Machine learning: wat is het en hoe gebruik je het?
Table Of Contents
Wat is machine learning?
Machine learning (ML) is een vorm van kunstmatige intelligentie. Hier heb je nu al elke dag mee te maken. Kijk je bijvoorbeeld Netflix? Netflix weet precies (nou ja, zo precies ook weer niet) welke series jij leuk vindt.
Of wat denk je van social media? Elk platform – Instagram, LinkedIn, TikTok, YouTube, etc. – gebruikt machine learning om te bepalen welke content je te zien krijgt.
Dit gebeurt op basis van je gedrag: waar je op klikt, hoe lang je naar een post kijkt, welke berichten je liket en met wie je interactie hebt.
Maar ook bedrijfssoftware, zoals facturatiesoftware die automatisch facturen genereert en verstuurt, maakt gebruik van machine learning.
AI, machine learning en deep learning: wat is het verschil?
AI, machine learning en deep learning worden vaak door elkaar gebruikt, maar ze betekenen niet hetzelfde.
AI is de overkoepelende term, machine learning is een onderdeel daarvan, en deep learning is een geavanceerde vorm van machine learning.
Eerst even de belangrijkste termen op een rijtje:
- Kunstmatige intelligentie (AI) is de brede term voor systemen die taken uitvoeren waarvoor normaal menselijk denkvermogen nodig is.
- Machine learning (ML) is een subcategorie van AI waarbij een systeem leert van data zonder expliciet geprogrammeerd te worden. Hoe meer data, hoe slimmer het wordt.
- Deep learning is een specifieke vorm van machine learning die werkt met neurale netwerken, geïnspireerd op hoe ons brein werkt. Dit wordt vaak gebruikt bij beeld- en spraakherkenning.
De verschillende machine learning modellen
Machine learning gaat om patronen herkennen. Je geeft een algoritme een set data en het systeem leert verbanden te leggen. Vervolgens kan het voorspellingen doen op basis van nieuwe informatie.
Er zijn verschillende manieren waarop machine learning kan werken:
- Supervised learning (begeleide training). Je geeft het systeem voorbeelden met juiste antwoorden.
- Unsupervised learning (onbegeleide training). Het systeem zoekt zelf patronen in data zonder vooraf bepaalde categorieën.
- Reinforcement learning (leren door beloning). Het systeem leert door trial-and-error en krijgt een beloning voor juiste keuzes.
Hoe kun jij machine learning gebruiken?
Nu het praktische deel: hoe kun je als ondernemer machine learning inzetten om je werk makkelijker te maken? Hier zijn een paar concrete toepassingen:
1. Segmenteren en prioriteren van klanten en leads
Dankzij machine learning kunnen tools als FlowQi CRM + Email Marketing klanten groeperen in actieve, inactieve en potentiële kopers. Hierdoor kun je doelgerichte campagnes maken, bijvoorbeeld voor klanten die al een tijdje niets meer hebben gekocht.
En aan de hand van ‘predictive lead scoring’ kan het CRM-systeem automatisch bepalen welke leads het meest waardevol zijn, bijvoorbeeld:
| Lead | Websitebezoeken | E-mails geopend | Demo aangevraagd? | Score |
|---|---|---|---|---|
| A | 5 | 3 | ja | 90% |
| B | 2 | 1 | nee | 40% |
| C | 10 | 5 | ja | 95% |
Het systeem kan dan automatisch:
- Lead A en C doorsturen naar een salesmedewerker voor een opvolgcall.
- Lead B in een nurture-flow zetten met extra informatie.
2. Gepersonaliseerde aanbiedingen
Stel dat je een webshop hebt en je wilt klanten persoonlijke aanbiedingen sturen. Machine learning kan gedrag analyseren en voorspellen welke producten een klant waarschijnlijk zal kopen. Zo kun je gerichter en effectiever adverteren.
3. Voorspellen van omzet en trends
Met machine learning kun je op basis van je verkoopgegevens trends ontdekken en voorspellen welke maanden je meer of minder omzet gaat draaien. Handig voor het beheer van je voorraden en het plannen van je budget.
4. Automatisch categoriseren en genereren van facturen
Boekhouding is niet de meest favoriete sport van ondernemers, maar machine learning kan dat een stuk makkelijker maken. AI-tools kunnen bonnetjes scannen, herkennen of iets een zakelijke lunch of software-abonnement is, en dit automatisch verwerken.
En wat dacht je van de Facturatie Tool van FlowQi, die automatisch facturen aanmaakt en verstuurt wanneer je een project of milestone hebt afgerond? Oh, en je klant automatisch een herinnering stuurt wanneer hij te laat is met betalen.
Kijk, daarom houden wij van machine learning! Het scheelt je gewoon heel veel tijd en kopzorgen.
5. Slimmere personeelsplanning en taakverdeling
Werk je met een team? Machine learning helpt om werkroosters efficiënter in te plannen op basis van piekmomenten of eerdere roosters. Ook kan het taken toewijzen aan medewerkers die daar het meest geschikt voor zijn.
Waar begin je als ondernemer?
Je hoeft dus geen programmeur te zijn om van machine learning te profiteren. Veel tools die je al gebruikt, zoals Google, Netflix of Instagram, passen machine learning toe zonder dat je het doorhebt.
Maar hoe pas je machine learning toe in je eigen bedrijf?
- Kijk eerst welke taken in je bedrijf repetitief of tijdrovend zijn. Denk aan klantenservice, marketing of administratie.
- Probeer de tools van FlowQi uit, die dit met machine learning kunnen automatiseren. Meld je aan als tester van ons BETA Program om gratis al onze bedrijfssoftware uit te proberen.
- Test en evalueer. Begin met kleine toepassingen, bijvoorbeeld met predictive leadscoring of een AI-gestuurde advertentiecampagne.
Begin klein en test wat werkt
Start klein: automatiseer een paar taken en kijk waar je de grootste winst boekt. Benieuwd hoe FlowQi je kan helpen met automatisering en machine learning? Meld je aan voor ons BETA Program en test al onze bedrijfssoftware gratis uit!