شما بهعنوان یک کسبوکار پیشرو احتمالا از جنبههای مختلف هوش مصنوعی در فعالیتهای روزمره خود استفاده میکنید؛ از حضور چتباتها در صفحات راهنما و گفتوگوی آنلاین با مشتریان گرفته تا صفحات پرداخت، دستیار خرید هوشمند و حتی پاسخگویی خودکار به نظرات کاربران. در نتیجه در طول یک روز کاری با حجم گستردهای از دادهها و اطلاعات مواجه هستید؛ دادههایی که رفتار کاربران در وبسایت، گزارشهای فروش، مرجوعی کالا، خریدهای پرتکرار، ثبت نارضایتیها و موارد مشابه را شامل میشوند. اما سؤال اصلی چیست؟ سوال اصلی اینجاست که واقعا چند درصد از کسبوکارها از این حجم عظیم اطلاعات بهدرستی استفاده میکنند؟ و اساسا جمعآوری این همه داده قرار است چه ارزشی برای یک برند ایجاد کند؟
در پاسخ باید گفت تحلیل داده با هوش مصنوعی اگر بهصورت صحیح، هدفمند و واقعی انجام شود، مرز میان برند شما و سایر رقبا را بهوضوح مشخص میکند. در بازار رقابتی امروز، دیگر نمیتوان صرفا بر کیفیت محصولات و خدمات، استفاده از تجهیزات تخصصی یا حتی نیروی انسانی کاربلد تکیه کرد. برای آنکه ماندگار بمانید، مسیر رشد را ادامه دهید و به سودآوری پایدار برسید، ناگزیر به استفاده از ابزارهای نوین هستید؛ ابزارهایی که بتوانند بهصورت مستمر، وجوه مختلف کسب و کار شما را تحلیل و بررسی کنند.
آنالیز داده با هوش مصنوعی این امکان را فراهم میکند که بدون صرف زمان طولانی برای طبقهبندی دستی دادهها و استخراج اطلاعات پراکنده، نوسانات بازار، الگوهای رفتاری مشتریان، وضعیت انبار و میزان استقبال از محصولات و خدمات خود را بررسی کنید. سپس براساس این اطلاعات چشماندازی دقیق برای آینده کسبوکار خود تدوین میکنید. برای درک اینکه چه تعداد از کسبوکارها واقعا از این اطلاعات بهره میبرند، کافی است نگاهی به سازمانها و برندهایی بیندازید که در شرایط بحرانی تصمیمهای دقیق میگیرند و نوسانات بازار، اختلال جدی در روند فعالیت آنها ایجاد نمیکند.
در این مقاله قصد داریم بهطور جامع به ارزش و اهمیت تحلیل داده با هوش مصنوعی بپردازیم و نقش آن را در تصمیمگیریهای معقولانه کسب و کارها بررسی کنیم. با ما همراه باشید.
تحلیل داده در عصر مدرن
اگر بیش از سه دهه از عمرتان میگذرد، بهخوبی به یاد دارید که تحلیل دادهها تا همین چند سال پیش، صرفا به گزارش چند عدد یا خروجی فایلهای اکسل محدود میشد. اما امروز برخی سازمانها و برندها با حجم بسیار بزرگی از داده مواجهاند که حتی ثبت و بررسی آنها بهصورت دستی عملا امکانپذیر نیست.
برای درک بهتر موضوع، بیایید یک فروشگاه اینترنتی را در نظر بگیریم که روزانه بیش از ۵۰ مشتری به آن مراجعه میکنند. این فروشگاه تنها به یک وبسایت محدود نیست، بلکه اپلیکیشن اختصاصی، صفحات فعال در شبکههای اجتماعی، سیستم فروش، پشتیبانی مشتریان و بسترهای تعامل آنلاین با کاربران را نیز در اختیار دارد. حال اگر قرار باشد برای هریک از این بخشها نیروی انسانی جداگانهای مسئول ثبت اطلاعات و تحلیل دادهها را برعهده بگیرد، چه اتفاقی خواهد افتاد؟
فارغ از اینکه پرداخت حقوق چندین نیروی انسانی هزینهبر است، این فرایند زمانبر، خستهکننده و همراه با درصد بالایی از خطای انسانی خواهد بود. در چنین شرایطی، تحلیل داده با هوش مصنوعی در عصر مدرن بهعنوان بازوی اجرایی مدیران عمل میکند. زمانی که یک اتفاق کوچک یا بزرگ در روند کاری رخ میدهد، مدیر کسبوکار دیگر سردرگم نمیماند که دقیقا چه چیزی تغییر کرده است. او با کمک آنالیز داده با هوش مصنوعی متوجه میشود، چرا این اتفاق افتاده، مشتریان چه رفتاری داشتهاند و حتی چه سناریوهایی برای آینده محتمل است.
از طرفی، امروزه دیگر مشتریان روشهای قدیمی تعامل با مراکز خرید را نمیپسندند. آنها انتظار دارند در هر ساعت از شبانه روز، زمانی که به هر یک از شعب مجازی یک فروشگاه از وبسایت گرفته تا اپلیکیشن و صفحات شبکههای اجتماعی که مراجعه میکنند، پاسخی دقیق، سریع و بهموقع دریافت کنند. همین انتظار کسبوکارها را ناگزیر میکند به سراغ هوش مصنوعی بروند؛ ابزاری که حتی رفتار مشتریان در ساعات غیر پیک خرید را، تحلیل و به بهینهسازی تجربه کاربری و وفادارسازی مشتریان کمک میکند.
تفاوت تحلیل داده سنتی و تحلیل داده با هوش مصنوعی
تحلیل دادهها به شیوه سنتی معمولا به استخراج اطلاعات مشخص و گزارشگیری در قالب نمودارهای ساده، اعداد و گزارشهای دورهای محدود میشد. این گزارشهای ماهانه، فصلی و سالانه خودشان دوباره نیاز به تجمیع و بررسی داشتند و در تمام این مراحل احتمال بروز خطای انسانی در جمعآوری، تحلیل و ارائه دادهها همواره وجود داشت. در مقابل، تحلیل داده با هوش مصنوعی فرایندی پیشرفته و همواره در دسترس است که بهصورت پویا عمل میکند. مهمترین مزیت آنالیز داده با هوش مصنوعی نسبت به روشهای سنتی این است که تنها به بررسی دادههای گذشته بسنده نمیکند؛ بلکه وضعیت حال حاضر را نیز تحلیل کرده و براساس آن برای آینده راهکار ارائه میدهد.
علاوهبر موارد گفتهشده، سرعت، دقت، مقیاس پذیری و هزینه تحلیل داده با هوش مصنوعی تفاوت قابلتوجهی با روشهای سنتی دارد.
تحلیل داده با هوش مصنوعی یعنی چه؟
تحلیل داده با هوش مصنوعی یعنی بدون آنکه نیروی انسانی درگیر دریافت، ثبت و گزارشگیری دستی اطلاعات شود، حجم بزرگی از دادهها بهصورت خودکار دریافت، بررسی و تفسیر شوند. همان فروشگاه آنلاین که پیشتر به آن اشاره شد، با کمک هوش مصنوعی متوجه میشود مشتریان کدام محصولات را معمولا در کنار هم خریداری میکنند و چرا برخی رنگها یا سایزها همواره در انبار باقی میمانند. بر همین اساس، وضعیت فعلی فروش را میسنجد و با پیشبینی رفتار آینده مشتریان، تلاش میکند لباسهایی متناسب با سلیقه آنها تأمین کند تا به سودآوری بیشتری برسد و این تنها یک نمونه کوچک از ظرفیتهای تحلیل داده با هوش مصنوعی است. درست در همین نقطه است که دادهها به ابزاری قدرتمند برای تصمیمگیری هوشمندانه مدیران تبدیل میشوند.
چگونه هوش مصنوعی در آنالیز دیتا استفاده میشود
همانطور که گفته شد، تحلیل داده با هوش مصنوعی یعنی آنالیز سریع، دقیق و بدون دردسر حجم بالایی از اطلاعات. اما هوش مصنوعی با تکیه بر چه روشهایی دیتا را بررسی میکند؟ مهمترین روشها یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی است. مثلا برای یک فروشگاه آنلاین ، یادگیری ماشین مسئول شناسایی الگوهای خرید مشتریان است و میتواند پیشبینی کند، مشتریها احتمال دارد یک پیراهن را با کدام روسری ست و خریداری کنند.
یادگیری عمیق از طریق تحلیل میزان توقف کاربران در صفحات محصولات، بازخوردها، تصاویر ارسال شده توسط مشتریان و رضایت آنها به فروشگاه نشان میدهد که کدام مدلها محبوبترند. از طریق پردازش زبان طبیعی نیز کسب و کار متوجه میشود، مشتریان چه سلیقه و نیازهایی دارند و چه مشکلاتی در تعامل با فروشگاه وجود دارد. تحلیل داده با هوش مصنوعی با کمک این سه روش، فرصتی استثنایی برای هر برند و سازمانی ایجاد میکند و راه پیشرفت آینده را در اختیار مدیران آن قرار میدهد.
مراحل تحلیل داده با کمک هوش مصنوعی
برای اینکه دادههای دریافتی از هوش مصنوعی بینشی عملی در اختیار مدیران قرار دهد، باید چند مرحله اصلی طی شود.
پاکسازی دادهها (Data Cleaning):
در ابتدای تحلیل داده با هوش مصنوعی خطاها و اطلاعات تکراری حذف میشوند. برای مثال در فروشگاه آنلاین لباس، سفارشهایی که اطلاعات مشتری ناقص دارند یا خرید نهایی نشدهاند، باید حذف شوند تا نتایج نهایی دقیق و قابل اعتماد باشند. در غیر این صورت ممکن است از موجودی انبار کسر شود، در حالی که لباس فروخته نشده است! انباشته شدن همین خطاهای به ظاهر کوچک، باعث تصمیمات اشتباه و به مخاطره انداختن یک کسب و کار میشود.
مهندسی ویژگی (Feature Engineering):
در این مرحله دادههای خام به اطلاعات مفید تبدیل میشوند. مثلاً برای اینکه مدیران فروشگاه بدانند چه محصولی را به مشتری خاص پیشنهاد دهند، اطلاعات خریدهای گذشته، محصولات موجود در سبد خرید، محصولاتی که پسندیده شدهاند و محصولاتی که وقت بیشتری برای بررسی آنها گذاشته شده، با هم ترکیب میشوند تا سلیقه مشتری پیشبینی شود.
بصریسازی دادهها (Visualization):
در این مرحله الگوها و روندها بهصورت نمودار و تصویر نمایش داده میشوند تا مدیران فروشگاه بدانند، کدام رنگ یا مدل لباس بیشترین فروش را داشته است و تصمیمات بهتری برای تامین پوشاک و تبلیغات بگیرند.
نقش هوش مصنوعی مولد در تحلیل دیتا
وظیفه هوش مصنوعی مولد فقط جمعآوری دادهها نیست، بلکه کمک میکند مدیران تصمیمهای هوشمندانه بگیرند و حتی در شرایط بحرانی بهترین راهکارها را انتخاب کنند. یکی از کاربردیترین ابزارهای هوش مصنوعی مولد، مدلهای زبانی است. این ابزار با بررسی نظرات و پیامهای مشتریان، سلیقه آنها را شناسایی کرده و نارضایتیشان را متوجه میشود. مثلا در یک فروشگاه آنلاین لباس زنانه، هوش مصنوعی با تحلیل کامنتها درمییابد کدام رنگ یا مدل لباس محبوبتر است.
تحلیل داده با هوش مصنوعی از طریق چتباتها نیز امکانپذیر است. این ابزار با تعامل دائمی با مشتریان و پاسخ به سوالاتشان، اطلاعات مهمی برای تحلیل، جمعآوری میکند. همین دادهها باعث میشوند مدیران رفتار مشتریان را بهتر بشناسند و پیشنهادهای دقیقتر و شخصیسازی شدهتری ارائه دهند.
جمعبندی
تحلیل داده با هوش مصنوعی در دنیای امروز تنها استفاده از یک ابزار مدرن نیست، بلکه ضرورتی است که میتواند مزیت رقابتی برند یا سازمان شما را تعیین کند. با استفاده از این ابزارها، مدیران میتوانند در شرایط بحرانی بدون عمل احساسی و شتابزده، کنترل امور را حفظ کنند و سطح بالاتری از تعامل با مشتریان و بهرهوری را تجربه کنند. در این مسیر رادین تک همراه شماست. اگر به نرمافزارهای تخصصی نیاز دارید، قصد دارید کسب و کارتان را با ابزارهای هوش مصنوعی ارتقا دهید و به دنبال راهحلهایی برای چالشهای تجارت الکترونیک هستید، برای مشاوره رایگان با ما در ارتباط باشید.