公司使用机器学习提高工作效率的5种方法

技术已经变得如此先进，以至于今天，几乎任何事情都有一个应用程序，从儿童教育到家庭装修，到健康监测，再到工作场所的生产力。收集关键数据以确定适用于特定情况的最佳行动已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

由于技术的原因，关键决策现在主要基于科学数据。这使得每一个动作都更加精确和无错误，尤其是在商业世界中。通过使用人工智能和机器学习，行业可以更好地满足消费者的需求。

如果员工快乐且富有成效，公司就可以更好地运作并提供最佳产出。劳动生产率百分比最高的国家是爱尔兰，尽管每周只有四天的工作时间，但其生产率却达到了 99.5%。这仅意味着更长的工作时间不等于生产力。

今天，公司特别使用机器学习来确保他们在业务运营上花费的金额达到适当的生产力输出。因为除了需要组织不同寻常的室内团队建设活动来提高员工士气外，今天的公司还需要提升他们在工作中进行的运营活动，以确保他们的团队始终保持高效。

以下是公司通过机器学习实现这一目标的一些方法：

1. 预测劳动力需求的变化

零售业经常发现保持较低的人力成本，同时确保客户满意和满意是一项挑战。零售店有时会长时间没有顾客，而让几名员工处理商店可能完全没有效率且成本高昂。

根据结果​​收集信息并输入 POS 的劳动力调度工具将提高零售店的生产力。该工具可确保考虑关键指标，例如人员小时数、每笔交易项目和每小时销售额，以确定在一天中的特定时间部署的适当员工数量。

招聘决策也将得到指导并显着降低劳动力成本，因为劳动力调度工具将帮助组织确定他们是否需要雇用全职或兼职员工。雇用兼职员工更具成本效益。而且，如果该工具预测不需要全职员工，那就更好了，并增加了公司的底线。

2. 雇用合适的人

每天都有数百份工作申请通过人力资源部门的大门，并过滤这些申请，以便聘请合适的人来执行基本的工作场所任务有时可能令人生畏。通常，被指派处理这些申请的人可能有偏见，或者可能无意中让他们的情绪影响他们的判断。

当一个工具的任务是过滤工作申请时，它可以在没有偏见的情况下这样做，并且完全忽略对情感的吸引力。像招聘应用程序这样过滤求职者独特资格的工具可以帮助人力资源部为公司雇用合适的人。

招聘申请的任务是注意不良招聘中固有的关键因素，并尽力避免这种情况进入申请流程的下一个级别。这样，只有与公司价值观相匹配的申请人才能最终上岗为公司执行相关任务。

3. 利用聊天机器人的力量

您的企业可以从聊天机器人中受益匪浅。自动保存在系统上的平台历史响应将被添加到客户查询的预测答案中。现在，如果聊天机器人无法回答任何问题，它会立即转发给团队成员以获得适当的确认。

这提高了生产力和响应时间，这也是客户满意度的重要组成部分。

4. 做出准确的销售预测

从各种渠道收集的信息可以有效地帮助管理者做出更接近准确的预测。在这样做时，可以实现人力的适当部署。可以收集来自所有平台(如社交媒体市场、电子商务商店和实体店)的信息，以创建对业务生产方面有用的销售预测。

如果您知道有多少销售进入，考虑其他关键细节(如事件)可以让您更直接地预测在不久的将来会发生什么。这将同时提高生产力并减少生产浪费。

5. 利用企业搜索

您的团队成员和客户可以从机器学习支持的企业搜索中受益。如果您的业务量很大，那么寻找内容可能会很困难，尤其是当这些内容分散在各种渠道和平台上时。

只需在您的设备上点击几下，客户和团队成员就可以访问对他们各自的任务有用的信息库。访问信息将使您组织中的人员能够更高效、更有成效地完成任务。

结论

无所事事的劳动时间是浪费金钱。确保当天部署在您的组织中的所有人员都以最佳状态工作并且富有成效，这将保证您的公司获得更高的利润。