38 statystyk, które przekonają Cię do wdrożenia machine learningu w Twojej firmie

35 statystyk ktore przekonaja Cie do wdrozenia machine learningu w Twojej firmie
Spis treści

• Machine learning w przedsiębiorstwach - statystyki

• Obszary zastosowania machine learning w statystykach

• Uczenie maszynowe w marketingu i sprzedaży - statystyki

• Statystyki uczenia maszynowego w handlu detalicznym

• Korzyści z zastosowania uczenia maszynowego w statystykach

• Podsumowanie

Machine learning to niezwykle istotny obszar rozwoju technologicznego, który ma ogromny wpływ na wiele dziedzin życia, w tym również na marketing i biznes. Z dnia na dzień coraz więcej firm zaczyna wykorzystywać uczenie maszynowe do poprawy swoich działań marketingowych, a efekty tych działań są imponujące. W artykule przedstawimy kilkadziesiąt ciekawych statystyk, które ukazują, jak machine learning może pomóc w personalizacji marketingu, prognozowaniu sprzedaży i identyfikacji zachowań konsumentów. Przyjrzymy się również temu, jak machine learning jest postrzegany przez marketerów i jakie są ich oczekiwania związane z tym narzędziem.

Chcesz rozkręcić swoją stronę?

Skorzystaj z indywidualnych porad ekspertów

 

Chcesz zwiększyć wyniki swojej firmy? Skorzystaj ze wsparcia naszych ekspertów i poznaj pełnię możliwości Twojej strony. 

Poznaj bezpłatne wskazówki od Widocznych zakresu:

  • Pozycjonowania
  • Kampanii Google Ads
  • Optymalizacji UX
Umów się na darmowy audyt
widoczni 54


Machine learning w przedsiębiorstwach - statystyki

Czy firmy interesują się machine learningiem i czy wdrażają go w swoje działania marketingowe, a jeśli tak, to czy są zadowolone z efektów? Sprawdźmy podstawowe statystyki o uczeniu maszynowym.

1. Przewidywana wartość rynku uczenia maszynowego w 2028 roku to ponad 31 miliardów dolarów (2022, globenewswire.com/en/news-release/2022/11/10/2552929/0/en/Machine-Learning-ML-Market-Projected-to-Surpass-US-31360-million-and-Grow-at-a-CAGR-of-33-6-During-the-2022-2028-Forecast-Timeframe-102-Pages-Report.html#:~:text=ML)%20Platforms%20Market-,The%20global%20Machine%20Learning%20 (ML)%20Platforms%20market%20size%20is%20projected,33.6%25%20during%202022-2028.).

2. Oczekuje się, że światowy rynek przetwarzania języka naturalnego wzrośnie z 26,42 mld USD w 2022 r. do 161,81 mld USD do 2029 r. (2022, https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/natural-language-processing-nlp-market-101933).

3. 84% przedsiębiorców uważa, że wdrożenie sztucznej inteligencji pozwoli im zwiększyć swoją przewagę konkurencyjną (2019, Statista).

4. 65% firm planujących wdrożenie uczenia maszynowego twierdzi, że technologia pomaga firmom w podejmowaniu decyzji (2021, https://learn.g2.com/machine-learning-statistics).

5. Według danych Statista 30% liderów IT planuje wykorzystać uczenie maszynowe do analityki biznesowej, 25% planuje używać go do celów bezpieczeństwa w sprzedaży i marketingu (2019, Statista).

6. 35% firm twierdzi, że wykorzystuje uczenie maszynowe i sztucznej inteligencji w swoich działaniach (2022, https://www.ibm.com/downloads/cas/GVAGA3JP).

7. 49% firm w 2020 roku uznało działania z zakresu ML i AI za priorytetowe w swoich firmach (2021, https://www.statista.com/statistics/1305497/ai-priority-over-other-it-initiatives/).

8. 46% firm planuje wdrożenie AI do 2025 roku (2022, https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/technology-and-the-future-of-work/intelligent-automation-2022-survey-results.html).

9. 91,5% wiodących firm już teraz aktywnie inwestuje sztuczną inteligencję (2020, https://www.businesswire.com/news/home/20200106005280/en/NewVantage-Partners-Releases-2020-Big-Data-and-AI-Executive-Survey )

10. Do 2025 roku niemal każde przedsiębiorstwo będzie wykorzystywać jakąś formę sztucznej inteligencji (2022, https://inrule.com/wp-content/uploads/2021/06/InRule_Forrester_Wrong_About_Operationalizing_AI_FINAL.pdf).

11. 74% analityków danych i menedżerów najwyższego szczebla używa machine learning do analizy wydajności i raportowania (2021, https://learn.g2.com/machine-learning-statistics).

Czynniki wpływające na wdrożenie AI i ML w firmie, źródło: https://www.ibm.com/downloads/cas/GVAGA3JP, 2022


Obszary zastosowania machine learning w statystykach

W jakich obszarach firmy już teraz wdrażają uczenie maszynowe? W jakich dziedzinach wdrożą je w najbliższych latach? To postanowili sprawdzić specjaliści, a zebrane dane przedstawiono w formie statystyk.

12. W 2020 roku tylko 14,6% firm potwierdziło, że wdrożyło sztuczną inteligencję w powszechnej produkcji (2020, https://financesonline.com/machine-learning-statistics/).

13. Oczekuje się, że największe zastosowania sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą mieć w obsłudze klienta (2019, https://financesonline.com/machine-learning-statistics/).

14. 87% firm korzystających z AI planuje wykorzystać je do prognozowania sprzedaży i e-mail marketingu (2020, https://www.ventureharbour.com/marketing-ai-machine-learning-statistics/).


Uczenie maszynowe w marketingu i sprzedaży - statystyki

W jakich obszarach firmy stosują uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję? Jak sztuczna inteligencja pomaga im w sprzedaży i marketingu? Sprawdźmy statystyki w tym zakresie.

15. 49% organizacji wykorzystujących ML i AI w swoich procesach marketingowych i sprzedażowych, zarówno w fazie produkcyjnej, jak i pilotażowej, stosuje je do identyfikacji potencjalnych klientów, a 48% do uzyskiwania wglądu w swoich potencjalnych klientów i klientów (2022, https://hbr.org/sponsored/2020/02/artificial-intelligence-and-the-future-of-sales-and-marketing).

16. Firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję do sprzedaży zwiększyły liczbę potencjalnych klientów o ponad 50%, skróciły czas rozmów o 60-70% i osiągnęły redukcję kosztów o 40-60% (2021, https://learn.g2.com/machine-learning-statistics).

17. Zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego sprawia, że 49% konsumentów jest skłonnych częściej robić zakupy, a 34% będzie wydawać więcej pieniędzy (2021, https://learn.g2.com/machine-learning-statistics).

Chcesz poprawić widoczność swojej strony w Google? Postaw na pozycjonowanie

18.31% respondentów, którzy używają ML i AI w sprzedaży i marketingu, twierdzi, że zwiększyło swoje przychody i udział w rynku (2022, https://hbr.org/sponsored/2020/02/artificial-intelligence-and-the-future-of-sales-and-marketing).

19. 47% firm, w których wdrożono sztuczną inteligencję, stwierdziło, że może zoptymalizować sprzedaż i marketing, a 32% stwierdziło, że jest w stanie obniżyć koszty operacyjne (2021, https://learn.g2.com/machine-learning-statistics).

20. 67% specjalistów twierdzi, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą mieć w najbliższej przyszłości znaczący wpływ na zdolność firmy do konkurowania z firmami w branży (2022, https://hbr.org/sponsored/2020/02/artificial-intelligence-and-the-future-of-sales-and-marketing).

21. 56,5% specjalistów ds. marketingu wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do personalizacji treści (2019, https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/CMO/us-the-cmo-survey-fall-2019.pdf).

22. 78% marketerów jest entuzjastycznie nastawionych do wdrażania automatyzacji i uczenia maszynowego, ponieważ daje im to więcej czasu na skupienie się na swoich priorytetach <92022, https://www.thinkwithgoogle.com/marketing-strategies/automation/agencies-and-the-automation-journey/).

Obszary zastosowania uczenia maszynowego w marketingu


Statystyki uczenia maszynowego w handlu detalicznym

Handel detaliczny to jeden z istotnych obszarów, w którym firmy decydują się na zastosowanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Co na temat skuteczności w tym zakresie mówią statystyki i badania?

23. Największy potencjał zastosowania M: i AI w handlu detalicznym dotyczy trzech obszarów: personalizacji produkcji, przewidywania popytu oraz zarządzania zapasami i dostawami (PwC, 2022, https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf).

24. Handel detaliczny pozostanie największym rynkiem sztucznej inteligencji w USA w latach 2021-2025 (2022, https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS48958822).

25. 41% konsumentów twierdzi, że sztuczna inteligencja poprawi ich życie (https://www.strategyanalytics.com/access-services/ux-innovation/user-experience-strategies/reports/report-detail/41-of-consumers-believe-artificial-intelligence-will-make-their-lives-better#.WhxDuIanFEY).

Szukasz szybkiej i skutecznej reklamy online? Przetestuj Google Ads


Korzyści z zastosowania uczenia maszynowego w statystykach

Czy inwestycja w technologie uczenia maszynowego naprawdę się opłaca? Zobacz statystyki na temat zalet ML i AI.

26. 30% specjalistów IT twierdzi, że pracownicy już teraz oszczędzają czas dzięki oprogramowaniu i narzędziom z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (2022, https://www.ibm.com/downloads/cas/GVAGA3JP).

27. Przedsiębiorcy wdrażający AI liczą średnio na 31% redukcji kosztów (2022, https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/technology-and-the-future-of-work/intelligent-automation-2022-survey-results.html).

28. 47% firm stwierdziło, że dzięki wdrożeniu uczenia maszynowego udało im się zoptymalizować sprzedaż i marketing, a 32% stwierdziło, że udało im się obniżyć koszty operacyjne (2019, https://www2.deloitte.com/xe/en/insights/topics/analytics/automated-machine-learning-predictive-insights.html).

29. Do 2024 r. przedsiębiorstwa wykorzystujące sztuczną inteligencję będą o 50% szybciej reagować na potrzeby klientów, konkurentów, organów regulacyjnych i partnerów niż ich odpowiedniki (2020, https://www.oracle.com/a/ocom/docs/idc-infobrief-thrive-in-the-digital-era-with-ai.pdf).

30. Według statystyk sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe przyczynią się do wzrostu wydajności pracy nawet o 37% do 2025 r. (2020, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2020/652713/IPOL_STU(2020)652713_EN.pdf).

31. Szacuje się, że do 2035 roku sztuczna inteligencja zwiększy rentowność o 38% (ventureharbour.com/marketing-ai-machine-learning-statistics/).

32. 42% firm stwierdziło, że rentowność ich inicjatyw ML i AI przekroczyła ich oczekiwania, a tylko 1% stwierdziło, że nie spełnia oczekiwań (2021, https://www.accenture.com/sk-en/insights/artificial-intelligence/ai-maturity-and-transformation).

33. Ponad 92% firm twierdzi, że odnotowuje zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe (2022, https://www.newvantage.com/_files/ugd/e5361a_ad5a8b3da8254a71807d2dccdb0844be.pdf).

34. Wprowadzenie w Tłumaczu Google algorytmu opartego na uczeniu maszynowym ograniczyło liczbę błędów o 60% (2021, https://learn.g2.com/machine-learning-statistics).

35. Z badań PwC wynika, że ​​światowy PKB może wzrosnąć nawet o 14% w 2030 r. (do 15,7 bilionów dolarów dla globalnej gospodarki) w wyniku przyspieszonego rozwoju i absorpcji uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (2021, https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf).

36. Netflix zaoszczędził miliard dolarów dzięki algorytmowi uczenia maszynowego, który zapewnia łączny efekt personalizacji i rekomendacji treści (2017, https://blog.statwolf.com/9-key-facts-about-machine-learning-in-2017).

37. 43% millenialsów zapłaciłoby wyższą cenę za hybrydowy kanał obsługi klienta człowiek-bot (2021, https://learn.g2.com/machine-learning-statistics).

38. Przewiduje się, że do 2030 roku światowe PKB wzrośnie o 14% dzięki zastosowaniu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (2021, https://www.wsj.com/articles/the-current-state-of-ai-adoption-01549644400).

Wpływ wdrożenia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na sytuację gospodarczą w poszczególnych rejonach świata


Uczenie maszynowe w statystykach. Podsumowanie

Jak widać, wdrożenie uczenia maszynowego w swojej strategii marketingowej i biznesowej to nie fanaberia, ale realna potrzeba, którą wymusza środowisko, konsumenci, a także konkurenci, którzy aktywnie inwestują w rozwiązania z zakresu AI i ML. W efekcie zastosowania uczenia maszynowego możliwe jest podniesienie wydajności pracy zespołu, lepsze przewidywanie popytu i podaży i dostosowanie oferty do potrzeb odbiorców. Uczenie maszynowe z powodzeniem wykorzystasz do analizy i przewidywania zachowań odbiorców, personalizacji treści czy obsługi klienta. W efekcie zyskasz zadowolonych odbiorców, którzy będą czerpać satysfakcję z interakcji z Twoją marką.

 

Poznaj historie sukcesu naszych klientów

widoczni 56
Clitch
4.9
Google
4.8
Corner

Clutch.co to jedna z najbardziej wiarygodnych platform z opiniami na świecie!

opinie

Ponad 500 pozytywnych opinii w Google i 80 opinii na Clutch.co

 

Jesteśmy jedną z najlepiej i najczęściej ocenianych agencji marketingu internetowego w Polsce na największych platformach do ocen: Google i Clutch.co. Zobacz, nasze oceny i przekonaj się, że warto z nami współpracować.

 

 

 

 

Bezpłatna konsultacja SEO/ADS
Wyślij zapytanie
Wyślij zapytanie
Katarzyna Kapelczak
Katarzyna Kapelczak

Zawodową karierę zaczynała od dziennikarstwa sportowego, by następnie trafić do agencji widoczni i tworzyć treści dla klientów. Od 2018 roku przeszła drogą od juniora do stanowiska Content Managerki. Obecnie planuje i koordynuje proces tworzenia merytorycznych treści o digital marketingu na blogu widoczni, szuka nowych pomysłów na treści i usprawnienia. Tworzy artykuły blogowe dotyczące różnych aspektów marketingu internetowego – m.in. pozycjonowania, content marketingu, płatnych kampanii Google Ads, optymalizacji konwersji oraz UX. Regularnie poszerza swoją wiedzę, czytając zagraniczne blogi o pozycjonowaniu i promowaniu biznesu w internecie (m.in. Search Engine Journal, Search Engine Land, MOZ, Content Marketing Institute, blog Neil'a Patela). W swojej pracy wykorzystuje szereg narzędzi marketingowych, takich jak: Planer słów kluczowych, Ahrefs, Surfer, Senuto, Semstorm, a ChatGPT powoli przestaje mieć przed nią tajemnice. Swoje treści publikuje nie tylko na blogu widocznych, ale także w branżowych magazynach, np. Nowa Sprzedaż, E-commerce & Digital Marketing, Online Marketing.

Jest trenerką Akademii Widoczni, w ramach której realizuje szkolenia z zakresu zastosowania sztucznej inteligencji w content marketingu. Uczy, jak z powodzeniem wykorzystywać ChatGPT i inne narzędzia AI do tworzenia treści, by zwiększyć wydajność content marketingu bez utraty jakości i zaufania klientów.

Przeczytaj o autorze
Oceń ten artykuł:
38 statystyk, które przekonają Cię do wdrożenia machine learningu w Twojej firmie

Średnia ocen użytkowników4.85 na podstawie 113 głosów

UDOSTĘPNIJ