¿Qué es el análisis de IA?

Nuestro Informe de tendencias de marketing en Internet de 2023 observó que los emprendedores impulsados ​​por la información adquirirán en 2023. Daría la impresión, pero el análisis de datos puede ser difícil y llevar mucho tiempo para muchas corporaciones.

Ingrese al análisis de IA, un curso de acción que ahorra tiempo y brinda a los empresarios las respuestas que necesitan para crear estrategias impulsadas por el conocimiento. En esta publicación, repasaremos:

Al igual que con el control de todos los equipos, el análisis de IA se vuelve más preciso y preciso con el tiempo, especialmente cuando se capacita adecuadamente para comprender las opciones del mercado para contextualizar los beneficios para las necesidades específicas de la empresa.

El análisis de IA a veces se denomina análisis aumentado, que Gartner define como “El uso de sistemas habilitadores como el aprendizaje de equipos y la IA para ayudar con la preparación de información, la generación de percepción y la racionalización de la información para aumentar la forma en que las personas analizan y evalúan la información”. en análisis y plataformas de BI.”

Cómo usar la IA en el análisis de información

El análisis de IA se diferencia del análisis estándar en que está dirigido por dispositivos. Su escala es más grande, el procesamiento de información es más rápido y los algoritmos brindan resultados precisos.

El análisis de IA puede hacer lo que hacen los seres humanos, pero tenga cuidado de verlo como un sustituto general. Si usa IA en análisis de conocimiento, considere aprovecharla para complementar las habilidades y el conocimiento de su equipo.

Por ejemplo, una herramienta de análisis de IA puede procesar los resultados de una prueba A/B y decir rápidamente qué versión experimentó el mejor ROI y tasa de conversión. Un especialista en marketing puede considerar estos hechos, determinar exactamente qué afectó el rendimiento de cada versión y aplicar estos hechos a posibles procedimientos de publicidad y marketing.

Beneficios de utilizar análisis de IA

Las distinciones críticas con respecto a la investigación de datos operada por humanos y el análisis de IA son los tres beneficios principales de usar el análisis de IA: escala, velocidad y precisión:

1. Escala

Las herramientas de análisis de IA pueden aprovechar cantidades sustanciales de datos a la vez. Su escala también brinda una ventaja competitiva, ya que los dispositivos pueden buscar información disponible públicamente de otros recursos, realizar exámenes comparativos y ayudarlo a obtener más información sobre el desempeño general de la competencia y cómo se compara.

2. Ritmo

Los dispositivos realmente no implican el tiempo de inactividad que necesitan los seres humanos, por lo que el procesamiento de datos puede ocurrir instantáneamente. Solo se puede alimentar con una información establecida y dejarla solo para procesar, aprender y brindar información.

3. Precisión

Los algoritmos de comprensión de equipos mejoran mucho en el conocimiento de los detalles mientras procesan la información, lo que brinda resultados detallados y correctos.

También puede practicar algoritmos sobre el lenguaje y las expectativas del sector para que los resultados finales se relacionen contextualmente con los planes de su pequeña empresa.

Algunas recompensas adicionales incluyen:

• Reducción del sesgo : los algoritmos realmente no tienen el sesgo de confirmación o los sesgos comunes que los equipos pueden tener (sin querer) al analizar el conocimiento, por lo que los resultados son imparciales.

  

• Nuevas ideas : dado que la escala de información es significativamente mayor que las habilidades humanas, el análisis de IA puede disminuir los rasgos y patrones que a menudo pueden pasar desapercibidos para las capacidades limitadas de los investigadores humanos.

Programas de empresa de AI Analytics

El control de dispositivos y la IA trabajan juntos para ayudar a las empresas a sacar conclusiones basadas en detalles. Los empresarios pueden obtener información detallada sobre las acciones de los compradores y el rendimiento del marketing en Internet. Las aplicaciones probables consisten en:

• Pruebas: opere sus pruebas publicitarias habituales y descubra las ediciones que probablemente optimicen métricas de marketing vitales como el ROI y las conversiones.

• Segmentación de campañas de marketing: las herramientas de IA utilizan datos para explorar los gustos de los compradores, de modo que pueda crear campañas segmentadas para optimizar las posibles conversiones y el ROI.

• Optimización de motores de búsqueda: los algoritmos de dominio automático pueden comprender completamente la intención de búsqueda que guía las consultas y ayudarlo a dominar mucho más sobre la forma del contenido escrito para crear e identificar nuevas perspectivas de palabras clave.

• Análisis de comercio electrónico : obtenga información sobre las tarifas de conversión de la página web y descubra lo que podría llevar a los compradores a abandonar el proceso de compra.

• Descubra áreas de dificultad: una gran ganancia del análisis de datos de IA es descubrir nuevos detalles que no podría obtener a través de su procesamiento. Puede descubrir variables ocultas que influyen en el rendimiento y adaptar sus tácticas para lidiar con ellas.

El análisis de IA también es útil para otras partes de la empresa comercial, que incluyen:

• Pronóstico de ventas de productos : los grupos pueden usar análisis de IA para pronosticar ingresos e ingresos basados ​​​​principalmente en detalles históricos.

• Comprobación de la experiencia laboral del cliente : los datos ayudan a los equipos de servicios a comprender por completo las etapas de satisfacción del cliente y aprender a construir la lealtad del comprador y reducir la rotación.

• Efectividad interna: los líderes de las pequeñas empresas pueden usar el análisis de IA para comprender el desempeño del personal interno, desde la tasa de obtención hasta los puntajes de cumplimiento del cliente, para comprender lo que probablemente sea correcto e identificar las perspectivas de mejora.

Limitaciones de AI Analytics

La limitación más importante del análisis de IA es que una computadora portátil no es un ser humano. Si bien las herramientas pueden generar mucha más información en menos tiempo, un ser humano conoce una empresa y sus procedimientos mejor que una computadora portátil o una computadora.

Sea consciente de tratar los instrumentos de IA como un reemplazo para el ser humano. Los equipos pueden usar conocimientos (y se beneficiarán significativamente de los conocimientos) junto con su conocimiento contextual de la organización requiere antes de tomar decisiones.

La limitación se reduce a esto: no se puede replicar el conocimiento y la experiencia humanos, por lo que es crucial considerar esto al aprovechar los recursos de IA.

AI Analytics ofrece a las empresas una ganancia agresiva

En general, el uso de análisis de IA brinda a las empresas un beneficio competitivo. Los algoritmos de descubrimiento de dispositivos producen información basada en hechos a partir de la cual los especialistas en marketing pueden sacar conclusiones basadas en detalles.

Realice una búsqueda en su método actual de evaluación de conocimientos para ver dónde encaja y experimente los beneficios adicionales.