La tua guida completa all'analisi aumentata

Per definizione, aumentare implica aumentare il valore o creare qualcosa di più grande in termini di dimensioni o forza.

Con questo in mente, l'analisi aumentata aggiunge molto valore all'analisi convenzionale con la potenza dell'intelligenza artificiale. Approfondiamo cos'è l'analisi aumentata e come comprenderla nel suo insieme.

Comprensione dell'analisi aumentata

L'analisi aumentata incoraggia la democratizzazione dei dati consentendo a più persone in un'organizzazione di accedere a analisi e approfondimenti dei dati.

Con i dati elaborati utilizzando l'analisi aumentata, i servizi di streaming online come Netflix e Amazon possono visualizzare contenuti personalizzati per l'utente. Le organizzazioni finanziarie e governative utilizzano i dati esistenti estratti e sviluppati dall'analisi aumentata per identificare e mitigare i segni di frode. Diverse organizzazioni del settore pubblico sono in grado di servire meglio le persone con l'intelligenza basata sull'analisi aumentata.

In che modo le aziende possono trarre vantaggio dall'analisi aumentata?

Avere una visione del futuro senza lasciarla svelare può spingere il tuo business nella giusta direzione. L'Augmented Analytics può essere quella forza trainante che porta i decisori a formulare giudizi più informati utilizzando l'analisi dei dati preziosi. Naturalmente, ci sono altre tecniche che le organizzazioni usano per stare al passo con i tempi. Ad esempio, le tendenze dure possono essere identificate utilizzando il potere della certezza, il potere dell'anticipazione, la capacità di reinventare e ridefinire.

L'analisi aumentata può aiutare un'azienda a fornire una migliore business intelligence. In poche parole, la BI può aiutare qualsiasi azienda a prendere decisioni migliori utilizzando i dati che sono stati raccolti ed elaborati, il che porta a maggiori entrate. Partendo dalla parte superiore dell'imbuto di vendita fino all'estremità inferiore, per poi coinvolgere nuovamente/fidelizzare gli acquirenti, la BI gioca un ruolo chiave in ogni fase del ciclo di vita del marketing e delle vendite. Un buon strumento di BI raccoglierà dati da fonti interne ed esterne dell'azienda per fornire approfondimenti passati, presenti e futuri.

Perché gli strumenti di BI che utilizzano l'analisi automatizzata sono migliori degli strumenti di BI tradizionali? È semplice; Le tecniche di intelligenza artificiale come ML e NLP fanno la differenza.

In precedenza, gli strumenti di BI utilizzavano programmi basati su codice o regole per analizzare ed elaborare i dati e dargli un senso. Anche se ha funzionato, non è stato sufficiente fornire alle organizzazioni informazioni all'avanguardia che hanno fatto davvero la differenza. I programmi di apprendimento automatico, invece, sono più intelligenti. Non si limitano a seguire le regole; si adattano ai cambiamenti.

Un programma di apprendimento automatico può identificare modelli ed elaborare ulteriori dati in base a tali modelli. Ciò significa che può improvvisare sulla base delle sue esperienze passate, proprio come l'intelligenza umana. Il 48% delle aziende che hanno adottato il ML ha visto un aumento della redditività come i suoi principali vantaggi.

Un'altra tecnica di intelligenza artificiale che apporta la differenza è l'elaborazione o generazione del linguaggio naturale. Gli esseri umani non possono leggere il linguaggio macchina, per non parlare dell'analisi e dell'ottenimento di intuizioni da esso. È qui che entra in gioco la generazione del linguaggio naturale (NLG).

NLG converte ML in un formato più leggibile. ML fa tutto il lavoro di back-end generando approfondimenti e NLG lo elabora in un modo che gli utenti possano capire. Ad esempio, se uno strumento ML rileva che c'è stato un aumento delle vendite a dicembre 2019, NLG può andare avanti e dire all'utente che le sue vendite sono aumentate del 20% da quel momento.

Questo formato rende molto facile per gli utenti non tecnici identificare le informazioni dettagliate. Può anche accettare query di ricerca leggibili dall'uomo e convertire i risultati in elementi visivi. Gli utenti possono cercare le query in un modo simile a parlare con un altro essere umano.

In che modo l'analisi aumentata influisce sulla business intelligence (BI)?

Le organizzazioni governative e le aziende stanno sfruttando l'analisi dei dati nelle loro attività quotidiane per migliorare l'efficienza. In definitiva, ogni azienda vuole vendere meglio. Che si tratti dei loro prodotti o servizi, l'unico fattore che guida il loro successo sono le entrate generate. La concorrenza ha colpito così duramente in ogni settore di attività che superarla non è più un'opzione.

Qualsiasi sistema di BI è alimentato dall'analisi dei dati che viene ulteriormente trasformata in informazioni fruibili. Dati raccolti da varie fonti ed elaborati in un formato comprensibile. Sono finiti i giorni in cui l'analisi era basata su codice e ci sarebbero voluti mesi insieme per ottenere informazioni chiave utilizzando le limitate capacità di sourcing dei dati.

Con l'analisi aumentata e la BI, i report sono più granulari e le previsioni più intelligenti. Il CIO osserva:

"Le combinazioni ( BI e analisi aumentata ) incluse in queste piattaforme software renderanno ciascuna funzione più potente individualmente e più preziosa per gli uomini d'affari che le utilizzano".

1. Migliore processo decisionale

Con metodi efficaci per scavare i dati e offrire approfondimenti, l'analisi aumentata fornisce un potere più forte nelle mani dei responsabili delle decisioni. I sistemi di BI alimentati con l'analisi aumentata sono in grado di scoprire informazioni dettagliate sulle tendenze.

Ad esempio, oggi gli strumenti intelligenti di rilevamento dei dati hanno dimostrato di raddoppiare il valore aziendale preparandosi in modo intelligente e analizzando automaticamente le informazioni chiave. Sono facili da usare e autosufficienti, consentendo a diversi reparti di prendere decisioni più informate.

2. Previsione dell'andamento del business

L'analisi aumentata aiuta le aziende a riconoscere tendenze e modelli che consentono loro di pianificare e prepararsi meglio per un futuro più forte. L'apprendimento automatico può identificare le tendenze di business utilizzando modelli statistici sui dati. La trasformazione di questi dati in una forma più leggibile dall'uomo viene eseguita da NLG.

Queste utili informazioni quindi fungono da base solida per prevedere i futuri corsi di azione per qualsiasi azienda, come anticipare un cambiamento nella domanda di prodotti, nuove sedi di potenziali clienti, richieste stagionali e altro ancora. Per le aziende come i viaggi, il turismo e l'ospitalità, identificare e prevedere i modelli di acquisto dei clienti è inestimabile in quanto consente loro di prevedere i prossimi passi nel marketing e nelle vendite.

Di seguito è riportato un esempio di dashboard KPI delle prestazioni giornaliere di una compagnia aerea che monitora le prestazioni di ciascuna compagnia aerea monitorando ciascun KPI delle prestazioni. Queste funzionalità di tracciamento intelligente li aiutano a migliorare l'esperienza del cliente.

Fonte

3. Risultati più rapidi

Sgranocchiare i dati utilizzando l'IA non è solo più efficiente, è anche più veloce. I sistemi BI tradizionali hanno impiegato mesi per pulire, analizzare i dati e fornire approfondimenti grazie alla combinazione manuale dei record. L'analisi aumentata automatizza i passaggi per l'elaborazione dei dati e può semplificare la BI in pochi giorni. Approfondimenti più rapidi significano più potere nelle mani dei decisori che accelereranno il processo decisionale.

4. Tempo libero per i data scientist

Spesso le aziende si affidano ai citizen data scientist o al supporto IT per elaborare dati, analizzare e fornire approfondimenti. Con l'analisi aumentata che utilizza l'analisi automatizzata dei dati e l'elaborazione di strumenti di intelligenza artificiale, questi analisti di dati possono utilizzare il loro tempo prezioso in qualcosa di più produttivo. Consente inoltre agli utenti meno esperti di ottenere informazioni dettagliate senza dipendenze esterne.

5. Incorporamento dell'analisi ovunque

L'analisi aumentata offre widget di analisi autonomi che possono consentire agli utenti di acquisire informazioni dettagliate dai propri dashboard e aggiungerle in un flusso di lavoro o in qualsiasi altro luogo. Inoltre, insieme alle informazioni dettagliate possono essere incorporate varie azioni di vendita e marketing.

Ad esempio, Kodak combina l'analisi incorporata di Yellowfin nel proprio software per il flusso di lavoro di stampa, Prinergy. Con l'applicazione Prinergy, i clienti possono prevedere le esigenze e la disponibilità delle risorse tenendo traccia dell'utilizzo dell'inchiostro, del numero di passaggi di stampa, dei volumi di produzione e delle tendenze.

6. Condivisione dei dati

Prima i dati vengono condivisi con il team, più produttivo diventa ciascuno. L'analisi aumentata non offre solo dati da analizzare ed elaborare, ma può anche essere condivisa. le piattaforme di analisi aumentata forniscono ai suoi utenti una funzionalità di social network nella loro dashboard.

Quando vengono scoperte informazioni dettagliate, possono essere condivise all'interno di vari rami o decisori di un'organizzazione tramite la piattaforma di social network. Questa condivisione dei dati crea un modo migliore, più trasparente e più veloce di prendere decisioni significative.

Chi usa l'analisi aumentata e perché?

L'analisi aumentata non è preziosa solo per le aziende. Consente la democratizzazione dei dati, il che significa che analisi e approfondimenti sono ora accessibili attraverso vari dipartimenti di un'organizzazione. Ciò ha un impatto su decisori, non decisori, utenti e utenti finali.

Clienti

L'analisi aumentata può far parte di un software o di un'applicazione che i clienti utilizzano senza essere conosciuti. Come accennato in precedenza, abbiamo visto come Kodak integra l'analisi nel proprio software utilizzato dai clienti per monitorare la disponibilità delle risorse, l'utilizzo dell'inchiostro, il numero di stampe e altro ancora. Questo aiuta i clienti a gestire in modo efficiente l'utilizzo dell'inchiostro.

Stakeholder e partner

Con l'intelligenza avanzata nell'analisi aumentata, le parti interessate e i partner delle imprese possono prendere decisioni più informate su acquisti, attività strategiche, controllo qualità, acquisizioni di clienti, fidelizzazione e molto altro.

L'intelligenza artificiale nell'analisi aumentata rivelerà più approfondimenti di quanto richiesto, aggiungendo così un enorme valore alle aziende e ai loro stakeholder. Il rilevamento intelligente dei dati consente alle parti interessate e ai partner aziendali di scoprire e visualizzare informazioni dettagliate sotto forma di previsioni, collegamenti, correlazioni, modelli nascosti, ecc.

Data scientist e analisti

I data scientist sono rari da trovare. Uno studio di McKinsey mostra che ci sarà un'enorme carenza di data scientist: circa 250.000 nei soli Stati Uniti entro l'anno 2024. Tuttavia, l'ingresso dell'analisi aumentata ha alleggerito il carico di data scientist.

In precedenza, dipendevano esclusivamente dalla creazione di algoritmi di previsione, dall'esecuzione di report e query ripetitivi. Ora possono concentrare il loro tempo e i loro sforzi su questioni più produttive. Possono sfruttare l'intelligenza artificiale avanzata e l'apprendimento automatico per risolvere problemi più complessi.

Dirigenti di marketing

I marketer sono generalmente utenti non tecnici. l'analisi aumentata può trasformare drasticamente le loro operazioni su base giornaliera. Per assicurarsi che i marketer rientrino nel budget, devono scegliere programmi di sensibilizzazione più efficaci. Programmi che hanno funzionato per loro in precedenza e/o che hanno funzionato in generale (sindacazione dei dati o sindacazione delle recensioni di prodotti).

Con l'analisi aumentata, gli esperti di marketing possono prendere decisioni migliori su quali campagne scegliere. Non dovranno più dipendere dal loro team di analisi poiché il potere è ora nelle loro mani. Per semplificare, gli esperti di marketing possono sfruttare l'analisi conversazionale come i chatbot basati sull'intelligenza artificiale per accedere a informazioni dettagliate semplicemente richiedendole.

Gestori di marca

Per essere in grado di garantire che i loro prodotti e servizi risuonino con i loro clienti, i Brand Manager sono tenuti a rimanere al passo con le tendenze del mercato e i loro concorrenti. gli strumenti di analisi aumentata consentono loro di trovare facilmente approfondimenti, dipendenze e correlazioni. In questo modo, consentendo ai brand manager di prendere decisioni di marketing più intelligenti.

Il 73% dei consumatori preferisce la pubblicità personalizzata. Gli strumenti di analisi aumentata possono aiutare immensamente i gestori del marchio nella personalizzazione delle campagne pubblicitarie e di marketing.

Venditori

Il tempo è estremamente cruciale per i venditori. Un ritardo nell'agire in base alle analisi esistenti può costare loro un cliente. L'analisi aumentata ha dimostrato di accelerare e migliorare i risultati durante le varie fasi della pipeline di marketing e vendita. Come i marketer, anche i venditori non devono aspettare o dipendere dagli analisti di dati per trasformare i dati in insight.

Possono controllare vincite, perdite, metriche delle prestazioni, vendite basate sulla posizione e altro con ricerche in linguaggio naturale nella dashboard di analisi fornita dagli strumenti di analisi aumentata. Il responsabile vendite può utilizzare la dashboard per tenere sotto controllo le prestazioni di ciascun rappresentante di vendita.

Conclusione

I dati muovono il mondo e le organizzazioni stanno spendendo tonnellate del loro budget per sfruttare i dati raccolti. I sistemi di BI offrono l'elaborazione e l'analisi dei dati aziendali per aiutare nel processo decisionale. Sfortunatamente, non molti rivelano approfondimenti che possono fare la differenza per la tua attività. Quando la BI è guidata dall'analisi aumentata, crea un sistema di analisi automatizzato più intelligente e potente.

Sfruttando le competenze delle tecniche di intelligenza artificiale come il ML e l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi aumentata offre un livello completamente nuovo di business intelligence. Viene definito un disgregatore in grado di trasformare il modo in cui viene sviluppato il contenuto di analisi. Le aziende che adottano l'analisi aumentata nelle loro piattaforme BI in una fase iniziale possono vedere una velocità di analisi senza precedenti e un vantaggio competitivo.

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