Blogg
Innsikt og trender fra våre eksperter
Innsikt og trender fra våre eksperter
Datadrevet vedlikehold omtales ofte i sammenheng med Industri 4.0, IoT, sensorer, stordata, maskinlæring og kunstig intelligens. Dette er viktige og relevante teknologibegreper, men som alltid er teknologiene kun virkemidler for å oppnå noe, og ikke målet i seg selv. For datadrevet vedlikehold er målet typisk betydelig reduserte vedlikeholdskostnader og redusert nedetid. Så: Hvordan bør man gå fram for å utnytte teknologiene effektivt, så man kan skape varige forbedringer i vedlikeholdet?
Machine learning models to predict customer behavior and A/B testing of marketing actions have become key capabilities in any modern marketing function. Together, they increase the impact of the marketing spend by finding the right messages to deliver to each customer to increase sales and loyalty.
Which product is the most relevant to offer your customer right now? This is a central and repeating question within sales and marketing. Recommendation engines are often used to find the answer, building on historical data about the sales of thousands of products, and are known to perform well in retail settings. But what do you do if you don’t have that many products?