지식 없이 지식과학과 AI를 결합하는 방법(숙련된 아이디어 및 장비)

마케팅 담당자라면 선택 생성 및 전략 수립에서 데이터의 가치를 관찰했을 것입니다. 또한 현재 수동으로 정보를 수집하고 보고하는 데 어려움을 겪고 있는 상황에 지쳐 있을 가능성이 높습니다.

정보 과학은 인터넷 마케팅 세계에 필수적이지만 시간은 자금이며 대규모 데이터 세트를 사용하여 수행하는 데 전념하는 시간은 기사 홍보와 같은 다른 작업을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.

다행히도 합성 지능은 다양한 기술에서 데이터 과학과 결합되어 정보 보고와 같은 필수 기술을 무시하지 않고도 마케팅 담당자로서의 직업을 덜 복잡하게 만들 수 있습니다.

세부평가에서는 팩트사이언스와 AI에 관한 링크와 능력단계에 관계없이 마케터로서 활용할 수 있는 도구에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

지식 과학과 합성 지능의 변화

세부과학은 결론 생성을 알려주기 위해 대량의 데이터를 분석, 처리 및 해석하는 것을 설명하는 포괄적인 용어입니다.

합성 지능은 일반적으로 인간의 지능과 분별력이 필요한 작업을 컴퓨터나 로봇이 완료하는 주제입니다.

정보 과학과 합성 지능은 독특한 분야이지만 일반적으로 업무 합리화, 효율성 개선, 어려움 해결 또는 효율성 향상을 위해 통합됩니다.

경우에 따라 AI는 일반적으로 정보 연구원의 도움을 받아 장치가 연구하고 개선할 수 있도록 정보를 연구하고 정리하고 공급합니다. 그렇긴 하지만, 정보 과학은 과학이 개인적으로 명확한 데이터 세트를 분석하고 만들 수 있다는 점을 고려할 때 AI에 훨씬 덜 의존합니다.

그럼에도 불구하고 AI는 일반적인 지식 과학 전략으로는 얻을 수 없는 방식으로 사실로부터 데이터를 추출할 수 있습니다. 이는 특히 비디오 클립이나 대량의 지식과 같은 풍부한 정보가 있는 상황입니다.

정보과학에서의 AI 일러스트레이션

아래에는 세부 과학 세계의 AI 그림이 나와 있습니다.

설문조사 초안 작성의 AI

시청자와 소비자에 대한 지식과 정보를 수집하기 위해 설문조사를 사용하는 경우가 많습니다. 일반적으로 AI는 연구 절차의 많은 영역을 자동화하는 데 활용됩니다.

AI 설문조사는 세부 정보 입력, 연구 보고서 조사 등 작업에 사람이 개입할 필요성을 줄여줍니다.

연구 초안 작성 및 실행에 AI를 활용하면 조직은 넷 유형 및 챗봇과 같은 다양한 채널로부터 정기적으로 응답을 얻을 수 있습니다.

여기에서 AI는 미리 결정된 조건을 기반으로 사실을 분류하고, 패턴과 발전을 분석하고, 결과에 따라 수동으로 수행하는 것보다 훨씬 빠르게 보고서를 생성할 수 있습니다.

지식 선택의 AI

AI가 세부 선택에 일반적으로 작동하는 한 가지 방법은 웹사이트 스크래핑으로, 이는 웹사이트에서 사실을 추출하기 위해 자동화된 봇이나 스크립트를 적용하는 것을 수반합니다. AI를 사용하면 이러한 봇이 지식의 패턴과 통찰력을 신속하고 효과적으로 찾아낼 수 있습니다.

변화 과정에서 기업은 제품, 서비스 또는 마케팅 및 광고 방법에 대해 데이터를 기반으로 선택할 수 있습니다.

AI 정보 선택은 또한 웹 사이트에서 추가적인 개별화된 개인 지식을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 소비자 행동과 선호 지식을 수집해 모든 고객에게 맞춤형 상품이나 물품을 추천할 수 있다.

개인화된 경험은 전환 및 참여 가능성을 높입니다. 이 방법은 전자상거래 웹사이트에 일반적이며 유용합니다.

수많은 전자 상거래 웹 사이트에서는 AI를 사용하여 고객 행동에 대한 데이터를 획득 및 평가하고 해당 데이터를 사용하여 개인화된 제품 또는 서비스 추천 또는 타겟 캠페인을 제공합니다.

세부정보 AI를 활용한 애플리케이션

다음은 장기 작업에 활용할 수 있는 세부 정보를 수집하고 조사하는 데 유용한 몇 가지 AI 도구입니다.

1. 태블로

이 분석 및 정보 시각화 도구를 사용하면 소비자가 자신의 지식과 상호 작용할 수 있으며 코딩이나 세부 사항 검토가 거의 또는 전혀 없는 경우 탁월한 플랫폼입니다.

Tableau를 사용하면 데스크톱과 모바일 플랫폼 전반에서 경험을 만들고 공유할 수 있습니다.

또한 Tableau는 여러 리소스의 데이터를 하나의 편리한 데이터 세트로 통합하는 복잡한 계산, 대시보드 작성 및 정보 혼합을 지원합니다.

2. GitHub 코파일럿

GitHub Copilot은 코더에게 자동 완성 전략을 제공하는 프로그래밍 도우미입니다. 빌더는 GitHub Copilot을 사용하여 코드를 생성하거나 Copilot에 원하는 작업을 알려주는 기본 자연어 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

데이터 리소스는 많은 코딩 업무를 수행할 수 있으며 Python, Go 및 JavaScript와 같은 다양한 코딩 언어에 능숙합니다. 개선되었더라도 사용하기 위해 코딩 방법을 알 필요가 없습니다.

3. 챗스팟

ChatSpot은 소득, 광고 및 회사 업계 전문가가 HubSpot에 연결하여 생산성을 높이고 고유한 절차(지식 보고)를 간소화할 수 있는 HubSpot의 대화형 CRM 봇입니다.

전문가는 채팅 기반 지침을 사용하여 ChatSpot에 경험을 가져오고, 새로운 세그먼트를 생성하고, 잠재 고객을 관리하도록 지시할 수 있습니다.

4. 마이크로소프트 전력 BI

Microsoft의 조직 인텔리전스 플랫폼을 사용하면 최종 사용자가 정보를 입력하고 시각화하여 통찰력을 얻을 수 있습니다. 최종 사용자는 거의 모든 리소스에서 사실을 가져와 대시보드와 보고서를 즉시 설정할 수 있습니다.

또한 Microsoft Power BI를 통해 최종 사용자는 자신의 장비 이해 스타일을 구축하고 기타 AI 기반 옵션을 사용하여 정보를 검토할 수 있습니다.

5. 아키오

Akkio의 기업 분석 및 예측 장비는 최종 사용자가 정보를 검토하고 기회 결과를 예측하도록 지원합니다. 이 장비는 초보자를 위한 것이며 수익, 광고 및 마케팅, 예측 조사에 특히 유용합니다.

Akkio를 사용하면 데이터 세트를 업로드하고 예측하려는 변수를 결정할 수 있으며, 이를 통해 Akkio는 해당 변수에 대한 신경 커뮤니티를 개발할 수 있습니다.

적합한 장비를 선택하는 방법

지식을 수집, 규제, 평가하는 데 도움이 되는 이상적인 AI 도구를 찾는 것은 복잡할 수 있지만 불가능하지는 않습니다. 다가오는 데이터 과학 노력에 가장 효과적인 도구를 찾으려면 자신의 능력과 선호도를 평가해야 합니다.

지식 활동 과정의 어떤 측면을 간소화하거나 개선하고 싶은지 물어보세요. 보고 또는 코딩에 얼마나 능숙합니까? 당신의 재능 등급은 무엇입니까?

예를 들어 Python과 같은 프로그래밍 언어를 자주 사용하는 경우 이 언어와 호환되는 도구를 구입하고 싶을 것입니다. 현재 Microsoft 또는 HubSpot과 같은 장비를 사용하고 있다면 호환되거나 제작된 응용 프로그램을 얻으십시오.

마케팅, 광고 또는 수익 사실 계획에 AI를 사용하기 위해 과학자나 뛰어난 코더가 될 필요는 없습니다. 귀하가 갖고 있어야 할 것은 귀하의 정보와 요구 사항을 적절하게 구현하는 적합한 애플리케이션뿐입니다.