Wie man Wissenswissenschaft und KI kombiniert, ohne Kenntnisse in beiden zu haben (kompetente Ideen und Ausrüstung)

Als Vermarkter haben Sie wahrscheinlich den Wert von Daten bei der Entscheidungsfindung und Strategieentwicklung beobachtet. Wahrscheinlich sind Sie es auch leid, sich ständig mit dem manuellen Sammeln und Melden von Informationen herumschlagen zu müssen.

Informationswissenschaft ist ein wesentlicher Bestandteil der Welt des Online-Marketings, aber Zeit ist Geld, und die Zeit, die Sie für die Arbeit mit großen Datenmengen aufwenden, kann für andere Aufgaben verwendet werden, beispielsweise für die Werbung für Artikel.

Glücklicherweise kann künstliche Intelligenz in vielerlei Hinsicht mit der Datenwissenschaft kombiniert werden, um Ihre Karriere als Vermarkter einfacher zu gestalten, ohne dabei wichtige Techniken wie die Informationsberichterstattung zu vernachlässigen.

Wir werfen einen Blick auf den Link zu Datenwissenschaft und KI sowie zu Tools, die Sie als Vermarkter unabhängig von Ihrem Erfahrungsstand in der Detailanalyse nutzen können.

Variation zwischen Wissenswissenschaft und synthetischer Intelligenz

Detailwissenschaft ist ein Überbegriff, der das Analysieren, Verwalten und Interpretieren großer Datenmengen beschreibt, um daraus Schlussfolgerungen zu ziehen.

Bei der synthetischen Intelligenz handelt es sich um ein Fachgebiet, bei dem ein Computer oder ein Roboter Aufgaben erledigt, die im Allgemeinen menschliche Intelligenz und Urteilsvermögen erfordern.

Obwohl Informationswissenschaft und synthetische Intelligenz einzigartige Bereiche sind, dienen sie im Allgemeinen dazu, Aufgaben zu rationalisieren, die Effizienz zu verbessern, Schwierigkeiten anzugehen oder die Effizienz zu verbessern.

Beispielsweise ist KI normalerweise darauf angewiesen, dass Datenforscher Daten recherchieren, löschen und bereitstellen, damit das Gerät sie studieren und verbessern kann. Allerdings ist die Informationswissenschaft viel weniger auf KI angewiesen, da sie selbst Datensätze analysieren und erstellen kann.

Dennoch kann KI Daten aus Fakten auf eine Weise extrahieren, die mit typischen wissenswissenschaftlichen Strategien nicht erreichbar ist. Dies ist insbesondere bei umfangreichen Informationsformaten wie Videos oder großen Datenmengen der Fall.

Illustrationen von KI in der Informationswissenschaft

Nachfolgend finden Sie einige Illustrationen von KI in der Welt der Detailwissenschaft.

KI bei der Erstellung von Umfragen

Umfragen werden häufig eingesetzt, um Wissen und Informationen über Ihre Zuschauer und Verbraucher zu sammeln, und KI wird normalerweise genutzt, um viele Bereiche des Studienverfahrens zu automatisieren.

KI-Umfragen reduzieren die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe bei Aufgaben wie der Detaileingabe und der Untersuchung von Studienberichten.

Der Einsatz von KI bei der Erstellung und Durchführung von Studien wird es Unternehmen ermöglichen, routinemäßig Antworten von vielen Kanälen wie Online-Typen und Chatbots zu erhalten.

Von dort aus kann die KI die Fakten anhand vorgegebener Bedingungen kategorisieren, Muster und Entwicklungen analysieren und basierend auf den Ergebnissen viel schneller einen Bericht erstellen, als dies manuell der Fall wäre.

KI in der Wissensauswahl

Eine Art und Weise, wie KI bei der Datenauswahl im Allgemeinen funktioniert, ist das Website-Scraping, bei dem automatisierte Bots oder Skripte eingesetzt werden, um Daten aus Websites zu extrahieren. KI ermöglicht es diesen Bots, schnell und effektiv Muster und Erkenntnisse im Wissen zu erkennen.

Auf diese Weise können Unternehmen datengestützte Entscheidungen über ihre Produkte, Dienstleistungen oder Marketing- und Werbemethoden treffen.

Die Auswahl von KI-Informationen kann auch dabei helfen, eine noch individuellere Benutzererfahrung auf einer Website bereitzustellen. KI kann das Wissen über Verbraucheraktionen und -präferenzen sammeln, um Waren oder Artikel zu empfehlen, die auf jeden einzelnen Kunden zugeschnitten sind.

Personalisierte Erlebnisse erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer Konversion und eines Engagements. Diese Methode ist für E-Commerce-Websites weit verbreitet und wertvoll.

Zahlreiche E-Commerce-Websites nutzen KI, um Daten über das Kundenverhalten zu erfassen und auszuwerten und diese Daten für die Bereitstellung personalisierter Produkt- oder Serviceempfehlungen oder gezielter Kampagnen zu nutzen.

Details zu Anwendungen, die KI verwenden

Hier sind einige nützliche KI-Instrumente zum Sammeln und Untersuchen von Details, die Sie für langfristige Aufgaben nutzen können.

1. Tableau

Dieses Analyse- und Informationsvisualisierungstool ermöglicht es Benutzern, mit ihren Daten zu interagieren, und ist eine hervorragende Plattform, wenn Sie nur über minimale oder gar keine Programmier- oder Detailanalyseerfahrung verfügen.

Mit Tableau können Sie Erlebnisse auf Desktop- und Mobilfunkplattformen erstellen und teilen.

Tableau unterstützt außerdem komplexe Berechnungen, Dashboards und Info Blending, wodurch Daten aus mehreren Ressourcen in einem einzigen praktischen Datensatz zusammengeführt werden.

2. GitHub-Copilot

GitHub Copilot ist ein Programmierassistent, der Programmierern Autovervollständigungsstrategien bietet. Entwickler können GitHub Copilot verwenden, indem sie Code erstellen oder einfache Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache verwenden, die Copilot mitteilen, was sie tun sollen.

Die Datenressource kann viele Codierungsaufgaben erfüllen und beherrscht viele Codierungssprachen wie Python, Go und JavaScript. Auch wenn es verbessert wurde, müssen Sie nie wissen, wie man programmiert, um es zu verwenden.

3. ChatSpot

ChatSpot ist der dialogorientierte CRM-Bot von HubSpot, den Finanz-, Marketing- und Branchenexperten mit HubSpot verbinden können, um die Produktivität zu steigern und bestimmte Prozesse zu rationalisieren – Datenberichte.

Fachleute können Chat-basierte Anweisungen verwenden, um ChatSpot anzuweisen, Erfahrungen abzurufen, neue Segmente zu generieren und potenzielle Kunden zu verwalten.

4. Microsoft Electric Power BI

Mit der Organisations-Intelligence-Plattform von Microsoft können Benutzer Informationen eingeben und visualisieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Endbenutzer können Fakten aus praktisch jeder Ressource importieren und sofort Dashboards und Berichte erstellen.

Darüber hinaus ermöglicht Microsoft Power BI Endbenutzern die Entwicklung eigener Geräteverständnisse und die Verwendung anderer KI-gesteuerter Optionen zum Überprüfen von Informationen.

5. Akkio

Die Unternehmensanalyse- und Prognosegeräte von Akkio helfen Endbenutzern, ihre Informationen zu überprüfen und Chancenergebnisse vorherzusagen. Das Tool ist für Einsteiger gedacht und eignet sich besonders für die Bereiche Umsatz, Werbung und Marketing sowie Prognoseprüfungen.

Mit Akkio können Sie Ihren Datensatz hochladen und die Variable auswählen, die Sie vorhersagen möchten, wodurch Akkio eine neuronale Gemeinschaft rund um diese Variable entwickeln kann.

So wählen Sie die passende Ausrüstung aus

Es kann kompliziert sein, das ideale KI-Instrument zu finden, das Ihnen beim Sammeln, Verwalten und Auswerten von Daten hilft, aber es ist nicht unmöglich. Sie müssen Ihre Fähigkeiten und Vorlieben einschätzen, um das effektivste Instrument für Ihr bevorstehendes Data-Science-Projekt zu finden.

Fragen Sie Sie, welchen Aspekt des Wissensablaufs Sie optimieren oder verbessern möchten. Wie kompetent sind Sie in der Berichterstattung oder Codierung? Was ist Ihr Talentgrad?

Wenn Sie beispielsweise mit Programmiersprachen wie Python vertraut sind, möchten Sie möglicherweise Tools erwerben, die mit dieser Sprache kompatibel sind. Wenn Sie derzeit mit Geräten wie Microsoft oder HubSpot arbeiten, besorgen Sie sich kompatible oder integrierte Anwendungen.

Sie müssen kein Wissenschaftler oder meisterhafter Programmierer sein, um KI in Ihren Marketing-, Werbe- oder Umsatzdateninitiativen einzusetzen. Alles, was Sie brauchen, sind die passenden Anwendungen, die Ihre Informationen und Bedürfnisse optimal umsetzen.