
Quelle que soit la raison du succès de l'apprentissage automatique dans cet espace, les avantages potentiels sont évidents car journée. Par exemple, de nombreuses petites et moyennes entreprises utilisent la technologie d'apprentissage automatique pour prédire et réduire le taux de désabonnement des clients à la recherche de signes indiquant que les clients envisagent des concurrents et déclenchent des processus de rétention avec des probabilités de succès plus élevées.
Ailleurs, des entreprises de toutes les tailles sont de plus en plus à l'aise pour intégrer l'apprentissage automatique dans leurs processus de recrutement. En renforçant les biais existants dans l'embauche et la promotion dirigées par l'homme, les algorithmes de la génération précédente ont fait plus de mal que de bien, mais les modèles plus récents sont capables de contrer les biais implicites et d'augmenter les chances de résultats équitables. Accélération des cycles de recherche
Un algorithme d'apprentissage automatique lancé dans un département R&D est comme une armée d'assistants de laboratoire ultra-intelligents. Alors que de plus en plus d'entreprises découvrent ce que l'apprentissage automatique est capable de faire dans et hors du laboratoire, elles se sentent plus confiantes quant à son utilisation pour éliminer certains des essais et erreurs frustrants qui allongent les cycles de recherche et augmentent les coûts de développement. L'apprentissage automatique ne remplacera pas de sitôt les experts en R&D, mais il semble leur permettre d'utiliser leur temps plus efficacement. Des innovations plus nombreuses et meilleures pourraient en résulter.
Related: Développez une compréhension de base de l'apprentissage automatique avec ces cours
Si l'expérience d'entreprises concurrentes qui ont déjà déployé l'apprentissage automatique pour Un grand effet est n'importe quel guide pour votre propre expérience, la réponse à cette question est un oui retentissant.
La question la plus intéressante est de savoir comment vous choisissez de faire fonctionner l'apprentissage automatique pour vos entreprises. Cela soulève une autre question, autour des changements opérationnels et structurels que vos processus d'apprentissage automatique apporteront. Ces changements, allant jusqu'à et y compris la réduction des effectifs dans des rôles redondants ou la liquidation de secteurs d'activité entiers, pourraient être douloureux à court terme, même s'ils renforcent votre entreprise à long terme.
Comme toutes les grandes innovations qui augmentent l'efficacité opérationnelle et éliminer le travail de faible valeur, l'apprentissage automatique ne profite pas à tout le monde de la même manière. Il appartient aux humains en charge de ces algorithmes de rendre la transition aussi ordonnée et indolore que possible. Il semble qu'il y a des choses que l'apprentissage automatique ne peut pas encore faire… pour le moment.
Source link