Informasi ini sangat berharga untuk membuat keputusan strategis seperti penyesuaian jam operasional, peningkatan fasilitas, dan pengembangan koleksi yang lebih target.
Analitik berbasis AI juga memungkinkan perpustakaan untuk melakukan segmentasi pengguna lebih lanjut, mengidentifikasi kelompok pengguna dengan kebutuhan serupa, dan menyusun strategi layanan khusus yang sesuai dengan segmen tersebut. Misalnya, jika data menunjukkan bahwa sejumlah besar mahasiswa sering mencari materi pada jam-jam tertentu, perpustakaan bisa menyediakan sumber daya tambahan atau bantuan staf pada waktu-waktu puncak tersebut.
Lebih jauh, AI dapat membantu perpustakaan dalam mengukur dan meningkatkan efektivitas program dan layanan mereka. Analisis data tentang partisipasi dan umpan balik program dapat digunakan untuk menyempurnakan penyelenggaraan acara masa depan dan meningkatkan tingkat kepuasan pengguna.Â
Selain itu, alat prediktif berbasis AI dapat membantu perpustakaan mengantisipasi permintaan akan topik atau judul tertentu, memungkinkan mereka untuk proaktif dalam pengadaan dan pemasaran.
Integrasi AI dalam analitik pengguna tidak hanya membawa perpustakaan lebih dekat dengan pengunjungnya melalui layanan yang lebih baik dan lebih personal, tetapi juga menempatkan perpustakaan sebagai institusi yang terdepan dalam menggunakan teknologi untuk meningkatkan akses dan penyebaran pengetahuan.Â
Ini menegaskan kembali peran perpustakaan sebagai pusat kegiatan intelektual dan sosial dalam komunitasnya.
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H