Discovery AI for AI business

고객 데이터로 작업하고 그것이 실제로 무엇을 의미하는지 알아내려고 애쓰다가 부담감을 느낀다면 혼자가 아닙니다. 이것이 제가 AI 비즈니스를 위한 Discovery AI를 시도한 이유입니다. Discovery AI는 수많은 고객 정보를 선별하고 추세나 행동을 강조하므로 추측 게임을 할 필요가 없습니다. 솔직히 말해서 시간을 절약할 수 있을지 아니면 혼란스러운 상황에 대시보드를 하나 더 추가할 수 있을지 궁금했습니다.

좋은 것들

저에게 정말 마음에 들었던 점은 데이터 과학 학위가 없어도 고객 행동을 분석하는 방법이었습니다. 저는 숫자를 잘 아는 사람은 아니지만 Discovery AI의 인터페이스는 꽤 접근하기 쉽습니다. 고객 데이터를 업로드하거나 연결하면 실제로 의미가 있는 추세와 예측이 드러납니다. 예를 들어, 제가 별로 주의를 기울이지 않았던 제품 카테고리에 대한 관심이 급증했다는 사실을 지적해 주었고, 이는 우리 팀이 마케팅 접근 방식을 즉시 조정하는 데 도움이 되었습니다. 팀 간 협업 측면도 깔끔합니다. 데이터 전문가가 아닌 사람들과 이러한 통찰력을 공유하는 것이 제가 사용했던 일부 투박한 BI 도구보다 훨씬 쉽습니다.

그다지 좋지 않은 것

하지만 완벽하지는 않습니다. 인터페이스는 사용자 친화적이지만 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 약간 기본적이거나 느리게 느껴질 수 있습니다. 또한 기본 보기가 내가 보고 싶은 것과 항상 일치하지 않기 때문에 보고서에 대한 사용자 정의 옵션이 더 많았으면 좋겠습니다. 게다가 가격이나 라이선스에 대한 정보를 많이 찾을 수 없었기 때문에 장기적으로 예산에 맞는지 알지 못한 채 완전히 커밋하는 것을 조금 주저하게 되었습니다. 1인 기업가이거나 소규모 팀인 경우 이는 과잉일 수 있습니다. 아마도 더 간단한 도구를 사용하는 것이 더 나을 것입니다.

결론

회사에서 많은 고객 데이터를 처리하고 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 덜 기술적인 방법을 원하는 경우 웹 앱용 AI 비즈니스를 위한 Discovery AI를 시도해 볼 가치가 있습니다. 가장 화려하거나 사용자 정의가 가능한 도구는 아니지만 복잡한 데이터를 팀 전체가 실제로 사용할 수 있는 것으로 바꾸는 작업을 수행합니다. 간단한 고객 추세 분석이 필요하고 스프레드시트로 씨름하고 싶지 않다면 이 방법을 시도해 보세요. 1인 사용자나 예산에 민감한 사람들을 위해 계속 찾아보세요. 1인 쇼보다 팀을 위해 더 많이 설계되었습니다.