حلول تعلم الآلة
حولوا بياناتكم إلى قرارات أذكى.
نماذج تتنبأ وتقيم وتكتشف، كل منها مبني على هدف مهني واحد قابل للقياس، ومنشور في الإنتاج.
لماذا هذه الخدمة
من البيانات إلى القرارات.
بياناتكم تحتوي أصلًا على أنماط حول عملائكم وعملياتكم وأدائكم. تعلم الآلة يحولها إلى تنبؤات وتوصيات وقرارات أذكى.
قدرات تعلم الآلة
البيانات تخبركم بما حدث. تعلم الآلة يخبركم بما سيحدث.
التنبؤ
التنبؤ بالنتائج المستقبلية من الأنماط التاريخية والإشارات الحالية.
فقدان العملاء – عطل المعدات – احتمال التحويل – أحداث المخاطر
التوصية
استخدام السلوك والسياق للتوصية بالمنتج أو المحتوى أو الخدمة المناسبة.
منتجات – محتوى – أفضل عرض تالٍ – تجارب مخصصة
التقييم
إسناد درجة لكل حالة لتحدد الفرق أولوياتها بموضوعية.
عملاء محتملون – ائتمان – مخاطر – ميل للشراء – قيمة العميل
التقسيم
تحديد مجموعات متجانسة في العملاء أو العمليات لأفعال مستهدفة.
شرائح – عناقيد سلوكية – RFM – مجموعات مخاطر – ملفات جمهور
التوقع
توقع الطلب والمبيعات ورقم المعاملات واحتياجات الموارد.
الطلب – المبيعات – رقم المعاملات – المخزون – الموارد
كشف الشذوذ
رصد السلوكيات والمعاملات والأنشطة غير الاعتيادية التي تستحق الانتباه.
احتيال – شذوذ تشغيلي – مشاكل جودة – معاملات غير اعتيادية
كيف نعمل
أنتم تجلبون سؤال الأعمال. نحن نتكفل بتعلم الآلة.
لا حاجة للمجيء بخوارزمية أو نموذج أو مواصفات علم بيانات. نبدأ من سؤال الأعمال.
01 الاكتشاف
حالة استخدام واحدة وهدف قابل للقياس.
نوضح ما يجب على النموذج التنبؤ به أو التوصية أو التقييم أو التقسيم أو التوقع أو الكشف.
02 إثبات المفهوم
مثبت على بياناتكم الحقيقية.
نحضر البيانات ونبني الخصائص وندرب النماذج ونتحقق من الأداء.
نموذج معتمد + مقاييس أداء
03 الإنتاج
حيث تستخدم النتيجة.
نربط النموذج بالتطبيق أو API أو CRM أو ERP أو لوحة المتابعة أو مسار العمل.
تعلم الآلة في بيئة أعمالكم
04 التشغيل
يبقى مفيدًا.
نراقب الأداء وانحراف البيانات ونعيد التدريب عند الحاجة.
نموذج مصمم ليبقى مفيدًا في الإنتاج
حالات استخدام حقيقية
«أي العملاء الأكثر عرضة للمغادرة؟»
يُرصدون قبل 30 إلى 60 يومًا من مغادرتهم: يتدخل الفريق بالعرض المناسب
التنبؤ
ما سيحدث
التوقعات
كم، ومتى
كشف الشذوذ
ما يخرج عن المألوف
التقييم
ما الذي يُعطى الأولوية
التوصية
ما الذي يُقترح
التقسيم
ما المجموعات الموجودة
العمل مع STEPS
لا حاجة لفريق علم بيانات للبدء.
نتحمل التعقيد التقني بينما يبقى فريقكم مركزًا على الأعمال.
الانطلاق من البيانات التي لديكم
نقيم قواعدكم وتطبيقاتكم وملفاتكم وواجهاتكم وسجلاتكم القائمة قبل أي شيء.
الإثبات قبل التوسع
عند الاقتضاء، نتحقق من حالة الاستخدام على بيانات حقيقية قبل الاستثمار.
القياس قبل الالتزام
ترون أداء النموذج مقابل معايير نجاح محددة قبل القرار.
الدمج، لا الاستبدال
يمكن لتعلم الآلة أن يعمل خلف الأنظمة التي تستخدمها فرقكم أصلًا: CRM وERP والتطبيقات.
إبقاء الإنسان في القيادة
النموذج يوصي أو يقيم أو يشير. وقواعد الأعمال تحدد متى يبقى القرار للإنسان.
الاستدامة
الإشراف وكشف الانحراف وإعادة التدريب مخططة من البداية، لا لاحقًا.
س و ج
الأسئلة الشائعة حول الخدمات
1. ما مشاكل العمل التي يمكن لتعلم الآلة حلها؟
يمكن لتعلم الآلة دعم حالات استخدام مثل التنبؤ بفقدان العملاء، والتنبؤ بالطلب، واكتشاف الاحتيال، وتقييم الائتمان أو المخاطر، والتوصيات، وتقسيم العملاء، واكتشاف الحالات الشاذة.
2. هل نحتاج إلى فريق علوم بيانات لبدء مشروع تعلم آلة؟
لا. نتولى هندسة تعلم الآلة بينما يقدم فريقكم المعرفة المتخصصة بالمجال ويحدد القرار الذي يجب على النموذج تحسينه.
3. كيف تعرفون ما إذا كانت بياناتنا مناسبة لتعلم الآلة؟
نقيم البيانات التاريخية المتاحة من حيث الجودة والاكتمال والملاءمة وعلاقتها بنتيجة العمل التي تريدون التنبؤ بها أو تصنيفها.
4. كيف تتحققون من صحة نموذج تعلم الآلة؟
نحدد هدفا قابلا للقياس، وندرب النموذج ونختبره على بيانات تمثيلية، ونقيم مقاييس الأداء ذات الصلة، ونتحقق من النتائج مقابل متطلبات العمل الفعلية.
5. ماذا يحدث بعد نشر النموذج؟
يحتاج حل تعلم الآلة في الإنتاج إلى مراقبة مستمرة. يمكننا متابعة أداء النموذج وانحراف البيانات والمقاييس التشغيلية، وإنشاء عمليات إعادة تدريب عند الحاجة.