빅데이터와 AI가 비즈니스에 할 수 있는 일

귀하의 비즈니스에는 경영진의 결정에서 마케팅 캠페인에 이르기까지 성공적인 결과로 이어질 정보와 통찰력이 필요합니다.

과거에 회사는 프로세스 및 고객 행동에 대한 데이터를 수집하여 의사 결정 및 판매를 개선하기 위해 빅 데이터를 축적했습니다.

그러나 빅데이터가 너무 크거나 너무 복잡해져서 수집하는 사람들이 이해할 수 없게 되면 어떻게 될까요 ?

더 많은 데이터를 저장하는 것만으로는 해결책이 아닙니다. 짧은 시간에 모든 것을 이해하는 데 도움이 되는 대규모 분석이 필요합니다.

오늘날 점점 더 많은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝 기술이 데이터와 수동 해석의 수렁에 빠진 ​​사람들을 구하고 있습니다.

수많은 빅 데이터 데이터 세트의 깊숙한 곳에는 비즈니스 제공 및 마케팅 전략의 다양한 측면을 개선하기 위해 알아야 할 계시가 있습니다 . AI가 도울 수 있습니다.

이 블로그 게시물에서 빅 데이터와 AI가 어떻게 힘을 합쳐 비즈니스에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지 알아보십시오.

빅 데이터와 AI: 어떻게 함께 작동합니까?

빅 데이터 또는 대용량 데이터 세트는 추가 비즈니스 목표에 대한 추출 및 분석 목적으로 축적됩니다.

이러한 정보 자산은 가치 있는 통찰력과 부서 간 향상된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다 .

마케팅 측면에서 빅 데이터는 디지털 마케팅 전략에 도움이 되는 구매자 선호도, 추세 및 사용자 행동을 포착하는 것과 관련이 있습니다.

그러나 오늘날 흥분되는 부분은 빅 데이터와 AI가 어떻게 함께 작동할 수 있는지에 있습니다.

AI의 기계 학습 시스템은 대규모 데이터 세트에서 더 강력한 기술을 지속적으로 학습하고 구축하도록 특별히 설계되었습니다.

그 과정에서 AI 알고리즘은 패턴 인식 및 확장 기능을 개선하는 방법을 포함한 기술을 습득합니다 .

AI가 작업하기에는 너무 많은 데이터가 얼마나 많은지 궁금하다면 데이터가 많을수록 좋습니다.

AI는 더 많은 데이터에 노출될수록 더 똑똑해집니다. 따라서 현재와 미래에 최상의 결과를 위해 모으십시오.

AI가 빅 데이터에 어떤 이점을 제공하고 어떻게 함께 작동할 수 있습니까?

다음은 몇 가지 방법입니다.

1. AI는 최신 데이터 분석 방법을 제공합니다.

빅 데이터에 AI가 등장하면서 더 이상 사용 가능한 데이터를 추출하는 쿼리/SQL 방식에 얽매이지 않아도 됩니다.

추출된 데이터가 비즈니스에 실제로 어떤 의미가 있는지 판단하는 데 사용 되는 시간 소모적인 접근 방식도 사라졌습니다 .

AI 기계 학습을 사용하여 데이터를 분석함으로써 지루한 수동 데이터 정렬 및 이해에 대한 요구 사항이 줄어듭니다.

2. 빅데이터 분석 관리에서 AI와 인간이 보다 효율적으로 협력

AI는 분석 프로세스의 속도를 높이고 효율성을 높이는 데 효과적이지만 여전히 사람의 프로세스가 필요합니다.

즉, AI는 데이터 분석 과정에서 사람이 너무 많이 개입할 필요가 없지만 사람은 여전히 ​​중요한 역할을 합니다.

그 역할은 이제 빅 데이터와 함께 AI를 사용하여 얻은 인사이트를 비즈니스에 효과적으로 적용함으로써 더 효율적일 수 있습니다.

3. AI는 데이터 문제를 제거하는 데 도움이 됩니다.

빅 데이터는 풍부하지만 모든 데이터가 비즈니스 요구 사항을 충족할 만큼 가치가 있거나 품질이 좋은 것은 아닙니다.

AI와 머신 러닝 기능 및 알고리즘은 해당 데이터를 더 짧은 시간에 정리함으로써 이를 도울 수 있습니다.

예를 들어 알고리즘은 누락된 값을 감지하고 일관된 용어를 보장할 수 있습니다.

그들은 또한 다른 설명이나 기술을 사용하여 유사한 기록을 식별할 수 있습니다.

이 AI 기능만으로도 귀하와 귀하의 마케팅 부서가 얼마나 많은 노력과 시간을 절약할 수 있는지 생각해 보십시오.

전반적으로 빅데이터와 인공지능의 관계는 상호적이거나 시너지적이라고 생각할 수 있습니다. 성공하려면 다른 사람이 필요합니다.

빅 데이터와 AI가 비즈니스에 무엇을 할 수 있습니까?

인공 지능은 빅 데이터에 숨겨진 비밀을 풀고 의사 결정을 용이하게 하는 유익한 비즈니스 통찰력을 제공합니다.

데이터 기반 전략은 오랫동안 전 세계 비즈니스의 최전선에 있었습니다.

빅 데이터는 은행에서 의료에 이르기까지 다양한 분야에 존재하므로 빅 데이터를 사용하여 통찰력을 얻는 방법을 찾는 것이 중요합니다.

여기에서 AI가 등장하고 경쟁자를 지나쳐 탐색하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

빅 데이터를 AI와 결합하면 새로운 아이디어가 더 빠르게 성장하고 확장되도록 하는 정보에 액세스할 수도 있습니다.

빅 데이터와 AI는 함께 다음과 같은 가치 있는 이점을 비즈니스에 제공합니다.

1. 가치 있는 인사이트를 더 빠르게 제공

대용량 데이터 세트를 더 빠르고 효율적으로 분석할 수 있는 용량이 증가함에 따라 패턴과 추세를 식별하는 것이 더 쉬워졌습니다.

AI를 사용하면 비즈니스 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 더 나은 결정을 내리는 데 필요한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

2. 시간 절약형 자동화 구현

빅 데이터와 AI 파트너십이 비즈니스를 지원할 수 있는 또 다른 방법은 시간 소모적인 작업을 자동화하는 것입니다.

이러한 작업에는 데이터 스크리닝 및 정제가 포함되므로 품질 데이터만 남게 됩니다.

프로세스 자동화는 백그라운드에서 데이터 비교를 실행하여 주의가 필요한 사항을 알려줍니다.

3. 효율성 향상

AI가 도출한 인사이트는 비즈니스가 비효율성을 보다 신속하게 해결하고 비용 효율적인 더 나은 프로세스를 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 통찰력은 마케팅 전략에 도움이 되어 비효율적인 캠페인 및 디지털 마케팅 계획의 다른 부분을 식별할 수 있습니다.

개선된 자동화 프로세스 와 이전에는 발견하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸렸던 상황에서 신속하게 조치를 취할 수 있는 능력 으로 인해 효율성도 향상됩니다 .

4. 숨은 기회 찾기

과거에는 매우 큰 데이터 세트를 완전히 분석하는 것이 거의 불가능했기 때문에 많은 잠재적 기회가 숨겨져 있었습니다.

잠재적으로 여기에는 구매자 페르소나를 더 잘 타겟팅하고 더 많은 질문에 답하고 동기를 포착하는 콘텐츠를 만들 수 있는 기회를 놓치는 것이 포함될 수 있습니다.

대상 고객에 대한 통찰력과 그들의 동기는 효과적인 마케팅 캠페인을 설계하는 데 핵심이므로 곧 AI가 새로운 가장 친한 친구가 될 수 있습니다.

기업이든 소기업이든 관계없이 데이터 수집 및 분석은 업무의 핵심입니다.

빅 데이터 및 AI: 마케팅 팀에 미치는 영향

특히 마케팅 분야는 빅데이터와 AI를 함께 활용하면 다양한 부가적인 효과를 볼 수 있다.

이 조합은 고객의 행동 패턴을 식별하여 고객을 확보하고 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다 .

캠페인을 개선하고, 브랜드 충성도를 높이고, 고객 경험을 개선하고, 심지어 더 높은 전환율을 생성하기 위해 학습한 내용을 적용해야 합니다.

빅 데이터와 AI는 또한 구매자 여정에서 잠재 고객에게 다가가는 핵심인 콘텐츠 마케팅 전략을 안내할 수 있습니다.

예를 들어, 인공 지능 알고리즘은 분석 중인 데이터를 기반으로 콘텐츠를 생성하는 데 더욱 능숙해지고 있습니다.

그 외에도 AI와 빅 데이터는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고객에 대한 전체 보기를 제공하여 디지털 마케팅 전략에 더 적합한 구매자 페르소나를 고안할 수 있습니다.
• 예측(예: 소매 계절 예측) 및 가격 최적화에 도움이 되는 추가 정보를 제공합니다.
• 위험을 식별하고 이를 완화하는 방법을 지원합니다.
• 디지털 마케팅 캠페인의 최적화 및 개인화를 개선합니다.
  
  

AI 및 빅데이터 애플리케이션

오늘날 점점 더 많은 기업들이 AI를 활용하여 빅 데이터를 강화하는 가치를 깨닫기 시작하고 있습니다.

다른 부문의 특정 비즈니스가 이를 달성하는 방법에 대한 샘플에는 이미 다음이 포함됩니다.

소매/식음료 부문의 빅데이터 및 AI: 스타벅스

스타벅스는 오랫동안 비즈니스 모델과 마케팅 전략을 혁신해 왔습니다.

오늘날 그들은 앱 및 보상 프로그램에서 고객의 과거 구매에 대해 수집된 데이터를 활용하여 이메일을 개인화하기 위해 추가 노력을 기울이고 있습니다 .

이 전략의 핵심은 빅 데이터와 AI의 사용입니다.

이 회사는 AI 지원 기능을 주입하여 400,000명 이상의 고객에게 최신 제안 및 프로모션을 제공하는 개인화된 이메일을 생성하는 데 도움을 줍니다.

소매/에너지 부문의 빅 데이터 및 AI: Shell

석유 굴착기 관리와 관련하여 비용을 절감하고 재고를 유지하는 방법을 찾기 위해 Shell은 데이터 수집 및 분석에 크게 의존합니다.

이 데이터는 특정 지점에서 고장이 나기 쉬운 석유 시추 기계의 3,000개 부품에 대한 정보와 언제 발생할 수 있는지에 대한 공급업체 데이터로 구성됩니다.

이 데이터는 예비 부품 재고 전략의 핵심 이며 가장 필요한 부품을 재고로 유지하고 보관할 전략적 위치를 선택하는 데 도움이 됩니다.

공급망 부문의 빅데이터 및 AI: UPS

하루에 1,900만 개가 넘는 패키지를 처리하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.

UPS는 빅 데이터에 의존하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 정보를 공개함으로써 이 영역에서 운영을 최적화합니다.

차량 및 고객을 포함한 여러 소스에서 데이터를 수집하면 On-Road 통합 최적화 및 내비게이션 시스템의 알고리즘을 통해 배송 경로를 결정할 수 있습니다.

UPS는 또한 빅 데이터를 사용하여 더 많은 차량(더 높은 수요)을 배치할 위치를 결정하고 배송 시간을 단축하는 방법을 식별합니다.

마무리

빅 데이터는 AI 기술의 도움을 받아 가장 중요한 목표를 달성하기 위해 다양한 방법으로 통합할 수 있는 비즈니스에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

즉, 빅데이터와 AI가 힘을 합치면 비즈니스에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

AI를 통해 빅 데이터 깊숙이 숨어 있는 것을 찾을 준비가 되셨습니까?

마케팅 전략에서 AI의 이점을 활용하는 방법을 알아보려면 PR 20/20 및 Marketing Artificial Intelligence Institute의 CEO인 Paul Roetzer와의 대화를 들어보십시오.