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Cómo combinar ciencia de datos e inteligencia artificial sin tener experiencia en ninguna de ellas (consejos y herramientas de expertos)


Como especialista en marketing, probablemente haya notado la importancia de los datos en la toma de decisiones y la elaboración de estrategias. Probablemente también esté cansado de estar atascado en la recopilación y presentación de informes de datos manualmente.

La ciencia de datos es parte integral del mundo del marketing, pero el tiempo es dinero y el tiempo que dedica a trabajar con grandes conjuntos de datos podría destinarse a realizar otras tareas, como el marketing de contenidos.

Afortunadamente, la inteligencia artificial puede combinarse con la ciencia de datos de muchas maneras para facilitar su trabajo como especialista en marketing sin descuidar prácticas esenciales como la generación de informes de datos.

Exploraremos la conexión entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial y las herramientas que puede utilizar como especialista en marketing independientemente de su nivel de habilidad en análisis de datos.

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Diferencia entre ciencia de datos e inteligencia artificial

La ciencia de datos es un término general que describe el análisis, la gestión y la interpretación de grandes cantidades de datos para informar la toma de decisiones.

La inteligencia artificial es un campo en el que una computadora o un robot completa tareas que normalmente requieren inteligencia y discernimiento humanos.

Aunque la ciencia de datos y la inteligencia artificial son campos diferentes, a menudo se combinan para optimizar tareas, mejorar la eficiencia, resolver problemas o aumentar la productividad.

Por ejemplo, la IA a menudo depende de que los científicos de datos estudien, limpien y alimenten datos para que la máquina pueda aprender y mejorar. Sin embargo, la ciencia de datos depende menos de la IA, ya que la ciencia puede analizar y explicar conjuntos de datos por sí sola.

Sin embargo, la IA puede extraer información de los datos de una manera que no es posible con las técnicas típicas de ciencia de datos. Este es especialmente el caso de tipos de datos enriquecidos como vídeos o grandes volúmenes de datos.

Ejemplos de IA en ciencia de datos

A continuación se muestran algunos ejemplos de IA en el mundo de la ciencia de datos.

IA en la redacción de encuestas

Es común utilizar encuestas para recopilar datos e información sobre su audiencia y consumidores, y la IA a menudo se aprovecha para automatizar muchos aspectos del proceso de encuesta.

Las encuestas de IA eliminan la necesidad de intervención humana en tareas como la entrada de datos y el análisis de informes de encuestas.

Aprovechar la IA con la redacción y ejecución de encuestas permite a las organizaciones recopilar automáticamente respuestas de varios canales, como formularios en línea y chatbots.

A partir de ahí, la IA puede categorizar la información según criterios predeterminados, analizar patrones y tendencias y generar un informe basado en sus hallazgos más rápido que si se hiciera manualmente.

IA en la recopilación de datos

Una forma en que la IA suele funcionar en la recopilación de datos es el web scraping, que implica el uso de bots o scripts automatizados para extraer datos de sitios web. La IA permite a estos robots identificar patrones e información de forma rápida y eficiente en los datos.

A su vez, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos sobre sus productos, servicios o estrategias de marketing.

La recopilación de datos de IA también ayuda a ofrecer una experiencia de usuario más personalizada en un sitio web. La IA puede recopilar datos sobre el comportamiento y las preferencias del usuario para recomendar productos o contenidos adaptados a cada visitante.

Las experiencias personalizadas mejoran la probabilidad de conversión y participación. Este proceso es frecuente y útil para los sitios web de comercio electrónico.

Muchos sitios de comercio electrónico utilizan IA para recopilar y analizar datos sobre el comportamiento de los clientes y utilizar esa información para proporcionar recomendaciones de productos personalizadas o campañas específicas.

Herramientas de datos que utilizan IA

A continuación se presentan algunas herramientas de inteligencia artificial útiles para recopilar y analizar datos que puede aprovechar en proyectos futuros.

1. cuadro

Esta herramienta de análisis y visualización de datos permite a los usuarios interactuar con sus datos y es una plataforma excelente si tiene poca o ninguna experiencia en codificación o análisis de datos.

Con Tableau, puede crear y compartir informes en plataformas móviles y de escritorio.

Tableau también admite cálculos complejos, paneles y combinación de datos, que combinan datos de varias fuentes en un conjunto de datos útil.

2. Copiloto de GitHub

GitHub Copilot es un asistente de programación que proporciona sugerencias de autocompletar a los programadores. Los desarrolladores pueden usar GitHub Copilot mientras escriben código o usan indicaciones básicas en lenguaje natural que le dicen a Copilot lo que quieren que haga.

La herramienta de datos puede completar muchas tareas de codificación y domina muchos lenguajes de codificación, como Python, Go y JavaScript. Aún mejor, no es necesario saber codificar para usarlo.

3. ChatSpot

ChatSpot es el robot CRM conversacional de HubSpot al que los profesionales de ventas, marketing y servicios pueden conectarse a HubSpot para aumentar la productividad y optimizar diferentes procesos: informes de datos.

Los profesionales pueden utilizar comandos basados ​​en chat para dirigir a ChatSpot a generar informes, crear nuevos segmentos y gestionar clientes potenciales.

4. Microsoft Power BI

La plataforma de inteligencia empresarial de Microsoft permite a los usuarios clasificar y visualizar datos para obtener información valiosa. Los usuarios pueden importar datos desde casi cualquier fuente y crear paneles e informes de inmediato.

Además, Microsoft Power BI permite a los usuarios crear sus propios modelos de aprendizaje automático y utilizar otras funciones impulsadas por IA para analizar datos.

5. Akkio

Las herramientas de pronóstico y análisis de negocios de Akkio ayudan a los usuarios a analizar sus datos y predecir resultados potenciales. La herramienta está destinada a principiantes y es especialmente útil para ventas, marketing y análisis predictivo.

Con Akkio, puede cargar su conjunto de datos y seleccionar la variable que desea predecir, lo que ayuda a Akkio a construir una red neuronal alrededor de esa variable.

Cómo elegir las herramientas adecuadas

Encontrar la herramienta de IA adecuada que le ayude a recopilar, gestionar y analizar datos puede resultar complicado, pero no imposible. Debe evaluar sus habilidades y preferencias para encontrar la mejor herramienta para su próximo esfuerzo en ciencia de datos.

Pregúntese qué parte del proceso de datos está intentando simplificar o mejorar. ¿Qué tan competente eres en informes o codificación? ¿Cuál es tu nivel de habilidad?

Por ejemplo, si estás familiarizado con lenguajes de programación como Python, querrás encontrar herramientas que sean compatibles con este lenguaje. Si actualmente utilizas herramientas como Microsoft o HubSpot, busca herramientas compatibles o integradas.

No es necesario ser un científico ni un programador experto para utilizar la IA en sus proyectos de datos de ventas o marketing. Todo lo que necesita son las herramientas adecuadas que se ajusten a sus conocimientos y necesidades.

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