مواد
- تیسری پارٹی کو گمنام کسٹمر ڈیٹا بیچنا
- مارکیٹنگ کی استعداد کار کو بڑھانا
- بہتر صارف پروفائلنگ
- بطور سروس بصیرت اور مشورے
- سیلف سروس تجزیاتی پلیٹ فارم
- اشتہاری دھاندلی سے اجتناب کریں
- کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
- آخری خیالات
ماخذ: اسکائپکسل / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام
ٹیکا وے:
مشین لرننگ کا استعمال بڑے ڈیٹا کو بہتر بنانے اور اس کی قدر دینے کے لئے کیا جارہا ہے جیسا پہلے کبھی نہیں تھا۔ تنظیمیں اب ایم ایل کی طاقت کو اپنے ڈیٹا سے رقم کمانے کے ل to استعمال کر رہی ہیں۔
بڑے اعداد و شمار کو ہمیشہ ایک بے حد قیمتی وسائل کے طور پر بیان کیا جاتا ہے جو کسی بھی فروغ پزیر کاروباری منصوبے کو فروغ دے سکتا ہے ، تنظیموں کو قابل عمل بصیرت ، کاروباری مواقع اور اعلی مارجن فراہم کرتا ہے۔ جس طرح خام تیل کو قیمتی اور مفید وسائل میں تبدیل کرنے سے پہلے اسے بہتر بنانا ضروری ہے ، تاہم ، مصنوع ذہانت (اے آئی) اور مشین لرننگ (ایم ایل) کے ذریعہ اعداد و شمار کو ہضم کرنا ضروری ہے اس سے پہلے کہ یہ کسی چیز کے قابل ہو۔ کسی تنظیم کی کارروائیوں کی استعداد کار میں بہتری لانے سے لے کر نئی آمدنی والے سلسلے بنانے کے ل business ، کاروباری اعداد و شمار کو مختلف طریقوں سے کمایا جاسکتا ہے۔
چونکہ مرکٹر ایڈوائزری گروپ میں ادائیگیوں کی جدت کے وی پی ، ٹم سلوین نے واضح کیا ، "ڈیٹا منیٹائزیشن آپ کے نئے چینلز کے ذریعہ حاصل کردہ ڈیٹا کو فائدہ اٹھانے کے بارے میں ہے۔" آئیے کچھ وقت ضائع کیے بغیر کچھ ٹھوس مثالوں پر ایک نظر ڈالیں۔ کیونکہ وقت پیسہ ہے ، میرے دوست!
تیسری پارٹی کو گمنام کسٹمر ڈیٹا بیچنا
کسٹمر کا ڈیٹا جو گمنامی میں ہے (یعنی کسی حساس معلومات سے محروم ہے) یا ترکیب شدہ ہے (یعنی قدرے ترمیم کی گئی ہے لہذا یہ اب بھی 100 stat اعداد و شمار سے متعلق ہے لیکن اصل گاہک کو تلاش کرنا ناممکن ہے) دوسری کمپنیوں کو فروخت کیا جاسکتا ہے جس میں اس کی ضرورت ہے۔ تجزیاتی مصنوعات کی شکل۔ مجموعی ، پیش گوئی شدہ ڈیٹا کو منیٹائز کیا جاسکتا ہے کیونکہ اس میں کوئی ایسی قدر ہوسکتی ہے جو اس کے اصل استعمال سے کہیں زیادہ ہو اور آمدنی کا ایک نیا سلسلہ پیدا ہوسکے۔ مثال کے طور پر ، کسی مال نے یہ جاننا چاہا کہ وہ ویڈیو خریدنے کے بعد کس قسم کے کھانے کو ترجیح دیتے ہیں تاکہ وہ خریداری کرنے کے بعد ایک مخصوص فاسٹ فوڈ بوتھ اسی جگہ پر رکھ سکے جو گیمنگ شاپس کے برابر ہے۔ یا کوئی ٹیلی مواصلات کمپنی صارفین کے جغرافیائی محل وقوع کے اعداد و شمار کو بیچ سکتی ہے جسے استعمال کرنے کے لئے زیادہ موثر "سمارٹ سٹی" ٹکنالوجی حل کی منصوبہ بندی کی جاسکتی ہے۔
مارکیٹنگ کی استعداد کار کو بڑھانا
کمپنی کو تازہ گراہکوں کے مستقل بہاؤ کی فراہمی کے لئے نئے امکانات تک پہنچنا ضروری ہے۔ یہی وجہ ہے کہ کسی بھی جدید انٹرپرائز کے بجٹ میں مارکیٹنگ تقریبا ہمیشہ خرچ کی سب سے مہنگی اشیاء میں سے ایک ہوتی ہے۔ مشین لرننگ کا استعمال بہت سارے مارکیٹنگ کے اعداد و شمار کو سمجھنے کے ل be ، اس کی استعداد کار کو بڑھانے اور اخراجات کو کم کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ الگورتھم کا استعمال صارف کی انفرادی ترجیحات کی بنیاد پر دیکھنے کے ل further مزید ویڈیوز یا مضامین کو پڑھنے کے لئے تجویز کرنے ، کسی ویب سائٹ یا پلیٹ فارم پر خرچ کرنے والے وقت میں اضافہ کرنے ، یا زیادہ ممکنہ صارفین کی توجہ حاصل کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ مواد کے ٹکڑے کی مقبولیت کا اندازہ تجزیہ تجزیہ کے ذریعہ کیا جاسکتا ہے ، جس طرح آپ جس طرح کے مواد کو ترتیب دینا چاہتے ہیں اسے کم کرنے میں مدد ملتی ہے۔ (کاروبار میں اے آئی کے بارے میں مزید معلومات کے لئے ، دیکھیں کہ مصنوعی ذہانت کس طرح سیلز انڈسٹری میں انقلاب لائے گی۔)
بہتر صارف پروفائلنگ
کسی کمپنی کے صارفین کے طرز عمل کی مکمل تفہیم ان میں سے زیادہ رقم نچوڑنے کے لئے ضروری ہے۔ صارف کے ڈیٹا سے قابل عمل بصیرت کھینچنا بڑی اعداد و شمار کے تجزیے کی روٹی اور مکھن ہے ، اور ایم ایل اس عمل کو اگلی سطح تک لے جاسکتا ہے۔ صارفین کی طرز عمل کا تجزیہ کرنے اور یہ سمجھنے کے لئے چورن پیشن گوئی کے ماڈلز مرتب کیے جاسکتے ہیں جو مختصر وقت کے بعد آپ کی مصنوعات کو استعمال کرنے سے روکنے کے لئے لوگ زیادہ تر امکان رکھتے ہیں۔ چونکہ ان کو برقرار رکھنے کے ل appropriate مناسب کارروائی کی جاتی ہے (مثال کے طور پر ، مکمل طور پر خودکار CRM پلیٹ فارم کے ذریعے) ، بہت زیادہ رقم بچ جاتی ہے کیونکہ حصول کی لاگت برقرار رکھنے کی لاگت سے پانچ گنا زیادہ ہے۔ کسٹمر لائف ویلیو (سی ایل ٹی وی) ماڈلز کو بھی اس بات کا تعین کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے کہ کون سے صارف شخص اپنی عادات سے مفید ڈیٹا نکال کر آپ کی مصنوعات پر رقم خرچ کرسکتا ہے۔ اس سے کمپنیوں کو اپنی کوششیں صرف ان لیڈ پر مرکوز کرنے میں مدد ملتی ہے جو متعلقہ محصول وصول کرسکتے ہیں۔
بطور سروس بصیرت اور مشورے
سب سے مشکل کاموں کو انجام دینے کے لئے کمپنیاں اکثر اپنے سب سے قدیم ، ہنر مند ملازمین کی مہارت پر انحصار کرنے کی ضرورت ہوتی ہیں۔ کسی تنظیم کا سینئر افرادی قوت ایک اہم اثاثہ ہوتا ہے جس کے علم اور جاننے کے قابل منتقلی اس وقت ہوتا ہے جب یہ تجربہ کار کارکن بالآخر ریٹائر ہوجائیں۔ تاہم ، کچھ کمپنیوں نے دستاویزات کے ان گنت صفحات کو ہضم کرنے کے لئے مصنوعی ذہانت کا استعمال کیا ہے جس میں صارف دستی ، روزانہ کی کارروائیوں کے بارے میں خط و کتابت ، اور انتہائی ہنرمند ملازمین اور سابقہ ملازمین کی تحریری رپورٹس شامل ہیں۔ نتیجہ سمارٹ ڈیجیٹل معاونین کی تخلیق تھا جو نئے ملازمین کو حقیقی وقت میں مفید بصیرت مہیا کرنے ، مینوفیکچرنگ کمپنیوں کے لئے مادی انتخاب کے بارے میں فوری تجزیہ کرنے اور ٹیم کے ہر ممبر کو موقع پر کوئی بھی متعلقہ فیصلہ کرنے میں مدد فراہم کرنے کے اہل ہیں۔ اس سے ملازمین کو زیادہ ملازمت انجام دینے میں زیادہ وقت خرچ کرنے ، اور تفصیلات معلوم کرنے میں کم وقت دینے سے ملازمت کارآمد ہوجانے میں مدد ملتی ہے۔
سیلف سروس تجزیاتی پلیٹ فارم
ڈیٹا کو رقم کمانے والے اثاثہ میں تبدیل کیا جاسکتا ہے یہاں تک کہ جب کوئی کمپنی اس اعداد و شمار کی ملکیتی نہیں ہے اور نہ ہی اسے تیار کرتی ہے۔ اس پیچیدہ کاروباری ماڈل کا استعمال ان تنظیموں کو فراہم کرنے کے لئے کیا جاتا ہے جنہیں کلاؤڈ بیسڈ ، سیلف سروس سروس تجزیاتی پلیٹ فارم کے ساتھ اپنے اسٹریٹجک ڈیٹا سے مفید معلومات نکالنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ پلیٹ فارمز الگورتھم کے ذریعہ تقویت یافتہ ہیں جو متعدد مقاصد کے ل their ان کے ڈیٹا کو مجموعی ، افزودہ اور تجزیہ کرتے ہیں - جیسے امپلانٹ میں تیاری میں مشینوں کی استعداد کار میں اضافہ اور ان کے اخراجات میں 68٪ تک کمی - یا پیچیدہ نظام ، نیٹ ورکس ، پاور پلانٹس وغیرہ۔ اکثر ، یہ پلیٹ فارم ایم ایل کی صلاحیتوں کو جدید ترین سینسر کے اعداد و شمار کے ساتھ جوڑ دیتے ہیں تاکہ ان کی پیش گوئی اور خود شفا بخش ہونے کی صلاحیت کو بہتر بنائیں ، آپریشنل کاموں کو خودکار اور بہتر بنائیں ، اور ٹائم ٹائم کو 40٪ تک کم کریں۔ (ابھی تک ہر ایک نے ایم ایل کو لاگو نہیں کیا ہے۔ معلوم کریں کہ 4 روڈ بلاکس میں جو مشین لرننگ کو روکنے میں ناکام ہیں۔)
اشتہاری دھاندلی سے اجتناب کریں
بہت سی کمپنیاں جو اندرون ملک مارکیٹنگ کی ٹیموں کے متحمل نہیں ہوسکتی ہیں انہیں تیسری پارٹی کے دکانداروں پر انحصار کرنا ہوگا تاکہ انہیں نئی برتری اور امکانات فراہم کریں۔ تاہم ، ڈیجیٹل فراڈ کے دور میں ، ہر فروخت کنندہ اتنا شفاف نہیں ہوتا جتنا ہونا چاہئے۔ جھوٹی حد تک پہنچے گراہکوں کی تعداد کو بڑھانے کے ل some ، کچھ کم نفیس اشتہاری ایجنسیاں غلط سوشل پروفائلز بیچتی ہیں جو سوشل میڈیا پر غلط جائزے ، تبصرے اور تعاملات فراہم کرتی ہیں ، یا بوٹس جو ایپس ، سافٹ ویئر اور موبائل / آن لائن گیمز کو مسلسل ڈاؤن لوڈ کرتے ہیں۔ تاہم ، یہ زندہ صارف نہیں ہیں - نہ صرف وہ کبھی بھی کسی خدمت کی ادائیگی نہیں کریں گے ، بلکہ وہ حقیقی لوگوں کے ساتھ بھی الجھن میں پڑسکتے ہیں ، اور اپنی ممکنہ طور پر بڑی تعداد میں ، تنظیموں کو ایک غلط صارف شخصیت تشکیل دینے میں مدد فراہم کرتے ہیں۔ مشین سیکھنے کا استعمال کرتے ہوئے بوٹس اور غلط پروفائلز کا آسانی سے پتہ لگایا جاسکتا ہے کیونکہ ، آپ جانتے ہو ، مشینیں اپنی نوعیت کا پتہ لگانے میں ہم سے زیادہ ماہر ہیں!
کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
جب آپ سافٹ ویئر کے معیار کی پرواہ نہیں کرتے ہیں تو آپ اپنی پروگرامنگ کی مہارت کو بہتر نہیں کرسکتے ہیں۔
آخری خیالات
اگر آج ، 68٪ کمپنیاں عمل کو بڑھانے کے لئے مشین لرننگ اپناتی ہیں تو اس کی ایک وجہ ہوسکتی ہے۔ وہ لوگ جو الگورتھم سے چلنے والے ڈیٹا مینجمنٹ اور ڈیٹا گورننس کی مکمل صلاحیتوں کو سمجھتے تھے ان کی ترقی میں ان لوگوں کی نسبت 43 فیصد اضافہ دیکھا گیا جو نہیں کرتے تھے۔ ڈیٹا اور بصیرت کے ل A ایک نیا بازار پہلے ہی پیدا ہوچکا ہے ، اور مشین لرننگ "ریفائنری" ہے جو اس وسیلہ کو اور زیادہ قیمتی اور منیٹائز کرنا آسان بنا رہی ہے۔