Tekoäly tuo tulosta – kun sitä osaa käyttää!

 

 

Tiedonkeruu

Datan avulla pystytään kehittämään liiketoimintaa esimerkiksi ymmärtämällä asiakkaita ja heidän toimintaansa paremmin. Tämän ansiosta yritykset pystyvät tarjoamaan parempaa ja paremmin kohdistettua palvelua.

Konkreettisempien esimerkkien avulla tämä voi tarkoittaa esimerkiksi asiakkaalle kohdistetumman näköistä verkkokauppaa tai paremmin kohdistettua markkinointia. Tekoälyn avulla voidaan myös pyrkiä vähentämään asiakaspoistuman määrää tai saamaan yleisesti parempaa kuvaa yrityksen asiakaskunnasta.

Eri lähteistä saatuja datoja voidaan myös yhdistellä, jolloin tulokset ovat entistä tehokkaampia ja tarkempia. Yrityksen sisäisiin datalähteisiin voidaan myös yhdistää ulkopuolista dataa. Tällä tavalla voidaan tunnistaa esimerkiksi yrityksen potentiaalisia kasvu- ja kehityskohtia.

Miksi hyödyntää ammattilaisia tiedonkeruussa?

Kun tiedonkeruuta aloitetaan, kannattaa kiinnittää huomiota siihen mitä dataa kerätään ja miten sitä kerätään. Hyvin suunniteltu ja organisoitu tiedonkeruu voi säästää monilta ongelmilta ja työltä kun data-analyysia aletaan tekemään. Huonosti rakennetun datan ongelmia voivat aiheuttaa mm.

  • huonosti suunniteltujen datarakenteiden yhdistely kokonaisuudeksi
  • suuri datan siivoustarve
  • kaikkia näkökulmia ja käyttötarpeita ei huomioida alussa, jolloin puuttuvien tietojen täydentäminen jälkeenpäin voi olla vaikeaa

Yhdessä voimme suunnitella sinun yrityksesi kannalta järkevimmät datat ja tiedonkeruumenetelmät. Tällöin vältyt isoimmilta ongelmilta, kun alat hyödyntämään keräämääsi dataa. Ota yhteyttä, kun tarvitset apua yrityksesi tiedonkeruussa!

Analytiikka

Hyvä analytiikka ei yleensä perustu passiivisesti kerätyn “ison datan” louhintaan, vaan oikeisiin kysymyksiin, joiden perusteella tutkitaan yritystä kiinnostavia näkökulmia. Millä tasolla yrityksen nykyinen tietämys esimerkiksi asiakkaistaan on? Millaisia asioita yritys tahtoo selvittää? Tämän pohjalta määritellään millaista analytiikkaa yritykselle lähdetään tekemään. Analytiikka voidaan jakaa neljään eri tasoon:

  • kuvaileva analytiikka (Kuinka paljon jäätelöä myytiin?)
  • diagnosoiva analytiikka (Miten lämpötila vaikutti jäätelön myyntiin?)
  • ennustava analytiikka (Paljonko jäätelöä tullaan myymään, kun lämpötila nousee kymmenen astetta?)
  • ohjaileva analytiikka (Kuinka paljon lisää jäätelöä täytyy varata varastoon, jos lämpötila nousee kymmenen astetta?)

Ennakoivan analytiikan hyödyntäminen yrityksen toiminnassa

Ennakoivaa analytiikkaa voidaan hyödyntää monella eri tapaa yrityksen toiminnassa. Myynnin määrää tai asiakkaiden toimintoja voidaan esimerkiksi ennustaa. Ennusteiden laskemisessa käytetään hyödyksi menneisyydestä saatuja tuloksia ja muita ennusteeseen vaikuttavia muuttujia. Esimerkiksi jäätelön myyntiä voidaan ennustaa säätilan (aurinkoinen, pilvinen), ulkoilman lämpötilan ja vuodenajan mukaan.

Ennakoivasta analytiikasta voidaan saada hyötyjä lähes kaikille toimialoille. Markkinoinnissa hyödyt voivat liittyä lisämyynnin ennustamiseen tai entistä kohdistetumman mainonnan tekemiseen. Kaupan puolella voidaan puolestaan ennustaa ja optimoida sopivinta myyntihintaa. Hyödyt muualla kuin kaupallisella alalla voivat liittyä tuotannon optimointiin ja tehostamiseen. Esimerkiksi tehtaiden huoltojen ajoittamiset tai varastojen optimoinnit ovat tavallisia ennakoivan analytiikan käyttökohteita.

Ennakoivan analytiikan tuloksia voidaan laajentaa ja hyödyntää paremmin edelleen ohjautuvan analytiikan avulla. Sen avulla voidaan tutkia ennusteiden vaikutuksia ja tehdä sen perusteella toimenpide-ehdotuksia.

ESIMERKKEJÄ ENNAKOIVAN ANALYTIIKAN HYÖDYNTÄMISESTÄ: 
  • asiakkuuden keston ennustaminen
  • seuraavan kvartaalin myynnin ennustaminen
  • varastomenekin ennustaminen

Jos tarvitset apua yrityksesi analytiikkaratkaisuissa, ota yhteyttä!

Koneoppiminen

Koneoppiminen (machine learning) on tekoälyn (artificial intelligence) osa-alue, jonka tarkoituksena on parantaa ohjelmiston toimintaa saatavilla olevan pohjatiedon ja käyttäjien toiminnan perusteella. Koneoppimista käyttävä ohjelmisto siis kehittyy sitä enemmän, mitä enemmän sitä käytetään. Tämän vuoksi koneoppiminen on erityisen tehokas apu mallinnuksessa. Koneoppiminen vaatii kuitenkin suuren datamäärän, jonka vuoksi koneoppimista ei aina voida hyödyntää. Koneoppimisen teknologioita hyödyntävät esimerkiksi

  • hakukoneet
  • Spotifyn ja Netflixin suositusalgoritmit
  • sähköpostin roskapostisuodattimet.

Koneoppimistuotteilla voidaan helpottaa yrityksessäsi myyjien, asiakaspalvelijoiden ja markkinoijien työtä. Kun yritykselläsi on käytössä paljon dataa, koneoppimisen osaamisemme avulla voimme automatisoida sen analysointia ja luoda räätälöityjä työkaluja markkinoinnin ja myynnin tueksi – esimerkiksi datan analysoinnin nopeuttamiseksi ja markkinoiden ennustamiseksi.

Mitä koneoppiminen mahdollistaa?

Räätälöimme koneoppimistuotteen aina asiakkaan tarpeen mukaisesti. Lopputuote riippuu siis siitä, minkälaista dataa asiakkaalla on käytettävissä sekä minkälaista tietoa ja ennustettavuutta asiakas toivoo saavansa. Esimerkkejä koneoppimistuotteen mahdollisista käyttökohteista:

  • Markkinoiden analysointi: esimerkiksi asunnon tai auton hinnan ja myyntiajan arviointi ja ennustaminen
  • Reagointia vaativien kommenttien suodattaminen sosiaalisen median kanavissa
  • Asiakkaiden yhteydenottojen priorisointi asiakastyytyväisyyden parantamiseksi
  • Päivittyvä julkisuuskuva-analyysi – mitä kuluttajat ajattelevat tuotteestasi tai yrityksestäsi

Miten koneoppimistuote rakennetaan ja mitä se vaatii?

Rakennamme koneoppimistuotteen alusta loppuun yhdessä asiakkaan kanssa. Alkuvaiheessa tärkeintä on selvittää, mihin käyttöön tuote tulee, mitä toiminnallisuuksia valmiissa tuotteessa tulee olla, mitä dataa on käytettävissä ja mitä dataa tarvitsemme, jotta saamme irti liiketoimintaa hyödyttäviä tuloksia.

Koneoppimistuotteen rakentamiseen tarvitaan dataa mielellään erilaisista tietolähteistä. Kun tiedämme, mitä tarvitsemme, etsimme ja esikäsittelemme tarvittavan datan. Rakennamme sopivat rajapinnat ja liitännät datalähteisiin ja pidämme huolen, että data on luotettavaa ja pysyy ajantasalla.

Koneoppimistuotteen rakentamiseen tulee varata riittävästi aikaa – kyseessä on halutuista toiminnallisuuksista riippuen vähintään puolen vuoden projekti. Ota yhteyttä, niin tutkitaan yhdessä mikä on sinun yrityksesi kannalta paras ratkaisu!

Datastrategia

”Oma data on yrityksille arvokasta pääomaa, ellei arvokkainta. Sitä ei kuitenkaan läheskään aina osata hyödyntää tehokkaasti, jos mitenkään.”

Siksi haluamme lanseerata Aistin datastrategiapalvelun, kuinka päästä alkuun –  kuinka kerätään oikeaa tietoa ja saada datalla tuloksia.

Datan merkitykseen ovat varmaan heränneet kaikki, siis kaikki. Silti uskallamme julkisesti väittää että valtaosa yrityksistä tai datan päällä istuva tietää olevansa pallo täysin hukassa: mitä kaikella datalla pitäisi oikein tehdä? Mistä tietää, mikä data on hyödyllistä? Onko minun keräämäni data laadukasta ja miten saan sillä tuloksia?

Missä kunnossa asiakasyrityksen data on tällä hetkellä? Miten Aisti auttaa eteenpäin? Aluksi kartoitamme, millaista dataa yritys on kerännyt eri kanavista, ohjelmista ja tietokannoista. Tämän jälkeen siivoamme ja analysoimme datan laadun, jonka jälkeen istumme yrityksen kanssa alas. Aisti auttaa siis yritystä ymmärtämään, mitä yrityksen pitäisi tehdä saadakseen datasta mahdollisimman paljon irti.

Haluamme auttaa yrityksiä ajattelemaan, miten käytössä olevalla datalla voi päästä liiketoiminnallisiin tuloksiin sen sijaan, että vain hautoisi dataa.

On tärkeää kartoittaa, millaisia tietoa yrityksellä on asiakkaista, tuotteista, varastosta ja toisaalta mistä löytyvät potentiaaliset asiakkaat. Näiden jälkeen laadimme yritykselle etenemissuunnitelman datan suhteen: miten dataa kerätään lisää, mistä kanavista dataa kerätään, miten datan käsittelyprosessi hoidetaan ja niin edelleen.