如何在您的业务中实际应用数据科学

数据科学、人工智能、机器学习——全部21项你现在经常在新闻文章、虚拟会议、公司社交媒体帖子和博客中看到世纪的“流行词”。

但它们真正的意思是什么,你如何将它们实际应用到商业中?

在本文中,Paul MacGregor的完美渠道将使他们的含义脱节,向您展示他们如何将您的业务实施作为收入增长的真正驱动程序。

人工智能(AI)

让我们从《牛津英语词典》对人工智能的定义开始:

“计算机系统的理论和发展能够执行通常需要人类智能的任务,例如语言之间的视觉感知,语音识别,决策和翻译。”

立即,一些日常应用程序春天想到 - 想到谷歌的翻译服务,或在电话银行中使用语音识别。

另一个例子将是监管金融市场的自动监测,以发现交易者“不端行为”。但是,所有这些例子都基本上是免费的,所以额外的收入在哪里?

机器学习(毫升)

现在让我们看看“机器学习”(ML)。ML被Tom Mitchell定义为通过体验自动改善计算机算法的计算机算法研究“。

因此,机器学习是人工智能的一个分支,帮助促进数据科学的总体主题的最实际方面,即使用今天的高性能计算能力来帮助更好的商业决策,驱动交易,并增加收入。

那么ML的具体应用是什么呢?以亚马逊为例,一旦访问该网站,它会立即识别你是谁,并“为你推荐”。

他们是怎么做到的?通过使用ML的一个名为“推荐引擎”的特定分支,亚马逊不仅会自动跟踪和存储你的历史购买记录,还会自动存储你浏览过或没有购买的商品,然后给出智能建议。

现在我们开始看到一些在创收方面的实际应用——你经常接受亚马逊的推荐吗?

B2B Markets.

Let’s expand on this idea further – not just for so-called B2C markets such as Amazon and Ocado, but for more complex B2B markets, where the products may have far higher value, and there are other considerations than price, such as quality, availability and perishability.

数字B2B市场经常使用拍卖作为提高卖方价格的一种方式(英文转发)。但如果你销售的产品由于易腐烂或存储成本高而必须100%销售,那该怎么办?那么,直截了当的英国远期拍卖可能不会给你带来“最佳”结果——即以稍低的价格“出清市场”,并拥有更大的分销渠道,而不是将你的部分库存卖给出价最高的投标者。

这也是机器学习可以提供帮助的地方。通过跟踪买家在每次拍卖中的行为,分析更广阔市场中的购买力,推荐引擎会专门调整拍卖背后的数学运算,实现产品的更大分销,减少库存,从而降低成本。

毫升在实践中

让我们更进一步——假设你正在运行的B2B数字市场是针对一套在某些情况下可以充当替代品的产品。例如,不同等级的钢铁,高度相关的能源产品,或某些医药产品。

Some of your clients have participated in an auction for one product, but unfortunately, they did not ‘win’ the auction (either fully or partially, depending on the auction algorithm), and are left with prospect of waiting for the next auction for that specific product, which may be several weeks away.

通过跟踪这种特定的用户行为——尤其是浏览历史——和执行详细的行为分析,ML算法可能“推荐”的用户参与拍卖相关替代产品,这是发生在不久的将来,从而满足短期市场客户需求和产生额外收入。这个建议可以直接发送到客户的移动设备上,确保他们不会错过这个机会。

竞争优势

因此,我们现在了解了一些ML形式的数据科学应用如何有助于为您的业务产生新的收入,潜在地降低您的成本,并预测客户的需求。

建立一个历史上的ML算法是一种防御能力很强的产品,即使它是基于公开可用的数据,也不容易被竞争对手打乱——显然,机器需要时间来学习。

如果你是在一个模拟的市场运营,并思考数字策略,我的建议是开始收集数据在你的顾客的行为——即使他们现在操作在一个模拟的方式——这将给你一个率先部署一个实用的、有价值的数据科学项目。

本指南是专门为ByteStart编写的,由Paul MacGregor,销售和营销主管完美的渠道。保罗是一位经验丰富的思想领袖,他找出贸易的关键驱动因素,并将这些信息传递给有影响力的商业领袖;通过对市场、产品和技术的深入了解,建立持久的、有利可图的关系。

上次更新 - 2月12日,2021年2月12日

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