5 شركات تستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالمستقبل والأرباح

نشرت: 2017-08-09

في الدفعة الأولى من هذه السلسلة حول التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي ، استكشفنا وظائف هذه التكنولوجيا ، إلى جانب قدرتها على إنشاء استراتيجيات أعمال أكثر فاعلية.

يمكن تعريف التحليلات التنبؤية على أنها شكل من أشكال التنقيب في البيانات التي تستخدم النمذجة الإحصائية لتحليل الأنماط التاريخية ، ثم تستخدم هذه النماذج لتوقع النتائج المستقبلية. يسمح نشر الذكاء الاصطناعي لتقنيات التحليلات بتحديد العلاقات بين المتغيرات التي لا يستطيع البشر رؤيتها ببساطة.

في هذه المقالة ، نريد أن نجعل هذه النظرية تنبض بالحياة من خلال خمس حالات لاستخدام التحليلات التنبؤية.

كانت هناك بعض القصص الجديرة بالاهتمام في هذا المجال ، ولا سيما عناوين "الهدف يعرف عندما تكوني حامل" التي حظيت باهتمام كبير منذ بضع سنوات.

لقد تطورت الأمور قليلاً منذ ذلك الحين. لقد أتاح تطور منصات التحليلات المتاحة على نطاق واسع والتي يسهل الوصول إليها الوصول إلى نماذج إحصائية معقدة للشركات من جميع الأحجام. إلى جانب المبالغة في تنبؤات الحمل المخيفة قليلاً ، تستخدم الشركات الصغيرة والكبيرة عادةً البيانات الضخمة لتحسين وظائفها اليومية.

من خلال تحديد المشكلات التي يريدون حلها ، وشراء البيانات الصحيحة ، وتوظيف الأشخاص ذوي المهارات اللازمة لفهم البيانات ، وتمكينهم بالتكنولوجيا المناسبة ، يمكن لأي عمل أن يبدأ بمجال مربح للتحليلات التنبؤية اليوم.

هناك الكثير من المتنافسين الذين لا يمكن اعتبارهم كل مثال ضمن نطاق مقال واحد ، لذلك حاولنا بدلاً من ذلك تقديم عينة تمثيلية من التحليلات الفعالة القائمة على الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة واسعة من دراسات الحالة.

1. تحسين سلسلة التوريد: وول مارت

نبدأ بمثال ثقيل الوزن ، ولكنه مثال يلهم جميع تجار التجزئة.

في حين أن العديد من بائعي التجزئة "القدامى" الآخرين يكافحون ، فقد سجلت وول مارت أرقام نمو للأربعة عشر ربعًا الماضية على التوالي. والجدير بالذكر أن هذا كان مدفوعًا بزيادة المبيعات عبر الإنترنت بنسبة 63٪ على أساس سنوي.

تلقت وول مارت الكثير من الإشادة لاستعدادها للتكيف في العصر الرقمي وتراهن على قدرتها على ربط العالمين عبر الإنترنت وغير المتصلين للتنافس مع أمازون.

يقع الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية في صميم هذا الدافع. تأخذ Walmart البيانات على الفور من أنظمة نقاط البيع الخاصة بها وتدمج ذلك في توقعاتها لتقييم المنتجات التي من المحتمل أن تبيع والتي كانت ضعيفة الأداء.

إلى جانب أنماط السلوك عبر الإنترنت ، يوفر هذا قدرًا هائلاً من نقاط البيانات (أكثر من 40 بيتابايت منها) لمساعدة Walmart في الاستعداد لارتفاع أو انخفاض الطلب على المنتج.

الصورة بواسطة chuttersnap على Unsplash

تتم إدارة البيانات في السحابة عبر "مقهى البيانات" التابع لشركة Walmart ، والذي يديره فريق Walmart Labs في وادي السيليكون. إنها عملية معقدة وواسعة النطاق تتماشى مع عدد المتغيرات المطلوبة لعمل بهذا الحجم لعمل توقعات دقيقة من بيانات موثوقة.

ومع ذلك ، يمكن أيضًا أن تبحث الشركات الصغيرة عن الفوائد التي تجلبها.

على سبيل المثال ، استخدام Walmart للذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية لا يقدر بثمن لإدارة المخزون ، حيث يمكن للمديرين تخزين المخزون بشكل مناسب دون المخاطرة بإجراء تعديلات باهظة الثمن في اللحظة الأخيرة لسد الفجوات عندما يفوق الطلب العرض.

تسمح هذه التوقعات أيضًا لـ Walmart بتخصيص تواجدها عبر الإنترنت ، وعرض المنتجات لعملاء محددين بناءً على احتمالية قيامهم بالشراء.

إن الانضباط والصرامة اللذين يجلبهما هذا النهج يعني أن وول مارت يمكن أن تلتزم بمواعيد التسليم الصارمة ، حيث تم تحسين كل خطوة من سلسلة التوريد الخاصة بها من خلال استخدام التحليلات التنبؤية. يمكن تحسين كل هذه المجالات من قبل أي شركة من خلال التكنولوجيا التي يمكن الوصول إليها من أمثال Google و Adobe.

بصراحة ، يقدم Walmart أيضًا حوافز للعملاء في شكل تخفيضات الأسعار أو امتيازات القفز في قائمة الانتظار إذا قاموا بجمع مشترياتهم من متجر مادي. حتى مع كل الفوائد التي يمكن أن تجلبها التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي للأعمال ، تظل المنافسة مع أمازون على تكاليف الشحن مهمة شاقة.

2. توقع اتجاهات الأسعار: قادوس

تشتهر صناعة السفر بقدرتها التنافسية ، مع وجود قمم وانخفاضات متقلبة في الطلب والعديد من المسارات ذات الهامش المنخفض. هذا يمكن أن يترك المسافرين في الظلام ، غير متأكدين من أفضل وقت للحجز. في بعض الأحيان يكون من الأفضل الحجز مسبقًا ، وفي أوقات أخرى من الأفضل الانتظار حتى أقرب موعد المغادرة.

هذا يجعله مجالًا ناضجًا لقوة التحليلات التنبؤية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، وهي حقيقة أدت إلى نمو شعبية تطبيق السفر Hopper بشكل كبير منذ عام 2015.

يظل Hopper متقدمًا بخطوة من خلال التنبؤ بأنماط التسعير المستقبلية وتنبيه المسافرين بأرخص الأوقات لشراء الرحلات الجوية إلى وجهاتهم المفضلة.

يقوم بذلك من خلال مراقبة مليارات الأسعار كل يوم ، وبناءً على البيانات التاريخية لكل مسار ، توقع كيفية تطور الاتجاه. يمكن للمستخدمين بعد ذلك إعداد إشعارات لتذكيرهم بالحجز عند حدوث انخفاض في الأسعار.

على الرغم من أنها ليست الشركة الوحيدة التي تقدم هذه الخدمة ، فقد أبلغت هوبر عن معدل دقة بنسبة 95٪ مع تنبؤاتها وادعاءاتها بتوفير متوسط ​​يزيد عن 50 دولارًا لكل رحلة على العملاء.

توضح لقطة الشاشة أدناه كيفية عمل هذه العملية. برفقة أرنب محبوب يرتدي نظارة طبية ، اخترت طريق الرحلة من نيويورك إلى هونولولو لقضاء تلك العطلة التي تستحقها.

بناءً على التواريخ التي حددتها ، أخبرني الأرنب المتسلط بشكل مدهش أن أحجز الآن ، حيث ستزداد تكلفة تذاكر هذا الطريق بمرور الوقت.

يوفر Hopper مثالاً رائعًا على الأعمال التجارية التي تأخذ التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية كمبادئ مركزية لاستراتيجية أعمالها. بدون التحليلات التنبؤية ، لن يكون هناك هوبر.

ومع ذلك ، فإن النماذج الإحصائية التي يستخدمها بمثل هذا التأثير العظيم تحمل دروسًا لجميع الأعمال. يأتي نجاح هوبر من موثوقيتها كمنصة استشارات موضوعية للمستهلك ، بشكل أساسي. على هذا النحو ، يمكن للعديد من الشركات الأخرى أن تتولى هذا الدور باستخدام الإحصائيات لتقديم التنبؤات التي تصب في مصلحة العميل ، بدلاً من مجرد النتيجة النهائية الخاصة بهم.

3. نمو الأعمال الصغيرة: Point Defiance Zoo & Aquarium

وجدت دراسة استقصائية أجرتها SAP في أواخر عام 2016 أن أكثر من 70٪ من قادة الأعمال الصغيرة شعروا أنهم ما زالوا في "المراحل الأولى" فقط من استخلاص الأفكار من بياناتهم.

خالفت إحدى حدائق الحيوانات في تاكوما بواشنطن هذا الاتجاه من خلال الشراكة مع خدمة الطقس الوطنية لتحديد العوامل التي تسببت في ارتفاع وانخفاض أعداد الحضور بشكل غير متوقع. أدى ذلك إلى ظهور مشكلات للإدارة ، التي ستعمل دائمًا على توفير موظفين في الحديقة لتلبية احتياجات جمهور كبير ، ولكن انتهى بها الأمر في كثير من الأحيان إلى زيادة الإنفاق على الرواتب بسبب الحضور الضعيف.

بديهيًا ، يمكننا أن نفترض أن الحضور يكون أعلى في الأيام الحارة والجافة ، ولكنه أقل عندما يكون الجو باردًا أو رطبًا. ومع ذلك ، من خلال دمج بيانات National Weather Service في منصة Watson التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لشركة IBM ، تمكنت حديقة الحيوان من تحديد الظروف التي تسببت في قيام المزيد من الأشخاص بالزيارة.

ثم تم استخدام هذه المعرفة لنمذجة أنماط الزائر في المستقبل ، باستخدام أرقام الحضور التاريخية وإحصاءات الطقس المتوقعة.

حقق المشروع نجاحًا كبيرًا وأصبح الآن جزءًا أساسيًا من تخطيط أعمال حديقة الحيوان. يمكن لـ Point Defiance التنبؤ بأرقام الحضور بدقة تزيد عن 95٪ ، مما يسمح للمديرين بتوظيف المتنزه بشكل مناسب. هذا ليس له أي تأثير سلبي على كيفية تجربة الزائرين للمنتزه (ربما حتى العكس) ، ويخلق بعض الكفاءات التجارية الحيوية.

تصل تطبيقات هذه المنهجية إلى نطاق أوسع بكثير من مجرد أرقام الحضور بالطبع. يمكن لـ Port Defiance مراقبة كيفية تفاعل الزوار مع حديقة الحيوان ، مما يساعد على توفير تجربة أفضل للعملاء. تم وضع الخطط أيضًا لاستخدام التحليلات التنبؤية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمراقبة البيانات الصحية وتشخيص المشكلات مع حيوانات المتنزه لتوفير العلاج الوقائي.

4. الاحتفاظ بالموظفين: IBM

عامل الجذب الأساسي للتحليلات التنبؤية هو القدرة على تحقيق نتائج أفضل مقابل الأهداف التنظيمية. غالبًا ما تعتمد على الربح بشكل علني ، لكن التحليلات التنبؤية يمكن أن تساعد أيضًا في تحديد مشكلات الاحتفاظ بالموظفين واقتراح الحلول.

من خلال تحميل ملف بيانات منظمة (كما في لقطة الشاشة أدناه) ، يمكن لـ Watson تحديد العوامل المشتركة المساهمة في تناقص عدد الموظفين. يؤدي ذلك بعد ذلك إلى تكوين "نقاط جودة" لكل موظف ، بناءً على الاحتمالية المتوقعة لترك الشركة قريبًا.

حيث يأتي هذا حقًا في قدرته على الاستجابة لطلبات اللغة الطبيعية من المستخدمين. بطريقة مماثلة لميزة Analytics الجديدة من Google ، والتي ستجلب البيانات ردًا على أسئلة المستخدم ، يمكن لـ Watson الرد على استفسارات محددة وإنشاء تصورات للبيانات بناءً على تفضيلات المستخدم.

هذا مثال رائع لمنصة تنتقل بسرعة من التحليل الاستكشافي والتشخيصي إلى عالم التحليلات التنبؤية. يمكن لأي صاحب عمل أو مدير الاستفادة من هذه الأدوات لتحديد ما الذي يجعل الموظفين يغادرون بدقة ، ولكن يمكنهم أيضًا معرفة ما يكمن وراء هذه العوامل ووضع تدابير وقائية لاسترضاء أي مغادرين محتملين. نظرًا لتكلفة تعيين موظفين جدد مقابل الاحتفاظ بالأصحاب الحاليين ذوي الأداء العالي ، فإن هذا يؤدي بشكل مباشر إلى انخفاض التكاليف التشغيلية.

5. تمديد الجمهور: Under Armor

يعد توسيع نطاق الجمهور مجالًا آخر للتسويق يستفيد بشكل كبير من استخدام الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية. من خلال فهم الخصائص الكمية للعملاء الحاليين ذوي القيمة العالية ، من الممكن تحديد الأفراد المماثلين واستهدافهم من خلال الرسائل الشخصية التي من المحتمل أن يكون لها صدى.

إن معرفة مكان إنفاق ميزانيتك الإعلانية أمر ضروري ، ولكن معرفة الأماكن التي لا يجب إنفاقها كذلك. تسمح التحليلات التنبؤية لشركات مثل Under Armor بالتركيز على المجالات التي ستحقق أكبر العوائد ، وإعادة استثمار الميزانية التي كان من الممكن إنفاقها بشكل غير دقيق.

تستخدم شركة Under Armor الذكاء الاصطناعي لأداء مهام مثل تحليل المشاعر والاستماع الاجتماعي لفهم رأي العملاء في العلامة التجارية وأين توجد الفجوات في السوق. وقد أدى ذلك إلى تركيز الشركة على أن تصبح علامة تجارية رقمية للياقة البدنية ، وهي مبادرة جعلت منها مكانًا جديدًا في سوق مشبع.

تنتج شركة Under Armor منتجات لياقة بدنية ، ولكنها تنتج أيضًا تطبيقات وأجهزة يمكن ارتداؤها لربط العالمين غير المتصلين بالإنترنت والعالم الرقمي معًا. كلما زاد عدد الأشخاص الذين يستخدمون المنتجات ، زادت البيانات التي يمكن أن تجمعها Under Armor لتحسين عروضها. ومع وجود أكثر من 200 مليون مستخدم مسجل وأكثر من 10 مليارات تفاعل رقمي سنويًا ، لا يوجد نقص في البيانات.

تابع القراءة في الجزء الأخير من هذه السلسلة: الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية: ما الذي يحمله المستقبل؟