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Le storie che i dati possono raccontare sulle vendite, sul comportamento dei clienti, sul marketing, sull'inventario e sui prodotti per un'azienda o un imprenditore sono infinite. Queste informazioni possono aiutarti a prendere decisioni migliori e più informate su cosa fare dopo, dove orientare la tua strategia e come servire meglio i tuoi clienti. Ma per farlo, devi setacciare molte informazioni, il che può richiedere molto tempo.
Ci sono stati progressi significativi nella tecnologia per aiutare con la gestione manuale dei dati e la narrazione, inclusa l'analisi dell'intelligenza artificiale (IA). L'analisi IA è un'ampia serie di soluzioni progettate per aiutare gli utenti a comprendere specifici set di dati. Come altri strumenti e risorse per l'elaborazione dei dati, l'analisi dell'intelligenza artificiale ha lo scopo di aiutare a informare gli utenti e aiutarli a prendere provvedimenti attuabili.
Questa guida analizzerà ciò che devi sapere sull'analisi dell'intelligenza artificiale, inclusi alcuni dei vantaggi e delle sfide di questi strumenti, in che modo differiscono dall'analisi tradizionale e il modo migliore per utilizzarli a tuo vantaggio.
Che cos'è l'analisi IA?
L’analisi IA è un insieme di analisi dei dati che utilizza l’intelligenza artificiale per estrarre ed elaborare i dati. Utilizza sistemi come l'apprendimento automatico (ML), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e specifiche tecniche e strategie di data mining per raccogliere informazioni ed elaborarle per un utente più velocemente di quanto potrebbe fare un essere umano.
L'analisi dell'IA è particolarmente utile per gestire volumi di dati estremamente grandi. Ha lo scopo di setacciare tutti i dati che vengono forniti (ad esempio, le informazioni sulle vendite dei clienti) e trasformare le sue previsioni e analisi in un modello ordinato, un grafico o un foglio di calcolo di tutte le informazioni rilevanti di cui hai bisogno.
Come funziona l'analisi IA?
L'analisi IA funziona in modo relativamente simile a qualsiasi altra tecnica di raccolta ed elaborazione dei dati. È semplicemente più veloce e ha la capacità di prevedere e ordinare le informazioni grazie alla tecnologia IA.
Per utilizzare l'analisi IA, dovrai disporre di dati grezzi da elaborare e avere in mente un output finale. Ad esempio, il proprietario di una piccola impresa deve comprendere il rendimento delle proprie attività di marketing pubblicitario a pagamento. Dovrà organizzare in qualche modo quei dati prima di fornire le informazioni allo strumento di analisi IA. Come qualsiasi altro strumento di intelligenza artificiale, dovrai anche assegnargli un compito o un prompt in modo che capisca cosa fare con i dati che gli stai fornendo.
Una volta che questo è completo e le informazioni sono nel sistema, lo strumento le elaborerà e identificherà eventuali modelli o previsioni che potrebbero essere utili per la query.
AI analytics vs. strumenti di analisi tradizionali
L'analisi tradizionale e l'analisi dell'intelligenza artificiale utilizzano entrambe la tecnologia per comprendere meglio set di dati specifici. Un elemento chiave che distingue l'analitica tradizionale da quella basata sull'intelligenza artificiale è il tipo di dati utilizzati: in tempo reale od obsoleti. Considera queste altre differenze chiave tra le due strategie di dati.
Previsione: nell'analisi dei dati tradizionale, i vecchi dati vengono spesso utilizzati per creare modelli futuri. Invece di basare le previsioni su informazioni obsolete, l'analisi basata sull'intelligenza artificiale può utilizzare dati e algoritmi attuali per prevedere qualsiasi cosa, dal comportamento dei clienti IA cambiamenti del mercato.
Approfondimenti: i dati tradizionali utilizzano informazioni vecchie (ad es. cosa è successo nel trimestre di un anno fa) per capire quale potrebbe essere la storia attuale. L'analisi dell'intelligenza artificiale può utilizzare dati in tempo reale che potenzialmente possono permetterti di prendere decisioni più rapide e immediate.
Scala: le analisi IA sono progettate per scalare e gestire grandi quantità di informazioni. Le strategie tradizionali sui dati spesso non lo fanno e, sebbene utilizzino la tecnologia per elaborare e presentare i dati, c'è ancora un elemento umano che può rallentarli.
Automazione: l'automazione è uno dei punti di forza dell'IA. L’analisi dei dati tradizionale richiede l’intervento umano per completare le attività. L'analisi dell'intelligenza artificiale può automatizzare molte attività, il che aiuta a ridurre l'investimento di manodopera o tempo.
Quali sono i diversi tipi di analisi IA?
Affinché l'intelligenza artificiale funzioni bene a qualsiasi titolo, è necessario fornirle un compito molto specifico. L'IA deve avere dei parametri chiari per essere efficace. Esistono tre diversi tipi di analisi IA che puoi utilizzare: descrittiva, predittiva e prescrittiva.
1. Descrittiva
L'IA descrittiva è utile per capire cosa possono dirti i dati passati sulle tendenze storiche. È utile per mettere insieme i numeri delle vendite del passato per capire dove hai superato o non raggiunto gli obiettivi.
Questo tipo di intelligenza artificiale prenderà le informazioni che hai raccolto e metterà insieme dati simili per identificare schemi.
2. Predittiva
L'IA predittiva è essenziale per le previsioni. Questo tipo di intelligenza artificiale si basa sui dati per generare nuovi modelli e storie di dati su ciò che potrebbe accadere in seguito. Tuttavia, gli algoritmi di analisi dell'intelligenza artificiale possono identificare nuovi eventi o possibilità in base alle tendenze che la tecnologia può trovare e produrre.
Questo tipo di intelligenza artificiale è incredibilmente utile per comprendere meglio il comportamento di acquisto dei clienti, in particolare per coloro che potrebbero essere acquirenti abituali.
3. Prescrittiva
L'IA prescrittiva ti dice quale dovrebbe essere il risultato in base al tuo set di dati. Invece di limitarsi a fare una previsione, come il tipo di IA precedente, l'intelligenza artificiale prescrittiva sfrutterà sia i dati vecchi che quelli in tempo reale per suggerire la migliore azione o scelta possibile in base alle previsioni.
Le app GPS lo fanno già per consigliarti i percorsi migliori. Per l'eCommerce, questo potrebbe essere utile per valutare la produttività o le strategie di servizio clienti, o anche i piani di marketing o di vendita.
Come le piccole imprese e gli imprenditori possono utilizzare strumenti di analisi AI
Per le piccole imprese e gli imprenditori, l'analisi IA ti offre l'opportunità di capire come sta andando la tua azienda, cosa potrebbe essere necessario cambiare per raggiungere i tuoi obiettivi e qualsiasi previsione futura utile per aiutarti a prepararti ora.
Comportamento e informazioni sui clienti: conoscere i comportamenti e le tendenze di acquisto ti aiuta a servire meglio i tuoi clienti e a ottimizzare conversioni e vendite. Usa i dati e le tendenze dell'analisi IA per comprendere le loro abitudini di acquisto, come quando spendono e la cronologia degli acquisti, per scoprire idee sui pacchetti di prodotti o sui periodi di promozione ideali. Utilizza il traffico del sito web per identificare prodotti o argomenti popolari.
Gestione dell'inventario: L'analisi dell'intelligenza artificiale è molto brava ad aiutarti a tenere sotto controllo ciò che hai a disposizione per la vendita. Per la pianificazione futura, soprattutto se vendi di più durante le stagioni di picco degli acquisti come le vacanze, l'analisi dell'intelligenza artificiale può aiutarti a preparare il tuo inventario in modo da non essere né sotto né sovraccarico.
Sito web: l'analisi dell’intelligenza artificiale può aiutarti a ottimizzare il tuo negozio online. L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare il traffico del sito web per illustrare rapidamente come i clienti si muovono all'interno del tuo sito, ad esempio dove vanno, quanto tempo rimangono su una pagina e in quale posizione escono. I dati ricavati dalle analisi dell'intelligenza artificiale possono anche aiutarti a creare testi migliori e più coinvolgenti per il tuo sito web se scopri che i visitatori saltano i pulsanti o escono rapidamente dalle pagine.
Vantaggi e sfide dell'analisi IA
L'intelligenza artificiale è una tecnologia consolidata ed emergente. Nuovi progressi e iterazioni sono costantemente disponibili. Ci sono molti esempi di intelligenza artificiale che funzionano senza problemi per molte delle nostre esigenze quotidiane. Va a vantaggio dei proprietari di piccole imprese e degli imprenditori di ogni tipo, automatizzando e semplificando le attività che liberano più tempo per altre. Tuttavia, ci sono una serie di sfide o rischi che possono derivare dall'utilizzo dell'intelligenza artificiale. È importante capire entrambi.
Vantaggi dell'analisi IA
La maggior parte dei vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per l'analisi dei dati è incentrata sull'efficienza, sia in termini di tempo, output o finanziari.
Velocità: l'intelligenza artificiale è veloce. Può raccogliere una quantità incredibile di dati, elaborarli e presentare i risultati in un lasso di tempo che una persona non potrebbe.
Efficienza: poiché l'intelligenza artificiale è così veloce nell'esaminare vaste aree di dati, può anche essere più efficiente per la tua azienda in generale. Il suo unico utilizzo è quello di liberare rapidamente più tempo, anche per la persona che normalmente eseguirà l'analisi dei dati, identificare le lacune e consigliare miglioramenti.
Risparmio sui costi: l'analisi IA può essere uno strumento per risparmiare sui costi. Dall'automazione alla riduzione dei costi di servizio, fino all'individuazione di lacune e sprechi nei dati elaborati, l'intelligenza artificiale è un ottimo modo per trovare soluzioni di risparmio.
Le sfide dell'analisi dei dati IA
Le preoccupazioni relative all'utilizzo dell'IA per l'analisi dei dati sono simili a quelle relative agli strumenti di IA in generale, incentrate sull'accuratezza e sulla possibilità di perdere sfumature.
Pregiudizi: l'intelligenza artificiale non capisce le sfumature come le comprendiamo noi. Se i tuoi dati sono distorti in qualche modo, l'output dell'IA lo rifletterà. Ecco perché è importante avere una persona che organizzi e controlli i dati e i risultati.
Precisione: con l'IA possono verificarsi delle imprecisioni nei dati, che possono lasciare degli errori nei risultati. Assicurati di ricontrollare il prompt o il tipo di analisi IA che stai utilizzando, il risultato desiderato e l'accuratezza dei dati.
Etica: ci sono molte considerazioni etiche quando si parla di IA. A volte uno strumento di intelligenza artificiale viene addestrato su dati incompleti, imprecisi o distorti. Con una quantità significativa di dati immessi in uno strumento di intelligenza artificiale, ci sono anche rischi legali e di sicurezza, soprattutto quando si tratta di informazioni sui clienti. Fai attenzione all'utilizzo di strumenti di qualità, al controllo delle ipotesi e alla protezione dei tuoi dati.