Maximiere die Kapitalrendite mit unüberwachtem maschinellem Lernen

Was ist unüberwachtes maschinelles Lernen?

Unüberwachtes maschinelles Lernen ist ein Algorithmus, der es Maschinen ermöglicht, unabhängig zu lernen. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren unbeschriftete Datensätze, um Muster und Gruppen ohne menschliches Eingreifen zu entdecken. Im Gegensatz zu anderen Arten des maschinellen Lernens verlassen sich unüberwachte Lernalgorithmen nicht auf Trainingsdaten und ziehen stattdessen Schlussfolgerungen basierend auf den Daten, die ihnen vorliegen. Es entdeckt Ähnlichkeiten und Unterschiede in Datensätzen und leitet diese Informationen an uns weiter, um die Geschäftsfunktionen zu verbessern.

Es gibt zwei Haupttypen von unüberwachten Lernalgorithmen:

Clustering

Clustering ist ein Lernmodell, bei dem die Maschine Daten basierend auf Ähnlichkeiten in Cluster gruppiert. Diese Art von unüberwachtem maschinellem Lernen findet Ähnlichkeiten in Datensätzen und kategorisiert sie basierend auf gemeinsamen Funktionen.

Ein Beispiel für Clustering ist die Analyse von Kundendaten. In diesem Fall könnte die Maschine alle Frauen in eine Gruppe und alle Männer in eine andere Gruppe einteilen.

Association

Association ist eine Methode des unüberwachten maschinellen Lernens, um Beziehungen zwischen mehreren Variablen in einem großen Datensatz zu finden. Sie wird verwendet, um eine Reihe von Daten zu bestimmen, die zusammen auftreten, was dein Marketing effektiver machen kann.

Du kannst beispielsweise bestimmen, wie wahrscheinlich es ist, dass Kunden, die ein Produkt gekauft haben, auch ein anderes kaufen werden.

Unüberwachtes vs. halbüberwachtes vs. überwachtes maschinelles Lernen

Wie wir bereits erwähnt haben, gibt es verschiedene Arten von maschinellem Lernen: unüberwachtes, halbüberwachtes und überwachtes.

Überwachtes Lernen unterscheidet sich von unüberwachtem Lernen dadurch, dass ein Modell für überwachtes maschinelles Lernen Ergebnisse auf der Grundlage von Trainingsdaten liefert, die es als Beispiele verwendet. Diese Maschinen haben bereits die richtigen Antworten von menschlichen Datenwissenschaftler erhalten.

Unüberwachte Lernalgorithmen verwenden hingegen unbeschriftete Dateneingaben, um ohne menschliches Eingreifen Schlussfolgerungen zu ziehen.

Halbüberwachte Modelle für maschinelles Lernen sind eine Kombination aus beiden. Sie haben möglicherweise einige beschriftete Daten und nicht beschriftete Daten, sodass sie Schlussfolgerungen ziehen und Probleme lösen können.

Beispielsweise könnte eine Maschine beschriftete Daten oder Bilder von verschiedenen Früchten betrachten und die restlichen Daten basierend auf den verschiedenen Merkmalen der einzelnen Früchte beschriften müssen.

Überwachtes maschinelles Lernen ist teuer, da Unterrichtsmaschinen Millionen von Beispielen erfordern. Halbüberwachtes maschinelles Lernen erfordert jedoch weniger Beispiele und ermöglicht es Maschinen, basierend auf begrenzten Trainingsdaten Schlussfolgerungen zu ziehen.

Unüberwachte Lernalgorithmen evaluieren unbeschriftete Datenpunkte, um ohne menschliches Eingreifen Informationen zu finden, sodass sie verborgene Muster erkennen und beschriftete Daten effektiv gruppieren können.

Darüber hinaus können unüberwachte Lernalgorithmen technisch kompliziertere Probleme bewältigen als überwachte Modelle, da sie sich nicht auf Trainingsdaten verlassen.

So verwendest du unüberwachtes maschinelles Lernen für deine Marketingzwecke

Clustering ist das häufigste unüberwachte Lernmodell, da es Datensätze problemlos gruppieren kann, ohne sie vorher zu definieren.

Überwachte ML-Modelle finden Muster und Ähnlichkeiten innerhalb nicht beschrifteter und nicht kategorisierter Datenpunkte ohne menschliches Eingreifen.

Was bedeutet das für dein Unternehmen? Wir zeigen dir einige Möglichkeiten, wie du unüberwachtes maschinelles Lernen für deine Marketingzwecke nutzen kannst:

Kundensegmentierung

Maschinelles Lernen im Marketing kann die Personalisierung durch Kundensegmentierung verbessern.

Bei der Kundensegmentierung werden Kunden basierend auf ähnlichen Merkmalen wie Standort, Alter, Geschlecht, Interessen und Verhalten gruppiert, sodass Marketingfachleute Kundenpersonas für jeden Zielmarkt erstellen können.

Wenn du Kundensegmente hast, kannst du personalisierte E-Mail-Marketingkampagnen starten und basierend auf den beschrifteten Daten, die du über deine Kunden hast, neue Möglichkeiten finden, dein Unternehmen bei verschiedenen Kundentypen zu bewerben.

Datenexploration und -visualisierung

Datenexploration und -visualisierung ermöglichen es dir, deine Datenpunkte wirklich wahrzunehmen, und nicht nur auf Zahlen in einer Tabelle zu starren.

Unüberwachtes Lernen kann Daten bildlich in Grafiken und Dashboards darstellen, um dir dabei zu helfen, mehr über die verschiedenen Datentypen in deinem Unternehmen zu erfahren. Darüber hinaus können sie interaktive Dashboards erstellen, mit denen du deine Daten umfassender analysieren kannst, um besser zu verstehen, was sie bedeuten.

Erkennung von Anomalien

Clustering ermöglicht es, Sonderfälle oder Unterschiede innerhalb der Daten zu erkennen, die auch Anomalien genannt werden. Zum Beispiel könnte ein Finanzunternehmen unüberwachtes maschinelles Lernen verwenden, um es über ungewöhnliche Gebühren auf der Firmenkarte zu informieren, die auf betrügerische Transaktionen hinweisen.

Anomalien treten regelmäßig in Daten auf und können Unternehmen dabei helfen, zu erkennen, wann sie Maßnahmen ergreifen müssen, unabhängig davon, ob es sich um finanzielle Probleme handelt oder nicht. Sie können zum Beispiel Sonderfälle in ihren Kundendaten identifizieren, die sie dann gruppieren können, um ein bisher verborgenes Marktsegment aufzudecken.

Empfehlungen

Denke daran, dass unüberwachtes Lernen Elemente auf der Grundlage von Daten leicht gruppieren kann. Artikelempfehlungen beim Online-Shopping oder Serien- und Filmempfehlungen auf deiner bevorzugten Streaming-Website sind häufige Anwendungsfälle von maschinellem Lernen.

Unüberwachtes Lernen lernt aus dem Kundenverhalten. Wenn du dir zum Beispiel viele Horrorfilme auf Netflix ansiehst, werden dir dank unüberwachtem Lernen mehr Horrorfilme und -serien empfohlen.

Unternehmen können diese Funktion für effektiveres Up- und Cross-Selling nutzen, um basierend auf angesehenen oder gekauften Produkten Empfehlungen zu geben. Wenn sich zum Beispiel jemand für den Kauf von Jeans entscheidet, kann das System ein dazu passendes T-Shirt empfehlen.

Vorteile von unüberwachtem maschinellem Lernen

Die Techniken unüberwachten Lernens erfordern kein menschliches Eingreifen, was es für Unternehmen, die nicht über die Zeit oder Ressourcen verfügen, um Computersysteme mit Millionen von Beispielen zu versorgen, attraktiver macht. Unüberwachtes maschinelles Lernen bietet deinem Unternehmen verschiedene Vorteile, wie zum Beispiel:

Bessere Entscheidungsfindung

Unternehmen verlassen sich auf Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die sich auf den Erfolg des Unternehmens auswirken können. Leider werden Unternehmen, die mit großen Datenmengen arbeiten, niemals in der Lage sein, diese Datenmengen ohne die Hilfe von maschinellem Lernen zu verarbeiten.

Unüberwachte ML-Algorithmen können die relevanten Daten extrahieren und Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Datenpunkte in umsetzbare Einblicke bezüglich des Betriebs, Marketings und der Finanzverwaltung umwandeln.

Besseres Kundenverständnis

Unüberwachte Lerntechniken können das Kundenverhalten prognostizieren, sodass du vorhersagen kannst, welche Kunden eher ein Produkt oder eine Dienstleistung kaufen werden.

Sie ermöglichen prognostische Daten, über die geografischen und psychografischen Daten der Kunden hinaus erweitert zu werden und die Kaufhistorie und das Markenengagement einzubeziehen. Unüberwachtes Lernen kann beispielsweise verwendet werden, um vorherzusagen, wann Kunden den Trichter verlassen, sodass du deine Marketingmaßnahmen anpassen kannst, um Risikokund*innen anzusprechen.

Darüber hinaus kannst du deine Kunden anhand ihres Verhaltens und ihrer Kaufmuster und nicht nur anhand der Demografie korrekt segmentieren und ansprechen, sodass du personalisierte Marketingkampagnen erstellen kannst.

Verbesserte Sicherheit

Unüberwachtes maschinelles Lernen verbessert nicht nur deine Marketingkampagnen. Es kann auch die Sicherheit steigern, indem es das Netzwerkverhalten analysiert und verschiedene Verfahren zur Verhinderung von Cyberangriffen ausführt. Maschinelles Lernen kann potenzielle Bedrohungen vor menschlichen IT-Beratern identifizieren, sodass es sich an Änderungen anpasst und manuelle Analysen überflüssig macht.

Keine Schulung

Unüberwachtes maschinelles Lernen erfordert keine mehrere Millionen Trainingsdaten, um verschiedene Datenanalyse- und Kategorisierungsaufgaben durchzuführen, sodass du weniger manuelle Aufgaben ausführen musst.

Außerdem können dadurch Kosten gesenkt werden, da der Lernprozess weniger Zeit in Anspruch nimmt, weil es viel einfacher ist, an unbeschriftete Daten zu gelangen als an beschriftete.

Reduziert Voreingenommenheit

Voreingenommenheit in der Statistik ist üblich, insbesondere wenn Maschinen menschliche Eingriffe erfordern. Da die für unüberwachtes maschinelles Lernen verwendeten Daten jedoch nicht beschriftet sind, kann das dazu beitragen, einige menschliche Fehler und Voreingenommenheit zu vermeiden. Allerdings kann es weiterhin zu Voreingenommenheit kommen, da die Daten immer noch von Menschen interpretiert werden.

Herausforderungen unüberwachter Lernalgorithmen

Leider ist unüberwachtes maschinelles Lernen nicht perfekt und es gibt mehrere Einschränkungen, darunter:

Datenqualität

Die Ergebnisse von unüberwachten Modellen für maschinelles Lernen sind weniger genau als von überwachten Modellen, da die Dateneingabe keine Beschriftungen enthält, die als Antworten verwendet werden können.

Stattdessen sind die Maschinen völlig auf sich allein gestellt und müssen Muster in den Daten finden, um Datensätze ohne menschliches Eingreifen zusammenzufassen.

Darüber hinaus hängt die Qualität des Ergebnisses weitgehend von der Qualität der Daten ab. Die Datenqualität kann ein Problem sein, da es keine entsprechende Ausgabe gibt und Maschinen nicht bestimmen können, welche Daten verwendet werden sollen, um Schlussfolgerungen zu ziehen.

Skalierbarkeit

Unüberwachtes maschinelles Lernen ist weniger skalierbar als überwachtes maschinelles Lernen, da es nicht so genau ist und Validierung durch den Menschen erfordert.

Darüber hinaus ist der Trainingsprozess zeitaufwändig, da unüberwachte Algorithmen für maschinelles Lernen verschiedene Möglichkeiten analysieren und berechnen müssen, um dir die bestmögliche Leistung zu bieten.

Komplexität des Algorithmus

Unüberwachten Modellen müssen im Laufe des Projekts möglicherweise mehr Daten zugeführt werden, was die Genauigkeit des Ergebnisses beeinträchtigen könnte. Die Verbesserung der Genauigkeit bedarf eines komplexen Modells, das Erfahrung und fortgeschrittene Fähigkeiten erfordert, um festzustellen, ob dein Modell funktioniert.

Die Zukunft des unüberwachten maschinellen Lernens im Marketing

Unüberwachtes maschinelles Lernen kann deinem Unternehmen helfen, erfolgreich zu sein, indem es Kunden segmentiert, Empfehlungen gibt und die Datenanalyse verbessert.

Mithilfe von maschinellem Lernen und KI kannst du jetzt deine Nachrichten und Angebote optimieren, um die richtigen Kunden zur richtigen Zeit zu gewinnen und deine Verkaufszahlen und den Umsatz zu steigern.

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