На сегодняшний день, индустрия больших данных стремительно растёт, поэтому потребность в аналитике является критической. Продвинутая аналитика, состоящая из различных методов, включая машинное обучение, может извлекать информацию из данных на уровне, который значительно превосходит человеческие способности. Многие компании уже используют машинное обучение для извлечения ценной информации, которая помогает значительно увеличить прибыль.

Машинное обучение стало одной из самых популярных и высокотехнологичных тем в последние годы и теперь широко применяется в бизнесе. По сути, машинное обучение - это область знаний на стыке программирования и математики, которая занимается разработкой алгоритмов, позволяющих системам учиться и совершенствоваться на основе данных без непосредственного программирования.

Машинное обучение на сегодняшний день применяется почти во всех крупных компаниях, у которых накопилось достаточно информации о потребителях, чтобы извлекать из неё пользу.

Одной из самых известных компаний, использующих машинное обучение, является Amazon. Amazon – это один из самых крупных в мире интернет-магазинов, предлагающих широкий ассортимент товаров различных категорий. Эта компания одна из первых начала использовать технологии машинного обучения для улучшения своих продаж. Компания реализовала на сайте своего интернет-магазина технологию рекомендательной системы, которая способна с помощью алгоритмов машинного обучения предлагать каждому посетителю сайта те товары, в которых он будет заинтересован с большей вероятностью.

После реализации данной технологии рост продаж Amazon вырос на 29% до 12,83 млрд долларов во втором финансовом квартале, по сравнению с 9,9 млрд долларов за аналогичный период прошлого года. Вероятно, большая часть
этого роста связана с тем, что Amazon включил рекомендательные системы практически во все части процесса совершения покупки.

Машинное обучение может помочь компании оптимизировать свои процессы в совершенно разных сферах. Наиболее популярными направлениями являются:

Сегментация потребителей
Компании важно понимать своих потребителей, знать, на какие категории они делятся и какой нужен подход к каждому из сегментов. Алгоритмы кластеризации позволяют разделять клиентов на кластеры для дальнейшего анализа особенностей каждого из них и построения правильной коммуникации индивидуально для каждого типа потребителей.

Предсказание оттока потребителей
Практически все компании сталкиваются с оттоком потребителей по тем или иным причинам. Алгоритмы классификации позволяют давать достаточно точные прогнозы оттока клиентов на основе уже имеющихся данных. Задача компании - проанализировать, почему те или иные потребители перестают пользоваться услугами компании, а затем разработать план удержания потребителей, которые находятся в зоне риска, то есть тех, которые по мнению алгоритма могут скоро покинуть компанию.

Существует ещё множество задач, которые бизнес может решать благодаря инструментам машинного обучения, таким как распознавание изображений, анализ текстов и т.д.