¿Cómo pueden la IA y el ML cambiar la forma en que leemos y entendemos los datos?

Hoy en día, los negocios están impulsados ​​por los datos y la comprensión basada en datos. La forma en que comprende los datos y los interpreta en las decisiones comerciales afecta directamente la transformación y el crecimiento de su negocio. Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) están disponibles hoy para una comprensión más precisa de los datos. Sin duda, estas tecnologías, que imitan el pensamiento humano, pueden cambiar positivamente a las empresas y sus estrategias.

Necesitamos comprender el impacto que tienen las tecnologías de IA y ML en nuestra comprensión y capacidad para interpretar datos.

Personalización basada en datos

Toda empresa sabe lo importante que es comunicarse con los clientes de forma individual. Sí, gracias a la naturaleza de las interfaces digitales, que han abierto un enorme margen para las preferencias y elecciones individuales, su comunicación empresarial debe tener en cuenta las preferencias de los clientes individuales. La creciente importancia de las decisiones individuales para el cambio corporativo ha obligado a muchas empresas a concentrarse en medidas de personalización basadas en datos.

No solo las grandes empresas, sino también las startups y las pequeñas empresas son cada vez más conscientes de la importancia de tener acceso a los datos relevantes para satisfacer las necesidades de los visitantes. La IA puede profundizar en los datos de usuario disponibles y recuperar patrones y conocimientos relevantes que se pueden utilizar más para la personalización de decisiones basada en datos. La IA también puede ayudar a expandir dichos esfuerzos de personalización para cada usuario individual.

Detén la tasa de abandono.

Un gran ejemplo de cómo la IA puede permitir la personalización en las operaciones comerciales es Starbucks. La marca de la cadena mundial de café diseñó 400.000 tipos diferentes de correos electrónicos basados ​​en los datos de preferencias, gustos y decisiones individuales. Esta comunicación personalizada bien diseñada puede ayudar a las marcas a crear una comunicación y una conversación más atractivas para las marcas comerciales. La marca AI, de hecho, para descifrar la cantidad de datos que coinciden con las preferencias y elecciones de los clientes.

Adquisición de datos y centrado en datos.

Cuando se trata de empresas más pequeñas y pequeñas empresas emergentes, como B. Recopilación de datos basada en inteligencia artificial y personalización centrada en datos, esto puede ser un poco caro. Sin embargo, las pequeñas empresas pueden adoptar enfoques similares para crear campañas de marketing muy específicas, de corta duración y basadas en datos para impulsar la conversión comercial y la lealtad del cliente. Estas campañas basadas en datos con soporte de IA también pueden ayudar a mejorar la imagen de marca de una empresa.

Genere oportunidades de ventas a partir de datos que se comprendan

Para el segmento B2B, la transformación empresarial se basa en gran medida en la generación de nuevos clientes potenciales. Las empresas B2B también deben depender en gran medida del seguimiento de los datos de contacto y de llegar a ellos de forma eficaz a través del embudo de generación de leads. La mayoría de los especialistas en marketing están de acuerdo con los tremendos desafíos que enfrentan las empresas B2B en este proceso. Aquí es donde la IA puede desempeñar un papel importante en la optimización del proceso de generación de clientes potenciales a través de la automatización inteligente.

Las soluciones de seguimiento de contactos y generación de clientes potenciales impulsadas por inteligencia artificial (IA) pueden analizar la base de clientes junto con las tendencias clave y los patrones emergentes. Estas tendencias, patrones, anomalías, características y diversos atributos pueden proporcionar información importante para la optimización de sitios web y aplicaciones web. Gracias a los conocimientos de optimización basados ​​en IA, un sitio web puede atreverse a utilizar mejores lenguajes de programación, herramientas, funciones y elementos de la interfaz de usuario para generar más clientes potenciales.

Analytics y tú.

Por otro lado, el análisis de datos empresariales basado en IA puede ir de la mano con el análisis de big data. Este enfoque sofisticado y extremadamente conciso del uso de datos puede ayudar fácilmente a encontrar clientes ideales para una empresa. Las marcas B2B pueden analizar las interacciones de los usuarios y los datos en las páginas web utilizando herramientas de inteligencia artificial para proporcionar la información más relevante y procesable.

Actividades analíticas.

Para facilitar las cosas a las empresas, la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático para tales actividades analíticas ahora se están descubriendo en la mayoría de las soluciones de análisis líderes en todo el espectro. Simple Google Analytics también puede ofrecer informes precisos y altamente orientados a resultados. Dichas tecnologías pueden detectar fácilmente las fallas y brechas que se encuentran detrás de la disminución de la motivación del tráfico y las mediciones del impacto de la transformación empresarial.

Excelentes herramientas de análisis.

También existen excelentes herramientas como Finteza que utilizan tecnología de inteligencia artificial para monitorear continuamente el tráfico del sitio web y verificar otros problemas y anomalías importantes. Estas herramientas también pueden mejorar la seguridad de sus datos, ya que señalan automáticamente las vulnerabilidades en la aplicación web al detectar tráfico incorrecto.

El tráfico web deficiente a menudo conduce a ataques DDoS, manipulación de cookies de sitios web y piratas informáticos o programas maliciosos que se hacen pasar por bots informáticos. Una solución de generación de leads basada en IA también puede reducir estas brechas de seguridad.

Optimización de la experiencia del usuario (UX)

La IA optimiza el alcance de la personalización de una manera basada en datos y se presenta como el principio que la IA no utiliza en el manejo de datos. Pero la IA también es muy eficaz para optimizar el diseño web y mejorar la experiencia del usuario (UX).

Comportamiento del usuario

AI logra esta optimización y mejora al analizar el comportamiento del usuario y los datos de interacción, así como los comentarios de los usuarios. Los programas de aprendizaje automático, en particular, pueden desempeñar un papel muy eficaz para aprender del comportamiento del usuario y adaptar varios elementos interactivos en consecuencia.

Los programas de IA y ML que se ejecutan detrás de escena básicamente recopilan una gran cantidad de datos que se corresponden con el comportamiento real del usuario, por lo que se puede brindar retroalimentación en tiempo real a los propietarios de negocios sobre las deficiencias y necesidades de mejora. Un programa basado en ML también puede realizar cambios instantáneos en los atributos de UX para un mejor compromiso.

Otra cosa importante a este respecto que debe explicarse es el gran papel que desempeña la IA en la mejora de la eficiencia de las pruebas A / B. En el proceso de prueba A / B, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden proporcionar información clave sobre las necesidades y preferencias del usuario para tomar más medidas de mejora de la interfaz de usuario y la experiencia de usuario.

El aspecto más importante de la IA para influir en las pruebas A / B es que no deja lugar a juicios vagos o conjeturas. La información basada en datos para las pruebas A / B ahora es más posible, ya que las cookies del sitio web proporcionan información clara sobre el comportamiento del usuario.

Con base en dicho conocimiento, las páginas de destino pueden reducir los campos del formulario de acuerdo con los intereses y preferencias de los usuarios.

Impulsar datos biométricos para mejorar

Los datos biométricos, correspondientes a interacciones directas con una aplicación web, pueden proporcionar una gran cantidad de información útil para desarrolladores y especialistas en marketing. Actualmente, hay muchos servicios avanzados en línea disponibles en el mercado que pueden ayudar a comprender y descifrar los datos del sitio web.

Los datos biométricos combinados con la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático abrieron nuevas posibilidades para una experiencia de usuario mejorada.

Estos servicios disponibles para la interpretación de datos generalmente incluyen una combinación de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Estas ingeniosas soluciones pueden rastrear fácilmente los movimientos oculares de los usuarios.

Además, algunos de estos servicios también pueden rastrear expresiones faciales para ayudar a evaluar las respuestas de los usuarios en diferentes contextos. Estos servicios pueden extraer el tipo más orgánico de datos de usuario y generar la información más valiosa que se puede utilizar para el diseño de UX y la optimización del rendimiento del sitio web.

Conclusión

De acuerdo con el estado actual de las tendencias, el análisis de datos basado en IA y ML y la optimización centrada en datos de las aplicaciones comerciales dominarán con más fuerza este año. Gracias a estas dos tecnologías, hay pocas conjeturas involucradas en todas las decisiones de diseño, desarrollo y optimización.

¿Cómo pueden la IA y el aprendizaje automático cambiar la forma en que leemos y entendemos los datos? apareció por primera vez en ReadWrite.