Phân tích AI là gì và tại sao bạn nên sử dụng nó cho doanh nghiệp của mình?

Các nhà tiếp thị và doanh nhân thường đưa ra câu nói “Dữ liệu là vua”. Với rất nhiều dữ liệu trong tầm tay, việc điều hướng và giải thích có thể khó khăn và tẻ nhạt.

Bạn có thể tự hỏi: “Tất cả những điều này thực sự có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp của tôi? Có phải tôi đang nhìn nhầm không?” Đã có đủ người có những câu hỏi này, rằng ngày nay, chúng ta đã có AI thực hiện công việc này. Các công cụ phân tích trí tuệ nhân tạo (hay còn gọi là phân tích AI) đã trở thành giải pháp phù hợp cho nhiều nhiệm vụ, từ việc tìm ra cách làm cho trang web đáp ứng các mục tiêu cho đến việc thu thập dữ liệu hành vi khách hàng của bạn.

Nhưng khái niệm về phân tích AI vẫn còn mơ hồ đến mức khó có thể nắm bắt được. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ làm sáng tỏ phân tích AI. Chúng tôi sẽ chia nhỏ nó là gì, cách bạn có thể áp dụng nó cho doanh nghiệp của mình và các công cụ phân tích dữ liệu AI tốt nhất hiện có trên thị trường. Vì vậy, hãy sẵn sàng đi sâu vào thế giới phân tích AI và xem nó có thể thay đổi cuộc chơi cho doanh nghiệp của bạn như thế nào.

Phân tích AI là gì?

Phân tích AI là một loại trí tuệ kinh doanh kết hợp sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và học máy để rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn. Nó có thể giúp bạn nhìn nhận hoạt động, khách hàng, đối thủ cạnh tranh và động lực thị trường của mình dưới một góc nhìn hoàn toàn mới.

Phân tích AI tự động hóa nhiều nhiệm vụ mà các nhà phân tích dữ liệu thường thực hiện, chẳng hạn như làm sạch dữ liệu, kỹ thuật tính năng và xây dựng mô hình. Điều này giúp các nhà phân tích dữ liệu rảnh tay để tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn, chẳng hạn như phát triển những hiểu biết mới và sử dụng phân tích AI để đưa ra các quyết định kinh doanh.

AI trong phân tích cũng có thể giúp hợp lý hóa việc phân tích dữ liệu bằng cách đưa tất cả dữ liệu vào một giải pháp. Điều này cung cấp cho bạn một cái nhìn duy nhất về dữ liệu của bạn, giúp xác định các mẫu, xu hướng và điểm bất thường dễ dàng hơn.

Phân tích AI khác với phân tích truyền thống như thế nào?

Các công cụ kinh doanh thu thập, tóm tắt và trực quan hóa dữ liệu đã có mặt trên thị trường từ nhiều năm nay, nhưng cho đến gần đây, khả năng thu thập thông tin chuyên sâu từ thông tin này vẫn phụ thuộc vào phân tích của con người. Vì phân tích AI được thực hiện bằng máy nên chúng cung cấp thông tin chuyên sâu với tốc độ, độ chính xác và quy mô vượt xa những gì có thể thực hiện được bằng các phương pháp truyền thống. Những khác biệt chính khác giữa phân tích AI và phân tích truyền thống bao gồm:

• Các loại dữ liệu (Data Types): Trong khi các phương pháp phân tích truyền thống bị hạn chế ở chỗ chúng yêu cầu dữ liệu có cấu trúc như bảng tính và cơ sở dữ liệu, thì phân tích AI cũng có thể diễn giải dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc.
• Tự động hóa (Automation): Phân tích truyền thống bao gồm một khối lượng công việc đáng kể, phần lớn trong số đó lặp đi lặp lại và tẻ nhạt. Phân tích AI khác ở chỗ chúng tự động hóa các tác vụ phân tích dữ liệu—như làm sạch dữ liệu, kỹ thuật tính năng và xây dựng mô hình—và do đó cần ít nhân lực hơn.
• Thông tin chi tiết (Insights): Vì các công cụ phân tích dữ liệu truyền thống dựa vào sự diễn giải của con người nên chúng dễ bị phỏng đoán, sai sót và sai lệch. Mặt khác, các công cụ phân tích AI dựa vào các thuật toán học máy được thiết kế để xử lý dữ liệu một cách khách quan và nhất quán.

Phân tích AI có thể giúp doanh nghiệp của tôi như thế nào?

Phân tích AI cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động có thể giúp bạn tối ưu hóa hoạt động, nâng cao trải nghiệm của khách hàng, giảm chi phí và cuối cùng là thúc đẩy tăng trưởng và lợi nhuận. Hãy cùng thảo luận về một số trường hợp sử dụng phân tích AI phổ biến để bạn hiểu cách nó có thể hỗ trợ doanh nghiệp của bạn.

Thấu hiểu khách hàng

Việc tận dụng AI để phân tích khách hàng mang lại sự hiểu biết toàn diện về cơ sở khách hàng của bạn. Điều này có nghĩa là nó có thể tiết lộ những sản phẩm nào khơi gợi sự quan tâm của họ, thời điểm xu hướng mua hàng của họ và thậm chí cả mức độ sẵn sàng chi tiêu của họ. Hơn nữa, AI có thể phân khúc khách hàng một cách thành thạo dựa trên nhân khẩu học và lịch sử mua hàng, cung cấp cho bạn bản đồ phức tạp về nhóm khách hàng của mình.

Nhưng sức mạnh của phân tích AI không dừng lại ở đó. Nó cũng có thể phát hiện khách hàng tiềm năng rời bỏ bằng cách nhận dạng các mẫu hành vi. Ví dụ: AI có thể nhận ra thực tế là khách hàng ít tương tác hơn, cho bạn biết rằng bạn nên thực hiện các bước chủ động để thu hút lại họ, chẳng hạn như đưa ra các ưu đãi được cá nhân hóa hoặc giao tiếp có mục tiêu.

Quản lý trang web

Khi nói đến quản lý trang web, AI đảm nhận vai trò là người giám sát cảnh giác. Nó đi sâu vào phân tích hành vi, theo dõi hành động của người dùng trên trang web của bạn. Từ việc theo dõi tỷ lệ thoát đến thời gian dành cho các trang cho đến tương tác với quảng cáo và CTA, mọi việc đều diễn ra suôn sẻ. Dữ liệu này có thể xác định chính xác các vấn đề về cấu trúc như vấn đề tối ưu hóa tốc độ ngăn cản sự tham gia của người dùng.

Quản lý hàng tồn kho

Trong bán lẻ và thương mại điện tử, phân tích AI có thể diễn giải nhanh chóng và chính xác dữ liệu bán hàng lịch sử, tính thời vụ của hoạt động kinh doanh và xu hướng thị trường của bạn. Với thông tin này, bạn có thể dự đoán nhu cầu tốt hơn và tránh tồn kho quá mức hoặc thiếu hàng.

Giảm chi phí

Trong xu hướng giảm chi phí, phân tích AI có thể hoạt động giống như một nhóm chuyên gia tài chính làm việc không mệt mỏi để đảm bảo doanh nghiệp của bạn hoạt động hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Nó có thể giúp bạn xác định những lĩnh vực mà bạn có thể cắt giảm chi phí, dự đoán nhu cầu bảo trì để ngăn ngừa sự cố gây tốn kém, tối ưu hóa chuỗi cung ứng để giảm chi phí vận chuyển và bảo vệ các giao dịch tài chính của bạn khỏi gian lận tiềm ẩn.

Tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị

Phân tích AI vượt trội trong phân tích hiệu suất chiến dịch theo thời gian thực. Nó có thể theo dõi tỉ mỉ các số liệu quan trọng như tỷ lệ nhấp, tỷ lệ chuyển đổi và mức độ tương tác của khách hàng để giữ cho các chiến dịch tiếp thị của bạn đi đúng hướng.

Hơn nữa, AI mang đến một cách tiếp cận thông minh trong việc phân bổ nguồn lực. Nó có thể xác định các kênh, nền tảng hoặc loại quảng cáo mang lại lợi tức đầu tư (ROI) tốt nhất. Thông tin chuyên sâu này giống như một chiếc la bàn, hướng dẫn bạn phân bổ ngân sách một cách hiệu quả, tối đa hóa tác động của các chiến dịch.

Nhưng AI vượt xa khả năng phân tích thông thường; đó là động lực của sự đổi mới. Thông qua thử nghiệm A/B, nó cho phép bạn thử nghiệm các yếu tố chiến dịch khác nhau. Sau đó, AI đánh giá kết quả, nêu bật những biến thể nào hoạt động tốt hơn những biến thể còn lại.​

4 công cụ AI tốt nhất để phân tích dữ liệu

Hãy xem bốn công cụ AI đang chuyển đổi hoạt động phân tích dữ liệu và ra quyết định trong các ngành.

1. Wix’s benchmarking tool 

Wix Analytics theo dõi những thứ như lưu lượng truy cập trang web, dữ liệu bán hàng và hành vi của khách truy cập để giúp bạn xác định các cơ hội cải thiện trang web và đạt được mục tiêu kinh doanh của mình.

Một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của Wix Analytics là báo cáo Điểm chuẩn được hỗ trợ bởi AI. Công cụ này so sánh hiệu suất trang web của bạn với các trang web khác trong ngành của bạn và có quy mô tương tự. Nó tổng hợp thông tin thành các biểu đồ và biểu đồ dễ hiểu để giúp bạn hiểu các phân tích trang web cần thiết của mình. Nó cũng cung cấp các mẹo để cải thiện các lĩnh vực mà trang web của bạn hoạt động kém.

Đăng ký Wix ngay hôm nay để có quyền truy cập vào một số công cụ AI trang web tốt nhất trên thị trường.

2. RapidMiner

RapidMiner là một công cụ phân tích dữ liệu có thể đọc nhiều dạng dữ liệu, bao gồm văn bản, ảnh và tệp âm thanh. Thông tin chi tiết và mô hình dự đoán giúp bạn hiểu và giải quyết các vấn đề kinh doanh của mình. RapidMiner cung cấp trải nghiệm người dùng trực quan với khung kéo và thả, khiến nó trở thành một tùy chọn AI dễ tiếp cận cho người dùng thuộc bất kỳ bộ kỹ năng nào.

3. Tableau

Tableau là một nền tảng phân tích và trực quan hóa dữ liệu giúp bạn dễ dàng xem và hiểu dữ liệu của mình. Tính năng Hỏi dữ liệu của Tableau cho phép bạn đặt câu hỏi và nhận câu trả lời dưới dạng phản hồi đồ họa nhanh chóng. Tableau không yêu cầu bất kỳ kiến thức nào về mã hóa và giúp dễ dàng tạo báo cáo cũng như chia sẻ phân tích trên máy tính để bàn và thiết bị di động.

4. Qlik Sense

Qlik Sense là mô hình dữ liệu kết hợp với giao diện kéo và thả thân thiện với người dùng, đảm bảo rằng ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng thiết lập kết nối giữa các bộ dữ liệu khổng lồ. Tận dụng công nghệ máy học, nó liên tục nâng cao khả năng trực quan hóa và phân tích, điều chỉnh chúng theo yêu cầu cụ thể của bạn. Qlik Sense hoạt động như một trình hướng dẫn lập chỉ mục dữ liệu, lập bản đồ toàn diện các mối quan hệ trong dữ liệu của bạn, tạo điều kiện thuận lợi cho khả năng khám phá và tìm kiếm liền mạch. Với việc chuẩn bị dữ liệu thông minh, bạn được trang bị để thiết lập một loạt kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn với khả năng vô hạn.