6 Cara Pengusaha Menggunakan Pembelajaran Mesin untuk Mengembangkan Startupnya

Dengan munculnya kecerdasan buatan, wirausahawan mampu merevolusi cara mereka beroperasi dan mengembangkan bisnis mereka. Salah satu kontribusi paling besar adalah berbagai aplikasi pembelajaran mesin. Penerapan pembelajaran mesin memungkinkan pengusaha untuk bersaing dengan organisasi yang sukses tanpa menimbulkan biaya tinggi, membuat keputusan bisnis yang lebih baik, meningkatkan tingkat produktivitas, dan banyak lagi, yang pada akhirnya mengarah pada pertumbuhan yang lebih tinggi.

Jika digunakan dengan benar, algoritme pembelajaran mesin dapat memberdayakan wirausahawan untuk mencapai keunggulan kompetitif baik terhadap usaha kecil maupun perusahaan besar. Berdasarkan pengalaman saya sebagai pendiri generator gambar AI 88stacks (yang menyediakan alat yang mudah digunakan dan terjangkau untuk mendemokratisasi akses ke pemodelan dan gambar generatif), saya telah menemukan banyak cara wirausaha dapat memanfaatkan pembelajaran mesin untuk pertumbuhan bisnis. Berikut 6 di antaranya:

1. Pengalaman Pelanggan yang Dipersonalisasi

Para pemimpin bisnis dapat memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis data dan perilaku pelanggan secara instan. Hal ini penting bagi seorang pengusaha, karena jika mereka lebih memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan, mereka akan dapat menyesuaikan pengalaman mereka. Hal ini pada akhirnya mengarah pada pendekatan berbasis data yang jauh lebih berdampak untuk mempersonalisasi pengalaman pembeli dan kampanye pemasaran yang memperkuat kepuasan pelanggan dan loyalitas merek.

Sangat penting untuk mengintegrasikan personalisasi di semua titik kontak pelanggan, termasuk iklan media sosial, email blast, dan Google Ads. Hal ini akan memastikan bahwa pengalaman pelanggan konsisten dan disesuaikan secara khusus dengan kebutuhan setiap pembeli di semua saluran. Pelanggan cenderung tetap setia pada bisnis apa pun yang memberikan pengalaman terpersonalisasi dan benar-benar memahami preferensi mereka — personalisasi dapat meningkatkan keterlibatan merek secara signifikan.

Coba pikirkan — ibu rumah tangga dan CEO sebuah perusahaan internasional besar mungkin sedang mencari produk yang sama. Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menyesuaikan iklan online tentang produk agar lebih sesuai dengan kedua individu tersebut. Iklan yang dilihat ibu dapat menampilkan sebuah keluarga yang menggunakan produk tersebut di rumah, dan iklan yang dilihat CEO dapat menampilkan produk yang digunakan di ruang kantor.

2. Analisis Prediktif

Analisis prediktif menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi kemungkinan hasil di masa depan berdasarkan data historis. Melalui analisis data perilaku pelanggan seperti pembelian sebelumnya, keadaan pasar saat ini, dan tren potensial (misalnya, musim belanja liburan mendatang), analisis prediktif yang didukung oleh pembelajaran mesin membantu wirausaha memahami preferensi pelanggan dan permintaan calon pembeli.

Para pemimpin bisnis dapat memanfaatkan hal ini untuk memperkirakan tren baru, permintaan pelanggan, dan peluang bisnis potensial. Hal ini mengarah pada pengambilan keputusan dan strategi yang lebih fleksibel dan membantu meningkatkan keuntungan secara keseluruhan.

3. Deteksi Penipuan & Manajemen Risiko

Penipuan dan pelanggaran data dapat menyebabkan banyak pelanggan kehilangan kepercayaan mereka pada suatu perusahaan dan memutuskan untuk menyerahkan bisnis masa depan mereka ke tempat lain. Oleh karena itu, dalam hal deteksi penipuan dan manajemen risiko, para pemimpin bisnis memerlukan hasil yang cepat dan akurat. Jumlah waktu yang dihabiskan untuk memindai dan meninjau informasi secara manual dapat dikurangi secara drastis dengan pembelajaran mesin. Pengusaha dapat menerapkan model pembelajaran mesin untuk mendeteksi aktivitas penipuan, memitigasi risiko, dan meningkatkan keamanan transaksi keuangan dan data sensitif.

Menggunakan pembelajaran mesin untuk mendeteksi penipuan seperti memiliki beberapa tim yang menjalankan analisis pada ratusan ribu transaksi per detik. Model pembelajaran mesin seringkali lebih efektif dibandingkan manusia dalam mengungkap tren dan pola yang halus. Model-model ini juga sangat cepat beradaptasi terhadap perubahan dan dapat mengidentifikasi pelanggan yang mencurigakan dan pola transaksi penipuan. Penipuan dan serangan keamanan juga dapat terjadi 24/7, dan algoritme pembelajaran mesin tidak perlu istirahat atau tidur. Selain itu, pengusaha tidak perlu khawatir tentang kesalahan manusia yang mungkin terjadi akibat pengecekan data secara manual.

4. Otomatisasi Proses

Tidak ada keraguan bahwa otomatisasi proses adalah kunci bagi startup untuk unggul dan berkembang. Mengotomatiskan tugas dan alur kerja yang berulang menggunakan pembelajaran mesin memungkinkan waktu dan sumber daya yang berharga untuk difokuskan pada aspek bisnis yang lebih strategis (seperti pencarian calon klien baru). Mengotomatiskan proses bisnis mengurangi biaya dan kesalahan manusia, meningkatkan efisiensi, dan memberikan kualitas kerja yang lebih tinggi. Pembelajaran mesin dapat membantu pengusaha menciptakan sistem otomatis yang melakukan tugas berulang dan terstandar, seperti entri data atau mengirim email check-in ke prospek klien, sambil memberikan hasil yang andal dan akurat.

Sistem otomatis ini dapat memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien, sekaligus beradaptasi dengan perubahan apa pun dalam aktivitas bisnis. Penggunaan pembelajaran mesin untuk otomatisasi memungkinkan startup menyederhanakan operasi dan alur kerja, sekaligus meningkatkan fleksibilitas proses otomatis.

5. Analisis Sentimen dan Umpan Balik Pelanggan

Sangat penting bagi startup untuk terus mencari cara untuk tumbuh dan berkembang, dan umpan balik pelanggan memberikan wawasan berharga mengenai apa yang berhasil dan apa yang tidak. Melalui melakukan analisis sentimen dan memeriksa tanggapan pelanggan, startup dapat memperoleh wawasan tentang apa yang disukai dan tidak disukai pembeli tentang bisnis mereka. Oleh karena itu, wirausahawan dapat menerapkan pembelajaran mesin untuk memilah dan menganalisis ribuan ulasan dan masukan pelanggan di berbagai saluran dalam hitungan detik.

Hal ini membantu para pemimpin perusahaan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik yang mengarah pada peningkatan produk/layanan, peningkatan layanan pelanggan, dan manajemen reputasi merek.

6. Optimalisasi Rantai Pasokan

Algoritme pembelajaran mesin dapat menganalisis sejumlah besar data real-time dan historis yang kompleks dan menggunakan temuan tersebut untuk menghasilkan perkiraan permintaan yang sangat akurat, yang pada akhirnya meningkatkan manajemen rantai pasokan. Pengusaha dapat menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan manajemen inventaris, logistik, dan operasi rantai pasokan. Selain itu, pembelajaran mesin dapat mempersingkat waktu tunggu secara signifikan dan memungkinkan startup menjadi lebih responsif terhadap perubahan pasar.

Ini semua membantu mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi keseluruhan dalam penyampaian produk dan layanan. Optimalisasi rantai pasokan berbasis pembelajaran mesin memungkinkan perusahaan memberikan layanan yang lebih responsif, sehingga menghasilkan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi. Pengusaha juga dapat memanfaatkan analisis tingkat lanjut untuk mengidentifikasi peluang, tren, dan pola perbaikan yang mengarah pada peningkatan profitabilitas dan proses bisnis yang lebih baik.

Untuk Menyelesaikan Semuanya

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah merevolusi cara bisnis di hampir setiap industri beroperasi. Pengusaha dapat menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan, memperkuat deteksi risiko dan manajemen penipuan, mengotomatiskan proses bisnis, menganalisis umpan balik dan sentimen pelanggan, melakukan analisis prediktif, dan mengoptimalkan rantai pasokan. Ini hanyalah beberapa cara yang dapat dilakukan para pemimpin bisnis untuk menerapkan pembelajaran mesin untuk mendapatkan keunggulan kompetitif, meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan dan keuntungan pelanggan.