Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) đã chứng kiến những tiến bộ nhanh chóng trong những năm gần đây, ảnh hưởng đến tất cả các loại hình kinh doanh và mang lại nhiều lợi ích cho quảng cáo và tiếp thị, với một trong những phát triển quan trọng nhất là phân tích dữ liệu AI
Với việc các doanh nghiệp tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, phân tích dữ liệu AI cho phép các tổ chức hiểu thông tin theo cách có thể quản lý được, cung cấp những hiểu biết có giá trị cho các nhà tiếp thị khi nhắm mục tiêu khách hàng cụ thể và trao quyền cho các doanh nghiệp sàng lọc các khách hàng tiềm năng và phân bổ nguồn lực để tập trung vào những khách hàng có lợi nhuận cao nhất.
Một ví dụ tuyệt vời về việc sử dụng AI trong quảng cáo là Google Ads, sử dụng AI và ML để hiểu những sản phẩm nào mà người dùng quan tâm. Kết quả là, người dùng thấy các quảng cáo liên quan phù hợp với sở thích của họ. Ngoài ra, phân tích trí tuệ nhân tạo rất quan trọng để hiểu rõ những lượng dữ liệu Lớn hiện có. Các công cụ trích xuất dữ liệu và trí thông minh truyền thống có những hạn chế, nhưng các công cụ Phân tích AI mới làm cho việc này trở nên thực tế và khả thi.
Tóm lại, với lượng dữ liệu ngày càng tăng được tạo ra mỗi ngày, các doanh nghiệp cần một cách tiếp cận khác để biến dữ liệu này thành thông tin hữu ích. Quá trình này yêu cầu khả năng tiên tiến của AI, có thể hiểu được dữ liệu không có cấu trúc, chẳng hạn như tệp âm thanh, video và hình ảnh.
Các nhà khoa học dữ liệu thường định nghĩa Dữ liệu Lớn theo 3V: Khối lượng, Tốc độ và Đa dạng. Khối lượng đề cập đến lượng dữ liệu được tạo ra bởi các nguồn khác nhau, trong khi Tốc độ đề cập đến tốc độ dữ liệu được tạo ra. Đa dạng, mặt khác, liên quan đến các loại dữ liệu khác nhau trong tổng hợp dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không cấu trúc. Khi phân tích dữ liệu, điều quan trọng là phải xem xét 3V này, đặc biệt là trong việc xác định khả năng của một hệ thống phân tích dữ liệu.
Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra dữ liệu và rút ra các mẫu từ đó. Nó bao gồm cả phân tích mô tả, mô tả những gì đang xảy ra, và phân tích dự đoán, dự đoán những gì sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên các hoạt động hiện tại và quá khứ.
Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tiếp cận dữ liệu liên quan đến kinh doanh của mình. Dữ liệu phù hợp thường có sẵn ngay lập tức, nhưng các công ty thiếu công cụ để phân tích chúng thành dạng có thể sử dụng. Hơn nữa, dữ liệu có thể nằm rải rác ở nhiều nguồn khác nhau, yêu cầu các doanh nghiệp phải thu thập tất cả dữ liệu cần thiết và chuyển đổi chúng thành dạng chung trước khi tiến hành phân tích dữ liệu.
Theo Mô hình Thăng Tiến của Gartner, có bốn loại phân tích dữ liệu chính, cụ thể là mô tả, chẩn đoán, dự đoán và hướng dẫn. Mỗi loại phục vụ một mục đích cụ thể, với một số loại tập trung vào việc xác định các mẫu trong dữ liệu quá khứ, số khác phân tích nguyên nhân của các sự kiện đã xảy ra, và số khác nữa dự đoán các kết quả trong tương lai hoặc hướng dẫn hành động để đạt được một mục tiêu cụ thể.
Bằng cách hiểu rõ các loại phân tích dữ liệu khác nhau, các tổ chức có thể tận dụng dữ liệu của mình tốt hơn để thúc đẩy tăng trưởng và thành công trong kinh doanh.
Phân tích dữ liệu và Dữ liệu lớn bao gồm bảy công nghệ khác biệt. Những công nghệ này bao gồm Phân Tích Dự Đoán, sử dụng các thuật toán thống kê để dự đoán kết quả tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử, Hadoop, một khung phần mềm xử lý và chứa lượng lớn dữ liệu, và Khai Phá Dữ Liệu, phân tích lượng dữ liệu lớn để khám phá các mẫu và kết nối. Các công nghệ khác bao gồm Học Máy, Khai Thác Văn Bản, Phân Tích Trong Bộ Nhớ, và Quản Lý Dữ Liệu, tất cả đều đóng góp vào việc cải thiện phân tích và tổ chức dữ liệu.
Tích hợp AI đã cách mạng hóa ngành tiếp thị bằng cách tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu. AI có thể xử lý hiệu quả lượng dữ liệu lớn, tự động hóa các quy trình phức tạp, cá nhân hoá nội dung và đưa ra dự đoán với độ chính xác chưa từng có. Sử dụng học máy, AI có thể tự học và phân tích dữ liệu, giảm đáng kể nhu cầu về sự can thiệp của con người trong phân tích dữ liệu truyền thống.
Sự khác biệt chính giữa phân tích dữ liệu truyền thống và phân tích dữ liệu AI nằm ở khả năng xử lý và tính tự động của máy tính. AI có thể xử lý lượng dữ liệu lớn hơn nhiều và làm việc với tốc độ cao hơn để đạt được kết quả tốt hơn. Ngoài ra, các hệ thống dựa trên AI có thể tự học và làm việc độc lập, giải phóng nhân viên để tập trung vào các nhiệm vụ ưu tiên khác.
Akkio, một nền tảng mô hình dự đoán và hỗ trợ quyết định do AI cung cấp, đã giúp tôi tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp và tốn thời gian. Giao diện dễ sử dụng của nó cho phép người dùng không có nền tảng khoa học dữ liệu xây dựng các mô hình học máy tùy chỉnh. Dù là để bảo trì dự đoán, phát hiện gian lận, hay dự đoán khách hàng rời bỏ, Akkio tích hợp mượt mà với các ứng dụng kinh doanh và nguồn dữ liệu phổ biến.
Akkio's machine learning capabilities allow for advanced data analysis and automation, potentially saving time and effort.
The platform offers integrations with various third-party tools and services, allowing for more flexibility and customization.
Akkio provides templates and pre-built models for common use cases, making it more accessible to users without extensive machine learning experience.
The platform allows for easy deployment and scaling of machine learning models.
While Akkio offers pre-built models, creating custom models may require significant machine learning expertise.
The platform may not offer as many advanced features or options as other machine learning platforms.
Akkio may not be as well-known or established as other players in the machine learning market.
Akkio Intuitive Data Upload
H2O.ai là một nền tảng mã nguồn mở hàng đầu cho học máy và trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp một giao diện dễ sử dụng cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy ở quy mô lớn
Phân tích dữ liệu AI đã trở thành một sự thay đổi lớn cho các doanh nghiệp, mang lại cơ hội xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và khám phá những thông tin và xu hướng quý giá. Với học máy, các công ty có thể tối ưu hóa hệ thống của họ và cung cấp dịch vụ tùy chỉnh cho khách hàng, nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
Phần mềm phát hiện và nhận diện khuôn mặt có thể giúp doanh nghiệp cá nhân hóa tiếp thị đến từng người, trong khi phần mềm tự động thông minh có thể điều chỉnh thông điệp tiếp thị dựa trên phản ứng cảm xúc của người tiêu dùng. Bằng cách kết hợp dữ liệu lịch sử khách hàng, các thuật toán phức tạp, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích cảm xúc, doanh nghiệp có thể cải thiện dịch vụ khách hàng và dự đoán nhu cầu của khách hàng tốt hơn.
Đó là lý do tại sao, với một lượng lớn thông tin, thực tiễn tốt nhất trong việc thu thập dữ liệu từ khách hàng, là sử dụng chiến lược dữ liệu bên thứ nhất. Điều này mang lại cho doanh nghiệp quyền kiểm soát tốt hơn đối với quyền riêng tư của khách hàng của họ.
Walmart là một ví dụ như vậy về doanh nghiệp tận dụng phân tích dữ liệu AI để có lợi. Họ sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo để dự đoán sự kết hợp hàng tồn kho tối ưu cho bất kỳ cửa hàng nào trong ngày, bằng cách sử dụng thông tin thời tiết để phản ánh tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Walmart cũng áp dụng giá thông minh AI, dùng các camera kết nối Wi-Fi để điều chỉnh giá theo thời gian thực nhằm giảm hư hỏng và lãng phí, dẫn đến tăng doanh thu 30% trong bộ phận.
AI cũng có thể cách mạng hóa cách doanh nghiệp thu thập thông tin sản phẩm và người tiêu dùng bằng cách tận dụng phân tích dữ liệu không cấu trúc để theo dõi hành vi người tiêu dùng và xác định nhu cầu chưa được đáp ứng. Phân tích văn bản có thể cung cấp thông tin về cảm xúc khách hàng, xu hướng hội thoại và các thông tin giá trị khác, cho phép doanh nghiệp dự đoán tốt hơn nhu cầu của khách hàng và xu hướng thị trường.
Phân tích dữ liệu dự đoán và mô tả cho phép các tổ chức có được thông tin về nhu cầu và sở thích của khách hàng trước khi chúng lộ ra. Điều này hỗ trợ việc ra quyết định có thông tin trong các lĩnh vực như quản lý hàng tồn kho, dịch vụ khách hàng, hiệu quả hoạt động, và sự duy trì khách hàng. Bằng cách khai thác phân tích dữ liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hoạt động của mình, giảm thiểu lãng phí và cải thiện lợi nhuận, cuối cùng là tăng giá trị vòng đời khách hàng của họ.
Tìm hiểu thêm về tự động hóa AI trong kinh doanh và cách dữ liệu có thể hỗ trợ việc triển khai trí thông minh nhân tạo một cách liền mạch trong các quy trình kinh doanh và tiếp thị.
Tóm lại, phân tích dữ liệu AI đã cách mạng hóa lĩnh vực khoa học dữ liệu bằng cách cung cấp tốc độ, quy mô và độ chính xác không thể so sánh được trong việc giám sát và phân tích các tập dữ liệu lớn. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ mà thông thường sẽ tiêu tốn thời gian của các nhà phân tích con người, doanh nghiệp có thể tiết kiệm thời gian và tài nguyên trong khi cải thiện hiệu quả hoạt động. Một lợi ích đáng kể khác của phân tích trí thông minh nhân tạo là khả năng cung cấp những thông tin chi tiết khách quan, không bị ảnh hưởng bởi thành kiến hay giả định của con người. Do đó, các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu với sự tự tin và chính xác hơn. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, vai trò của phân tích dữ liệu AI sẽ ngày càng trở nên nổi bật, dẫn đến những tiến bộ đáng kể hơn nữa trong lĩnh vực này.
