인공 지능 (AI)에 대해 들어 본 적이 있다면 기계 학습이라는 많이 사용되는 용어를 접하게 될 것입니다. 둘의 차이점은 무엇입니까?
- 인공 지능은 스스로 결정을 내릴 수있는 기계를 나타내는 용어이며,
- 기계 학습이란 데이터를 상관, 분석 및 학습 할 수있는 기계를 나타내는 용어입니다.
이 모든 것은 다음과 같이 요약됩니다: 인간처럼 생각하는 기계 인 진정한 AI는 오늘날 존재하지 않습니다. 대신, 기계 학습은 우리가 가지고있는 AI의 버전이며, 진정한 인공 지능보다 더 제한적이지만, 중소기업에 대한 모든 가능성을 열어줍니다.
클라우드 기반 컴퓨터 학습으로 중소 기업 생산성 향상
기계 학습은 데이터가 제공되므로 회사, 제품 및 서비스 및 고객에 대해 많은 것을 알고 있습니다. 이러한 지식으로 무장 한 클라우드 기반 기계 학습 솔루션은 다음과 같은 방법으로 생산성을 높일 수 있습니다.
- 비즈니스의 프로세스, 재정, 오퍼링 및 고객에 대한 동향 파악 및 통찰력 제공. 과
- 마케팅 및 고객 서비스와 같은 일상적인 활동의 일부분을 자동화합니다.
생산성 향상을 위해 기계 학습 솔루션을 사용할 수있는 구체적인 방법은 다음과 같습니다.
마케팅
중소기업은 마케팅 자동화를 통해 수년간 생산성을 향상시키고 있습니다. 이러한 도구는 많은 마케팅 업무를 자동화했지만 사람들이 수동으로 구성해야했습니다.
이 믹스에 기계 학습을 추가하면 마케팅 프로세스에 더 큰 자동화 기능이 추가되어 생산성 수준을 더욱 높일 수 있습니다. 다음은 마케팅 생산성을 향상시키는 클라우드 기반 기계 학습 솔루션입니다.
Twizoo
귀하의 웹 사이트에 대한 소셜 미디어에 대한 의견을 정리하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다. Twizoo는 기계 학습을 사용하여 Twitter 및 Instagram에서 브랜드에 대한 긍정적 인 언급을 발견 한 후 웹 사이트의 가장 관련성이 높은 페이지에 자동으로 해당 고객의 추천을 배치합니다.
구문
가능한 한 효과적인 전자 메일 마케팅 노력을 원할 경우 Phrasee는 원하는 결과로 이어질 단어를 생각해 내도록 도와줍니다.
크레용
Crayon은 기계 학습을 사용하여 외부 신호 힙을 필터링하여 경쟁자가 무엇인지 파악합니다.
Act-On
마케팅 자동화 도구 Act-On은 기계 학습을 사용하여 고객에 대한 리드를 육성하는 적응 형 여행을 만듭니다.
로코
적으로 소셜 미디어 마케팅 콘텐츠 아이디어가 생기는 데 어려움이 있습니까? Rocco는 비즈니스 및 브랜드 음성의 내용을 학습 한 후 추종자가 참여할 가능성이있는 최신 콘텐츠를 제안합니다.
인사이트 풀
Insightpool은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 중소 규모 비즈니스가 적합한 영향 요인 마케팅 담당자를 찾는 데 도움이되는 영향력있는 마케팅 검색 시스템입니다.
웹 사이트
웹 사이트가 필요하다는 것을 알지만 중소 기업 웹 사이트를 구축하는 것은 어려울 수 있습니다. 전체 작업을 파악하는 동안 크롤링에 대한 생산성이 저하됩니다. 왜 아래의 두 가지 기계 학습 솔루션이 당신을 위해 그것을 구축하게하지 않습니까?
윅스
Wix의 새로운 "인공 디자인 인텔리전스 (Artificial Design Intelligence)"제공은 당신에게 "멋진"과 "완성 된"사이트를 구축합니다.
그리드
Grid를 사용한다는 것은 웹 사이트 제작자가 가상의 웹 빌더를 갖게된다는 것을 의미합니다.이 빌더는 "컨텐츠를 추가하기 만하면 디자인 할 수 있습니다."
해석학
데이터 분석은 기계 학습이 진정으로 빛나는 분야 중 하나입니다. 아래의 솔루션은 중소기업 및 생산성 향상에 도움이되는 통찰력을 자동으로 제공합니다.
PaveAI
사용하기 쉬운 기계 학습 솔루션 PaveAI를 사용하면 애드워즈, Facebook 광고 및 트위터 광고뿐만 아니라 Google 웹 로그 분석을 연결할 수 있으므로 데이터를 분석하여 효과적인 정보와 그렇지 않은 정보를 보여줄 수 있습니다.
Qlik Sense
데이터를 업로드하면 Qlick Sense Associative 엔진은 찾고 생각조차하지 않은 연결과 통찰력을 찾습니다.
고객 관계 관리
CRM 시스템은 단순히 고객에 관한 데이터 더미입니다. 그 데이터를 학습하는 것을 목표로하는 기계는 당신이 훨씬 더 생산적으로 사용하는 것을 도울 것입니다.
세일즈 포스 아인슈타인
이 카테고리에는 단 한 명의 플레이어 만 있지만 Salesforce Einstein은 매우 중요합니다. 이 플랫폼은 고객 및 프로세스에 대해 알아야 할 것이 무엇인지 알려줄뿐만 아니라 해당 데이터를 기반으로 솔루션을 구현하는데도 도움이됩니다.
매상
인공 지능과 기계 학습은 긍정적 인 방식으로 영업 프로세스에 영향을 미쳤습니다. 아래의 도구를 사용하면 어떤 고객이 구매할 준비가되었는지 파악할 수 있으며, 둘 다 더 생산적인 영업 사원이됩니다.
InsideSales
더 많이 판매 할 수 있도록 제작 된 InsideSales는 다음을 알도록 도와줍니다. 판매 대상 및 취할 조치; 어떤 기회에 초점을 맞출 것인가? 그리고 어떤 고객이 떠날 가능성이 있고 어떤 고객이 성장할 것인지를 알아야합니다.
베이스
Base는 영업 팀이 올인원 도구 및 예측 통찰력을 통해 생산성을 높일 수 있도록 도와줍니다.
소매 판매
소매 판매는 날씨, 시간 및 위치를 포함하여 많은 요소에 의존하기 때문에 판매를 극대화하려고 할 때 모든 기반을 포괄하기가 매우 어렵습니다. 다시 한번, 기계 학습은 아래의 두 가지 솔루션에 의해 입증 된 것처럼 상황에 긍정적 인 영향을 미쳤습니다.
판매 온도
예측 분석 도구 인 Sales Temperature는 과거 판매 결과, 일기 예보, 예정 휴일 등을 사용하여 수익을 극대화하기 위해 취해야 할 조치를 예측합니다.
Percolata
Percolata는 매장 트래픽 데이터, 직원 일정, 마케팅 통찰력 등을 사용하여 필요에 맞게 인력을 최적화합니다.
개인화
개별 고객에 대한 마케팅 캠페인 조정은 기계 학습이 현실화되기 전에 환상 이었지만 아래의 솔루션은 각 고객에 대한 데이터를 수집하고 경험을 개인화 할 수 있습니다.
LiftIgniter
클릭률, 전환 및 참여와 같은 목표를 설정하면 LiftIgniter는 각 고객에 대한 개인화 된 콘텐츠 및 권장 사항을 표시 할 수 있습니다.
BrightInfo
BrightInfo는 하나의 목표를 염두에두고 설계된 "실시간 개인화 엔진"입니다. 웹 사이트 전환을 늘리십시오.
모집 및 채용
중소 기업에서 채용 및 채용 업무를 관리하려면 도움이 필요하십니까? 기계 학습을 통해 여기에서 생산성을 높일 수 있습니다.
이상
Ideal을 사용하면 수동 재개 스크리닝 및 후보 소싱을 비롯하여 지루하고 시간 소모적 인 작업을 자동화 할 수 있습니다.
아리아
자신의 AI 보조원 인 Arya는 기계 학습을 사용하여 직책에 가장 적합한 자질을 결정한 다음 장래 후보자에게 다가갑니다.
오토메이션
이미 위에서 살펴본 것처럼 기계 학습은 가장 지루한 비즈니스 과제 중 일부를 자동화하는 데 사용될 수 있습니다. 생산성을 높여야합니까? 크기에 대해 다음 해결책을 시도하십시오.
CrowdFlower
CrowdFlower는 콘텐츠 검토, 데이터 분류, 데이터 수집, 정서 분석, 필사본 등을 위해 기계 학습과 human-in-the-loop를 결합합니다.
고객 서비스
훌륭한 고객 서비스는 요즘 진정한 비즈니스 차별화 요소이며 기계 학습은 고객 서비스 팀의 대응력과 생산성을 높일 수 있습니다. 시작을위한 몇 가지 해결책이 있습니다.
관용적 인
Idiomatic은 지원 팀이 이메일, 채팅 또는 소셜 미디어를 통해 고객과 대화하는 대화를 지속적으로 분석하고 지원 노력을 향상시키는 데 도움이되는 데이터를 분석합니다.
답변 IQ
AnswerIQ는 AI를 사용하여 고객 지원 상담원의 생산성을 높이고 처리 시간을 줄입니다.
고객 유지
고객이 언제 떠나려고하는지 알기는 어렵지만 기계 학습은 추세를 주시하여 누가 뛰어 넘을 준비가되었는지 알 수 있습니다. 이 세 가지 솔루션은 시선을 사로 잡아 생산성을 높여 사용자가하지 않아도 될 것입니다.
나 테로
Natero는 고객의 평생 가치를 극대화하고 변동을 줄이고 성장을 가속화 할 수 있도록 도와줍니다.
ABM
고객의 향후 행동을 예측하는 데 도움을주기 위해 ABM은 고객이 더 오래 유지할 수 있도록 도와줍니다.
도시 비행선
Urban Airship의 Predictive Churn Solution은 변동 위험을 기반으로 앱 사용자를 고용합니다.
사기 방지
사기 행위는 사업을하는 데 항상 귀찮은 행위입니다. 아래의 솔루션에서 알 수 있듯이 기계 학습을 사용하여 사기에주의를 기울이면 모든 사람을 보호 할 수 있습니다.
과학 선별
Sift Science의 Digital Trust Platform은 다양한 유형의 사기 행위로부터 귀하와 고객 모두를 보호합니다.
시작하는 방법을 궁금해하십니까?
인공 지능 및 기계 학습 관련 전략에 투자하기 전에 비즈니스 성과를 창출하는 데 도움이되는 기술에 대해 배우는 것이 좋습니다. 대부분의 인공 지능 및 기계 학습 솔루션은 현재 결과를 얻기 위해 고객 개발이 필요합니다. 이를 위해서는 현재의 비즈니스 요구 사항을 평가하고이를 비즈니스 결과에 매핑하여 올바른 잠재력을 실현해야합니다. 무료 평가를 받으려면 시작하려면 파트너 인 Meylah에게 문의하십시오.
Shutterstock을 통한 사진
More in: 스폰서 2 코멘트 ▼
