AI アナリティクスとは

私たちの 2023 年インターネット マーケティング傾向レポートでは、情報主導型の起業家が 2023 年に買収するだろうと述べています。それは認識につながりますが、多くの企業にとってデータ分析は難しく、時間がかかる可能性があります。

起業家が知識に基づく戦略を作成するために必要な答えを提供する、時間を節約する一連の行動である AI 分析に入ります。 この投稿では、次のことを説明します。

すべての機器のマスタリングと同様に、AI 分析は、特に、企業が求める特定の個人への利益を文脈化するために市場の選択を理解するように適切に訓練された場合、時間の経過とともにより正確になります。

AI 分析は、場合によっては拡張分析と呼ばれます。Gartner はこれを次のように定義しています。分析および BI プラットフォームで。」

情報分析で AI を使用する方法

AI 分析は、デバイス主導であるという点で標準的な分析とは異なります。 その規模は非常に大きく、情報処理はより高速で、アルゴリズムは正確な出力を提供します。

AI 分析は人間が行うことを行うことができますが、それを全体的な代替物と見なすことに注意してください。 ナレッジ分析に AI を使用する場合は、AI を活用してチームの能力と知識を補完することを検討してください。

たとえば、AI 分析デバイスは、A/B の結果を見て、どのバージョンが最高の ROI と変換料金を経験したかを即座に判断できます。 マーケティング担当者は、この事実を考慮して、各バージョンのパフォーマンスに影響を与えた要因を正確に判断し、この事実を潜在的な広告およびマーケティング手順に適用できます。

AIアナリティクスを活用するメリット

人間が操作する情報調査と AI 分析に関する重要な違いは、AI 分析を利用することの 3 つの主要な利点である、規模、速度、および正確性です。

1.スケール

AI 分析ツールは、一度に大量のデータを活用できます。 デバイスは、他のリソースから一般にアクセス可能な知識を探したり、比較試験を実行したり、競合他社の全体的なパフォーマンスや測定方法についてより多くを学ぶのを支援したりできるため、その規模は競争上の優位性も提供します.

2. ペース

デバイスは、人間が必要とするダウンタイムを実際に必要としないため、データ処理を瞬時に行うことができます。 確立された情報を入力するだけで、手順を実行し、そこから見つけ出し、洞察を提供することができます。

3. 精度

機器を理解するアルゴリズムは、情報を処理しているにもかかわらず、詳細を知ることではるかに優れており、詳細で正しい結果をもたらします。

また、セクターの言語と期待に基づいてアルゴリズムを練習することもできるため、最終的な結果は、中小企業の計画に文脈的に関連しています。

いくつかの追加報酬には以下が含まれます：

• バイアスの削減: アルゴリズムには、チームが知識を分析するときに (意図せずに) 持つ可能性がある確認バイアスや一般的なバイアスがないため、結果にバイアスがかかりません。

  

• 新しい洞察: 情報の規模は人間の能力よりもはるかに大きいため、AI 分析は、人間の研究者の限られた能力では通常見過ごされがちな特徴やパターンを軽視する可能性があります。

AI Analyticsの企業プログラム

デバイス マスタリングと AI は相互に連携して、企業が詳細に基づいた結論を下すのに役立ちます。 起業家は、買い物客の行動とインターネット マーケティングのパフォーマンスについて深い洞察を得ることができます。 考えられるアプリは次のもので構成されています。

• テスト:通常の広告テストを実施し、ROI やコンバージョンなどの重要なプロモーション指標を最適化する可能性が最も高いエディションを明らかにします。

• マーケティング キャンペーンのセグメンテーション: AI ツールはデータを使用して買い物客の好みを調査するため、セグメント化されたキャンペーンを構築して、コンバージョンと ROI の可能性を最適化できます。

• 検索エンジンの最適化:機械マスタリング アルゴリズムは、クエリを誘導するルックアップの意図を完全に把握し、記述されたコンテンツの形式についてより多くを習得して、新しいキーワードの見込みを作成および特定するのに役立ちます。

• e コマース分析: Web ページの変換手数料を把握し、購入者が入手経路から脱落する可能性があるものを見つけます。

• 困難な領域を発見する: AI ナレッジ アナリティクスの大幅な進歩により、処理では取得できなかった可能性のある新しい詳細が明らかになります。 パフォーマンスに影響を与える隠れた変数を見つけ出し、それらに対処するための戦術を適応させることができます。

AI 分析は、次のようなビジネス エンタープライズの他の部分にも役立ちます。

• 製品販売予測: グループは AI 分析を使用して、主に過去の詳細に基づいて収入と収入を予測できます。

• 顧客の実務経験の確認: データは、サービス チームが顧客満足度の段階を完全に把握し、購入者のロイヤルティを構築して顧客離れを減らす方法を学習するのに役立ちます。

• 内部の有効性:中小企業のリーダーは、AI 分析を使用して、取得率から顧客フルフィルメント スコアまで、内部乗務員のパフォーマンスを理解し、何が正しいかを理解し、改善の見通しを特定できます。

AI 分析の限界

AI 分析の最も大きな制限は、ラップトップは人間ではないということです。 機器は短時間ではるかに多くの情報を処理できますが、人間はビジネスとその手順をラップトップやコンピューターよりも詳しく認識しています。

AI 機器を、慣れ親しんだ人間の代わりとして扱うことを意識してください。 チームは、意思決定を生成する前に、組織の状況に精通している必要があると共に、洞察を使用できます (そして、洞察から大幅に得ることができます)。

つまり、人間の知識と専門知識を複製することはできないため、AI リソースを活用する際には、この点に注意することが重要です。

AI 分析はビジネスに積極的な利益をもたらします

一般に、AI 分析を利用することで、企業は競争力を得ることができます。 デバイス発見アルゴリズムは、マーケティング担当者が詳細に基づいた結論を下すことができる事実に基づいた洞察を生み出します。

現在の知識評価方法で検索を取得して、それがどこに適合するかを確認し、追加の利点を体験してください。