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Le aziende che sono in grado di adattarsi a un mondo in cui l’innovazione è sempre più guidato dalla macchina di apprendimento, o di intelligenza artificiale, più in generale, sono quelli che andranno a venire fuori l’altra estremità del tunnel e prosperare, secondo Oliver Rees, il GM di Coppia di Dati a Virgin Australia.
Rees, i cui dati analytics, società di consulenza di Coppia di Dati è stata acquisita da Virgin Australia nel 2015, ha detto a ZDNet che uno dei suoi compiti è stato “reengineering [Vergine] capacità analitica”, assicurando la compagnia aerea è ben preparata ad accogliere le opportunità che vengono offerte dalla macchina di apprendimento.
Mentre non è nuovo alla macchina di apprendimento, Virgin Australia è stato in cerca di migliori metodi di sviluppo, applicazione e valutazione di algoritmi di machine learning, recentemente svolta a con sede in Massachusetts, società DataRobot, che opera sulla convinzione che il processo automatico di machine learning non solo aumentare la produttività per i ricercatori, ma anche di aprire il mondo della scienza di dati.
Rees ha detto a ZDNet che la Coppia, in quanto i dati di analytics braccio della Vergine, è stata la ricerca di modi per migliorare l’esperienza del cliente per i membri della Vergine Velocità Frequent Flyer programma di fidelizzazione.
“Vogliamo che la gente all’interno del nostro programma di essere in grado di riscattare i punti per le grandi esperienze, e per fare questo, si vuole essere in grado di predire meglio quando è il momento migliore per persone particolari per riscattare i punti e che cosa dovrebbero essere riscatto contro,” Rees ha detto.
“Per un dato individuo o un gruppo di persone, ci vuole la capacità di essere in grado di capire meglio che cosa è che potrebbero essere realmente interessato a fare a una certa destinazione-sia un business e leisure punto di vista, e di come possiamo servire meglio a destinazione, e quindi essere in grado di adattare il loro specifiche esigenze e che servono a loro in modo significativo.
“Penso che abbiamo bisogno di prendere su di noi la responsabilità del settore, per costruire modelli predittivi che capire quali siano i bisogni e i desideri dei nostri clienti, e passare attraverso l’intero processo curatoriale, diventare il loro portiere.”
Utilizzando DataRobot automatizzato della macchina di apprendimento di servizio, Virgin Australia sta cercando di costruire modelli in grado di predire i tipi di persone che sono più propensi a viaggiare, i tipi di viaggio che la gente possa intraprendere, i prezzi che i viaggiatori sono disposti a pagare, l’importanza di alloggio relativo al viaggio, e l’importanza del rispetto per il viaggio.
Un sacco di informazioni fornite volontariamente dai clienti, Rees ha detto, ma l’azienda si avvale anche di precedenti acquisti di prevedere le future preferenze.
“Non c’è molto che possiamo imputare da quello che fanno già, ma anche da realtà guardando gli eventi e il tipo di eventi che persone come partecipare-che è un potente pezzo di informazioni,” Rees ha detto.
“Tutto torna a utilizzare quello che sappiamo già sulle persone, e non come individui, ma come gruppi, così guardiamo le tribù e le coorti … Spesso le persone vogliono guida intorno a ciò che la gente come me e come io, in quanto individuo beneficiare dell’esperienza di altri.
“Abbiamo bisogno non solo di capire le persone in base a quello che dicono di noi stessi, ma anche ciò che la gente come loro che ci stanno dicendo, quali esperienze di persone come loro stanno godendo che il competitiva campo di battaglia.”
Utilizzando la tecnologia fornita da DataRobot, che ha sollevato più di $124 milioni di dal suo lancio nel 2012, Rees ha detto la Coppia è stata in grado di costruire nuovi modelli predittivi a un decimo del tempo aveva assunto in precedenza, i modelli fino al 15 per cento in più accurati rispetto a quelli precedenti.
“Abbiamo la possibilità di eseguire più diverse tecniche statistiche contro lo stesso set di dati in uno spazio di tempo molto breve e che hanno questo elemento competitivo in cui i modelli di competere uno contro l’altro per ottenere i migliori risultati,” Rees ha detto. “[DataRobot sistema] costantemente verificando se questa particolare tecnica in grado di superare questa tecnica, e che funziona davvero in tempo reale davanti ai miei occhi, mentre un analista potrebbe trascorrere un certo numero di ore di funzionamento di un particolare modello.
“La possibilità di distribuire quindi che modello è anche migliorata. È diretto link API e possiamo iniziare a rendere operativo l’analisi molto più in fretta perché non c’è un numero ridotto di passaggi a farlo.”
Rees ha anche osservato che gli analisti possono essere rivolti a specifiche tecniche statistiche, allo stesso modo gli artisti preferiscono utilizzare acquerello, olio, acrilico o vernici.
“Così si rimuove l’elemento di parzialità,” ha aggiunto. “Penso che sia molto potente, ci rende più forti come organizzazione.”
Inoltre, l’utilizzo di un apparecchio automatico, servizio di e-learning significa analisti sono in grado di passare più tempo sulla scoperta di opportunità per utilizzare google analytics e meno tempo sul lavoro noioso come la manipolazione di dati, Rees ha detto.
“Siamo in realtà lo spostamento di persone veramente in gamba in ruoli diversi in cui stiamo usando la loro intelligenza in modo davvero efficace,” ha detto.
“Il modo di appendere al grande analitica squadre è quello di dare loro bordo strumenti di lavoro e di sfida significativa analitica problemi da risolvere.
“Le persone sono molto interessati a sviluppare la loro comprensione di come la nuova tecnologia sta andando a influenzare il loro lavoro. Dare alle persone l’opportunità di imparare come funziona e a riconoscere che siamo tutti su questo viaggio insieme … credo sia stato un bene per noi.”
Rees crede che la tecnologia, come quello offerto da DataRobot, permetterà Vergine a “democratizzare analytics” in tutta l’organizzazione, l’attivazione di tutte le unità di business per essere guidate dai dati.
“Analytics è troppo importante per essere lasciata all’analista. Con questi tipi di strumenti … possiamo avere tutto il business più data-driven, perché il potere di costruire davvero grandi modelli si trova in molte più mani”, ha detto.
“Ciò non significa, comunque, che non stiamo andando ad avere bisogno davvero potente hardcore analitica squadre che abbiamo, ovviamente, si sta andando a bisogno di questo genere di persone, ma significa che un numero più ampio di persone all’interno del nostro business sta andando ad essere in grado di contare su di analytics che li aiutano a velocizzare i processi decisionali.”
Secondo Rees, la vera sfida per le grandi organizzazioni come la Vergine è “evitando di cadere nella trappola di non fare nulla e di non abbracciare le nuove tecnologie disponibili”.
“Si può molto facilmente essere visto come qualcosa che crea lavoro extra, crea ulteriore stress, crea ulteriore pressione. Noi non possiamo ignorare che cosa dobbiamo fare, giorno per giorno, a scapito di sviluppare nuove capacità,” ha detto.
“Essere in un’organizzazione che è preparata per essere innovativi e andare avanti è davvero importante. Si tratta di un delicato equilibrio.”
Rees ha detto l’applicazione di machine learning è un “balzo in avanti” nel modo in cui i dati possono essere utilizzati per migliorare i risultati sia per i clienti e le imprese, e che le imprese sono a malapena graffiare la superficie di ciò che è possibile.
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