Contenu
- Vente de données client anonymisées à des tiers
- Améliorer l'efficacité du marketing
- Profil d'utilisateur amélioré
- Insight et conseils en tant que service
- Plateformes d'analyse en libre service
- Évitez les fraudes publicitaires
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Dernières pensées
Source: Skypixel / Dreamstime.com
À emporter:
L'apprentissage automatique est utilisé pour affiner le Big Data et lui donner une valeur sans précédent. Les organisations exploitent maintenant le pouvoir de ML pour monétiser leurs données.
Les mégadonnées sont toujours décrites comme une ressource extrêmement précieuse pouvant alimenter toute entreprise florissante, en fournissant aux entreprises des informations exploitables, des opportunités commerciales et des marges supérieures. Tout comme le pétrole brut doit être raffiné avant de pouvoir être converti en une ressource précieuse et utile, cependant, les données doivent être digérées par l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) avant de valoir quelque chose. En exploitant ces ressources pour améliorer l’efficacité des opérations d’une entreprise et en les exploitant pour créer de nouvelles sources de revenus, les données d’entreprise peuvent être monétisées de différentes manières.
Comme l'expliquait Tim Sloane, vice-président de l'innovation en matière de paiement chez Mercator Advisory Group, «la monétisation de données consiste à exploiter les données que vous avez par le biais de nouveaux canaux». Voyons quelques exemples concrets sans perdre de temps. Parce que le temps, c'est de l'argent, mon ami!
Vente de données client anonymisées à des tiers
Les données client anonymisées (c.-à-d. Privées de toute information sensible) ou synthétisées (c.-à-d. Légèrement modifiées de sorte qu'elles sont toujours statistiquement pertinentes mais impossibles à retracer jusqu'au client d'origine) peuvent être vendues à d'autres sociétés qui en ont besoin dans le commerce. forme de produits analytiques. Les données agrégées et prédigérées peuvent être monétisées dans la mesure où elles peuvent conserver une valeur allant au-delà de leur utilisation initiale et créer un nouveau flux de revenus. Par exemple, un centre commercial peut vouloir savoir quel type d’aliments est préféré par les amateurs de jeux vidéo après avoir effectué un achat, de sorte qu’un kiosque de restauration rapide puisse être placé dans la même zone que les magasins de jeux. Ou bien, une entreprise de télécommunication peut vendre des données de géolocalisation client qui peuvent être utilisées pour planifier des solutions technologiques plus efficaces de «ville intelligente».
Améliorer l'efficacité du marketing
Il est nécessaire d’atteindre de nouveaux prospects pour fournir à une entreprise un flux constant de nouveaux clients. C’est la raison pour laquelle le marketing est presque toujours l’un des postes de dépenses les plus coûteux du budget des entreprises modernes. L'apprentissage automatique peut être utilisé pour comprendre un grand nombre de données marketing, en améliorant son efficacité et en réduisant les coûts. Les algorithmes peuvent être utilisés pour recommander d'autres vidéos à regarder ou des articles à lire en fonction des préférences individuelles de l'utilisateur, ce qui augmente le temps passé sur un site Web ou une plateforme, ou attire l'attention d'un plus grand nombre de clients potentiels. La popularité d'un élément de contenu peut être prévue à l'aide d'une analyse des sentiments, ce qui permet de préciser le type de contenu que vous souhaitez aligner. (Pour plus d'informations sur l'IA dans les affaires, voir En quoi l'intelligence artificielle va-t-elle révolutionner le secteur de la vente?)
Profil d'utilisateur amélioré
Il est essentiel de bien comprendre le comportement des clients d’une entreprise pour obtenir plus d’argent. Extraire des informations exploitables à partir des données utilisateur est l’essentiel de l’analyse de données massives, et ML peut faire évoluer ce processus. Des modèles de prévision du taux de désabonnement peuvent être configurés pour analyser les comportements des clients et comprendre quelles sont les personnes les plus susceptibles de cesser d'utiliser votre produit après une courte période. Au fur et à mesure que les mesures appropriées sont prises pour les conserver (par exemple, via des plates-formes CRM entièrement automatisées), des économies substantielles sont réalisées puisque le coût d'acquisition est jusqu'à cinq fois supérieur au coût de conservation. Les modèles CLTV (Customer Lifestyle Life) peuvent également être utilisés pour déterminer quels utilisateurs sont les plus susceptibles de dépenser de l'argent sur vos produits en extrayant des données utiles de leurs habitudes. Cela aide les entreprises à concentrer leurs efforts uniquement sur les prospects susceptibles de générer des revenus pertinents.
Insight et conseils en tant que service
Les entreprises doivent souvent s'appuyer sur l'expertise de leurs employés les plus âgés et les plus qualifiés pour effectuer les tâches les plus difficiles. Les cadres supérieurs d’une organisation constituent un atout essentiel dont les connaissances et le savoir-faire ne sont guère transférables lorsque ces travailleurs expérimentés prendront leur retraite. Toutefois, certaines entreprises ont eu recours à l'intelligence artificielle pour assimiler d'innombrables pages de documentation, notamment des manuels d'utilisation, de la correspondance sur les opérations quotidiennes et des rapports rédigés par les employés les plus qualifiés et les anciens employés. Le résultat a été la création d'assistants numériques intelligents capables de fournir des informations utiles en temps réel aux nouveaux employés, des analyses rapides sur les choix matériels pour les entreprises de fabrication et d'aider chaque membre de l'équipe à prendre toute décision pertinente sur le terrain. Cela aide les employés à être plus productifs en consacrant plus de temps à l'exécution de leur travail et moins de temps à la définition des détails.
Plateformes d'analyse en libre service
Les données peuvent être transformées en un actif monétisable même lorsqu'une entreprise n'est pas propriétaire de ces données, ni ne les génère. Ce modèle d'entreprise complexe est utilisé pour fournir aux organisations qui doivent extraire des informations utiles de leurs données stratégiques des plateformes d'analyse en libre-service basées sur le cloud. Ces plates-formes sont alimentées par des algorithmes qui agrègent, enrichissent et analysent leurs données à diverses fins, telles que l’augmentation de l’efficacité des machines dans la fabrication d’implants et la réduction de leurs coûts jusqu’à 68% - ou l’amélioration de la gestion de systèmes complexes centrales électriques, etc. Souvent, ces plates-formes combinent les capacités de ML avec des données de capteurs de pointe pour améliorer leur capacité à prévoir et à réparer elles-mêmes les défaillances, automatiser et optimiser les tâches opérationnelles et réduire les temps d'arrêt de 40%. (Tout le monde n'a pas encore implémenté ML. Découvrez pourquoi dans 4 obstacles qui freinent l'adoption de l'apprentissage automatique.)
Évitez les fraudes publicitaires
De nombreuses entreprises qui ne peuvent se permettre des équipes marketing internes doivent s’appuyer sur des fournisseurs tiers pour leur fournir de nouveaux prospects et prospects. Cependant, à l'ère de la fraude numérique, tous les vendeurs ne sont pas aussi transparents qu'ils le devraient. Pour gonfler faussement le nombre de clients atteints, certaines agences de publicité moins scrupuleuses vendent de faux profils sociaux qui fournissent de faux avis, commentaires et interactions sur les réseaux sociaux, ou des robots qui téléchargent en permanence des applications, des logiciels et des jeux mobiles / en ligne. Cependant, ce ne sont pas des utilisateurs en direct - non seulement ils ne paieront jamais pour un service, mais ils peuvent également être confondus avec de vraies personnes et, étant donné leur nombre potentiellement élevé, les organisations sont amenées à former un faux personnage. Les robots et les faux profils peuvent être facilement détectés à l'aide de l'apprentissage automatique car, vous le savez, les machines sont plus expertes que nous pour détecter leur propre type!
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Dernières pensées
Il devrait y avoir une raison (probablement plus d'une) si aujourd'hui, 68% des entreprises adoptent l'apprentissage automatique pour améliorer les processus. Ceux qui comprenaient tout le potentiel de la gestion de données et de la gouvernance de données utilisant des algorithmes ont vu leur croissance augmenter de 43% de plus que ceux qui n’en avaient pas. Un nouveau marché de données et d'informations est déjà né et l'apprentissage automatique est la «raffinerie» qui rend cette ressource encore plus précieuse et facile à monétiser.