データ収集における AI の台頭: 企業がデータ抽出サービスを活用する機会
公開: 2023-07-29今日、データは世界中のビジネスの核心となっています。 組織の大小を問わず、その採用を完全に否定することはできません。 そうすることは、どの企業にとってもひどい不利な状況に陥るため、本質的には自分の足を撃つことを意味します。 データを有効に活用するための最初のステップは、オンラインの Web スクレイパーを介して信頼できるデータを収集することです。
以前は手動で行われていた情報の蓄積が簡素化され、データ抽出サービスの助けを借りてデータ収集プロセスが合理化されました。 業界の進歩に伴い、抽出されたデータをより効率的にするために、コーディング言語、解析方法、ソフトウェアおよびサーバーのアップグレードの改善など、新しいテクノロジーが継続的に採用されています。 人工知能 (AI) は、データの抽出と分析のプロセスを簡素化するのに役立つツールの 1 つです。
Mckinsey & company の調査によると、以下のグラフに詳細が示されているように、過去数年間、人工知能を使用している組織の割合が 50 ～ 60% の間で頭打ちになっており、AI の導入が 2017 年以降 2 倍以上になっていることがわかりました。
出典: McKinsey & Company
このデータだけでも、さまざまな業界、特にデータ分析における AI の成長が加速していることがわかります。
この記事では、企業がデータ収集と解釈の課題に対処するために人工知能をどのように活用しているかを見ていきます。
データ収集における AI の力
AI 主導のツールと機械学習アルゴリズムは連携して機能します。 機械学習アルゴリズムは、World Wide Web 上のさまざまなソースからデータを迅速に抽出して分析するために開発されています。 これらのツールは、複雑な Web 構造をナビゲートし、適切なデータ ポイントを特定し、膨大な量のデータをリアルタイムで集約します。
データ収集プロセスに AI を導入すると、活動に必要な時間とリソースが大幅に削減され、データ分析や意思決定などの重要なタスクにのみ人間の介入が必要になります。 Chat GPT のような革新的なテクノロジーは、人工知能の真の可能性をさらに実証し、作業プロセスを合理化し、タスクをより管理しやすくする能力を示しています。
データ抽出サービスは通常、人工知能と統合されており、企業に包括的で正確な洞察を提供します。 高度な自然言語処理機能を備えたデータ抽出サービスは、Web ページ ソーシャル メディアやドキュメントからの非構造化データをインテリジェントに解釈し、生の情報を実用的な洞察に変えることができます。
データ収集の加速
人工知能の重要な利点の 1 つは、驚くべき速度で情報を収集、処理、分析できることです。 手動によるデータ収集は時間のかかる作業であり、多くの場合エラーが発生しやすく、長時間と大量のリソースが必要です。 AI を活用することで、現在、どのソフトウェアでも同じタスクをほんの少しの時間で実行でき、より良い結果が得られます。
市場調査を例に挙げると、オンライン Web スクレーパーを介してデータ収集を実行する AI 主導のツールを活用することは、データを迅速に分析し、顧客のセンチメント、好み、ソーシャル メディア、オンライン レビュー、フォーラムからの傾向を理解するための優れた方法となります。
画像出典: Global Industry Research
市場のトレンドと機会を明らかにする
市場のトレンドは常に進化しており、企業は競争力を維持するために常に時代の先を行く必要があります。 AI を活用したデータ収集は、企業が新興市場のトレンドや新たな機会を特定するのに役立ちます。
AI を活用したツールは、Web スクレイピングとデータ マイニングを通じて、競合他社の活動、価格設定戦略、製品の発売を監視できます。 たとえば、電子機器メーカーの場合、Web スクレイピング データにより、競争力のある価格で顧客の好みに合わせて特別に設計された製品を発売できるようになります。 これは、同業者の製品レビューを分析することによって実現され、それによって業界標準を超える製品を提供します。
パーソナライゼーションとカスタマイズされたエクスペリエンス
パーソナライゼーションは顧客体験の重要な側面となっており、AI はカスタマイズされたインタラクションを提供する上で重要な役割を果たしています。 AI を活用したデータ収集は、企業が個人の好みや行動に基づいてパーソナライズされたマーケティング メッセージ、製品の推奨事項、顧客サービス エクスペリエンスを作成するのに役立ちます。
AI 主導のシステムは、履歴データを分析することで顧客のニーズや好みを予測し、より関連性の高い魅力的なインタラクションを実現します。 ファッション ブランドの場合、これはユーザーの閲覧行動、購入履歴、マーケティング キャンペーンとのやり取りに基づいて特定の推奨事項を厳選することを意味します。 また、季節の購入、休暇中の買い物、新学期アイテムなどのパターンを認識し、将来の需要を予測してコレクションを積極的に提供することも意味します。
このレベルのパーソナライゼーションにより、顧客ロイヤルティが強化され、リピートの可能性が高まります。
画像出典:コールセンター ヘルパー
業務運営の改善
データ収集における AI は、顧客対応の側面を強化するだけでなく、社内の業務運営も改善します。 AI はデータの収集と分析を自動化することで、人的リソースを解放し、戦略的なタスクと問題解決に集中できるようにします。 この効率の向上により、コスト削減とリソース割り当ての改善につながります。
さらに、AI を活用したデータ収集は、企業がサプライ チェーン管理、在庫予測、需要計画を最適化するのに役立ちます。 過去の販売データと市場傾向を分析することで、企業はより正確な予測を立て、在庫コストを削減し、サプライチェーンの混乱を最小限に抑えることができます。
結論
データ抽出サービスによるデータ収集は、企業がオンラインの洞察を効果的に活用するための完璧な方法です。 PromptCloud の Web スクレイピング サービスは、トレンドを特定するための DIY 要件のサポートや要件に応じた予測エンジンの構築など、完全にカスタマイズされたソリューションを提供します。
当社のすぐに使えるクローラは、コーディングを必要とせずに複雑なサイトでもカスタム要件や大規模要件を満たすことができる高品質データに重点を置き、短期間で実装できます。
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