كيفية استخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات الأعمال المستهدفة

بغض النظر عن الحجم، تواجه معظم الشركات نفس التحديات - المنافسون الأقوياء، ومتطلبات العملاء والسوق المتطورة. أضف إلى ذلك، عدم كفاءة سير العمل، وصوامع البيانات وارتفاع التكاليف، وهناك حاجة متزايدة للأدوات التي يمكن أن تساعدك في منحك ميزة. أدخل تحليلات الذكاء الاصطناعي.

وفقًا لتقرير حالة وسائل التواصل الاجتماعي لعام 2023، يتفق 96% من قادة الأعمال على أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) يمكن أن يساعدا الشركات على تحسين عملية صنع القرار بشكل كبير. إنهم يتبنون بفارغ الصبر البيانات المدعمة بالذكاء الاصطناعي لتسويق الذكاء الاصطناعي ليزدهر ويتطور في بيئة أعمال ديناميكية تعتمد على البيانات.

في هذه المقالة، سنتعمق في تحليلات الذكاء الاصطناعي وكيف تختلف عن طرق تحليل البيانات التقليدية لذكاء العلامة التجارية. وسنرى أيضًا كيف يمكن أن توفر للشركات، مثلك، نموًا مستدامًا في السوق والتفوق على منافسيك.

ما هي تحليلات الذكاء الاصطناعي؟

تحليلات الذكاء الاصطناعي هي عملية استخراج معلومات مفيدة من البيانات الضخمة باستخدام التعلم الآلي المتقدم (ML) ومهام الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يتم استخدامه لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة.

عند تطبيقها في التسويق، تستخرج تحليلات الذكاء الاصطناعي رؤى ذات معنى من مصادر البيانات المختلفة مثل الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي، ومراجعة مواقع الويب، ومنتديات العملاء، وبيانات الاستطلاع. تساعد هذه الأفكار الفرق متعددة الوظائف، مثل التسويق والمبيعات وأبحاث المنتجات والموارد البشرية والعلاقات العامة، على أداء وظائفهم بشكل أكثر فعالية وكفاءة.

ونظرًا لأن تحليل البيانات يتم تلقائيًا، فإنه يزيل التبعيات على المهام اليدوية، مما يزيد من دقة النتائج وتوقيت التقارير. كما أنه يوفر الوقت حتى يتمكن الموظفون من التركيز على الأجزاء الأكثر استراتيجية وتعقيدًا في وظائفهم.

ما الفرق بين تحليلات الذكاء الاصطناعي والتحليلات التقليدية؟

تستخدم تحليلات الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات الضخمة، مما يمكّنها من معالجة كميات كبيرة من البيانات الأولية المعقدة وغير المنظمة بسرعة ودقة وسهولة. وفي المقابل، تتطلب التحليلات التقليدية المزيد من التحليل اليدوي للبيانات.

على الرغم من أن التحليل التقليدي للبيانات موجود منذ فترة طويلة، إلا أنه يحتوي على عيوب معينة أدت إلى زيادة الطلب على تحليلات الذكاء الاصطناعي. أولاً، التحليلات التقليدية ليست فعالة جدًا في تحليل كميات معقدة أو كبيرة من البيانات.

والأهم من ذلك، أنه لا يمكنه سوى تحليل نطاق محدود من البيانات التاريخية لتوفير رؤى وصفية وتشخيصية وتنبؤية وتوجيهية.

وإليك كيف حولت تحليلات الذكاء الاصطناعي التحليلات التقليدية:

• التحليلات الوصفية: تفسر الأداء بناءً على البيانات الموجودة وتركز على الإبلاغ عن ملخص سريع للرؤى. تقدم تحليلات الذكاء الاصطناعي تقريرًا أكثر شمولاً عن الأداء المستمر باستخدام تحليل الاتجاهات بحيث يكون لدى العلامات التجارية رؤية شاملة للعوامل والتغيرات المختلفة مع مرور الوقت.
• التحليلات التشخيصية: يتم استخدامها لفهم نتائج الأعمال من خلال تحليل البيانات التاريخية لتحليل السببية. فهو يحدد العلاقات في البيانات لفهم السبب الجذري للنتيجة. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات التاريخية والبيانات في الوقت الفعلي من مصادر مختلفة للعثور على الأنماط والاتجاهات والشذوذات بسرعة وكفاءة أكبر.
• التحليلات التنبؤية: تستخدم للتنبؤ بالاتجاهات والنتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية باستخدام النماذج الإحصائية وتقنيات التنبؤ. يستخدم الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي والتعلم العميق للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، مما يوفر تنبؤات أسرع وأكثر دقة.
• التحليلات الإرشادية: توفر رؤى قابلة للتنفيذ من رؤى التحليل التنبؤي لتحسين أداء الأعمال في المستقبل. وهي محدودة بالبيانات التاريخية والمتغيرات التنبؤية، مما قد يجعل الاقتراحات قديمة بحلول الوقت الذي تستخدمها فيه في الحملة. يمكّنك الذكاء الاصطناعي من تحليل البيانات في الوقت الفعلي من خلال حساب التغيير في المتغيرات فور حدوثها حتى تتمكن الشركات من مراقبة استراتيجيات الحملة وتوجيهها على الفور.

ما هي الركائز الأربع لتحليلات الذكاء الاصطناعي؟

تعتمد تحليلات الذكاء الاصطناعي على أربع مهام فرعية مهمة للذكاء الاصطناعي لتوفير رؤى - التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والشبكات العصبية (NNs) والتعلم العميق (DL). تعمل هذه التقنيات معًا لاستخراج معلومات مفيدة من البيانات الأولية والمتباينة.

التعلم الالي

يساعد التعلم الآلي أدوات تحليل الذكاء الاصطناعي على تحديد أنماط البيانات تلقائيًا حتى يمكن تجميعها للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ. فهو يساعد في معالجة البيانات الضخمة بكفاءة لتحديد نقاط البيانات ذات الصلة للتحليل التنبئي.

يتيح ذلك للشركات، على سبيل المثال، أتمتة تحليل بيانات العملاء من خلال معالجة تعليقات تجربة العملاء ومراجعات المنتجات وبيانات الاستماع الاجتماعي، في الوقت الفعلي تقريبًا، للحصول على رؤى في الوقت المناسب.

معالجة اللغة الطبيعية

تتيح معالجة اللغة الطبيعية لأداة تحليل الذكاء الاصطناعي فهم اللغة البشرية وتفسيرها حتى تتمكن من معالجتها وتحليلها للحصول على معلومات ذات معنى. تعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أمرًا محوريًا للتحليل الدقيق لبيانات الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء والمدونات والمقالات الإخبارية وغيرها من البيانات النصية، بما في ذلك الأرقام والرموز التعبيرية.

الشبكات العصبية

الشبكات العصبية هي خوارزميات مصممة لفهم العلاقات بين نقاط البيانات التي يحددها التعلم الآلي. وهي مستوحاة من كيفية عمل الدماغ البشري وتتكون من طبقات مترابطة من العقد أو الخلايا العصبية التي تتذكر العلاقات في البيانات وتتعلم منها. ونتيجة لذلك، تصبح أداة الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً وأكثر دقة بمرور الوقت، مما يجعلها فعالة من حيث التكلفة على المدى الطويل.

تعلم عميق

خوارزميات التعلم العميق عبارة عن شبكات عصبية متقدمة تعالج البيانات الأولية المعقدة باستخدام طبقات متعددة من العقد المترابطة. وهذا يمكّنها من التكيف مع مجموعة متنوعة من أنواع البيانات ومجموعات البيانات واستخراج رؤى أعمق لتحليل أكثر تعقيدًا بكثير من تحليلات البيانات التقليدية.

لماذا يجب أن نستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات؟

تعمل تحليلات الذكاء الاصطناعي على تمكين الشركات من أتمتة المهام المتكررة ومعالجة البيانات المعقدة بشكل أكثر كفاءة. مما يجعل القياس سهلاً وبدون احتكاك. يمكن لهذه الأدوات معالجة الآلاف من استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) في دقائق، مما يوفر لك معلومات مهمة حول علامتك التجارية وخدمة العملاء والتحليل التنافسي في غضون دقائق. يساعد هذا فريقك على التركيز على الجوانب الإستراتيجية مثل تقديم خدمة عملاء ممتازة وتجربة العلامة التجارية.

خذ عينة من هذا - وفقًا لمؤشر Sprout Social لعام 2023، يلاحظ 76% من المستهلكين ويقدرون عندما تعطي الشركات الأولوية لدعم العملاء. يتوقع العملاء خدمة مخصصة أكثر من مجرد حل مشكلة بسرعة. إنهم يريدون تفاعلًا شخصيًا أصيلًا ومتفاعلًا.

لا يمكن تحقيق هذا المستوى من التخصيص إلا من خلال توفر بيانات دقيقة وفي الوقت المناسب والتي ستخبرك بأفضل السبل لإرضاء المستهلكين وتعزيز قاعدة عملائك المخلصين.

على سبيل المثال، ستخبرك إمكانية الاستماع الخاصة بـ Sprout بالموضوعات الرائجة في المحادثات الاجتماعية حول علامتك التجارية، والمصطلحات ذات الصلة التي يستخدمها العملاء والمشاعر السائدة حول هذه المواضيع. يمكنك الحصول على صورة كاملة لما هو في قمة اهتماماتك في المحادثات الاجتماعية واكتشاف المواضيع والمواضيع المشتركة المتعلقة بعلامتك التجارية ومنتجاتك وخدماتك.

ما هي فوائد تطبيق تحليلات الذكاء الاصطناعي؟

تعمل تحليلات الذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة عمل الشركات من خلال مساعدتها على أتمتة المهام، حتى تتمكن من تحويل المواهب إلى مجالات أكثر تعقيدًا واستراتيجية. وبالتالي تمكين الشركات من النمو والتوسع بشكل أسرع من ذي قبل. فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي تفيد بها تحليلات الذكاء الاصطناعي الشركات اليوم.

أتمتة

يساعد تحليل الذكاء الاصطناعي الشركات على أتمتة الحسابات الإحصائية لمراقبة مقاييس مؤشر الأداء الرئيسي (KPI) عبر الأنظمة الأساسية. يؤدي هذا إلى زيادة الكفاءة حيث يتم تقليل المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً وتسريع تحليل البيانات لاستخلاص رؤى ذات صلة بالعلامة التجارية والعملاء. توفر هذه الأتمتة المستندة إلى التعلم الآلي وقتًا ثمينًا للتركيز على التخطيط والاستراتيجية مع تقليل الاحتكاك في سير العمل وعبء العمل.

على سبيل المثال، باستخدام أداة الذكاء الاصطناعي، لم تعد الشركات بحاجة إلى تعيين موظفين للتحقق من كل بريد إلكتروني أو تذكرة للعميل لفهم الطلب أو الشكوى. يمكن لهذه الأدوات تحليل جميع الرسائل الواردة بسلاسة وتعيين المشاعر لها حتى يتمكن أعضاء الفريق من فرز الردود بسرعة. في Sprout، يمكنك أيضًا عرض الارتفاعات في الإشارات إلى العلامة التجارية لمراقبة مشاعر العلامة التجارية ومراقبة الأزمات المحتملة.

قابلية التوسع

تساعد تحليلات الذكاء الاصطناعي في تخفيف آلام نمو الشركة من خلال التعامل بكفاءة مع مجموعات البيانات الكبيرة من مصادر متباينة لتوفير رؤى في الوقت الفعلي - وهو أمر غير ممكن مع طرق تحليل البيانات التقليدية.

عند دمجها مع برنامج إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاص بالشركة وذكاء الأعمال، تعمل هذه الأدوات على زيادة إنتاج الرؤى المستهدفة بشكل كبير من خلال الإسناد الترافقي لنقاط البيانات وتحديد الأنماط في ملفات تعريف العملاء وأنماط الشراء. وبالتالي، إعطاء نظرة أكثر شمولية لعملائك الحاليين والمحتملين.

على سبيل المثال، يمكّنك تكامل Salesforce الخاص بـ Sprout من تقديم تجارب استثنائية للعملاء في كل نقطة اتصال من خلال الاستفادة من البيانات الاجتماعية عبر نظام إدارة علاقات العملاء (CRM). قم بإنشاء نقاط اتصال مخصصة طوال رحلة العميل وقم بزيادة تأثير مبادراتك أثناء تنفيذ سير العمل الفعال عبر الفرق.

دقة

تعتبر نتائج تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي أكثر دقة من طرق تحليل البيانات اليدوية. ويرجع ذلك إلى وجود مجال أقل للخطأ البشري أو التحيزات أو القيود مثل استبعاد البيانات بشكل شخصي، أو أثناء حساب المقاييس المعقدة، خاصة من مصادر متعددة.

تطبيقات الأعمال لتحليلات الذكاء الاصطناعي

تستخدم الشركات تحليلات الذكاء الاصطناعي لتحقيق عائد أقوى على الاستثمار (ROI) من بياناتها الاجتماعية والرقمية، مع دعم الإنتاجية والنمو من خلال الأتمتة الذكية. دعونا نحفر أعمق.

تحليل المشاعر

تقوم خوارزميات تحليل المشاعر بمسح بيانات التعليقات لتحديد أولويات المواضيع والمواضيع الرئيسية، مما يمنح العلامات التجارية رؤية متعمقة للشكاوى الشائعة أو مشكلات المنتج أو الخدمة المتكررة. وبهذه الطريقة، يمكن للعلامات التجارية تطوير استراتيجيات استباقية لضمان تجربة أفضل للعملاء لتعزيز الولاء للعلامة التجارية.

تمنحك أداة تحليل المشاعر الخاصة بـ Sprout لمحة سريعة عن مشاعر علامتك التجارية من خلال تسليط الضوء على المشاعر الإيجابية والسلبية والمحايدة في الرسائل وبيانات الاستماع الاجتماعي. يمكنك رؤية اتجاهات المشاعر على مدار فترات وتحليل المواضيع والمحادثات بناءً على الموضوعات دون عناء. استخدم هذه البيانات لتحسين رسائل منتجك وتعزيز تفاعلات رعاية العملاء وتحسين استراتيجيات التسويق.

توقعات الطلب

تتيح تحليلات الذكاء الاصطناعي للشركات فهم تفاعلات العملاء ودوافع الشراء بشكل أفضل. فهو يساعدهم على تحليل مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة وكفاءة لفهم التفضيلات والسلوك الفردي. ويساعد ذلك العلامة التجارية على التنبؤ بالطلب المستقبلي بناءً على التركيبة السكانية المحددة للعملاء ومؤشرات السوق. كما أنها تساعدهم على تحسين عروضهم من خلال تخصيصها خصيصًا لشرائح مختلفة من العملاء.

عينة من هذا. يرغب أحد الفنادق، الذي يتوقع ارتفاعًا كبيرًا في عدد النزلاء خلال أشهر الصيف، في توفير درجة أعلى من تجربة النزلاء الشخصية لتحقيق قدر أكبر من رضا العملاء. يمكن للشركة الحصول على رؤى قيمة في هذا الصدد من خلال استخدام أداة تحليلات الذكاء الاصطناعي لتحليل رسائل العملاء ورسائل البريد الإلكتروني الخاصة بخدمة العملاء والمراجعات وملفات تعريف الضيوف. ومن خلال ذلك، قد يكتشفون أن معظم الضيوف سيقدرون مرافق رعاية الأطفال حتى يتمكنوا من الاستمتاع بإقامتهم بشكل أكبر.

ومن خلال إضافة هذه المنشأة خلال أشهر الصيف، لا يصبح الفندق مستعدًا لتلبية الطلب المتزايد فحسب، بل يستفيد أيضًا من الفرصة لتحسين رضا العملاء، وبالتالي ولاء أقوى.

مراقبة الأعمال

يمكن لتحليلات الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات في المقالات الإخبارية والمنتديات مثل Reddit والمحادثات الاجتماعية في وقت واحد، سواء على علامتك التجارية أو المنافسين. يمكنك استخدام هذه البيانات لاكتشاف الثغرات في إدراك العلامة التجارية واتخاذ خطوات علاجية لإدارة السمعة أو تحسين المنتجات أو الخدمات.

في Sprout، يمكنك أيضًا تتبع أداء المنافسين على قنوات مختلفة. على سبيل المثال، يمكنك تحليل منافسيك على فيسبوك من خلال الحصول على مقاييس متعمقة حول مؤشرات الأداء الرئيسية مثل متوسط ​​المشاركة العامة ومتوسط ​​المعجبين ونمو الجمهور ومقاييس أخرى.

أفضل 5 أدوات تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات

توفر أدوات تحليلات الذكاء الاصطناعي درجات متفاوتة من التفاصيل والرؤى. ولهذا السبب يجب عليك اختيار واحدة بناءً على احتياجاتك وخصائصك المحددة، مثل مجال عملك وحجم شركتك والجمهور المستهدف. ستحتاج أيضًا إلى التفكير فيما إذا كانت أداة الذكاء الاصطناعي ستندمج بسلاسة في البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات وسير العمل الموجودة لديك، وما إذا كانت ستلبي احتياجات التوسع الخاصة بك.

فيما يلي قائمة بأدوات تحليل الذكاء الاصطناعي الرائدة في الصناعة والتي يمكن أن تزودك بنوع الرؤى التي تحتاجها لتنمية أعمالك.

تنبت الاجتماعية

Sprout Social هو حل شامل لإدارة الوسائط الاجتماعية يستخدم تحليلات الذكاء الاصطناعي لإدارة وسائل التواصل الاجتماعي والتسويق وخدمة العملاء والاستخبارات التنافسية. كما أنه يتكامل مع مجموعة متنوعة من مصادر البيانات الرقمية بما في ذلك مواقع المراجعة مثل Reddit وإدارة علاقات العملاء مثل Salesforce وأدوات ذكاء الأعمال مثل Tableau.

تقوم أداة الاستماع الاجتماعي القوية لدينا بتحليل أكثر من 600 مليون رسالة يوميًا، وتحديد الموضوعات الرئيسية لتمنحك رؤى مستهدفة. قم بتحليل المحادثات الاجتماعية ورسائل العملاء للعثور على الموضوعات التي تلقى صدى أكبر لدى جمهورك واستخدم تلك الأفكار لإبلاغ المحتوى الخاص بك واستراتيجية رعاية العملاء.

يمكنك إجراء أبحاث سوق B2C وB2B بسهولة وتعزيز إستراتيجيتك التنافسية باستخدام ميزة التحليل التنافسي في Sprout. يمكنك العثور على رؤى مؤثرة من خلال المقاييس الرئيسية مثل ملخصات المواضيع والتركيبة السكانية للجمهور والمشاركات الإجمالية لإرشاد قراراتك وإجراء تحليل للفجوة في السوق لإيجاد طرق جديدة للنمو.

أنشئ منشورات مؤثرة باستخدام ميزة "الاقتراحات من خلال مساعدة الذكاء الاصطناعي"، التي يتم تمكينها من خلال مطالبات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، استخدم تقنية ViralPost الحاصلة على براءة اختراع من Sprout لضمان وصول منشوراتك إلى الجمهور المستهدف في أفضل الأوقات. تحسب التكنولوجيا أفضل الأوقات لنشر المحتوى وتمكنك من نشرها تلقائيًا أو يدويًا لتحقيق أقصى قدر من التفاعل والتأثير.

يساعدك صندوق الوارد الذكي المتطور والمدعم بالذكاء الاصطناعي في Sprout على التعرف بسرعة على المشاعر في الرسائل الواردة وملخصات المراجعة. يتم تعيين المنشورات تلقائيًا على أنها إيجابية أو محايدة أو سلبية حتى تتمكن فرق خدمة العملاء من تحديد أولويات الرسائل وفقًا لذلك والتصرف بسرعة.

استخدم هذه الميزات وغيرها من ميزات Sprout البديهية لإضفاء الحيوية على بياناتك وتحويل استراتيجيات التسويق الاجتماعي والرقمي الخاصة بك. اربطهم جميعًا معًا باستخدام قوالب التقارير البديهية الخاصة بنا وشارك الرؤى بشكل آمن عبر الفرق داخل المؤسسة لتحقيق تعاون أسرع وأكثر سلاسة.

يتناسب جهاز Sprout بسلاسة مع مجموعتك التقنية الحالية دون الحاجة إلى إعداد يدوي حتى تتمكن من العمل بسرعة. وبما أنه مدعوم بالتعلم الآلي المتقدم، فإنه يتعلم باستمرار من بياناتك، ويصبح أكثر ذكاءً بمرور الوقت. وبالتالي، تقليل الحاجة إلى الاستثمار المنتظم في ترقية برامجك.

الطاقة بي

Power BI هي أداة تحليلية للأعمال تم تصميمها لتحليل البيانات وتصور الرؤية. فهو يوفر رؤى شاملة للعلامة التجارية من خلال تعيين ملايين نقاط البيانات من مصادر مختلفة ذات تعقيدات مختلفة. إنه مفيد بشكل خاص إذا كنت ماهرًا في Microsoft Excel حيث يمكنك بسهولة إنشاء التقارير وتعديلها بناءً على متطلباتك ومشاركتها مع الفرق. أنت بحاجة إلى أن يكون لديك خلفية ترميزية لأنك ستحتاج إليها لفهم تعبيرات تحليل البيانات (DAX) أثناء نمذجة البيانات والعمل مع كود M لتحويلات البيانات.

MonkeyLearn

MonkeyLearn هي أداة لتحليل النصوص تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات. يمكن استخدامه لأتمتة تعليقات العملاء وتحليل بيانات الاستطلاع لتحديد الموضوعات ذات الصلة بجمهورك المستهدف واستخراج رؤى مفيدة. على الرغم من أنها تهدف إلى المساعدة في إدارة تجربة العملاء، إلا أن الأداة ليست فعالة في التعامل مع عدد كبير من تذاكر خدمة العملاء، مما يجعل من الصعب التوسع أو التكامل مع احتياجات دعم العملاء.

لوحة

Tableau عبارة عن نظام أساسي للتحليلات وتصور البيانات يمكنك استخدامه لفهم بياناتك للحصول على رؤى ذات معنى للعلامة التجارية ولإنشاء تقارير في الوقت الفعلي. مثل Sprout، يوفر Tableau اتصالاً قويًا عبر مصادر البيانات المتنوعة ويقدم عرضًا موحدًا لبياناتك ورؤيتك. تتطلب قدراتها الشاملة أن يتم تدريبك عليها حتى تتمكن من استخدام الأداة إلى أقصى إمكاناتها.

سيسينس

Sisense هي أداة لتحليل بيانات الذكاء الاصطناعي يمكنها الوصول إلى مصادر بيانات متعددة عبر الإنترنت لتقديم رؤى في تقارير مرنة. ويمكن استخدامه من قبل الفرق التي ليس لديها خبرة فنية متقدمة لإجراء تحليل أولي للبيانات لذكاء الأعمال. تحتوي الأداة أيضًا على مجموعة من الميزات المتقدمة ولكنك ستحتاج إلى التدريب عليها قبل أن تتمكن من البدء في استخدامها للحصول على رؤى.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات

يتم استخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي في الغالب في الصناعات الحيوية والمؤسسات الكبيرة مثل الرعاية الصحية والتصنيع لتسريع العمليات وتحديد تقلبات البيانات والحصول على رؤى قابلة للتنفيذ. ومع ذلك، فإن التطورات الأخيرة في التعلم الآلي من المتوقع أن تجعله ممارسة قياسية عبر الصناعات.

أولاً، أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي أقل تكلفة وأكثر سهولة في الاستخدام. إنهم يمكّنون العلامات التجارية من احتضان الابتكار ومواجهة المنافسة بثقة أكبر. يمكن للشركات جمع المعلومات التجارية من مصادر البيانات المتنوعة بسهولة من أجل فهم أعمق لسوقها. والتي بدورها يمكن استخدامها لتخصيص تفاعلات العملاء وتعزيز رضا العلامة التجارية والتوسع في أسواق جديدة ببصيرة ودقة.

استفد من الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين ورؤية عائد الاستثمار لبياناتك الاجتماعية والرقمية. استكشف أدوات تسويق الذكاء الاصطناعي المتطورة هذه لدفع أعمالك إلى الأمام من خلال الاستفادة من البيانات الاجتماعية للفوز بالعام 2024 وما بعده.