ИИ в аналитике: основные варианты использования и инструменты

Хотите знать, как начать работу с ИИ? Возьмем, к примеру, нашу серию «Пилотирование искусственного интеллекта для маркетологов».

Искусственный интеллект могу дать тебе аналитика сверхспособности.

ИИ — это набор технологий, которые превосходно извлекают идеи и закономерности из больших наборов данных. ИИ может использовать эти идеи и шаблоны, чтобы делать прогнозы о том, что влияет на результаты. Он может даже научиться улучшать свои прогнозы с течением времени.

Это делает искусственный интеллект идеальным для тех, кто использует аналитические данные для принятия решений. Мы говорим об анализе данных с использованием таких систем, как Google Analytics, платформ автоматизации, систем бизнес-аналитики, систем управления контентом и CRM.

С помощью ИИ в аналитике вы можете получить больше пользы от уже имеющихся данных, унифицировать эти данные и делать все более ценные прогнозы на основе ваших данных.

Все это звучит великолепно.

Но как на самом деле начать работу с ИИ-аналитикой?

Эта статья поможет вам сделать первый шаг.

В Marketing AI Institute мы потратили годы на исследования и применение ИИ в маркетинге и бизнесе. С 2016 года мы опубликовали более 700 статей на эту тему. И мы отслеживаем более 1500 компаний, занимающихся продажами и маркетингом ИИ, с финансированием более 6 миллиардов долларов.

Это означает, что мы можем помочь вам демистифицировать аналитику ИИ. (И не волнуйтесь, для этого не нужно быть специалистом по данным.)

Что такое искусственный интеллект?

Это помогает узнать, что такое ИИ, прежде чем использовать его для аналитика.

Если вы спросите у 10 разных экспертов определение ИИ, вы получите 10 разных ответов. Нам нравится простое и эффективное определение Демиса Хассабиса, генерального директора DeepMind:

ИИ — это «наука о том, как делать машины умными». Это означает, что мы можем научить машины имитировать человеческий интеллект. Мы можем дать им возможность видеть, слышать, говорить, писать и двигаться.

Итак, ИИ — это действительно группа технологий. Возможно, вы слышали о некоторых из них, таких как: машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, генерация естественного языка (NLG) и обработка естественного языка (NLP).

На данном этапе не важно знать, что означает каждая часть терминологии ИИ.

Вам просто нужно понять, чем ИИ сильно отличается от традиционного программного обеспечения.

В качестве примера возьмем традиционный инструмент без искусственного интеллекта, такой как ваше стандартное бухгалтерское программное обеспечение. Без сомнения, это программное обеспечение полезно, быстро и автоматически выполняя расчеты для вас.

Но в работе он полностью зависит от людей. Его правила пишутся и обновляются программистами-людьми. И он требует, чтобы люди-профессионалы предоставляли ему данные, информацию и рекомендации для выполнения его работы.

Самое главное, инструмент улучшает свою производительность только в том случае, если программисты-люди придут и обновят его. (Любой, кто имел дело с устаревшим или неэффективным программным обеспечением, знает, что иногда это может занять много времени.)

Инструменты ИИ очень разные.

Инструменты ИИ способны учиться и совершенствоваться самостоятельно. Они все еще должны быть построены и управляться людьми.Но они могут адаптироваться к прошлым результатам и будущим данным, чтобы повысить свою производительность самостоятельно.

Вы можете этого не осознавать, но ИИ повсюду в повседневной жизни.

Ваш смартфон сильно зависит от ИИ.

Распознавание лица на базе искусственного интеллекта позволяет разблокировать телефон с помощью лица. Этот ИИ научился точно и последовательно идентифицировать лица. Он может это сделать, потому что научился на миллионах других лиц.

Голосовые помощники на базе искусственного интеллекта помогут вам искать и делать покупки. Они могут предоставить правильные результаты, потому что узнают от вас и других потребителей, какие результаты являются правильными, и соответствующим образом улучшают свои результаты.

А искусственный интеллект обеспечивает интеллектуальный ввод текста, учась предсказывать, что вы наберете дальше, с высокой степенью точности, поскольку он научился совершенствоваться благодаря миллиардам других пользователей.

ИИ также лежит в основе многих ведущих компаний.

Беспилотные автомобили Tesla полагаются на искусственный интеллект, который видит и движется, чтобы ориентироваться на дороге.

Amazon и Netflix полагаются на ИИ для предоставления рекомендаций по продуктам и контенту.

Google полагается на ИИ для завершения ваших электронных писем и обеспечения интеллектуального поиска.

Есть причина, по которой ИИ так популярен.

Большие данные. Компании теперь имеют огромные объемы данных, генерируемых цифровой деятельностью. Эти большие данные служат топливом для систем искусственного интеллекта, которым требуются тонны данных для прогнозирования. Теперь, когда все эти данные существуют, компании поспешили разработать больше (и более продвинутых) решений ИИ, чтобы извлечь из них информацию.

При этом системы искусственного интеллекта становятся умнее и быстрее благодаря всем данным, с которыми им приходится работать. Это создает благотворный цикл улучшений, который способствует огромному росту рынка решений на основе ИИ.

(Оказывается, большие данные — это большое преимущество.)

Вот реальный пример из бизнеса и маркетинга:

Существует инструмент искусственного интеллекта, который пишет для вас строки темы маркетинговой электронной почты.

Он использует обучение от людей (образец прошлых маркетинговых электронных писем компании), чтобы учиться.Но затем инструмент составляет свои собственные темы электронных писем и со временем улучшает их.

Со временем этот инструмент искусственного интеллекта становится все лучше и лучше в написании тем, пока не становится лучше в написании тем, чем люди-копирайтеры.

А теперь представьте мощь ИИ, примененную к любой технологии анализа данных.

Это уже происходит, и это может изменить то, как вы ведете бизнес.

Демистификация ИИ на аналитическом жаргоне

Давайте быстро проясним путаницу вокруг разных передовой аналитика термины и как они связаны с ИИ.

(Если вы уже являетесь профессионалом в области аналитики, вы можете перейти к следующему разделу о вариантах использования.)

Одна из них — прогнозная аналитика. Это когда машина использует исторические данные, чтобы делать прогнозы на будущее. Знаете вы это или нет, сложные решения для предиктивной аналитики используют ИИ для создания таких прогнозов. Итак, когда вы слышите упоминание этого термина, вероятно, речь идет об искусственном интеллекте.

Вы также можете услышать термин предписывающая аналитика. Предписывающая аналитика означает, что машина не только делает прогнозы, но и предписывает, что делать дальше. Инструменты предписывающей аналитики полагаются на ИИ для этого.

Еще один популярный термин, который часто встречается, — это расширенная аналитика. Расширенная аналитика — это когда ИИ используется для автоматизации частей аналитического процесса, который будет выполняться специалистом по данным или группой специалистов по данным. К ним относятся задачи, связанные с подготовкой данных и получением информации из наборов данных. По сути, этот тип аналитики использует ИИ, чтобы упростить анализ данных с человеческой стороны.

Наконец, вы можете услышать термин описательная аналитика. Это означает, что платформа предоставляет вам исторические данные. В нем описывается, что произошло. Все инструменты ИИ и не-ИИ имеют компонент описательной аналитики. Но не все инструменты описательной аналитики используют ИИ.

Эти различия важно понимать, когда вы погружаетесь в технологию аналитики ИИ. Слишком часто поставщики говорят, что инструмент предсказательный или предписывающий, хотя на самом деле он просто описательный.

Хорошо, теперь, когда с этим покончено, давайте перейдем к забавным вещам:

Как вы используете ИИ в аналитике?

Варианты использования ИИ в аналитике

Вот лишь несколько самых эффективных вариантов использования, которые мы нашли для ИИ в аналитика Cегодня.

Откройте для себя новые идеи

ИИ превосходно находит идеи и закономерности в больших наборах данных, которые люди просто не могут увидеть. Он также делает это в масштабе и на скорости.

Сегодня существует искусственный интеллект, который ответит на вопросы, которые вы задаете об аналитике данных вашего веб-сайта. (Подумайте: «У какого канала был самый высокий коэффициент конверсии?»)

Инструмент аналитики ИИ также может рекомендовать действия на основе возможностей, которые он видит в вашей аналитике.

Прогнозировать результаты бизнеса и маркетинга

ИИ может помочь вам предсказать результаты и успешный курс действий.

Системы на базе ИИ могут анализировать данные из сотен источников и предлагать прогнозы о том, что работает, а что нет.

ИИ также может глубоко погрузиться в анализ данных о ваших клиентах и ​​предложить прогнозы о потребительских предпочтениях, разработке продуктов и маркетинговых каналах.

Объедините аналитику и данные клиентов

ИИ можно использовать для унификации данных на разных платформах. Это включает в себя использование скорости и масштаба ИИ для объединения всех ваших данных о клиентах в единое унифицированное представление. Искусственный интеллект также способен объединять данные из разных источников, даже трудно отслеживаемых, таких как данные о звонках.

Прогноз спроса

Благодаря своим прогностическим возможностям ИИ может использовать ваши аналитические данные для прогнозирования спроса на продукцию на основе имеющихся запасов, сезонных тенденций, покупательского поведения в прошлом и многого другого.

Основываясь на этом анализе данных, предприятия могут улучшить хранение продуктов, закупку инвентаря или закупку материалов. Они также могут использовать прогнозирование спроса на основе ИИ для планирования других инвестиций в бизнес или маркетинг.

Лучшие инструменты ИИ-аналитики

Есть сотни ИИ аналитика инструменты там — вот некоторые из лучших, на которые стоит обратить внимание.

• Adobe Analytics — Adobe Analytics использует искусственный интеллект для анализа данных из различных сетевых и офлайн-источников, а затем визуализирует выводы из ваших данных.
• BlueConic — BlueConic — это платформа данных о клиентах, которая превращает данные о клиентах в профили на уровне человека для маркетинговых целей.
• Crayon — Crayon — это инструмент рыночной и конкурентной разведки, который позволяет компаниям отслеживать, анализировать и действовать в соответствии со всем, что происходит на их рынке.
• Google Analytics — в популярный аналитический инструмент Google встроен мощный ИИ. Его функция Analytics Intelligence на основе искусственного интеллекта использует машинное обучение для получения информации, ответов на ваши аналитические вопросы и моделирования конверсий.
• Google Cloud — интеллектуальные аналитические решения Google Cloud используют машинное обучение для получения информации и прогнозирования результатов бизнеса.
• Helixa — Используя искусственный интеллект, Helixa помогает создавать подробные персонажи на основе интересов аудитории, демографических и психографических данных.
• Invoca — Invoca — это инструмент для отслеживания звонков и разговорной аналитики на базе искусственного интеллекта, который привносит глубину маркетинговой аналитики, традиционно ограниченную цифровым взаимодействием с потребителями, в мир продаж между людьми.
• IBM Watson + IBM Planning Analytics — IBM Watson поддерживает инструмент предписывающей аналитики IBM. Используя искусственный интеллект, инструмент может делать прогнозы в области финансов, операций и продаж.

Майк Капут

В качестве директора по контенту Майк Капут использует контент-маркетинг, маркетинговую стратегию и маркетинговые технологии для увеличения и масштабирования трафика, потенциальных клиентов и доходов для Marketing AI Institute. Майк является соавтором книги «Маркетинговый искусственный интеллект: искусственный интеллект, маркетинг и будущее бизнеса» (Matt Holt Books, 2022). См. полную биографию Майка.