هوش مصنوعی و خدمات آن برای کسب و کار ها

طی چند سال گذشته با رشد روز افزون دیتا در جهان ، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ، ماشین‌ها را قادر ساخته‌است تا داده های ساختار یافته را به روش‌هایی پردازش و تفسیر کنند که ما هرگز نمی‌توانستیم پیش‌بینی کنیم. در این پست به بررسی کمک های هوش مصنوعی در توسعه کسب و کار ها خواهیم پرداخت که این حوزه ها شامل موارد زیر است:

تصمیم گیری داده محور در بازاریابی

در بازاریابی نوین که بسیار وابسته به رفتار مشتری است، پیچیدگی‌های تصمیم‌گیری روز به روز در حال افزایش است. درک خواسته‌ها و آرمان‌های مشتری، و همچنین تطبیق آیتم‌ها با آن نیازها و علایق، همگی بخشی از این فرآیند هستند. اتخاذ بهترین تصمیمات بازاریابی نیازمند درک تغییر رفتار مشتری است.

سرویس های بازاریابی گوگل با قرار دادن داده های ساختار یافته به بازاریاب ها این امکان را می دهد تا در کنار مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان داده با بکار گیری تکنیک‌های شبیه‌سازی و مدل‌سازی، بینش دقیقی نسبت به شخصیت مصرف‌کننده فراهم می‌کنند که به پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده کمک می‌کند.

یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند به کسب و کار ها در اتخاذ تصمیمات بازاریابی آگاهانه از طریق جمع‌آوری داده‌های زمان واقعی، تجزیه و تحلیل روندها و پیش‌بینی کمک کند بسیاری از سرویس ها و ابزار ها در حوزه دیجیتال مارکتینگ با بهره گیری از الگوریتم ها و تکنیک های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی توانسته اند کمک های شایانی به بازاریاب ها ارائه کنند.

در ارتباط با این موضوع : کاربردهای داده کاوی در پزشکی

سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری CRM

شرکت‌ها می‌توانند از مدل‌سازی شخصیت و رفتار مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی برای تعیین ارزش طول عمر مصرف‌کننده استفاده کنند. سیستم مدیریت ارتباط با مشتری می‌تواند به سازمان‌ها در مدیریت بسیاری از ورودی‌ها کمک کند. هوش مصنوعی می‌تواند چندین جنبه را همزمان در طول یک فرآیند تصمیم‌گیری پیچیده مدیریت و تنظیم کند. همچنین می‌تواند به سرعت مقادیر عظیمی از داده‌ها را به دست آورد و پردازش کند و در نتیجه بینش‌های تجاری مفیدی ارائه دهد.

وقتی صحبت از یادگیری ماشین به میان می آید یعنی حجم زیادی از داده که به واسطه یک مدل یادگیری ماشین مورد پردازش قرار می گیرد مورد بحث است ، یک سازمان هر روزه با حجم کلانی از داده مشتریان رو به رو است داده هایی که با استفاده درست از آنها می توان آمار های فروش رو افزایش داد، اینجاست که یک سیستم هوش مصنوعی با دسته بندی و تفکیک مشتریان بر اساس داده ها و ارائه پیشنهاد تحلیل شده داده محور می تواند فروش را چند برابر کند.

همچنین مطلب تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده را نیز بخوانید.

سیستم پیشنهاد دهنده

احتمالا وقتی در یک فروشگاه اینترنتی مثل آمازون یا نمونه داخلی آن مثل دیجیکالا یک محصول را جست و جو کرده باشید و از خرید آن منصرف شده باشید احتمالاً دیده اید که در ورود بعدی شما به سایت همان محصول به شما پیشنهاد داده می شود این موضوع اصلا اتفاقی نیست داده های جست و جوی شما و مسیر صفحاتی که پیموده اید در یک دیتابیس ذخیره می شوند و بعد توسط الگوریتم های پیشنهاد دهنده یادگیری عمیق مورد پردازش قرار می گیرد.

الگوریتم‌های پیشنهادی در درجه اول برای سایت‌های ارائه دهنده موسیقی مثل اسپاتیفای مورد استفاده قرار گرفتند، و در ادامه در سایت های اشتراک فیلم مثل نتفلیکس و…مورد استفاده قرارگرفتند تا امروز که کاربرد آن‌ها در بسیاری از صنایع گسترش‌یافته است. یک سیستم هوش مصنوعی اولویت مشتری را براساس «بازخورد صریح» یا «بازخورد ضمنی» در این مورد یاد می‌گیرد. این داده‌ها می‌توانند به شرکت در کاهش نرخ بازتاب و ایجاد محتوای متمرکز خاص مشتری کمک کنند.

حل مساله

یک سیستم خبره نوعی فن‌آوری حل مساله است که تلاش می‌کند تا از دانش و مهارت‌ها و استدلال های یک متخصص خبره تقلید کند. در این فناوری ماشین با ثبت داده هایی از روش ها ،تفکرات و استراتژی های یک متخصص خبره در موقعیت های مختلف در طول زمان تقویت می شود.