Apa kunci dari Amazon dan Google sukses pendapatan ? Semua orang tahu jawabannya: Data.
Alasan kerajaan media sosial Facebook dan Spotify menjungkirbalikkan bisnis streaming musik? Data.
Semua perusahaan ini telah berhasil memanfaatkan sejumlah besar informasi yang mereka dapatkan dari banyak pengguna mereka - apakah itu kebiasaan pencarian mereka, posting yang mereka bagikan, produk yang mereka beli, atau musik yang mereka dengarkan - menjadi aliran pendapatan utama. Bukan hanya fakta bahwa perusahaan-perusahaan ini telah mampu mengumpulkan data jutaan (atau miliaran, dalam kasus beberapa perusahaan ini); itu karena perusahaan-perusahaan tersebut telah berhasil memanfaatkan data itu secara efektif untuk lebih memahami dan memasarkan kepada penggunanya. Semua perusahaan ini menggunakan kecerdasan buatan (atau, lebih tepatnya, pembelajaran mendalam) untuk melakukan ini.
kaitlyn vincie miss sprint cup
Tentu saja, penting untuk dicatat bahwa Anda tidak harus menjadi perusahaan yang mendominasi seperti Amazon atau Google untuk mengubah data menjadi keunggulan kompetitif. Ketika kecerdasan buatan menjadi semakin maju dan diadopsi secara luas, kita akan mulai melihat banyak perusahaan - besar dan kecil - beralih ke AI untuk menghasilkan strategi data yang lebih baik dan memenangkan adopsi pelanggan, dan untuk bersaing lebih baik dengan pesaing mereka .
Kunci untuk mengalahkan pesaing Anda, menurut Jeremy Fain, dari perintis teknologi jaringan saraf secara kognitif , memiliki data yang lebih baik - belum tentu lebih banyak, tetapi data yang tidak dimiliki pesaing Anda. Secara teori, setiap merek mampu mengembangkan aset data unik mereka sendiri, karena setiap merek harus sedikit berbeda untuk bersaing. Ini berarti bahwa pelanggan suatu merek, setidaknya, sedikit berbeda dari pesaing mereka, yang berarti bahwa mereka memiliki sudut pandang unik yang dapat mereka manfaatkan. Oleh karena itu, setiap bagian data yang Anda dapatkan tentang pelanggan atau calon pelanggan Anda merupakan informasi lain yang dapat Anda gunakan untuk menyusun strategi pemasaran atau periklanan yang efektif.
berapa banyak anak yang dimiliki tony robbins?
Untuk menggunakan informasi ini secara efektif, Anda harus terlebih dahulu memutuskan apa tujuan Anda. Apakah Anda mencari lebih banyak penjualan? Apakah Anda mencoba untuk mencapai lalu lintas pejalan kaki yang lebih tinggi di toko? Apakah tujuan Anda untuk memiliki kesadaran pasar yang lebih tinggi terhadap produk Anda? Setelah selesai melakukannya, Anda dapat melihat data untuk melihat apakah formatnya tepat untuk digunakan dengan pembelajaran mendalam. Ini adalah sesuatu yang sulit untuk dijelaskan secara sederhana, tetapi pada dasarnya, data harus dalam keadaan terpilah - artinya, data harus berasal dari berbagai sumber sehingga kesimpulan yang lebih mendalam dapat ditarik darinya. Itu berarti Anda tidak benar-benar perlu tahu hanya berapa banyak orang yang mengunjungi toko, tetapi kapan tepatnya setiap orang berkunjung. Anda tidak perlu lagi melihat berapa banyak penjualan yang Anda lakukan, tetapi juga apa setiap penjualan itu dan kepada siapa. Untuk melangkah lebih jauh, Anda harus mengidentifikasi titik kontak apa yang Anda miliki dengan pelanggan sebelum mereka bertransaksi dengan Anda, iklan apa yang ditampilkan kepada mereka, dan kapan dan di mana semua interaksi terjadi. Belum mengumpulkan jenis data ini? Nah, itu tugas rumah pertama Anda.
Ini berarti Anda akan memiliki lebih banyak data untuk disimpan daripada biasanya, tetapi kabar baiknya adalah bahwa penyimpanannya murah. Plus, tanpa informasi itu, Anda tidak akan dapat memanfaatkan kekuatan pembelajaran mendalam dan bersaing di dunia baru ini.
berapa tinggi helen lasichanh
Sebuah studi 2016 dari eksekutif Fortune 1000 terungkap itu hanya 48,4% dari mereka yang disurvei melaporkan hasil yang terukur sebagai hasil dari inisiatif data mereka - tetapi 80,7% merasa upaya tersebut berhasil dan penting. Ini berarti semua orang tahu bahwa mereka harus melakukan yang lebih baik dan tidak melihat alternatif, tetapi sesuatu yang lebih dibutuhkan sebelum manfaat terukur dicapai secara menyeluruh.
Sebagian besar inisiatif data kehilangan satu bahan sederhana: pembelajaran mendalam. Ini adalah topik yang sering disalahpahami, yang didefinisikan oleh Cognitiv's Fain sebagai 'jenis pembelajaran mesin yang lebih maju yang mampu menghasilkan wawasan seperti manusia.' Kemampuan pembelajaran mendalam untuk mendapatkan hasil dari data besar sekarang menjadi penting tidak hanya untuk alasan kompetitif, tetapi juga untuk membuat investasi sebelumnya dalam data besar membuahkan hasil. Dengan sedih, 39,3% dari mereka yang disurvei masih mengatakan bahwa organisasi mereka kurang memiliki strategi Big Data perusahaan, atau tidak menyadari jika ada - perusahaan-perusahaan ini memiliki bukit yang panjang untuk didaki. Faktanya, sebagian besar profesional berbasis data memiliki tanjakan yang curam di depan kita. 'Bagian dari tantangannya adalah bahwa industri itu sendiri belum matang dalam hal data. Kami akan melihat ke belakang 15 tahun dari sekarang pada apa yang kami lakukan dan berkata, 'Bukankah itu lucu?', kata salah satu Direktur Programmatic Media untuk agensi media global yang diwawancarai baru-baru ini. Studi IAB Winterberry Group .
Data besar, analitik data, dan kecerdasan buatan berjalan sangat beriringan. Kecerdasan buatan - dan, dengan perluasan, pembelajaran mendalam - membutuhkan data, rim dan rim itu. Satu-satunya cara agar pembelajaran mendalam bisa efektif bagi organisasi Anda adalah jika Anda memiliki aliran informasi yang stabil untuk memberi makan.' Berbekal informasi ini, pembelajaran mendalam dan jaringan saraf dapat membuat algoritme dan strategi yang unik untuk merek Anda - sehingga memastikan bahwa merek tetap kompetitif dan inovatif. Sebagai Fain menunjukkan , 'Kemampuan untuk mendeskripsikan dan memahami perilaku konsumen lebih lengkap daripada sebelumnya, dan data semacam itu akan membuat alat pemasaran AI menjadi lebih efektif selama beberapa tahun ke depan.'
Pada titik ini, semua merek membutuhkan strategi data yang kuat. Lihat saja merek-merek seperti Macy's dan J.C. Penney's hari ini, yang berjuang akibat pendekatan data-sentris raksasa e-commerce seperti Amazon dan eBay. Memiliki strategi yang tepat dan, yang sama pentingnya, alat yang tepat untuk memaksimalkan data Anda, akan membantu menjaga perusahaan Anda tetap kompetitif, dan sukses.
