ビジネスに対する機械学習の 8 つのメリット

ゲッティイメージズ

機械学習の目的は、より高い精度で結果を予測し、従来の統計手法のみに依存すると人間が見逃してしまう可能性が高い傾向を識別することです。

企業にとって、これらの機能は競争上の優位性をもたらします。そのため、機械学習 (ML) は企業での導入が拡大しており、戦略計画からセキュリティに至るまでの機能で使用されています。これらの水平的なアプリケーションに加えて、ML は垂直市場の特定のニーズに応え、デジタル変革の取り組みをサポートできます。

機械学習アルゴリズムは、データのパターンを調べます。アルゴリズムが受け取るデータが増えるにつれて、時間の経過とともに改善される可能性があります。

より良い予測が可能になるという見通しは、企業のデータ主導型の願望と一致します。このような組織に対して、ML は推奨事項を提供し、顧客の需要を予測し、企業の意思決定プロセスをサポートできます。このテクノロジーは、他の AI 開発、特に生成型 AI の開発も促進し、企業での採用に向けて準備が整っています。

このような背景を念頭に置いて、ビジネスにおける機械学習の主な利点を 8 つ紹介します。

顧客を育成できることは、ML を導入する最大の理由の 1 つです。顧客の離脱は企業にとって大きな頭痛の種です。 ML は、企業がどの顧客が離脱する可能性があるかを特定するのに役立ちます。

「これは、さまざまな業界や企業規模において、長期契約であろうと月次契約であろうと、当社のクライアントが直面する最大の問題です」と、テクノロジー最新化企業である SPR の CTO マット・ミード氏は述べています。シカゴで。

顧客維持は基本的に分類の問題です。ミード氏によると、この ML タスクには、企業の顧客の特徴、つまり、去った顧客と残った顧客に関する履歴情報、および顧客のさまざまな行動を調べることが含まれています。顧客はその分析を利用して、潜在的にリスクのある顧客向けの「ホワイトグローブプログラム」を確立できるとミード氏は述べた。企業は顧客満足度を高め、より緊密な関係を築くことができる、と同氏は付け加えた。

フィラデルフィアの Slalom の AI/ML プラクティスのマネージングディレクター兼リーダーである David Frigeri 氏も、ML の利点として顧客維持を挙げています。

同氏は、「財務上の観点から見て、最大の収益は、分析機能を主要な収益源に可能な限り近づけて配置することであることがわかった」と述べた。「したがって、より良い製品やサービスを通じて、より良い顧客エクスペリエンスを構築し、定着率を向上させ、顧客の生涯価値を向上させることは、実際には、すべての主要な垂直分野にまたがる水平方向の焦点です。」

ミード氏によると、もう 1 つの需要のある ML アプリケーションは、固定資産または長期資本資産の予知保全です。ここで、ML は障害が発生する可能性のある機器を特定します。組織はその洞察を利用してダウンタイムをスケジュールし、クライアントに混乱をもたらすようなコストのかかる停止が発生することなく修復を行うことができる、と同氏は述べた。

Vantage Market Research によると、予知保全の世界市場は 2028 年までに 193 億ドルに達し、年間複利成長率 30% で成長すると予測されています。

Netflix と Amazon は、ML を使用して顧客の購入履歴に基づいて新しい製品やサービスを提案するレコメンダーシステムを構築する注目の例を提供しています。

「これらは、パーソナライゼーションの精神に基づいた、興味深い、非常に公開された ML の実装です」とミード氏は述べました。

この ML のユースケースは、顧客にとってより大きな価値を生み出すだけでなく、企業にとってもアップセルとクロスセルの機会をもたらします。したがって、レコメンダーシステムは企業に新たな収入源を生み出すことができます。

ML は予測を行うことがすべてであるため、このテクノロジーはアクティビティの計画と予測のための自然なプラットフォームを提供します。

ML は企業が将来のコスト、需要、価格傾向を予測し、予算編成を容易にし、企業の財務見通しを保護するのに役立つとミード氏は述べています。「これは、私たちが顧客のために行う仕事の中で非常に大きなカテゴリーです」と彼は述べました。

企業内では、企業戦略家の役割が ML の普及拡大から恩恵を受けることになります。 Gartnerのリサーチディレクター、デイビッド・エイカーズ氏は、企業のストラテジストが考慮すべきトレンド、そしてそれを分析する必要があるペースは、新型コロナウイルス感染症のパンデミックを考慮すると根本的に異なると述べた。