Аналитика поддерживает вашу маркетинговую программу, но какую ценность вы действительно получаете от своих данных?

Искусственный интеллект может помочь.

ИИ — это набор технологий, которые превосходно извлекают идеи и закономерности из больших наборов данных, а затем делают прогнозы на основе этой информации.

Это включает в себя ваши аналитические данные из таких мест, как Google Analytics, платформы автоматизации, системы управления контентом, CRM и многое другое.

На самом деле, сегодня существует искусственный интеллект, который может помочь вам получить гораздо больше пользы от уже имеющихся данных, объединить эти данные и фактически делать прогнозы о поведении клиентов на их основе.

Звучит здорово. Но как на самом деле начать?

Эта статья поможет вам сделать первый шаг.

В Marketing AI Institute мы потратили годы на исследования и применение ИИ. С 2016 года мы опубликовали более 400 статей на эту тему. И мы опубликовали истории о более чем 50 поставщиках ИИ с общим объемом финансирования более 1 миллиарда долларов. Мы также отслеживаем более 1500 компаний, занимающихся продажами и маркетингом ИИ, с общим финансированием свыше 6,2 млрд долларов.

Эта статья опирается на этот опыт, чтобы демистифицировать ИИ.

И это даст вам идеи о том, как использовать ИИ для аналитики, и предложит некоторые инструменты для дальнейшего изучения.

Что такое искусственный интеллект?

Спросите 10 разных экспертов, что такое ИИ, и вы получите 10 разных ответов. Хорошее определение дал Демис Хассабис, генеральный директор DeepMind, компании, занимающейся искусственным интеллектом, которую купил Google.

Хассабис называет ИИ «наукой делать машины умными». Сегодня мы можем научить машины быть похожими на людей. Мы можем дать им возможность видеть, слышать, говорить, писать и двигаться.

Ваш смартфон обладает множеством возможностей на базе искусственного интеллекта. К ним относится распознавание лиц, которое разблокирует ваш телефон с помощью вашего лица (ИИ, который видит). Они также включают голосовых помощников (ИИ, который слышит и говорит). И, не забывайте, интеллектуальный текст (ИИ, который пишет).

Другие типы систем искусственного интеллекта даже дают машинам возможность двигаться, как вы видите в беспилотных автомобилях.

Ваши любимые сервисы, такие как Amazon и Netflix, используют ИИ для предоставления рекомендаций по продуктам.

А почтовые клиенты, такие как Gmail, даже используют ИИ для автоматического написания частей писем для вас.

На самом деле вы, вероятно, используете ИИ каждый день, независимо от того, где вы работаете и чем занимаетесь.

«Машинное обучение» обеспечивает самые впечатляющие возможности ИИ. Машинное обучение — это тип ИИ, который выявляет шаблоны на основе больших наборов данных. Машина использует эти шаблоны, чтобы делать прогнозы. Затем он использует все больше и больше данных для улучшения этих прогнозов с течением времени.

Результат?

Технологии, основанные на машинном обучении, со временем совершенствуются, часто без участия человека.

Это очень отличается от традиционного программного обеспечения.

Типичная система без искусственного интеллекта, такая как ваше бухгалтерское программное обеспечение, в своей работе полагается на человеческий фактор. Система жестко запрограммирована людьми. Затем он точно следует этим правилам, чтобы помочь вам платить налоги. Система улучшается только в том случае, если ее улучшают программисты.

Но инструменты машинного обучения могут улучшаться сами по себе. Это улучшение связано с тем, что машина оценивает собственную производительность и новые данные.

Например, существует инструмент ИИ, который пишет для вас строки темы электронной почты. Люди тренируют машинное обучение инструмента, используя образцы маркетинговой копии компании. Но затем инструмент составляет свои собственные строки темы электронной почты. Происходит сплит-тестирование, затем машина сама учится, что улучшать по результатам. Со временем машина становится все лучше и лучше с минимальным участием человека. Это открывает, возможно, неограниченный потенциал производительности.

А теперь представьте, что эта сила применима к любой маркетинговой технологии, использующей данные. ИИ действительно может сделать все, от рекламы до аналитики и контента, более интеллектуальным.

Как ИИ используется в аналитике?

Вот лишь некоторые из лучших вариантов использования искусственного интеллекта в аналитике, которые мы нашли сегодня.

1. Найдите новые идеи из своей аналитики.

Искусственный интеллект 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 существуют инструменты на базе ИИ, которые ответят на ваши вопросы о данных вашего веб-сайта. (Подумайте: «У какого канала был самый высокий коэффициент конверсии?») ИИ также может рекомендовать действия на основе возможностей, которые он видит в вашей аналитике.

Некоторые инструменты, которые можно проверить здесь, включают:

2. Используйте аналитику для прогнозирования результатов.

Существуют системы искусственного интеллекта, которые используют аналитические данные, чтобы 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. Он также может глубоко погрузиться в данные о ваших клиентах и ​​предложить прогнозы о потребительских предпочтениях, разработке продуктов и маркетинговых каналах.

3. Объедините аналитику и данные о клиентах.

ИИ также используется 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. ИИ также способен объединять данные из разных источников, даже трудно отслеживаемых, таких как данные о звонках.