کاهش تعصب: الگوریتم‌ها سوگیری تأیید یا سوگیری‌های عمومی را که ممکن است تیم‌ها (ناخواسته) هنگام تجزیه و تحلیل داده‌ها داشته باشند، ندارند، بنابراین نتایج بی‌طرفانه هستند.
این محدودیت به این خلاصه می‌شود: شما نمی‌توانید درک و تجربه انسانی را تکرار کنید، بنابراین در هنگام استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی ضروری است که این موضوع را در نظر بگیرید.
آنالیز هوش مصنوعی به کسب و کارها مزیت رقابتی می دهد
مهم ترین محدودیت تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی این است که یک کامپیوتر انسان نیست. در حالی که ماشین‌ها می‌توانند داده‌های بسیار بیشتری را در مدت زمان کوتاه‌تری مرتب‌سازی کنند، انسان یک تجارت و فرآیندهای آن را بهتر از یک کامپیوتر می‌شناسد.
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 تولید می‌کنند که بازاریابان می‌توانند از طریق آن تصمیم‌های مبتنی بر داده بگیرند.
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 عملکرد بازاریابی کسب کنند. کاربردهای بالقوه عبارتند از:
عملکرد داخلی: رهبران کسب‌وکار می‌توانند از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی برای درک عملکرد داخلی تیم، از نرخ برد تا امتیازات رضایت مشتری، برای درک درستی و شناسایی فرصت‌های بهبود استفاده کنند.
محدودیت های AI Analytics
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در درک داده‌ها در هنگام پردازش داده‌ها بهتر می‌شوند و نتایج جامع و دقیقی را به ارمغان می‌آورند.
آزمایش کردن: تست های بازاریابی معمول خود را انجام دهید و نسخه(های) را که به احتمال زیاد معیارهای بازاریابی کلیدی مانند ROI و تبدیل ها را به حداکثر می رساند، کشف کنید.
تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی همچنین برای سایر زمینه های کسب و کار مفید است، از جمله:
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 کسب‌وکار شخصی بسازند.
تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی نوعی تجزیه و تحلیل داده است که از یادگیری ماشینی برای پردازش مقادیر زیادی داده برای شناسایی الگوها، روندها و روابط استفاده می کند. نیازی به ورودی انسانی ندارد و کسب‌وکارها می‌توانند از نتایج برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها استفاده کنند و رقابتی باقی بمانند.
تجزیه و تحلیل AI با تجزیه و تحلیل سنتی متفاوت است زیرا توسط ماشین هدایت می شود. مقیاس آن مهم تر است، پردازش داده ها سریع تر است و الگوریتم ها خروجی های دقیقی را ارائه می دهند.
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
گزارش روندهای بازاریابی 2023 ما 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.
مزایای استفاده از AI Analytics
تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی را وارد کنید، فرآیندی صرفه جویی در زمان که بازاریابان پاسخ هایی را که برای ایجاد کمپین های مبتنی بر داده نیاز دارند، به ارمغان می آورد. در این پست به بحث خواهیم پرداخت:
تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی چیست؟
شناسایی مناطق مشکل: یک مزیت بزرگ تجزیه و تحلیل داده های هوش مصنوعی کشف نقاط داده جدیدی است که ممکن است از طریق پردازش خود پیدا 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 تحلیل‌های هوش مصنوعی می‌توانند کاری را که انسان‌ها انجام می‌دهند انجام دهند، اما مراقب باشید که آن را به عنوان یک جایگزین کامل در نظر بگیرید. اگر از هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنید، از آن برای تکمیل توانایی ها و تخصص تیم خود استفاده کنید.
تقسیم بندی کمپین: ابزارهای هوش مصنوعی از داده‌ها برای کشف اولویت‌های مصرف‌کننده استفاده می‌کنند، بنابراین می‌توانید کمپین‌های بخش‌بندی شده ایجاد کنید تا پتانسیل تبدیل و بازگشت سرمایه را به حداکثر برسانید.
مراقب باشید که با ابزارهای هوش مصنوعی به عنوان جایگزینی برای درک انسان رفتار کنید. تیم‌ها می‌توانند از بینش‌ها (و به میزان زیادی از بینش‌ها بهره‌مند شوند) در کنار درک زمینه‌ای خود از نیازهای تجاری قبل از تصمیم‌گیری استفاده کنند.
ماشین‌ها به زمان خاموشی مورد نیاز انسان نیاز ندارند، بنابراین پردازش داده‌ها می‌تواند فوراً اتفاق بیفتد. می توان آن را به سادگی با یک مجموعه داده تغذیه کرد و برای پردازش، یادگیری و ارائه بینش به حال خود رها کرد.
3. دقت
تجزیه و تحلیل تجارت الکترونیک: در مورد نرخ تبدیل صفحه اطلاعاتی کسب کنید و کشف کنید که چه چیزی ممکن است باعث شود خریداران از مسیر خرید خارج شوند.
تفاوت های کلیدی بین تجزیه و تحلیل داده های انسانی و تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی سه مزیت اصلی استفاده از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی است: مقیاس، سرعت و دقت:
1. مقیاس
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.
سئو: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند هدف جستجو در پشت پرسش‌ها را درک کنند و به شما کمک کنند تا درباره نوع محتوا برای ایجاد و شناسایی فرصت‌های جدید کلمات کلیدی اطلاعات بیشتری کسب کنید.
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.
تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی گاهی اوقات به عنوان تجزیه و تحلیل افزوده نامیده 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 نحوه کاوش و تجزیه و تحلیل مردم داده ها در پلتفرم های تجزیه و تحلیل و BI. “
نحوه استفاده از هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده ها
همچنین می‌توانید الگوریتم‌هایی را بر روی زبان و استانداردهای صنعت آموزش دهید تا نتایج به صورت متناوب با اهداف تجاری شما مرتبط باشند.
برخی از مزایای اضافی عبارتند از:
به عنوان مثال، یک ابزار تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی می تواند نتایج یک تست A/B را پردازش کند و به سرعت بگوید 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.
ابزارهای تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی می توانند حجم زیادی از داده ها را در یک زمان مورد استفاده قرار دهند. مقیاس آن همچنین یک مزیت رقابتی به همراه دارد، زیرا ماشین‌ها می‌توانند داده‌های در دسترس عموم را از منابع دیگر جستجو کنند، آزمایش‌های مقایسه‌ای را اجرا کنند و به شما کمک کنند درباره عملکرد رقبا و نحوه اندازه‌گیری اطلاعات بیشتری کسب کنید.
2. سرعت
به فرآیند تجزیه و تحلیل داده های فعلی خود نگاهی بیندازید تا ببینید در کجا مناسب است و از مزایای آن بهره مند شوید.
