Аналіз даних і ШІ: як це працює

Застосування ШІ в аналізі даних робить цей інструмент управління бізнесом доступним кожному. Ще 5–10 років тому його переважно використовували великі корпорації, які створювали спеціальні департаменти, наймаючи десятки високооплачуваних фахівців. Сьогодні ж аналізом даних можуть займатися компанії середніх масштабів, невеликі стартапи й навіть індивідуальні підприємці. Розповідаємо, як саме це працює, яку вигоду дають нові технології та які програмні платформи вам доступні. 

Як ШІ використовують в аналізі даних

Штучний інтелект — це свого роду магія. Звичайно, це жарт, але в ньому є частка правди. На відміну від комп’ютерних програм минулих поколінь, самонавчені моделі не працюють за фіксованими алгоритмами. Отримуючи нову інформацію, вони змінюють принципи своєї роботи, перебудовуються та оптимізують внутрішні процеси. 

Проте загальний підхід ШІ в аналізі даних зрозумілий. Штучний інтелект шукає взаємозв’язки між різними показниками й групами показників, тестуючи різноманітні гіпотези — навіть неймовірні. Знайшовши правильну відповідь, він додає її до свого коду та виконує наступний етап роботи ефективніше. Де саме буде корисною така функція пошуку взаємозв’язків? Розбираємося в цьому докладніше. 

1. Предиктивна аналітика

Тема № 1 в електронній комерції 2024 року. Головне завдання предиктивної аналітики — вивчати події в минулому, щоб виділяти закономірності, будувати математичні моделі й прогнозувати майбутнє. Її використовують у логістиці, управлінні товарними запасами, ціноутворенні та інших сферах. 

Але найперспективніший спосіб використання ШІ для аналізу даних — прогнозування поведінки відвідувачів сайту. Маючи обмежений набір вхідних даних на зразок джерела трафіку, географічної локації користувача й пошукового запиту, штучний інтелект може віднести його до певної групи цільової авдиторії та вибрати для нього оптимальну тактику конверсії. Кожна наступна дія потенційного клієнта підвищуватиме точність прогнозування.

Предиктивна аналітика дає змогу запускати персоналізовані маркетингові кампанії для вузьких сегментів цільової авдиторії, а за наявності високої обчислювальної потужності — для кожного відвідувача сайту. Вона значно підвищує рівень конверсії та допомагає ефективніше залучати клієнтів. Після запуску персоналізованих кампаній на різних каналах комунікації, саме час заручитися допомогою Claspo. З нашим просунутим таргетингом, ви можете показувати спливаючі вікна лише тим відвідувачам, які перейшли на ваш вебсайт з певної кампанії, джерела, каналу комунікації та PPC реклами з певним ключовим словом.

Тобто користувачі, які прийшли до вас з email-кампанії і ті, хто потрапив на сайт по кліку на рекламу в Google, будуть бачити різні спливаючі вікна з різними пропозиціями. Це забезпечує персоналізований досвід та послідовну омніканальну комунікацію з клієнтами.

2. Ухвалення рішень на основі даних

За статистикою IT-консалтингової фірми V500 Systems, штучний інтелект у середньому помиляється в 1,9% випадків, тоді як досвідчений менеджер — у 19,4%. Кількість його промахів менша в 10 разів! Звісно, ШІ потребує нагляду з боку людини, адже він не може враховувати деякі психологічні фактори, не має уявлення про етику й не завжди точно вловлює бажання людей. 

Однак ви можете сміливо довірити штучному інтелекту розв’язання багатьох питань:

• Управління товарними запасами. Якщо на певному складі залишатиметься мало продукції, програма може ухвалити рішення про переміщення.
• Вибір ідеального моменту для запуску акції. Система проаналізує настрої споживачів і дії конкурентів. Маркетингова кампанія стартує в той момент, коли вона отримає найкращу реакцію.
• Утримання клієнтів. Вивчаючи їхню поведінку, штучний інтелект попередить про їхнє незадоволення та високу ймовірність переходу до конкурентів. Це дасть змогу сформувати спеціальну пропозицію чи вчасно надати необхідну підтримку. 

Claspo може працювати у тандемі з даними штучного інтелекту:

• Надлишок товарів на складі? Проведіть розпродаж і просувайте його за допомогою спливаючих вікон, щоб позбутися надлишків і звільнити місце для нових надходжень.
• Знаєте ідеальний момент для запуску акції? Створіть тематичне спливаюче вікно за кілька хвилин і вкажіть дату початку і закінчення його показу, щоб вписатися в терміни визначені ШІ.
• Висока ймовірність переходу клієнтів до конкурентів? Довірте нашим спливаючим вікнам утримати їх, пропонуючи знижки, бонуси або персональні консультації з командою підтримки та перевіряйте, що краще працює на утримання клієнтів за допомогою А/B тестування.

Яке рішення не запропонував би вам ШІ, Claspo допоможе втілити його.

3. Розпізнавання природного мовлення (NLP) 

Однією з найменш автоматизованих сфер діяльності бізнесу дуже довго була клієнтська підтримка. На відміну від маркетингу чи логістики, вона має справу не з цифрами, а зі словами, які дуже складно аналізувати традиційними методами. 

Але штучний інтелект здатен оптимізувати цей процес такими способами:

• виділити ключові слова, щоб визначити тему й підтему конкретного звернення;
• встановити тональність мовлення, щоб вибрати правильний ступінь важливості;
• прив’язати звернення до конкретного товару, маркетингової акції чи підрозділу компанії. 

За даними Master of Code, використання ШІ для аналізу даних у клієнтській підтримці дає змогу зменшити витрати часу на 62% і збільшити швидкість ухвалення рішень на 57%. Завдяки цьому підвищується рівень лояльності та зменшується коефіцієнт відтоку. 

З Claspo ви можете допомогти відвідувачам сайту легко та швидко звернутися до вашої служби підтримки, що не тільки дасть ШІ дані для подальшого аналізу, а й покращить клієнтський досвід. Наші спливаючі вікна можуть пропонувати опцію зворотного дзвінка або надавати список месенджерів для швидкого зв'язку з вами. Величезна перевага в тому, що вони можуть з'являтися в правильний момент. Наприклад, якщо користувач довго неактивний на сайті, переглянув кілька сторінок і не перейшов до покупки, або збирається залишити сайт, то можливо, йому потрібна допомога вашої команди підтримки. А тому відповідне спливаюче вікно буде дуже доречним.

Переваги використання ШІ в аналізі даних

Штучний інтелект бере найкраще від комп’ютерної програми й людського мозку. Він здатен здійснювати мільярди обчислень за секунду та самостійно ухвалювати рішення, шукаючи оптимальні способи виконання завдань. Звичайно, у нього є недоліки, тож він поки не може замінити всіх відповідальних співробітників у бізнесі. 

Проте використання ШІ в аналізі даних дає змогу отримати цілу низку переваг просто тут і зараз. Яких саме? Розберемося разом. 

1. Доступність аналітики

Штучний інтелект працює в автономному режимі. «Згодувавши» йому масив даних, ви отримуєте в результаті всі можливі закономірності з математичними моделями й показниками сили зв’язку. Вам не обов’язково витрачати роки на вивчення статистики та інформаційних технологій. 

2. Вищий рівень автоматизації

Інтегрувавши аналітику та ШІ у наявні робочі процеси, ви можете зробити їх швидшими й ефективнішими. Штучний інтелект буде самостійно вибирати необхідні масиви даних, знаходити закономірності, пропонувати маркетингові акції, відстежувати їхні результати та формувати звіти. 

3. Правдивість інформації

На жаль, помилки можуть бути як у розрахунках, так і у вхідних даних. Але штучний інтелект здатен вчасно виявляти їх та попереджати вас. Якщо співробітник неправильно заповнить поле чи пропустить кілька рядків у формі, це не стане причиною провалу наступної маркетингової кампанії. 

4. Поліпшення користувальницького досвіду

Аналіз даних за допомогою штучного інтелекту дає змогу перебудовувати вебсторінки й формувати персоналізовані пропозиції «на ходу». Кожен користувач бачить власну версію сайту, що підвищує рівень його залученості та збільшує ймовірність конверсії. 

5 кращих інструментів для аналізу даних за допомогою ШІ

Ми вже говорили, що штучний інтелект зробив аналітику демократичною та доступною. В інтернеті вже є десятки вебсервісів для автоматизованого оброблення інформації. Серед них як корпоративні платформи, так і порівняно легкі рішення з демократичними умовами використання. Ми відібрали для вас 5 кращих інструментів ШІ-аналізу даних — простих і водночас дуже потужних. 

1. Tableau

Платформа для професіоналів у сфері Data Science дає змогу будувати сценарії у вигляді простих алгоритмів чи самостійно налаштовувати математичні моделі за допомогою мов програмування — R, Python або MATLAB. Tableau пропонує інструменти для визначення ймовірностей і планування ризиків. Це ідеальний вибір для великих компаній із серйозними масштабами діяльності. 

Вартість підписки — від $75 на місяць на одне робоче місце.

2. Microsoft Power BI

Популярний інструмент ШІ-аналітики пропонує майже всі відомі людству методики математичного моделювання. Нещодавно в нього були додані функції розпізнавання природного мовлення для роботи з клієнтськими зверненнями, текстовим контентом і зразками рекламних кампаній. Платформа має доволі зручний інтерфейс, хоча через широкий спектр можливостей знайомство з нею може забирати чимало часу. 

Вартість підписки — від $10 на місяць, є пробна версія з обмеженою функціональністю.

3. Databricks

Універсальна платформа для зберігання та аналізу даних дає змогу самостійно створювати масиви інформації та під’єднувати до них потоки з інших джерел. Користувачі можуть використовувати її вбудований штучний інтелект або створювати власні ШІ-застосунки. 

Вартість підписки визначається кількістю транзакцій — витрати залежать від масштабів діяльності.

4. AnswerRocket

Цей віртуальний помічник ідеально підходить для початківців у сфері аналітики. Працювати з ним максимально просто — ви робите запити розмовною англійською, у разі потреби даєте уточнювальні відповіді та отримуєте бажаний результат. 

Вартість підписки визначається індивідуально під час обговорення з представниками компанії.

5. KNIME

Платформа з відкритим кодом пропонує безоплатну підписку для індивідуальних користувачів. Її базова версія дуже зручна — ви можете складати математичні моделі у вигляді блок-схем, просто перетягуючи потрібні елементи в зону розроблення. 

Вартість підписки для корпоративних клієнтів — від $99 на місяць.