기업을 위한 8가지 머신러닝 이점

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머신 러닝의 목표는 더 높은 정확도로 결과를 예측하고 기존 통계 방법에만 의존할 때 인간이 놓칠 가능성이 있는 추세를 식별하는 것입니다.

기업의 경우 이러한 기능은 경쟁 우위를 의미합니다. 이것이 바로 기계 학습(ML)이 기업에서 채택이 확대되어 전략 계획부터 보안까지 다양한 기능에 활용되는 이유입니다. 이러한 수평적 애플리케이션 외에도 ML은 수직 시장의 특정 요구 사항을 충족하고 디지털 혁신 이니셔티브를 지원할 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘은 데이터에서 패턴을 검사합니다. 알고리즘이 점점 더 많은 데이터를 수신함에 따라 시간이 지남에 따라 개선될 가능성이 있습니다.

더 나은 예측에 대한 전망은 기업의 데이터 기반 열망과 딱 들어맞습니다. 이러한 조직의 경우 ML은 권장 사항을 제공하고 고객 수요를 예측하며 기업 의사 결정 프로세스를 지원할 수 있습니다. 이 기술은 또한 기업 채택을 위한 다른 AI 개발, 특히 생성 AI(Generative AI)를 촉진했습니다.

이러한 배경을 염두에 두고 비즈니스를 위한 8가지 주요 머신러닝 이점을 소개합니다.

고객 육성 능력은 ML을 배포하는 가장 큰 이유 중 하나입니다. 고객 이탈은 기업에게 큰 골칫거리입니다. ML은 기업이 떠날 가능성이 있는 고객을 파악하는 데 도움이 됩니다.

기술 현대화 회사인 SPR의 CTO인 Matt Mead는 "장기 계약이건 월별 계약이건 다양한 업계와 회사 규모에 관계없이 우리 고객들이 겪는 가장 큰 문제는 바로 이것이다"라고 말했습니다. 시카고에서.

고객 유지는 기본적으로 분류 문제입니다. Mead는 이 ML 작업에는 기업 고객의 특성, 즉 떠난 사람과 남은 사람에 대한 과거 정보와 다양한 행동을 조사하는 것이 포함된다고 말했습니다. 고객은 이 분석을 사용하여 잠재적으로 위험에 처한 고객을 위한 "화이트 글러브 프로그램"을 구축할 수 있다고 Mead는 말했습니다. 그는 기업이 고객 만족도를 높이고 더욱 끈끈한 관계를 구축하려고 노력할 수 있다고 덧붙였습니다.

필라델피아에 있는 Slalom의 AI/ML 사업부 전무 이사 겸 리더인 David Frigeri도 ML 이점으로 고객 유지를 언급했습니다.

"재무적 관점에서 볼 때 최고의 수익은 분석 기능을 주요 수익원에 최대한 가깝게 배치하는 것입니다."라고 그는 말했습니다. "따라서 더 나은 제품이나 서비스를 통해 더 나은 고객 경험을 구축하고 유지율을 높이며 고객의 평생 가치를 향상시키는 것은 실제로 모든 주요 수직 분야를 포괄하는 수평적 초점입니다."

또 다른 수요가 많은 ML 애플리케이션은 고정 또는 장기 자본 자산에 대한 예측 유지 관리라고 Mead는 말했습니다. 여기서 ML은 오류가 발생할 가능성이 있는 장비를 식별합니다. 조직은 이러한 통찰력을 사용하여 고객에게 방해가 되는 비용이 많이 드는 중단을 경험하는 대신 가동 중지 시간을 예약하고 수리할 수 있다고 그는 말했습니다.

Vantage Market Research에 따르면 전 세계 예측 유지 관리 시장은 2028년까지 연평균 30%의 성장률을 보이며 193억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

Netflix와 Amazon은 ML을 사용하여 고객의 구매 내역을 기반으로 새로운 제품이나 서비스를 제안하는 추천 시스템을 구축한 대표적인 사례를 제공합니다.

Mead는 "이것은 개인화 정신에 따른 흥미롭고 매우 공개적인 ML 구현입니다."라고 말했습니다.

이 ML 사용 사례는 고객에게 더 큰 가치를 창출하며 기업에는 상향 판매 및 교차 판매 기회도 열어줍니다. 따라서 추천 시스템은 기업을 위한 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다.

ML은 예측을 위한 것이므로 이 기술은 활동 계획 및 예측을 위한 자연스러운 플랫폼을 제공합니다.

ML은 기업이 미래 비용, 수요, 가격 추세를 예측하여 예산 편성을 용이하게 하고 기업의 재정적 전망을 보호하는 데 도움이 될 수 있다고 Mead는 말했습니다. "이것은 우리가 고객을 위해 수행하는 작업의 거대한 범주입니다."라고 그는 말했습니다.

기업 내에서 기업 전략가 역할은 ML 활용 확대로 이익을 얻을 수 있습니다. Gartner의 연구 책임자인 David Akers는 기업 전략가가 고려해야 할 추세와 이를 분석해야 하는 속도가 코로나19 팬데믹에 비추어 근본적으로 다르다고 말했습니다.