为小型企业使用机器学习的4 种创意方法

小企业主面临一个问题：缺乏资源。在当今竞争激烈的市场中，很难与市场上的亚马逊和 Ebay 竞争，因为它们在业务优化方面拥有大量预算。

但现在，这不再是问题了。您可以使用或开发机器学习 (ML) 工具来降低成本并发展业务。

如何？机器学习。

如果您是一位小企业主，想知道机器学习的工作原理以及如何利用它，请继续阅读。本指南将探讨这项技术对您和您的企业意味着什么，以及如何利用它。

什么是机器学习以及它如何帮助小型企业？

随着 ChatGPT 和 DALL-E 等应用程序席卷全球，人们对于它们的驱动力仍然存在很多困惑。确实如此，尤其是在接触此类技术最少的小型企业界。

机器学习 (ML) 是人工智能 (AI)的一种方法  ，

允许计算机从大型数据集中学习并根据该数据给出输出。这些模型并未经过训练来做出决策，而是根据训练内容提供输出。

例如，如果您根据电子商务商店的购买数据训练机器学习模型，该模型最终将能够告诉您客户的需求。因此，您可以就库存哪些产品、如何提供个性化建议等做出明智的决定。

这个想法是，你不用花费数小时手动分析大量数据来得出一个结论，而是训练一台机器来为你做这件事。从长远来看，它可以节省您的时间、金钱和精力，从而提高您的业务效率。

小型企业在竞争激烈的市场中运营时面临许多挑战：

• 太多重复的管理任务

• 无法以更快的速度建立品牌知名度

• 缺乏大量劳动力来快速完成工作

• 缺乏资源来在短时间内扩展业务

• 缺乏用于营销和广告活动的资金

• 因将时间花在对收入无影响的任务上而感到倦怠

当你审视这些挑战时，可以归结为两件事：缺乏资源和时间。这正是机器学习要解决的问题。

机器学习对小型企业有哪些好处？

将机器学习工具纳入您的业务有很多好处。这里有几个

使用正确的工具降低运营成本

机器学习工具消除了对过多和冗余资源的需求，使小型企业能够更轻松地降低运营成本。

如果您雇用五名员工提供全天候客户服务，您可以减少他们的工作时间并使用聊天机器人。这些机器人可以解决基本查询，并且仅在需要时升级问题。您无需向代理支付加班费，并且可以减少他们的工作量。

它还可以帮助您识别业务中效率低下且成本过高的领域。例如，过多的体力劳动、冗余的数据处理和耗时的任务对盈利没有贡献。您可以自动化这些方面并降低运营成本。

扩展您企业的服务能力

小企业总是很难与大公司竞争，因为它们由于资源有限而无法提供大量服务。但借助机器学习工具，他们可以添加更多服务并扩展产品范围，从而为客户增加更多价值。

这就是语言学习应用程序Ling App确定其业务中应重点关注的语言的方式。Ling App 联合创始人兼首席执行官 Simon Bacher 表示，Shogun 等工具在这方面提供了很大帮助。这一功能帮助他们根据可操作的实时数据扩展了语言库

增强您的客户服务能力

您还可以利用机器学习工具来最大限度地利用非结构化数据。它指的是来自社交媒体帖子、用户评论、电子邮件反馈、支持票证和电子邮件票证等来源的数据。它没有一致的格式，而且更难分析。

但通过机器学习，您可以像大型企业一样收集、分析客户数据并采取行动。例如，使用 对话智能 工具来分析您的支持请求和销售电话。使用输出来培训您的支持和销售代理并改善客户服务。

如何在小型企业中实施机器学习？

以下是小企业主开始使用机器学习的几个简单步骤：

步骤 1：确定您需要解决哪些业务问题

作为小企业主，您的资源已经不足。虽然您可能有 15 项任务需要自动化，但这根本不可行。关注当前最紧迫的挑战并考虑以下因素：

• 开发成本

• 开发时间

• 所需资源

• 所需数据（内部/外部）

• 短期和长期收益 (ROI)

仔细梳理当前的运营情况，并确定哪些流程可以从集成 ML 模型中受益。获得流程列表后，请咨询机器学习专家。

第 2 步：咨询机器学习专家以制定明确的策略

除非您拥有创建工具的内部能力，否则我们建议您聘请专家来完成工作。这些专家将帮助内部团队的目标与最适合的技术保持一致。此外，他们将从头开始制定发展战略，同时牢记您的目标和当前资源。

您可以使用我们的过滤器缩小理想的人选范围，例如：

• 服务选项

• 卖家详细信息

• 预算

• 交货时间

• 专业人士验证

他们会了解您的需求，评估项目的投资回报率，并为您估计哪个项目将为您带来最大价值。这很重要，因为它可以确保您不会浪费时间和精力

确保双方（您自己的企业）和技术专家都具备专业知识也很重要。它确保最终产品符合您的需求，并且项目始终保持在正轨上

第 3 步：了解其能力并抱有正确的期望

机器学习可以帮助您解决一些问题，但不是全部。您需要了解它可以做什么和不能做什么。工具旨在推动您的业务向前发展，而不是相反。

在此过程中可能会遇到一些障碍。以下是一些小企业主的说法：

• “除了构建和实施新系统的技术挑战之外，我们面临的最大问题之一是与我们的团队和用户建立信任。对于我们的团队来说，这看起来像是完成广泛的测试并构建足够的数据集来支持“系统的准确性。对于我们的客户来说，这看起来像是建立透明度并教育用户有关该技术的知识，以便他们开始信任它— 卡姆·亨特雷斯 (Carm Huntress)

• 机器学习是一种完全不同的操作模式，因此需要花费大量时间和精力来学习如何充分利用它并向我们优化它，而不是让我们对其进行优化

• 最初，我们很难找到具备监督机器学习在我们运营中的实施和管理所需专业知识和人才的合格人员。机器学习需要专门的技能和专业知识，例如数据科学、统计学和编程。很难找到既具备这些技能又适合我们组织文化的人才。” 詹姆斯·威尔金森 (James Wilkinson)，Balance One Supplements 首席执行官兼联合创始人。

第 4 步：根据内部数据训练工具并监控进度

您需要向机器学习专家提供正确的数据集，以便他们能够适当地训练模型。最好在将数据输入模型之前进行完整的数据探索和清理过程。它包括以下内容：

• 识别具有固有偏差、异常值和不一致的数据集

• 使用适当的标签清理和标记数据集

• 标准化数据集以始终使用一致的比例

• 对数据集进行分段，以确保为特定输入提供正确的数据

您可以与内部团队一起执行此操作，也可以请 ML 专家自己执行此操作。接下来，他们将输入数据并训练模型，直到它开始保持高精度和低误报率。

您还可以加入反馈循环，以确保模型利用实时数据进行学习，从而提高准确性。持续监控输出并评估其是否达到其目的。只要从长远来看它被证明是有益的，那么您就已经成功实施了它。

小企业主创造性地利用机器学习

自动化内容创建过程

最近，Hootsuite 推出了新的集成，可帮助您识别在您的帐户中获得最多参与度的短语，并围绕它创建长格式内容。它使您能够创建真正能引起受众共鸣的内容，因为它是有数据支持的，并且是针对当前受众进行个性化的。

供应链优化和仓库管理

您可以使用与您的仓库系统集成并全天候 24x7 监控的预测分析软件。这些工具可以实时收集性能指标等数据，并在它们在您的供应链中造成任何瓶颈之前向您发出警报。

通过 华出海 聘请您的下一位机器学习专家

简而言之，如果您是小企业主，您就不能忽视机器学习的好处。尽管启动和运行需要一些时间，但它会显着影响您的利润。

为您的企业寻找合适的机器学习专家是一项挑战。我们拥有一个充满经验丰富的工程师的整个市场，他们深入您的业务，为您构建尽可能最好的模型。此外，我们消除了管理他们的麻烦，因为您可以轻松雇用多个人员并在同一个仪表板中管理他们。