Comentar que IA puede ayudarle a desarrollar su empresa
10/10/2023
¿Para qué comentar sobre la IA y el aprendizaje automático al servicio de su croissance?
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático generan un verdadero interés en los últimos años. Estas técnicas ofrecen múltiples posibilidades a las empresas para favorecer su croissance. ¿Cuáles son las posibilidades de uso de la IA y el aprendizaje automático en el cuadro de sus actividades? Comment en faire des leviers de développement pour votre entreprise ? Voyons cela.
¿Cómo definir la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?
La inteligencia artificial es una tecnología que reposa sobre el análisis de grandes cantidades de datos y la utilización de algoritmos matemáticos para lograr complejos complejos y detectar tendencias (la previsión de resultados, por ejemplo). Quant au machine learning (aprentissage automatique), il s’agit d’une branche de l’IA. Su papel es enseñar a las máquinas a traicionar y explotar las donaciones foráneas para aprender y mejorar. Las empresas están interesadas en integrar estas tecnologías para mejorar su eficacia y su productividad: análisis de données à grande échelle, automatización de tareas repetidas y cronófagos, personalización de las rutas del cliente… Las oportunidades son inmensas y preocupan a muchos dominios.
Utilización de sistemas de recomendaciones
La recomendación de articles para aumentar las ventas en comercio electrónico
Los sistemas de recomendaciones se basan en el aprendizaje automático y utilizan los datos de los clientes para personalizar la experiencia de cada conversación. Las recomendaciones de los motores de búsqueda son particularmente interesantes para los esfuerzos del comercio electrónico que generalmente tienen un impacto significativo en las ventas. En el cuadro de un sitio de comercio electrónico, estos modelos de recomendaciones pueden mencionarse: • Proponente aux clientes de articles consultados por otros clientes sin comportamientos, preferencias ni intereses presentes en similitudes (sistema de recomendación basado en el usuario o algoritmo «Vecinos más cercanos») Ejemplo de comercio electrónico: « Los clientes pueden consultar este article también lo compraron... » Otros ejemplos: recomendaciones de vídeos en YouTube, recomendaciones de articles de blog, etc. • Proponente de articles en aplicaciones similares realizadas por otros clientes (sistema de recomendación basado en el producto) Ejemplo de comercio electrónico: « Les client ayant acheté [NOM DU PRODUIT] ont également acheté... »
El análisis de textos para proponer soluciones adaptadas a los usuarios
La utilización de sistemas de recomendaciones deja de ser un cuadro simple de comercio electrónico para extenderse a muchos sectores. El análisis de textos permite, por ejemplo, repetir los acontecimientos de la vida de los usuarios hasta proponer soluciones adaptadas a situaciones propias de cada cliente. Ejemplos: proponer du matériel de puériculture à un utilisateur qui vient d’avoir un enfant, proponer un prêt bancaire à un utilisateur qui s’apprête à se marier… Estas sugerencias pueden aplicarse a las publicaciones de las redes sociales de los usuarios o a otras fuentes de donaciones.
La recopilación de donaciones para el cálculo de riesgos
Los usos del IA sont nombreux dans le mundo de la banca y del seguro, por ejemplo para modelizar los riesgos. Concretamente, el análisis de hechos históricos y acontecimientos o resultados asociados para estimar la probabilidad de ciertos acontecimientos (cálculo de riesgos). Esto también procede de los bancos y las garantías para calcular el perfil de riesgos de sus clientes. La recopilación y el análisis de datos históricos pueden ser útiles para importar qué sector o sujeto (preparar la satisfacción del cliente, por ejemplo).
Le Text Mining para identificar las tendencias y preferencias de los clientes
Definición de minería de textos
La minería de textos (o « fouille de textes ») consiste en utilizar inteligencia artificial para extraer datos relevantes a partir de grandes cantidades de datos. La información puede incluir comentarios de clientes, conversaciones sobre redes sociales, etc. Uno de los métodos más utilizados para la minería de textos es «RegEx» (Expresiones regulares).
Usos posibles de la minería de textos
Le Text Mining permite a las empresas de mieux comprender ce que los clientes piensan y disienten en sus productos y servicios: quel es el resentimiento de sus clientes vis-à-vis de una experiencia, de un producto o de un servicio, cuáles son los deseos y preferencias de los clientes, etc. Gracias a Text Mining, las empresas pueden por ejemplo analizar más los cuestionarios de satisfacción o las opiniones de los clientes. Google utiliza, por ejemplo, la minería de textos para determinar las páginas más relevantes en función de las búsquedas internas. C'est d'ailleurs ce qui lui permet d'mejorar en permanencia los resultados del motor de búsqueda y de proponer los resultados de los plus utiles aux utilisateurs. Las prácticas utilizadas en el cuadro de Minería de Textos consisten también en escribir un script para recopilar información a partir de datos no estructurados (páginas html, por ejemplo), que son diferentes de los datos estructurados de tipo XML o JSON. . Este género de práctica se puede utilizar en el caso de que se extraiga la información de las páginas html publicadas en Internet y no se publiquen las donaciones (en CMS), por ejemplo, las donadas relacionadas con las empresas publicadas en formato html. des données économiques, des données parientes à la bourse, à la météo, etc.
El aprendizaje automático para mejorar las prácticas de marketing
El aprendizaje automático ofrece a las empresas inmensas posibilidades en materia de marketing. Il leur permet notamment de mieux connaître leurs client et leurs attentes. Estos son algunos ejemplos de usos posibles del aprendizaje automático en marketing: • Anticiper les besoins et préférences des clients (grâce à des modèles prédictifs), • Mejorar el ciblage publicitaire, • Analizar los resultados de las campañas de marketing y mejorar los siguientes, • Determinar los canales más eficaces para comunicar a los clientes, • Etc. Las empresas también pueden mejorar la eficacia de sus campañas de marketing, lo que se retrouvent mieux ciblées et davantage personnalisées.
La IA para automatizar los procesos
Voilà un uso de la inteligencia artificial que concierne absolutamente a todas las empresas. Il s’agit de l’automatisation des Processus. Se puede activar la automatización de operaciones repetitivas (ejemplos: gestión de acciones, tratamiento de facturas, relaciones con clientes, etc.). Este género de utilización facilita el trabajo, reduce los márgenes de error, hace ganar tiempo y genera economías. Además de estas diferentes ganancias, la automatización de los procesos presenta ventajas en un punto de vista empresarial. Esto permitirá a las empresas mejorar sus decisiones, identificar oportunidades de desarrollo, optimizar la gestión de sus recursos o anticipar tendencias o problemas.
El IA y el análisis predictivo
El análisis predictivo se aplica a las donaciones para predecir tendencias, necesidades, riesgos o acontecimientos, y se aplica a las donaciones pasadas y actuales para modelar las predicciones. Además, las donaciones son numerosas y variadas, y las predicciones son precisas y fiables. En el ámbito de la salud, la IA puede ser, por ejemplo, una enfermedad que se produce en el análisis de los síntomas. La detección del fraude es otro uso posible del IA predictivo, en el cuadro de la lucha contra los délits financieros. Desde un punto de vista empresarial, el IA predictivo puede ayudar a las empresas a anticipar el futuro y mejorar el premio de decisión (evaluar si es pertinente para contratar fondos para desarrollar una nueva rama de actividad, por ejemplo). ¿Puede imaginarse que existirá un día con un modelo para preparar el futuro de la demanda, basándose en información de millones de personas y analizando su vida? Un algoritmo que sugiere lo que hace, que elige y responde a algunas preguntas después de recibir información.
L'IA pour améliorer le service client
La utilización de la IA en el servicio al cliente es beneficiosa para los clientes (quien puede recibir asistencia inmediata y en todo momento) y para las empresas (que puede servir como ventaja para los clientes y sus clientes). una mejor experiencia). Voici cualesquier usos posibles de utilización de la IA en el cuadro del servicio al cliente. • Utilizar algoritmos para categorizar la masa de correos electrónicos enviados al servicio cliente, transmitir cada correo electrónico al interlocutor y detectar el tipo de acción en el lugar. • Utilice la IA generativa para sintetizar el contenido de los correos electrónicos intercambiados con el cliente preocupado o nuevamente con el asesor cliente de propuestas de respuestas contextualizadas y personalizadas (ganancia de tiempo). • La utilización de chatbots es otro ejemplo concreto de utilización de la IA para mejorar el servicio al cliente. Grâce à eux, los clientes pueden recibir asistencia las 24 horas, los 7 días de la semana.
¿Es tu empresa con IA y aprendizaje automático?
Quel que soit votre secteur d’activité, votre entreprise produit au quotidien de grandes quantités de données. Avez-vous réfléchi à la manière dont vous pourriez les coleccionistas et les explotadores ? La utilización de big data en una empresa puede ayudarle a tomar mejores decisiones, ya que estima que es pertinente para desarrollar nuevos productos o servicios y hacer gran negocio. Les données coleccionées aujourd'hui pode ser utiles demain para responder a los nuevos besos. Reflexione sobre el mantenimiento del colector correctamente para evitar daños. Coloque en su lugar un lago de datos que reagrupe el conjunto de sus données historiques es una buena opción. Usted agregará además los modelos de análisis de données más pertinentes para responder a sus deseos futuros. ¿Quiere hacer el punto sobre sus donantes o reflexionar sobre la manera de integrar el IA en su empresa para desarrollar su actividad? Póngase en contacto con nosotros para analizar sus necesidades.
