Áp dụng phân tích AI, một quy trình hiệu quả thời gian giúp những chuyên gia tiếp thị có được thông tin cần thiết để xây dựng chiến dịch dựa trên dữ liệu. Trong bài viết này, hãy cùng Mũi Tên Vàng bàn luận về phân tích AI là gì và cách mà chúng ta có thể ứng dụng kinh doanh của AI Analytics.

Phân tích AI là gì?

Như mọi công nghệ học máy khác, phân tích Trí tuệ Nhân tạo (AI) ngày càng trở nên chính xác và hiệu quả hơn theo thời gian, đặc biệt khi được đào tạo để hiểu rõ các ưu tiên của ngành và tối ưu hóa kết quả để đáp ứng nhu cầu kinh doanh của từng cá nhân.

Phân tích AI thường được gọi là phân tích tăng cường, theo định nghĩa của Gartner: “Sử dụng các công nghệ hỗ trợ như học máy và AI để hỗ trợ việc chuẩn bị dữ liệu, tạo thông tin chi tiết và giải thích thông tin chi tiết, nhằm nâng cao cách mọi người khám phá và phân tích dữ liệu trong nền tảng phân tích và BI.”

Cách sử dụng AI trong phân tích dữ liệu

Phân tích Trí tuệ Nhân tạo (AI) khác biệt với phân tích truyền thống bởi việc thực hiện nó thông qua máy tính. Quy mô của phân tích AI đáng kể hơn, có khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng và sử dụng các thuật toán để đạt được kết quả đầu ra chính xác.

Phân tích AI có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ tương tự như con người, tuy nhiên, cần lưu ý rằng nó không phải là một sự thay thế hoàn toàn. Trong việc sử dụng AI để phân tích dữ liệu, quan trọng là xem xét cách sử dụng nó như một công cụ bổ sung để nâng cao khả năng và chuyên môn của nhóm làm việc.

Ví dụ, một công cụ phân tích AI có thể xử lý kết quả thử nghiệm A/B và nhanh chóng cung cấp thông tin về phiên bản nào có ROI (Return on Investment) và tỷ lệ chuyển đổi cao nhất. Những thông tin này có thể giúp nhà tiếp thị xác định mức độ ảnh hưởng chính xác của mỗi phiên bản và áp dụng chúng vào các chiến lược tiếp thị trong tương lai.

Lợi ích của việc sử dụng AI Analytics

Sự khác biệt chủ yếu giữa phân tích dữ liệu thực hiện bởi con người và phân tích AI nằm ở ba ưu điểm chính: quy mô, tốc độ và độ chính xác:

Quy Mô
Công cụ phân tích AI có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu cùng một lúc. Sự quy mô này cũng tạo ra một lợi thế cạnh tranh, vì máy có thể khám phá dữ liệu công khai từ nhiều nguồn, thực hiện thử nghiệm so sánh và giúp bạn hiểu rõ hơn về hiệu suất của đối thủ cạnh tranh cũng như cách bạn tự đánh giá.

Tốc Độ
Máy không đòi hỏi thời gian nghỉ như con người, cho phép xử lý dữ liệu diễn ra ngay lập tức. Nó có thể chỉ cần được cung cấp một bộ dữ liệu và chờ đợi để xử lý, học hỏi và đem lại hiểu biết sâu sắc.

Độ Chính Xác
Các thuật toán học máy hiểu dữ liệu tốt hơn trong quá trình xử lý, mang lại kết quả toàn diện và chính xác.

• Giảm Sai Lệch:Thuật toán không có sai lệch xác nhận hoặc sai lệch tổng quát mà nhóm có thể (vô ý) tạo ra khi phân tích dữ liệu, do đó kết quả không bị sai lệch.
• Hiểu Biết Mới: Do quy mô dữ liệu lớn hơn nhiều so với khả năng của con người, phân tích AI có thể làm sáng tỏ các xu hướng và mô hình mà khả năng hạn chế của các nhà nghiên cứu con người có thể không chú ý đến.

Ứng dụng kinh doanh của AI Analytics

Hợp tác giữa học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các chuyên gia tiếp thị có thể thu được những thông tin chi tiết về hành vi của người tiêu dùng và hiệu suất tiếp thị. Dưới đây là một số ứng dụng tiềm năng:

• Thử nghiệm: Học máy và AI giúp chạy các thử nghiệm tiếp thị và khám phá các phiên bản có khả năng tối đa hóa các số liệu tiếp thị quan trọng như ROI (tỷ suất sinh lời đầu tư) và tỷ lệ chuyển đổi.
• Phân đoạn chiến dịch: Công cụ AI sử dụng dữ liệu để khám phá sở thích của người tiêu dùng, giúp tạo ra các chiến dịch được phân đoạn nhằm tối đa hóa tiềm năng chuyển đổi và ROI.
• Tối ưu hóa SEO: Thuật toán học máy có thể hiểu mục đích tìm kiếm đằng sau các truy vấn và giúp xác định loại nội dung cần tạo cũng như tìm kiếm các cơ hội từ khóa mới.
• Phân tích thương mại điện tử: Phân tích dữ liệu AI cung cấp thông tin chi tiết về tỷ lệ chuyển đổi trang web và giúp khám phá nguyên nhân khiến người mua hàng bỏ dở quá trình mua sắm.
• Phát hiện vấn đề: Phân tích dữ liệu AI giúp phát hiện ra các điểm dữ liệu mới mà có thể đã bị bỏ qua trong quá trình xử lý. Điều này giúp phát hiện các yếu tố ẩn ảnh hưởng đến hiệu suất và điều chỉnh chiến lược để giải quyết chúng.

Ngoài ra, phân tích AI còn có lợi ích trong các lĩnh vực kinh doanh khác như:

• Dự báo doanh số: Các nhóm có thể sử dụng phân tích AI để dự báo doanh thu và doanh số dựa trên dữ liệu lịch sử.
• Giám sát trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu giúp các nhóm dịch vụ hiểu mức độ hài lòng của khách hàng và tìm hiểu cách xây dựng lòng trung thành của khách hàng cũng như giảm thiểu tình trạng gián đoạn.
• Hiệu suất nội bộ: Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích AI để hiểu hiệu suất của nhóm nội bộ, từ tỷ lệ thành công đến sự hài lòng của khách hàng, nhằm hiểu được những điều đang diễn ra đúng và xác định các cơ hội cải tiến.

Xem thêm: Xây dựng Phễu bán hàng thông minh với trí tuệ nhân tạo (AI)

Hạn chế của AI Analytics

Hạn chế quan trọng nhất của phân tích Trí tuệ Nhân tạo (AI) là máy tính không có khả năng như con người. Mặc dù máy móc có thể sắp xếp và xử lý lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn hơn, tuy nhiên, sự hiểu biết về doanh nghiệp và các quy trình của nó của con người vẫn có giá trị hơn.

Cần lưu ý rằng cần xem xét các công cụ AI như là một sự bổ sung, không phải là thay thế hoàn toàn cho sự hiểu biết của con người. Nhóm làm việc có thể tận dụng thông tin chi tiết từ các công cụ AI và đồng thời hưởng lợi nhiều từ sự hiểu biết theo ngữ cảnh của họ về nhu cầu kinh doanh trước khi đưa ra quyết định.

Hạn chế xuất phát từ việc không thể sao chép lại sự hiểu biết và trải nghiệm con người, vì vậy, quan trọng là phải cân nhắc điều này khi sử dụng các công cụ AI.

Vậy là Mũi Tên Vàng đã chia sẻ cho bạn những thông tin quan trọng về Phân tích AI là gì? Cách sử dụng AI trong phân tích dữ liệu. Hy vọng bài viết này sẽ mang lại giá trị, cung cấp cho bạn nhiều kiến thức thú vị, bổ ích mới.