AI: Fra buzzword til bundlinje

Vi er blevet oversvømmet med kunstig intelligens de seneste par år, og ofte bruger vi begrebet som synonym for machine learning. Selvom AI er hot, er der imidlertid lang vej fra at forelske sig i konceptet til at kunne implementere det i forretningen og måle det på bundlinjen. Det laver vi om på nu inden for business AI

Del artikel:

Machine learning er oftest den mest korrekte term, når vi taler om at implementere avancerede algoritmer i forretningen, der kan automatisere vores processer, men i erkendelsen af, at begrebet kunstig intelligens er blevet så udbredt i daglig tale, bruger vi her i Geomatic betegnelsen business AI.

 

Big data og business AI

For nogle år siden var big data jo den store buzzterm i begejstringen over dels den hastighed, data nu skabes med og de teknologiske fremskridt, der gav os software til at håndtere de store datamængder. Efter den første hype kom udfordringen med at få udbyttet af big data, og det er en udfordring, mange virksomheder stadig slås med i dag. For datahavet er enormt og processen fra big data over relevante data til smart data kræver strategi, ressourcer og overblik.

 

AI er et sultent dyr

Det er her business AI-begrebet kommer til, for ved at bruge machine learning kan de store datamængder crunches – og store datamængder skal der til for at blive klogere på sin forretning. Du kender jo allerede din omsætning og margin pr. kunde, så det værdiskabende kundekendskab, der kan hjælpe dig med at mindske churn, forbedre din segmentering, eksekverer mere effektive kampagner samt lægge grundlaget for optimerede customer experiences kræver mere og andet end transaktionsdata. Men hvilke data? Og hvordan skal du og din organisation overskue at behandle alle disse data?

 

Vi har analyseret vores kunders kunder samt deres markeder siden grundlæggelsen for 17 år siden og i mellemtiden er mange nye data og metoder kommet til. Vi har altid leveret grundige analyser til vores kunder med udgangspunkt i kvalitetssikrede data og over årene er kombinationen mellem vores kunders egne data og de data, vi distribuerer og tilbyder blevet en grundsten i analysearbejdet. Fordi det er med netop brugen af mange variable og datakilder, vi kan skabe de mest effektive analyser og action codes.

 

Business AI-platform fasttracker din AI-rejse

Nu tager vi et skridt videre; med vores nye Data Analytics Platform har vi bygget en platform, der kan facilitere din virksomheds AI-rejse fra big data over data blending og til prædiktiv modellering. Vi bruger machine learning til at fasttracke den kedelige del af processen, der handler om at strukturere data, blende dem og identificerer de signifikante variable (både blandt dine og de eksterne tredjepartsvariable).

 

Det er ikke kun smart, det er også effektivt: Geomatics data blending-engine kan tilgås som en self-service-løsning på platformen. Hvad der før kunne tage op til et år, når hundredvis af variable skulle testes, kan nu gøres på få minutter. Dermed rykker du hurtigt videre til den sjovere del af din AI-rejse, nemlig opbygningen af prædiktive modeller og implementeringen af modelleringens output og scores i dine processer med prissætning, marketing automation, produktmix etc. (en god data- og analysestrategi er dog stadig en forudsætning for at lykkes).

 

Dine kunder vinder

Implementeringen af business AI i din forretning bliver dine kunders gevinst; med et grundigt kendskab til dem, deres behov og præferencer og muligheden for at estimere, hvornår du er mest relevant for dem. Virkeligheden i dag er jo, at vi alt for ofte får sendt noget afsted, fordi vi som afsender gerne vil kommunikere dette eller hint, men vi bliver jo alle sammen selv glade som forbrugere, når en virksomhed rammer os med det rette tilbud på det rette tidspunkt og i den rette kanal. Og med glade kunder kommer jo som bekendt omsætning. Vores mange use cases bekræfter det også; at vi med business AI forbedrer bundlinjen.

Måske vil du også finde disse sider interessante