Machine Learning og kunstig intelligens er ikke længere bare hype. Det er et værktøj, der for eksempel kan hjælpe dig med at give dine kunder individualiserede og relevante tilbud – og dermed øge både salg og kundetilfredshed.
Data om dine kunder og deres adfærd er en uundværlig ressource i salgsarbejdet. Uden indsigt og kendskab til kunderne, er det en hovedløs jagt at skabe mersalg og styrke kundeloyaliteten. Machine Learning hjælper dig og dit salgspersonale med at bruge alle disse data og med meget stor sikkerhed at forudsige kundens næste køb.
Alle etablerede virksomheder kan drage fordel af Machine Learning uden at skulle lave om på forretningsmodellen eller produkterne. Machine Learning muliggør automatiseringen af gentagende og tidskrævende opgaver og kan give ny viden om forbrugeradfærd gennem forudsigelser. Det kan føre til besparelser og større overskud. Den afgørende tekniske forudsætning for at kunne arbejde med Machine Learning er data, og det har de fleste virksomheder mere end nok af. Det, der afholder mange fra at bruge Machine Learning og kunstig intelligens, er mangel på inspiration til, hvordan de kan gøre brug af forudsigelser og automatisering.
Derfor afholder Computerworld denne spændende konference om predictive business analytics den 27/2 hvor du kan få mere af vide om konkrete eksempler og løsninger samt få inspiration til hvordan du kommer i gang.
Alle taler om de fantastiske muligheder, der er med AI – men hvad kan man bruge det til, sådan helt konkret?
Hør om, hvordan intelligent cloudløsninger vha. en kombination af data, machine learning og AI kan spotte eksempelvis vandtab i forsyningsnettet, kommende fejl i vindturbiner – og kunder, som overvejer at forlade dig.
Uanset hvilken branche, du er i, kan AI give dig indsigt, som er guld værd.
Jakob Ladekær
,
senior data scientist
,
Kapacity
Jeppe Dahl Jensen
,
partner, Customer Strategy
,
Kapacity
10:05 - 10:25
Pause
10:25 - 10:50
Konkrete anvendelser af maskinlæring
AI og maskinlæring er på alles læber, men det kan være svært at filtrere, hvad der er hype, og hvad der er konkret. Vi vil i denne præsentation dykke ned i nogle konkrete eksempler på maskinlæringsløsninger, som KPMG har udviklet, og som har bred anvendelse. Vi vil blandt andet kigge på
Maskinlæring til omfordeling af post.
Maskinlæring til målrettet markedsføring.
Maskinlæring til en mere effektiv indkøbsproces.
Vi vil også komme ind på vores anbefalinger til nemmere at gå i produktion med de fleste maskinlærings-løsninger.
Christian Schulz
,
manager, NewTech
,
KPMG P/S
10:55 - 11:20
Sådan forbedrer du kundernes online-oplevelse ved at analysere deres digitale adfærd
Med udgangspunkt i Ateas eShop giver Søren Bartels et indblik i, hvordan Atea arbejder datadrevet med forbedring af brugeroplevelsen for b2b-kunder: Identifikation af forbedringsmuligheder, prioritering af indsatser og opfølgning på effekt. Værktøjskassen spænder fra kundeinterviews til avancerede værktøjer som Deep Vision bygget på IBM Tealeaf.
