데이터 수집에서 AI의 부상: 기업이 데이터 추출 서비스를 활용할 수 있는 기회

오늘날 데이터는 전 세계 비즈니스의 핵심이 되었습니다. 크든 작든 어떤 조직도 채택을 완전히 부정할 수 없습니다. 그렇게 하는 것은 본질적으로 회사를 끔찍한 불이익에 빠뜨리기 때문에 자신의 발에 총을 쏘는 것을 의미합니다. 데이터를 유용하게 사용하려면 첫 번째 단계는 온라인 웹 스크레이퍼를 통해 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 것입니다.

이전에는 수작업으로 이루어졌던 정보의 축적이 간소화되었으며, 데이터 추출 서비스를 통해 데이터 수집 프로세스가 간소화되었습니다. 산업이 발전함에 따라 추출된 데이터를 보다 효율적으로 만들기 위해 향상된 코딩 언어, 구문 분석 방법, 소프트웨어 및 서버 업그레이드와 같은 새로운 기술이 지속적으로 채택되고 있습니다. 인공 지능(AI)은 데이터 추출 및 분석 프로세스를 단순화하는 데 도움이 되는 도구 중 하나입니다.

Mckinsey & company의 연구에 따르면 인공 지능을 사용하는 조직의 비율이 아래 그래프와 같이 지난 몇 년 동안 50~60% 사이에서 정체되어 2017년 이후 AI 채택이 두 배 이상 증가한 것으로 나타났습니다.

출처: McKinsey & Company

이 데이터만으로도 다양한 산업, 특히 데이터 분석에서 AI의 가속화된 성장을 보여줍니다.

이 기사에서는 기업이 데이터 수집 및 해석 문제를 해결하는 데 인공 지능을 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.

데이터 수집에서 AI의 힘

AI 기반 도구와 기계 학습 알고리즘은 함께 작동합니다. World Wide Web의 다양한 소스에서 신속하게 데이터를 추출하고 분석하기 위해 기계 학습 알고리즘이 개발되었습니다. 이러한 도구는 복잡한 웹 구조를 탐색하고 올바른 데이터 포인트를 식별하며 방대한 양의 데이터를 실시간으로 집계합니다.

데이터 수집 프로세스에서 AI를 채택하면 활동에 필요한 시간과 리소스가 크게 줄어들고 데이터 분석 및 의사 결정과 같은 중요한 작업에만 사람의 개입이 필요합니다. Chat GPT와 같은 혁신적인 기술은 작업 프로세스를 간소화하고 작업을 보다 쉽게 ​​관리할 수 있는 능력을 보여줌으로써 인공 지능의 진정한 잠재력을 보여줍니다.

일반적으로 인공 지능과 통합되는 데이터 추출 서비스는 비즈니스에 포괄적이고 정확한 통찰력을 제공합니다. 고급 자연어 처리 기능을 갖춘 데이터 추출 서비스는 웹 페이지 소셜 미디어 및 문서에서 구조화되지 않은 데이터를 지능적으로 해석하여 원시 정보를 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있습니다.

데이터 수집 가속화

인공 지능의 주요 장점 중 하나는 놀라운 속도로 정보를 수집, 처리 및 분석하는 능력입니다. 수동 데이터 수집은 종종 오류가 발생하기 쉬운 시간 소모적인 작업으로, 오랜 시간과 많은 리소스가 필요합니다. AI를 활용함으로써 현재 모든 소프트웨어는 짧은 시간 내에 동일한 작업을 수행하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

시장 조사를 예로 들면 AI 기반 도구를 활용하여 온라인 웹 스크레이퍼를 통해 데이터 수집을 수행하는 것은 데이터를 빠르게 분석하고 소셜 미디어, 온라인 리뷰 및 포럼의 고객 정서, 선호도, 추세를 이해하는 훌륭한 방법이 될 것입니다.

이미지 출처: 글로벌 산업 연구

시장 동향 및 기회 발굴

시장 트렌드는 끊임없이 진화하고 있으며 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 앞서 나가야 합니다. AI 기반 데이터 수집은 기업이 신흥 시장 동향과 새로운 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

웹 스크래핑 및 데이터 마이닝을 통해 AI 기반 도구는 경쟁업체 활동, 가격 전략 및 제품 출시를 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, 전자 제품 제조업체를 고려할 때 웹 스크래핑 데이터를 통해 경쟁력 있는 가격과 고객의 선호도를 충족하도록 특별히 설계된 제품을 출시할 수 있습니다. 이는 동료 제품 리뷰를 분석하여 업계 표준을 능가하는 제품을 제공함으로써 달성됩니다.

개인화 및 맞춤형 경험

개인화는 고객 경험의 중요한 측면이 되었으며 AI는 맞춤형 상호 작용을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 기반 데이터 수집을 통해 기업은 개인의 선호도와 행동을 기반으로 개인화된 마케팅 메시지, 제품 추천 및 고객 서비스 경험을 생성할 수 있습니다.

AI 기반 시스템은 과거 데이터를 분석하여 고객의 요구 사항과 선호도를 예상하여 보다 관련성 있고 매력적인 상호 작용을 유도할 수 있습니다. 패션 브랜드의 경우 이는 사용자의 브라우징 행동, 구매 내역 및 마케팅 캠페인과의 상호 작용을 기반으로 특정 권장 사항을 큐레이팅하는 것을 의미할 수 있습니다. 또한 계절별 구매, 휴가 쇼핑, 개학 상품과 같은 패턴을 인식하고 미래 수요를 예측하여 컬렉션을 적극적으로 제공하는 것을 의미할 수도 있습니다.

이러한 수준의 개인화는 고객 충성도를 강화하고 재구매 가능성을 높입니다.

이미지 출처: 콜센터 헬퍼

비즈니스 운영 개선

데이터 수집의 AI는 고객 대면 측면을 향상시킬 뿐만 아니라 내부 비즈니스 운영도 개선합니다. AI는 데이터 수집 및 분석을 자동화함으로써 인적 자원을 전략적 작업 및 문제 해결에 집중할 수 있도록 합니다. 이렇게 향상된 효율성은 비용 절감과 더 나은 리소스 할당으로 이어질 수 있습니다.

또한 AI 기반 데이터 수집은 기업이 공급망 관리, 재고 예측 및 수요 계획을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 과거 판매 데이터와 시장 추세를 분석함으로써 기업은 보다 정확한 예측을 하고 재고 비용을 줄이며 공급망 중단을 최소화할 수 있습니다.

결론

데이터 추출 서비스를 통한 데이터 수집은 기업이 온라인 통찰력을 효과적으로 활용할 수 있는 완벽한 방법입니다. PromptCloud의 웹 스크래핑 서비스는 추세를 파악하거나 요구 사항에 따라 예측 엔진을 구축하기 위한 DIY 요구 사항 지원을 포함하는 완전 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

즉시 사용 가능한 크롤러는 코딩할 필요 없이 복잡한 사이트에서도 맞춤형 및 대규모 요구 사항을 충족할 수 있는 품질 데이터에 중점을 두고 단기간에 구현할 수 있습니다.

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