作為營銷人員，您可能已經註意到數據在決策和製定戰略中的重要性。 您可能也厭倦了手動收集和報告數據的困境。
數據科學是營銷世界不可或缺的一部分，但時間就是金錢，您花在處理大型數據集上的時間可以用於執行其他任務，例如內容營銷。
幸運的是，人工智能可以通過多種方式與數據科學相結合，使營銷人員的工作變得更加輕鬆，同時又不會忽視數據報告等基本實踐。
我們將探討數據科學和人工智能之間的聯繫，以及無論您在數據分析方面的技能水平如何，您都可以作為營銷人員使用的工具。
數據科學和人工智能之間的區別
數據科學是一個總括術語，描述分析、管理和解釋大量數據以指導決策。
人工智能是計算機或機器人完成通常需要人類智能和洞察力的任務的領域。
儘管數據科學和人工智能是不同的領域，但它們經常結合起來簡化任務、提高效率、解決問題或提高生產力。
例如，人工智能通常依賴數據科學家來研究、清理和提供數據，以便機器能夠學習和改進。 然而，數據科學對人工智能的依賴程度較低，因為科學可以自行分析和解釋數據集。
然而，人工智能可以以典型數據科學技術無法實現的方式從數據中提取信息。 對於視頻或大量數據等豐富的數據類型尤其如此。
數據科學中人工智能的例子
以下是數據科學領域人工智能的一些示例。
人工智能在調查起草中的應用
使用調查來收集有關受眾和消費者的數據和信息是很常見的，並且人工智能通常用於自動化調查過程的許多方面。
人工智能調查消除了數據輸入和調查報告分析等任務中的人工干預。
利用人工智能進行調查起草和執行，組織可以自動收集來自在線表單和聊天機器人等各種渠道的回复。
從那裡，人工智能可以根據預定標準對信息進行分類，分析模式和趨勢，並根據其發現生成報告，速度比手動完成更快。
數據收集中的人工智能
人工智能在數據收集中的一種典型工作方式是網絡抓取，其中涉及使用自動化機器人或腳本從網站中提取數據。 人工智能使這些機器人能夠快速有效地查明數據中的模式和見解。
反過來，組織可以就其產品、服務或營銷策略做出數據驅動的決策。
人工智能數據收集還有助於在網站上提供更加個性化的用戶體驗。 人工智能可以收集用戶行為和偏好數據，以推薦適合每個訪問者的產品或內容。
個性化體驗提高了轉化和參與的可能性。 這個過程很普遍並且對電子商務網站很有幫助。
許多電子商務網站使用人工智能來收集和分析客戶行為數據，並使用該信息提供個性化產品推薦或有針對性的活動。
使用人工智能的數據工具
以下是一些有用的人工智能工具，用於收集和分析可在未來項目中利用的數據。
1. 畫面
該分析和數據可視化工具允許用戶與其數據進行交互，如果您幾乎沒有編碼或數據分析經驗，那麼它是一個出色的平台。
借助 Tableau，您可以跨桌面和移動平台創建和共享報告。
Tableau 還支持複雜的計算、儀表板和數據混合，將不同來源的數據合併到一個有用的數據集中。
2.GitHub副駕駛
GitHub Copilot 是一個編程助手，可為編碼人員提供自動完成建議。 開發人員可以在編寫代碼時使用 GitHub Copilot，或使用基本的自然語言提示來告訴 Copilot 他們想要它做什麼。
數據工具可以完成很多編碼任務，精通Python、Go、JavaScript等多種編碼語言。 更好的是，您不必知道如何編碼即可使用它。
3.聊天點
ChatSpot 是 HubSpot 的對話式 CRM 機器人，銷售、營銷和服務專業人員可以將其連接到 HubSpot 以提高生產力並簡化不同的流程（數據報告）。
專業人員可以使用基於聊天的命令來指示 ChatSpot 提取報告、創建新細分並管理潛在客戶。
4.微軟Power BI
微軟的商業智能平台允許用戶對數據進行排序和可視化以獲得見解。 用戶可以從幾乎任何來源導入數據並立即構建儀表板和報告。
此外，Microsoft Power BI 允許用戶構建自己的機器學習模型並使用其他人工智能支持的功能來分析數據。
5. 秋尾
Akkio 的業務分析和預測工具可幫助用戶分析數據並預測潛在結果。 該工具適用於初學者，對於銷售、營銷和預測分析特別有用。
使用 Akkio，您可以上傳數據集並選擇要預測的變量，這有助於 Akkio 圍繞該變量構建神經網絡。
如何選擇正確的工具
找到合適的人工智能工具來幫助您收集、管理和分析數據可能具有挑戰性，但這並非不可能。 您必須評估您的技能和偏好，以便為您的下一次數據科學工作找到最佳工具。
問問自己您正在嘗試簡化或改進數據流程的哪一部分。 您在報告或編碼方面的熟練程度如何？ 您的技能水平如何？
例如，如果您熟悉 Python 等編程語言，您會希望找到與該語言兼容的工具。 如果您當前正在使用 Microsoft 或 HubSpot 等工具，請查找兼容或內置工具。
您不必是科學家或熟練的編碼員就可以在營銷或銷售數據項目中使用人工智能。 您所需要的只是適合您的知識和需求的正確工具。
