Sztuczna inteligencja wydaje się być wciąż abstrakcyjna i jej zastosowanie znamy głównie z zagranicznych filmów. Jednak branża nowych technologii coraz sprawniej rozwija ten obszar, wdrażając go do funkcjonowania biznesu.
Sztuczna inteligencja wydaje się być wciąż abstrakcyjna i jej zastosowanie znamy głównie z zagranicznych filmów. Jednak branża nowych technologii coraz sprawniej rozwija ten obszar, wdrażając go do funkcjonowania biznesu.
Uczące się „maszyny” – czy to możliwe i jak?
Nowoczesne skrypty wciąż rozwijane przez pasjonatów postępu AI osiągnęły poziom, w którym na podstawie prowadzenia statystyk z cykli behawioralnych użytkowników Internetu, opracowywane są strategie biznesowe od kampanii reklamowych po produkty czy usługi końcowe.
Cały proces polega na tym, że odpowiednio zbudowany system pozwala na prowadzenie złożonych analiz czynników, które wpływają na określone efekty końcowe. Chcąc posłużyć się przykładem, możemy wykorzystać porównywarki ofert finansowych – przede wszystkim kredytowych, czy nawet same banki. W okresach przedświątecznych, częstotliwość zapytań użytkowników o szybkie pożyczki lub kredyty gotówkowe do określonej kwoty wzrasta, w stosunku do pozostałych okresów w roku. Odpowiednio przygotowany skrypt, w którym możliwe jest określenie m.in. kryteriów, na podstawie których wyszukiwana jest grupa docelowa poszczególnych przedsiębiorców, jest w stanie zbadać wysokość kwot, rat czy długość kredytu, jakimi interesuje się potencjalny klient. Możliwe jest także zestawienie produktów, jakich najczęściej szuka w sieci w tym okresie. Dzięki temu, aplikacje webowe banków czy porównywarki finansowe, są w stanie nie tylko spersonalizować przekaz reklamowy, ale także dopasować produkty końcowe, czyli swoja ofertę tak, aby była jak najbardziej zbliżona do zapotrzebowania klientów w danym okresie.
Cały ten proces opiera się o tzw. „big data”, czyli wszystkie informacje, jakie użytkownicy Internetu zostawiają o sobie w sieci.
Machine learning minimalizuje koszty
Algorytmy wbudowane do dedykowanych systemów obejmują strategię firmy. Oznacza to, że wykorzystywane są dane zarówno z zachowań Klientów względem posiadanej oferty, jak też posiadana oferta względem potencjalnych klientów. Możliwe jest prognozowanie sprzedaży, określanie kroków niezbędnych dla dynamicznego rozwoju czy zwiększania konwersji, listowanie potrzebnych zmian czy modyfikacji. Dzięki „sztucznej inteligencji” wiele procesów opracowuje system, bez konieczności prowadzania wielogodzinnych analiz raportów i porównań przy jednoczesnym tworzeniu niedoskonałych prognoz. Dzięki temu, pracownicy, którzy do tej pory misternie śledzili wykresy, mogą poświęcić się przygotowaniu strategii odpowiadającej realnemu zapotrzebowaniu grupy docelowej, określonemu dzięki zasobom „big data”.
Czy takie rozwiązanie jest mi potrzebne?
Naturalnie, dotychczas świat biznesu i produkcji radził sobie nawet bez wykorzystywania machine learningu. Niemniej, podążając za postępem technologicznym, ale co ważniejsze, za zmieniającymi się oczekiwania i mentalnością swoich klientów, warto postawić na rozwój. Zgodnie z raportami przygotowanymi przez specjalistów w branży, rynek wykorzystujący machine learning rozwijał się będzie o 65% szybciej, niż rynek, który z tego rozwiązania nie skorzysta.
Źródło: Da Vinci Studio – Aplikacje mobilne
