AI と ML はデータの理解方法をどのように変えているのでしょうか?

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【51CTO.com クイック翻訳】

今日のデジタル時代では、データをどのように理解し、それを効果的なビジネス上の意思決定に変換するかが、ビジネスの効率と発展に直接影響します。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の技術が進歩するにつれ、データをより正確に理解するためのより良い条件が整いつつあります。人間の推論を模倣するこれらのテクノロジーが、ビジネスとその戦略に良い変化をもたらすことは間違いありません。

データ駆動型パーソナライゼーション

どの企業も、顧客のニーズを個別に把握することの重要性を理解しています。デジタル インターフェースは間違いなく個人の好みと自律的な選択への扉を開きます。ビジネスにおけるパーソナライズされた選択の重要性が高まっているため、多くの企業がデータ主導のパーソナライズ指標に重点を置くようになりました。

大企業だけでなく、スタートアップ企業や中小企業も、訪問者のニーズを満たすために関連データを取得することの重要性をますます理解するようになっています。 AI は利用可能なユーザー データをさらに深く掘り下げて、そこから関連するパターンと洞察を抽出し、それをデータ主導のパーソナライズされた意思決定にさらに活用することができます。

人工知能がビジネス運営においてどのようにパーソナライゼーションを実現できるかをよりわかりやすく説明するために、スターバックスの例を見てみましょう。この世界的なコーヒーチェーンは、個人の好み、嗜好、顧客の選択に関するデータに基づいて、40 万種類の異なる電子メールを設計しました。このような慎重に作成されたパーソナライズされたコミュニケーションにより、ビジネス ブランドにとってより魅力的な会話やオファーを生み出すことができます。人工知能を使用して、顧客の好みや選択に対応する膨大な量のデータを解釈します。

データ収集とデータ中心性

AI ベースのデータ収集とデータ中心のパーソナライゼーションは、中小企業やスタートアップ企業にとっては少々高価になる可能性があります。しかし、中小企業でも同様のアプローチを採用して、短期間で非常に具体的なデータ指向のマーケティング キャンペーンを作成し、ビジネスのコンバージョンと顧客エンゲージメントを促進することができます。この AI ベースのデータ駆動型キャンペーンは、企業のブランドイメージの向上にも役立ちます。

B2B セクターの場合、ビジネス変革は新しいビジネスチャンスに大きく依存します。 B2B 企業も連絡先データに大きく依存し、リード生成を通じて効果的に連絡を取る必要があります。ほとんどのマーケティング担当者は、B2B ベースのビジネスがマーケティングを行う上で大きな課題に直面していることに同意しています。人工知能は、リード生成プロセスの簡素化や自動化に大きな役割を果たすことができます。

人工知能 (AI) を活用したリード生成および連絡先追跡ソリューションは、顧客ベース、重要な傾向、新たなパターンを分析できます。これらの傾向、パターン、異常、特性、およびさまざまな属性は、Web サイトや Web アプリケーションを最適化するための重要な洞察を提供します。 AI ベースの最適化の洞察により、より優れたプログラミング言語、ツール、機能、UI 要素を使用して、より多くのビジネス チャンスを生み出すことができます。

一方、AI ベースのビジネス データ分析は、ビッグ データ分析と連携して機能します。この複雑で非常に洞察力に富んだデータを活用することで、企業は理想的な顧客を発見できるようになります。 B2B 企業は AI ツールを使用して、Web ページでのユーザー操作と対応するデータを分析し、最も関連性の高い実用的な洞察を生成できます。

ビジネスを容易にするために、主要な分析ソリューションのほとんどに人工知能と機械学習のテクノロジーが適用されています。たとえば、Google アナリティクスも、非常に正確な結果重視のレポートを提供します。このような技術により、トラフィック減少の背後にある欠陥や脆弱性を簡単に理解し、問題を解決するための洞察を得ることができます。

優れた分析ツール

Finteza のような優れたツールもあり、重大な問題や違反をチェックするだけでなく、人工知能技術を通じてウェブサイトのトラフィックを継続的に監視し、データ セキュリティを向上させることもできます。異常なトラフィックを検出することで、Web アプリケーションの脆弱性を自動的に発見できるためです。

異常なネットワーク トラフィックは、多くの場合、DDoS 攻撃、Web サイトの Cookie の操作、ハッカー、またはロボットになりすました悪意のあるプログラムによって発生します。 AI ベースのリード生成ソリューションは、これらのセキュリティの脆弱性を軽減することもできます。

ユーザーエクスペリエンス（UX）の最適化

AI はデータ駆動型でパーソナライゼーションの範囲を最適化し、データ処理における AI の優位性を確立します。AI は、Web デザインの最適化やユーザー エクスペリエンス (UX) の向上にも非常に効果的です。

ユーザー行動分析

AI は、ユーザーの行動やインタラクション データ、およびユーザー フィードバックを分析することで、この最適化と改善を実現します。特に機械学習プログラムは、ユーザーの行動を学習し、それに応じてさまざまなインタラクティブ要素を調整するのに非常に効果的です。

バックグラウンドで実行される AI および ML プログラムは、実際のユーザー行動に対応する大量のデータを収集し、欠陥や改善の必要性に関するフィードバックを企業にリアルタイムで提供します。 ML ベースのプログラムは、UX 属性を即座に調整してエンゲージメントを向上させることもできます。

さらに、A/B テストの効率を向上させる上で AI が果たす大きな役割についても言及する価値があります。 A/B テストのプロセスでは、AI と機械学習によってユーザーのニーズや好みに関する重要な洞察が得られ、UI と UX がさらに強化されます。

このような分析に基づいて、ランディング ページでは、ユーザーの興味や好みに応じてフォーム フィールドを削減できます。

生体認証データ

Web アプリケーションとの直接的なやり取りに対応する生体認証データは、開発者やマーケティング担当者がより実用的な洞察を得るのに役立ちます。

生体認証データと人工知能および機械学習テクノロジーを組み合わせることで、ユーザーエクスペリエンスを向上させる新たな可能性が生まれます。

複雑なソリューションのほとんどは、人工知能と機械学習の組み合わせを使用します。たとえば、ユーザーの目の動きを追跡します。

さまざまな状況でのユーザーの反応を評価するために、顔の表情を追跡するサービスもあります。これらのサービスは、最も直感的なユーザー データを抽出し、Web サイトのユーザー エクスペリエンスの設計とパフォーマンスの最適化に使用できる最も価値のある洞察を生成できます。

結論は

この傾向から判断すると、今年からはAIやMLをベースとしたデータ分析や、データ中心のビジネスアプリケーションの最適化がより大きな優位性を占めるようになるでしょう。両方のテクノロジーにより、すべての設計、開発、最適化の決定がより確実に行われるようになります。

原題: AI と ML はデータの読み取りと理解の方法をどう変えるのか、原著者: Atman Rathod

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]