什么是人工智能分析？

我们的 2023 年互联网营销趋势报告观察到，信息驱动的企业家将在 2023 年收购。这会产生感知，但数据分析对于许多公司来说可能既困难又耗时。

进入 AI 分析，这是一种节省时间的行动过程，可为企业家提供他们创建知识推动战略所需的答案。 在这篇文章中，我们将讨论：

与所有设备控制一样，人工智能分析会随着时间的推移变得越来越精确，尤其是在经过适当培训以了解市场选择以将利益与特定企业需求相关联的情况下。

AI 分析在某些情况下被称为增强分析， Gartner 将其定义为“使用设备学习和 AI 等支持系统来协助信息准备、感知生成和洞察力合理化，以增加人们查看和评估知识的方式在分析和 BI 平台中。”

如何在信息分析中使用 AI

人工智能分析不同于标准分析，因为它是设备主导的。 它的规模更大，信息处理速度更快，算法提供精确的输出。

人工智能分析可以做人类所做的事情，但要注意将其视为整体替代品。 如果您在知识分析中使用 AI，请考虑利用它来补充您团队的能力和知识。

例如，AI 分析工具可以分析 A/B 测试的结果，并立即说出哪个版本的投资回报率和转化率最高。 营销人员可以考虑这些事实，确定究竟是什么影响了每个版本的性能，并将这些事实应用到潜在的广告和营销程序中。

使用 AI 分析的好处

人工操作数据调查和 AI 分析的关键区别是使用 AI 分析的 3 个主要优势：规模、速度和准确性：

1.规模

人工智能分析工具可以一次利用大量数据。 它的规模也提供了竞争优势，因为设备可以从其他资源中寻找可公开访问的知识，运行比较测试，并帮助您更多地了解竞争对手的整体表现以及您如何衡量。

2.步伐

设备确实不涉及人类需要的停机时间，因此数据处理可以瞬间发生。 可以只向它提供已建立的数据，让它单独处理、从中发现并提供见解。

3.准确性

设备理解算法在处理信息时更善于了解细节，带来详细和正确的结果。

您还可以根据行业语言和期望练习算法，以便最终结果与您的小型企业计划相关。

一些额外的奖励包括：

• 减少偏差：算法确实不存在团队在分析知识时可能（无意）存在的确认偏差或常见偏差，因此结果是无偏差的。

• 新见解：由于信息的规模远远大于人类的能力，人工智能分析可以减少人类研究人员通常可能因能力有限而忽视的特征和模式。

AI Analytics公司计划

设备掌握和人工智能相互配合，帮助企业做出细节推动的结论。 企业家可以深入了解购物者行为和网络营销绩效。 可能的应用包括：

• 测试：运行您的常规广告测试并发现最有可能优化重要营销指标（如投资回报率和转化率）的版本。

• 营销活动细分：人工智能工具使用数据来探索购物者的口味，因此您可以构建细分的活动来优化转化和投资回报率的可能性。

• 搜索引擎优化：机器学习算法可以充分把握查找意图，引导查询，帮助您掌握更多关于文字内容的形式，从而创造和识别新的关键词前景。

• 电子商务分析：了解网页转换费用，找出可能导致购买者放弃购买途径的因素。

• 发现困难领域： AI 数据分析的巨大收获是发现您可能无法通过处理获得的新细节。 您可以找出影响性能的隐藏变量并调整您的策略来处理它们。

人工智能分析对企业的其他部分也很有用，包括：

• 产品销售预测：团队可以使用 AI 分析主要根据历史细节来预测收入和收入。

• 客户工作经验检查：数据帮助服务团队充分掌握客户满意度阶段，并了解如何建立客户忠诚度并减少客户流失。

• 内部效率：小型企业领导者可以使用 AI 分析来了解内部员工的绩效，从获取率到客户满意度得分，了解什么可能是正确的，并确定改进的前景。

人工智能分析的局限性

人工智能分析的最大限制是笔记本电脑不是人类。 虽然设备可以在更短的时间内输入明显更多的信息，但人类比笔记本电脑或计算机更了解企业及其流程。

注意将人工智能工具视为人类熟悉的替代品。 在制定决策之前，团队可以使用洞察力（并将从洞察力中获益匪浅）以及他们熟悉的组织背景。

局限性归结为：您无法复制人类知识和专长，因此在利用 AI 资源时考虑这一点至关重要。

人工智能分析为企业提供了积极的收益

总的来说，利用人工智能分析可以为公司带来竞争优势。 设备搜索算法产生以事实为依据的洞察力，营销人员可以从中得出以细节为导向的结论。

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