Comment utiliser l'analyse cognitive pour obtenir de meilleurs résultats commerciaux ?

Les données et les analyses peuvent être décrites comme le pétrole nécessaire pour faire fonctionner les machines de l'entreprise. L'océan de données disponibles dans des formats structurés et non structurés peut être utilisé pour arriver à des solutions qui aident à prendre des décisions stratégiques et commerciales. En d'autres termes, l'analyse des données est le processus qui peut stimuler l'économie de l'organisation . Ce processus comprend l'inspection, le nettoyage, la transformation et la modélisation des données pour récupérer des informations utiles qui aident à tirer des conclusions et à prendre des décisions.

L'approche de l'analyse des données a évolué au fil des ans, passant de l'analyse descriptive à l'analyse diagnostique, puis prédictive à l'analyse prescriptive. Le prochain changement exemplaire est vers l'analyse cognitive évoluant vers le calcul haute performance en combinant l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel , l'apprentissage automatique et les techniques d'apprentissage en profondeur avec l'analyse de données.

Comme indiqué dans un rapport, la taille du marché de l'informatique cognitive était évaluée à 8,87 milliards de dollars en 2018 et devrait atteindre 87,39 milliards de dollars d'ici 2026 , avec un TCAC de 31,6 % de 2019 à 2026. Les entreprises qui se tournent vers l'analyse cognitive sont Santé, BFSI, vente au détail, gouvernement et défense, informatique et télécommunications, et plus encore.

Pour comprendre comment les entreprises peuvent puiser dans les systèmes informatiques cognitifs, comprenons d'abord ce qu'est l'analyse cognitive

Qu'est-ce que l'analyse cognitive ?

L'analyse cognitive imite le cerveau humain pour effectuer certaines tâches qui lui permettent de tirer des conclusions et des informations à partir des modèles de données existants. Cela aide les entreprises à prendre des décisions commerciales critiques et à tirer des conclusions sur la base des données existantes.

La combinaison de technologies telles que la sémantique, les algorithmes d'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel aboutit à l'analyse cognitive. L'analyse cognitive devient ainsi plus efficace à partir des interactions avec les données et les humains. En parcourant l'ensemble des données présentes dans la base de connaissances, l'analyse cognitive parvient à des solutions en temps réel.

Tout se résume à obtenir la bonne information, entre les bonnes mains au bon moment. Les organisations utilisent l'analyse cognitive pour exploiter des sources de données non structurées telles que des images, des e-mails, des documents texte et des publications sur les réseaux sociaux afin de trouver des réponses en temps réel pour arriver à des conclusions.

Maintenant que nous avons compris ce qu'est l'informatique cognitive, il est temps d'examiner les avantages de l'analyse cognitive pour les entreprises.

Résultats commerciaux de l'analyse cognitive

L'informatique cognitive est en train de devenir la technologie qui offre aux organisations un avantage pour obtenir un avantage commercial. Les organisations qui ont adopté la technologie à un stade précoce ont le plus bénéficié des résultats positifs de leurs investissements.

Des études et des enquêtes ont montré que l'informatique cognitive s'avère être le principal facteur de différenciation avec une productivité et une efficacité améliorées pour une croissance rapide des entreprises. 65% des premiers utilisateurs de cette technologie la trouvent essentielle pour la stratégie et le succès d'une organisation. 58% des early adopters la trouvent cruciale et incontournable pour la transformation digitale d'une organisation et pour rester compétitive.

Voici quelques-uns des cas où les premiers utilisateurs de la technologie cognitive saisissent l'opportunité :

L'achat du client

Les organisations adoptent une approche algorithmique stratégique des ventes et du marketing en utilisant des données cognitives. L'attribut principal de l'approche cognitive est de passer au crible d'énormes quantités de données qui aideront à obtenir des informations significatives. Le processus ne s'arrête pas là. Avec une intelligence de type humain, l'analyse cognitive peut prédire et recommander des solutions à partir de tendances et de modèles.

Grâce à l'analyse cognitive, les entreprises peuvent affiner la tarification des produits en fonction des enregistrements d'achat et des tendances du marché, augmentant ainsi la possibilité d'acquérir des clients et entraînant une croissance des revenus.

Pour optimiser davantage les ventes et le marketing, les déductions peuvent être tirées du volume croissant qui est essentiel pour cibler les publics. L'approche d'analyse cognitive aide à accélérer le processus d'analyse de données pour obtenir des informations pertinentes. Cela aide ensuite à augmenter la prise de décision pour atteindre, engager et maintenir de précieuses relations avec les clients .

L'engagement des clients

L'analyse cognitive peut grandement aider les entreprises à améliorer l'analyse des données d'entreprise à client qui aide à identifier les besoins et les désirs du consommateur et à mieux les servir. L'analyse intelligente profite autant au consommateur qu'à l'entreprise.

Les premiers utilisateurs de l'industrie du commerce électronique sont capables de personnaliser l'expérience client à l'aide d'inférences cognitives. La technologie a également aidé les entreprises à accroître l'engagement des clients et répond rapidement aux besoins du marché et des clients.

En améliorant l'engagement et l'expérience des clients grâce à l'approche cognitive, des clients plus satisfaits montrent un engagement et une fidélité accrus, essentiels à une croissance durable.

Service client amélioré

En automatisant les opérations de routine du service client, les agents peuvent être mieux utilisés pour les interactions de grande valeur. Les organisations offrant un service client via différents canaux peuvent grandement bénéficier de l'informatique cognitive car elle améliore l'efficacité opérationnelle.

L'analyse cognitive et l'intelligence artificielle combinées résolvent la plupart des problèmes liés à la mauvaise expérience du service client, comme mettre l'appel en attente pendant une longue période, répéter les mêmes informations à différents agents sans que le problème ne soit résolu, longues options IVR à atteindre à un agent en direct, et bien d'autres.

Les assistants cognitifs sont émotionnellement intelligents et simulent des agents vivants. En reconnaissant les modèles, en explorant les données et en apprenant de l'expérience, ils offrent une interaction personnalisée grâce au traitement du langage naturel.

Augmentez la productivité et l'efficacité

Les organisations peuvent exploiter la puissance de l'analyse cognitive pour surmonter les goulots d'étranglement des ressources tout en obtenant des informations prédictives précieuses, augmentant ainsi la productivité et l'efficacité.

Quel que soit le secteur auquel appartient votre organisation, le mantra pour prendre les devants et rester compétitif à l'ère numérique est de trouver le chemin le plus court vers les meilleurs résultats. En combinant les technologies d'apprentissage automatique, de traitement parallèle et d'analyses sophistiquées, on peut trouver des réponses à de nombreuses questions et fournir des recommandations pour en tirer des informations prédictives.

Les données présentes en quantités énormes dans divers formats peuvent être transformées, ce qui non seulement améliore la productivité et l'efficacité, mais aide également à la prise de décision et à la planification.

Gestion des risques

Comme nous en avons discuté, l'informatique cognitive peut ingérer de grandes quantités de données pour fournir des informations et des modèles significatifs fournissant des recommandations pertinentes beaucoup plus rapidement que les humains. Le secteur des services financiers repose entièrement sur des données qui doivent être intégrées aux conformités réglementaires.

L'informatique cognitive peut transformer les données sous n'importe quelle forme, structurée ou non structurée, à partir de diverses sources, offrant ainsi la capacité d'atténuer les risques tout en ajoutant de la valeur, une meilleure expérience client et une sécurité et une conformité améliorées.

Plus précisément, dans le secteur des services financiers axés sur les données , l'analyse cognitive est une aubaine qui peut agréger les informations de divers rapports, documents et antécédents financiers et médicaux, améliorant la conformité tout en réduisant les risques.

Exemples et applications de l'informatique cognitive

L'informatique cognitive est utilisée dans les tâches nécessaires pour résoudre de grandes quantités de données dans des évaluations significatives. Par exemple, en informatique, l'informatique cognitive et l'analyse de mégadonnées identifient les tendances et les modèles et comprennent le langage humain pour interagir avec les clients.

Certaines des industries qui sont les premières à adopter la technologie sont les soins de santé, les services financiers, la fabrication et la vente au détail. Cependant, exploiter les avantages de l'analyse cognitive peut stimuler la croissance de l'organisation dans n'importe quel secteur.

Mentionnés ci-dessous sont quelques-uns des cas d'utilisation de l'informatique cognitive expliquant comment différentes industries abordent la transformation.

Soins de santé

Les médecins et les patients peuvent en bénéficier de la même manière. L'informatique cognitive peut gérer des données non structurées provenant de diverses sources telles que des rapports de patients, des antécédents médicaux, des diagnostics, des conditions, etc. pour faire des recommandations aux médecins. Cela aide les médecins à prendre de meilleures décisions de traitement et à fournir de meilleurs soins aux patients.

Les interprétations d'images cognitives peuvent détecter les moindres détails que les radiologues humains pourraient manquer ou ne pas comprendre. Les machines sont de toute façon beaucoup plus capables que les humains d'analyser différents types d'images et de modèles critiques qui peuvent fournir une meilleure compréhension, donc un meilleur traitement et de meilleurs soins aux patients grâce à l'analyse cognitive.

Les patients/individus peuvent bénéficier des machines d'IA et de la technologie cognitive en améliorant leur santé sous la forme d'appareils qui captureront les informations et fourniront des recommandations d'exercices personnalisés aux plans de régime, se comportant comme un coach de santé et de fitness.

L'essentiel est que l'IA et la technologie cognitive permettront au secteur de la santé de fournir un meilleur traitement, une meilleure prise de décision pour les praticiens, une plus grande rentabilité, l'autonomisation des patients et une meilleure santé et forme physique.

[Lire aussi : Comment l'analyse des données dans le domaine de la santé réduit les coûts ]

Détail

En analysant les informations de base du consommateur et les détails du produit recherché par le client, l'analyse cognitive peut fournir des suggestions personnalisées qui répondent aux critères spécifiés.

L'IA avec la technologie cognitive recueille des informations provenant de diverses sources telles que les sentiments des médias sociaux, les préférences des utilisateurs passés, les avis des clients et même l'emplacement géographique pour la météo de l'emplacement du client.

Avec les détails non structurés rassemblés dans différents formats, les données sont brassées et traitées pour créer la personnalité des acheteurs en fonction de la démographie. L'IA et l'informatique cognitive donnent du sens à ces données à partir desquelles le commerçant peut engager les clients exactement sur les critères de leurs besoins et de leurs préférences.

Bancaire et financier

Les banques utilisent des chatbots pour interagir avec les clients afin de résoudre leurs requêtes . L'analyse cognitive peut analyser les questions, les sentiments, etc. des clients pour créer sa propre base de données.

Cela aide à la fois les banques et les clients dans la gestion des prêts en analysant les besoins de prêt en fonction de leurs transactions financières, de leurs besoins, de leurs requêtes et bien plus encore. La catégorie et le type de prêt peuvent également être suggérés avec cette technique. La création de nouveaux produits basés sur ces données contribue à augmenter le portefeuille de la banque.

Les conseillers financiers peuvent utiliser ces données rassemblées à partir d'informations cognitives pour gérer les portefeuilles de clients, en leur proposant des suggestions pour le bon type de prêts et d'investissements. Les bons conseils et les bons retours ne feront qu'améliorer la satisfaction et l'engagement des clients.

L'analyse cognitive est également bénéfique pour analyser les données pour la prise de décision et alarmante pour les risques de fraudes potentielles. Plusieurs compagnies d'assurance ont également commencé à tirer parti de l'analyse cognitive

Exemples d'analyse cognitive

Parmi les exemples d'analyses cognitives utilisées aujourd'hui, citons Cortana de Microsoft, Siri d'Apple et Watson d'IBM. Voici d'autres exemples d'analyse cognitive :

La Banque Royale du Canada utilise l'IA et le ML pour analyser l'historique des transactions et les habitudes d'utilisation des clients afin de leur fournir des solutions plus personnalisées. L'analyse cognitive a aidé la banque et les clients avec un meilleur service client et des produits financiers personnalisés en simplifiant les mécanismes de sécurité complexes.

L'application Lark s'appuie sur l'IA et les dispositifs IoT de santé pour collecter des données de manière cognitive et fournit des conseils de santé personnalisés pour les traitements et la forme physique.

La société de services financiers USAA a été la première à adopter l'analyse cognitive qui vérifie l'application de la politique pour les approbations et les désapprobations.

Grâce à l'informatique cognitive, des chercheurs de l' Université de Californie à Los Angeles ont pu identifier les personnes atteintes de diabète en explorant les dossiers des patients.

Analyse cognitive avec Appinventiv

Les solutions proposées par Appinventiv s'adressent à diverses industries qui sont conçues et formulées en mettant l'accent sur la satisfaction des besoins marketing en constante évolution.

Appinventiv est fier de fournir des services d'analyse de données qui ont permis aux organisations d'identifier les lacunes et de déployer avec succès des solutions numériques à différents niveaux de l'organisation.

Par exemple, Appinventiv a fourni avec succès des analyses de données et des solutions à un géant américain des télécommunications. En proposant une solution produit centrée sur le client, nous avons créé un écosystème capable de traiter de gros volumes de données pour les classer en fonction du comportement et des préférences des clients.

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Emballer!

L'analyse cognitive est la prochaine grande chose qui transformera votre entreprise avec des solutions robustes et agiles. L'analyse cognitive étant le prolongement de notre intelligence et de nos compétences, a le potentiel de renforcer les capacités globales de l'entreprise. Il ne sera pas exagéré de dire que l'analyse cognitive devient un incontournable pour les entreprises.

FAQ

Q. Comment l'informatique cognitive améliore-t-elle l'entreprise ?

L'informatique cognitive aide à améliorer les résultats commerciaux en :

• Analyse précise des données
• Des processus métier plus légers et plus efficaces
• Amélioration du service client et de l'interaction

Q. Quelles sont les différences entre l'analyse cognitive et l'IA ?

A. Voici les principales différences entre les deux technologies :

• L'IA utilise le ML, le NLP, les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur, tandis que l'analyse cognitive utilise tous ces éléments et l'analyse des sentiments.
• L'IA a la capacité de trouver des modèles dans les mégadonnées pour apprendre et révéler des informations et fournir des solutions à des problèmes complexes, tandis que l'analyse cognitive imite les pensées humaines pour trouver des solutions à des problèmes complexes et prendre des décisions.
• Le but de l'IA est d'automatiser les processus tandis que l'analyse cognitive améliore les capacités humaines.

Q. Quels sont les attributs incontournables de l'analyse cognitive ?

A. Avec des technologies d'auto-apprentissage qui utilisent l'exploration de données, la reconnaissance de formes et la PNL, l'analyse cognitive imite l'intelligence humaine. Pour ce faire, il doit avoir les attributs suivants :

• Il doit s'adapter aux données dynamiques en temps réel et doit pouvoir s'adapter à l'évolution de l'environnement et des données.
• Il doit être interactif avec d'autres processeurs, appareils et plates-formes cloud.
• Il doit être itératif et avec état.
• Il doit être contextuel et capable de comprendre, d'identifier et d'extraire des données contextuelles à partir d'informations structurées et non structurées.