Вы знаете, как использовать и улучшать свою аналитику?

Инструменты на основе ИИ поддерживают операционную аналитику, поскольку все больше организаций хотят использовать данные. Эксперты прогнозируют, что искусственный интеллект и машинное обучение помогут компаниям в решении проблем, процессах принятия решений и операционной оптимизации.

Инструменты на основе ИИ для расширенной аналитики

Например, компания Loom Systems создала веб-сайт операционной аналитики на основе искусственного интеллекта, чтобы улучшить сбор данных для обнаружения в реальном времени и решения проблем, связанных с доставкой приложений. Это помогает обеспечить полезную прозрачность бизнес-процедур. Веб-сайт AI также получает информацию из неструктурированных данных без необходимости изменения ИТ-стеков. Этот инструмент предназначен для замены ручных методов, таких как анализ журналов, для ускорения процессов. Он может автоматически отслеживать сигналы, чтобы определить, сдвинулся ли сигнал.

Вакар Хасан, генеральный директор InsightsOne, говорит, что технология искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам получать информацию из больших данных без программирования, является полезным прорывом. Машинное обучение может помочь телекоммуникационной организации прогнозировать, какие клиенты склонны уходить по истечении срока их контракта, путем изучения их моделей выставления счетов в сочетании с анализом подхода, предоставленного менеджером службы поддержки. Например, Hadoop — это технология обработки данных, которая позволяет компаниям собирать, хранить и обрабатывать данные с меньшими затратами.

Возможности предиктивной аналитики

Прогнозные модели помогают обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени, что обеспечивает ценный рост точности. Эксперты уверяют, что важно поощрять разработку прогностических приложений разработчиками JavaScript. Прогнозная аналитика в сочетании с API-интерфейсами дает компаниям возможность создавать прогнозные приложения, которые понимают своих клиентов, их предпочтения и их проблемы, чтобы удовлетворить их потребности.

Предиктивная аналитика делает обслуживание клиентов проактивным. Например, страховая компания Independence Blue Cross использует данные, чтобы предсказать, какие клиенты склонны быть недовольными, прежде чем они действительно свяжутся с компанией. Это понимание помогает компании связаться с этими людьми и предложить решения для улучшения ситуации и предотвращения их недовольства.

Такие организации, как Palantir, Clari и Infer, внедрили машинное обучение для создания полезных прогнозов будущих событий. Прогнозно-скоровые модели обнаруживают внутренние и внешние сигналы данных для прогнозирования потенциальной целевой аудитории и дальнейших действий клиентов. Предиктивная аналитика помогает понять, чего ожидать компаниям в ближайшем будущем.

Применить описательную аналитику

Такие инструменты, как InsightSquared, Microsoft Power BI и Google Analytics, могут собирать данные об активности платформы CRM и потоках посещений. Это помогает получить представление о ваших текущих клиентах, представителях и выяснить возможности для их лучшего обслуживания. Сегодня предприятия могут быстрее приспособиться к ситуации и скорректировать процесс, направить усилия в нужное русло.

Несколько примеров:

  • Starbucks использует большие данные для определения потенциального успеха каждой новой кофейни. Они делают это, используя информацию о поведении клиентов, трафике и демографических характеристиках региона. Данные помогают им выбирать места на основе тенденции к росту доходов.
  • Netflix анализирует привычки миллионов международных клиентов, чтобы расширить возможности доставки контента. Например, Адам Сэндлер был незнаком на рынках Великобритании и США, поэтому Netflix продвигает новые фильмы с участием актера, зная, что ранее он был популярен в Латинской Америке.
  • Big Sound использует данные о продажах iTunes, потоках Spotify и воспроизведениях SoundCloud для прогнозирования музыкальных тенденций. Аналитика организации дает представление о популярности и влиянии выступлений на телевидении. Артисты также могут использовать данные для собственного PR.

©Itsquiz — Будьте компетентны!