Yapay Zeka analizi nedir?

Tüm makine öğreniminde olduğu gibi, AI analitiği, özellikle sonuçları bireysel iş gereksinimlerine göre bağlama oturtmak için sektör tercihlerini öğrenmek üzere eğitildiğinde, zaman içinde daha kesin ve doğru hale gelir.

Yapay zeka analitiği bazen artırılmış analitik olarak adlandırılır ve Gartner bunu “İnsanların analitik ve iş zekası platformlarında verileri keşfetme ve analiz etme biçimini artırmak için veri hazırlama, içgörü oluşturma ve içgörü açıklamasına yardımcı olmak için makine öğrenimi ve yapay zeka gibi olanak sağlayan teknolojilerin kullanımı” olarak tanımlar. ”

Veri analitiğinde yapay zeka nasıl kullanılır?

Yapay zeka analitiği, makine liderliğinde olması bakımından geleneksel analitikten farklıdır. Ölçeği daha belirgindir, veri işleme daha hızlıdır ve algoritmalar doğru çıktılar verir.

AI analitiği, insanların yaptığını yapabilir, ancak onu tamamen ikame olarak görme konusunda dikkatli olun. Veri analitiğinde AI kullanıyorsanız, ekibinizin yeteneklerini ve uzmanlığını desteklemek için bundan yararlanmayı düşünün.

Örneğin, bir yapay zeka analiz aracı, bir A/B testinin sonuçlarını işleyebilir ve hangi sürümün en yüksek yatırım getirisine ve dönüşüm oranına sahip olduğunu hızlı bir şekilde söyleyebilir. Bir pazarlamacı bu bilgileri alabilir, her sürümün performansını tam olarak neyin etkilediğini belirleyebilir ve bu bilgileri gelecekteki pazarlama uygulamalarına uygulayabilir.

Yapay zeka analitiğini kullanmanın avantajları

İnsan tarafından yürütülen veri analizi ile yapay zeka analitiği arasındaki temel farklar, yapay zeka analitiğini kullanmanın üç ana avantajıdır: ölçek, hız ve doğruluk:

1. Ölçüm

Yapay zeka analitik araçları, aynı anda büyük miktarda veriden yararlanabilir. Makineler diğer kaynaklardan halka açık verileri arayabildiğinden, karşılaştırmalı testler yürütebildiğinden ve rakip performansı ve nasıl ölçüm yaptığınız hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olduğundan, ölçeği aynı zamanda rekabet avantajı da sağlar.

2. Hız

Makineler, insanların ihtiyaç duyduğu kesinti süresini gerektirmez, bu nedenle veri işleme anında gerçekleşebilir. Basitçe bir veri seti ile beslenebilir ve işlemek, öğrenmek ve içgörüler getirmek için kendi haline bırakılabilir.

3. Doğruluk

Makine öğrenimi algoritmaları, verileri işlerken verileri anlamada daha iyi hale gelir ve kapsamlı ve doğru sonuçlar getirir.

Algoritmaları sektör dili ve standartları konusunda da eğitebilirsiniz, böylece sonuçlar bağlamsal olarak iş hedeflerinizle alakalı olur.

Bazı ek avantajlar şunları içerir:

• Önyargı azaltma : Algoritmalar, ekiplerin verileri analiz ederken (istemeden) sahip olabileceği doğrulama önyargısına veya genel önyargılara sahip değildir, bu nedenle sonuçlar tarafsızdır.
• Yeni içgörüler : Verilerin ölçeği insan yeteneklerinden çok daha büyük olduğu için, yapay zeka analitiği, normalde insan araştırmacıların sınırlı yetenekleri tarafından fark edilmeyebilecek trendlere ve kalıplara ışık tutabilir.

Yapay zeka analitiğinin iş uygulamaları

Makine öğrenimi ve yapay zeka, işletmelerin veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olmak için birlikte çalışır. Pazarlamacılar, tüketici davranışı ve pazarlama performansı hakkında derin içgörüler elde edebilir. Potansiyel uygulamalar şunları içerir:

• Test Etme: Olağan pazarlama testlerinizi çalıştırın ve yatırım getirisi ve dönüşümler gibi temel pazarlama ölçümlerini en üst düzeye çıkarma olasılığı en yüksek olan sürümleri ortaya çıkarın.
• Kampanya segmentasyonu: AI araçları, tüketici tercihlerini keşfetmek için verileri kullanır, böylece dönüşüm ve yatırım getirisi potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için segmentlere ayrılmış kampanyalar oluşturabilirsiniz.
• SEO: Makine öğrenimi algoritmaları, sorguların arkasındaki arama amacını anlayabilir ve yeni anahtar kelime fırsatları oluşturmak ve belirlemek için içerik türü hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olabilir.
• e-Ticaret analitiği : Sayfa dönüşüm oranları hakkında fikir edinin ve alışveriş yapanların satın alma yolundan vazgeçmesine neyin neden olabileceğini keşfedin.
• Sorunlu alanları belirleyin: AI veri analitiğinin büyük bir avantajı, işlemeniz sırasında bulamayabileceğiniz yeni veri noktalarını ortaya çıkarmaktır. Performansı etkileyen gizli değişkenleri keşfedebilir ve stratejilerinizi bunları ele alacak şekilde uyarlayabilirsiniz.

AI analitiği, aşağıdakiler dahil olmak üzere diğer iş alanları için de faydalıdır:

• Satış tahmini : Ekipler, geçmiş verilere dayalı olarak gelir ve satışları tahmin etmek için AI analitiğini kullanabilir.
• Müşteri deneyimi izleme : Veriler, hizmet ekiplerinin müşteri memnuniyet düzeylerini anlamalarına ve müşteri sadakati oluşturmayı ve müşteri kaybını azaltmayı öğrenmelerine yardımcı olur.
• Dahili performans: İşletme liderleri, kazanma oranından müşteri memnuniyeti puanlarına kadar dahili ekip performansını anlamak, neyin doğru gittiğini anlamak ve iyileştirme fırsatlarını belirlemek için AI analitiğini kullanabilir.

Yapay zeka analitiğinin sınırlamaları

AI analitiğinin en önemli sınırlaması, bir bilgisayarın insan olmamasıdır. Makineler çok daha fazla veriyi daha kısa sürede sıralayabilirken, bir insan bir işletmeyi ve süreçlerini bir bilgisayardan daha iyi bilir.

Yapay zeka araçlarını insan anlayışının yerini alacak şekilde ele alırken dikkatli olun. Ekipler, karar vermeden önce iş gereksinimlerine ilişkin bağlamsal anlayışlarının yanı sıra içgörüleri kullanabilir (ve içgörülerden büyük ölçüde faydalanacaktır).

Sınırlama şu şekilde özetlenebilir: İnsan anlayışını ve deneyimini kopyalayamazsınız, bu nedenle AI araçlarından yararlanırken bunu dikkate almak önemlidir.

Yapay zeka analitiği, işletmelere rekabet avantajı sağlıyor

Genel olarak, AI analitiğini kullanmak işletmelere rekabet avantajı sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları, pazarlamacıların veriye dayalı kararlar alabileceği veriye dayalı içgörüler üretir.

Nereye uyduğunu görmek için mevcut veri analizi sürecinize bir göz atın ve avantajlarından yararlanın.

Kaynakça: blog.hubspot.com

Facebook\\\\\\\'ta paylas

Tweetle