امروز قصد داریم در مورد افزایش بازدهی بیزینس با ابزار و تکنولوژی جدید تحت عنوان هوش مصنوعی صحبت کنیم.
وقتی صحبت از هوش مصنوعی در بازدهی بیزینس می‌شود تصویر ربات‌ها، به‌خصوص ربات‌های صنعتی و یا انسان‌نما، در ذهن ما شکل می‌گیرد.
حال‌آنکه هوش مصنوعی هم‌اکنون در بسیاری از جنبه‌های زندگی ما در حال استفاده است.
از تشخیص گفتار توسط گوشی‌های هوشمند تا پیدا کردن بهترین مسیر توسط سرویس‌هایی مثل اسنپ
تا توصیه فیلم‌های جدید به بیننده در نماوا یا محصولات جدید به مشتری در فروشگاه‌های آنلاین، همه از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.
هوش مصنوعی را می‌توان به‌عنوان مدل‌سازی ریاضی، آماری و الگو ریتمیک برای تخمین زدن،
یا پیش‌بینی نتایج فرایندهای مربوط به زندگی انسانی، کسب‌وکار، صنعت و علوم تعریف کرد.
ازاین‌جهت، هوش مصنوعی می‌تواند کمک شایانی به افزایش بازدهی بیزینس در کسب‌وکار و صنعت کند.
در زیر چند مورد ازاین‌گونه استفاده‌های هوش مصنوعی برای بازدهی بیزینس را بیان می‌کنیم.
چه چیزی باعث می‌شود که بعضی مشتری‌ها نتوانند وام خود را بازپرداخت کنند؟
آیا می‌توان بازپرداخت نکردن را بر اساس کمیت‌های مربوط به مشتری مثل درآمد، سن و یا وام‌های قبلی گرفته‌شده پیش‌بینی کرد؟
چگونه می‌توان حدس زد چه مشتریانی اشتراک تلفن همراه یا بیمه ماشین خود را در پایان سال تجدید نخواهند کرد؟
در کشورهایی که این سرویس‌ها به‌صورت اشتراک سالیانه فروخته می‌شود،
حدس زدن این‌گونه مشتری‌ها و پیشنهاد دادن تخفیف به آن‌ها در آخر سال،
برای شرکت‌های تلفن همراه یا بیمه از اهمیت بالایی برخوردار است و از ریزش مشتری جلوگیری می‌کند.
چگونه می‌توان از خریدهای یک مشتری پی برد که آیا او به‌زودی بچه‌دار خواهد شد؟
پدر و مادرانی که صاحب بچه جدید می‌شوند نیاز به خرید کالاهای مختلف برای نوزاد خود دارند
و ازاین‌رو پیش‌بینی بچه‌دار شدن و پیشنهاد دادن تخفیف برای فروختن باندل (پکیج) کالا به آن‌ها می‌تواند سود زیادی را عاید یک فروشگاه بزرگ کند.
جالب اینجاست که هوش مصنوعی روش‌هایی برای جواب دادن به همه این سؤال‌ها و پرسش‌های مشابه دارد.
روش‌های هوش مصنوعی می‌توانند روابط بین متغیر هدف (مثلاً پرداخت کردن یا نکردن وام) را با متغیرهای آزاد (مثل سن، درآمد و وام‌های قبلی) را بر اساس داده‌های تاریخی تخمین زده
و مشخص کنند کدام‌یک از متغیرهای آزاد رابطه قوی‌تری با متغیر هدف دارند.
ازاین‌رو هوش مصنوعی می‌تواند برای صاحبان صنعت و کسب‌وکار به‌مثابه نوری در تاریکی عمل کرده
و آن‌ها را از حدس زدن کور رهانده و به بینش در مورد مشتری‌های خود و مسائل دیگر مربوط به بازدهی بیزینس برساند.
پیشنهاد ویژه: سیستم سازی کسب‌وکار چیست
فروشگاه‌های اینترنتی محصولات زیادی را به مشتریان ارائه می‌کنند
ولی برخلاف فروشگاه‌های عادی محصولات آن‌ها جلوی چشم مشتریان و بر روی قفسه‌ها قرار ندارد.
ازاین‌رو این‌گونه فروشگاه‌ها نیازمند روش‌هایی هستند که پیش‌بینی کنند یک مشتری به چه کالاهایی ممکن است علاقه‌مند باشد.
این‌گونه پیش‌بینی بر اساس سابقه خرید مشتری و مشتریان مشابه (ازنظر سن، جنسیت،...) انجام می‌شود.
زیرشاخه هوش مصنوعی که به این مهم می‌پردازد «سیستمهای توصیه گر» نام دارد.
سیستمهای توصیه گر مختلفی وجود دارد ولی کارکرد عمومی آن‌ها به این شکل است که از ویژگی‌ها و رسته کالاها
و همچنین پروفایل مشتریان برای اندازه گرفتن نزدیکی بین کالاها و یا بین مشتریان استفاده می‌شود.
فرضی که سیستمهای توصیه گر از آن استفاده می‌کنند این است که مشتریان با پروفایل‌های نزدیک به هم، کالاهای مشابه می‌خرند.
سیستمهای توصیه گر در رشد شبکه‌های اجتماعی مثل اینستاگرام و لینکدین هم نقش به سزایی دارند.
در شبکه‌های اجتماعی، این سیستمها، افراد یا پیجها را برای دنبال کردن یا دوستی به شما پیشنهاد می‌کنند.
یک مطلب کاربردی: چگونه می‌توان در کسب‌وکار به سودآوری رسیدتعامل مناسب با مشتری جزء لاینفک کسب‌وکار و یکی از مشخصه‌های کسب‌وکارهای موفق است.
این تعامل می‌تواند در مورد خدمات پس از فروش، پاسخ به سؤالات مشتریان در مورد کالاها و خدمات و حتی بازاریابی باشد.
بااین‌وجود، برای شرکتی با تعداد زیادی مشتری جواب دادن به همه سؤالات و مشکلات، سخت و پرهزینه خواهد بود.
اینجاست که هوش مصنوعی به کمک بازدهی بیزینس می‌شتابد.
پردازش زبان طبیعی یکی از پیشرفته‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی می‌باشد
و به موضوعاتی مثل حدس زدن احساسات بر اساس متن (مثلاً یک نظر مثبت است یا منفی)،
خلاصه کردن اتوماتیک متن، ترجمه ماشینی و حتی تولید مصنوعی متن می‌پردازد.
ربات‌های گفتگوگر برنامه‌های کامپیوتری هستند که از این تکنولوژی برای جواب دادن به سؤالات مشتریان استفاده می‌کنند.
این ربات‌ها هم‌اکنون در بسیاری از وب‌سایت‌ها برای جواب دادن به سؤالات روتین مشتریان استفاده می‌شوند.
این ربات‌ها هزینه چندانی نداشته و به‌صورت 24 ساعته در دسترس می‌باشند.
هرچند آن‌ها هم‌اکنون امکان پاسخ دادن به مسائل خدمات پس از فروش پیچیده را ندارند، ولی تکنولوژی آن‌ها از نرخ بهبود بسیار سریعی برخوردار می‌باشد.
سری‌های زمانی به کمیت‌های وابسته به زمان نظیر قیمت ارز یا نفت، میزان تقاضا برای یک کالا یا میزان برق مصرفی یک شهر در روزهای مختلف اطلاق می‌شود.
توانایی پیش‌بینی این‌گونه کمیت‌ها از اهمیت به سزایی برخوردار است.
این توانایی را به یک تولیدکننده یا فروشنده می‌دهد که به میزان تقاضا، کالاهای موردنیاز خریداران را در اختیار داشته باشد.
همچنین از هدر رفتن کالاهای قابل خراب شدن مثل مواد غذایی به دلیل سفارش یا تولید بیش‌ازحد جلوگیری می‌کند.
پیش‌بینی سری‌های زمانی یک مبحث مهم در آمار است و در سال‌های اخیر نیز، روش‌های پیشرفته‌تری بر اساس شبکه‌های عصبی به‌دست‌آمده است.
شایان‌ذکر است که کمیتی مانند قیمت ارز، تابع متغیرهای مختلف است و پیش‌بینی آن نیاز به مدل‌سازی پیچیده دارد.
نویسنده: جناب آقای رضا رضازادگان از دانش پذیران دوره چهارم بیزینس کوچینگ ویدان
تمام حقوق مادی و معنوی برای ویدان محفوظ می‌باشد
