Τι είναι το CRM
25 August 2025
Πως να μειώσετε τις επιστροφές προϊόντων (9 τρόποι)
29 September 2025
Τα τελευταία χρόνια, η μηχανική μάθηση έχει συμβάλλει κατά πολύ στον τρόπο που δουλεύουν οι επιχειρήσεις και βρίσκεται στο επίκεντρο των περισσότερων από τα σημερινά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Οι επιχειρήσεις έχουν διαθέσιμες μεγάλες ποσότητες δεδομένων και με την μηχανική μάθηση, η οποία συνδυάζει τις επιστήμες της πληροφορικής και της στατιστικής, η επεξεργασία τους γίνεται πιο εύκολη.
Η τεχνολογία της μηχανικής μάθησης βασίζεται στην ανακάλυψη των μοτίβων μέσα από το πλήθος των δεδομένων με την χρήση ειδικών αλγορίθμων και έπειτα οι υπολογιστές παίρνουν δικές τους αποφάσεις. Κάποια απλά παραδείγματα εφαρμογής της μηχανικής μάθησης στην καθημερινότητα σας είναι η μετάφραση γλωσσών, οι στοχευμένες online διαφημίσεις ακόμη και τα self-driving αυτοκίνητα.
Τι είναι Μηχανική Μάθηση;
Με απλά λόγια, η Μηχανική Μάθηση (Machine Learning), η οποία αποτελεί υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI), είναι η ικανότητα του υπολογιστή να μιμείται την ανθρώπινη συμπεριφορά.
Οι τύποι της μηχανικής μάθησης, είναι:
- Η επιβλεπόμενη μάθηση (supervised learning).
Το μοντέλο ή αλλιώς ο αλγόριθμος εκπαιδεύεται από ένα σύνολο δομημένων δεδομένων (input). Δομημένα (structured) λέγονται τα δεδομένα που είναι οργανωμένα σε καθορισμένη μορφή, όπως ένας πίνακας. Στην συγκεκριμένη περίπτωση, οι μεταβλητές εξόδου (output) είναι γνωστές. Για παράδειγμα:
- έχετε τα δεδομένα ενός πελάτη σας (input), όπως η ηλικία, το εισόδημα, την πληροφορία αν έχει αγοράσει στο παρελθόν και
- έχετε την μεταβλητή εξόδου (output), αν τελικά αγόρασε ο πελάτης (ναι ή όχι).
Το μοντέλο μαθαίνει από τα δεδομένα και συσχετίζει τα χαρακτηριστικά με την πιθανότητα αγοράς. Τελικά, όταν έρθει νέος πελάτης το μοντέλο προβλέπει αν είναι πιθανό να αγοράσει. Αντίστοιχα, εσείς μπορείτε να στοχεύσετε καλύτερα τις διαφημίσεις ή να βελτιώσετε την εμπειρία του πελάτη σας.
- H μη επιβλεπόμενη μάθηση (unsupervised learning)
Το μοντέλο προσπαθεί να ανακαλύψει μοτίβα μέσα από σύνολο δεδομένων χωρίς την μεταβλητή εξόδου. Δηλαδή, χρησιμοποιεί αδόμητα δεδομένα (unstructured data) όπως το κείμενο, τα βίντεο, οι εικόνες κλπ. Για παράδειγμα, η μη επιβλεπόμενη μηχανική μάθηση, μπορεί να αναγνωρίσει μέσα από τις online αγορές των πελατών σας διάφορους τύπους αγοραστών.
- Η ενισχυτική μάθηση (reinforcement learning)
Γίνεται η εκπαίδευση της μηχανής μέσα από πολλαπλές δοκιμές και λάθη. Η ενισχυτική μάθηση χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση μοντέλων να παίζουν παιχνίδια ή για την αυτόματη οδήγηση.
Λειτουργίες Μηχανικής Μάθησης για τις επιχειρήσεις
Η μηχανική μάθηση προσφέρει πολλές σημαντικές λειτουργίες στις επιχειρήσεις. Κάποιες από αυτές είναι:
1) Ανίχνευση απάτης
Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται για την ανίχνευση απάτης σε επιχειρήσεις που δραστηριοποιούνται με το ηλεκτρονικό εμπόριο ή τις ηλεκτρονικές υπηρεσίες, στις κυβερνήσεις ή σε εφαρμογές. Σύμφωνα με μελέτες της ACFE, οι επιχειρήσεις χάνουν το 5% των εσόδων τους από απάτες, με την υποκλοπή στοιχείων πιστωτικών καρτών να αποτελεί την συχνότερη μορφή απάτης. Εάν είστε και εσείς μια επιχείρηση που συλλέγει προσωπικά δεδομένα και διαχειρίζεται συναλλαγές, τότε η ανίχνευση της απάτης (π.χ. κλοπή δεδομένων) αποτελεί βασικό πυλώνα της εύρυθμης λειτουργίας της επιχείρησής σας.
Τρία σημαντικά οφέλη της μηχανικής μάθησης, έναντι του παραδοσιακού τρόπου ανίχνευσης απάτης, είναι:
- Η μείωση του κόστους. Αυτοματοποιείτε τις διαδικασίες ανίχνευσης απάτης, κερδίζετε πολύτιμο χρόνο και κατανέμετε τους πόρους αποτελεσματικότερα.
- Η μεγαλύτερη ακρίβεια. Όπως αναφέρθηκε και παραπάνω, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης εκπαιδεύονται με τεράστιο όγκο δεδομένων. Έτσι το μοντέλο αναγνωρίζει μοτίβα και παρατυπίες, που ο άνθρωπος δεν θα αναγνώριζε.
- Η συνεχής λειτουργία. Η μηχανές, σε σύγκριση με το ανθρώπινο δυναμικό, επεξεργάζονται δεδομένα 24/7.
2) Προσωποποίηση
Σήμερα, οι πελάτες είναι απαιτητικοί και ο ανταγωνισμός τεράστιος. Χρειάζεται, λοιπόν, να ξεχωρίσετε και να κάνετε την εμπειρία του πελάτη σας μοναδική. Προσωποποίηση είναι να προτείνετε τα σωστά προϊόντα στους σωστούς πελάτες. Ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης μπορεί να προβλέψει τις κινήσεις του πελάτη και να παρέχει εξυπηρέτηση ή προϊόντα σύμφωνα με τις ανάγκες τους.
Συνοπτικά, τα βασικά οφέλη της προσωποποίησης, είναι:
- Η βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη.
- Η ενίσχυση της πιστότητας των πελατών.
- Οι αυξημένες πωλήσεις.
- Η αυξημένη δέσμευση.
- Η εξοικονόμηση κόστους.
- Το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
3) Αυτοματοποίηση διαδικασιών
Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε πως είστε μια εταιρεία με πολλά προϊόντα στον κατάλογό σας και θέλετε να τα μοιράσετε σε κατηγορίες. Εννοείται, εάν αυτό γίνει χειροκίνητα θα είναι χρονοβόρο. Τι μπορείτε να κάνετε εναλλακτικά; Με την χρήση της μηχανικής μάθησης το μοντέλο θα καταλάβει τα μοτίβα ομαδοποίησης των προϊόντων, έτσι απλοποιείτε και αυτοματοποιείτε την διαδικασία.
Αντίστοιχα, στο τομέα του digital marketing, το μοντέλο μπορεί να αναγνωρίσει νέους πελάτες και να στείλει στον πελάτη το κατάλληλο μήνυμα.
4) Ανάλυση δεδομένων
Με την ανάλυση των δεδομένων βγάζετε πολλές χρήσιμες πληροφορίες, οι οποίες μπορούν να σας βοηθήσουν να λάβετε σημαντικές αποφάσεις. Οι ενέργειες που πρέπει να ακολουθήστε, είναι:
- Συλλογή και οργάνωση δεδομένων.
- Εκκαθάριση δεδομένων, για να κρατήσετε δεδομένα έγκυρα, σχετικά και να απαλλαχτείτε από ελλιπείς τιμές.
- Ανάλυση δεδομένων με την βοήθεια εργαλείων. Μία χρήσιμη πλατφόρμα ανάλυσης δεδομένων, είναι η Microsoft Fabric, η οποία περιέχει εργαλεία όπως το Power BI.
Με το Power BI, μπορείτε να επεξεργαστείτε, να οπτικοποιήσετε τα δεδομένα σας και να δημιουργήσετε πίνακες και γραφήματα.
- Οπτικοποίηση δεδομένων.
5) Πρόβλεψη ζήτησης
Κρατώντας χαμηλά επίπεδα αποθέματος, μπορεί να χάσετε πελάτες και να τους απογοητεύσετε. Από την άλλη, με υψηλά επίπεδα αποθέματος θα έχετε υψηλό κόστος αποθήκευσης. Πόσο απόθεμα πρέπει να κρατήσετε τελικά;
Είναι μια ερώτηση που απαιτεί αρκετή σκέψη για να απαντηθεί, καθώς οι παράμετροι που πρέπει να εξετασθούν είναι αρκετοί. Ωστόσο, με την μηχανική μάθηση, τον κατάλληλο αλγόριθμο θα μπορέσετε να εξάγετε χρήσιμες πληροφορίες, να προβλέψετε την ζήτηση και να καταλήξετε στο βέλτιστο επίπεδο αποθέματος σύμφωνα με τις δικές σας προδιαγραφές.
Οφέλη της Μηχανικής Μάθησης
1) Αναδεικνύει χρήσιμες πληροφορίες
Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης, ανακαλύπτουν τάσεις και μοτίβα από δομημένα ή αδόμητα δεδομένα.
Για παράδειγμα, ένα πρόβλημα με το οποίο μπορείτε να έρθετε αντιμέτωποι, είναι τα αυξημένα ποσοστά απώλειας πελατών (customer churn). Η πρόβλεψη του customer churn, είναι σημαντική επειδή με αυτό το τρόπο έχετε την δυνατότητα να αναγνωρίσετε εκ των προτέρων ποιοι πελάτες είναι πιο πιθανό να αποχωρήσουν από την επιχείρησή σας. Έπειτα, μπορείτε να προβείτε σε συγκεκριμένες ενέργειες και να αποτρέψετε την απώλεια (π.χ. αποστολή προσωποποιημένης προσφοράς).
2) Βελτιώνει την ακρίβεια και την απόδοση
Μπορεί να επεξεργαστεί τεράστιο όγκο δεδομένων με μεγαλύτερη ευκολία απ’ ότι θα μπορούσε να επεξεργαστεί ένας εργαζόμενος. Η αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων διαδικασιών αυξάνει την ακρίβεια και την εγκυρότητα των αποτελεσμάτων.
3) Βελτιώνει την εμπειρία των πελατών
Με την βοήθεια της μηχανικής μάθησης μπορείτε να δημιουργήσετε chatbots ή AI Agents, να παρέχετε εξατομικευμένα προϊόντα ή υπηρεσίες, να προσαρμόσετε τα σημεία επαφής σε πραγματικό χρόνο σύμφωνα με τις ανάγκες των πελατών σας. Αυτές είναι κάποιες δυνατότητες της μηχανικής μάθησης που συμβάλλουν στην βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη και στην ικανοποίηση των επιθυμιών τους
4) Γρηγορότερη λύση των προβλημάτων
Σας δίνει την δυνατότητα να λύσετε πιο σύνθετα προβλήματα γρηγορότερα. Όπως είναι λογικό ο άνθρωπος είναι αδύνατον να τα επεξεργαστεί σε σύντομο χρονικό διάστημα. Μια εργασία που μπορεί να χρειαστεί να γίνει σε ένα κατάστημα λιανικής, είναι η ενημέρωση τιμών σε σχέση με την ζήτηση, την εποχικότητα ή τον ανταγωνισμό. Η μηχανική μάθηση, με βάση τα ιστορικά δεδομένα μπορεί να ενημερώσει και διαμορφώσει τις νέες τιμές.
5) Μειώνει το ρίσκο
Αποτέλεσμα της συνεχούς εκπαίδευσης των μοντέλων με νέα δεδομένα, είναι η μείωση των εμφανίσεων απάτης. Όπως αναφερθήκαμε και παραπάνω, η μηχανική μάθηση μπορεί να αναγνωρίσει ανωμαλίες και μοτίβα που υποδηλώνουν απάτες και απειλές.
Παράδειγμα, με τη συλλογή ιστορικών δεδομένων το μοντέλο μπορεί να εκπαιδευτεί για να αναγνωρίσει μοτίβα απάτης, ύποπτες συναλλαγές ή συναλλαγές με άγνωστους λογαριασμούς.
6) Μειώνει τα κόστη
Οι εργαζόμενοι μπορούν να απαλλαγούν από επαναλαμβανόμενες, χρονοβόρες εργασίες και να ασχοληθούν με εργασίες υψηλότερης στρατηγικής σημασίας. Τα κόστη του προσωπικού θα μειωθούν αντίστοιχα και τα λάθη, με αποτέλεσμα την ταχύτερη εξυπηρέτηση των πελατών σας.
7) Προσφέρει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα
Όλα τα παραπάνω οφέλη, μπορούν να σας κάνουν να ξεχωρίσετε από τον ανταγωνισμό, να προσελκύσετε νέους πελάτες και να αυξήσετε τις πωλήσεις σας.
Για παράδειγμα, η ανάλυση συμπεριφοράς πελατών, σας βοηθάει να κατανοήσετε τους πελάτες σας εις βάθος, να δημιουργήσετε εξατομικευμένες διαφημίσεις και να καλύψετε τις ανάγκες τους.
Μηχανική Μάθηση vs Τεχνητή Νοημοσύνη vs Βαθιά Μάθηση
Η μηχανική μάθηση είναι ένας όρος που συχνά συγχέεται με την έννοια της τεχνητής νοημοσύνης.
Η τεχνητή νοημοσύνη, είναι μια ευρύτερη έννοια που περιλαμβάνει πολλές διαφορετικές επιστήμες, όπως η ανάλυση δεδομένων, η στατιστική, η νευροεπιστήμη, η μηχανική υλικού και λογισμικού. Επιπλέον, με το AI οι υπολογιστές μαθαίνουν να εκτελούν εργασίες και να συμπεριφέρονται όπως ένας άνθρωπος.
Από την άλλη, η μηχανική μάθηση, είναι μια υποκατηγορία της τεχνητής νοημοσύνης. Χρησιμοποιείται κυρίως για την επεξεργασία δεδομένων και εξαγωγή γνώσης μέσω τεχνικών όπως η επιβλεπόμενη μάθηση ή διάφορων αλγορίθμων.
Τέλος, η βαθιά μάθηση, αποτελεί υποκατηγορία της μηχανικής μάθησης. Εκπαιδεύει νευρωνικά δίκτυα, τα οποία είναι μοντέλα που μιμούνται τον τρόπο λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου.
ERP και Μηχανική Μάθηση
Τα συστήματα ERP (όπως το Soft1 και το Dynamics 365 Business Central) αποθηκεύουν πολλά σύνολα δεδομένων, που μπορεί να αφορούν τις πωλήσεις, τους πελάτες ή τις διάφορες τάσεις της αγοράς. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να επεξεργαστούν αυτά τα δεδομένα και να εξάγετε χρήσιμες πληροφορίες και νέα μοτίβα.
Κλείστε μια δωρεάν συμβουλευτική συνεδρία με έναν ειδικό της Verus+, να αναλύσουμε τις ανάγκες σας και να μάθετε πως μπορείτε να επωφεληθείτε από την μηχανική μάθηση.
