Kebutuhan bisnis

Machine Learning untuk Bisnis

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Menentukan cakupan kebutuhan bisnis

  1. Apa situasi bisnisnya?
    • Perusahaan berencana ekspansi ke pasar baru
  2. Apa peluang bisnisnya dan seberapa besar?
    • Identifikasi pasar yang tepat dengan permintaan tertinggi
  3. Apa aksi bisnis yang akan kita ambil?
    • Prioritaskan dan invest lebih banyak di pasar dengan permintaan tertinggi yang diprediksi
Machine Learning untuk Bisnis

Cakupan bisnis - contoh fraud

  1. Situasi - Tingkat fraud mulai naik

  2. Peluang - Turunkan fraud X %, hemat Y USD

  3. Aksi - Perbaiki sistem deteksi fraud, kurangi pendorong fraud, dan tinjau manual transaksi berisiko

penipuan

Machine Learning untuk Bisnis

Cakupan bisnis - contoh churn

  1. Situasi - Pelanggan mulai lebih banyak churn

  2. Peluang - Turunkan churn X %, hemat pendapatan Y USD

  3. Aksi - Identifikasi dan perbaiki pendorong churn (error situs, iklan terlalu banyak/sedikit, masalah layanan, dll.); identifikasi pelanggan berisiko dan lakukan kampanye retensi

churn

Machine Learning untuk Bisnis

Situasi bisnis - bertanya dengan tepat

Selalu mulai dengan pertanyaan inferensi

Mengapa churn mulai naik?

Info apa yang mengindikasikan potensi transaksi fraud?

Bagaimana pelanggan paling bernilai berbeda dari yang lain?

Bangun dari pertanyaan inferensi untuk mendefinisikan pertanyaan prediksi

Bisakah kita mengidentifikasi pelanggan yang berisiko churn?

Bisakah kita menandai transaksi berisiko?

Bisakah kita lebih awal memprediksi pelanggan yang akan sangat bernilai?

Machine Learning untuk Bisnis

Peluang bisnis

Apakah Anda akan menghabiskan 1 juta USD untuk mendapat tambahan 5.000 USD per tahun? (~200 tahun balik modal)

  • Ukuran peluangnya
  • Setelah tahu pendorong hasil, berapa biaya mengubahnya, dan apa nilainya?
  • Terakhir, apakah Anda bisa mempengaruhi hasil prediksi? (petunjuk: eksperimen, eksperimen, dan lebih banyak eksperimen)
Machine Learning untuk Bisnis

Machine learning yang dapat ditindaklanjuti

Terakhir, bagaimana Anda tahu bisa mempengaruhi hasil prediksi? (petunjuk: eksperimen, eksperimen, dan lebih banyak eksperimen)

  • Mulai dari data historis (churn, fraud, jumlah pelanggan bernilai tinggi)
  • Jalankan eksperimen: misalnya targetkan pelanggan berisiko dengan diskon, tinjau manual 10% transaksi paling berisiko. Ulangi berkali-kali, lihat pola hasil yang konsisten
  • Jika ya, gunakan untuk menghitung peluang dan putuskan apakah layak diinvestasikan
  • Jika tidak: 1) kumpulkan data lagi, 2) riset kualitatif, 3) persempit pertanyaan bisnis
Machine Learning untuk Bisnis

Ayo berlatih!

Machine Learning untuk Bisnis

Preparing Video For Download...