Что такое ИИ-аналитика?

Используйте ИИ-аналитику — процесс, который экономит время и дает маркетологам ответы, необходимые для создания кампаний на основе данных. В этом посте мы обсудим:

• Что такое ИИ-аналитика?
• Как использовать ИИ в аналитике данных
• Преимущества использования ИИ-аналитики
• Бизнес-приложения AI Analytics
• Ограничения ИИ-аналитики

Что такое ИИ-аналитика?

Как и любое другое машинное обучение, аналитика ИИ со временем становится все более точной и точной, особенно когда ее обучают изучению отраслевых предпочтений для контекстуализации результатов в соответствии с индивидуальными бизнес-потребностями.

Аналитику ИИ иногда называют расширенной аналитикой, которую Gartner определяет как «использование вспомогательных технологий, таких как машинное обучение и ИИ, для помощи в подготовке данных, генерации и объяснении идей для улучшения того, как люди изучают и анализируют данные в аналитике и платформах BI». ».

Как использовать ИИ в аналитике данных

Аналитика ИИ отличается от традиционной аналитики тем, что она управляется машиной. Его масштаб более значителен, обработка данных происходит быстрее, а алгоритмы дают точные результаты.

Аналитика ИИ может делать то же, что и люди, но не забывайте рассматривать ее как полную замену. Если вы используете ИИ для анализа данных, рассмотрите возможность его использования для расширения возможностей и опыта вашей команды.

Например, инструмент аналитики AI может обрабатывать результаты A/B-тестирования и быстро определять, какая версия имеет самый высокий ROI и коэффициент конверсии. Маркетолог может взять эту информацию, точно определить, что повлияло на производительность каждой версии, и применить эту информацию к будущим маркетинговым практикам.

Преимущества использования ИИ-аналитики

Ключевые различия между анализом данных, выполняемых человеком, и аналитикой ИИ заключаются в трех основных преимуществах использования аналитики ИИ: масштаб, скорость и точность:

1. Масштаб

Инструменты аналитики ИИ могут одновременно использовать большие объемы данных. Его масштаб также дает конкурентное преимущество, поскольку машины могут искать общедоступные данные из других источников, проводить сравнительные тесты и помогать вам больше узнать о производительности конкурентов и о том, как вы оцениваете их.

2. Скорость

Машины не требуют времени простоя, необходимого людям, поэтому обработка данных может происходить мгновенно. Ему можно просто передать набор данных и оставить его в покое для обработки, извлечения уроков и получения информации.

3. Точность

Алгоритмы машинного обучения лучше понимают данные при обработке данных, обеспечивая исчерпывающие и точные результаты.

Вы также можете обучать алгоритмы отраслевому языку и стандартам, чтобы результаты были контекстуально релевантны вашим бизнес-целям.

Некоторые дополнительные преимущества включают в себя:

• Снижение предвзятости: алгоритмы не имеют предвзятости подтверждения или общих предубеждений, которые могут (непреднамеренно) иметь команды при анализе данных, поэтому результаты непредвзяты.
• Новые идеи: поскольку масштаб данных намного превышает возможности человека, аналитика ИИ может пролить свет на тенденции и закономерности, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными ограниченными возможностями исследователей-людей.

Бизнес-приложения AI Analytics

Машинное обучение и ИИ работают вместе, помогая предприятиям принимать решения на основе данных. Маркетологи могут получить глубокое представление о поведении потребителей и эффективности маркетинга. Потенциальные приложения включают:

• Тестирование. Проведите обычные маркетинговые тесты и определите версии, которые с наибольшей вероятностью позволят максимизировать ключевые маркетинговые показатели, такие как рентабельность инвестиций и конверсии.
• Сегментация кампании: инструменты ИИ используют данные для определения предпочтений потребителей, поэтому вы можете создавать сегментированные кампании, чтобы максимизировать потенциал конверсий и рентабельность инвестиций.
• SEO: алгоритмы машинного обучения могут понять цель поиска, стоящую за запросами, и помочь вам узнать больше о типе контента для создания и выявления новых возможностей ключевых слов.
• Аналитика электронной коммерции: узнайте о коэффициентах конверсии страниц и узнайте, что может заставить покупателей отказаться от покупки.
• Выявление проблемных областей. Большим преимуществом анализа данных ИИ является обнаружение новых точек данных, которые вы можете не обнаружить при обработке. Вы можете обнаружить скрытые переменные, влияющие на производительность, и адаптировать свои стратегии для их устранения.

Аналитика ИИ также полезна для других областей бизнеса, в том числе:

• Прогнозирование продаж. Команды могут использовать ИИ-аналитику для прогнозирования доходов и продаж на основе исторических данных.
• Мониторинг качества обслуживания клиентов. Данные помогают специалистам по обслуживанию понять уровень удовлетворенности клиентов и научиться повышать их лояльность и снижать отток клиентов.
• Внутренняя производительность: бизнес-лидеры могут использовать ИИ-аналитику, чтобы понять внутреннюю производительность команды, от процента побед до оценки удовлетворенности клиентов, чтобы понять, что идет правильно, и определить возможности для улучшения.

Ограничения ИИ-аналитики

Наиболее существенным ограничением аналитики ИИ является то, что компьютер — это не человек. В то время как машины могут обрабатывать значительно больше данных за более короткое время, человек знает бизнес и его процессы лучше, чем компьютер.

Не забывайте относиться к инструментам ИИ как к замене человеческого понимания. Команды могут использовать информацию (и получить от нее большую пользу) наряду со своим контекстуальным пониманием потребностей бизнеса, прежде чем принимать решения.

Ограничение сводится к следующему: вы не можете воспроизвести человеческое понимание и опыт, поэтому важно учитывать это при использовании инструментов ИИ.

ИИ-аналитика дает бизнесу конкурентное преимущество

В целом, использование ИИ-аналитики дает компаниям конкурентное преимущество. Алгоритмы машинного обучения дают информацию на основе данных, на основе которой маркетологи могут принимать решения на основе данных.

Взгляните на свой текущий процесс анализа данных, чтобы увидеть, где он вписывается, и пожинайте плоды.