AI Analytics คืออะไร?

รายงานแนวโน้มการตลาดทางอินเทอร์เน็ตปี 2023 ของเราสังเกตว่าผู้ประกอบการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะเข้าซื้อกิจการในปี 2023 ซึ่งอาจทำให้เข้าใจได้ แต่การวิเคราะห์ข้อมูลอาจเป็นเรื่องยากและใช้เวลานานสำหรับองค์กรจำนวนมาก

เข้าสู่การวิเคราะห์ของ AI ซึ่งเป็นแนวทางปฏิบัติที่ช่วยรักษาเวลาซึ่งให้คำตอบแก่ผู้ประกอบการที่พวกเขาต้องการเพื่อสร้างกลยุทธ์ที่ผลักดันความรู้ ในบทความนี้เราจะพูดถึง:

เช่นเดียวกับการควบคุมอุปกรณ์ทั้งหมด การวิเคราะห์ของ AI จะได้รับความแม่นยำและแม่นยำมากขึ้นในช่วงเวลาหนึ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อได้รับการฝึกอบรมอย่างถูกต้องเพื่อทำความเข้าใจทางเลือกของตลาดเพื่อปรับผลประโยชน์ตามบริบทให้กับบุคคลที่องค์กรต้องการ

ในบางกรณีการวิเคราะห์ของ AI จะเรียกว่าการวิเคราะห์แบบเติม ซึ่ง Gartner ให้คำจำกัดความว่า “การใช้ระบบที่เปิดใช้งาน เช่น การเรียนรู้ของอุปกรณ์และ AI เพื่อช่วยในการเตรียมข้อมูล การสร้างการรับรู้ และการหาเหตุผลเข้าข้างตนเองเชิงลึก เพื่อเพิ่มวิธีที่ผู้คนใช้ดูและประเมินความรู้ ในการวิเคราะห์และแพลตฟอร์ม BI”

วิธีใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ AI แตกต่างจากการวิเคราะห์มาตรฐานตรงที่เป็นการวิเคราะห์โดยอุปกรณ์ ขนาดของมันมีขนาดใหญ่เป็นพิเศษ การประมวลผลข้อมูลรวดเร็วยิ่งขึ้น และอัลกอริทึมให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

การวิเคราะห์ของ AI สามารถทำสิ่งที่มนุษย์ทำ แต่ควรตระหนักว่าเป็นการทดแทนโดยรวม หากคุณใช้ AI ในการวิเคราะห์ความรู้ ให้พิจารณาใช้ประโยชน์จากมันเพื่อเสริมความสามารถและความรู้ของทีมของคุณ

ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์วิเคราะห์ AI สามารถดำเนินการตามผลลัพธ์ของ A/B เพื่อตรวจสอบและบอกได้ทันทีว่าเวอร์ชันใดมี ROI และค่าธรรมเนียม Conversion ที่ดีที่สุด นักการตลาดสามารถพิจารณาข้อเท็จจริงนี้ กำหนดสิ่งที่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของแต่ละเวอร์ชัน และใช้ข้อเท็จจริงนี้กับการโฆษณาและขั้นตอนทางการตลาดที่เป็นไปได้

ประโยชน์ของการใช้ AI Analytics

ความแตกต่างที่สำคัญเกี่ยวกับการตรวจสอบข้อมูลที่ดำเนินการโดยมนุษย์และการวิเคราะห์ของ AI คือประโยชน์หลัก 3 ประการของการใช้การวิเคราะห์ของ AI: ขนาด ความเร็ว และความแม่นยำ:

1. เครื่องชั่ง

เครื่องมือวิเคราะห์ AI สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมากในแต่ละครั้ง ขนาดของมันยังมอบความได้เปรียบในการแข่งขัน เนื่องจากอุปกรณ์สามารถแสวงหาความรู้ที่สาธารณชนสามารถเข้าถึงได้จากแหล่งข้อมูลอื่นๆ ทำการทดสอบเปรียบเทียบ และช่วยให้คุณเรียนรู้มากขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพโดยรวมของคู่แข่งและวิธีวัดผล

2. ก้าว

จริงๆ แล้วอุปกรณ์ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการหยุดทำงานตามที่มนุษย์ต้องการ ดังนั้นการประมวลผลข้อมูลจึงเกิดขึ้นได้ทันที มันสามารถป้อนข้อมูลที่สร้างขึ้นและทิ้งไว้ตามลำพังเพื่อดำเนินการค้นหาและให้ข้อมูลเชิงลึก

3. ความแม่นยำ

อัลกอริธึมการทำความเข้าใจอุปกรณ์จะรับรู้รายละเอียดได้ดีขึ้นมาก แม้ว่าการประมวลผลข้อมูลจะให้ผลลัพธ์ที่ละเอียดและถูกต้องก็ตาม

คุณยังสามารถฝึกฝนอัลกอริทึมเกี่ยวกับภาษาภาคและความคาดหวัง เพื่อให้ผลลัพธ์สุดท้ายมีความเกี่ยวข้องกับแผนธุรกิจขนาดเล็กของคุณตามบริบท

รางวัลเพิ่มเติมบางส่วน ได้แก่:

• การลดอคติ : อัลกอริทึมไม่มีอคติในการยืนยันหรืออคติทั่วไปที่ทีมอาจมี (โดยไม่ได้ตั้งใจ) เมื่อวิเคราะห์ความรู้ ดังนั้นผลลัพธ์ที่ได้จะไม่เอนเอียง

  

• ข้อมูลเชิงลึกใหม่ : เนื่องจากขนาดของข้อมูลมีขนาดใหญ่กว่าความสามารถของมนุษย์อย่างมาก การวิเคราะห์ของ AI สามารถลดลักษณะและรูปแบบที่ไม่รุนแรง ซึ่งโดยปกติแล้วอาจไม่มีใครสังเกตเห็นจากความสามารถที่จำกัดของนักวิจัยมนุษย์

โปรแกรมบริษัทของ AI Analytics

การควบคุมอุปกรณ์และ AI ทำงานร่วมกันเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถสรุปรายละเอียดได้ ผู้ประกอบการสามารถรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการกระทำของผู้ซื้อและประสิทธิภาพการตลาดทางอินเทอร์เน็ต แอพที่เป็นไปได้ประกอบด้วย:

• การทดสอบ: ดำเนินการทดสอบการโฆษณาตามปกติของคุณและค้นพบรุ่นที่มีแนวโน้มมากที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพเมตริกการส่งเสริมที่สำคัญ เช่น ROI และ Conversion

• การแบ่งส่วนแคมเปญการตลาด: เครื่องมือ AI ใช้ข้อมูลเพื่อสำรวจรสนิยมของนักช้อป คุณจึงสามารถสร้างแคมเปญที่แบ่งกลุ่มเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพที่เป็นไปได้สำหรับคอนเวอร์ชั่นและ ROI

• การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา: อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องสามารถจับเจตนาการค้นหาได้อย่างเต็มที่และช่วยให้คุณเชี่ยวชาญมากขึ้นเกี่ยวกับรูปแบบของเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษรเพื่อสร้างและระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าคำหลักใหม่

• การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซ : รับการรับรู้เกี่ยวกับค่าธรรมเนียมการแปลงหน้าเว็บและค้นหาสิ่งที่อาจทำให้ผู้ซื้อออกจากเส้นทางที่จะได้รับ

• ค้นพบพื้นที่ที่ยาก: การวิเคราะห์ความรู้ AI จำนวนมากกำลังเปิดเผยรายละเอียดรายละเอียดใหม่ที่คุณอาจไม่ได้รับจากการประมวลผลของคุณ คุณสามารถค้นหาตัวแปรที่ซ่อนอยู่ซึ่งมีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพและปรับกลยุทธ์ของคุณเพื่อจัดการกับพวกมัน

การวิเคราะห์ AI ยังมีประโยชน์ต่อส่วนอื่นๆ ขององค์กรธุรกิจ ได้แก่:

• การพยากรณ์การขายผลิตภัณฑ์ : กลุ่มสามารถใช้การวิเคราะห์ AI เพื่อคาดการณ์รายได้และรายได้ตามรายละเอียดในอดีตเป็นส่วนใหญ่

• การตรวจสอบประสบการณ์การทำงานของลูกค้า : ข้อมูลช่วยให้ทีมบริการเข้าใจขั้นตอนความพึงพอใจของลูกค้าอย่างเต็มที่ และเรียนรู้วิธีสร้างความภักดีของผู้ซื้อและลดการเลิกสนใจ

• ประสิทธิผลภายในองค์กร: ผู้นำธุรกิจขนาดเล็กสามารถใช้การวิเคราะห์ของ AI เพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพของทีมงานภายใน ตั้งแต่อัตราที่ได้รับไปจนถึงคะแนนการปฏิบัติตามข้อกำหนดของลูกค้า เพื่อให้เข้าใจถึงสิ่งที่น่าจะถูกต้องและระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าเพื่อการปรับปรุง

ข้อจำกัดของ AI Analytics

ข้อจำกัดที่สำคัญที่สุดของการวิเคราะห์ AI คือแล็ปท็อปไม่ใช่มนุษย์ แม้ว่าอุปกรณ์จะสามารถให้ข้อมูลได้มากขึ้นอย่างเห็นได้ชัดในเวลาอันสั้น แต่มนุษย์ก็รู้จักธุรกิจและขั้นตอนของมันมากกว่าแล็ปท็อปหรือคอมพิวเตอร์

ระวังการใช้เครื่องมือ AI เพื่อทดแทนเครื่องมือที่มนุษย์คุ้นเคย ทีมสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึก (และจะได้ประโยชน์อย่างมากจากข้อมูลเชิงลึก) ร่วมกับบริบทที่คุ้นเคยกับองค์กรที่จำเป็นล่วงหน้าในการสร้างการตัดสินใจ

ข้อจำกัดมาถึงจุดนี้: คุณไม่สามารถทำซ้ำความรู้และความเชี่ยวชาญของมนุษย์ได้ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องพิจารณาสิ่งนี้เมื่อใช้ประโยชน์จากทรัพยากร AI

AI Analytics ช่วยให้ธุรกิจได้รับประโยชน์เชิงรุก

โดยทั่วไป การใช้การวิเคราะห์ของ AI ทำให้บริษัทได้เปรียบในการแข่งขัน อัลกอริทึมในการค้นหาอุปกรณ์จะสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ผลักดันข้อเท็จจริงซึ่งนักการตลาดสามารถสรุปตามรายละเอียดได้

รับการค้นหาวิธีการประเมินความรู้ปัจจุบันของคุณเพื่อดูว่าเหมาะสมในที่ใด และสัมผัสกับประโยชน์เพิ่มเติม