AI在Analytics中：頂級用例和工具

人造的智力可以給你分析超級大國。

AI是一係列技術，可在大量數據中提取洞察力和模式。AI可以使用這些洞察和模式來預測驅動器結果的預測。它甚至可以學會隨著時間的推移改善預測。

這使得AI非常適合任何使用分析數據進行決策的人。我們正在使用像Google Analytics，自動化平台，商業智能係統，內容管理係統和CRM等係統等係統進行數據分析。

使用AI在Analytics中，您可以在您已經擁有的數據中獲得更多價值，統一數據，並根據您的數據進行越來越有價值的預測。

這聽起來很棒......

但你真的如何開始使用AI分析？

本文在這裏幫助您邁出第一步。

在營銷BETVlCTOR1946伟德AI研究所，我們在營銷和業務中度過了曆史的研究和應用AI。自2016年以來，我們已經發布了700多篇關於該主題的文章。我們跟蹤了1,500多家銷售和營銷AI公司，以60億美元的資金為準。

這意味著我們可以幫助您揭開AI分析。（而且，別擔心，你不必成為數據科學家來做。）

讓我們潛入。

什麼是人工智能？

它有助於了解在使用它之前的AI分析。

如果您向10個不同專家詢問AI的定義，您將獲得10個不同的答案。我們喜歡DeeMind首席執行官Demis Hassabis的簡單，有效的定義：

AI是“製造機器聰明的科學”。這意味著我們可以教授機器來模仿人類的智力。我們可以讓他們能夠看到，聽到，講話，寫和移動。

所以，AI真的是一組技術。您可能已經聽說過其中一些：機器學習，深度學習，神經網絡，自然語言生成（NLG）和自然語言處理（NLP）。

在這個階段，了解每一塊AI術語意味著什麼並不重要。

您隻需要了解AI與傳統軟件的速度如何。

例如，拍攝像標準會計軟件的傳統非AI工具。毫無疑問，該軟件很有用，很快並自動為您執行計算。

但它完全依賴於人類工作。其規則是由人類程序員編寫和更新的。它需要人類專業人員提供數據，信息和指導以進行工作。

最重要的是，如果人類程序員進入並更新，該工具隻會提高其性能。（任何處理過時或無效軟件的人都知道這有時可能需要很長時間。）

AI工具非常不同。

AI工具有能力以自己學習和改進。他們仍然需要由人類建造和管理。但他們可以適應過去的結果和未來數據，以自行增加他們的表現。

你可能沒有意識到它，但AI在日常生活中無處不在。

您的智能手機嚴重依賴AI。

AI動力的麵部識別允許您用臉部解鎖您的手機。此AI已經學會了準確且一致地識別麵孔。它能夠這樣做，因為它已經從數百萬其他麵上訓練了。

AI-Powered Voice Assistans幫助您搜索和購物。他們能夠提供正確的結果，因為他們向您和其他結果的消費者學習，結果是正確的，並相應地提高產出。

和AI權力預測文本，學習以高精度地預測您的接下來將打開它，因為它已經學會了數十億用戶來改善。

AI也在許多領先公司的核心。

特斯拉的自動駕駛汽車依靠AI看到和移動以導航道路。

亞馬遜和Netflix依靠AI來服務產品和內容建議。

穀歌依賴ai完成您的電子郵件和電源智能搜索。

有一個原因，AI是如此受歡迎......

大數據。公司現在具有數量巨大的數據，由數字活動產生。這種大數據充當AI係統的燃料，這需要大量的數據來進行預測。現在所有這些數據都存在，公司已經急於開發更多（更先進）的AI解決方案來從中提取洞察力。

在此過程中，由於他們必須使用的所有數據，AI係統更聰明，更快。這造成了良性改進的循環，這在AI動力解決方案中推動了市場巨大增長。

（拒絕大數據是一個很大的優勢。）

這是商業和營銷中的真實示例：

存在AI工具，為您提供營銷電子郵件主題線。

它使用人類的培訓（公司過去的營銷電子郵件的樣本）來學習。但是，該工具向自己的電子郵件主題行起草並隨著時間的推移改善它們。

隨著時間的推移，這個AI工具在編寫主題行方麵會變得越來越好，直到寫作比人類撰稿人更好。

現在，想象一下AI的力量適用於任何數據分析技術......

它已經發生了，它可以改變你的事業。

在Analytics Jargon中攪拌的AI

讓我們快速清除周圍的混亂先進的分析條款以及它們如何與ai相關...

（如果您已經是Analytics Pro，則可能需要跳到下一節用例。）

一個是預測性分析。這是機器使用曆史數據來預測未來。無論您是知道嗎，複雜的預測分析解決方案都使用AI來製作這些預測。所以，當你聽到這個術語時，它可能是涉及的。

您也可以聽到術語規定的分析。規範性分析意味著一台機器不僅可以預測，而且還規定了下一步做什麼。規定的分析工具依賴ai執行此操作。

經常出現的另一個流行術語是增強分析。增強的分析是AI用於自動化數據科學家或數據科學團隊的分析過程的部分。這些包括數據準備周圍的任務並從數據集中獲取洞察。基本上，這種類型的分析使用AI使數據分析更容易。

最後，您可以聽到描述性分析的術語。這意味著一個平台為您提供曆史數據。它描述了發生了什麼。所有AI和非AI工具都具有描述性分析組件。但並非所有描述性分析工具都使用ai。

當您潛入AI分析技術時，這些區別很重要。經常，供應商會說一個工具是預測的或規範的，當它實際上隻是描述性。

好吧，現在這就是這樣，讓我們​​來到有趣的東西：

你如何在分析中使用AI？

AI在分析用例中

這裏隻是我們找到的最強大的使用案例ai in.分析今天。

發現新的見解

AI Excels在尋找人類無法看到的大型數據集中的洞察和模式。它也以尺度和速度在速度下進行。

今天，AI存在，將回答您對網站數據分析的問題。（想想“哪個頻道具有最高的轉換率？”）

AI Analytics工具還可以根據其在分析中看到的機會建議采用動作。

預測業務和營銷結果

AI可以幫助您預測結果和成功的行動課程。

AI驅動係統可以分析來自數百個來源的數據，並提供關於什麼工作和什麼不提供的預測。

AI還可以深入深入了解您的客戶數據分析，並提供關於消費者偏好，產品開發和營銷渠道的預測。

統一分析和客戶數據

AI可用於跨平台統一數據。這包括使用AI的速度和規模將所有客戶數據拉到單個統一視圖中。人工智能也能夠跨不同來源的統一數據，甚至是呼叫數據的難以跟蹤的數據。

預測需求

由於其預測能力，AI可以使用您的分析數據根據可用庫存，季節趨勢，過去購買行為等產品需求來預測產品需求。

基於此數據分析，企業可以改善他們的股票產品，購買庫存或購買材料。他們還可以使用AI需求預測來規劃其他業務或營銷投資。

頂級AI Analytics工具

有數百個AI.分析工具在那裏 - 這是一個值得一看的一些最好的。

• Adobe Analytics.- Adob​​e Analytics使用AI分析來自不同在線和脫機源的數據，然後可視化您數據的見解。
• blueconic.-blueconic.是一個客戶數據平台，將客戶數據轉化為個人級檔案以進行營銷目的。
• 蠟筆- 蠟筆是一種市場和競爭智能工具，使企業能夠跟蹤，分析和行動市場中發生的一切。
• 穀歌分析- 穀歌的流行分析工具具有強大的AI烘焙進入它。其AI供電的分析智能功能使用機器學習曲麵洞察力，回答您的分析問題和模型轉換。
• 穀歌雲- Google Cloud的Smart Analytics解決方案使用機器學習來獲得對業務結果的洞察力和預測。
• 赫西- 使用AI，Helixa幫助您根據受眾興趣，人口統計學和精神創建詳細的角色。
• 譯文- Invoca是一種AI動力呼叫跟蹤和會話分析工具，它帶來了傳統上限於對人類銷售世界的數字消費者相互作用的營銷分析。
• IBM Watson + IBM規劃分析- IBM Watson為IBM的規定分析工具提供權力。使用AI，該工具可以跨財務，操作和銷售進行預測。