6 modi in cui gli imprenditori possono utilizzare il machine learning per far crescere la propria startup

Con l’avvento dell’intelligenza artificiale, gli imprenditori sono stati in grado di rivoluzionare il modo in cui operano e fanno crescere le loro attività. Uno dei contributi più sostanziali è stato rappresentato da varie applicazioni di apprendimento automatico. L’implementazione dell’apprendimento automatico consente agli imprenditori di competere con organizzazioni di successo senza incorrere in costi elevati, prendere decisioni aziendali migliori, migliorare i livelli di produttività e molto altro ancora, portando infine a una crescita più elevata.

Se utilizzati correttamente, gli algoritmi di apprendimento automatico possono consentire agli imprenditori di ottenere un vantaggio competitivo sia rispetto alle piccole che alle grandi imprese. Nella mia esperienza come fondatore del generatore di immagini AI 88stacks (che fornisce strumenti facili da usare e convenienti per democratizzare l'accesso alla modellazione generativa e alle immagini), ho scoperto molti modi in cui gli imprenditori possono sfruttare l'apprendimento automatico per la crescita del business. Eccone 6:

1. Esperienza cliente personalizzata

I leader aziendali possono utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per analizzare istantaneamente i dati e il comportamento dei clienti. Questo è essenziale per un imprenditore, perché se comprende meglio le esigenze e le preferenze dei propri clienti, sarà in grado di personalizzare le proprie esperienze di conseguenza. Ciò alla fine porta a un approccio molto più efficace e basato sui dati per personalizzare le esperienze degli acquirenti e le campagne di marketing che amplificano la soddisfazione del cliente e la fedeltà al marchio.

È fondamentale integrare la personalizzazione in tutti i punti di contatto con i clienti, comprese le pubblicità sui social media, le e-mail e Google Ads. Ciò garantirà che l'esperienza del cliente sia coerente e adattata specificamente alle esigenze di ciascun acquirente su tutti i canali. È più probabile che i clienti rimangano fedeli a qualsiasi azienda che offra un'esperienza personalizzata e comprenda veramente le loro preferenze: la personalizzazione può migliorare significativamente il coinvolgimento del marchio.

Pensateci: una mamma casalinga e l’amministratore delegato di una grande azienda internazionale potrebbero essere entrambi sul mercato per lo stesso prodotto. L’apprendimento automatico può essere utilizzato per personalizzare gli annunci pubblicitari online sul prodotto in modo che risuonino meglio con questi due individui. L'annuncio visto dalla mamma può mostrare una famiglia che utilizza il prodotto in casa, mentre l'annuncio visto dal CEO può mostrare l'utilizzo del prodotto in uno spazio ufficio.

2. Analisi predittiva

L'analisi predittiva utilizza algoritmi di apprendimento automatico per identificare la probabilità di risultati futuri sulla base di dati storici. Attraverso l'analisi dei dati sul comportamento dei clienti come gli acquisti passati, lo stato attuale del mercato e le potenziali tendenze (ad esempio, l'imminente stagione dello shopping natalizio), l'analisi predittiva supportata dall'apprendimento automatico aiuta gli imprenditori a comprendere le preferenze dei clienti e le richieste dei potenziali acquirenti.

I leader aziendali possono sfruttarlo per prevedere nuove tendenze, richieste dei clienti e potenziali opportunità di business. Ciò porta a processi decisionali e strategie più flessibili e aiuta ad aumentare i profitti complessivi.

3. Rilevamento delle frodi e gestione dei rischi

Le frodi e le violazioni dei dati possono far sì che una massa di clienti perda la fiducia in un’azienda e decida di affidare il proprio futuro business altrove. Pertanto, quando si tratta di rilevamento delle frodi e di gestione dei rischi, i leader aziendali necessitano di risultati rapidi e accurati. La quantità di tempo spesa manualmente per la scansione e la revisione delle informazioni può essere drasticamente ridotta dall’apprendimento automatico. Gli imprenditori possono implementare modelli di machine learning per rilevare attività fraudolente, mitigare i rischi e migliorare la sicurezza delle transazioni finanziarie e dei dati sensibili.

Utilizzare l'apprendimento automatico per il rilevamento delle frodi è come avere diversi team che eseguono analisi su centinaia di migliaia di transazioni al secondo. I modelli di apprendimento automatico possono spesso essere più efficaci degli esseri umani nello scoprire tendenze e modelli sottili. Questi modelli si adattano anche molto velocemente ai cambiamenti e possono identificare sia clienti sospetti che modelli di transazioni fraudolente. Anche le frodi e gli attacchi alla sicurezza possono verificarsi 24 ore su 24, 7 giorni su 7, e gli algoritmi di machine learning non hanno bisogno di pause o di sospensione. Oltre a ciò, gli imprenditori non devono preoccuparsi di eventuali errori umani che potrebbero verificarsi durante il controllo manuale dei dati.

4. Automazione dei processi

Non c’è dubbio che l’automazione dei processi sia fondamentale affinché le startup possano eccellere e crescere. L'automazione delle attività ripetitive e dei flussi di lavoro utilizzando l'apprendimento automatico consente di concentrare tempo e risorse preziosi su aspetti più strategici del business (come la ricerca di nuovi clienti). L'automazione dei processi aziendali riduce i costi e l'errore umano, migliora l'efficienza e offre una qualità del lavoro più elevata. L’apprendimento automatico può aiutare gli imprenditori a creare sistemi automatizzati che eseguono attività ripetitive e standardizzate, come l’immissione di dati o l’invio di check-in via e-mail ai lead dei clienti, il tutto fornendo risultati affidabili e accurati.

Questi sistemi automatizzati possono elaborare enormi quantità di dati in modo rapido ed efficiente, il tutto adattandosi a qualsiasi cambiamento nelle attività aziendali. L’utilizzo del machine learning per l’automazione consente alle startup di semplificare operazioni e flussi di lavoro, il tutto migliorando la flessibilità dei processi automatizzati.

5. Analisi del sentiment e feedback dei clienti

È fondamentale per le startup cercare costantemente modi per crescere e migliorare, e il feedback dei clienti fornisce informazioni preziose su cosa funziona e cosa no. Attraverso l'analisi del sentiment e l'esame del feedback dei clienti, le startup possono ottenere informazioni su ciò che piace e non piace agli acquirenti della loro attività. Detto questo, gli imprenditori possono applicare l’apprendimento automatico per ordinare e analizzare migliaia di recensioni e feedback dei clienti su vari canali in pochi secondi.

Ciò aiuta i leader aziendali a identificare le aree di miglioramento e a prendere decisioni aziendali migliori che portano a miglioramenti del prodotto/servizio, al miglioramento del servizio clienti e alla gestione della reputazione del marchio.

6. Ottimizzazione della catena di fornitura

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare grandi quantità di dati storici e in tempo reale complessi e utilizzare i risultati per generare previsioni della domanda altamente accurate, migliorando in definitiva la gestione della catena di fornitura. Gli imprenditori possono utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per ottimizzare la gestione dell’inventario, la logistica e le operazioni della catena di fornitura. Inoltre, l’apprendimento automatico può ridurre significativamente i tempi di realizzazione e consentire alle startup di essere più reattive ai cambiamenti del mercato.

Tutto ciò aiuta a ridurre i costi e a migliorare l’efficienza complessiva nella fornitura di prodotti e servizi. L’ottimizzazione della supply chain basata sul machine learning consente alle aziende di fornire un servizio più reattivo, con conseguente maggiore soddisfazione del cliente. Gli imprenditori possono anche sfruttare l'analisi avanzata per identificare opportunità, tendenze e modelli di miglioramento che portano a una maggiore redditività e a migliori processi aziendali.

Per concludere il tutto

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico hanno rivoluzionato il modo in cui operano le aziende praticamente in ogni settore. Gli imprenditori possono utilizzare algoritmi di machine learning per personalizzare le esperienze dei clienti, amplificare il rilevamento dei rischi e la gestione delle frodi, automatizzare i processi aziendali, analizzare il feedback e i sentimenti dei clienti, condurre analisi predittive e ottimizzare le catene di fornitura. Questi sono solo alcuni dei modi in cui i leader aziendali possono utilizzare il machine learning per ottenere un vantaggio competitivo, aumentare la produttività, ridurre i costi e aumentare la soddisfazione dei clienti e i profitti.