Что такое AI-аналитика?
Отчеты о тенденциях в маркетинге за 2023 год утверждают, что успех ждет тех маркетологов, что в своей работе ориентируются на данные. Резонно, но data-анализ может быть сложным и трудоемким для многих компаний.
Использование аналитики на основе искусственного интеллекта (AI) — процесс, который экономит время и дает маркетологам ответы, необходимые для создания кампаний на основе данных.
Так о чем же речь?
AI-аналитика — это тип анализа данных, который использует машинное обучение для обработки больших объемов информации с целю выявить закономерности, тенденции и взаимосвязи. Это не требует участия человека, а компании могут использовать результаты для принятия решений на основе отчетов и сохранять конкурентоспособность.
Как и любое другое машинное обучение, AI-аналитика
со временем становится все более точной и аккуратной, особенно когда ее тренируют исследовать отраслевые предпочтения для контекстуализации результатов в соответствии с индивидуальными бизнес-потребностями.
AI-аналитику иногда называют расширенной, определяя ее как «использование вспомогательных технологий, таких как машинное обучение и AI, для помощи в подготовке данных, генерировании и объяснении инсайтов для расширения возможностей изучения и анализа данных в платформах аналитики и BI».
Как использовать AI в аналитике данных
AI-аналитика отличается от традиционной тем, что она управляется машиной. Масштаб более значителен, обработка данных происходит быстрее, а алгоритмы дают точные результаты.
AI-аналитика может делать то же, что и люди, но но не стоит рассматривать его как полную замену. Если вы используете AI для анализа данных, подумайте о расширении с его помощью способностей и опыта вашей команды.
Например, инструмент AI-аналитика 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.
Использование аналитики на основе искусственного интеллекта (AI) — процесс, который экономит время и дает маркетологам ответы, необходимые для создания кампаний на основе данных.
Так о чем же речь?
AI-аналитика — это тип анализа данных, который использует машинное обучение для обработки больших объемов информации с целю выявить закономерности, тенденции и взаимосвязи. Это не требует участия человека, а компании могут использовать результаты для принятия решений на основе отчетов и сохранять конкурентоспособность.
Как и любое другое машинное обучение, AI-аналитика
со временем становится все более точной и аккуратной, особенно когда ее тренируют исследовать отраслевые предпочтения для контекстуализации результатов в соответствии с индивидуальными бизнес-потребностями.
AI-аналитику иногда называют расширенной, определяя ее как «использование вспомогательных технологий, таких как машинное обучение и AI, для помощи в подготовке данных, генерировании и объяснении инсайтов для расширения возможностей изучения и анализа данных в платформах аналитики и BI».
Как использовать AI в аналитике данных
AI-аналитика отличается от традиционной тем, что она управляется машиной. Масштаб более значителен, обработка данных происходит быстрее, а алгоритмы дают точные результаты.
AI-аналитика может делать то же, что и люди, но но не стоит рассматривать его как полную замену. Если вы используете AI для анализа данных, подумайте о расширении с его помощью способностей и опыта вашей команды.
Например, инструмент AI-аналитика 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 AI-аналитики
Ключевые различия между анализом данных, выполняемых человеком и AI заключаются в трех основных преимуществах использования искуственного интеллекта: масштаб, скорость и точность
1. Масштаб
Инструменты AI-аналитики могут одновременно использовать большие объемы данных. Этот масштаб также обеспечивает конкурентное преимущество, поскольку машины могут искать общедоступную информацию из разных источников, проводить сравнительные тесты и помогать вам больше узнать о производительности конкурентов и о том, на сколько вы ровня им.
2. Скорость
Машины не требуют времени простоя, необходимого людям. Поэтому обработка информации происходит мгновенно. Можно просто передать набор данных и оставить машину в покое для обработки, обучения и получения инсайтов.
3. Точность
Алгоритмы машинного обучения лучше понимают данные при обработке, 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) появляться у людей при анализе данных. Поэтому выводы AI беспристрастны.
Новые идеи: поскольку масштаб данных намного превышает возможности человека, AI-аналитика может пролить свет на тенденции и закономерности, которые могли бы остаться незамеченными из-за ограниченных возможностей исследователей-людей.
1. Масштаб
Инструменты AI-аналитики могут одновременно использовать большие объемы данных. Этот масштаб также обеспечивает конкурентное преимущество, поскольку машины могут искать общедоступную информацию из разных источников, проводить сравнительные тесты и помогать вам больше узнать о производительности конкурентов и о том, на сколько вы ровня им.
2. Скорость
Машины не требуют времени простоя, необходимого людям. Поэтому обработка информации происходит мгновенно. Можно просто передать набор данных и оставить машину в покое для обработки, обучения и получения инсайтов.
3. Точность
Алгоритмы машинного обучения лучше понимают данные при обработке, 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) появляться у людей при анализе данных. Поэтому выводы AI беспристрастны.
Новые идеи: поскольку масштаб данных намного превышает возможности человека, AI-аналитика может пролить свет на тенденции и закономерности, которые могли бы остаться незамеченными из-за ограниченных возможностей исследователей-людей.
Бизнес-приложения AI-аналитики
Машинное обучение и AI работают вместе, помогая предприятиям принимать решения на основе данных. Маркетологи могут получить глубокое представление о поведении потребителей и эффективности маркетинга. Приложения включают:
Тестирование. Проведите обычные маркетинговые тесты и определите версии, которые с наибольшей вероятностью позволят максимизировать ключевые показатели, такие как рентабельность инвестиций и конверсии.
Сегментация кампании: инструменты AI 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 что может заставить клиентов отказаться от покупки.
Выявление проблемных областей. Большим преимуществом анализа данных искусственным интеллектом является обнаружение новых точек данных, которые вы можете не найти при обработке. Это могут быть скрытые переменные, влияющие на производительность. Используя результаты анализа можно адаптировать свои стратегии для их ошибок.
AI-аналитика также полезна для других областей бизнеса, в том числе:
Прогнозирование продаж. Команды могут использовать AI-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.
Внутренняя производительность. Руководство может использовать AI-аналитику, чтобы понять внутреннюю производительность команды: от процента побед до оценки удовлетворенности клиентов. Это дает представление, что идет правильно и какие есть возможности для улучшения.
Тестирование. Проведите обычные маркетинговые тесты и определите версии, которые с наибольшей вероятностью позволят максимизировать ключевые показатели, такие как рентабельность инвестиций и конверсии.
Сегментация кампании: инструменты AI 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 что может заставить клиентов отказаться от покупки.
Выявление проблемных областей. Большим преимуществом анализа данных искусственным интеллектом является обнаружение новых точек данных, которые вы можете не найти при обработке. Это могут быть скрытые переменные, влияющие на производительность. Используя результаты анализа можно адаптировать свои стратегии для их ошибок.
AI-аналитика также полезна для других областей бизнеса, в том числе:
Прогнозирование продаж. Команды могут использовать AI-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.
Внутренняя производительность. Руководство может использовать AI-аналитику, чтобы понять внутреннюю производительность команды: от процента побед до оценки удовлетворенности клиентов. Это дает представление, что идет правильно и какие есть возможности для улучшения.
Ограничения AI-аналитики
Наиболее существенным ограничением AI-аналитики является то, что компьютеры — это не люди. В то время как машины могут обрабатывать значительно больше данных за более короткое время, человек лучше знает свой бизнес и его процессы.
Нельзя относиться к инструментам AI как к замене человеческого разума. 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 человеческий разум и опыт, что важно учитывать это при использовании инструментов AI.
AI-аналитика дает бизнесу конкурентное преимущество
В целом, использование AI-аналитики обеспечивает компаниям конкурентное преимущество. Алгоритмы машинного обучения, выдают инсайты, а маркетологи принимают управленческие решения на основе больших данных. Присмотритесь к своему текущему процессу анализа данных, чтобы понять, где он применим, и извлечь выгоду.
Нельзя относиться к инструментам AI как к замене человеческого разума. 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 человеческий разум и опыт, что важно учитывать это при использовании инструментов AI.
AI-аналитика дает бизнесу конкурентное преимущество
В целом, использование AI-аналитики обеспечивает компаниям конкурентное преимущество. Алгоритмы машинного обучения, выдают инсайты, а маркетологи принимают управленческие решения на основе больших данных. Присмотритесь к своему текущему процессу анализа данных, чтобы понять, где он применим, и извлечь выгоду.
