AI 분석이란 무엇입니까?

우리의 2023년 인터넷 마케팅 경향 보고서는 정보 기반 기업가가 2023년에 인수할 것이라고 관찰했습니다. 그것은 인식을 만들 수 있지만 데이터 분석은 많은 기업에게 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

기업가에게 지식 기반 전략을 수립하는 데 필요한 답변을 제공하는 시간 절약형 행동 과정인 AI 분석을 입력하십시오. 이 설정에서는 다음을 살펴보겠습니다.

모든 장비 마스터링과 마찬가지로 AI 분석은 특히 기업이 원하는 특정 개인에게 혜택을 맥락화하기 위해 시장 선택을 이해하도록 적절하게 훈련된 경우 시간이 지남에 따라 더욱 정확하고 정밀해집니다.

AI 분석은 경우에 따라 증강 분석이라고도 하며, Gartner는 "정보 준비, 인식 생성 및 통찰력 합리화를 지원하기 위해 장비 학습 및 AI와 같은 지원 시스템을 사용하여 사람들이 지식을 살펴보고 평가하는 방법을 향상시키는 것"으로 정의합니다. 분석 및 BI 플랫폼에서.”

정보 분석에서 AI를 사용하는 방법

AI 분석은 장치 주도라는 점에서 표준 분석과 다릅니다. 그 규모는 더 커질 수 있고, 정보 처리는 더 빨라지고, 알고리즘은 정확한 출력을 제공합니다.

AI 분석은 인간이 하는 일을 할 수 있지만 전반적인 대체물로 보는 것을 인식해야 합니다. 지식 분석에 AI를 사용하는 경우 이를 활용하여 팀의 능력과 지식을 보완하는 것을 고려하십시오.

예를 들어, AI 분석 장치는 A/B의 결과를 살펴보고 어떤 버전이 최고의 ROI와 전환 수수료를 경험했는지 즉시 말할 수 있습니다. 마케터는 이 사실을 고려하고 각 버전의 성능에 영향을 미친 것이 무엇인지 정확히 판단하고 이 사실을 잠재적인 광고 및 마케팅 절차에 적용할 수 있습니다.

AI 분석 활용의 이점

인간이 운영하는 정보 조사 및 AI 분석과 관련된 중요한 차이점은 AI 분석을 활용하는 3가지 주요 이점인 규모, 속도 및 정확성입니다.

1. 규모

AI 분석 도구는 한 번에 상당한 양의 데이터를 활용할 수 있습니다. 장치가 다른 리소스에서 공개적으로 액세스할 수 있는 지식을 찾고, 비교 시험을 실행하고, 경쟁업체의 전반적인 성능과 측정 방법에 대해 더 많이 배울 수 있도록 지원하므로 그 규모는 또한 경쟁 우위를 제공합니다.

2. 페이스

장치는 실제로 인간에게 필요한 가동 중지 시간을 포함하지 않으므로 데이터 처리가 즉시 발생할 수 있습니다. 그것은 확립된 정보를 공급받을 수 있고 절차를 밟고, 발견하고, 통찰력을 제공하도록 내버려 둘 수 있습니다.

3. 정확도

장비 이해 알고리즘은 정보를 처리하더라도 세부 사항을 더 잘 알고 상세하고 올바른 결과를 가져옵니다.

또한 부문 언어 및 기대치에 대한 알고리즘을 연습할 수 있으므로 최종 결과가 소규모 비즈니스 계획과 관련이 있습니다.

일부 추가 보상은 다음과 같습니다.

• 편향 감소 : 알고리즘에는 실제로 팀이 지식을 분석할 때 (의도하지 않게) 가질 수 있는 확증 편향 또는 공통 편향이 없으므로 결과가 편향되지 않습니다.

• 새로운 통찰력 : 정보의 규모가 인간의 능력보다 훨씬 크기 때문에 AI 분석은 일반적으로 인간 연구원의 제한된 능력으로는 알아차리지 못할 수 있는 특성과 패턴에 약간의 영향을 줄 수 있습니다.

AI Analytics의 회사 프로그램

장치 마스터링과 AI는 서로 협력하여 기업이 세부적인 결론을 내릴 수 있도록 지원합니다. 기업가는 구매자 행동과 인터넷 마케팅 성과에 대한 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 가능한 앱은 다음으로 구성됩니다.

• 테스트: 일반적인 광고 테스트를 수행하고 ROI 및 전환과 같은 중요한 판촉 메트릭을 최적화할 가능성이 가장 높은 에디션을 찾으십시오.

• 마케팅 캠페인 세분화: AI 도구는 데이터를 사용하여 쇼핑객의 취향을 탐색하므로 세그먼트화된 캠페인을 구축하여 전환 및 ROI 가능성을 최적화할 수 있습니다.

• 검색 엔진 최적화: 머신 마스터링 알고리즘은 쿼리를 안내하는 조회 의도를 완전히 파악할 수 있으며 작성된 콘텐츠의 형식에 대해 훨씬 더 숙달하여 새로운 키워드 잠재 고객을 만들고 식별할 수 있도록 지원합니다.

• 전자상거래 분석 : 웹페이지 전환 수수료에 대한 인식을 얻고 구매자가 구매 경로를 이탈하도록 유도할 수 있는 요인을 찾습니다.

• 어려움 영역 발견: AI 지식 분석의 막대한 이득은 처리를 통해 얻을 수 없었던 새로운 세부 정보를 발견합니다. 성능에 영향을 미치는 숨겨진 변수를 찾아내고 이를 처리하기 위한 전술을 조정할 수 있습니다.

AI 분석은 다음을 포함하여 기업의 다른 부분에도 유용합니다.

• 제품 판매 예측 : 그룹은 AI 분석을 사용하여 주로 과거 세부 정보를 기반으로 수입 및 수입을 예측할 수 있습니다.

• 고객 작업 경험 확인 : 데이터는 서비스 팀이 고객 만족 단계를 완전히 파악하고 구매자 충성도를 구축하고 이탈을 줄이는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.

• 내부 효율성: 소기업 리더는 AI 분석을 사용하여 획득률에서 고객 이행 점수에 이르기까지 내부 직원 성과를 이해하고 무엇이 옳은지 이해하고 개선 전망을 식별할 수 있습니다.

AI 분석의 한계

AI 분석의 가장 큰 한계는 노트북이 사람이 아니라는 것입니다. 장비는 짧은 시간에 눈에 띄게 더 많은 정보를 제공할 수 있지만 인간은 노트북이나 컴퓨터가 할 수 있는 것보다 비즈니스와 그 절차를 더 잘 알고 있습니다.

AI 기기를 인간에게 익숙한 대체품으로 취급한다는 점에 유의하십시오. 팀은 의사 결정을 내리기 전에 필요한 상황에 맞는 조직에 대한 이해와 함께 통찰력을 사용할 수 있습니다.

한계는 다음과 같이 요약됩니다. 인간의 지식과 전문성을 복제할 수 없으므로 AI 리소스를 활용할 때 이를 살펴보는 것이 중요합니다.

AI 분석은 기업에 공격적인 이익을 제공합니다.

일반적으로 AI 분석을 활용하면 기업이 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 알고리즘을 찾는 장치는 마케터가 세부 사항 중심의 결론을 내릴 수 있는 사실 기반 통찰력을 생성합니다.

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