MAKİNE ÖĞRENİMİ’Nİ İŞLETME PROBLEMLERİNE UYGULAYABİLMENİN 5 YOLU

İşletmeler, hem hacimli hem de karmaşıklığı yüksek olan bir datA analizi gerektiren iş problemlerinde iyi planlanmış Makine Öğrenimi (ML) uygulamasından faydalanabilir. Sektörlerinde zirvede olan işletmeler ile piyasada yer almakta zorlananlar arasındaki en büyük farklardan biri, veri toplama ve kullanma yetenekleridir. Çalışmaları ile sektörlerinin başında olan işletmeler, çeşitli kaynaklardan veri toplayan, analiz eden ve iş performansını artırmak için istihbarat olarak kullanan işletmelerdir. Bu işletmeler, sürekli büyümeye çalıştıkları için iş sorunlarını çözmek için kullandıkları artan hacimli ve karmaşık verilerle başa çıkmak için büyük veri ve Makine Öğrenimi (ML) gibi teknolojilere yatırım yapmaktadır. İşletmelerin işletme problemlerinde Makine Öğrenimi (ML)  uygulamasının beş yolu vardır;

 

Makine Öğrenimi (ML)'nin işletme problemlerinde kullanımını beraber inceleyelim..

 

1. İçeriği belirleme ve kategorilere ayırma

 

Yeterli miktarda kaliteli veri ile eğitilmiş Makine Öğrenimi (ML)  algoritmaları, günlük dilde yazılmış metin veya görüntüdeki nesneler gibi yüksek düzeyde yapılandırılmamış verileri anlama konusunda oldukça ustaca olabilir. Bu yetenek, olumlu / olumsuz yorumlara oranını ölçerek işletmelerin sosyal medya iletişiminden müşteri duygularını anlamalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, Facebook tarafından platformunda yapıldığı gibi, içeriğine göre görüntüleri tanımlamak ve kategorilere ayırmak için de kullanılabilir.

 

2. Tüketici davranışını izlemek

 

İşletmeler, çoğunlukla tüketici davranışları konusundaki bilgi eksikliğinden dolayı, genellikle etkili reklam kampanyaları yürütemezler. Makine Öğrenimi (ML) modelleri, farklı müşterileri tanımlamak ve davranışlarını çevrimiçi izlemek için eğitilebilir. Bu, işletmelerin müşterilerin katılımını en üst düzeye çıkarmak için sosyal medya reklam kampanyalarını etkin bir şekilde yönetmelerini sağlar. Makine Öğrenimi (ML) ayrıca, farklı platformlarda reklam vermeyi maksimum maliyet etkinliği için otomatik hale getirerek, reklamlara yatırılan her kuruştan değer elde edilmesini sağlamaktadır. 

 

3. Öneriler

 

İşletmelerin karşılaştığı en büyük sorunlardan biri, özel müşteri ihtiyaçlarını tespit etmektir. Makine Öğrenimi (ML) algoritmaları, beğenilerini ve tercihlerini belirlemek için çevrimiçi kullanıcı davranışını analiz edebilmektedir. Bu bilgiler işletmeler tarafından müşterilere oldukça alakalı pazarlama iletişimlerini göstermek için kullanılabilir. Hedefli reklamcılık, müşterilerin işletmenin teklifleriyle ilgilenme olasılığını artırır, bu da satış olasılığını artırır. Netflix, görüntüleme geçmişi, yaşı, cinsiyeti, uyruğu vb. Gibi çeşitli değişkenleri analiz ederek her kullanıcının zevklerini belirlemek için makine öğrenmesini kullanır ve onlara çok özel şov ve film önerileri sunmaktadır. Bu uygulama aynı zamanda birçok çevrimiçi pazar tarafından kullanıcılarının ilgilenmesini sağlamak için kullanılır.

 

4. Müşteri ilişkilerini geliştirmek

 

Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM), Makine Öğrenimi (ML)'nin işletmelerin sorunlarını çözebileceği başka bir alandır. Müşterilerin bir marka ile etkileşime girdiklerinde ne kadar memnun olduklarını belirlemek için birden fazla değişkeni analiz ederek. Farklı işletmeler farklı veri noktalarını izler ve bunları CRM girişimlerini ve çabalarını değerlendirmek için makine öğrenme algoritmalarıyla yürütür. Bu algoritmalardan geri bildirim almak ve müşteri deneyimini değiştirmek, işletmelerin maksimum müşteri kazanımı sağlamasına yardımcı olur. Makine Öğrenimi (ML), etkileşimli ticaret için Yapay Zeka (AI) sohbetlerini geliştirerek etkileşimlerinde daha insan olmalarını sağlamaktadır.

 

5. Tahmini bakım

 

Makine Öğrenimi (ML) ayrıca işletmelere araçlar ve makineler gibi sabit, fiziksel varlıkları korumalarında yardımcı olabilir. İmalat yapan işletmeler, ekipmandaki mekanik arızaların erken belirtilerini tespit etmek için makine öğrenmesiyle güçlendirilmiş öngörücü bakımı kullanır. Bu, kapsamlı durma gereksinimini en aza indiren zamanında bakım faaliyetlerine yol açar. Bu tür uygulamalar üreticilerin bakım maliyetlerinden büyük oranda tasarruf etmelerini ve operasyonel verimliliği en üst düzeye çıkarmasını sağlamaktadır.

 

Makine Öğrenimi (ML)'nin iş problemlerinde düşünceli kullanılması, uzun vadede büyük kazanımlara yol açan faydaların tahakkukuna yol açabilmektedir. İşletmeler, yalnızca Makine Öğrenimi (ML)'nin izleyebileceği mevcut kullanım durumlarını değil, aynı zamanda Makine Öğrenimi (ML)'nin daha stratejik roller oynayabileceği yeni uygulama alanlarını da araştırmalıdır.

 

Kaynak: Tıklayınız