Hackathonlar (yani bilgisayar programcıları için hack maratonu), yeni yetenekler bulmanın bir yolundan çok daha fazlası haline geliyor. Yeni iş başlatmak için kullanılıyorlar. Bu tür bir örnek, işini başlatmak için 20.000 dolarlık para ödülü kullanan, müşteri niyetini öngören bir makine öğrenme platformu başlangıcı olan Guesswork'tür.
Guesswork, 2013 yılında, üniversite günlerinden beri birbirlerini tanıyan Mani Doraisamy ve Boobesh Ramalingam tarafından kuruldu. Her ikisi de bina teknolojisi platformlarında 14 yıldan fazla deneyime sahip ve beş yıl boyunca birlikte çalışmış. Guesswork’ü kurmadan önce Mani, Cloud üzerinde iki kural motoru platformu oluşturduğu OrangeScape’i kurmuştu - Visual PaaS ve Kissflow.
$config[code] not foundGuesswork fikri, müşteri geri bildirimlerine otomatik olarak anlamak ve yanıt vermek için bir uygulama oluştururken doğdu. Makine öğrenmenin etkisiz olduğunu buldular - en azından ilk aşamalarda. Makine öğrenmesi algoritmasının üstünde bir kural motoru katmanı oluşturarak bunu çözdüler.
Teknolojinin özellikle CRM şirketleri için son derece yararlı olacağını fark ettiklerinden, bu konsepte dayalı bir ürün piyasaya sürmeye karar verdiler.
Şirketi başlatmak için Hindistan'dan Bay bölgesine geçti. Bir B1 vizesiyle çalışamadıkları ve Bay bölgesi çok pahalı olduğu için, hackattonlar bir yoldaydı. İlk dokuz ay boyunca, hafta sonları hackathonlar ve hafta içi günlerde başlangıç çalışmaları rutin hale geldi.
Böyle bir hackathonun kazananı olarak, Redwood City, California'daki NestGSV'deki Tata Communications hızlandırıcısına davet edildiler ve aynı zamanda herhangi bir hisse senedini sulandırmadan 30.000 $ hibe aldılar. Tata İletişim Şefi Karl Perkins, teknolojinin potansiyeline bakarak platform yaklaşımını benimsemelerini tavsiye etti.
Guesswork, müşterilerin kişisel tercihlerini ve ilgi alanlarını yansıtan personel oluşturmak için halka açık sosyal verileri kullanır (yukarıdaki resme bakın). Müşteri niyetini tahmin etmek için en doğru makina öğrenme platformlarından biridir. Kural motoru, müşteri profilini ve müşteri taleplerinin anlamsal anlamını anlamak için optimize edilmiştir. En gelişmiş Google Prediction API'sinin üzerine kuruludur ve CRM ve e-Ticaret şirketlerinin bu bilgiyi ürün önerilerini kişiselleştirmek için kullanmalarına yardımcı olur.
Makine öğrenmesi artık Google ve Facebook dışındaki şirketler tarafından benimsenmektedir. Ancak yine de büyük yatırımlara ihtiyacı var. Guesswork ile CRM şirketleri, öngörülen zekayı, zamana ve kaynaklara yapılan yatırımın bir kısmında ürünlerine entegre edebilirler.
Başlıca değer önerileri, öğrenme motorlarının, CRM şirketlerinin bu farklılaştırılmış işlevle daha hızlı pazara girebilmelerini sağlayarak kullanımı ve entegrasyonu son derece hassas olmasıdır.
Son zamanlarda ürünlerini piyasaya sürdüler ve ilk çekiş kişisel temaslarda oldu. CRM kullanım alanlarındaki en önemli noktaları şunlardır: Müşteri sorularına otomatik yanıt verme, müşteri adayı puanlama ve e-posta pazarlaması için bülten ve ürün önerileri.
Boru hattında üç büyük OEM anlaşması var ve önümüzdeki 6-9 ay içinde müşteri kazanımını arttırmak için 1,5 milyon dolar kazanmayı planlıyorlar.
Resimler: Hackathon Örneği (Wikipedia), Tahmin
2 Yorumlar ▼
