Как маркетолог, вы, вероятно, заметили важность данных в процессах принятия решений и выработке стратегии. Вы, вероятно, также устали от ручного сбора данных и составления отчетов.

Наука о данных является неотъемлемой частью мира маркетинга, но время — деньги, и время, которое вы тратите на работу с большими наборами данных, можно потратить на другие задачи, например контент-маркетинг.

К счастью, искусственный интеллект можно разными способами сочетать с наукой о данных, чтобы облегчить вашу работу маркетолога, не пренебрегая такими важными практиками, как представление данных.

Мы исследуем связь между наукой о данных и искусственным интеллектом, а также инструменты, которые вы можете использовать как маркетолог, независимо от уровня ваших навыков в анализе данных.

Разница между информатикой и искусственным интеллектом

Наука о данных — это общий термин, который описывает анализ, управление и интерпретацию больших объемов данных для принятия решений.

Искусственный интеллект — это область, в которой компьютер или робот выполняет задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта и суждения.

Хотя информатика и искусственный интеллект — это разные области, их часто объединяют для оптимизации задач, повышения эффективности, решения проблем или повышения производительности.

Например, ИИ часто полагается на ученых, занимающихся анализом данных, которые изучают, очищают и передают данные, чтобы машина могла учиться и совершенствоваться. Однако наука о данных менее зависит от ИИ, поскольку наука может анализировать и объяснять наборы данных самостоятельно.

Однако ИИ может извлекать информацию из данных способом, который невозможен с помощью типичных методов науки о данных. Это особенно актуально для сложных типов данных, таких как видео или большие объемы данных.

Примеры использования ИИ в науке о данных

Ниже приведены некоторые примеры использования ИИ в мире науки о данных.

ИИ в составлении опросов

Опросы обычно используются для сбора данных и информации об аудитории и потребителях, а ИИ часто используется для автоматизации многих аспектов процесса опроса.

Опросы с использованием ИИ устраняют необходимость вмешательства человека в такие задачи, как ввод данных и анализ отчетов об опросах.

Используя ИИ при разработке и проведении опросов, организации могут автоматически собирать ответы из различных каналов, таких как онлайн-формы и чат-боты.

Отсюда ИИ может классифицировать информацию на основе заранее определенных критериев, анализировать закономерности и тенденции и генерировать отчет на основе результатов быстрее, чем если бы это делалось вручную.

ИИ в сборе данных

Одним из способов, которым ИИ обычно работает при сборе данных, является парсинг веб-страниц, который предполагает использование автоматических роботов или скриптов для извлечения данных с веб-сайтов. ИИ позволяет этим роботам быстро и эффективно находить закономерности и ценную информацию в данных.

В свою очередь, организации могут принимать решения на основе данных о своих продуктах, услугах или маркетинговых стратегиях.

Сбор данных ИИ также помогает обеспечить более персонализированный пользовательский опыт на веб-сайте. ИИ может собирать данные о поведении и предпочтениях пользователей, чтобы рекомендовать продукты или контент, адаптированные к каждому посетителю.

Персонализированный опыт увеличивает вероятность конверсии и вовлеченности. Этот процесс широко распространен и полезен для веб-сайтов электронной коммерции.

Многие сайты электронной коммерции используют ИИ для сбора и анализа данных о поведении клиентов и используют эту информацию для предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам или целевых рекламных акций.

Компьютерные инструменты, использующие ИИ

Вот несколько полезных инструментов искусственного интеллекта для сбора и анализа данных, которые вы можете использовать в будущих проектах.

1. Таблица

Этот инструмент анализа и визуализации данных позволяет пользователям взаимодействовать со своими данными и является отличной платформой, если у вас мало или совсем нет опыта программирования или анализа данных.

С помощью Tableau вы можете создавать и публиковать отчеты на настольных и мобильных платформах.

Tableau также поддерживает сложные вычисления, создание информационных панелей и смешивание данных, которое объединяет данные из различных источников в один полезный набор данных.

2. GitHub второй пилот

GitHub Copilot — это помощник по программированию, который предлагает программистам предложения по автозаполнению. Разработчики могут использовать GitHub Copilot при написании кода или использовать базовые запросы на естественном языке, которые сообщают Copilot, что они от него хотят.

Компьютерный инструмент может выполнять множество задач по кодированию и владеет многими языками кодирования, такими как Python, Go и JavaScript. Более того, вам не нужно знать, как программировать, чтобы его использовать.

3. ЧатСпот

ChatSpot — это диалоговый CRM-бот HubSpot, которого специалисты по продажам, маркетингу и обслуживанию могут подключить к HubSpot для повышения производительности и оптимизации различных процессов — отчетности по данным.

Профессионалы могут использовать команды чата, чтобы направлять ChatSpot на получение отчетов, создание новых сегментов и управление потенциальными клиентами.

4. Microsoft Power BI

Платформа бизнес-аналитики Microsoft позволяет пользователям анализировать и визуализировать данные для получения ценной информации. Пользователи могут импортировать данные практически из любого источника и мгновенно создавать информационные панели и отчеты.

Кроме того, Microsoft Power BI позволяет пользователям создавать свои собственные модели машинного обучения и использовать другие функции искусственного интеллекта для анализа данных.

5. Акио

Инструменты бизнес-аналитики и прогнозирования Akkio помогают пользователям анализировать свои данные и прогнозировать потенциальные результаты. Инструмент предназначен для новичков и особенно полезен для продаж, маркетинга и прогнозной аналитики.

С помощью Akkio вы можете загрузить свой набор данных и выбрать переменную, которую хотите спрогнозировать, что поможет Akkio построить нейронную сеть вокруг этой переменной.

Как правильно выбрать инструменты

Найти подходящий инструмент искусственного интеллекта, который поможет вам собирать, управлять и анализировать данные, может быть сложной задачей, но это не невозможно. Вам необходимо учитывать свои навыки и предпочтения, чтобы найти лучший инструмент для вашего следующего проекта в области науки о данных.

Спросите себя, какую часть процесса обработки данных вы пытаетесь оптимизировать или улучшить. Насколько вы опытны в составлении отчетов или кодировании? Каков ваш уровень мастерства?

Например, если вы знакомы с такими языками программирования, как Python, вы найдете инструменты, совместимые с этим языком. Если вы в настоящее время используете такие инструменты, как Microsoft или HubSpot, найдите совместимые или встроенные инструменты.

Вам не нужно быть ученым или мастером кодирования, чтобы использовать ИИ в своих проектах по маркетингу или продажам данных. Все, что вам нужно, это правильные инструменты, соответствующие вашим знаниям и потребностям.