Як штучний інтелект та машинне навчання змінюють роботу з даними

05.08.2020

Прямий вплив на конверсію у бізнесі мають дані. Для точного їх розуміння використовують штучний інтелект (AI) та машинне навчання (ML). Бажання зосередитися на уподобаннях клієнтів змусило багато компаній впровадити функції персоналізації даних. Навіть стартапи та малий бізнес все більше розуміють важливість використання AI, що може глибше бачити доступні дані користувачів та вишукувати інформацію, що застосовуються для персоналізації прийняття рішень, пише кофаундер CMARIX TechnoLabs Арман Ратод.

Чудовий приклад того, як AI уможливлює персоналізацію даних у бізнесі можна знайти у кейсі Starbucks. Світовий бренд кави створив 400 000 різних типів електронних листів на основі даних про індивідуальні уподобання, смаки та вибір клієнтів. Настільки продумане спілкування допомагає брендам створити більш привабливі пропозиції. Для малого бізнесу та стартапів подібний збір та персоналізація big data є недешевими, але навіть короткострокове їхнє використання для створення точно таргетованих маркетингових кампаній може сприяти залученню нових клієнтів.

Сегмент B2B залежить від генерації нових лідів, а також трекінгу контактних даних та ефективного звернення до них. Саме в B2B сфері AI може зіграти вагому роль у впорядкуванні процесу лідогенерації й провести аналіз клієнтської бази відповідно до сучасних тенденцій ринку. 

Ці тенденції, закономірності, аномалії, характеристики та різні атрибути надають інформацію для оптимізації веб-сайтів та веб-додатків – використання відповідних мов програмування, інструментів, функцій та елементів інтерфейсу. З іншого боку, аналіз бізнес-даних на основі AI може працювати паралельно з big data аналітикою. Тобто, взаємодія користувачів на веб-сторінках аналізується B2B брендами за допомогою інструментів AI для отримання найбільш релевантних, а також корисних відомостей для залучення нових клієнтів.

Штучний інтелект та технології машинного навчання можуть виявити недоліки, що лежать в основі падіння трафіку. «Неякісний» веб-трафік часто призводить до DDoS-атак, маніпулювання файлами cookie веб-сайтів, а також атак хакерів чи шкідливих програм-ботів. AI та ML вдосконалюють безпеку даних, оскільки, виявляючи «поганий» трафік, вони автоматично вказують на вразливості веб-програми.

AI відрізняється високою ефективністю в оптимізації веб-дизайну та досвіду користування (UX) шляхом аналізу даних про поведінку, відгуки та взаємодію користувачів. ML відіграє значну роль у навчанні на поведінці користувачів, відповідно адаптуючи різні інтерактивні елементи. Програми AI та ML збирають дані про поведінку користувачів у реальному часі, тому відгуки про недоліки та потреби в удосконаленні функцій передаються власникам бізнесу одразу. 

У процесі A/B тестування штучний інтелект та машинне навчання надають уявлення про потреби та переваги користувачів для реалізації подальшого вдосконалення UI та UX. Найважливішим аспектом AI є неможливість розпливчастої оцінки чи здогадок. Файли cookie веб-сайтів дають чітку інформацію про поведінку користувачів, на основі даних можна адаптувати landing pages (цільові сторінки) відповідно до інтересів та налаштувань користувача.

Допомагають розробникам та маркетологам дані біометрики, що відповідають прямій взаємодії з веб-додатком. Зараз доступний великий вибір онлайн-сервісів, які можуть допомогти зрозуміти та розшифрувати дані, але для поліпшення UX в основному використовують поєднання AI та ML. Ці складні технології дозволяють відстежувати рухи очей або міміку для оцінки реакції користувачів у різних контекстах. Вони генерують найцінніші відомості, які використовуються для розробки UX-дизайну та оптимізації продуктивності веб-сайтів.

Сьогодні аналітика даних на основі AI та ML має найбільшу перевагу. Завдяки цим двом технологіям залишається найменше здогадок для рішень щодо дизайну, розробки та оптимізації, резюмує фахівець.