¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en análisis?

Los análisis potencian su programa de marketing, pero ¿cuánto valor obtiene realmente de sus datos?

La inteligencia artificial puede ayudar.

AI es una colección de tecnologías que se destacan en la extracción de conocimientos y patrones de grandes conjuntos de datos, y luego hacen predicciones basadas en esa información.

Eso incluye sus datos analíticos de lugares como Google Analytics, plataformas de automatización, sistemas de administración de contenido, CRM y más.

De hecho, la IA existe hoy en día y puede ayudarlo a obtener mucho más valor de los datos que ya tiene, unificar esos datos y, de hecho, hacer predicciones sobre los comportamientos de los clientes en función de ellos.

Eso suena genial. Pero, ¿cómo se empieza realmente?

Este artículo está aquí para ayudarte a dar tu primer paso.

En Marketing AI Institute, llevamos años investigando y aplicando IA. Desde 2016, hemos publicado más de 400 artículos sobre el tema. Y hemos publicado historias sobre más de 50 proveedores impulsados ​​por IA con más de mil millones de dólares en financiación total. También estamos rastreando más de 1500 empresas de IA de ventas y marketing con una financiación combinada superior a los 6200 millones de dólares.

Este artículo se basa en esa experiencia para desmitificar la IA.

Y le dará ideas sobre cómo usar la IA para el análisis y le ofrecerá algunas herramientas para explorar más a fondo.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Pregunta a 10 expertos diferentes qué es la IA y obtendrás 10 respuestas diferentes. Una buena definición proviene de Demis Hassabis, CEO de DeepMind, una empresa de IA que compró Google.

Hassabis llama a la IA la “ciencia de hacer que las máquinas sean inteligentes”. Hoy, podemos enseñar a las máquinas a ser como los humanos. Podemos darles la capacidad de ver, oír, hablar, escribir y moverse.

Su teléfono inteligente tiene toneladas de capacidades impulsadas por IA. Estos incluyen el reconocimiento facial que desbloquea su teléfono con su rostro (IA que ve). También incluyen asistentes de voz (IA que escucha y habla). Y, no olvides, texto predictivo (IA que escribe).

Otros tipos de sistemas de inteligencia artificial incluso les dan a las máquinas la capacidad de moverse, como se ve en los autos sin conductor.

Sus servicios favoritos, como Amazon y Netflix, usan IA para ofrecer recomendaciones de productos.

Y los clientes de correo electrónico como Gmail incluso usan IA para escribir automáticamente partes de correos electrónicos para usted.

De hecho, probablemente use IA todos los días, sin importar dónde trabaje o qué haga.

El “aprendizaje automático” impulsa las capacidades más impresionantes de AI. El aprendizaje automático es un tipo de IA que identifica patrones basados ​​en grandes conjuntos de datos. La máquina usa estos patrones para hacer predicciones. Luego, usa más y más datos para mejorar esas predicciones con el tiempo.

¿El resultado?

La tecnología impulsada por el aprendizaje automático mejora con el tiempo, a menudo sin la participación humana.

Esto es muy diferente del software tradicional.

Un sistema típico que no es de IA, como su software de contabilidad, se basa en aportes humanos para funcionar. El sistema está codificado con reglas por personas. Luego, sigue esas reglas exactamente para ayudarlo a hacer sus impuestos. El sistema solo mejora si los programadores humanos lo mejoran.

Pero las herramientas de aprendizaje automático pueden mejorar por sí solas. Esta mejora proviene de una máquina que evalúa su propio rendimiento y nuevos datos.

Por ejemplo, existe una herramienta de inteligencia artificial que escribe las líneas de asunto del correo electrónico por usted. Los humanos entrenan el aprendizaje automático de la herramienta utilizando muestras de la copia de marketing de una empresa. Pero luego la herramienta redacta sus propias líneas de asunto de correo electrónico. Se produce una prueba dividida, luego la máquina aprende por sí sola qué mejorar en función de los resultados. Con el tiempo, la máquina mejora cada vez más con poca participación humana. Esto desbloquea un potencial de rendimiento posiblemente ilimitado.

Ahora, imagine este poder aplicado a cualquier pieza de tecnología de marketing que use datos. La IA en realidad puede hacer que todo, desde anuncios hasta análisis y contenido, sea más inteligente.

¿Cómo se usa la IA en análisis?

Estos son solo algunos de los principales casos de uso que hemos encontrado para la inteligencia artificial en el análisis actual.

1. Encuentre nuevos conocimientos a partir de sus análisis.

La inteligencia artificial sobresale en la búsqueda de información y patrones en grandes conjuntos de datos que los humanos simplemente no pueden ver. También lo hace a escala y a gran velocidad.

Hoy en día, existen herramientas impulsadas por IA que responderán las preguntas que haga sobre los datos de su sitio web. (Piense “¿Qué canal tuvo la tasa de conversión más alta?”) La IA también puede recomendar acciones basadas en las oportunidades que ve en sus análisis.

Algunas herramientas para consultar aquí incluyen:

2. Utilice análisis para predecir resultados.

Existen sistemas de IA que utilizan datos analíticos para ayudarlo a predecir resultados y cursos de acción exitosos.

Los sistemas impulsados ​​por IA pueden analizar datos de cientos de fuentes y ofrecer predicciones sobre lo que funciona y lo que no. También puede profundizar en los datos de sus clientes y ofrecer predicciones sobre las preferencias de los consumidores, el desarrollo de productos y los canales de comercialización.

3. Unifique los análisis y los datos de los clientes.

La IA también se utiliza para unificar datos entre plataformas. Eso incluye el uso de la velocidad y la escala de la IA para reunir todos los datos de sus clientes en una vista única y unificada. AI también es capaz de unificar datos a través de diferentes fuentes, incluso aquellas difíciles de rastrear como los datos de llamadas.