Menu
News
EkBis
New Economy
Kabar Finansial
Sport & Lifestyle
Kabar Sawit
Video
    Indeks
      About Us
        Social Media

        5 Keuntungan Terapkan Machine Learning dalam Perusahaan

        5 Keuntungan Terapkan Machine Learning dalam Perusahaan Kredit Foto: Unsplash/Rawpixel
        Warta Ekonomi, Jakarta -

        Apabila Anda mengikuti perkembangan teknologi , tentu sudah tak asing lagi dengan istilah Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Sudah ada beberapa perusahaan raksasa teknologi yang juga menerapkannya.

        Baca Juga: Sederet Raksasa Teknologi yang Implementasikan Machine Learning

        Jika Anda juga tertarik untuk menerapkan ML dalam perusahaan, Anda bisa memanfaatkannya untuk beberapa hal, di antaranya:

        Segmen Pasar

        Ketika Anda memasuki pasar dengan ide besar berikutnya, Anda ingin memahami dan memprediksi bagaimana pasar akan bereaksi terhadapnya.?Anda selalu dapat menerapkan AI dan membuat prediksi yang logis.

        Namun, tergantung pada ide atau bisnis yang ingin Anda masuki, akan ada banyak parameter yang menentukan hasilnya.?Ini akan menjadi tugas yang sangat besar untuk mempertimbangkan semua fitur yang berlaku dari sekumpulan besar data historis. Tetapi, dengan menerapkan ML yang tepat untuk membuat model, Anda dapat memprediksi apakah respons dari segmen pasar potensial akan baik atau buruk atau netral.?Anda juga dapat memprediksi ukuran (rentang) menggunakan algoritma kontinu/regresi.

        Demografi Target

        Penting untuk memahami dan mengantisipasi siapa, di mana, dan apa yang diinginkan oleh persona target Anda (audiens).?Memprediksi rentang usia yang tepat, jenis kelamin, suka dan tidak suka, preferensi, lokasi geografis, dll. Akan memainkan peran dalam keberhasilan atau kegagalan adaptasi ide besar Anda berikutnya.

        Baca Juga: Apa Itu Machine Learning?

        Dan ya, sementara orang dapat menerapkan akal sehat untuk memprediksi, tetapi pendekatan ilmiah yang diterapkan dengan menggunakan ML akan memungkinkan Anda untuk melihat lebih banyak hasil potensial dan akan mempertimbangkan data historis sepenuhnya.

        Hasil Kampanye Pemasaran

        Pemasaran penawaran layanan atau produk Anda sangat penting.?Dan Anda dapat menghabiskan banyak uang untuk berbagai kampanye pemasaran online atau offline.?Tetapi Anda dapat merasakan manfaatnya atau mengembalikan hanya pengeluaran melebihi waktu posting atau selama kampanye.

        Tapi bukankah lebih masuk akal jika Anda bisa memprediksi hasil kampanye??Anda dapat melakukannya dengan menerapkan model berbasis algoritma klasifikasi untuk merasakan jika jangkauan atau respons akan tinggi atau rendah.?Anda dapat menggunakan model berbasis regresi untuk memprediksi rentang respons (atau apakah konversi prospek).

        Baca Juga: Gratis Tis Tis Tis... Terapkan Strategi Pemasaran Ini, Gratis dan Efektif Euy

        Kemudian Anda dapat menyesuaikan parameter kampanye dan memprediksi di muka apakah respons atau kemungkinan konversi timbal meningkat atau tidak.

        Layanan Pelanggan

        Proaktif lebih dibutuhkan daripada reaktif ketika datang untuk melayani pelanggan.?Dan jika Anda ingin proaktif, memprediksi respons atau reaksi mereka adalah kuncinya. Anda dapat menggunakan ML untuk memahami berdasarkan data historis bagaimana biasanya pelanggan akan bereaksi.

        Meskipun setiap pelanggan berbeda, tetapi ada banyak aspek umum di mana harapan atau reaksi mereka serupa.?Oleh karena itu, berdasarkan pada berbagai harapan dan faktor layanan, seseorang dapat memprediksi reaksi pelanggan.?Tepi ini memberi Anda opsi untuk menjadi proaktif daripada reaktif.

        Baca Juga: Apa Itu Artificial Intelligence?

        Pengungkit Bisnis Inti

        Kita masing-masing akan memiliki ide dan pasar yang berbeda.?Tergantung pada bisnis Anda, memprediksi hasil fungsional dapat juga dilakukan dengan menggunakan ML.?Ide-ide ini adalah bisnis atau masalah kasus sentris.?Masalah inti yang Anda coba selesaikan akan menjadi inti bagi model ML.

        Salah satu masalah umum yang akan Anda hadapi adalah seputar ketersediaan data berkualitas. Anda tidak hanya membutuhkan data (kuantitas) yang cukup untuk melatih model Anda, tetapi penyebaran nilai fitur dan label harus baik. Jika tidak, model dapat berubah menjadi bias atas satu hasil daripada yang lain.

        Mau Berita Terbaru Lainnya dari Warta Ekonomi? Yuk Follow Kami di Google News dengan Klik Simbol Bintang.

        Penulis: Clara Aprilia Sukandar
        Editor: Clara Aprilia Sukandar

        Bagikan Artikel: