AI Analytics چیست؟

گزارش روندهای بازاریابی ما در سال 2023 نشان داد که بازاریابان مبتنی بر داده در سال 2023 برنده خواهند شد. منطقی است، اما تجزیه و تحلیل داده ها می تواند برای بسیاری از مشاغل چالش برانگیز و وقت گیر باشد.

وارد تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی شوید، فرآیندی صرفه جویی در زمان که به بازاریابان پاسخ هایی را می دهد که برای ایجاد کمپین های مبتنی بر داده ها نیاز دارند. در این پست به بحث خواهیم پرداخت:

همانند سایر یادگیری‌های ماشینی، تجزیه و تحلیل‌های هوش مصنوعی در طول زمان دقیق‌تر و دقیق‌تر می‌شوند، به‌ویژه زمانی که آموزش می‌بینند ترجیحات صنعت را بیاموزند تا نتایج را مطابق با نیازهای فردی کسب‌وکار قرار دهند.

تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی گاهی اوقات به عنوان تجزیه و تحلیل پیشرفته شناخته می شود، که گارتنر آن را اینگونه تعریف می کند: «استفاده از فناوری های توانمند مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای کمک به آماده سازی داده ها، تولید بینش و توضیح بینش برای تقویت روشی که افراد در تجزیه و تحلیل و تجزیه و تحلیل داده ها کاوش و تجزیه و تحلیل می کنند. بستر، زمینه.”

نحوه استفاده از هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل های هوش مصنوعی از این جهت که ماشین محور هستند با تحلیل های سنتی متفاوت است. مقیاس آن مهم تر است، پردازش داده ها سریع تر است و الگوریتم ها نتایج دقیقی را ارائه می دهند.

تجزیه و تحلیل‌های هوش مصنوعی می‌توانند کاری را که انسان‌ها انجام می‌دهند انجام دهند، اما مراقب باشید که آنها را جایگزین کاملی نبینید. اگر از هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنید، استفاده از آن را برای تکمیل قابلیت ها و تخصص تیم خود در نظر بگیرید.

به عنوان مثال، یک ابزار تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی می تواند نتایج یک تست A/B را پردازش کند و به سرعت تشخیص دهد که کدام نسخه بالاترین ROI و نرخ تبدیل را داشته است. یک بازاریاب می‌تواند این اطلاعات را دریافت کند، دقیقاً مشخص کند چه چیزی بر عملکرد هر نسخه تأثیر گذاشته است و این اطلاعات را در شیوه‌های بازاریابی آتی اعمال کند.

مزایای استفاده از AI Analytics

تفاوت های کلیدی بین تجزیه و تحلیل داده های مبتنی بر انسان و تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی سه مزیت اصلی استفاده از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی است: مقیاس، سرعت و دقت:

1. مقیاس

ابزارهای تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی می توانند از مقادیر زیادی داده به طور همزمان استفاده کنند. مقیاس آن همچنین به آن یک مزیت رقابتی می‌دهد، زیرا ماشین‌ها می‌توانند داده‌های در دسترس عموم را از منابع دیگر جستجو کنند، معیارها را اجرا کنند و به شما کمک کنند تا در مورد نحوه عملکرد رقبا و نحوه اندازه‌گیری شما اطلاعات بیشتری کسب کنید.

2. سرعت

ماشین‌ها به زمان خاموشی که انسان‌ها نیاز دارند نیاز ندارند، بنابراین پردازش داده‌ها را می‌توان به صورت آنی انجام داد. به سادگی می توان مجموعه ای از داده ها را تغذیه کرد و به تنهایی برای پردازش، یادگیری و ارائه بینش رها کرد.

3. دقت

الگوریتم های یادگیری ماشینی در درک داده ها با پردازش داده ها بهتر می شوند و به نتایج جامع و دقیقی دست می یابند.

همچنین می‌توانید الگوریتم‌هایی را به زبان و استانداردهای صنعت آموزش دهید تا نتایج به‌طور متناوب با اهداف تجاری شما مرتبط باشد.

برخی از مزایای اضافی عبارتند از:

• کاهش تعصب: الگوریتم‌ها سوگیری تأیید یا سوگیری عمومی ندارند که تیم‌ها (به طور ناخواسته) هنگام تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند داشته باشند، بنابراین نتایج بی‌طرفانه هستند.

• بینش جدید: از آنجایی که مقیاس داده ها بسیار بزرگتر از توانایی های انسان است، تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی می تواند روندها و الگوهایی را که در غیر این صورت ممکن است توسط توانایی های محدود محققان انسانی مورد توجه قرار نگیرد، روشن کند.

کاربردهای تجاری AI Analytics

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی با یکدیگر همکاری می کنند تا به کسب و کارها کمک کنند تا تصمیمات مبتنی بر داده را بگیرند. بازاریابان می توانند بینش عمیقی در مورد رفتار مصرف کننده و اثربخشی بازاریابی به دست آورند. کاربردهای بالقوه عبارتند از:

• آزمایش کردن: تست های بازاریابی معمولی خود را اجرا کنید و نسخه(های) را کشف کنید که به احتمال زیاد معیارهای بازاریابی کلیدی مانند ROI و تبدیل ها را به حداکثر می رساند.

• تقسیم بندی کمپین: ابزارهای هوش مصنوعی از داده ها برای کشف ترجیحات کاربر استفاده می کنند، بنابراین می توانید کمپین های تقسیم بندی شده ایجاد کنید تا پتانسیل تبدیل و بازگشت سرمایه را به حداکثر برسانید.

• سئو: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند هدف جستجو در پشت پرسش‌ها را درک کنند و به شما کمک کنند تا درباره نوع محتوا بیشتر بدانید تا فرصت‌های جدید کلمات کلیدی را ایجاد و شناسایی کنید.

• تجزیه و تحلیل تجارت الکترونیک: در مورد نرخ تبدیل درون صفحه اطلاعاتی کسب کنید و کشف کنید که چه چیزی ممکن است باعث شود خریداران مسیر خرید را رها کنند.

• شناسایی مناطق مشکل: مزیت بزرگ تجزیه و تحلیل داده های هوش مصنوعی کشف نقاط داده جدید است که ممکن است از طریق پردازش خود کشف نکنید. می توانید متغیرهای پنهانی را که بر عملکرد تأثیر می گذارند کشف کنید و استراتژی های خود را برای رسیدگی به آنها تطبیق دهید.

تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی همچنین به سایر زمینه های رشد کسب و کار، از جمله:

• پیش بینی فروش: تیم ها می توانند از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی برای پیش بینی درآمد و فروش بر اساس داده های تاریخی استفاده کنند.

• نظارت بر تجربه مشتری: داده ها به تیم های خدماتی کمک می کند تا سطوح رضایت مشتری را درک کنند و بیاموزند که چگونه وفاداری مشتری را ایجاد کنند و ریزش را کاهش دهند.

• عملکرد داخلی: رهبران رشد کسب و کار می توانند از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی برای درک عملکرد داخلی تیم، از نرخ برد گرفته تا امتیازات رضایت مشتری، برای درک درستی و شناسایی فرصت های بهبود استفاده کنند.

محدودیت های AI Analytics

مهم ترین محدودیت تحلیل هوش مصنوعی این است که کامپیوتر انسان نیست. در حالی که ماشین‌ها می‌توانند داده‌های بسیار بیشتری را در زمان کمتری مرتب کنند، یک انسان رشد کسب و کار و فرآیندهای آن را بهتر از یک کامپیوتر می‌شناسد.

مراقب باشید که با ابزارهای هوش مصنوعی به عنوان جایگزینی برای درک انسان رفتار کنید. تیم‌ها می‌توانند از بینش‌ها (و از بینش‌ها بهره زیادی ببرند) همراه با درک زمینه‌ای خود از نیازهای تجاری قبل از تصمیم‌گیری استفاده کنند.

محدودیت به این نتیجه می رسد: شما نمی توانید درک و تجربه انسان را کپی کنید، بنابراین مهم است که هنگام استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی به این موضوع توجه کنید.

AI Analytics به کسب و کارها مزیت رقابتی می دهد

به طور کلی، استفاده از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی به کسب و کارها مزیت رقابتی می دهد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین بینش‌های مبتنی بر داده‌ها را ایجاد می‌کنند که بازاریابان می‌توانند از طریق آن تصمیم‌های مبتنی بر داده بگیرند.

به فرآیند تجزیه و تحلیل داده های فعلی خود نگاهی بیندازید تا ببینید کجا مناسب است و از مزایای آن بهره مند شوید.