6 วิธีที่ผู้ประกอบการสามารถใช้ Machine Learning เพื่อขยายธุรกิจสตาร์ทอัพได้

ด้วยการเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ ผู้ประกอบการจึงสามารถปฏิวัติวิธีการดำเนินธุรกิจและขยายธุรกิจของตนได้ การมีส่วนร่วมที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งคือแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ การใช้แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ผู้ประกอบการสามารถแข่งขันกับองค์กรที่ประสบความสำเร็จโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายสูง ตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น เพิ่มระดับการผลิต และอื่นๆ อีกมากมาย ซึ่งท้ายที่สุดจะนำไปสู่การเติบโตที่สูงขึ้น

เมื่อใช้อย่างถูกต้อง อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถเสริมศักยภาพผู้ประกอบการให้มีความได้เปรียบทางการแข่งขันเหนือทั้งธุรกิจขนาดเล็กและองค์กรขนาดใหญ่ จากประสบการณ์ของผมในฐานะผู้ก่อตั้งเครื่องสร้างภาพ AI 88stacks (ซึ่งมีเครื่องมือที่ใช้งานง่ายและราคาไม่แพงเพื่อทำให้การเข้าถึงการสร้างแบบจำลองและรูปภาพเป็นประชาธิปไตย) ฉันได้ค้นพบหลายวิธีที่ผู้ประกอบการสามารถใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อการเติบโตของธุรกิจ นี่คือ 6 รายการ:

1. ประสบการณ์ของลูกค้าส่วนบุคคล

ผู้นำธุรกิจสามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและพฤติกรรมของลูกค้าได้ทันที นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ประกอบการ เพราะหากพวกเขาเข้าใจความต้องการและความชอบของลูกค้าได้ดีขึ้น พวกเขาจะสามารถปรับแต่งประสบการณ์ของตนได้อย่างเหมาะสม ในที่สุดสิ่งนี้นำไปสู่แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งสร้างผลกระทบมากขึ้นในการปรับเปลี่ยนประสบการณ์ของผู้ซื้อให้เป็นแบบเฉพาะตัวและแคมเปญการตลาดที่ขยายความพึงพอใจของลูกค้าและความภักดีต่อแบรนด์

สิ่งสำคัญคือต้องผสานรวมการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในทุกจุดติดต่อของลูกค้า รวมถึงโฆษณาบนโซเชียลมีเดีย การส่งอีเมล และโฆษณา Google สิ่งนี้จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าประสบการณ์ของลูกค้าจะสอดคล้องและได้รับการปรับแต่งให้ตรงตามความต้องการของผู้ซื้อแต่ละรายในทุกช่องทางโดยเฉพาะ ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะภักดีต่อธุรกิจใดก็ตามที่มอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวและเข้าใจความต้องการของตนอย่างแท้จริง การปรับเปลี่ยนในแบบเฉพาะบุคคลสามารถปรับปรุงการมีส่วนร่วมของแบรนด์ได้อย่างมาก

ลองคิดดูว่า คุณแม่ที่อยู่บ้านและซีอีโอของบริษัทต่างประเทศรายใหญ่อาจอยู่ในตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์ชนิดเดียวกัน แมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้เพื่อปรับแต่งโฆษณาออนไลน์เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์เพื่อให้สอดคล้องกับบุคคลสองคนนี้ได้ดีขึ้น โฆษณาที่คุณแม่เห็นสามารถแสดงให้ครอบครัวใช้ผลิตภัณฑ์ในบ้าน และโฆษณาที่ซีอีโอเห็นสามารถแสดงผลิตภัณฑ์ที่ใช้ในพื้นที่สำนักงานได้

2. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ในอนาคตตามข้อมูลในอดีต ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้า เช่น การซื้อในอดีต สถานะปัจจุบันของตลาด และแนวโน้มที่อาจเกิดขึ้น (เช่น เทศกาลช้อปปิ้งช่วงวันหยุดที่กำลังจะมาถึง) การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ได้รับการสนับสนุนจากการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ผู้ประกอบการเข้าใจความต้องการของลูกค้าและความต้องการของผู้ซื้อในอนาคต

ผู้นำธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้เพื่อคาดการณ์แนวโน้มใหม่ ความต้องการของลูกค้า และโอกาสทางธุรกิจที่อาจเกิดขึ้น สิ่งนี้นำไปสู่การตัดสินใจและกลยุทธ์ที่ยืดหยุ่นยิ่งขึ้น และช่วยเพิ่มผลกำไรโดยรวม

3. การตรวจจับการฉ้อโกงและการจัดการความเสี่ยง

การฉ้อโกงและการละเมิดข้อมูลอาจทำให้ลูกค้าจำนวนมากสูญเสียความไว้วางใจในบริษัทและตัดสินใจที่จะมอบธุรกิจในอนาคตไปที่อื่น ดังนั้น เมื่อพูดถึงการตรวจจับการฉ้อโกงและการบริหารความเสี่ยง ผู้นำธุรกิจจึงต้องการผลลัพธ์ที่รวดเร็วและแม่นยำ ระยะเวลาที่ใช้ในการสแกนและตรวจสอบข้อมูลด้วยตนเองสามารถลดลงได้อย่างมากด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้ประกอบการสามารถใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจจับกิจกรรมการฉ้อโกง ลดความเสี่ยง และเพิ่มความปลอดภัยของธุรกรรมทางการเงินและข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

การใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจจับการฉ้อโกงก็เหมือนกับการมีทีมหลายทีมทำการวิเคราะห์ธุรกรรมนับแสนรายการต่อวินาที โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมักจะมีประสิทธิภาพมากกว่ามนุษย์ในการเปิดเผยแนวโน้มและรูปแบบที่ละเอียดอ่อน โมเดลเหล่านี้ยังปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็วและสามารถระบุทั้งลูกค้าที่น่าสงสัยและรูปแบบธุรกรรมที่ฉ้อโกงได้ การฉ้อโกงและการโจมตีด้านความปลอดภัยสามารถเกิดขึ้นได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องไม่จำเป็นต้องหยุดพักหรือพักเครื่อง ยิ่งไปกว่านั้น ผู้ประกอบการไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับข้อผิดพลาดของมนุษย์ที่อาจเกิดขึ้นจากการตรวจสอบข้อมูลด้วยตนเอง

4. กระบวนการอัตโนมัติ

ไม่ต้องสงสัยเลยว่ากระบวนการอัตโนมัติเป็นกุญแจสำคัญในการทำให้สตาร์ทอัพมีความเป็นเลิศและเติบโต การทำงานและขั้นตอนการทำงานที่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้มีเวลาและทรัพยากรอันมีค่าเพื่อมุ่งเน้นไปที่แง่มุมเชิงกลยุทธ์ของธุรกิจมากขึ้น (เช่น การหาลูกค้าใหม่) การทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นอัตโนมัติช่วยลดต้นทุนและข้อผิดพลาดของมนุษย์ ปรับปรุงประสิทธิภาพ และมอบคุณภาพงานที่สูงขึ้น แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยให้ผู้ประกอบการสร้างระบบอัตโนมัติที่ทำงานซ้ำและเป็นมาตรฐาน เช่น การป้อนข้อมูลหรือการส่งอีเมลเช็คอินไปยังลูกค้าเป้าหมาย ทั้งหมดนี้ในขณะเดียวกันก็ให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้และแม่นยำ

ระบบอัตโนมัติเหล่านี้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โดยทั้งหมดนี้สามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในกิจกรรมทางธุรกิจได้ การใช้แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับระบบอัตโนมัติช่วยให้สตาร์ทอัพปรับปรุงการดำเนินงานและเวิร์กโฟลว์ได้ ขณะเดียวกันก็ปรับปรุงความยืดหยุ่นของกระบวนการอัตโนมัติด้วย

5. การวิเคราะห์ความรู้สึกและผลตอบรับจากลูกค้า

สิ่งสำคัญสำหรับสตาร์ทอัพคือการมองหาวิธีที่จะเติบโตและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และคำติชมของลูกค้าจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าว่าสิ่งใดได้ผลและสิ่งใดไม่ได้ผล สตาร์ทอัพสามารถรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่ผู้ซื้อชอบและไม่ชอบเกี่ยวกับธุรกิจของตนผ่านการวิเคราะห์ความรู้สึกและตรวจสอบความคิดเห็นของลูกค้า อย่างไรก็ตาม ผู้ประกอบการสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจัดเรียงและวิเคราะห์บทวิจารณ์และคำติชมของลูกค้านับพันรายการจากช่องทางต่างๆ ได้ภายในเวลาไม่กี่วินาที

สิ่งนี้ช่วยให้ผู้นำบริษัทระบุด้านที่ต้องปรับปรุงและตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงผลิตภัณฑ์/บริการ การปรับปรุงการบริการลูกค้า และการจัดการชื่อเสียงของแบรนด์

6. การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลในอดีตที่ซับซ้อนจำนวนมหาศาล และใช้การค้นพบเพื่อสร้างการคาดการณ์ความต้องการที่มีความแม่นยำสูง ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการห่วงโซ่อุปทานในท้ายที่สุด ผู้ประกอบการสามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง ลอจิสติกส์ และการดำเนินงานด้านซัพพลายเชน นอกจากนี้ แมชชีนเลิร์นนิงยังสามารถลดระยะเวลารอคอยสินค้าลงได้อย่างมาก และช่วยให้สตาร์ทอัพสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้ดีขึ้น

ทั้งหมดนี้ช่วยลดต้นทุนและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมในการส่งมอบผลิตภัณฑ์และบริการ การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถให้บริการที่ตอบสนองได้ดีขึ้น ส่งผลให้ลูกค้าพึงพอใจมากขึ้น ผู้ประกอบการยังสามารถใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อระบุโอกาส แนวโน้ม และรูปแบบสำหรับการปรับปรุงที่นำไปสู่ผลกำไรที่เพิ่มขึ้นและกระบวนการทางธุรกิจที่ดีขึ้น

เพื่อสรุปมันทั้งหมด

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องได้ปฏิวัติวิธีดำเนินธุรกิจในแทบทุกอุตสาหกรรม ผู้ประกอบการสามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้า ขยายการตรวจจับความเสี่ยงและการจัดการการฉ้อโกง ทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นอัตโนมัติ วิเคราะห์ความคิดเห็นและความรู้สึกของลูกค้า ดำเนินการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน นี่เป็นเพียงไม่กี่วิธีที่ผู้นำธุรกิจสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน เพิ่มผลผลิต ลดต้นทุน และเพิ่มความพึงพอใจและผลกำไรของลูกค้า