Как использовать аналитические инструменты ИИ для принятия бизнес-решений
По данным отчета The 2023 State of Social Media Report, 96% бизнес-лидеров считают, что ИИ и машинное обучение (ML) значительно помогают в принятии решений. Они активно используют данные ИИ для маркетинга, чтобы успешно работать и развиваться в быстро меняющемся бизнесе.
В этой статье мы разберем, как ИИ-анализ отличается от традиционного анализа данных. Также мы узнаем, как ИИ помогает компаниям расти и получать преимущества перед конкурентами.
Что такое аналитика ИИ?
Аналитика ИИ — это процесс, который позволяет извлекать полезную информацию из больших объемов данных с помощью передовых технологий машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (ИИ), таких как обработка естественного языка (NLP). Этот метод помогает выявлять закономерности и тренды в данных, чтобы обоснованно принимать решения.
В маркетинге аналитика ИИ используется для получения значимых инсайтов из различных источников данных, таких как социальные сети, сайты с отзывами, клиентские форумы и данные опросов. Эти инсайты помогают различным командам, таким как маркетинг, продажи, исследование продуктов, управление персоналом и связи с общественностью, работать эффективнее и продуктивнее.
Автоматизация анализа данных устраняет необходимость в ручной работе, повышая точность результатов и ускоряя получение отчетов. Это также освобождает время сотрудников, позволяя им сосредоточиться на более важных и сложных задачах.
В чем разница между аналитикой ИИ и традиционной аналитикой?
Аналитика ИИ использует алгоритмы машинного обучения для быстрого и точного анализа больших объемов данных. В отличие от неё, традиционная аналитика требует больше ручной работы.
Традиционный анализ данных существует уже давно, но у него есть свои недостатки. Во-первых, он не так эффективен при работе с большими и сложными данными. Во-вторых, традиционная аналитика может анализировать только ограниченное количество исторических данных для создания описательных, диагностических, предсказательных и предписывающих выводов.
Важно правильно интерпретировать данные и подбирать их. Это могут сделать профессионалы из FlexiTech.ai, которые помогут представить всю аналитику в понятных форматах и оперативно реагировать на изменения.
Вот как ИИ изменил традиционную аналитику:
- Описательная аналитика: Традиционно интерпретирует текущие данные, создавая снимок ключевых показателей. ИИ же предоставляет более полный отчет о текущей работе, анализируя тренды и изменения с течением времени, что помогает лучше понять общую картину.
- Диагностическая аналитика: Используется для понимания бизнес-результатов путем анализа исторических данных и выявления причинно-следственных связей. ИИ быстро и эффективно анализирует большие объемы данных из разных источников, чтобы находить паттерны и аномалии.
- Предиктивная аналитика: Прогнозирует будущие тренды и результаты на основе исторических данных. ИИ использует машинное и глубокое обучение для более точных и быстрых прогнозов.
- Прескриптивная аналитика: Дает рекомендации на основе предсказательного анализа для улучшения бизнес-результатов. ИИ позволяет анализировать данные в реальном времени и быстро корректировать стратегии, что помогает оперативно реагировать на изменения.
Четыре столпа аналитики ИИ
Аналитика ИИ зависит от четырех ключевых технологий для предоставления инсайтов: машинного обучения, обработки естественного языка, нейронных сетей и глубокого обучения. Эти технологии работают вместе, чтобы извлекать значимую информацию из необработанных и разнородных данных.
- Машинное обучение: помогает инструментам анализа ИИ автоматически определять паттерны в данных, чтобы синтезировать их в действенные инсайты. Оно эффективно обрабатывает большие данные, выявляя релевантные точки для предсказательного анализа.
- Обработка естественного языка (NLP): позволяет инструменту аналитики ИИ понимать и интерпретировать человеческий язык, чтобы извлекать значимую информацию из текстовых данных. NLP важно для точного анализа социальных сетей, отзывов клиентов, блогов, новостных статей и других текстовых данных, включая числа и эмодзи.
- Нейронные сети: это алгоритмы, построенные для понимания взаимосвязей между точками данных, выявленными машинным обучением. Вдохновленные работой человеческого мозга, они состоят из слоев узлов или нейронов, которые учатся на взаимосвязях в данных. Это делает инструмент ИИ умнее и точнее с течением времени, что также снижает затраты в долгосрочной перспективе.
- Глубокое обучение: это продвинутые нейронные сети, обрабатывающие сложные необработанные данные с использованием множества слоев узлов. Они адаптируются к различным типам данных и наборов данных, извлекая более глубокие инсайты для более сложного анализа по сравнению с традиционными методами.
Почему стоит использовать ИИ для анализа данных?
Аналитика ИИ позволяет компаниям автоматизировать повторяющиеся задачи и обрабатывать сложные данные более эффективно, что делает масштабирование простым и беспрепятственным. Эти инструменты могут обрабатывать тысячи API-запросов за минуты, предоставляя критическую информацию о вашем бренде, обслуживании клиентов и конкурентном анализе за считанные минуты. Это позволяет вашей команде сосредоточиться на более стратегических аспектах, таких как предоставление выдающегося обслуживания клиентов и улучшение бренда.
Например, согласно The 2023 Sprout Social Index™, 76% потребителей замечают и ценят, когда компании придают приоритет поддержке клиентов. Клиенты ожидают персонализированного обслуживания, которое не только решает проблему быстро, но и предлагает аутентичное и вовлеченное взаимодействие.
Преимущества применения аналитики ИИ
Аналитика ИИ меняет способы ведения бизнеса, помогая автоматизировать задачи, чтобы можно было направить таланты в более сложные и стратегические области. Это позволяет компаниям расти и масштабироваться быстрее, чем раньше. Вот несколько ключевых способов, как аналитика ИИ приносит пользу бизнесу сегодня:
- Автоматизация. Аналитика ИИ помогает автоматизировать статистические вычисления для мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI) на различных платформах. Это повышает эффективность, сокращая времязатратные задачи и ускоряя анализ данных для получения релевантных инсайтов о бренде и клиентах. Автоматизация на основе ML возвращает драгоценное время для планирования и стратегии, снижая трение в рабочем процессе и рабочую нагрузку.
- Масштабируемость. Аналитика ИИ помогает справляться с проблемами роста компании, эффективно обрабатывая большие наборы данных из различных источников для предоставления инсайтов в реальном времени — то, что невозможно с традиционными методами анализа данных.
- Точность. Результаты анализа данных ИИ более точны, чем методы ручного анализа данных, так как вероятность ошибок, предвзятостей или ограничений, таких как субъективное исключение данных или сложные расчеты из нескольких источников, минимальна.
Применение аналитики ИИ в бизнесе
Компании используют аналитику ИИ для получения более высокого возврата инвестиций (ROI) от своих социальных и цифровых данных, одновременно повышая продуктивность и рост с помощью интеллектуальной автоматизации.
- Анализ настроений. Алгоритмы анализа настроений сканируют данные отзывов для выделения ключевых тем и вопросов, давая брендам детальное представление о распространенных жалобах или повторяющихся проблемах с продуктами или услугами. Таким образом, бренды могут разрабатывать проактивные стратегии для обеспечения лучшего клиентского опыта и повышения лояльности к бренду.
- Прогнозирование спроса. Аналитика ИИ помогает компаниям лучше понимать взаимодействие с клиентами и мотивации покупок. Это позволяет анализировать большие наборы данных быстро и эффективно, чтобы понять индивидуальные предпочтения и поведение. Это помогает брендам прогнозировать будущий спрос на основе определенных демографических данных и рыночных индикаторов.
- Мониторинг бизнеса. Аналитика ИИ может анализировать данные из новостных статей, форумов, таких как Reddit, и диалогов одновременно, как о вашем бренде, так и о конкурентах. Вы можете использовать эти данные для выявления пробелов в восприятии бренда и принятия мер для управления репутацией или улучшения продуктов и услуг.
Топ-5 инструментов ИИ для анализа данных
Инструменты аналитики ИИ предлагают разные уровни детализации и инсайтов. Поэтому важно выбирать инструмент на основе ваших конкретных потребностей и характеристик, таких как отрасль, размер компании и целевая аудитория. Также нужно учитывать, насколько легко инструмент интегрируется в вашу существующую ИТ-инфраструктуру и рабочие процессы, и сможет ли он удовлетворить ваши потребности в масштабировании.
Вот список некоторых инструментов аналитики ИИ, которые могут предоставить вам необходимые инсайты для роста вашего бизнеса:
Sprout Social — это решение для управления социальными сетями, которое использует аналитику ИИ для управления социальными сетями, маркетинга и обслуживания клиентов. Оно интегрируется с различными источниками цифровых данных, включая сайты отзывов, такие как Reddit, CRM-системы, такие как Salesforce, и инструменты бизнес-аналитики, такие как Tableau.
Power BI — это уже классический инструмент бизнес-аналитики, созданный для анализа данных и визуализации инсайтов. Он предоставляет комплексные инсайты о бренде, обрабатывая миллионы точек данных из различных источников различной сложности.
MonkeyLearn — это инструмент анализа текста, который использует ИИ для анализа данных. Он может использоваться для автоматизации анализа отзывов клиентов и данных опросов, чтобы выявлять темы, релевантные вашей целевой аудитории, и извлекать полезные инсайты.
Tableau — такая же платформа для анализа и визуализации данных, которую можно использовать для понимания данных и создания отчетов в реальном времени. Как и Sprout, Tableau предлагает надежную связь с различными источниками данных и предоставляет единое представление о данных и инсайтах.
Sisense — это инструмент аналитики данных на базе ИИ, который может получать доступ к множеству онлайн-источников данных для предоставления инсайтов в гибких отчетах. Он может использоваться командами, не обладающими продвинутыми техническими знаниями, для проведения предварительного анализа данных для бизнес-аналитики.
Будущее ИИ в аналитике данных
Аналитика ИИ в основном использовалась в критически важных отраслях и крупных предприятиях, таких как здравоохранение и производство, для ускорения процессов, выявления колебаний данных и получения необходимых инсайтов. Однако недавние достижения в области машинного обучения делают ее стандартной практикой для всех отраслей.
Становятся доступными кастомные решения, и команда FlexiTech.ai может внедрить их, чтобы помочь вам извлечь максимальную пользу из аналитики ИИ. Теперь ИИ-инструменты стали более доступными и удобными для пользователя. Они позволяют брендам уверенно внедрять инновации и противостоять конкуренции. Компании могут легко собирать бизнес-аналитику из различных источников данных для более глубокого понимания своего рынка. Эти данные могут быть использованы для персонализации взаимодействия с клиентами, повышения удовлетворенности брендом и расширения на новые рынки с предвидением и точностью.