<img src="https://certify.alexametrics.com/atrk.gif?account=53pUm1a4KM+2vg" style="display:none" height="1" width="1" alt="">
TRG Blog

5 doanh nghiệp thành công ngoài mong đợi với Machine Learning

Đăng bởi Ho Nguyen

Find me on:
vào

Machine Learning - một nhánh nhỏ của AI, đang dần thay đổi cách thức các công ty sử dụng dữ liệu Big Data, cho phép họ tác động lên hành vi của khách hàng. Machine Learning dựa trên ý tưởng rằng máy móc có thể học hỏi từ dữ liệu thu được và nhận diện khuôn mẫu, dẫn đến khả năng đưa ra quyết định và dự đoán với một mức độ chính xác nhất định.

Mặc dù thuật ngữ Machine Learning không lạ lẫm gì với chúng ta, nhưng, trong vài năm gần đây nó đã thể hiện tiềm năng mang đến giá trị và lợi nhuận cho các doanh nghiệp. Một báo cáo thực hiện bởi trang Research and Markets cho thấy Machine Learning đã tạo ra hơn 1 tỷ đô la trong năm 2016 và vẫn tiếp tục phát triển mạnh mẽ và được dự đoán sẽ đạt mốc 39,98 tỷ đô la năm 2025. Trong tương lai, công nghệ này có thể được ứng dụng bởi mọi doanh nghiệp, từ các công ty Fortune 500 cho đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ và thậm chí là các cửa hàng bán lẻ.

Đọc thêm: Lợi ích của AI trong kinh doanh (P.1)

Tích hợp công nghệ Machine Learning 5 doanh nghiệp thành công

Hiện nay, mọi lĩnh vực từ kinh doanh bán lẻ, sản xuất phần cứng, đến ngành truyền thông đều đang tận dụng mọi lợi ích của Machine Learning vào quá trình hoạt động. Đừng để bản thân đứng ngoài cuộc chơi, hãy xem qua cách các công ty hàng đầu đang thành công như thế nào với Machine Learning:

1. Chuỗi cửa hàng bán lẻ Target: Hiểu biết sâu sắc hành vi của khách hàng và tác động lên quyết định trong tương lai.

Chuỗi cửa hàng bán lẻ khổng lồ của Mỹ đã áp dụng Machine Learning để dự đoán không chỉ quyết định mua hàng và quy trình mua sắm của khách hàng mà hơn thế nữa, họ muốn dự đoán những gì đang xảy ra trong cuộc sống khách hàng - bao gồm cả những sự kiện như mang thai. Một trong số những sự việc nổi tiếng nhất của Target là khi một ông bố phát hiện rằng con gái mình đang có thai thông qua các bài quảng cáo không ngừng trên trang web liên quan đến thai phụ. Sự kiện này đã khiến Target phải giảm bớt tính liên quan của các bài quảng cáo được hiển thị.

Khi một khách hàng trải qua một sự kiện lớn trong đời, ví dụ như trở thành bố mẹ, thói quen và quyết định mua hàng của họ sẽ dễ thay đổi và bị ảnh hưởng nhất. Với những dữ liệu thu thập được, hệ thống của Target có khả năng đoán được thời gian mang thai của khách hàng nữ dựa trên các giao dịch của họ một cách chính xác và hiệu quả nhất.

Đọc thêm:  Quản lý doanh nghiệp hiệu quả hơn với dữ liệu thông minh

Công nghệ Machine Learning với khả năng nhận biết và học hỏi từ thói quen của con người, từ đó tìm ra thời điểm thích hợp nhất để chạy các chương trình khuyến mãi. Cùng với tính năng hỗ trợ lên kế hoạch, dựa trên các dữ liệu hiện có và các dự đoán về hành động và quyết định của khách hàng trong tương lai.

2. Twitter: Căn chỉnh hình ảnh trực tuyến cho riêng bạn.

Cùng với việc giới thiệu chức năng tối ưu hóa hình thumbnail (hình thu nhỏ), Twitter muốn người dùng gắn kết hơn với nền tảng mạng xã hội của họ. Twitter biết rằng chúng ta có xu hướng bỏ qua cả tấm ảnh nếu hình thumbnail hiển thị không hấp dẫn, vì thế đánh mất cơ hội tương tác. Do đó, Twitter tích hợp công nghệ Machine Learning để cắt ảnh của người dùng và cho phép họ xem trước ảnh với độ phân giải thấp. Từ đó tăng tương tác giữa người dùng với nhau và gắn bó hơn với nền tảng mạng truyền thông xã hội.

Các Marketer cũng có thể tận dụng tính năng này bằng cách cho phép Twitter quyết định hình ảnh hiển thị cho các bài đăng. Vì công cụ phân tích của họ đã được phát triển đầy đủ, chiến dịch tiếp thị của bạn sẽ đạt được phạm vi tiếp cận tối đa chỉ với một bức hình thumbnail hấp dẫn. Vừa miễn phí lại còn hiệu quả, còn gì tuyệt hơn!

Đọc thêm: Phân tích dữ liệu tốc độ cao với Tableau 10.5

3. Apple: Kết nối thiết bị và kết hợp trải nghiệm.

Gã khổng lồ ngành công nghệ cao luôn chú trọng sự liên kết giữa các thiết bị với nhau. Với sự trợ giúp của Machine Learning, Apple đang ưu tiên cá nhân hóa nhiều thiết bị để khách hàng có được những trải nghiệm hoàn hảo nhất. Apple hứa hẹn một tương lai mà Apple Watch có thể đề xuất một danh sách phát iTunes phù hợp với mục tiêu nhịp tim của người dùng từ một ứng dụng khác.

Nếu công ty của bạn làm việc với các thiết bị thông minh, bạn hoàn toàn có thể kết nối nhiều mô hình chỉ với một cơ sở dữ liệu chung. Điều này cho phép bạn thu thập các thông tin chi tiết về chất lượng sản phẩm, qua đó cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Vì các thiết bị có cùng một hệ thống cơ sở dữ liệu, Apple có thể nâng cao hiệu năng nhờ vào nhiều phương pháp khác nhau để phân tích dữ liệu.

Đọc thêm: Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành bán lẻ

Tích hợp công nghệ Machine Learning 5 doanh nghiệp thành công

4. Alibaba: Cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng.

Một doanh nghiệp bán lẻ khổng lồ khác đến từ Trung Quốc - Alibaba, sở hữu hơn 500 triệu khách hàng và tạo ra lượng giao dịch tương đương mỗi ngày. Nhưng bạn có biết rằng mỗi khách hàng đó đều được thiết kế một quy trình mua sắm cho riêng họ, từ lúc chọn lựa đến khi có quyết định mua sản phẩm?

Alibaba đã ứng dụng Machine Learning vào các cửa hàng ảo của họ. Trí tuệ nhân tạo (AI) Ali Xiaomi của Alibaba chịu trách nhiệm giải quyết hầu hết các vấn đề về dịch vụ khách hàng. Vì vậy, mỗi kết quả tìm kiếm đều đề xuất các gợi ý có tính chính xác cao và tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu của khách hàng đồng thời khuyến khích giao dịch nhiều hơn từ khách hàng. Đó là một quá trình học tập liên tục vì mọi hành động của khách hàng đều được ghi nhận và phân tích trong cơ sở dữ liệu của họ để ngày càng hiểu thêm về tư duy của con người.

Đọc thêm: Grab ứng dụng Business Intelligence trong “siêu bản địa hóa” ứng dụng đặt xe như thế nào?

5. Spotify: Tùy chỉnh theo "gu âm nhạc" và đưa ra đề xuất thông minh.

Spotify đã lặng lẽ triển khai Machine Learning vào dịch vụ đề xuất bài hát vốn được người dùng yêu thích. Bắt đầu từ hai nút “like” và “dislike” trong mục “Discover Weekly” của ứng dụng. Họ đã tích hợp sâu công nghệ xử lý ngôn ngũ tự nhiên (Natural Language Processing, NLP) để "đọc" các blog, bài báo, sau đó phân loại các nghệ sĩ và nhóm họ lại với nhau. Kết hợp với công cụ phân tích âm thanh Audio Analysis, Spotify có thể thu thập tất cả thông tin về các bài hát và nghệ sĩ để từ đó đưa ra những bài hát phù hợp nhất cho mục Discover Weekly của người dùng.

Ngay cả Spotify cũng ngạc nhiên với thành công của Discover Weekly bởi Machine Learning không phải là thế mạnh của họ và không phải là một phần trong kế hoạch khi họ ra mắt lần đầu tiên vào năm 2007. Mặc dù cuộc cạnh tranh trở nên khốc liệt hơn khi Apple cho ra mắt ứng dụng Apple's New Music Mix với nền tảng công nghệ tương tự. Spotify vẫn nhận được nhiều ưu ái từ khách hàng với dịch vụ đề xuất bài hát nổi tiếng của mình.

Đọc thêm: 10 xu hướng Business Intelligence trong năm 2017

Machine Learning đang tạo ra các đổi mới mang tính đột phá trên tất cả các ngành công nghiệp khác nhau. Các công ty như Target, Apple và Spotify đang tái định hình tương lai nơi các dịch vụ thông minh và các nền tảng ảo trở thành chuẩn mực của mọi doanh nghiệp.

Nguồn: https://www.entrepreneur.com/article/310708 

Đăng ký nhận tin từ TRG Blog để liên tục cập nhật những xu hướng AI và Machine Learning mới nhất!

Đăng ký nhận tin từ TRG

Chủ đề: Cloud Computing, Business Intelligence, Analytics

Sự kiện sắp tới:

Đăng ký nhận bài viết từ TRG

Sự kiện:

Các bài viết mới nhất

Bài viết xem nhiều nhất

Mục tiêu & Sứ mệnh

rick yvanovich resized 174

 Rick Yvanovich
//Người sáng lập & Giám Đốc Điều Hành//

Với trang blog của TRG International, sứ mệnh của chúng tôi là trở thành người bạn đồng hành đáng tin cậy và là người có thể cung cấp các giải pháp hoạt động tối ưu cho doanh nghiệp bạn. Chúng tôi sẽ đảm bảo rằng chúng tôi giúp doanh nghiệp của bạn càng ngày càng phát triển lớn mạnh hơn.

Đăng ký nhận bài viết từ TRG

Kết nối với chúng tôi