ما الذي يمكن أن تفعله البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لعملك

يتطلب عملك معلومات ورؤى من شأنها أن تؤدي إلى نتائج ناجحة ، من القرارات التنفيذية إلى حملات التسويق.

في الماضي ، جمعت الشركات البيانات الضخمة لتحسين القرارات والمبيعات ، وجمع البيانات حول العمليات وسلوك العملاء.

ولكن ماذا يحدث عندما تصبح البيانات الضخمة كبيرة جدًا أو مرهقة للغاية بحيث لا يكون لها أي معنى من قبل أولئك الذين يجمعونها؟

مجرد تخزين المزيد من البيانات ليس حلاً. أنت بحاجة إلى تحليلات كبيرة الحجم لمساعدتك على فهم كل ذلك في وقت أقل.

المزيد والمزيد اليوم ، التقنيات الناشئة للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي تأتي لإنقاذ أولئك الذين يتورطون في بياناتهم وتفسيراتهم اليدوية.

في مكان ما في أعماق مجموعات البيانات العديدة من البيانات الضخمة ، هناك اكتشافات تحتاج إلى معرفتها لتحسين الجوانب المختلفة لعروض عملك واستراتيجية التسويق. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي.

في منشور المدونة هذا ، اكتشف كيف يمكن للبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي توحيد قواهما والتأثير بشكل إيجابي على عملك.

البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي: كيف يعملان معًا؟

تتراكم البيانات الضخمة أو مجموعات البيانات الكبيرة لغرض الاستخراج والتحليل لتحقيق أهداف تجارية إضافية.

يمكن أن تؤدي أصول المعلومات هذه إلى رؤى قيمة وتعزيز عملية صنع القرار عبر الإدارات.

فيما يتعلق بالتسويق ، تتعلق البيانات الكبيرة بالتقاط تفضيلات المشتري والاتجاهات وسلوك المستخدم ، وكل الأشياء التي ستفيد استراتيجية التسويق الرقمي الخاصة بك.

تكمن الإثارة اليوم في كيفية عمل البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي معًا.

تم تصميم أنظمة التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي خصيصًا للتعلم المستمر وبناء مهارات أكثر قوة من مجموعات البيانات الكبيرة.

على طول الطريق ، تكتسب خوارزميات الذكاء الاصطناعي المهارات ، بما في ذلك التعرف على الأنماط وطرق تحسين الميزات الموسعة.

إذا كنت تتساءل عن مقدار البيانات الذي لا يمكن للذكاء الاصطناعي العمل معه ، فإن الإجابة هي أنه كلما كان لديك المزيد ، كان ذلك أفضل.

يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً وأكثر ذكاءً كلما تعرض لمزيد من البيانات ، لذا اجمعها بعيدًا للحصول على أفضل النتائج الآن وفي المستقبل.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي الاستفادة من البيانات الضخمة ، وكيف يمكنهم العمل معًا؟

فيما يلي بعض الطرق:

1. يوفر الذكاء الاصطناعي أحدث أساليب تحليل البيانات

مع ظهور الذكاء الاصطناعي في البيانات الضخمة ، لم تعد عالقًا في أساليب الاستعلام / SQL لاستخراج البيانات القابلة للاستخدام.

لقد ولت أيضًا الأساليب التي تستغرق وقتًا طويلاً المستخدمة لتحديد ما تعنيه تلك البيانات المستخرجة فعليًا لعملك.

من خلال استخدام التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات ، يتم تقليل الحاجة إلى فرز البيانات وفهمها يدويًا.

2. يعمل الذكاء الاصطناعي والبشر معًا بكفاءة أكبر في إدارة تحليل البيانات الضخمة

في حين أن الذكاء الاصطناعي فعال في تسريع العملية التحليلية وجعلها أكثر كفاءة ، لا تزال العمليات البشرية مطلوبة.

بمعنى آخر ، يلغي الذكاء الاصطناعي الحاجة إلى الكثير من المشاركة البشرية في عملية تحليل البيانات ، ولكن لا يزال لدى الناس دور حاسم يلعبونه.

يمكن أن يكون هذا الدور الآن أكثر فاعلية ، مع أخذ الأفكار المكتسبة باستخدام الذكاء الاصطناعي مع البيانات الضخمة وتطبيقها بفعالية في الأعمال.

3. يساعد الذكاء الاصطناعي في التخلص من مشاكل البيانات

على الرغم من وفرة البيانات الضخمة ، ليست كل البيانات ذات قيمة أو جودة لتلبية متطلبات عملك.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي وقدراته وخوارزميات التعلم الآلي في ذلك عن طريق تنظيف تلك البيانات في وقت أقل.

على سبيل المثال ، يمكن لخوارزمياته اكتشاف القيم المفقودة والتأكد من اتساق المصطلحات.

يمكنهم أيضًا تحديد سجلات مماثلة باستخدام أوصاف أو تقنيات مختلفة.

فكر في مقدار الجهد والوقت الذي يمكن أن توفره لك وظيفة الذكاء الاصطناعي وحدها أنت وقسم التسويق لديك.

بشكل عام ، يمكنك التفكير في العلاقة بين البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي على أنها علاقة متبادلة أو تآزرية. يحتاج المرء الآخر للنجاح.

ما الذي يمكن أن تفعله البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لعملك؟

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكشف عن الأسرار المختبئة في بياناتك الضخمة ، مما يوفر رؤى تجارية مفيدة لتسهيل اتخاذ القرار.

لطالما كانت الاستراتيجيات المبنية على البيانات في طليعة أعمال الشركات في جميع أنحاء العالم.

تتواجد البيانات الضخمة عبر القطاعات ، من الخدمات المصرفية إلى الرعاية الصحية ، لذا فإن إيجاد طرق لاستخدامها لاكتساب الأفكار أمر ضروري.

هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي ويمكن أن يساعدك في تجاوز منافسيك.

من خلال الجمع بين بياناتك الضخمة والذكاء الاصطناعي ، يمكنك أيضًا الوصول إلى المعلومات التي تؤدي إلى أفكار جديدة للنمو والتوسع بسرعة أكبر.

لتقسيمها ، تقدم البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي معًا مزايا قيمة لعملك ، بما في ذلك:

1. تقديم رؤى قيمة بشكل أسرع

مع زيادة القدرة على تحليل مجموعات البيانات الكبيرة بشكل أسرع وبكفاءة أكبر ، يصبح تحديد الأنماط والاتجاهات أسهل.

لا يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي وقت عملك فحسب ، بل يوفر أيضًا الأفكار القيمة اللازمة لاتخاذ قرارات أفضل.

2. تنفيذ الأتمتة الموفرة للوقت

هناك طريقة أخرى يمكن أن تساعد بها شراكة البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي عملك وهي أتمتة المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً.

تتضمن هذه المهام فحص البيانات وتنقيتها ، بحيث لا يتبقى لديك سوى بيانات الجودة.

يمكن لأتمتة العمليات أيضًا تشغيل مقارنات البيانات في الخلفية ، لتنبيهك إلى الأشياء التي تحتاج إلى الاهتمام.

3. رفع مستوى الكفاءة

يمكن أن تساعد الرؤى المستمدة من الذكاء الاصطناعي عملك على معالجة أوجه القصور بسرعة أكبر وتصميم عمليات أفضل تكون أيضًا فعالة من حيث التكلفة.

يمكن أن تفيد هذه الأفكار استراتيجية التسويق الخاصة بك ، وتحديد الحملات غير الفعالة وأجزاء أخرى من خطة التسويق الرقمي الخاصة بك.

يتم تعزيز الكفاءة أيضًا بسبب عمليات الأتمتة المحسّنة والقدرة على التصرف بسرعة في الظروف التي استغرق اكتشافها يومًا أو أسابيع.

4. اكتشاف الفرص الخفية

في الماضي ، كان من المستحيل تقريبًا تحليل مجموعات البيانات الكبيرة للغاية بشكل كامل ، مما أدى إلى إخفاء الكثير من الفرص المحتملة.

من المحتمل أن تتضمن هذه الأمور تفويتك لفرص لاستهداف شخصية المشتري بشكل أفضل وإنشاء محتوى يجيب على المزيد من أسئلتهم ويلتقط دوافعهم.

تعتبر الرؤى حول جمهورك المستهدف ودوافعهم أساسية لتصميم حملات تسويقية فعالة ، لذلك يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي قريبًا أفضل صديق لك.

سواء كنت شركة أو شركة صغيرة ، فإن جمع البيانات وتحليلها يقعان في صميم ما تفعله.

البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي: التأثير على فرق التسويق

سوف يستفيد التسويق ، على وجه الخصوص ، بعدة طرق إضافية عند استخدام البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي معًا.

يمكن أن يساعدك هذا الاتحاد في الحصول على العملاء والاحتفاظ بهم من خلال تحديد أنماطهم السلوكية.

يجب عليك تطبيق ما تعلمته لتحسين الحملات ، وتعزيز ولاء العلامة التجارية ، وتحسين تجربة العملاء ، وحتى تحقيق تحويلات أعلى.

يمكن للبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي أيضًا توجيه استراتيجية تسويق المحتوى الخاصة بك ، وهو مفتاح للوصول إلى العملاء المحتملين على طول رحلة المشتري.

أصبحت خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، على سبيل المثال ، أكثر مهارة في إنشاء المحتوى بناءً على البيانات التي يتم تحليلها.

إلى جانب ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة:

• قدم رؤية كاملة لعملائك ، حتى تتمكن من ابتكار شخصيات مشترية مناسبة بشكل أفضل في استراتيجية التسويق الرقمي الخاصة بك.
• قدم مزيدًا من المعلومات للمساعدة في التنبؤ (مثل التنبؤ الموسمي للبيع بالتجزئة) وتحسين الأسعار.
• المساعدة في تحديد المخاطر وطرق التخفيف منها.
• يؤدي إلى تحسين وتخصيص أفضل لحملات التسويق الرقمي.
  
  

تطبيقات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة

المزيد والمزيد اليوم ، بدأت الشركات تدرك قيمة استخدام الذكاء الاصطناعي لتشغيل بياناتها الضخمة.

تتضمن عينة من كيفية إنجاز بعض الشركات في مختلف القطاعات ذلك بالفعل ما يلي.

البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي في قطاع البيع بالتجزئة / الأغذية والمشروبات: ستاربكس

لطالما كانت ستاربكس مبتكرة في نموذج أعمالها واستراتيجيتها التسويقية.

اليوم ، يقطعون شوطًا إضافيًا لتخصيص رسائل البريد الإلكتروني باستخدام البيانات التي تم جمعها حول مشتريات العملاء السابقة على تطبيقهم وبرنامج المكافآت.

في قلب هذه الإستراتيجية يكمن استخدامهم للبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي.

تقوم الشركة بدمج القدرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمساعدة في إنشاء رسائل بريد إلكتروني مخصصة لأكثر من 400000 عميل ، تعرض أحدث عروضهم وعروضهم الترويجية.

البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي في قطاع البيع بالتجزئة / الطاقة: شل

لإيجاد طرق لخفض التكاليف والحفاظ على المخزون فيما يتعلق بإدارة آلات التنقيب عن النفط ، تعتمد شل بشكل كبير على جمع البيانات وتحليلها.

تتكون البيانات من معلومات حول 3000 جزء من آلات التنقيب عن النفط المعرضة للفشل في مرحلة ما وبيانات البائع حول وقت حدوث ذلك.

هذه البيانات هي جوهر إستراتيجية جرد قطع الغيار الخاصة بهم ، مما يساعدهم في الاحتفاظ بالقطع الأكثر حاجة في المخزون واختيار المواقع الإستراتيجية لتخزينها.

البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي في قطاع سلسلة التوريد: UPS

إن تسليم أكثر من 19 مليون طرد يوميًا ليس بالأمر الهين.

تعمل UPS على تحسين عملياتها في هذا المجال من خلال الاعتماد على بياناتها الضخمة للكشف عن المعلومات الضرورية لاتخاذ قرارات مستنيرة.

يؤدي جمع البيانات من مصادر متعددة ، بما في ذلك المركبات والعملاء ، إلى اتخاذ قرارات بشأن طرق التسليم التي تتم بمساعدة خوارزمية في نظام الملاحة والتحسين المتكامل على الطريق.

تستخدم UPS أيضًا البيانات الكبيرة لتحديد مكان وضع المزيد من المركبات (طلب أعلى) وتحديد طرق تسريع أوقات التسليم.

يتم إحتوائه

يمكن أن توفر البيانات الضخمة ، بمساعدة تقنية الذكاء الاصطناعي ، رؤى لعملك يمكن بعد ذلك دمجها في مجموعة متنوعة من الطرق لتحقيق أهدافك الأكثر أهمية.

بمعنى آخر ، من خلال توحيد الجهود ، يمكن أن تؤثر البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي بشكل إيجابي على عملك.

هل أنت مستعد لمعرفة ما يختبئ في أعماق بياناتك الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

لمعرفة كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في إستراتيجيتك التسويقية ، استمع إلى هذه المحادثة مع Paul Roetzer ، الرئيس التنفيذي لشركة PR 20/20 ومعهد Marketing Artificial Intelligence Institute.