Cum să combinați știința cunoștințelor și IA fără cunoștințe în ambele (idei și echipamente calificate)

În calitate de agent de marketing, probabil că ați observat valoarea datelor în generarea de alegeri și crearea de strategii. De asemenea, cel mai probabil te-ai săturat să fii obosit în prezent cu colectarea și raportarea manuală a informațiilor.

Știința informației este parte integrantă a globului marketingului pe internet, dar timpul este fonduri, iar timpul pe care îl alocați în performanță cu seturi mari de date ar putea fi folosit pentru a face alte locuri de muncă, cum ar fi promovarea articolelor.

Din fericire, inteligența sintetică se poate combina cu știința datelor în numeroase tehnici pentru a face ocupația dvs. de agent de marketing mai puțin complicată, fără a neglija tehnici esențiale precum raportarea informațiilor.

Vom arunca o privire la linkul referitor la știința faptelor și AI și instrumentele pe care le puteți folosi ca agent de marketing, indiferent de stadiul de abilități în evaluarea detaliilor.

Variație între știința cunoașterii și inteligența sintetică

Știința detaliilor este o expresie umbrelă care descrie analiza, îngrijirea și interpretarea unor cantități mari de date pentru a genera concluzii.

Inteligența sintetică este un subiect în care un computer sau un robot completează sarcini care necesită în general inteligență și discernământ uman.

Deși știința informației și inteligența sintetică sunt domenii unice, ele încorporează în general pentru a eficientiza sarcinile, pentru a îmbunătăți eficiența, a aborda dificultățile sau a îmbunătăți eficiența.

Ocazional, AI se bazează în mod normal pe cercetătorii de informații pentru a cerceta, a clarifica și a furniza informații, astfel încât dispozitivul să poată studia și îmbunătăți. Acestea fiind spuse, știința informațiilor este mult mai puțin dependentă de AI, având în vedere că știința poate analiza și crea seturi de date clare pe cont propriu.

Cu toate acestea, AI poate extrage date din fapte într-un mod care nu este atins cu strategiile tipice ale științei cunoașterii. Aceasta este în special situația cu informații bogate, cum ar fi clipuri video sau volume mari de cunoștințe.

Ilustrații ale AI în Info Science

Mai jos sunt câteva ilustrații ale AI în lumea științei detaliilor.

AI în elaborarea sondajului

Este frecvent să folosiți sondaje pentru a colecta cunoștințe și informații despre spectatorii și consumatorii dvs., iar inteligența artificială este în mod normal folosită pentru a automatiza o mulțime de domenii ale procedurii de studiu.

Sondajele AI reduc nevoia de intervenție umană în locuri de muncă, cum ar fi introducerea de detalii și investigarea raportului de studiu.

Folosirea inteligenței artificiale cu elaborarea și execuția studiului va permite organizațiilor să obțină în mod obișnuit răspunsuri de la multe canale, cum ar fi tipurile de rețea și chatbot-uri.

De acolo, AI poate clasifica faptele bazate în principal pe condiții predeterminate, poate analiza modele și evoluții și poate produce un raport dependent de rezultatele sale mult mai rapid decât dacă ar fi efectuat manual.

AI în selecția cunoștințelor

Un mod în care AI va funcționa în general în selectarea detaliilor este scraping-ul site-urilor web, care implică aplicarea de roboți sau scripturi automate pentru a extrage fapte de pe site-uri web. AI le permite acestor roboți să identifice rapid și eficient modelele și perspectivele cunoștințelor.

În transformare, corporațiile pot face selecții bazate pe date despre produsele, serviciile sau metodele lor de marketing și publicitate.

Selectarea informațiilor AI poate ajuta, de asemenea, să furnizeze cunoștințe suplimentare personalizate pe un site web. AI poate colecta cunoștințele despre acțiunile și preferințele consumatorilor pentru a recomanda bunuri sau articole personalizate fiecărui client.

Experiențele personalizate cresc probabilitatea de conversie și implicare. Această metodă este obișnuită și valoroasă pentru site-urile de comerț electronic.

Numeroase site-uri web de comerț electronic folosesc inteligența artificială pentru a obține și a evalua date despre comportamentul clienților și pentru a utiliza aceste date pentru a oferi recomandări personalizate de produse sau servicii sau campanii țintite.

Detalii aplicații care folosesc AI

Iată câteva instrumente AI benefice pentru acumularea și examinarea detaliilor pe care le puteți utiliza în sarcinile pe termen lung.

1. Tabel

Acest instrument de analiză și vizualizare a informațiilor le permite consumatorilor să interacționeze cu cunoștințele lor și este o platformă excelentă dacă nu aveți nicio codificare sau detalii de examinare.

Cu Tableau, puteți crea și partaja experiențe pe platforme desktop și celulare.

Tableau acceptă, de asemenea, calcule complexe, tablouri de bord și combinare de informații, care reunește date din mai multe resurse într-un singur set de date la îndemână.

2. GitHub Copilot

GitHub Copilot este un asistent de programare care furnizează codificatorilor strategii de completare automată. Constructorii pot folosi GitHub Copilot, creând cod sau utilizând prompturi de bază în limbaj natural care îi spun Copilot ce vor să facă.

Resursa de date poate îndeplini multe sarcini de codare și este competentă în multe limbaje de codare, cum ar fi Python, Go și JavaScript. Chiar și îmbunătățit, nu trebuie să știți niciodată cum să codificați pentru a-l folosi.

3. ChatSpot

ChatSpot este botul CRM conversațional al HubSpot, pe care experții din industria de venituri, publicitate și companie se pot conecta la HubSpot pentru a crește productivitatea și a eficientiza procedurile distincte - raportarea cunoștințelor.

Profesioniștii pot folosi instrucțiuni bazate pe chat pentru a direcționa ChatSpot să atragă experiențe, să genereze noi segmente și să gestioneze clienții potențiali.

4. Microsoft Electrical power BI

Platforma de informații organizaționale a Microsoft permite utilizatorilor finali să introducă și să vizualizeze informații pentru informații. Utilizatorii finali pot importa fapte din aproape orice resursă și pot stabili tablouri de bord și rapoarte instantaneu.

În plus, Microsoft Power BI permite utilizatorilor finali să-și construiască stiluri de înțelegere a echipamentelor și să utilizeze alte opțiuni bazate pe inteligență artificială pentru a revizui informațiile.

5. Akkio

Echipamentele de analiză și prognoză ale companiei Akkio ajută utilizatorii finali să-și examineze informațiile și să prezică rezultatele oportunităților. Instrumentul este destinat începătorilor și este deosebit de util pentru venituri, publicitate și marketing și examinare predictivă.

Cu Akkio, puteți încărca setul de date și puteți decide asupra variabilei pe care doriți să o preziceți, ceea ce îi permite lui Akkio să dezvolte o comunitate neuronală în jurul acelei variabile.

Cum să alegi echipamentul potrivit

Descoperirea instrumentului AI ideal pentru a vă ajuta să colectați, să reglementați și să evaluați cunoștințele poate fi complicată, dar nu este imposibil. Trebuie să vă evaluați capacitățile și preferințele pentru a găsi cel mai eficient instrument pentru viitorul dvs. efort de știință a datelor.

Vă întrebați ce aspect al cursului de acțiune al cunoștințelor doriți să simplificați sau să aduceți îmbunătățiri. Cât de priceput sunteți în raportare sau codificare? Care este gradul tău de talent?

De exemplu, dacă sunteți obișnuit cu limbaje de programare precum Python, veți dori să obțineți instrumente care sunt compatibile cu acest limbaj. Dacă în acest moment lucrați cu echipamente precum Microsoft sau HubSpot, obțineți aplicații compatibile sau încorporate.

Nu ar trebui să fiți un om de știință sau un programator magistral pentru a utiliza AI în inițiativele dvs. de marketing și publicitate sau de venituri. Tot ce trebuie să aveți sunt aplicațiile potrivite care să vă modeleze informațiile și nevoile.