기업가가 머신러닝을 사용하여 스타트업을 성장시킬 수 있는 6가지 방법

인공 지능의 등장으로 기업가들은 비즈니스 운영 및 성장 방식에 혁명을 일으킬 수 있었습니다. 가장 중요한 기여 중 하나는 다양한 기계 학습 애플리케이션이었습니다. 기계 학습을 구현하면 기업가는 높은 비용을 들이지 않고 성공적인 조직과 경쟁하고, 더 나은 비즈니스 결정을 내리고, 생산성 수준을 향상시키는 등 궁극적으로 더 높은 성장으로 이어질 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘을 올바르게 사용하면 기업가는 중소기업과 대기업 모두에 대해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 생성 모델링 및 이미지에 대한 액세스를 민주화하기 위해 사용하기 쉽고 저렴한 도구를 제공하는 88Stacks AI 이미지 생성기의 창립자로서의 경험을 통해 저는 기업가가 비즈니스 성장을 위해 기계 학습을 활용할 수 있는 여러 가지 방법을 발견했습니다. 그 중 6개는 다음과 같습니다.

1. 개인화된 고객 경험

비즈니스 리더는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 고객 데이터와 행동을 즉시 분석할 수 있습니다. 이는 기업가에게 필수적입니다. 고객의 요구와 선호도를 더 잘 이해하면 그에 따라 경험을 맞춤화할 수 있기 때문입니다. 이는 궁극적으로 구매자 경험을 개인화하고 고객 만족도와 브랜드 충성도를 높이는 마케팅 캠페인에 대한 훨씬 더 영향력 있는 데이터 기반 접근 방식으로 이어집니다.

소셜 미디어 광고, 이메일 폭발, Google Ads 등 모든 고객 접점에 개인화를 통합하는 것이 중요합니다. 이를 통해 고객 경험은 모든 채널에서 일관되고 각 구매자의 요구에 맞게 특별히 맞춤화될 수 있습니다. 고객은 개인화된 경험을 제공하고 자신의 선호도를 진정으로 이해하는 기업에 충성도를 유지할 가능성이 더 높습니다. 개인화는 브랜드 참여를 크게 향상시킬 수 있습니다.

생각해 보십시오. 전업주부와 주요 국제 기업의 CEO가 모두 동일한 제품을 판매할 수 있습니다. 기계 학습을 사용하면 제품에 대한 온라인 광고를 맞춤화하여 이 두 개인의 공감을 더 높일 수 있습니다. 엄마가 보는 광고는 가족이 집에서 제품을 사용하는 모습을 보여줄 수 있고, CEO가 보는 광고는 사무실 공간에서 제품을 사용하는 모습을 보여줄 수 있다.

2. 예측 분석

예측 분석은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 결과의 확률을 식별합니다. 과거 구매 내역, 현재 시장 상태, 잠재적 추세(예: 다가오는 휴일 쇼핑 시즌)와 같은 고객 행동 데이터를 분석함으로써 기계 학습을 기반으로 하는 예측 분석은 기업가가 고객의 선호도와 잠재 구매자의 요구 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다.

비즈니스 리더는 이를 활용하여 새로운 추세, 고객 요구 및 잠재적인 비즈니스 기회를 예측할 수 있습니다. 이는 보다 유연한 의사결정과 전략으로 이어지며 전반적인 수익 증대에 도움이 됩니다.

3. 사기 탐지 및 위험 관리

사기 및 데이터 유출로 인해 많은 고객이 회사에 대한 신뢰를 잃고 향후 비즈니스를 다른 곳에 맡기기로 결정할 수 있습니다. 따라서 사기 탐지 및 위험 관리와 관련하여 비즈니스 리더는 빠르고 정확한 결과가 필요합니다. 수동으로 정보를 스캔하고 검토하는 데 소요되는 시간은 기계 학습을 통해 크게 줄일 수 있습니다. 기업가는 기계 학습 모델을 구현하여 사기 활동을 탐지하고 위험을 완화하며 금융 거래 및 민감한 데이터의 보안을 강화할 수 있습니다.

사기 탐지를 위해 기계 학습을 사용하는 것은 여러 팀이 초당 수십만 건의 거래를 분석하는 것과 같습니다. 기계 학습 모델은 미묘한 추세와 패턴을 찾아내는 데 인간보다 더 효과적인 경우가 많습니다. 또한 이러한 모델은 변화에 매우 빠르게 적응하고 의심스러운 고객과 사기 거래 패턴을 모두 식별할 수 있습니다. 사기 및 보안 공격도 연중무휴로 발생할 수 있으며, 기계 학습 알고리즘에는 휴식이나 절전 모드가 필요하지 않습니다. 또한 기업가는 수동으로 데이터를 확인하면서 발생할 수 있는 인적 오류에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

4. 프로세스 자동화

스타트업이 탁월하고 성장하기 위해서는 프로세스 자동화가 핵심이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 기계 학습을 사용하여 반복적인 작업과 워크플로를 자동화하면 귀중한 시간과 리소스를 비즈니스의 보다 전략적인 측면(예: 신규 고객 발굴)에 집중할 수 있습니다. 비즈니스 프로세스를 자동화하면 비용과 인적 오류가 줄어들고 효율성이 향상되며 작업 품질이 향상됩니다. 기계 학습은 기업가가 신뢰할 수 있고 정확한 결과를 제공하는 동시에 데이터 입력이나 고객 리드에게 이메일 체크인 전송과 같은 반복적이고 표준화된 작업을 수행하는 자동화된 시스템을 만드는 데 도움이 됩니다.

이러한 자동화 시스템은 비즈니스 활동의 모든 변화에 적응하면서 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 자동화를 위해 머신러닝을 활용하면 스타트업은 운영과 워크플로를 간소화하는 동시에 자동화된 프로세스의 유연성을 향상시킬 수 있습니다.

5. 감성 분석 및 고객 피드백

스타트업이 지속적으로 성장하고 개선할 수 있는 방법을 찾는 것은 매우 중요하며, 고객 피드백은 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 감성 분석을 수행하고 고객 피드백을 조사함으로써 스타트업은 구매자가 비즈니스에 대해 좋아하는 점과 싫어하는 점에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 즉, 기업가는 기계 학습을 적용하여 몇 초 만에 다양한 채널에 걸쳐 수천 개의 고객 리뷰와 피드백을 분류하고 분석할 수 있습니다.

이를 통해 회사 리더는 개선이 필요한 영역을 식별하고 제품/서비스 개선, 고객 서비스 향상 및 브랜드 평판 관리로 이어지는 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

6. 공급망 최적화

기계 학습 알고리즘은 방대한 양의 복잡한 실시간 및 과거 데이터를 분석하고 그 결과를 사용하여 매우 정확한 수요 예측을 생성하여 궁극적으로 공급망 관리를 향상시킬 수 있습니다. 기업가는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 재고 관리, 물류 및 공급망 운영을 최적화할 수 있습니다. 또한, 머신러닝은 리드 타임을 크게 단축하고 스타트업이 시장 변화에 더 잘 대응할 수 있도록 해줍니다.

이는 모두 비용을 절감하고 제품 및 서비스 제공의 전반적인 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝 기반 공급망 최적화를 통해 기업은 보다 응답성이 뛰어난 서비스를 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 기업가는 또한 고급 분석을 활용하여 수익성을 높이고 비즈니스 프로세스를 개선하는 개선을 위한 기회, 추세 및 패턴을 식별할 수 있습니다.

모든 것을 마무리하려면

인공 지능과 기계 학습은 거의 모든 산업 분야의 비즈니스 운영 방식에 혁명을 일으켰습니다. 기업가는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객 경험을 개인화하고, 위험 감지 및 사기 관리를 강화하고, 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 고객 피드백 및 감정을 분석하고, 예측 분석을 수행하고, 공급망을 최적화할 수 있습니다. 이는 비즈니스 리더가 머신러닝을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 생산성을 높이며 비용을 절감하고 고객 만족도와 수익을 높일 수 있는 몇 가지 방법에 불과합니다.