Bagaimana Menggabungkan Ilmu Pengetahuan dan AI Tanpa Pengetahuan di Keduanya (Ide & Peralatan Terampil)

Sebagai seorang pemasar, Anda mungkin mengamati nilai data dalam menghasilkan pilihan dan menyusun strategi. Anda juga mungkin bosan karena terjebak dengan pengumpulan dan pelaporan informasi secara manual.

Ilmu informasi merupakan bagian integral dari dunia pemasaran internet, namun waktu adalah uang, dan waktu yang Anda habiskan untuk bekerja dengan kumpulan data besar dapat digunakan untuk melakukan pekerjaan lain, seperti promosi artikel.

Untungnya, kecerdasan sintetis dapat menyatu dengan ilmu data dalam berbagai teknik untuk membuat pekerjaan Anda sebagai pemasar menjadi lebih mudah tanpa mengabaikan teknik penting seperti pelaporan informasi.

Kami akan melihat tautan mengenai fakta sains dan AI serta alat yang dapat Anda gunakan sebagai pemasar terlepas dari tingkat kemampuan Anda dalam evaluasi detail.

Variasi antara Ilmu Pengetahuan dan Kecerdasan Sintetis

Ilmu detail adalah ungkapan umum yang menggambarkan analisis, pengelolaan, dan interpretasi data dalam jumlah besar untuk menghasilkan kesimpulan.

Kecerdasan sintetis adalah subjek di mana komputer atau robot menyelesaikan tugas-tugas yang umumnya memerlukan kecerdasan dan kearifan manusia.

Meskipun ilmu informasi dan kecerdasan sintetis adalah bidang yang unik, keduanya umumnya digabungkan untuk menyederhanakan tugas, meningkatkan efisiensi, mengatasi kesulitan, atau meningkatkan efisiensi.

Misalnya, AI biasanya bergantung pada peneliti informasi untuk meneliti, membersihkan, dan memberikan informasi sehingga perangkat dapat belajar dan berkembang. Meskipun demikian, ilmu informasi tidak terlalu bergantung pada AI karena ilmu pengetahuan dapat menganalisis dan membuat kumpulan data yang jelas sendiri.

Namun demikian, AI dapat mengekstraksi data dari fakta dengan cara yang tidak dapat dicapai dengan strategi ilmu pengetahuan pada umumnya. Hal ini khususnya terjadi pada jenis informasi yang kaya seperti klip video atau data dalam jumlah besar.

Ilustrasi AI dalam Info Science

Di bawah ini beberapa ilustrasi AI dalam dunia sains detail.

AI dalam Penyusunan Survei

Survei sering digunakan untuk mengumpulkan pengetahuan dan informasi tentang pemirsa dan konsumen Anda, dan AI biasanya dimanfaatkan untuk mengotomatiskan banyak area prosedur penelitian.

Survei AI mengurangi kebutuhan intervensi manusia dalam pekerjaan seperti entri detail dan investigasi laporan studi.

Memanfaatkan AI dengan penyusunan dan pelaksanaan studi akan memungkinkan organisasi memperoleh tanggapan secara rutin dari berbagai saluran seperti media online dan chatbots.

Dari sana, AI dapat mengkategorikan fakta berdasarkan kondisi yang telah ditentukan, menganalisis pola dan perkembangan, serta menghasilkan laporan berdasarkan hasilnya jauh lebih cepat dibandingkan jika dilakukan secara manual.

AI dalam Seleksi Pengetahuan

Salah satu cara AI biasanya bekerja dalam pemilihan detail adalah pengikisan situs web, yang memerlukan penerapan bot atau skrip otomatis untuk mengekstrak fakta dari situs web. AI memungkinkan bot ini dengan cepat dan efektif menunjukkan pola dan wawasan dalam pengetahuan.

Pada gilirannya, perusahaan dapat membuat pilihan berdasarkan data tentang produk, layanan, atau metode pemasaran dan periklanan mereka.

Pemilihan informasi AI juga dapat membantu memberikan pengetahuan tambahan kepada individu di situs web. AI dapat mengumpulkan pengetahuan tentang tindakan dan preferensi konsumen untuk merekomendasikan barang atau artikel yang disesuaikan untuk setiap pelanggan.

Pengalaman yang dipersonalisasi meningkatkan kemungkinan konversi dan keterlibatan. Metode ini lumrah dan bermanfaat bagi situs web e-niaga.

Banyak situs web e-commerce menggunakan AI untuk memperoleh dan menilai data tentang perilaku pelanggan dan menggunakan data tersebut untuk memberikan rekomendasi produk atau layanan yang dipersonalisasi atau kampanye yang ditargetkan.

Detail Aplikasi yang Menggunakan AI

Berikut adalah beberapa instrumen AI yang berguna untuk mengumpulkan dan menganalisis detail yang dapat Anda manfaatkan dalam tugas jangka panjang.

1. Tablo

Instrumen analitik dan visualisasi informasi ini memungkinkan konsumen untuk berinteraksi dengan pengetahuan mereka dan merupakan platform yang sangat baik jika Anda memiliki sedikit atau tidak ada pengalaman pengkodean atau pemeriksaan detail.

Dengan Tableau, Anda dapat membuat dan berbagi pengalaman di seluruh platform desktop dan seluler.

Tableau juga mendukung komputasi kompleks, dashboarding, dan pencampuran informasi, yang menyatukan data dari beberapa sumber ke dalam satu kumpulan data yang praktis.

2. Kopilot GitHub

GitHub Copilot adalah asisten pemrograman yang menyediakan strategi pelengkapan otomatis untuk pembuat kode. Pembangun dapat menggunakan GitHub Copilot saat membuat kode atau menggunakan perintah bahasa dasar alami yang memberi tahu Copilot apa yang mereka inginkan.

Sumber data dapat melakukan banyak tugas pengkodean dan mahir dalam banyak bahasa pengkodean, seperti Python, Go, dan JavaScript. Bahkan jika ditingkatkan, Anda tidak perlu tahu cara membuat kode untuk menggunakannya.

3. Tempat Obrolan

ChatSpot adalah bot CRM percakapan HubSpot yang dapat dihubungkan oleh pakar pendapatan, periklanan, dan industri perusahaan ke HubSpot untuk meningkatkan produktivitas dan menyederhanakan prosedur yang berbeda — pelaporan pengetahuan.

Profesional dapat menggunakan instruksi berbasis obrolan untuk mengarahkan ChatSpot guna menarik pengalaman, menghasilkan segmen baru, dan mengelola prospek.

4. Microsoft Power BI

Platform intelijen organisasi Microsoft memungkinkan pengguna akhir mengetik dan memvisualisasikan informasi untuk mendapatkan wawasan. Pengguna akhir dapat mengimpor fakta dari hampir semua sumber daya dan membuat dasbor serta laporan secara instan.

Selain itu, Microsoft Power BI memungkinkan pengguna akhir untuk membangun gaya pemahaman peralatan mereka sendiri dan menggunakan opsi berbasis AI lainnya untuk meninjau informasi.

5. Akkio

Peralatan analisis dan peramalan perusahaan Akkio membantu pengguna akhir memeriksa informasi mereka dan memprediksi hasil peluang. Instrumen ini ditujukan untuk pemula dan sangat berguna untuk pendapatan, periklanan dan pemasaran, serta pengujian prediktif.

Dengan Akkio, Anda dapat mengunggah kumpulan data dan memutuskan variabel yang ingin Anda prediksi, yang memungkinkan Akkio mengembangkan komunitas saraf di sekitar variabel tersebut.

Cara Memilih Peralatan yang Cocok

Menemukan instrumen AI yang ideal untuk membantu Anda mengumpulkan, mengatur, dan mengevaluasi pengetahuan bisa jadi rumit, namun bukan tidak mungkin. Anda harus menilai kemampuan dan preferensi Anda untuk menemukan instrumen yang paling efektif untuk upaya ilmu data Anda yang akan datang.

Tanyakan kepada Anda aspek tindakan pengetahuan apa yang ingin Anda sederhanakan atau tingkatkan. Seberapa mahir Anda dalam pelaporan atau pengkodean? Apa gelar bakat Anda?

Misalnya, jika Anda terbiasa dengan bahasa pemrograman seperti Python, Anda pasti ingin mendapatkan instrumen yang kompatibel dengan bahasa ini. Jika saat ini Anda bekerja dengan peralatan seperti Microsoft atau HubSpot, dapatkan aplikasi yang kompatibel atau buatan sendiri.

Anda tidak perlu menjadi ilmuwan atau pembuat kode yang ahli untuk menggunakan AI dalam inisiatif pemasaran dan periklanan atau fakta pendapatan Anda. Yang perlu Anda miliki hanyalah aplikasi yang sesuai dengan informasi dan kebutuhan Anda.