Wat is de sleutel tot Amazon en Google's? omzet succes ? Iedereen kent het antwoord: data.
De reden voor Facebook's sociale media-imperium en Spotify's opschudding van de muziekstreamingbusiness? Gegevens.
Al deze bedrijven zijn erin geslaagd om de enorme hoeveelheden informatie die ze krijgen van hun veelheid aan gebruikers - of het nu gaat om hun zoekgewoonten, de berichten die ze delen, de producten die ze kopen of de muziek waarnaar ze luisteren - in belangrijke inkomstenstromen. Het is niet alleen het feit dat deze bedrijven gegevens hebben kunnen verzamelen over miljoenen (of miljarden, in het geval van sommige van deze bedrijven); het is dat die bedrijven erin zijn geslaagd om die gegevens effectief te gebruiken om hun gebruikers beter te begrijpen en op de markt te brengen. Al deze bedrijven gebruiken hiervoor kunstmatige intelligentie (of beter gezegd deep learning).
gayle godfrey billy blanks vrouw
Het is natuurlijk belangrijk op te merken dat u geen dominante onderneming als Amazon of Google hoeft te zijn om van data een concurrentievoordeel te maken. Naarmate kunstmatige intelligentie steeds geavanceerder wordt en op grotere schaal wordt toegepast, zullen we zien dat veel bedrijven - groot en klein - zich tot AI wenden om betere datastrategieën te bedenken en de acceptatie door klanten te winnen, en om beter te kunnen concurreren met hun concurrentie .
De sleutel tot het verslaan van je concurrentie, volgens Jeremy Fain, van baanbrekende neurale netwerktechnologie cognitief , is betere gegevens hebben - niet per se meer, maar de gegevens die uw concurrenten niet hebben. In theorie is elk merk in staat om zijn eigen unieke data-assets te ontwikkelen, omdat elk merk net iets anders moet zijn om te kunnen concurreren. Dit betekent dat de klanten van een merk op zijn minst iets anders zijn dan die van hun concurrentie, wat betekent dat ze een unieke invalshoek hebben die ze kunnen gebruiken. Elk stukje data dat u over uw klant of potentiële klant krijgt, is daarom een ander stukje informatie dat u kunt gebruiken om een effectieve marketing- of advertentiestrategie op te stellen.
tia torres echtgenoot aj jackson
Om deze informatie effectief te gebruiken, moet u eerst beslissen wat uw doel is. Ben je op zoek naar meer verkopen? Probeert u meer bezoekers in de winkels te krijgen? Is uw doel om meer bekendheid te krijgen in de markt van uw product? Als je dat eenmaal hebt gedaan, kun je de gegevens bekijken om te zien of deze de juiste indeling hebben voor gebruik met deep learning. Dit is iets dat moeilijk eenvoudig uit te leggen is, maar in wezen moeten gegevens zich in een uitgesplitste staat bevinden - dat wil zeggen, ze moeten uit meerdere bronnen komen, zodat er meer diepgaande conclusies uit kunnen worden getrokken. Dat betekent dat u niet alleen hoeft te weten hoeveel mensen een winkel hebben bezocht, maar in plaats daarvan wanneer precies elke persoon een bezoek heeft gebracht. U hoeft niet langer te kijken naar hoeveel verkopen u heeft gedaan, maar ook naar wat elke verkoop was en aan wie. Om nog een stap verder te gaan, moet u identificeren welke contactmomenten u met een klant had voordat ze transacties met u aangingen, welke advertenties ze werden getoond en wanneer en waar alle interacties plaatsvonden. Verzamelt u dit soort gegevens nog niet? Dat is je eerste huiswerkopdracht.
Dit betekent dat je veel meer data moet opslaan dan je gewend was, maar het goede nieuws is dat opslag goedkoop is. Bovendien kun je zonder die informatie niet profiteren van de kracht van diep leren en concurreren in deze nieuwe wereld.
karen timmerman's echtgenoot tom burris
Een onderzoek uit 2016 onder Fortune 1000-managers ontdekte dat slechts 48,4% van de ondervraagden rapporteerde meetbare resultaten als gevolg van hun data-initiatieven - maar 80,7% vond de inspanningen een succes en essentieel. Dit betekent dat iedereen weet dat het beter moet en geen alternatief ziet, maar dat er iets meer nodig is voordat meetbare voordelen over de hele linie worden behaald.
De meeste data-initiatieven missen één simpel ingrediënt: deep learning. Het is een vaak verkeerd begrepen onderwerp, gedefinieerd door Cognitiv's Fain als 'een meer geavanceerd type machine learning dat in staat is om menselijk inzicht te genereren'. Het vermogen van deep learning om resultaten te halen uit big data is nu essentieel, niet alleen om concurrentieredenen, maar ook om eerdere investeringen in big data te laten renderen. Helaas, 39,3% van de ondervraagden zeiden nog steeds dat hun organisaties een big data-strategie voor bedrijven misten, of anderszins niet wisten of die wel bestond - deze bedrijven hebben nog een lange heuvel te beklimmen. De meeste datagedreven professionals hebben zelfs een steile klim voor de boeg. 'Een deel van de uitdaging is dat de industrie zelf onvolwassen is rond data. We kijken over 15 jaar terug op wat we doen en zeggen: 'Was dat niet schattig?', zei een directeur Programmatic Media voor een wereldwijd mediabureau dat onlangs werd geïnterviewd voor een Winterberry Group IAB-onderzoek .
Big data, data-analyse en kunstmatige intelligentie gaan heel goed hand in hand. Kunstmatige intelligentie - en bij uitbreiding deep learning - vereist data, stapels en stapels ervan. De enige manier waarop deep learning effectief kan zijn voor uw organisatie, is als u een gestage stroom van informatie heeft om het te voeden.' Gewapend met deze informatie kunnen deep learning en neurale netwerken algoritmen en strategieën creëren die uniek zijn voor uw merk, waardoor het merk concurrerend en innovatief blijft. Als Fain wijst erop , 'Het vermogen om het gedrag van een consument vollediger te beschrijven en te begrijpen, is completer dan ooit tevoren, en dat soort gegevens zullen AI-marketingtools de komende jaren nog effectiever maken.'
Op dit moment hebben alle merken een sterke datastrategie nodig. Kijk maar naar merken als Macy's en J.C. Penney's vandaag de dag, die het moeilijk hebben als gevolg van de datacentrische benaderingen van e-commercereuzen als Amazon en eBay. Het hebben van de juiste strategie en, net zo belangrijk, de juiste tools om het meeste uit uw gegevens te halen, is wat u zal helpen uw bedrijf concurrerend en succesvol te houden.
