Comment combiner la science des connaissances et l'IA sans connaissances dans les deux (idées et équipements qualifiés)

En tant que spécialiste du marketing, vous avez probablement observé la valeur des données dans la génération de choix et l'élaboration de stratégies. Vous êtes également probablement fatigué de vous enliser dans la collecte et la communication manuelles d’informations.

La science de l'information fait partie intégrante du monde du marketing Internet, mais le temps, c'est de l'argent, et le temps que vous consacrez à travailler avec de grands ensembles de données pourrait être consacré à d'autres tâches, telles que la promotion d'articles.

Heureusement, l'intelligence synthétique peut se combiner avec la science des données de diverses manières pour rendre votre métier de spécialiste du marketing plus facile sans négliger les techniques essentielles comme le reporting d'informations.

Nous examinerons le lien concernant la science des faits et l'IA et les outils que vous pouvez utiliser en tant que spécialiste du marketing, quel que soit votre niveau de capacité dans l'évaluation détaillée.

Variation entre la science des connaissances et l’intelligence synthétique

La science des détails est une expression générique qui décrit l’analyse, le traitement et l’interprétation de grandes quantités de données pour tirer des conclusions.

L'intelligence synthétique est un sujet dans lequel un ordinateur ou un robot accomplit des tâches qui font généralement appel à l'intelligence et au discernement humains.

Bien que les sciences de l’information et l’intelligence synthétique soient des domaines uniques, elles s’intègrent généralement pour rationaliser les tâches, améliorer l’efficacité, résoudre les difficultés ou améliorer l’efficacité.

Par exemple, l’IA s’appuie généralement sur des chercheurs en données pour rechercher, clarifier et alimenter des informations afin que l’appareil puisse étudier et s’améliorer. Cela dit, la science de l’information dépend beaucoup moins de l’IA étant donné que la science peut analyser et créer elle-même des ensembles de données clairs.

Néanmoins, l’IA peut extraire des données à partir de faits d’une manière qui n’est pas réalisable avec les stratégies classiques des sciences de la connaissance. C’est particulièrement le cas des types d’informations riches comme les vidéos ou les grandes quantités de données.

Illustrations de l’IA dans la science de l’information

Vous trouverez ci-dessous quelques illustrations de l’IA dans le monde de la science des détails.

L'IA dans la rédaction d'enquêtes

Il est fréquent d'utiliser des enquêtes pour collecter des connaissances et des informations sur vos téléspectateurs et consommateurs, et l'IA est généralement exploitée pour automatiser de nombreux domaines du processus d'étude.

Les enquêtes par IA réduisent le besoin d'intervention humaine dans des tâches telles que la saisie de détails et l'enquête sur les rapports d'étude.

Tirer parti de l’IA avec la rédaction et l’exécution d’études permettra aux organisations d’obtenir automatiquement des réponses provenant de nombreux canaux, tels que les formulaires en ligne et les chatbots.

À partir de là, l’IA peut catégoriser les faits en fonction de conditions prédéterminées, analyser les modèles et les évolutions et produire un rapport en fonction de ses résultats beaucoup plus rapidement que s’il était exécuté manuellement.

L'IA dans la sélection des connaissances

L'une des façons dont l'IA fonctionne généralement dans la sélection de détails est le grattage de sites Web, qui implique l'application de robots ou de scripts automatisés pour extraire des informations à partir de sites Web. L’IA permet à ces robots d’identifier rapidement et efficacement des modèles et des informations sur les connaissances.

En transformation, les entreprises peuvent effectuer des sélections fondées sur des données concernant leurs produits, services ou méthodes de marketing et de publicité.

La sélection d’informations par l’IA peut également aider à fournir à une personne des informations personnalisées supplémentaires sur un site Web. L’IA peut collecter des connaissances sur les actions et les préférences des consommateurs pour recommander des biens ou des articles personnalisés à chaque client.

Les expériences personnalisées augmentent la probabilité de conversion et d'engagement. Cette méthode est courante et précieuse pour les sites de commerce électronique.

De nombreux sites Web de commerce électronique utilisent l’IA pour obtenir et évaluer des données sur le comportement des clients et utilisent ces données pour proposer des recommandations personnalisées de produits ou de services ou des campagnes ciblées.

Détails des applications qui utilisent l'IA

Voici quelques instruments d’IA utiles pour collecter et examiner des détails que vous pouvez exploiter dans des tâches à long terme.

1. Tableau

Cet instrument d'analyse et de visualisation d'informations permet aux consommateurs d'interagir avec leurs connaissances et constitue une excellente plate-forme si vous disposez de peu ou pas d'expérience de codage ou d'examen des détails.

Avec Tableau, vous pouvez créer et partager des expériences sur des plates-formes de bureau et cellulaires.

Tableau prend également en charge les calculs complexes, les tableaux de bord et la fusion d'informations, qui rassemblent les données de plusieurs ressources en un seul ensemble de données pratique.

2. Copilote GitHub

GitHub Copilot est un assistant de programmation qui fournit des stratégies de saisie semi-automatique aux codeurs. Les constructeurs peuvent utiliser GitHub Copilot en créant du code ou en utilisant des invites de base en langage naturel qui indiquent à Copilot ce qu'ils veulent qu'il fasse.

La ressource de données peut remplir de nombreuses tâches de codage et maîtrise de nombreux langages de codage, tels que Python, Go et JavaScript. Même amélioré, vous n’avez jamais besoin de savoir coder pour l’utiliser.

3. ChatSpot

ChatSpot est le robot CRM conversationnel de HubSpot que les experts du revenu, de la publicité et du secteur des entreprises peuvent connecter à HubSpot pour augmenter la productivité et rationaliser certaines procédures : rapports de connaissances.

Les professionnels peuvent utiliser des instructions basées sur le chat pour demander à ChatSpot de générer des expériences, de générer de nouveaux segments et de gérer des prospects.

4. Microsoft BI électrique

La plate-forme d'intelligence organisationnelle de Microsoft permet aux utilisateurs finaux de saisir et de visualiser des informations pour obtenir des informations. Les utilisateurs finaux peuvent importer des faits à partir de pratiquement n'importe quelle ressource et établir instantanément des tableaux de bord et des rapports.

De plus, Microsoft Power BI permet aux utilisateurs finaux de créer leurs propres styles de compréhension de l'équipement et d'utiliser d'autres options basées sur l'IA pour examiner les informations.

5. Akkio

Les équipements d'analyse et de prévision d'entreprise d'Akkio aident les utilisateurs finaux à examiner leurs informations et à prédire les résultats des opportunités. L'outil est destiné aux débutants et est particulièrement utile pour les revenus, le marketing et l'analyse prédictive.

Avec Akkio, vous pouvez télécharger votre ensemble de données et décider de la variable que vous souhaitez prédire, ce qui permet à Akkio de développer une communauté neuronale autour de cette variable.

Comment choisir l'équipement approprié

Trouver l'outil d'IA idéal pour vous aider à collecter, réguler et évaluer les données peut être compliqué, mais ce n'est pas impossible. Vous devez évaluer vos capacités et vos préférences pour trouver l'instrument le plus efficace pour votre prochain projet de science des données.

Demandez-vous quel aspect du plan d’action en matière de connaissances vous espérez rationaliser ou améliorer. Dans quelle mesure maîtrisez-vous le reporting ou le codage ? Quel est votre diplôme de talent ?

Par exemple, si vous êtes habitué aux langages de programmation comme Python, vous souhaiterez vous procurer des instruments compatibles avec ce langage. Si vous travaillez actuellement avec des équipements comme Microsoft ou HubSpot, procurez-vous des applications compatibles ou conçues.

Vous ne devriez pas avoir besoin d'être un scientifique ou un codeur magistral pour utiliser l'IA dans vos initiatives de marketing et de publicité ou de données sur les revenus. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont des applications adaptées qui correspondent à vos informations et à vos besoins.