SERVISI

Iskoristite prednosti Machine Learning algoritma

Šta je i zašto Machine Learning?

U poslovnom izvještavanju uglavnom se koriste deskriptivne statistike poput frekvencija, procenata, artimetičkih sredina, jednostavnih grafičkih prikaza, te postavljanja jednostavnih SQL upita nad bazama podataka. Primjena takvih analiza je ograničena na ljudske aktivnosti, što znači da čovjek treba odrediti šta treba izračunati. Machine Learning algoritmi se ne ograničavaju na ljudsko razmišljanje i analizu. Ti algoritmi automatizovano otkrivaju obrasce u podacima za koje čovjek čak i ne sluti da postoje. Na osnovu otkrivenih obrazaca u podacima, razvijaju se aplikacije koje samostalno obavljaju određene zadatke, stvaranjem predikcija u stvarnom vremenu. Sa Machine Learning tehnologijom, kompanija uči od svog kumulativnog iskustva (pohranjenih podataka) i poduzima akcije primjenom znanja koje je stekla. Machine Learning je području kompjuterske znanosti koje koristi algoritme za razvoj sistema koji može samostalno učiti i razvijati se iz podataka u svom okruženju.

 

 
 

Popularne poslovne solucije

Saznajte kako koristiti Machine Learning algoritme i pretvoriti vaše podatke u djelotvornu inteligenciju.

Napredna segmentacija (Advanced Segmentation)

Ako razumijete želje i ponašanje kupca, zauvijek ćete ga imatislika 3

Machine Learning algoritmi otkrivaju u podacima skrivene segmente kupaca i njihove različite ponašajuće karakteristike između segmenata. Ukoliko jasno poznajete svoje različite grupe kupaca, to vam daje snažnu prednost da neprestano usklađujete marketinške aktivnosti prema njima. Algonator će na osnovu otkrivenih segmenata u vašim podacima, razviti i implementirati algoritam koji će automatizovano obavljati segmentaciju svakog novog kupca i to u stvarnom vremenu.

 
 


Optimiziranje promotivnih kampanja (Optimizing Promotional Campaigns)

Smanjite  troškove i povećajte  efikasnost kampanje

slika 4

Cilj je svake direktne marketing kampanje povećati stopu reakcije kupaca uz minimalna ulaganja. Machine Learning algoritmi imaju sposobnost automatizovano identificirati u masi podataka kupce koje treba kontaktirati i za koje postoji najveća šansa da će reagovati na različite kampanje. Sa naprednim algoritmima smanjujete troškove kontakata i povećavate efikasnost kampanje.

 
 
 
 


Prevencija odlazaka kupaca (Reduce Customer Churn)

Prepoznajte svoje nezadovoljne kupce i zadržite njihovu lojalnostslika 5

Napredni algoritmi jedini imaju sposobnost da u nepreglednoj količini podataka otkriju faktore koji dovode do gubitka kupaca. Na osnovu takvog otkrića u podacima, aplikativno rješenje Algonatora sa Machine Learning tehnologijom, sposobno je da u stvarnom vremenu predvidi potencijalni gubitak svakog pojedinačnog kupca, prije nego se on zaista dogodi. Takva tehnologija vam omogućava da kontinuirano poduzimate preventivne aktivnosti s ciljem redukcije odljeva kupaca ka konkurenciji.

 


Vrednovanje kupca (Lead Scoring)

Otkrijte i predvidite potencijal svakog kupca

slika 6

Posebnu pažnju treba posvetiti najvrednijim kupcima koji donose najveći profit. Kako takve kupce u masi podataka prepoznati u svakom momentu? Machine Learning algoritmi, na osnovu velikog broja atributa, automatski otkrivaju koji kupci imaju potencijal da budu najvredniji. Sa druge strane, saznat ćete grupe kupaca koji ne spadaju u vaše profitabilne kupce, te otkriti razlog zbog čega su takvi, što vam omogućava postaviti drugačiji marketinški pristup prema karakteristikama takvih kupaca.

 
 
 


Sentimentalna analiza (Sentimental Analysis)

Automatski prepoznajte osjećaje kupaca prema prema vašem brand-u, kompaniji...slika 7

Ekstrakcijom tekstualnih podataka kao što su online mišljenja, e-mail poruke, diskusije na društvenim mrežema, kao nikada prije imate mogućnost da vaš sistem samostalno razumije ono što kupac misli o vašem brandu ili kompaniji. Algonator vam pruža mogućnost razvoja algoritama koji će naučiti vaše kompjutere da samostalno razumiju i izdvoje značenja u tekstu, tako da mogu automatski prepoznati i izdvojiti kupce u odnosu na njihove emocije, namjere, teme razgovora i sl.

 
 


Napredni sistem preporuka  (Recommendations System)

Preporučite proizvod koji će se kupcu svidjeti.

slika 8Znati ponuditi kupcu pravu kombinaciju proizvoda ili usluga u pravo vrijeme rezultira unakrsnom prodajom, koja dovodi do povećanja prihoda. Machine Learning algoritmi otkrivaju u podacima neočekivane ponašajuće obrasce različitih preferencija među skupinama proizvoda. Na osnovu otkrića u podacima algoritam je sposoban automatski ponuditi proizvod sa kojim kupac čak nikada nije imao iskustva, ali vjerovatno bi ga preferirao.

 
 
 
 
 


Predviđanje prodaje (Sales Forecasting)

Optimizirajte buduće resurse za prodaju.

Bez pouzdane procjene buduće prodaje u nekoj vremenskoj sekvenci, kompanija ne može kvalitetno upravljati zalihama, novčanim tokovima niti planirati rast. Machine Learning algoritmi imaju snagu da na višedimenzionalnim razmjerama analiziraju trendove iz prošlosti, te otkriju znanje o budućim trendovima.

 
 
 


Analiza mreže (Network Analysis)

Identificirajte  odnose  unutar i između kupaca, trgovina, skupina, sistema...

slika 10Analizom različitih mreža indentificirajtekoje osobe u mreži igraju središnju ulogu (misaoni lideri, posrednici informacija itd.), identificirajte „uska grla“, uočite prilike za poboljšanje protoka informacija (npr. oglašavanja), ciljajte područja sa kojima ćete ostvariti najviše efekta itd.

 
 
 
 
 
 


Inteligentni sistemi  u upravljanju ljudskim resursimaslika 11

Imajte prave ljude i vještine, u pravo vrijeme i na pravom mjestu i za optimalan  trošak.

Sa Machine Learning aplikacijama, kao nikada do sada, imate mogućnost automatizovano prepoznati pokazatelje budućeg uspjeha pojedinca i organizacije prilikom zapošljavanja. Inteligentni sistem može izraditi preporuke kao što su; koji ljudi bi trebali biti u kojim smjenama, ko je od trenutnih i potencijalnih zaposlenika  u opasnosti od napuštanja firme, koji kandidat će imati specifične željene vještine, i još mnogo toga.

 
 
 


I mnogo više inteligentnih aplikacija

Razvoj i implementacija Machine Learning tehnologije ne poznaje granice. Moguće je razviti veliki broj aplikacija koje su sposobne samostalno i automatizovano obavljati inteligentne zadatke ili pomoći menadžmentu u poslovnom odlučivanju.

 
 

Kako Algonator radi?

Algonator koristi četiri koraka za implementaciju Machine learning algoritama u vaše aplikacije:

  • Sakupljanje i procesiranje podataka - Algonator procesira različite nestrukturirane i strukturirane podatake sa web-a, društvenih mreža, e-mail poruka, transakcijskih baza podataka, dokumenata itd.
  • Transformisanje podataka – Različite skupove podataka transformiše u matricu koja za Machine Learning tehnologiju predstavlja nepoznato „iskustvo“ u digitalnom obliku, pripremljenu za stvaranje modela i razvoj inteligentne aplikacije.
  • Razvoj modela – Primjenom Machine Learning algoritama Algonator pronalazi najbolji model rješenja za određeni zadatak koji se koristi za predikciju određenog događaja na nove slučajeve u kojima je cilj još nepoznat (npr. koji kupac će otići kod konkurencije).
  • Implementacija modela – Razvijeni Machine Learning model implementira se u postojeća IT rješenja kao pozadinska aplikacija koja će samostalno obavljati inteligentne zadatke koji su ciljano trenirani pri razvoju modela, kao npr; automatizovano optimizirati cijene, klasificirati rizične klijente, raspoznavati nezadovoljne kupce, personalizirano nuditi proizvode itd.

 

 

Industrije

Prodajaprodaja

U tehnološkoj eri,  sve kupovne aktivnosti potrošača se bilježe u vidu digitalnih podataka. Kao nikada do sada, trgovci imaju priliku analizirati velike količine podataka kako bi bolje razumjeli ponašanje svojih kupaca s ciljem poticanja na ponovnu kupnju, povećali prodaju proizvoda kao i  zadovoljstvo kupaca. Trgovima može implementirati Machine Learning tehnologiju u svim prodajnim procesima kako bi automatizovano postizala dublje uvide i otkrivala povezanosti između kupovnih trendova.

 


Online trgovina

online shopping1Svaka online trgovina prikuplja  velike količine podataka ponašajućih aktivnosti potencijalnih i stvarnih kupaca na takvim platformama. Generisani podaci i Machine Learning algoritmi daju mogućnost razvoja inteligentnih aplikacija koje bi na nivou svakog pojedinačnog kupca donosile odluku s ciljem optimizacije odlučivanja za ponudu proizvoda, visunu cijene proizvoda ili usluge itd. Popularne Machine Learning aplikacije za online trgovinu su sistemi preporuka proizvoda ili sadržaja (Recommendation systems) kao i dinamičke cijene koje se automatski podešavaju u stvarnom vremenu kako bi se ostvario maksimalni profit uz najveću vjerovatnoću prodaje proizvoda.

 


Financijski servisifinansije

Biti inovativan je veliki izazov za sve financijske organizacije. Razvojem Machine Learning aplikacija financijski servisi mogu unaprijediti svoju analitiku u potpuno drugačijem smjeru, tako da financijsko poslovanje može raditi pametnije, brže i sigurnije. Financijskim organizacijama Algonator nudi algoritamska rješenja koja će automatizovano klasificirati rizične klijente, otkrivati nove profile klijenata u realnom vremenu, kao i bezbroj drugih solucija.

 


Telekomunikacijski servisi

komunikacije1Kompanije koje pružaju usluge interneta, kablovske televizije i slično, pohranjuju velike količine podataka koji predstavljaju rudnik zlata. Ovim servisima Algonator donosi široku lepezu pametnih aplikacija koje je moguće razviti na osnovu otkrića u podacima. Kompanije koje će koristiti prednosti Machine Learning algoritama, imat će sposobnost značajno smanjiti stopu odlazaka klijenata konkurenciji,  otkriti nove profitabilne dimenzije usluga itd.

 
 
 
 


Marketing i oglašavanjemarketing

Rezultati uspješnog marketinga uključuje povećanje lojalnosti kupca, njegovog većeg angažmana i potrošnje. U svijetu velikih količina podataka, jedan od najvećih izazova sa kojima se suočavaju marketari je kako automatizovano personalizirati poruku, proizvod ili uslugu, kako otkriti nezadovoljne kupce itd. Bez naprednih algoritama kao što su Machine Learning aplikacije je previše teško obrađivati velike količine podataka iz različitih izvora kako bi se otkrile međuzavisnosti u ponašajućim aktivnostima potrošača.

 


Proizvodnja

proizvodnja2Efikasna primjena napredne analitike za različite proizvođače znači optimizaciju svih proizvodnih procesa. Ključne prednosti primjene Machine Learning tehnologije u toj industriji su razvoj inteligentnih aplikacija za predikciju faktora koji dovode do defekata u proizvodnom procesu. Sa inteligentnim aplikacijama proizvođači su sposobnost predvidjeti potencijalne defekte prije nego što se oni stvarno dogode.

 
 
 


O nama

Ostvarite konkuretsku prednost pomoću Machine Learning tehnologije
Algonator - Advanced Analytic Solutions

Naš Data Science tim vodi strast za razvoj tehnoloških rješenja koja uče iz podataka a koja omogućavaju organizacijama da podatke pretvore u sredstvo djelotvorne inteligencije. Naša misija je da u novoj eri računarstva pružimo svim kompanijama mogućnost da koriste moć Machine Learning tehnologije kao oblasti umjetne inteligencije, kako bi automatizirali i optimizirali poslovne procese i ostvarili konkurentsku prednost.

Whitepapers

Kontakt