Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đã chứng kiến sự phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây, ảnh hưởng đến tất cả các loại hình doanh nghiệp 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 một lượng lớn dữ liệu, phân tích dữ liệu AI cho phép các tổ chức hiểu được thông tin theo cách dễ quản lý, cung cấp những hiểu biết có giá trị cho các nhà tiếp thị khi nhắm mục tiêu đến khách hàng cụ thể và tạo điều kiện cho các doanh nghiệp 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 những quảng cáo phù hợp với sở thích của họ. Ngoài ra, phân tích trí tuệ nhân tạo là rất quan trọng trong việc hiểu được lượng lớn Dữ liệu Lớn hiện nay. Các công cụ khai thác dữ liệu và trí tuệ 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 mỗi ngày, các doanh nghiệp cần một cách tiếp cận khác để biến dữ liệu này thành thông tin hữu ích. Quá trình này đòi hỏi khả năng tiên tiến của AI, có thể hiểu dữ liệu phi 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 khái niệm 3V: Dung lượng, Tốc độ và Đa dạng. Dung lượng đề cập đến lượng dữ liệu được tạo ra từ các nguồn khác nhau, trong khi Tốc độ đề cập đến tốc độ mà dữ liệu được tạo ra. Đa dạng, ngược lại, đề cập đến các loại dữ liệu khác nhau được bao gồm trong tổng thể dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Khi phân tích dữ liệu, điều cần thiết là phải xem xét 3V này, đặc biệt là trong việc xác định khả năng của hệ thống phân tích dữ liệu.
Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, phân tích dữ liệu là quá trình xem xét 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 truy cập dữ liệu liên quan đến công việc kinh doanh của họ. Dữ liệu thích hợp thường có sẵn nhưng các công ty thiếu công cụ để phân tích nó thành dạng sử dụng được. Hơn nữa, dữ liệu có thể bị phân tán qua nhiều nguồn, đòi hỏi các doanh nghiệp thu thập tất cả dữ liệu cần thiết và chuyển đổi nó thành một dạng chung trước khi thực hiện phân tích dữ liệu.
Theo Mô hình Thăng tiến của Gartner, có bốn loại phân tích dữ liệu chính, đó là mô tả, chẩn đoán, dự đoán và đề xuất. Mỗi loại phục vụ một mục đích cụ thể, một số tập trung vào việc nhận dạng các mẫu trong dữ liệu quá khứ, số khác phân tích nguyên nhân của các sự kiện đã xảy ra, và cũng có những loại khác dự đoán kết quả tương lai hoặc đề xuất hành động để đạt được mục tiêu cụ thể.
Bằng cách hiểu các loại phân tích dữ liệu khác nhau, các tổ chức có thể tận dụng dữ liệu tốt hơn để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và thành công.
Phân tích dữ liệu và Dữ liệu lớn bao gồm bảy công nghệ khác biệt. Chúng 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 dữ liệu khổng lồ, và Khai phá Dữ liệu, phân tích lượng dữ liệu lớn để xác định 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.
Sự tích hợp AI đã cách mạng hóa ngành tiếp thị bằng cách tối ưu hóa 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 hóa nội dung, và 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 nhân lực 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 sự độc lập với máy tính. AI có thể xử lý lượng dữ liệu lớn hơn nhiều và làm việc với tốc độ siêu phàm để đạt được kết quả tốt hơn. Ngoài ra, hệ thống dựa trên AI có thể học và làm việc độc lập, giải phóng nhân viên để tập trung vào các nhiệm vụ ưu tiên cao khác.
Akkio, một nền tảng hỗ trợ mô hình dự đoán và hỗ trợ quyết định dựa trên AI, đã giúp tôi tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp và tốn nhiều thời gian. Giao diện dễ sử dụng của nó cho phép người dùng không có nền tảng khoa học dữ liệu tạo ra các mô hình học máy tùy chỉnh. Dù là cho bảo trì dự đoán, phát hiện gian lận, hay dự đoán khách hàng rời bỏ, Akkio tích hợp liền mạch 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 hàng đầu mã nguồn mở cho học máy và trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp giao diện dễ sử dụng cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy ở quy mô lớn
Phân tích dữ liệu AI đã trở thành một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho các doanh nghiệp, mang lại cho họ cơ hội xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và khám phá các hiểu biết và xu hướng có giá trị. Với học máy, các công ty có thể tối ưu hóa hệ thống và cung cấp dịch vụ tùy chỉnh cho khách hàng của họ, nâng cao trải nghiệm khách hàng tổng thể.
Phần mềm nhận diện và phát hiện khuôn mặt có thể giúp doanh nghiệp cá nhân hóa tiếp thị cho từng cá nhân, 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 khách hàng lịch sử, 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 thông tin lớn và thực hành tốt nhất trong việc thu thập dữ liệu từ khách hàng, là sử dụng chiến lược dữ liệu bên thứ nhất. Điều này giúp doanh nghiệp kiểm soát tốt hơn quyền riêng tư của khách hàng.
Walmart là một ví dụ về doanh nghiệp tận dụng phân tích dữ liệu AI để đạt được lợi thế. Họ sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo để dự đoán sự kết hợp tối ưu của tồn kho cho bất kỳ cửa hàng nào vào một ngày cụ thể, cân nhắc thông tin thời tiết để phản ánh tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Walmart cũng sử dụng định giá thông minh bằng AI, sử dụng camera kết nối Wi-Fi để điều chỉnh giá theo thời gian thực nhằm giảm thiểu hư hỏng và lãng phí, dẫn đến tăng 30% doanh số bán hàng trong bộ phận.
AI cũng có thể cách mạng hóa cách doanh nghiệp thu thập thông tin sản phẩm và người tiêu dùng bằng việc 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 cái nhìn sâu sắc về tình cảm của khách hàng, xu hướng hội thoại và các thông tin giá trị khác, từ đó cho phép doanh nghiệp dự đoán nhu cầu của khách hàng và xu hướng thị trường tốt hơn.
Phân tích dữ liệu dự đoán và đoán trước giúp các tổ chức có được cái nhìn sâu sắc về nhu cầu và sở thích của khách hàng trước khi chúng trở nên rõ ràng. Điều này thúc đẩy việc ra quyết định thông thái trong các lĩnh vực như quản lý kho hàng, dịch vụ khách hàng, hiệu quả hoạt động và duy trì khách hàng. Bằng cách tận dụng phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hoạt động của mình, giảm thiểu lãng phí và cải thiện lợi nhuận tổng thể, cuối cùng nâng cao giá trị trọn đời của khách hàng.
Tìm hiểu thêm về tự động hóa AI trong kinh doanh và cách dữ liệu có thể hỗ trợ thực hiện trí tuệ nhân tạo một cách suôn sẻ trong các quá 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 chưa từng có trong việc giám sát và phân tích các tập dữ liệu lớn. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ thường mất thời gian đối với các nhà phân tích con người, doanh nghiệp có thể tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong khi cải thiện hiệu quả hoạt động. Một lợi ích đáng kể khác của phân tích trí tuệ nhân tạo là khả năng cung cấp thông tin chi tiết khách quan, không bị ảnh hưởng bởi sự thiên kiến và giả định của con người. Kết quả là, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu với nhiều 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 các tiến bộ quan trọng hơn trong lĩnh vực này.
