Использование AI-аналитики для глубокого анализа данных в бизнесе

Отчет о маркетинговых тенденциях на 2024 год от сервиса HubSpot показал, что в 2024 году победят маркетологи, ориентированные на данные. Это логично, но анализ данных может быть сложным и занимать много времени для многих компаний.

На сцену выходит AI-аналитика — инструмент, экономящий время, который дает маркетологам необходимые ответы для создания данных в кампаниях.

AI-аналитика (artificial intelligence, перевод «искусственный интеллект», сокр. ИИ) — это метод анализа данных, который использует машинное обучение для обработки больших объемов информации с целью выявления закономерностей, тенденций и взаимосвязей. Она автоматизирована и не требует вмешательства человека, что позволяет компаниям использовать результаты для принятия решений и сохранения конкурентоспособности.

Как и вся технология машинного обучения, ИИ-аналитика становится более точной и правильной с течением времени, особенно когда её обучают, учитывать предпочтения конкретной отрасли, чтобы контекстуализировать результаты в соответствии с индивидуальными потребностями бизнеса.

AI-аналитика иногда называется расширенной аналитикой, которую Gartner (крупнейшая исследовательская и консалтинговая компания, специализирующаяся на рынках информационных технологий) определяет как «использование вспомогательных технологий, таких как машинное обучение и ИИ, для помощи в подготовке данных, генерации и объяснении информации, усилении способов изучения и анализа данных в аналитических и BI-платформах».

ИИ-аналитика отличается от традиционной аналитики тем, что она управляется машинами. Ее масштаб больше, обработка данных происходит быстрее, а алгоритмы дают точные результаты, что позволяет им делать то, что делают люди. Однако следует помнить, что она не является полной заменой. Если вы используете ИИ в анализе данных, рассмотрите возможность его использования для дополнения возможностей и экспертизы вашей команды.

Например, инструмент ИИ-аналитики может обработать результаты A/B-тестирования и быстро указать, какая версия имеет наивысший ROI и коэффициент конверсии. Маркетолог может использовать эту информацию, чтобы точно определить что повлияло на результаты каждой версии, и применить эту информацию в будущих маркетинговых практиках.

Ключевые отличия между анализом данных человеком и AI-аналитикой приводят к трем основным преимуществам использования ИИ-аналитики: масштаб, скорость и точность.

Инструменты AI-аналитики могут работать с большими объемами данных за раз. Их масштаб также приносит конкурентное преимущество, так как машины могут искать общедоступные данные из других источников, проводить сравнительные тесты и помогать вам узнать больше о производительности конкурентов и вашем положении по сравнению с ними.

Машины не требуют времени на отдых, которое необходимо людям, поэтому обработка данных может происходить мгновенно. Данные можно просто загрузить и оставить машину работать самостоятельно, извлекая из данных выводы и иногда неожиданные инсайты.

Алгоритмы не имеют подтверждающей предвзятости или общих предубеждений, которые могут быть у команд при анализе данных, так что результаты являются беспристрастными.
Поскольку масштаб данных намного больше, чем человеческие возможности, AI аналитика может выявить тенденции и закономерности, которые могли бы остаться незамеченными при использовании ограниченных возможностей человеческих исследователей.

Машинное обучение и AI работают вместе, чтобы помочь компаниям принимать решения, основанные на данных. Маркетологи могут получать глубокие инсайты о поведении потребителей и производительности маркетинга. Потенциальные области применения включают:

• Тестирование

Проводите обычные маркетинговые тесты и выявляйте наиболее вероятные версии для максимизации ключевых маркетинговых метрик, таких как ROI и конверсии.

• Сегментация кампаний

Инструменты AI используют данные для выявления предпочтений потребителей, чтобы вы могли создавать сегментированные кампании для максимизации потенциала конверсий и ROI.

• SEO

Алгоритмы машинного обучения могут понимать поисковые намерения за запросами и помогать вам узнать больше о типе контента, который следует создавать, и определять новые возможности для ключевых слов.

• Аналитика eCom

Получайте прозрения о коэффициентах конверсии страниц и выясняйте, что может заставить покупателей отказаться от пути к покупке.

• Выявление проблемных областей

Большое преимущество аналитики данных AI заключается в выявлении новых точек данных, которые вы могли бы не найти через вашу обработку. Вы можете обнаружить скрытые переменные, влияющие на производительность, и адаптировать свои стратегии для их устранения.

AI-аналитика также полезна в других областях бизнеса, включая:
1) Прогнозирование продаж
Команды могут использовать ИИ-аналитику для прогнозирования доходов и продаж на основе исторических данных.

2) Мониторинг удовлетворенности клиентов
Данные помогают сервисным службам понимать уровни удовлетворенности клиентов и узнавать, как строить лояльность клиентов и снижать отток.

3) Внутреннюю производительность
Руководители могут использовать AI-аналитику для понимания производительности внутренних команд, от коэффициента эффективности до оценок удовлетворенности клиентов, чтобы понять, что идет правильно, и выявить возможности для улучшения.

Наибольшее ограничение AI-аналитики заключается в том, что компьютер не является человеком. Хотя машины могут обрабатывать значительно больше данных за меньшее время, человек лучше знает бизнес и его процессы, чем компьютер.

Будьте осторожны, рассматривая AI-инструменты как замену человеческому труду. Некоторые команды могут использовать инсайты (и значительно выигрывать от них) наряду с их контекстным пониманием бизнес-потребностей перед принятием решений.

Ограничение сводится к следующему: вы не можете воспроизвести человеческое понимание и опыт, поэтому важно учитывать это при использовании
AI-инструментов.

В целом, использование AI-аналитики дает бизнесу конкурентное преимущество. Алгоритмы машинного обучения производят данные, основанные на прозрениях, из которых маркетологи могут принимать данные решения.

Осмотрите свой текущий процесс анализа данных, чтобы увидеть где он вписывается, и извлеките выгоду.