Использование искусственного интеллекта для анализа кейс-стади: практические инструменты и упражнения

Маркетологи всё чаще обнаруживают, что искусственный интеллект и машинное обучение, как бы к ним не относились, все в большей степени подходят для решения их бизнес-задач. Каждый день появляются новые, удобные в использовании продукты на их основе. И поскольку возможности маркетинга в области ИИ и машинного обучения дают маркетологам B2B больше возможностей для расширения возможностей для привлечения клиентов, эта прорывная технология готова стать стандартной передовой практикой, как только она станет доступной и понятной большинству специалистов. Объясняем, как это работает.

Кейс-метод даёт представление о решении или наборе решений, описывает почему, данные решения были приняты, каким образом они внедрялись, и к какому результату привели. Кейс-стади – это тип исследования, направленный на изучение особенности и сложности одного конкретного случая. 

Здесь рассказываем, как работает ИИ в анализе методом кейс-стади и чем это полезно. Допустим, вы анализируете кейс-стади по увеличению продаж в розничной сети. Вы решаете использовать искусственный интеллект для анализа. Ваши шаги могли бы выглядеть так:

• Сбор данных: Вы используете API для получения данных о продажах, инвентаре и клиентском отзыве из различных источников.
• Анализ текстовых данных: Применяя NLP, вы анализируете отзывы клиентов, чтобы понять, какие аспекты продукта вызывают наибольший интерес у покупателей.
• Кластеризация данных: Вы используете метод кластеризации для выявления сегментов клиентов с общими покупательскими привычками.
• Прогнозирование и классификация: Вы создаете модель машинного обучения, которая прогнозирует, какие товары будут популярными в следующем месяце на основе исторических данных о продажах и инвентаре.
• Визуализация данных: Вы строите графики и диаграммы, чтобы визуализировать изменение продаж и сегментацию клиентов.

А теперь рассмотрим подробнее каждый из пунктов. 

Автоматическое извлечение ключевой информации

Используйте NLP для извлечения ключевых слов, фраз и сущностей из текста кейс-стади. Natural Language Processing (NLP) библиотеки, такие как SpaCy или NLTK.

NLP — одно из направлений искусственного интеллекта, которое работает с анализом, пониманием и генерацией живых языков, чтобы взаимодействовать с компьютерами и устно, и письменно, используя естественные языки вместо компьютерных. NLP-модели применяются в Machine translation (Google Translate), Natural language generation, поисковых системах, спам-фильтрах, Sentiment Analysis и чат-ботах.

С помощью инструмента можно собирать данные из различных источников, связанных с вашим кейсом, благодаря интеграции данных с API.

Например, если вы анализируете кейс маркетинговой кампании, вы можете использовать API социальных сетей, чтобы собрать данные о количестве лайков, комментариев и активности пользователей.

Например, для понимания подайте текст кейса на вход NLP-модели и получите список ключевых слов и фраз, которые могут быть важными для анализа.

Используйте NLP для анализа текстовых данных, таких как обзоры клиентов или комментарии. Проведите анализ тональности текстов, чтобы определить, как клиенты отзываются о продукте или услуге в кейсе.

 2. Кластеризация данных

Используйте кластеризацию для выявления групп схожих элементов в данных. Методы кластеризации (например, k-средних или DBSCAN). Методы кластеризации - это алгоритмы, которые позволяют автоматически разделить набор данных на группы (кластеры) в соответствии с их сходством. Один из самых популярных методов кластеризации — k-means.

K-means — это итеративный алгоритм, который разделяет набор данных на k кластеров. Он работает следующим образом:

1. Инициализация: выбирается k случайных центроидов - точек, которые представляют центры каждого кластера.

2. Присваивание: каждая точка данных присваивается ближайшему к ней центроиду.

3. Пересчет: центроиды пересчитываются как среднее значение всех точек, принадлежащих к данному кластеру.

4. Повторение: шаги 2 и 3 повторяются до тех пор, пока центроиды не стабилизируются.

После завершения алгоритма k-means каждая точка данных будет принадлежать одному из k кластеров, и можно будет использовать эти кластеры для группировки кейс-стади. Кластеризуйте набор кейс-стади на основе схожести их описаний или решений, чтобы выделить области схожих проблем. Примените кластеризацию к данным о покупателях в кейсе, чтобы выявить сегменты клиентов с общими характеристиками.

Для использования k-means для группировки кейс-стади в категории сначала необходимо представить каждый кейс-стади в виде набора признаков. Эти признаки могут быть числовыми или категориальными значениями, которые описывают каждый кейс-стади.

Затем применяется алгоритм k-means, где каждый кейс-стади будет представлять точку в многомерном пространстве на основе его признаков. Алгоритм найдёт оптимальные центроиды и разделит кейс-стади на k кластеров.

После группировки похожих кейс-стади в категории можно анализировать каждый кластер отдельно, чтобы выявить общие тенденции и закономерности. Например, обнаружить, что кейс-стади из одного кластера имеют схожие характеристики или свойства, что может помочь лучше понять их общие особенности или проблемы.

Таким образом, методы кластеризации, такие, как k-means, предоставляют мощный инструмент для группировки похожих кейс-стади в категории и выявления общих тенденций, что может быть полезно для анализа данных и принятия решений.

Анализ сентимента

Проанализируйте, какие эмоции и тональность присутствуют в тексте кейса. В этом вам помогут Библиотеки для анализа тональности (например, VADER Sentiment Analysis). Это инструменты, разработанные для определения эмоциональной окраски текста. Они используются в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и машинного обучения. 

Работа таких библиотек основана на анализе лексических, семантических и синтаксических характеристик текста для определения его эмоциональной окраски. Они могут использовать словари со словами и фразами, которые имеют определенную эмоциональную значимость (например, "счастливый", "грустный", "яростный" и т. д.), и присваивать им соответствующие значения.

VADER Sentiment Analysis, например, использует словарь с оценками тональности для английского языка. Этот словарь содержит слова и фразы, которые имеют положительную или отрицательную окраску. Библиотека анализирует текст и присваивает каждому слову или фразе оценку на основе словаря. Затем она комбинирует эти оценки, учитывая контекст и грамматику предложения, чтобы определить общую эмоциональную окраску текста.

Оцените, какие части кейса вызывают положительные или отрицательные эмоции, чтобы понять, какие аспекты были ключевыми в успехе или неудаче.

Извлечение ключевых фраз и аргументов

Используйте ИИ для извлечения ключевых фраз и аргументов, которые приводятся в кейсе. Например, алгоритм извлечения информации для автоматического определения главных аргументов и факторов в кейсе.

Алгоритмы извлечения информации (Information Extraction, IE) — это методы обработки естественного языка, которые позволяют автоматически извлекать структурированную информацию из неструктурированных текстов. Алгоритмы IE обычно состоят из нескольких этапов:

1. Сегментация: текст разбивается на отдельные предложения или фразы для более точного анализа.

2. Токенизация: каждое предложение разбивается на отдельные слова или токены.

3. Частеречная разметка: каждому слову присваивается часть речи (существительное, глагол, прилагательное и т. д.).

4. Именованное сущностное распознавание (Named Entity Recognition, NER): выделение именованных сущностей, таких как имена людей, места, организации и т. д.

5. Определение отношений: алгоритмы анализируют синтаксические и семантические связи между словами и фразами, чтобы определить отношения между именованными сущностями и другими элементами текста.

6. Извлечение информации: на основе предыдущих шагов, алгоритмы извлекают конкретные факты или события из текста и структурируют их в соответствии с заданными правилами или шаблонами.

7. Пост-обработка: полученная информация может быть дополнительно обработана или проанализирована для получения более полной картины или для принятия решений.

Примером применения алгоритмов IE может быть автоматическое извлечение информации о расписании событий из текстов программ мероприятий или извлечение данных о товарах и ценах из онлайн-магазинов.

Прогнозирование результатов

Постройте модели для прогнозирования возможных результатов, основанные на данных из кейс-стади. Например, если ваш кейс-стади связан с рыночными тенденциями, вы можете построить модель для прогнозирования будущих трендов на основе данных из кейса. Например, вы можете создать модель прогнозирования продаж на основе исторических данных о продажах из вашего кейса.

Воспользуйтесь для этого моделями машинного обучения, например, регрессией или классификацией. Модели машинного обучения — это алгоритмы, которые обучаются на основе предоставленных данных и используют эту информацию для прогнозирования или классификации новых данных. Они позволяют компьютеру "обучиться" на основе опыта и сделать предсказания или принять решения без явного программирования.

Модели регрессии используются для прогнозирования непрерывных числовых значений. Они строят математическую функцию, которая описывает зависимость между входными данными и выходными значениями. Например, модель регрессии может быть использована для предсказания цены недвижимости на основе различных факторов, таких как площадь, количество комнат и т. д.

Модели классификации, напротив, используются для разделения данных на различные категории или классы. Они строят функцию, которая отображает входные данные на определенные классы. Например, модель классификации может быть использована для определения, является ли электронное письмо спамом или не спамом на основе его содержимого и других признаков.

 Создание автоматизированных отчётов

Создайте автоматизированные отчеты на основе данных из кейс-стади, что позволит быстро анализировать результаты. Например, интерактивный отчет, который отображает ключевые метрики и выводы из кейс-стади. 

Системы генерации отчётов, такие как Tableau или Power BI, работают путём сбора данных из различных источников, их обработки и представления в виде интерактивных отчетов и визуализаций. Системы генерации отчётов обычно предлагают широкий набор инструментов для настройки отчетов, включая возможность добавления интерактивности, создания сводных таблиц, применения расширенных аналитических функций и многое другое. Они также позволяют пользователям сохранять и делиться созданными отчетами с другими людьми. Постройте графики или диаграммы, чтобы визуализировать изменение ключевых метрик во времени в вашем кейсе.

Когда отчёт готов, пользователь может экспортировать его в различные форматы, такие как PDF, Excel или изображение, или же опубликовать его на веб-портале, чтобы другие пользователи могли получить доступ к нему.

Таким образом, системы генерации отчётов облегчают процесс сбора, обработки и представления данных, позволяя пользователям создавать информативные и интерактивные отчеты и визуализации.

Представьте, что у вас есть кейс-стади о рынке смартфонов, и вы хотите определить, какие факторы влияют на успешность продажи смартфонов. Вы используете алгоритмы анализа тональности, чтобы выявить, какие характеристики смартфонов (например, камера или процессор) упоминаются с положительными отзывами и какие с негативными. После анализа вы обнаруживаете, что качество камеры сильно влияет на успешность продаж, что может быть ключевой информацией для будущих решений компании.

Исследование кейса с использованием ИИ может предоставить более глубокие и точные аналитические результаты, которые помогут вам принимать обоснованные бизнес-решения.