คำอธิบายการวิเคราะห์เสริม: การแปลงข้อมูลเป็นการตัดสินใจ

การวิเคราะห์เสริมแสดงให้เห็นถึงการก้าวกระโดดครั้งสำคัญในวิธีที่ธุรกิจต่างๆ ประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ด้วยการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) วิธีการขั้นสูงนี้ช่วยให้สามารถแยก ประมวลผล และตีความชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว นำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนยิ่งขึ้น และการตัดสินใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ปราศจากอคติ การทำ.

ในคู่มือนี้ เราจะสำรวจคุณลักษณะหลักของการวิเคราะห์เสริม ประโยชน์ของการวิเคราะห์ และความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีขั้นสูงที่ทำให้การวิเคราะห์แตกต่าง

การวิเคราะห์เสริมคืออะไร?

คุณสมบัติหลักของการวิเคราะห์เสริม

การวิเคราะห์เสริมมีความโดดเด่นด้วยการผสมผสานอันทรงพลังระหว่างระบบอัตโนมัติ การเรียนรู้ของเครื่องจักร และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งแต่ละอย่างได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพวิธีที่ธุรกิจใช้ประโยชน์จากข้อมูลของตน

ระบบอัตโนมัติกับการเพิ่ม

การวิเคราะห์แบบเสริมผสานรวมทั้งระบบอัตโนมัติและส่วนเสริมเพื่อปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ระบบอัตโนมัติ จัดการงานประจำได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลมีเวลามากขึ้นในการรับมือกับความท้าทายในการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ในทางกลับกัน การเสริม จะช่วยเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ลึกขึ้นและระบุรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ซึ่งจะนำผู้ใช้ไปสู่การตัดสินใจที่มีข้อมูลมากขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่องและ AI

เทคโนโลยีเหล่านี้เปลี่ยนการวิเคราะห์ข้อมูลจากการทบทวนข้อมูลในอดีตแบบคงที่ไปสู่การคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตแบบไดนามิก อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องปรับปรุงความแม่นยำในขณะที่ประมวลผลข้อมูลมากขึ้น ปรับปรุงผลลัพธ์และเปิดใช้งานการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์แบบเรียลไทม์ AI เสริม ML ด้วยกระบวนการอัตโนมัติที่ซับซ้อนและปรับให้เข้ากับอินพุตข้อมูลใหม่โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยเพิ่มการเข้าถึงการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอนุญาตให้ผู้ใช้โต้ตอบกับระบบข้อมูลผ่านภาษาทั่วไป ความสามารถนี้ช่วยให้บุคคลทั่วทั้งองค์กรดำเนินการสืบค้นข้อมูลได้โดยไม่จำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมเฉพาะทางในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งจะเป็นการขยายขอบเขตของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ด้วยการลดความซับซ้อนของวิธีที่ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับข้อมูล NLP ไม่เพียงเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ยังส่งเสริมวัฒนธรรมการวิเคราะห์ในแผนกต่างๆ

ประโยชน์ของการวิเคราะห์เสริม

การวิเคราะห์เสริมจะทำให้กระบวนการที่ใช้แรงงานเข้มข้นในการเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์เป็นไปโดยอัตโนมัติ สำหรับนักวิเคราะห์การตลาดและผู้เชี่ยวชาญ หมายถึงการใช้เวลาน้อยลงในการถกเถียงเรื่องข้อมูล และมากขึ้นในการรับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต และช่วยให้ตอบสนองต่อแนวโน้มของตลาดได้เร็วขึ้น

การตัดสินใจที่ดีขึ้น

ด้วยพลังของแมชชีนเลิร์นนิงและ AI การวิเคราะห์แบบเสริมให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกยิ่งขึ้น และเปิดเผยรูปแบบที่อาจมองไม่เห็นผ่านการวิเคราะห์ด้วยตนเอง ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลโดยให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการจดจำแนวโน้ม ข้อมูลนี้สามารถเป็นแนวทางในการปรับกลยุทธ์แบบเรียลไทม์ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดและปรับปรุง ROI

การวิเคราะห์ขั้นสูงที่สามารถเข้าถึงได้

การวิเคราะห์เสริมทำให้การเข้าถึงกระบวนการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนเป็นประชาธิปไตย ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนโดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ทางสถิติขั้นสูง เครื่องมือมักมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและความสามารถในการโต้ตอบกับข้อมูลผ่านการสืบค้นด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติ ทำให้ผู้เชี่ยวชาญทุกระดับสามารถเข้าถึงการวิเคราะห์ขั้นสูงภายในทีมการตลาดได้

ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์

เทคโนโลยีนี้อำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูลสด โดยให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ สำหรับนักการตลาด ความสามารถในการดูประสิทธิภาพของแคมเปญได้ทันทีและปฏิกิริยาของผู้บริโภคช่วยให้ดำเนินการทางการตลาดได้อย่างคล่องตัว

การรายงานที่คล่องตัว

เครื่องมือวิเคราะห์เสริมมักจะมีฟังก์ชันการรายงานอัตโนมัติที่สร้างรายงานและการแสดงภาพที่เข้าใจง่าย ซึ่งไม่เพียงช่วยประหยัดเวลา แต่ยังช่วยให้มั่นใจว่ามีการนำเสนอข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างชัดเจนและรัดกุม ทำให้ทีมการตลาดสามารถสื่อสารข้อค้นพบและกลยุทธ์กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั่วทั้งองค์กรได้ง่ายขึ้น

การทำงานร่วมกันเพิ่มขึ้น

ด้วยการมอบแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์เสริมจึงส่งเสริมสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกัน ทีมการตลาดสามารถแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลได้อย่างราบรื่น โดยปรับกลยุทธ์และวัตถุประสงค์ทั่วทั้งแผนกต่างๆ

Improvado AI Agent: มุมมองที่ใกล้ชิดยิ่งขึ้นของซอฟต์แวร์การวิเคราะห์เสริม

Improvado AI Agent เป็นตัวอย่างของแพลตฟอร์มการวิเคราะห์เสริมที่ช่วยให้โต้ตอบข้อมูลที่ใช้งานง่ายผ่านการสืบค้นด้วยภาษาธรรมชาติ ทำให้ผู้ใช้ทั้งด้านเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถเจาะลึกการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างราบรื่น

AI Agent เชื่อมต่อกับชุดข้อมูลการตลาดของคุณ และมีอินเทอร์เฟซการแชทที่คุณสามารถถามคำถามเฉพาะกิจ สร้างแดชบอร์ด วิเคราะห์ประสิทธิภาพ กำหนดงบประมาณ และอื่นๆ อีกมากมาย:

• ระบบอัจฉริยะทันใจ: ทำหน้าที่เป็นนักวิเคราะห์การตลาดตามความต้องการ โดย AI Agent สามารถจัดการกับคำถามได้ถึง 82% ที่ปกติจะต้องมีการแทรกแซงจากทีมข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
• การรายงานอัตโนมัติ: เจ้าหน้าที่ตรวจสอบข้อมูลของคุณอย่างแข็งขัน โดยใช้การวิเคราะห์เสริมเพื่อตรวจจับและแจ้งให้ผู้ใช้ทราบถึงความผิดปกติและโอกาส ไม่ว่าจะทางอีเมลหรือบนแพลตฟอร์มโดยตรง
• ข้อมูลเชิงลึกที่คุณเชื่อถือได้: AI Agent ถูกสร้างขึ้นบนไปป์ไลน์ข้อมูล Improvado ซึ่งรับประกันความถูกต้องและครบถ้วนของข้อมูล Improvado รวบรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติจากแหล่งข้อมูลกว่า 500 แหล่ง ทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ แมป จัดเตรียมสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม และโหลดข้อมูลไปยังคลังสินค้าหรือพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่คุณเลือก รากฐานข้อมูลที่มั่นคงช่วยให้มั่นใจในความแม่นยำของข้อมูลเชิงลึก
• การแสดงข้อมูลที่เข้าถึงได้: ตามคำสั่งข้อความของคุณ AI Agent สามารถสร้างแผนภูมิประเภทใดก็ได้ตามข้อมูลของคุณ การสร้างภาพข้อมูลที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ทันท่วงทีและการเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ที่คล่องตัว

ความท้าทายในการนำ Augmented Analytics มาใช้

การใช้การวิเคราะห์เสริมนำมาซึ่งข้อได้เปรียบที่สำคัญ แต่ยังนำเสนอความท้าทายบางประการที่องค์กรต้องดำเนินการเพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้อย่างเต็มที่

คุณภาพข้อมูลและการกำกับดูแล

การรับรองความสมบูรณ์และความถูกต้องของข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์เสริมที่มีประสิทธิภาพ ข้อมูลคุณภาพสูงเป็นแกนหลักของการวิเคราะห์ที่เชื่อถือได้ และหากไม่มีกรอบการกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่ง ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างขึ้นอาจมีข้อบกพร่องหรือทำให้เข้าใจผิด

ความซับซ้อนและการยอมรับของผู้ใช้

ลักษณะที่ซับซ้อนของแพลตฟอร์มการวิเคราะห์เสริมอาจเป็นอุปสรรคต่อการนำไปใช้อย่างแพร่หลายภายในองค์กร ความซับซ้อนของการรวมระบบใหม่เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่และช่วงการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือใหม่สามารถขัดขวางผู้ใช้ได้

ข้อพิจารณาทางจริยธรรม

เนื่องจากการวิเคราะห์เสริมมักเกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลปริมาณมาก ข้อกังวลด้านจริยธรรมเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความยินยอม และความปลอดภัยของข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง องค์กรต้องดำเนินการตามข้อกังวลเหล่านี้อย่างโปร่งใสและมีจริยธรรมเพื่อรักษาความไว้วางใจและปฏิบัติตามมาตรฐานทางกฎหมาย

ความสามารถในการขยายขนาด

เมื่อองค์กรเติบโตขึ้น ความต้องการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลก็มีความซับซ้อนมากขึ้น แพลตฟอร์มการวิเคราะห์เสริมจะต้องปรับขนาดได้เพื่อรองรับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและข้อกำหนดการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้นโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ

การตรวจสอบให้แน่ใจว่าโซลูชันการวิเคราะห์เสริมสามารถปรับขนาดได้นั้นเกี่ยวข้องกับการเลือกแพลตฟอร์มที่มีการอัปเกรดแบบโมดูลาร์ ตัวเลือกความสามารถในการปรับขนาดบนคลาวด์ และการสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับการเพิ่มโหลดข้อมูล

การต่อต้านทางวัฒนธรรม

การแนะนำการวิเคราะห์เสริมในองค์กรมักจะท้าทายบรรทัดฐานและแนวปฏิบัติที่กำหนดไว้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตัดสินใจ การเปลี่ยนแปลงนี้อาจเผชิญกับการต่อต้านทางวัฒนธรรมที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่การตัดสินใจต้องอาศัยวิจารณญาณของมนุษย์อย่างมาก

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำ Augmented Analytics ไปใช้

ตามที่กล่าวไว้ในหัวข้อก่อนหน้านี้ การบูรณาการความท้าทายด้านการวิเคราะห์เสริมที่กำหนดบรรทัดฐานและแนวปฏิบัติ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการนำการวิเคราะห์แบบ Augmented ไปใช้จึงต้องอาศัยแนวทางเชิงกลยุทธ์ ต่อไปนี้เป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่องค์กรควรพิจารณาเพื่อเพิ่มประสิทธิผลของการวิเคราะห์เสริม

1. เริ่มจากเล็กๆ และค่อยๆ ขยายขนาด

เริ่มต้นด้วยโครงการนำร่องหรือแคมเปญเฉพาะที่สามารถทดสอบและปรับปรุงการวิเคราะห์เพิ่มเติมได้ ซึ่งช่วยให้ทีมเห็นประโยชน์โดยตรงในขนาดเล็กโดยไม่ล้นหลาม จากการเรียนรู้และความสำเร็จจากประสบการณ์เริ่มแรกเหล่านี้ ให้ค่อยๆ ขยายการใช้การวิเคราะห์เสริมในการดำเนินการทางการตลาดที่กว้างขึ้น

2. สร้างวงจรป้อนกลับ

ตั้งค่ากลไกสำหรับการตอบรับอย่างสม่ำเสมอเกี่ยวกับการใช้งานและประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์การวิเคราะห์เสริมภายในแคมเปญการตลาด ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเช็คอินหรือการสำรวจเป็นประจำกับทีมการตลาดเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้งานเครื่องมือและความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่สร้างขึ้น

ลูปคำติชมช่วยระบุพื้นที่สำหรับการปรับปรุงทั้งฟังก์ชันการทำงานของเครื่องมือและการฝึกอบรมผู้ใช้ ทำให้มั่นใจได้ว่าเครื่องมือจะพัฒนาเพื่อตอบสนองความต้องการของทีมอย่างมีประสิทธิภาพ

3. ส่งเสริมการแบ่งปันข้อมูลข้ามแผนก

ส่งเสริมการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลระหว่างแผนกต่างๆ ภายในองค์กร การวิเคราะห์เสริมสามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่อาจเป็นประโยชน์ต่อด้านอื่นๆ เช่น การขาย การบริการลูกค้า หรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์ การอำนวยความสะดวกในการแบ่งปันข้อมูลจะช่วยเพิ่มประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลที่รวบรวม และส่งเสริมแนวทางแบบองค์รวมเพื่อการเติบโตทางธุรกิจและความเข้าใจของลูกค้า

4. ปรับปรุงการควบคุมการเข้าถึงข้อมูล

ในขณะที่ส่งเสริมการแบ่งปันข้อมูล การรักษาการควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวดถือเป็นสิ่งสำคัญ กำหนดบทบาทของผู้ใช้และสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลที่ชัดเจนภายในเครื่องมือวิเคราะห์เสริม ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสมาชิกในทีมสามารถเข้าถึงเฉพาะข้อมูลที่ต้องการเท่านั้น ซึ่งช่วยในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว ในขณะที่ยังคงให้การใช้และการวิเคราะห์ข้อมูลมีประสิทธิภาพ

5. ปรับปรุงรายงานด้วยคำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้

ใช้ความสามารถขั้นสูงของการวิเคราะห์เสริมไม่เพียงแต่สร้างรายงาน แต่ยังให้คำแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้ เครื่องมืออย่าง AI Agent สามารถวิเคราะห์รูปแบบและแนวโน้มเพื่อแนะนำการดำเนินการเฉพาะ เช่น การปรับการจัดสรรงบประมาณหรือการแก้ไขเป้าหมายแคมเปญ ฟีเจอร์นี้เปลี่ยนการวิเคราะห์ข้อมูลให้เป็นกลยุทธ์ที่ใช้งานได้จริง ช่วยให้นักการตลาดทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

การวิเคราะห์ต้นทุนของการนำ Augmented Analytics ไปใช้

การใช้การวิเคราะห์เสริมจำเป็นต้องมีความเข้าใจที่ครอบคลุมทั้งต้นทุนเริ่มต้นและต้นทุนต่อเนื่องที่เกี่ยวข้องกับการปรับใช้เทคโนโลยีนี้ องค์กรต้องพิจารณาปัจจัยทางการเงินที่หลากหลายเพื่อประเมินมูลค่าการลงทุนที่ต้องการและผลตอบแทนจากการลงทุนเหล่านั้นอย่างเต็มที่

ต้นทุนการลงทุนเริ่มแรก

1. ค่าธรรมเนียมซอฟต์แวร์และใบอนุญาต: ค่าใช้จ่ายหลักในการใช้งานการวิเคราะห์แบบเสริมมักจะเกี่ยวข้องกับค่าธรรมเนียมการซื้อซอฟต์แวร์หรือใบอนุญาต ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่ายและความสามารถของซอฟต์แวร์ ต้นทุนอาจแตกต่างกันอย่างมาก บางแพลตฟอร์มอาจมีรูปแบบการสมัครสมาชิกซึ่งอาจคุ้มค่ากว่า ขึ้นอยู่กับขนาดและระยะเวลาการใช้งาน
2. ฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐาน: ขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่ การลงทุนด้านฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม เช่น เซิร์ฟเวอร์หรือความจุพื้นที่จัดเก็บที่เพิ่มขึ้น อาจจำเป็นในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และข้อกำหนดในการประมวลผลที่ซับซ้อน
3. การบูรณาการและการปรับแต่ง: แพลตฟอร์มการวิเคราะห์เสริมมักจะต้องมีการปรับแต่งเพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการเฉพาะขององค์กรและระบบที่มีอยู่ ความพยายามในการบูรณาการเหล่านี้สามารถเพิ่มค่าใช้จ่ายล่วงหน้าได้ เนื่องจากความต้องการบริการด้านไอทีเฉพาะทาง

ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานและบำรุงรักษา

1. การฝึกอบรมและการพัฒนา: การตรวจสอบให้แน่ใจว่าพนักงานมีความพร้อมที่จะใช้เครื่องมือวิเคราะห์เสริมนั้นเกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรม และอาจจ้างบุคลากรใหม่ที่มีทักษะที่จำเป็น การศึกษาและการพัฒนาอย่างต่อเนื่องมีความสำคัญเนื่องจากความต้องการด้านเทคโนโลยีและธุรกิจมีการพัฒนาไป
2. การสนับสนุนและการอัปเดต: การสนับสนุนผู้จำหน่ายอย่างต่อเนื่องและการอัปเดตเป็นประจำมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาฟังก์ชันการทำงานและความปลอดภัยของซอฟต์แวร์การวิเคราะห์เสริม บริการเหล่านี้อาจรวมอยู่ในราคาซื้อเริ่มแรกหรืออาจต้องมีการสมัครสมาชิกเพิ่มเติม
3. การจัดการข้อมูล: ต้นทุนการดำเนินงานยังรวมถึงค่าใช้จ่ายในการจัดการข้อมูลอย่างต่อเนื่อง เช่น การจัดเก็บข้อมูล การล้างข้อมูล และการรับรองความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามมาตรฐานกฎระเบียบ

กำลังคำนวณ ROI

เพื่อพิสูจน์การลงทุนในซอฟต์แวร์การวิเคราะห์เสริม องค์กรต่างๆ ควรคำนวณ ROI ที่คาดหวัง การคำนวณนี้ควรพิจารณาประสิทธิภาพที่ได้รับในแง่ของเวลาที่ลดลงในการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก ความแม่นยำในการตัดสินใจที่ดีขึ้น รายได้ที่เพิ่มขึ้นจากกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และการประหยัดต้นทุนจากกระบวนการอัตโนมัติ

ตัวชี้วัดหลักอาจรวมถึง:

• ประหยัดเวลา: ลดชั่วโมงที่ใช้ในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล
• รายได้ที่เพิ่มขึ้น: ความสามารถที่เพิ่มขึ้นในการระบุและใช้ประโยชน์จากแนวโน้มของตลาด
• การลดต้นทุน: ลดต้นทุนการดำเนินงานเนื่องจากกระบวนการอัตโนมัติ

ถึงเวลาทดสอบ Augmented Analytics แล้ว

การใช้เครื่องมือวิเคราะห์เสริมสามารถเปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ด้วยความรวดเร็วและแม่นยำอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ช่วยให้ทีมการตลาดสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีกลยุทธ์ การเดินทางสู่การวิเคราะห์แบบ Augmented ไม่ใช่แค่การก้าวให้ทันเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการกำหนดจังหวะด้วย

การทดสอบเครื่องมือวิเคราะห์เสริม เช่น Improvado AI Agent สามารถใช้เป็นขั้นตอนแรกที่ใช้งานได้จริง เครื่องมือนี้เป็นตัวอย่างว่า AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร โดยมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนซึ่งสนับสนุนวัตถุประสงค์ทางการตลาดโดยตรง

คำถามที่พบบ่อย