কন্টেন্ট
- তৃতীয় পক্ষগুলিতে বেনামে থাকা গ্রাহক ডেটা বিক্রয়
- বিপণন দক্ষতা বৃদ্ধি
- উন্নত ব্যবহারকারী প্রোফাইলিং
- অন্তর্দৃষ্টি এবং পরিষেবা হিসাবে পরামর্শ
- স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মগুলি
- বিজ্ঞাপনের জালিয়াতি এড়ান
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- সর্বশেষ ভাবনা
সূত্র: স্কাইপিক্সেল / ড্রিমসটাইম ডটকম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
বড় ডেটা পরিমার্জন করতে এবং এটিকে আগের মতো মান দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা হচ্ছে। সংস্থাগুলি এখন তাদের ডেটা নগদীকরণের জন্য এমএল এর শক্তিকে ব্যবহার করছে।
বড় ডেটা সর্বদা একটি প্রচুর মূল্যবান সংস্থান হিসাবে বর্ণনা করা হয় যা কোনও উন্নত এন্টারপ্রাইজকে বাড়িয়ে তুলতে পারে, সংস্থাগুলিকে কার্যক্ষম অন্তর্দৃষ্টি, ব্যবসায়ের সুযোগ এবং উচ্চতর মার্জিন সরবরাহ করে। অপরিশোধিত তেলকে যেমন মূল্যবান এবং দরকারী সম্পদে রূপান্তরিত করার আগে যেমন পরিশোধিত করতে হবে তেমনি কোনও উপযোগী হওয়ার আগে ডেটা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) দ্বারা হজম করতে হবে। নতুন উপার্জনের স্ট্রিম তৈরির জন্য কোনও সংস্থার ক্রিয়াকলাপের দক্ষতা বাড়ানোর জন্য এটির উত্সাহ দেওয়া থেকে শুরু করে ব্যবসায়ের ডেটা বিভিন্ন উপায়ে নগদীকরণ করা যায়।
মার্কেটর অ্যাডভাইসরি গ্রুপের পেমেন্ট ইনোভেশনের ভিপি টিম স্লোয়েন হিসাবে, ব্যাখ্যা করেছিলেন, "নতুন চ্যানেলগুলির মাধ্যমে আপনার যে ডেটা রয়েছে তা উপার্জন করার জন্য ডেটা নগদীকরণ হ'ল” কোনও সময় নষ্ট না করে কয়েকটি কংক্রিটের উদাহরণ দেখে নেওয়া যাক। কারণ সময় তো আমার বন্ধু!
তৃতীয় পক্ষগুলিতে বেনামে থাকা গ্রাহক ডেটা বিক্রয়
গ্রাহক তথ্য যা বেনামে রয়েছে (অর্থাত্ কোনও সংবেদনশীল তথ্য থেকে বঞ্চিত) বা সংশ্লেষিত (অর্থাত্ সামান্য পরিবর্তিত হয়েছে তাই এটি এখনও 100% পরিসংখ্যানগতভাবে প্রাসঙ্গিক তবে মূল গ্রাহকের কাছে সন্ধান করা অসম্ভব) অন্যান্য সংস্থাগুলিতে এটি বিক্রি করা যেতে পারে যার এটির প্রয়োজন বিশ্লেষণাত্মক পণ্য ফর্ম। সমষ্টিযুক্ত, পূর্বাভাসযুক্ত ডেটা নগদীকরণ করা যায় যেহেতু এটি এমন কোনও মান ধরে রাখতে পারে যা এটির আসল ব্যবহারের বাইরে চলে যায় এবং একটি নতুন উপার্জন প্রবাহ তৈরি করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কোনও মল ভিডিও-গেম উত্সাহীদের দ্বারা কেনার পরে কোন ধরণের খাবার পছন্দ করে তা জানতে চাইতে পারে যাতে গেমিং শপের মতো একটি নির্দিষ্ট ফাস্ট-ফুড বুথ স্থাপন করা যায়। বা কোনও টেলিযোগাযোগ সংস্থা গ্রাহক ভূ-অবস্থান ডেটা বিক্রি করতে পারে যা আরও দক্ষ "স্মার্ট সিটি" প্রযুক্তি সমাধানের পরিকল্পনার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
বিপণন দক্ষতা বৃদ্ধি
নতুন সংস্থাগুলি পৌঁছানো নতুন কোম্পানির ক্রমাগত প্রবাহ সহ একটি সংস্থাকে সরবরাহ করা প্রয়োজন। এই কারণেই যে কোনও আধুনিক উদ্যোগের বাজেটে বিপণন প্রায় সর্বদা ব্যয়গুলির সবচেয়ে ব্যয়বহুল আইটেমগুলির মধ্যে of প্রচুর বিপণন ডেটা বোঝার জন্য, এর দক্ষতা বাড়ানো এবং ব্যয় হ্রাস করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা যেতে পারে। অ্যালগরিদম ব্যবহারকারীর স্বতন্ত্র পছন্দের উপর ভিত্তি করে আরও ভিডিও দেখতে বা নিবন্ধগুলি পড়ার জন্য সুপারিশ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, কোনও ওয়েবসাইট বা প্ল্যাটফর্মে ব্যয় করা সময় বাড়িয়ে দেওয়া বা আরও সম্ভাব্য গ্রাহকদের দৃষ্টি আকর্ষণ করার জন্য। অনুভূতি বিশ্লেষণের মাধ্যমে একটি সামগ্রীর সামগ্রীর জনপ্রিয়তার পূর্বাভাস দেওয়া যেতে পারে, আপনি যে সামগ্রীতে লাইন তৈরি করতে চান তা সংকীর্ণ করতে সহায়তা করে। (ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে এআই সম্পর্কে আরও দেখুন, কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিক্রয় শিল্পে বিপ্লব আনবে))
উন্নত ব্যবহারকারী প্রোফাইলিং
কোনও কোম্পানির গ্রাহকদের আচরণ সম্পর্কে সম্পূর্ণ বোঝা তাদের থেকে আরও অর্থ বের করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। ব্যবহারকারীর ডেটা থেকে ক্রিয়াযোগ্য অন্তর্দৃষ্টিগুলি হ'ল বড় ডেটা বিশ্লেষণের রুটি এবং মাখন, এবং এমএল এই প্রক্রিয়াটিকে পরবর্তী স্তরে নিয়ে যেতে পারে। কুরআন প্রেডিকশন মডেলগুলি গ্রাহক আচরণগুলি বিশ্লেষণ করার জন্য সেট করা যেতে পারে এবং স্বল্প সময়ের পরে আপনার পণ্য ব্যবহার বন্ধ করার সম্ভাব্য লোকেরা কারা তা বুঝতে পারে। এগুলি ধরে রাখার জন্য যথাযথ ব্যবস্থা নেওয়া হওয়ায় (উদাহরণস্বরূপ, সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়রূপে সিআরএম প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে), অধিগ্রহণের ব্যয় ধরে রাখার ব্যয়ের চেয়ে পাঁচগুণ বেশি হওয়ায় প্রচুর অর্থ সাশ্রয় হয়। গ্রাহকের আজীবন মান (সিএলটিভি) মডেলগুলি ব্যবহার করে কোন ব্যবহারকারী ব্যক্তির অভ্যাস থেকে দরকারী ডেটা বের করে আপনার পণ্যগুলিতে অর্থ ব্যয় করার সম্ভাবনা বেশি তা নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি সংস্থাগুলিকে তাদের প্রয়াস কেবলমাত্র সেই লিডগুলিতে केंद्रित করতে সহায়তা করে যারা প্রাসঙ্গিক আয় উপার্জন করতে পারে।
অন্তর্দৃষ্টি এবং পরিষেবা হিসাবে পরামর্শ
সর্বাধিক কঠিন কাজ সম্পাদনের জন্য সংস্থাগুলি প্রায়শই তাদের প্রাচীনতম, সবচেয়ে দক্ষ কর্মীদের দক্ষতার উপর নির্ভর করতে হয়। একটি প্রতিষ্ঠানের সিনিয়র কর্মী হ'ল একটি সমালোচনামূলক সম্পদ যার অভিজ্ঞতা এবং অবশেষে অবসর গ্রহণের পরে এই জ্ঞান এবং জ্ঞান কীভাবে স্থানান্তরযোগ্য। তবে কিছু সংস্থাগুলি নথিপত্রের অসংখ্য পৃষ্ঠা হজম করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিযুক্ত করেছে যাতে ব্যবহারকারীর ম্যানুয়ালগুলি, প্রতিদিনের ক্রিয়াকলাপ সম্পর্কে চিঠিপত্র এবং সবচেয়ে দক্ষ কর্মী এবং প্রাক্তন কর্মচারীদের দ্বারা লিখিত প্রতিবেদন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। ফলাফলটি হ'ল স্মার্ট ডিজিটাল সহায়কগুলি তৈরি করা যা নতুন কর্মীদের বাস্তব সময়ে দরকারী অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করতে সক্ষম হয়, উত্পাদনকারী সংস্থাগুলির জন্য উপাদানগুলির পছন্দ সম্পর্কে দ্রুত বিশ্লেষণ করে এবং প্রতিটি দলের সদস্যকে ঘটনাস্থলে যে কোনও প্রাসঙ্গিক সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। এটি কর্মীদের আরও বেশি সময় ব্যয় করে আরও বেশি উত্পাদনশীল হতে সাহায্য করে এবং বিশদ নির্ধারণে কম সময় ব্যয় করে।
স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মগুলি
কোনও সংস্থা সেই ডেটার মালিকানাধীন না থাকলেও উত্পন্ন না করেও ডেটা নগদীকরণযোগ্য সম্পদে পরিণত হতে পারে। এই জটিল ব্যবসায়িক মডেলটি এমন সংস্থাগুলি সরবরাহ করতে ব্যবহৃত হয় যাদের মেঘ-ভিত্তিক, স্ব-পরিষেবা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মগুলির সাথে তাদের কৌশলগত ডেটা থেকে দরকারী তথ্য বের করতে হবে। এই প্ল্যাটফর্মগুলি অ্যালগরিদম দ্বারা চালিত হয় যা বিভিন্ন উদ্দেশ্যে তাদের ডেটাগুলিকে একত্রিত করে, সমৃদ্ধ করে এবং বিশ্লেষণ করে - যেমন রোপন উত্পাদনতে মেশিনের দক্ষতা বৃদ্ধি করা এবং তাদের ব্যয় to৮% পর্যন্ত কমিয়ে দেওয়া - বা জটিল সিস্টেমস, নেটওয়ার্কগুলির পরিচালনা বাড়াতে, পাওয়ার প্লান্ট ইত্যাদি প্রায়শই, এই প্ল্যাটফর্মগুলি এমএল এর ক্ষমতাগুলি কাটিয়া-এজ সেন্সর ডেটার সাথে মিলিয়ে তাদের ভবিষ্যদ্বাণী করার এবং স্ব-নিরাময় ব্যর্থতাগুলির অপারেশন, অপারেশনাল কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য এবং ডাউনটাইমগুলিকে 40% পর্যন্ত হ্রাস করতে সক্ষম করে। (সবাই এমএল এখনও প্রয়োগ করেনি। মেশিন লার্নিংয়ের স্টপলিং স্ট্রোলিং 4 টি রোডব্লকগুলিতে কেন তা জেনে নিন))
বিজ্ঞাপনের জালিয়াতি এড়ান
অনেক সংস্থাগুলি যারা ইন-হাউজ বিপণন দলকে বহন করতে পারে না তাদের তৃতীয় পক্ষের বিক্রেতাদের উপর নতুন লিড এবং সম্ভাবনা সরবরাহ করতে হবে। তবে ডিজিটাল জালিয়াতির যুগে প্রতিটি বিক্রেতা যতটা স্বচ্ছ হওয়া উচিত তা নয় transparent পৌঁছে যাওয়া গ্রাহকদের সংখ্যা ভ্রান্তভাবে বাড়িয়ে তোলার জন্য, কিছু কম বিদ্বেষপূর্ণ বিজ্ঞাপন সংস্থা মিথ্যা সামাজিক প্রোফাইল বিক্রয় করে যা মিথ্যা পর্যালোচনা, মন্তব্য এবং ইন্টারঅ্যাকশন সরবরাহ করে সোশ্যাল মিডিয়াতে, বা বটগুলি যা ক্রমাগত অ্যাপস, সফ্টওয়্যার এবং মোবাইল / অনলাইন গেম ডাউনলোড করে। তবে এগুলি লাইভ ব্যবহারকারী নয় - কেবল তারা কোনও পরিষেবার জন্য কখনই অর্থ প্রদান করবে না, তবে তারা প্রকৃত লোকদের সাথেও বিভ্রান্ত হতে পারে এবং তাদের সম্ভাব্য সংখ্যক সংখ্যক লোককে নেতৃত্ব দেওয়ার জন্য ভুয়া ব্যবহারকারী ব্যক্তিত্ব গঠনে নেতৃত্ব দেয়। মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে বট এবং ভুয়া প্রোফাইলগুলি সহজেই সনাক্ত করা যায় কারণ আপনি জানেন যে মেশিনগুলি তাদের নিজস্ব ধরণের সনাক্তকরণে আমাদের চেয়ে আরও বিশেষজ্ঞ!
কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
সর্বশেষ ভাবনা
যদি আজ, 68% সংস্থাগুলি প্রক্রিয়াগুলি উন্নত করতে মেশিন লার্নিং গ্রহণ করে তবে এর একটি কারণ থাকতে পারে (সম্ভবত একের বেশি) should যারা অ্যালগরিদম-চালিত ডেটা পরিচালনা এবং ডেটা গভর্নেন্সের সম্পূর্ণ সম্ভাব্যতা বুঝতে পেরেছিলেন তারা তাদের প্রবৃদ্ধি যারা দেখেননি তাদের তুলনায় 43% বেশি বেড়েছে। ডেটা এবং অন্তর্দৃষ্টিগুলির জন্য একটি নতুন বাজার ইতিমধ্যে জন্মেছে এবং মেশিন লার্নিং হ'ল "রিফাইনারি" যা এই সংস্থানটিকে আরও মূল্যবান এবং নগদীকরণে সহজ করে তুলছে।