Portal Berita Ekonomi Jum'at, 15 November 2019

Perspektif Baru Bisnis & Ekonomi

  • icon facebook kecil
  • icon twitter kecil
  • icon feed kecil
  • icon youtube kecil
  • icon email kecil
Executive Brief
  • 08:59 WIB. OIL - Harga acuan Brent diperdagangkan pada level 62,55 USD/barel
  • 08:58 WIB. OIL - Harga acuan WTI diperdagangkan pada level 57,06 USD/barel
  • 08:58 WIB. Gold - Spot price emas diperdagangkan pada level 1.468 USD/troy ounce
  • 08:57 WIB. Valas - Rupiah dibuka menguat 0,13% terhadap Dollar AS pada level 14.070 IDR/USD
  • 08:56 WIB. Valas - Dollar AS melemah 0,22% terhadap Yuan pada level 7,0049 CNY/USD
  • 08:55 WIB. Valas - Dollar AS menguat 0,14% terhadap Yen pada level 108,57 JPY/USD
  • 08:55 WIB. Valas - Dollar AS melemah 0,03% terhadap Poundsterling pada level 1,2886 USD/GBP
  • 08:54 WIB. Valas - Dollar AS melemah 0,03% terhadap Euro pada level 1,1025 USD/EUR
  • 08:53 WIB. Bursa - Indeks Shanghai dibuka negatif 0,06% pada level 2.908
  • 08:52 WIB. Bursa - Indeks Hang Seng dibuka positif 0,61% pada level 26.481
  • 08:51 WIB. Bursa - Indeks Strait Times dibuka positif 0,23% pada level 3.239
  • 07:35 WIB. Bursa - Indeks S&P 500 ditutup positif 0,08% pada level 3.096
  • 07:34 WIB. Bursa - Indeks Dow Jones ditutup negatif 0,01% pada level 27.781
  • 07:33 WIB. Bursa - Indeks Nasdaq ditutup negatif 0,04% pada level 8.479
  • 07:32 WIB. Bursa - Indeks Nikkei dibuka positif 0,13% pada level 23.172

5 Keuntungan Terapkan Machine Learning dalam Perusahaan

5 Keuntungan Terapkan Machine Learning dalam Perusahaan - Warta Ekonomi
WE Online, Jakarta -

Apabila Anda mengikuti perkembangan teknologi , tentu sudah tak asing lagi dengan istilah Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Sudah ada beberapa perusahaan raksasa teknologi yang juga menerapkannya.

Baca Juga: Sederet Raksasa Teknologi yang Implementasikan Machine Learning

Jika Anda juga tertarik untuk menerapkan ML dalam perusahaan, Anda bisa memanfaatkannya untuk beberapa hal, di antaranya:

Segmen Pasar

Ketika Anda memasuki pasar dengan ide besar berikutnya, Anda ingin memahami dan memprediksi bagaimana pasar akan bereaksi terhadapnya. Anda selalu dapat menerapkan AI dan membuat prediksi yang logis.

Namun, tergantung pada ide atau bisnis yang ingin Anda masuki, akan ada banyak parameter yang menentukan hasilnya. Ini akan menjadi tugas yang sangat besar untuk mempertimbangkan semua fitur yang berlaku dari sekumpulan besar data historis. Tetapi, dengan menerapkan ML yang tepat untuk membuat model, Anda dapat memprediksi apakah respons dari segmen pasar potensial akan baik atau buruk atau netral. Anda juga dapat memprediksi ukuran (rentang) menggunakan algoritma kontinu/regresi.

Demografi Target

Penting untuk memahami dan mengantisipasi siapa, di mana, dan apa yang diinginkan oleh persona target Anda (audiens). Memprediksi rentang usia yang tepat, jenis kelamin, suka dan tidak suka, preferensi, lokasi geografis, dll. Akan memainkan peran dalam keberhasilan atau kegagalan adaptasi ide besar Anda berikutnya.

Baca Juga: Apa Itu Machine Learning?

Dan ya, sementara orang dapat menerapkan akal sehat untuk memprediksi, tetapi pendekatan ilmiah yang diterapkan dengan menggunakan ML akan memungkinkan Anda untuk melihat lebih banyak hasil potensial dan akan mempertimbangkan data historis sepenuhnya.

Hasil Kampanye Pemasaran

Pemasaran penawaran layanan atau produk Anda sangat penting. Dan Anda dapat menghabiskan banyak uang untuk berbagai kampanye pemasaran online atau offline. Tetapi Anda dapat merasakan manfaatnya atau mengembalikan hanya pengeluaran melebihi waktu posting atau selama kampanye.

Tapi bukankah lebih masuk akal jika Anda bisa memprediksi hasil kampanye? Anda dapat melakukannya dengan menerapkan model berbasis algoritma klasifikasi untuk merasakan jika jangkauan atau respons akan tinggi atau rendah. Anda dapat menggunakan model berbasis regresi untuk memprediksi rentang respons (atau apakah konversi prospek).

Baca Juga: Gratis Tis Tis Tis... Terapkan Strategi Pemasaran Ini, Gratis dan Efektif Euy

Kemudian Anda dapat menyesuaikan parameter kampanye dan memprediksi di muka apakah respons atau kemungkinan konversi timbal meningkat atau tidak.

Layanan Pelanggan

Proaktif lebih dibutuhkan daripada reaktif ketika datang untuk melayani pelanggan. Dan jika Anda ingin proaktif, memprediksi respons atau reaksi mereka adalah kuncinya. Anda dapat menggunakan ML untuk memahami berdasarkan data historis bagaimana biasanya pelanggan akan bereaksi.

Meskipun setiap pelanggan berbeda, tetapi ada banyak aspek umum di mana harapan atau reaksi mereka serupa. Oleh karena itu, berdasarkan pada berbagai harapan dan faktor layanan, seseorang dapat memprediksi reaksi pelanggan. Tepi ini memberi Anda opsi untuk menjadi proaktif daripada reaktif.

Baca Juga: Apa Itu Artificial Intelligence?

Pengungkit Bisnis Inti

Kita masing-masing akan memiliki ide dan pasar yang berbeda. Tergantung pada bisnis Anda, memprediksi hasil fungsional dapat juga dilakukan dengan menggunakan ML. Ide-ide ini adalah bisnis atau masalah kasus sentris. Masalah inti yang Anda coba selesaikan akan menjadi inti bagi model ML.

Salah satu masalah umum yang akan Anda hadapi adalah seputar ketersediaan data berkualitas. Anda tidak hanya membutuhkan data (kuantitas) yang cukup untuk melatih model Anda, tetapi penyebaran nilai fitur dan label harus baik. Jika tidak, model dapat berubah menjadi bias atas satu hasil daripada yang lain.

Baca Juga

Tag: Machine Learning, strategi bisnis, Teknologi

Penulis/Editor: Clara Aprilia Sukandar

Foto: Unsplash/Rawpixel

Loading...

Kurs Rupiah

Mata Uang Simbol Nilai Jual Beli
Arab Saudi Riyal SAR 1.00 3,778.16 3,740.37
British Pound GBP 1.00 18,193.76 18,011.32
China Yuan CNY 1.00 2,017.76 1,996.83
Dolar Amerika Serikat USD 1.00 14,168.49 14,027.51
Dolar Australia AUD 1.00 9,633.16 9,535.90
Dolar Hong Kong HKD 1.00 1,809.58 1,791.55
Dolar Singapura SGD 1.00 10,395.08 10,288.62
EURO Spot Rate EUR 1.00 15,586.76 15,430.26
Ringgit Malaysia MYR 1.00 3,408.34 3,370.38
Yen Jepang JPY 100.00 13,034.49 12,901.23

Ringkasan BEI

No Name Today Change Stock
1 Composite Index 6098.950 -43.551 661
2 Agriculture 1397.743 -4.240 20
3 Mining 1452.243 -21.357 49
4 Basic Industry and Chemicals 939.059 -8.969 76
5 Miscellanous Industry 1183.985 -19.385 50
6 Consumer Goods 2073.209 -0.509 54
7 Cons., Property & Real Estate 508.847 0.113 82
8 Infrastruc., Utility & Trans. 1136.127 -19.892 75
9 Finance 1250.810 -5.434 90
10 Trade & Service 793.642 -8.727 165
No Code Prev Close Change %
1 ESIP 163 276 113 69.33
2 MPOW 135 182 47 34.81
3 ARMY 67 90 23 34.33
4 BOSS 179 240 61 34.08
5 RIMO 50 67 17 34.00
6 ARTO 2,160 2,700 540 25.00
7 SINI 382 476 94 24.61
8 MYRX 50 61 11 22.00
9 NICK 230 276 46 20.00
10 BRAM 9,775 11,725 1,950 19.95
No Code Prev Close Change %
1 VINS 182 138 -44 -24.18
2 DEAL 1,465 1,150 -315 -21.50
3 TGRA 314 250 -64 -20.38
4 MLPT 690 575 -115 -16.67
5 IRRA 705 590 -115 -16.31
6 TIRA 248 208 -40 -16.13
7 IBST 9,800 8,300 -1,500 -15.31
8 ANDI 238 204 -34 -14.29
9 DFAM 466 402 -64 -13.73
10 ECII 1,090 955 -135 -12.39
No Code Prev Close Change %
1 MAMI 240 242 2 0.83
2 MYRX 50 61 11 22.00
3 BBRI 3,960 3,940 -20 -0.51
4 MNCN 1,440 1,405 -35 -2.43
5 BHIT 71 70 -1 -1.41
6 TLKM 4,150 4,050 -100 -2.41
7 RIMO 50 67 17 34.00
8 SCMA 1,310 1,320 10 0.76
9 BMRI 6,875 6,875 0 0.00
10 ADRO 1,335 1,300 -35 -2.62