分析中的AI：最佳用例和工具

人造的智力可以給你分析超級大國。

AI是一係列技術，可以從大量數據中提取見解和模式。AI可以使用這些見解和模式來預測什麼驅動結果。它甚至可以學會隨著時間的推移改善其預測。

這對於使用分析數據做出決策的任何人來說都是完美的。我們正在使用Google Analytics（分析），自動化平台，商業智能係統，內容管理係統和CRM等係統進行數據分析。

借助Analytics的AI，您可以從已經擁有的數據中獲得更多價值，統一數據，並根據您的數據做出越來越有價值的預測。

這聽起來很棒...

但是，您如何真正開始使用AI Analytics？

本文在這裏幫助您邁出第一步。

在MaBETVlCTOR1946伟德rketing AI Institute，我們花了多年的時間研究和應用AI在營銷和業務中。自2016年以來，我們已經發表了700多篇有關該主題的文章。我們跟蹤了1,500多家銷售和營銷AI公司，其資金為60億美元。

這意味著我們可以幫助您揭開AI分析的神秘麵紗。（而且，不用擔心，您不必成為數據科學家就可以做到這一點。）

讓我們潛水。

什麼是人工智能？

在使用它之前，它有助於知道AI是什麼分析。

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

AI是“使機器變得聰明的科學”。這意味著我們可以教機器模仿人類智力。我們可以使他們能夠看到，聽到，說話，寫作和移動。

因此，AI實際上是一組技術。您可能已經聽說過其中一些，例如：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）。

在此階段，知道AI術語的每一部分的含義並不重要。

您隻需要了解AI與傳統軟件有很大的不同。

例如，以標準會計軟件之類的傳統非AI工具。毫無疑問，該軟件很有用，快速自動地為您執行計算。

但這完全依靠人類工作。它的規則是由人類程序員編寫和更新的。它要求人類專業人員為其提供數據，信息和指導來完成其工作。

最重要的是，該工具隻有在人類程序員進入並進行更新時才改善其性能。（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工具具有自己學習和改進的能力。他們仍然需要由人類建造和管理。但是他們可以適應過去的結果和未來數據，以自行提高其性能。

您可能沒有意識到這一點，但是AI在日常生活中無處不在。

您的智能手機在很大程度上依賴AI。

AI驅動的麵部識別使您可以用臉部解鎖手機。這個人工智能學會了準確，一致地識別麵孔。之所以能夠做到這一點，是因為它已經從數以百萬計的其他麵孔的培訓中學到了。

AI驅動的語音助手可以幫助您搜索和購物。他們能夠提供正確的結果，因為他們向您和其他消費者學習，結果是正確的，並相應地提高了他們的輸出。

AI能力預測文本，學習以高度準確性預測您將鍵入的內容，因為它已經學會了從數十億其他用戶中提高的。

AI也是許多領先公司的核心。

特斯拉的自動駕駛汽車依賴於看到並行駛的AI。

亞馬遜和Netflix依靠AI來提供產品和內容建議。

Google依靠AI來完成您的電子郵件和電源智能搜索。

AI如此受歡迎是有原因的...

大數據。現在，公司擁有數字活動生成的大量數據。該大數據充當AI係統的燃料，需要大量數據來做出預測。既然所有這些數據已經存在，公司已經急於開發更多（和更高級的）AI解決方案，以從中提取見解。

在此過程中，由於他們必須使用的所有數據，AI係統變得更加聰明，更快。這創造了一個良性的改進循環，從而推動了AI驅動解決方案市場的巨大增長。

（事實證明，大數據是一個很大的優勢。）

這是業務和營銷中的現實示例：

存在一個AI工具，該工具為您編寫營銷電子郵件主題行。

它使用人類的培訓（公司過去的營銷電子郵件樣本）來學習。但是隨後該工具起草了自己的電子郵件主題行並隨著時間的推移而改進。

隨著時間的流逝，這種AI工具在編寫主題行越來越好，直到編寫主題行比人類撰稿人更好。

現在，想象一下AI的力量應用於任何數據分析技術...

它已經在發生，它可以改變您的業務方式。

揭開Analytics術語中的AI

讓我們快速清除不同的混亂先進的分析術語及其與AI的關係...

（如果您已經是Analytics Pro，則可能需要跳到下一節中的用例中。）

一個是預測分析。這是一台機器使用曆史數據來預測未來的時候。無論您是否知道，複雜的預測分析解決方案都使用AI來做出這些預測。因此，當您聽到提到的這個術語時，可能涉及AI。

您也可能會聽到規定性分析一詞。規範性分析意味著機器不僅做出預測，而且還規定了下一步要做什麼。規定分析工具依靠AI來做到這一點。

經常出現的另一個流行術語是增強分析。增強分析是在AI用於自動化數據科學家或數據科學團隊將執行的分析過程的一部分。這些包括圍繞數據準備的任務以及從數據集中獲得見解。基本上，這種類型的分析使用AI使數據分析的人類方麵更加容易。

最後，您可能會聽到描述性分析一詞。這意味著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工具都有描述性分析組件。但是，並非所有描述性分析工具都使用AI。

當您深入研究AI分析技術時，這些區別對於理解很重要。供應商通常會說工具實際上隻是描述性時具有預測性或規定性。

好吧，既然這是止步的，那麼讓我們來找有趣的東西：

您如何在分析中使用AI？

分析用例的AI

這隻是我們發現的最強大用例ai in分析今天。

發現新的見解

AI擅長在人類無法看到的大型數據集中找到見解和模式。它還以規模和速度進行此操作。

今天，AI的存在將回答您對網站數據分析的問題。（認為​​“哪個渠道的轉化率最高？”）

AI Analytics工具還可以根據其在您的分析中看到的機會推薦行動。

預測業務和營銷成果

AI可以幫助您預測結果和成功的行動課程。

AI驅動的係統可以分析數百個來源的數據，並提供有關什麼有效和無效的預測。

AI還可以深入研究有關客戶的數據分析，並提供有關消費者偏好，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彙總到單個統一的視圖中。人工智能還能夠統一跨不同來源的數據，即使是呼叫數據等難以追蹤的數據。

預測需求

由於其預測能力，AI可以根據可用股票，季節性趨勢，過去的購買行為等進行分析數據來預測產品需求。

基於此數據分析，企業可以改善其庫存產品，購買庫存或購買材料的方式。他們還可以使用AI需求預測來計劃其他業務或營銷投資。

頂級AI分析工具

有數百個AI分析工具在那裏 - 這裏有一些值得一看的最好的。

• Adobe Analytics- Adob​​e Analytics使用AI來分析來自不同在線和離線資源的數據，然後可視化數據中的見解。
• BlueConic-BlueConic是一個客戶數據平台，將客戶數據轉變為用於營銷目的的人級配置文件。
• 蠟筆- 蠟筆是一種市場和競爭性情報工具，使企業能夠跟蹤，分析和采取行動。
• 穀歌分析- Google受歡迎的分析工具將功能強大的AI烘烤到其中。它的AI驅動分析智能功能使用機器學習來表達見解，回答您的分析問題和模型轉換。
• Google Cloud- Google Cloud的Smart Analytics解決方案使用機器學習來了解並對業務成果做出預測。
• 螺旋- 使用AI，Helixa可幫助您根據受眾興趣，人口統計學和心理學製作詳細的角色。
• Invoca- Invoca是一種AI驅動的呼叫跟蹤和對話分析工具，它傳統上將營銷分析的深度限於數字消費者互動，從而向人類到人類銷售的世界進行。
• IBM Watson + IBM計劃分析- IBM Watson Powers IBM的規定分析工具。使用AI，該工具可以在金融，運營和銷售中進行預測。