コンテンツ
- 匿名化された顧客データの第三者への販売
- マーケティング効率の向上
- ユーザープロファイリングの改善
- サービスとしての洞察とアドバイス
- セルフサービス分析プラットフォーム
- 広告詐欺を避ける
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- 最終的な考え
ソース：Skypixel / Dreamstime.com
取り除く：
機械学習は、ビッグデータを改良し、かつてないほどの価値をもたらすために使用されています。組織は現在、データの収益化にMLの力を利用しています。
ビッグデータは常に、繁栄している企業に燃料を供給することができる非常に価値のあるリソースとして説明され、組織に実用的な洞察、ビジネスチャンス、優れたマージンを提供します。貴重で有用なリソースに変換する前に原油を精製する必要があるのと同様に、データは価値がある前に人工知能（AI）と機械学習（ML）で消化する必要があります。それを活用して組織の業務の効率を改善することから、それを活用して新しい収益ストリームを作成することまで、ビジネスデータはさまざまな方法で収益化できます。
メルカトルアドバイザリーグループのペイメントイノベーション担当バイスプレジデントであるティムスローンは、「データの収益化とは、新しいチャネルを通じて得たデータを活用することです」と説明しました。時間を無駄にせずに具体例をいくつか見てみましょう。時は金なりだから、友達！
匿名化された顧客データの第三者への販売
匿名化された（つまり、機密情報を奪われた）または合成された（つまり、100％統計的に関連するが元の顧客にさかのぼることができないようにわずかに変更された）顧客データは、それを必要とする他の企業に販売できます分析製品の形式。集約され、事前に消化されたデータは、元の用途を超えた値を保持し、新しい収益ストリームを作成する可能性があるため、収益化できます。たとえば、ショッピングモールは、特定のファーストフードブースをゲームショップと同じエリアに配置できるように、購入後にビデオゲーム愛好家が好む食品の種類を知りたい場合があります。または、電気通信会社は、より効率的な「スマートシティ」テクノロジーソリューションを計画するために使用できる顧客の位置情報データを販売する場合があります。
マーケティング効率の向上
企業に新しい顧客を絶え間なく提供するためには、新しい見込み客に到達することが必要です。それが、ほとんどの場合、マーケティングが現代の企業の予算の中で最も高価な支出項目の1つである理由です。機械学習を使用して、多くのマーケティングデータを理解し、その効率を高めてコストを削減できます。アルゴリズムを使用して、ユーザーの個々の好みに基づいて視聴するビデオや記事をさらに推奨し、Webサイトまたはプラットフォームで費やす時間を増やしたり、より多くの潜在的な顧客の注意を引くことができます。コンテンツの人気はセンチメント分析を通じて予測でき、並べたいコンテンツの種類を絞り込むのに役立ちます。 （ビジネスにおけるAIの詳細については、「人工知能が販売業界に革命をもたらす方法」を参照してください。）
ユーザープロファイリングの改善
企業の顧客の行動を完全に理解することは、顧客からより多くのお金を引き出すために重要です。ユーザーデータから実用的な洞察を抽出することは、ビッグデータ分析の基本であり、MLはこのプロセスを次のレベルに引き上げることができます。解約予測モデルを設定して、顧客の行動を分析し、短時間のうちに製品の使用をやめる可能性が最も高いのは誰かを理解できます。それらを保持するために適切なアクションがとられると（たとえば、完全に自動化されたCRMプラットフォームを介して）、取得のコストが保持のコストの5倍になるため、多くのお金が節約されます。顧客ライフタイムバリュー（CLTV）モデルを使用して、習慣から有用なデータを抽出することにより、どのユーザーペルソナが製品にお金を費やす可能性が高いかを判断することもできます。これにより、企業は関連する収益を生み出すことができるリードのみに努力を集中できます。
サービスとしての洞察とアドバイス
多くの場合、企業は最も困難なタスクを実行するために、最も古く、最も熟練した従業員の専門知識に依存する必要があります。組織の上級従業員は重要な資産であり、これらの経験豊富な労働者が最終的に退職した場合、その知識とノウハウはほとんど移転できません。ただし、一部の企業は人工知能を使用して、ユーザーマニュアル、日常業務に関する通信、および最も熟練した従業員と元従業員によって書かれたレポートを含むドキュメントの無数のページを消化しています。その結果、新しい従業員にリアルタイムで有用な洞察を提供し、製造会社の材料選択の迅速な分析を提供し、すべてのチームメンバーがその場で関連する決定を下せるようにするスマートデジタルアシスタントが作成されました。これにより、従業員は仕事の遂行により多くの時間を費やすことができ、詳細を把握する時間が減り、生産性が向上します。
セルフサービス分析プラットフォーム
企業がそのデータの所有権も生成もしていない場合でも、データを収益化可能な資産に変えることができます。この複雑なビジネスモデルは、クラウドベースのセルフサービス分析プラットフォームで戦略データから有用な情報を抽出する必要がある組織に提供するために使用されます。これらのプラットフォームは、インプラントの製造における機械の効率の向上やコストの最大68％削減など、さまざまな目的でデータを集約、強化、分析するアルゴリズムによって強化されています。また、複雑なシステム、ネットワーク、多くの場合、これらのプラットフォームは、MLの機能と最新のセンサーデータを組み合わせて、障害の予測と自己修復、運用タスクの自動化と最適化、ダウンタイムの最大40％の削減を実現します。 （まだ誰もMLを実装しているわけではありません。機械学習の導入を遅らせている4つのRoadblockでその理由を調べてください。）
広告詐欺を避ける
社内のマーケティングチームを購入できない企業の多くは、サードパーティベンダーに頼って新しい見込み顧客や見込み客を提供する必要があります。ただし、デジタル詐欺の時代には、すべての売り手が本来あるべきほど透明であるとは限りません。顧客の数を誤って増やすために、いくつかのより慎重でない広告代理店は、ソーシャルメディアでの誤ったレビュー、コメント、インタラクションを提供する偽のソーシャルプロファイル、またはアプリ、ソフトウェア、モバイル/オンラインゲームを常にダウンロードするボットを販売しています。ただし、これらはライブユーザーではありません。サービスに対して料金を支払うことはないだけでなく、実在の人物と混同する可能性もあります。ボットと偽のプロファイルは、機械学習を使用して簡単に検出できます。これは、マシンが私たちよりも自分の種類を検出するのに優れているためです。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質を気にしない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
最終的な考え
今日、68％の企業がプロセスを強化するために機械学習を採用している場合、理由（おそらく複数）があるはずです。アルゴリズムを活用したデータ管理とデータガバナンスのすべての可能性を理解している人は、理解していない人よりも成長が43％増加しました。データと洞察の新しい市場がすでに生まれています。機械学習は、このリソースをさらに価値があり、収益化を容易にする「精錬所」です。