運用コストの削減: 運用コストを削減し、自動化により手動の運用および保守要員の作業負荷を軽減し、効率を向上させます。

著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術

1 はじめに

インターネットの急速な発展、モバイル インターネット、電子商取引の精力的な発展、従来の企業ビジネスの変革とアップグレードに伴い、ますます多くの企業が運営コストの増大に直面しています。事業者にとって、いかに運用コストを削減するかは常に難しい問題であり、近年では自動化が運用コストを削減する有効な手段となってきています。現在、IBM Cloudコンピューティングのデータによると、世界のモバイル・アプリケーションのユーザー数は月間1億人に達すると予想されており、企業が使用するこれらのアプリケーションはビジネス運営に大きな影響を与えるため、稼働率を削減するためには自動化が重要です。コストも方向性の一つ。過去 10 年間、運営コストの観点から見ると、モバイル インターネットとインターネット金融業界の急速な発展により、データの収集、処理、分析の必要性が高まっています。この文脈において、クラウド コンピューティングと機械学習テクノロジーは、運用コストを削減する新たな可能性を提供します。この記事では、関連分野の最新研究に基づいて、AI テクノロジーを使用して業務効率を向上させる方法を検討します。

2. 基本的な概念と用語の説明

(1) 自動運転

自動化された運用とは何ですか? 自動化された運用とは、企業がさまざまなプロセスを管理してより効率的な運用を実現できるように、いくつかの自動化されたツールまたはプロセスを使用することを指します。自動化された運用には、日常のワークフローの自動化、自動データ分析、機器リソース管理などが含まれます。

(2) 運営費

営業経費とは、企業が従業員への給与、商品の購入、サービスの提供に費やす金額の合計です。このうち、日常基本経費、事業経費等が運営費の主要部分を占めております。営業費用とは、企業の日々の運営にかかる費用であり、事務手数料、会議費、代理店会計手数料など、企業が事業活動に参加する際に発生する費用も含まれます。

(3) 商品・サービスの販売

企業が市場で販売している商品や提供しているサービスが商品・サービスです。各製品/サービスは顧客に販売するために一定の価格が必要であり、製品/サービスの価格が高くなると、企業の運営コストが増加します。

(4) 顧客満足度

企業に対する顧客満足度は企業の成功の尺度であり、ブランドに対する企業の忠誠心、製品品質およびサービス態度に対する自信を反映しています。企業に対する顧客満足度は、企業の収益性に直接影響するだけでなく、企業の従業員の待遇、ケア、トレーニングにも影響します。

(5) 対象とする顧客層

対象となる顧客グループには通常、社内従業員、社外顧客、パートナー、サプライヤー、利害関係者などが含まれます。ターゲット顧客グループは企業のターゲットユーザーを決定し、ターゲット顧客グループが異なればニーズや期待も異なり、これは運用コストを削減する上で非常に重要です。

(6) 外部チャンネル

外部チャネルには通常、競合他社、パートナー、サードパーティの協力者などが含まれます。外部チャネルは、企業の製品やサービスのプロモーション、マーケティング、マーケティング、アフターセールスサポートにおいて重要な役割を果たします。

3. コアアルゴリズム原理、具体的な操作手順、数式の説明

営業コストを削減する方法論には、主に次の 3 つの側面があります。 (1) 収益源の特定: 各チャネルの収益を見ることで、顧客ベースの主流の消費行動を理解し、分類します。(2) コア収入の抽出: 主流の消費者行動と関係のないノンコア事業収入を排除します。(3) コア効率の向上：緻密なマーケティング戦略により、コア事業の収益維持率を高め、コア事業の効率を向上させます。

(1) アルゴリズムモデル ～グロースハッキング～

グロースハッキングでは、成功した企業は多くの場合、効果的な成長メカニズムを確立するために初期段階で莫大なリソースを投資し、その後中核的な問題の解決に着手し、その後事業を拡大すると考えられています。したがって、企業が急速な拡大という課題に直面した場合、コア効率を向上させるためにグロースハッキング原則の導入を検討する必要があります。CKER 成長法則では、企業は次の方法を通じて中核効率を向上させると考えられています。

• コア顧客グループを正確に特定する: グロース ハッキング ルールの最初のタスクは、コア顧客グループが最高のサービス エクスペリエンスを得ることができるように、コア顧客グループを正確に特定することです。そのためには、ターゲットを絞った広告や会社案内などの広報手段を、中核となる顧客層に焦点を当てた設計にする必要があります。
• 効果的な情報の収集: 企業は、ユーザーのフィードバックの収集、使用行動データの収集、ユーザー情報の収集などにより、ユーザーのフィードバックを収集します。これらのデータ分析を通じて、ユーザーの好み、嗜好、満足度などの重要な情報を取得でき、それに基づいて正確なポジショニングを実現できます。同時に、収集された情報は製品やサービスの実際の需要と市場の状況を反映し、製品開発をより正確にすることができます。
• コア効率の向上: グロースハッキング原則では、企業は製品機能の改善、製品アーキテクチャの最適化、マーケティング戦略の更新、マーケティングチャネルの調整などによってコアビジネスの効率を向上できると考えられています。イノベーション、反復、ユーザー参加などを通じて製品とサービスを段階的に最適化し、最終的にはコアビジネスの収益維持率を向上させます。
• 人工知能を使用する: グロースハッキングの原則では、成長戦略を実行する際に、製品の有効性を向上させるために人工知能、機械学習、データ分析などの新興テクノロジーを組み合わせる必要があることも認識しています。たとえば、画像認識技術を使用すると、動画視聴時のユーザーの行動パターンを分析し、類似した内容の製品やサービスを推奨できます。上記の方法を通じて、企業は運営コストを削減し、コアビジネスの効率を向上させることができます。

  (2) アルゴリズムモデル - AARRR モデル

  AARRR モデルは、マーケティング サイクルを獲得、活性化、維持、収益、リピートの 4 つの段階に分割するマーケティング戦略です。各段階には対応するアクティビティがあり、各段階には明確な結果目標があります。したがって、AARRR モデルを使用して、マーケティング要素を特定、抽出、解放、または刺激して、コア ビジネスの効率を向上させることができます。

  (2.1) 獲得段階: この段階は主に、募集、推薦、無料トライアル、無料プレゼントなどを含むターゲット顧客グループの誘致、誘導、獲得を目的としています。この段階の目標は、中核となる顧客ベースを拡大することです。

• アクティビティ: 個人的なつながり、トラフィック、口コミなどを通じて、製品に対するユーザーの認知とロイヤルティを獲得しようとします。
• 結果: 中心となる顧客ベースを拡大し、市場ロイヤルティを形成します。

  (2.2) 活性化ステージ: このステージは、ターゲット顧客グループの誘致、活性化、および維持を指し、コア ビジネスのパフォーマンスを向上させることによって達成されます。この段階の目標は、中心的な顧客ベースからの継続的な注目を獲得することです。

• アクティビティ: クーポン、割引、リベート、製品のアップグレード、ダウンロード試用版、レビューなどを提供することで顧客満足度を向上させます。
• 結果: コア顧客ベースが製品やサービスに注目して購入し続けるように促進し、コア ビジネスの人気と愛着を高めます。

  (2.3) 維持段階: この段階は、中核となる顧客ベースの忠誠心と満足度を維持し、高品質の製品またはサービスを提供し続けることを指します。この段階の目標は、中核となる顧客ベースを継続的に拡大することです。

• 活動内容：プロモーション活動、ブランドプロモーション、VIP顧客権利、ショッピングガイドサービス等の提供により、継続的なマーケティング支援を行う。
• 結果: コア顧客ベースの忠誠心と満足度を維持し、コアビジネスのコア競争力を強化します。

  (2.4) 収益ステージ: このステージはコア事業からの収益を指し、収益性を達成するためにコア事業収益の割合を 80% 以上に高めます。この段階の目標は、中核事業の収益性を向上させることです。

• 活動: 追加のインセンティブの提供、手数料の削減、無料リソースの提供など、さまざまな手段を使用してコア ビジネスの収益を増加させます。
• 結果：本業の収益維持率が向上し、持続的な収益が得られます。

  (2.5) リピート段階: この段階は、中核事業の最終収益を増加させるためのマーケティング戦略の継続的な最適化を指します。この段階の目標は、持続的な成長を達成し、中核事業の生涯価値を高めることです。

• 活動: マーケティング戦略を継続的に改善し、製品やサービスを改善し、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。
• 結果: 持続的な中核事業の発展を達成し、業界全体の発展を推進します。

  (3) 運用コストを削減する方法:

  上記のアルゴリズム モデルとマーケティング戦略に基づいて、運用コストを削減する方法論を要約できます。
• まず第一に、ターゲット顧客グループの設定に注意を払い、中核顧客グループの定義と貢献に焦点を当てる必要があります。中心となる顧客ベースを正確に特定できない場合、機会を簡単に逃し、収益の効果的な成長に影響を与えることになります。したがって、獲得段階では適切な活動戦略を策定してユーザーを引き付け、アクティベーション段階ではタイムリーかつ効果的なプロモーション活動を設定してユーザーを引き付け、維持段階では継続的なブランドプロモーションを設定して質の高いサービスを提供することができます。
• 中核となる顧客ベースの中核的な競争力を向上させる際には、合理的なコスト水準を維持することに細心の注意を払い、革新的な方法を通じて中核事業の効率を向上させる努力を払う必要があります。AARRR モデルによる製品とサービスの反復開発により、収益の成長を促進し、コア ビジネスの運営状況をタイムリーに追跡できます。さらに、「小規模チーム」に製品やサービスの使用を許可し、前払いすることで、コア顧客ベースのロイヤルティと透明性を高めることもできます。
• 持続的な成長を達成する場合、新しいツール、サービス、コンセプトの導入を検討し、包括的なマーケティング計画と実行を採用して、ユーザーのニーズをより適切に満たし、中核となるビジネスのライフサイクル価値を高めることができます。

  4. 具体的なコード例と説明

  上記のアルゴリズム モデルとマーケティング戦略を組み合わせて、Python 言語のコード例を使用して、業務効率を向上させる方法を示します。

  (1) Python コード例 - テキスト分類モデルのデプロイ

  テキスト分類モデルを使用すると、多数のドキュメントを分類し、さまざまなトピックに自動的に分類できます。このようにして、ビジネス ニーズをより正確に発見し、対応することができます。以下に示すように、記事を分類するために、Python 言語を通じてテキスト分類モデルがデプロイされます。

  import pandas as pd
  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
  from sklearn.pipeline import Pipeline
  

train = pd.read_csv('train.csv') テスト = pd.read_csv('test.csv')

X_train = train['text'] y_train = train['category'] X_test = test['text'] y_test = test['category']

Pipe = Pipeline([ ('tfidf', TfidfVectorizer()), ('clf', MultinomialNB())])

Pipe.fit(X_train, y_train) print("テスト精度:", Pipe.score(X_test, y_test))

## （2）Python代码示例——部署LSTM模型
LSTM模型是一种常用的序列模型，可以用于时间序列预测、时间序列分类、以及命名实体识别等任务。如下所示，通过Python语言部署LSTM模型来预测股票的收益率。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout

np.random.seed(0)
tf.random.set_seed(0)

# 数据准备
time_step = 7 # 一周股票交易天数
data_dim = 5 # 每个股票特征数量
output_dim = 1 # 输出维度（股票收益率）
batch_size = 32

def get_data():
  """
  获取训练数据
  """
  data = np.loadtxt('./stock_price.txt')
  X, Y = [], []
  for i in range(len(data)-time_step):
      a = data[i:(i+time_step), :data_dim]
      X.append(a)
      Y.append(data[i + time_step, -output_dim:])
  return np.array(X), np.array(Y).reshape((-1, output_dim))

class lstm_model:

  def __init__(self):
    self.model = None

  def build_model(self, input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units=128, input_shape=(input_shape[1], input_shape[2])))
    model.add(Dropout(rate=0.2))
    model.add(Dense(units=1))

    optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001)
    loss ='mse'
    metrics=['accuracy']

    model.compile(optimizer=optimizer,loss=loss,metrics=metrics)

    self.model = model


  def train(self, x_train, y_train, batch_size, epochs):
    if not self.model:
        print("Please build the model first.")
        return
    history = self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)
    return history

  def predict(self, x_test):
    result = self.model.predict(x_test)
    return result

if __name__ == '__main__':
    # 获取数据
    X_train, Y_train = get_data()
    print(X_train.shape, Y_train.shape)

    # 构建LSTM模型
    lstm = lstm_model()
    lstm.build_model((None, time_step, data_dim))

    # 训练模型
    lstm.train(X_train, Y_train, batch_size, 100)

    # 测试模型
    X_test = np.loadtxt('./test_data.txt').reshape(-1, time_step, data_dim)
    predictions = lstm.predict(X_test)

    # 可视化结果
    plt.plot(predictions[:, :, 0], label='prediction')
    plt.plot(Y_test, label='true value')
    plt.legend()
    plt.show()