Раскрытие возможностей AI и ML: как правильно построенная аналитика может преобразовать бизнес-операции
На сегодняшний день существует множество аналитических систем, которые так или иначе используют различные методы и модели машинного обучения, и которые позволяют по новому взглянуть на работу бизнеса в целом и финансового сектора в частности, предоставляя всестороннюю оценку информации, расставляя приоритеты, а также осуществляя мониторинг. Определяя наиболее перспективные направления развития, компания может сосредоточить свои усилия на тех, которые с наибольшей вероятностью будут приносить доход. Это может помочь более эффективно распределять ресурсы и в конечном итоге увеличить прибыль.
Одним из способов интеграции аналитической системы в интерфейсную систему компании является использование данных из различных внутренних и внешних источников, таких как финансовые данные из собственных систем, а также внешние данные, такие как рыночные тенденции и различные экономические показатели. Анализируя эти данные, можно предоставить ценную информацию, которая поможет компании принимать более обоснованные решения в части сотрудничества с клиентами и увеличения кросс-продаж.
Ведь кросс-продажи — важный аспект правильно выстроенной аналитики. Выявляя возможности для перекрестных продаж, компания кратно может увеличить доход, персонализируя продукты и услуги как для новых так и для действующих клиентов.
Интеграция аналитической системы, основанной на построении ML-моделей и AI, в CRM-систему компании может состоит из следующих этапов:
- Первым шагом является определение источников данных, которые будут использоваться для оценки склонности к оформлению конкретного продукта или услуги. Это может включать внутренние данные, такие как демография клиентов и история взаимодействия, а также внешние данные, такие как рыночные тенденции и экономические показатели;
- Очистка и подготовка данных: после того, как источники данных были идентифицированы, следующим шагом является очистка и подготовка данных к анализу. Это может включать удаление любых дубликатов или нерелевантных данных, а также форматирование данных таким образом, чтобы они подходили для анализа;
- Моделирование: после того, как данные были очищены и подготовлены, следующим шагом является разработка модели, которая будет использоваться для оценки склонности к оформлению конкретного продукта или услуги — триггеры. Это может включать использование алгоритмов машинного обучения, таких как деревья решений или линейная регрессия для построения модели;
- Тестирование и проверка: перед развертыванием модели ее следует протестировать и проверить, чтобы убедиться, что она является точной и надежной. Это может включать использование выборки данных для тестирования модели и сравнение результатов с фактическими результатами;
- Развертывание и интеграция: после тестирования и проверки модели ее можно развернуть и интегрировать в систему. Это может включать в себя создание API или веб-интерфейса, который позволяет пользователям вводить данные и получать оценку склонности, или интеграцию модели в существующие системы, такие как CRM или платформа автоматизации маркетинга;
- Оценка и мониторинг: после развертывания модели ее следует регулярно оценивать и контролировать, с тем чтобы она по-прежнему была точной и актуальной. Это может включать в себя мониторинг производительности модели, а также внесение корректировок по мере необходимости для повышения ее точности.
Аналитика, основанная на методах машинного обучения является мощным инструментом, который может помочь компании оставаться конкурентоспособным в сегодняшнем быстро меняющемся финансовом ландшафте. В следующих статьях я подробнее остановлюсь на популярных в мире CRM-системах, выборе оптимального варианта с точки зрения ожидаемого результата, построении аналитической системы и использовании различных моделей машинного обучения.