6 moduri în care antreprenorii pot folosi învățarea automată pentru a-și dezvolta startup-ul

Odată cu creșterea inteligenței artificiale, antreprenorii au revoluționat modul în care își desfășoară activitatea și își dezvoltă afacerile. Una dintre cele mai substanțiale contribuții au fost diverse aplicații de învățare automată. Implementarea învățării automate permite antreprenorilor să concureze cu organizațiile de succes fără a suporta costuri mari, să ia decizii de afaceri mai bune, să îmbunătățească nivelul de productivitate și multe altele, conducând în cele din urmă la o creștere mai mare.

Atunci când sunt folosiți corect, algoritmii de învățare automată le pot oferi antreprenorilor să obțină un avantaj competitiv atât față de întreprinderile mici, cât și față de întreprinderile mari. Din experiența mea de fondator al generatorului de imagini 88stacks AI (care oferă instrumente ușor de utilizat și accesibile pentru a democratiza accesul la modelarea generativă și la imagini), am descoperit multe moduri în care antreprenorii pot valorifica învățarea automată pentru creșterea afacerii. Iată 6 dintre ele:

1. Experiență personalizată a clienților

Liderii de afaceri pot utiliza algoritmi de învățare automată pentru a analiza instantaneu datele și comportamentul clienților. Acest lucru este esențial pentru un antreprenor, deoarece dacă înțeleg mai bine nevoile și preferințele clienților, își vor putea adapta experiențele în consecință. Acest lucru duce în cele din urmă la o abordare mult mai de impact, bazată pe date, pentru personalizarea experiențelor cumpărătorilor și a campaniilor de marketing care amplifică satisfacția clienților și loialitatea mărcii.

Este vital să integrați personalizarea în toate punctele de contact ale clienților, inclusiv reclamele pe rețelele sociale, exploziile prin e-mail și Google Ads. Acest lucru va asigura că experiența clientului este consecventă și adaptată în mod special nevoilor fiecărui cumpărător pe toate canalele. Clienții sunt mai susceptibili de a rămâne loiali oricărei afaceri care oferă o experiență personalizată și le înțelege cu adevărat preferințele - personalizarea poate îmbunătăți semnificativ angajamentul mărcii.

Gândiți-vă la asta – o mamă acasă și CEO-ul unei mari corporații internaționale pot fi ambii pe piață pentru același produs. Învățarea automată poate fi folosită pentru a personaliza reclamele online despre produs, astfel încât acestea să rezoneze mai bine cu aceste două persoane. Anunțul pe care îl vede mama poate arăta o familie care folosește produsul în casă, iar anunțul pe care îl vede CEO-ul poate arăta că produsul este folosit într-un spațiu de birou.

2. Analiza predictivă

Analiza predictivă utilizează algoritmi de învățare automată pentru a identifica probabilitatea rezultatelor viitoare pe baza datelor istorice. Prin analiza datelor despre comportamentul clienților, cum ar fi achizițiile anterioare, starea actuală a pieței și tendințele potențiale (de exemplu, sezonul viitor de cumpărături de sărbători), analiza predictivă susținută de învățarea automată îi ajută pe antreprenori să înțeleagă preferințele clienților și cerințele potențialilor cumpărători.

Liderii de afaceri pot folosi acest lucru pentru a prognoza noile tendințe, cerințele clienților și potențialele oportunități de afaceri. Acest lucru duce la luarea deciziilor și strategii mai flexibile și ajută la creșterea profitului general.

3. Detectarea fraudelor și managementul riscurilor

Fraudele și încălcările de date pot determina o masă de clienți să-și piardă încrederea într-o companie și să decidă să-și dea viitoarea afacere în altă parte. Astfel, când vine vorba de detectarea fraudelor și managementul riscurilor, liderii de afaceri au nevoie de rezultate rapide și precise. Cantitatea de timp petrecută pentru scanarea și revizuirea manuală a informațiilor poate fi redusă drastic prin învățarea automată. Antreprenorii pot implementa modele de învățare automată pentru a detecta activitățile frauduloase, a atenua riscurile și a spori securitatea tranzacțiilor financiare și a datelor sensibile.

Utilizarea învățării automate pentru detectarea fraudelor este ca și cum ai avea mai multe echipe care efectuează analize pe sute de mii de tranzacții pe secundă. Modelele de învățare automată pot fi adesea mai eficiente decât oamenii în descoperirea unor tendințe și modele subtile. Aceste modele se adaptează foarte rapid la schimbări și pot identifica atât clienții suspecți, cât și modelele de tranzacții frauduloase. Fraudele și atacurile de securitate pot avea loc 24/7, iar algoritmii de învățare automată nu au nevoie de pauze sau de somn. În plus, antreprenorii nu trebuie să-și facă griji cu privire la nicio eroare umană care ar putea apărea în urma verificării manuale a datelor.

4. Automatizarea proceselor

Nu există nicio îndoială că automatizarea proceselor este cheia pentru ca startup-urile să exceleze și să se dezvolte. Automatizarea sarcinilor și fluxurilor de lucru repetitive folosind învățarea automată permite concentrarea timpului și resurselor valoroase pe aspecte mai strategice ale afacerii (cum ar fi prospectarea de noi clienți). Automatizarea proceselor de afaceri reduce costurile și erorile umane, îmbunătățește eficiența și oferă o calitate superioară a muncii. Învățarea automată poate ajuta antreprenorii să creeze sisteme automate care îndeplinesc sarcini repetitive și standardizate, cum ar fi introducerea de date sau trimiterea de check-in-uri prin e-mail către clienții potențiali, oferind în același timp rezultate fiabile și precise.

Aceste sisteme automate pot procesa cantități masive de date rapid și eficient, toate adaptându-se la orice schimbări în activitățile de afaceri. Utilizarea învățării automate pentru automatizare permite startup-urilor să eficientizeze operațiunile și fluxurile de lucru, toate în același timp îmbunătățind flexibilitatea proceselor automatizate.

5. Analiza sentimentelor și feedback-ul clienților

Este esențial pentru startup-uri să caute în mod constant modalități de a crește și de a se îmbunătăți, iar feedback-ul clienților oferă informații valoroase despre ceea ce funcționează și ce nu. Prin efectuarea unei analize a sentimentelor și prin examinarea feedback-ului clienților, startup-urile pot obține informații despre ceea ce le place și ce nu le place cumpărătorilor la afacerea lor. Acestea fiind spuse, antreprenorii pot aplica învățarea automată pentru a sorta și analiza mii de recenzii și feedback de la clienți pe diverse canale în câteva secunde.

Acest lucru îi ajută pe liderii companiei să identifice zonele de îmbunătățire și să ia decizii de afaceri mai bune care duc la îmbunătățiri ale produselor/serviciilor, îmbunătățiri ale serviciilor pentru clienți și management al reputației mărcii.

6. Optimizarea lanțului de aprovizionare

Algoritmii de învățare automată pot analiza cantități mari de date complexe în timp real și istorice și pot folosi rezultatele pentru a genera previziuni ale cererii foarte precise, îmbunătățind în cele din urmă managementul lanțului de aprovizionare. Antreprenorii pot folosi algoritmi de învățare automată pentru a optimiza gestionarea stocurilor, logistica și operațiunile lanțului de aprovizionare. De asemenea, învățarea automată poate scurta semnificativ timpii de livrare și permite startup-urilor să răspundă mai mult la schimbările pieței.

Toate acestea ajută la reducerea costurilor și la îmbunătățirea eficienței generale în livrarea produselor și serviciilor. Optimizarea lanțului de aprovizionare bazată pe învățarea automată permite companiilor să ofere un serviciu mai receptiv, rezultând o satisfacție mai mare a clienților. De asemenea, antreprenorii pot folosi analize avansate pentru a identifica oportunitățile, tendințele și modelele de îmbunătățire care conduc la o profitabilitate sporită și procese de afaceri mai bune.

Pentru a încheia totul

Inteligența artificială și învățarea automată au revoluționat modul în care funcționează afacerile din aproape fiecare industrie. Antreprenorii pot folosi algoritmi de învățare automată pentru a personaliza experiențele clienților, pentru a amplifica detectarea riscurilor și gestionarea fraudei, automatiza procesele de afaceri, analiza feedback-ul și sentimentele clienților, efectuează analize predictive și optimiza lanțurile de aprovizionare. Acestea sunt doar câteva modalități prin care liderii de afaceri pot folosi învățarea automată pentru a obține un avantaj competitiv, a crește productivitatea, a reduce costurile și a crește satisfacția clienților și profiturile.