So nutzen Sie KI-Analysen für gezielte Geschäftsentscheidungen

Unabhängig von der Größe stehen die meisten Unternehmen vor den gleichen Herausforderungen: harter Wettbewerb und sich verändernde Kunden- und Marktanforderungen. Hinzu kommen Ineffizienzen in den Arbeitsabläufen, Datensilos und steigende Kosten. Dadurch wächst der Bedarf an Tools, die Ihnen einen Vorsprung verschaffen können. Betreten Sie die KI-Analyse.

Laut dem State of Social Media Report 2023 stimmen 96 % der Unternehmensführer darin überein, dass KI und maschinelles Lernen (ML) Unternehmen dabei helfen können, die Entscheidungsfindung deutlich zu verbessern. Sie nutzen eifrig KI-gestützte Daten für KI-Marketing, um in einem datengesteuerten und dynamischen Geschäftsumfeld erfolgreich zu sein und sich weiterzuentwickeln.

In diesem Artikel befassen wir uns intensiv mit KI-Analysen und wie sie sich von herkömmlichen Datenanalysemethoden für Markenintelligenz unterscheiden. Wir werden auch sehen, wie es Unternehmen wie Ihnen nachhaltiges Marktwachstum und einen Vorsprung gegenüber Ihren Mitbewerbern verschaffen kann.

Was ist KI-Analyse?

Bei der KI-Analyse handelt es sich um den Prozess der Extraktion nützlicher Informationen aus Big Data mithilfe von fortgeschrittenem maschinellem Lernen (ML) und KI-Aufgaben wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Es wird verwendet, um Muster und Trends in Daten zu identifizieren und so eine fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Bei der Anwendung im Marketing extrahieren KI-Analysen aussagekräftige Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen wie Social Media Listening, Bewertungswebsites, Kundenforen und Umfragedaten. Diese Erkenntnisse helfen funktionsübergreifenden Teams wie Marketing und Vertrieb, Produktforschung, Personalwesen und PR, ihre Arbeit effektiver und effizienter zu erledigen.

Und da die Datenanalyse automatisiert erfolgt, entfällt die Abhängigkeit von manuellen Aufgaben, wodurch die Genauigkeit der Ergebnisse und die Aktualität der Berichte erhöht werden. Außerdem wird dadurch Zeit gewonnen, sodass sich die Mitarbeiter auf strategischere und komplexere Teile ihrer Arbeit konzentrieren können.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Analysen und traditionellen Analysen?

KI-Analysen nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens zur Analyse großer Datenmengen und können so große Mengen komplexer, unstrukturierter Rohdaten schnell, genau und einfach verarbeiten. Im Gegensatz dazu erfordert die herkömmliche Analyse mehr manuelle Datenanalysen.

Obwohl es die traditionelle Datenanalyse schon seit langem gibt, weist sie bestimmte Nachteile auf, die zu einer steigenden Nachfrage nach KI-Analysen geführt haben. Einerseits sind herkömmliche Analysen bei der Analyse komplexer oder großer Datenmengen nicht sehr effektiv.

Noch wichtiger ist, dass es nur einen begrenzten Umfang historischer Daten analysieren kann, um beschreibende, diagnostische, prädiktive und präskriptive Erkenntnisse zu liefern.

So hat KI-Analyse die traditionelle Analyse verändert:

• Beschreibende Analyse: Interpretiert die Leistung auf der Grundlage vorhandener Daten und konzentriert sich auf die Meldung einer Momentaufnahme der Erkenntnisse. KI-Analysen liefern mithilfe von Trendanalysen einen umfassenderen Bericht über die kontinuierliche Leistung, sodass Marken einen ganzheitlichen Überblick über die verschiedenen Faktoren und Veränderungen im Laufe der Zeit haben.
• Diagnostische Analyse: Sie wird verwendet, um ein Geschäftsergebnis zu verstehen, indem historische Daten zur Ursachenanalyse analysiert werden. Es identifiziert Beziehungen in Daten, um die Grundursache eines Ergebnisses zu verstehen. KI kann große Mengen historischer Daten und Echtzeitdaten aus unterschiedlichen Quellen analysieren, um Muster, Trends und Anomalien schneller und effizienter zu erkennen.
• Prädiktive Analysen: Wird verwendet, um zukünftige Trends und Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten mithilfe statistischer Modelle und Prognosetechniken vorherzusagen. KI nutzt maschinelles Lernen und Deep Learning, um zukünftige Trends vorherzusagen und so schnellere und genauere Prognosen zu liefern.
• Präskriptive Analysen: Bietet umsetzbare Erkenntnisse aus Erkenntnissen der prädiktiven Analyse, um die Geschäftsleistung in der Zukunft zu verbessern. Es wird durch historische Daten und Vorhersagevariablen eingeschränkt, was dazu führen kann, dass die Vorschläge überholt sind, wenn Sie sie für eine Kampagne verwenden. Mit KI können Sie Daten in Echtzeit analysieren, indem Sie die auftretenden Variablenänderungen berechnen, sodass Unternehmen Kampagnenstrategien umgehend überwachen und anpassen können.

Was sind die vier Säulen von AI Analytics?

KI-Analysen sind auf vier wichtige KI-Unteraufgaben angewiesen, um Erkenntnisse zu liefern: maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, neuronale Netze (NNs) und Deep Learning (DL). Diese Technologien arbeiten zusammen, um aus Rohdaten und unterschiedlichen Daten aussagekräftige Informationen zu extrahieren.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen hilft KI-Analysetools dabei, Datenmuster automatisch zu identifizieren, sodass diese für umsetzbare Erkenntnisse synthetisiert werden können. Es hilft bei der effizienten Verarbeitung großer Datenmengen, um relevante Datenpunkte für die prädiktive Analyse zu identifizieren.

Dies ermöglicht es Unternehmen beispielsweise, die Analyse von Kundendaten zu automatisieren, indem sie Kundenerfahrungsfeedback, Produktbewertungen und Social-Listening-Daten nahezu in Echtzeit verarbeiten, um zeitnahe Erkenntnisse zu gewinnen.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es einem KI-Analysetool, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, sodass es sie verarbeiten und analysieren kann, um aussagekräftige Informationen zu erhalten. NLP ist von entscheidender Bedeutung für die genaue Analyse von Social-Media-Hördaten, Kundenrezensionen, Blogs, Nachrichtenartikeln und anderen textbasierten Daten, einschließlich Zahlen und Emojis.

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind Algorithmen, die entwickelt wurden, um Beziehungen zwischen Datenpunkten zu verstehen, die durch maschinelles Lernen identifiziert wurden. Sie sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus miteinander verbundenen Schichten von Knoten oder Neuronen, die sich Beziehungen in Daten merken und daraus lernen. Dadurch wird das KI-Tool mit der Zeit immer intelligenter und genauer, was es auf lange Sicht auch kostengünstiger macht.

Tiefes Lernen

Deep-Learning-Algorithmen sind fortschrittliche NNs, die komplexe Rohdaten mithilfe mehrerer Schichten miteinander verbundener Knoten verarbeiten. Dies ermöglicht die Anpassung an eine Vielzahl von Datentypen und Datensätzen und die Gewinnung tieferer Erkenntnisse für weitaus komplexere Analysen als bei herkömmlichen Datenanalysen.

Warum sollten wir KI zur Datenanalyse nutzen?

KI-Analysen ermöglichen es Unternehmen, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und komplexe Daten effizienter zu verarbeiten. Dadurch wird die Skalierung einfach und reibungslos. Diese Tools können Tausende von API-Aufrufen in wenigen Minuten verarbeiten und Ihnen so in wenigen Minuten wichtige Informationen über Ihre Marke, Kundenbetreuung und Wettbewerbsanalysen liefern. Dies hilft Ihrem Team, sich auf strategischere Aspekte wie die Bereitstellung eines hervorragenden Kundenservices und eines Markenerlebnisses zu konzentrieren.

Probieren Sie es aus: Laut dem Sprout Social Index 2023 bemerken und schätzen 76 % der Verbraucher, wenn Unternehmen dem Kundensupport Priorität einräumen. Kunden erwarten einen persönlichen Service, der über die schnelle Lösung eines Problems hinausgeht. Sie wünschen sich eine personalisierte Interaktion, die authentisch und engagiert ist.

Dieses Maß an Personalisierung kann nur erreicht werden, wenn aktuelle und genaue Daten vorliegen, die Ihnen Aufschluss darüber geben, wie Sie Verbraucher am besten zufriedenstellen und Ihren treuen Kundenstamm pflegen können.

Die Listening-Funktion von Sprout informiert Sie beispielsweise darüber, welche Themen in sozialen Gesprächen über Ihre Marke im Trend liegen, welche verwandten Begriffe Kunden verwenden und wie die Stimmung zu diesen Themen ist. Sie erhalten ein vollständiges Bild davon, was in sozialen Gesprächen im Vordergrund steht, und entdecken gemeinsame Themen und Themen rund um Ihre Marke, Produkte und Dienstleistungen.

Welche Vorteile bietet die Anwendung von KI-Analysen?

KI-Analysen verändern die Arbeitsweise von Unternehmen, indem sie ihnen helfen, Aufgaben zu automatisieren, sodass sie Talente in komplexere und strategischere Bereiche umleiten können. Dadurch können Unternehmen schneller als je zuvor wachsen und skalieren. Hier sind einige wichtige Möglichkeiten, wie KI-Analysen Unternehmen heute zugute kommen.

Automatisierung

Mithilfe der KI-Analyse können Unternehmen statistische Berechnungen automatisieren, um Key Performance Indicator (KPI)-Metriken plattformübergreifend zu überwachen. Dies steigert die Effizienz, da zeitaufwändige Aufgaben reduziert und die Datenanalyse beschleunigt wird, um relevante Marken- und Kundeneinblicke abzuleiten. Diese ML-basierte Automatisierung gibt wertvolle Zeit zurück, um sich auf Planung und Strategie zu konzentrieren und reduziert gleichzeitig Reibungsverluste und Arbeitsbelastung im Arbeitsablauf.

Mit einem KI-Tool müssen Unternehmen beispielsweise nicht mehr Personal damit beauftragen, jede E-Mail oder jedes Ticket eines Kunden zu prüfen, um die Anfrage oder Beschwerde zu verstehen. Diese Tools können alle eingehenden Nachrichten nahtlos analysieren und ihnen eine Stimmung zuordnen, sodass Teammitglieder die Antworten schnell selektieren können. Sehen Sie sich in Sprout auch Spitzen bei Markenerwähnungen an, um die Markenstimmung im Auge zu behalten und potenzielle Krisen zu überwachen.

Skalierbarkeit

KI-Analysen tragen dazu bei, die Wachstumsschwierigkeiten eines Unternehmens zu lindern, indem sie große Datensätze aus unterschiedlichen Quellen effizient verarbeiten und Echtzeit-Einblicke liefern – etwas, das mit herkömmlichen Datenanalysemethoden nicht möglich ist.

Wenn solche Tools in die Customer-Relationship-Management- (CRM) und Business-Intelligence-Software eines Unternehmens integriert werden, steigern solche Tools die Ausgabe gezielter Erkenntnisse exponentiell, indem sie Datenpunkte miteinander verknüpfen und Muster in Kundenprofilen und Kaufmustern identifizieren. Dadurch erhalten Sie eine ganzheitlichere Sicht auf Ihre aktuellen Kunden und Interessenten.

Mit der Salesforce-Integration von Sprout können Sie beispielsweise an jedem Berührungspunkt außergewöhnliche Kundenerlebnisse bieten, indem Sie soziale Daten im gesamten CRM nutzen. Schaffen Sie während der gesamten Customer Journey personalisierte Touchpoints und steigern Sie die Wirkung Ihrer Initiativen, während Sie gleichzeitig effiziente Arbeitsabläufe in allen Teams implementieren.

Genauigkeit

Ergebnisse der KI-Datenanalyse sind genauer als manuelle Datenanalysemethoden. Dies liegt daran, dass es weniger Spielraum für menschliches Versagen, Vorurteile oder Einschränkungen gibt, wie z. B. den subjektiven Ausschluss von Daten oder bei der Berechnung komplexer Metriken, insbesondere aus mehreren Quellen.

Geschäftsanwendungen der KI-Analyse

Unternehmen nutzen KI-Analysen, um einen höheren Return on Investment (ROI) aus ihren sozialen und digitalen Daten zu erzielen und gleichzeitig Produktivität und Wachstum durch intelligente Automatisierung zu fördern. Lassen Sie uns tiefer graben.

Stimmungsanalyse

Sentiment-Analyse-Algorithmen scannen Feedback-Daten, um Schlüsselthemen und -themen zu priorisieren und geben Marken einen detaillierten Einblick in häufige Beschwerden oder wiederkehrende Produkt- oder Serviceprobleme. Auf diese Weise können Marken proaktive Strategien entwickeln, um ein besseres Kundenerlebnis zu gewährleisten und die Markentreue zu stärken.

Das Stimmungsanalysetool von Sprout liefert Ihnen einen Überblick über die Stimmung Ihrer Marke, indem es positive, negative und neutrale Stimmungen in Nachrichten und Social-Listening-Daten hervorhebt. Sie können Stimmungstrends über Zeiträume hinweg sehen und Themen und Konversationen mühelos themenbasiert analysieren. Nutzen Sie diese Daten, um Ihre Produktbotschaften zu verbessern, die Kundenbetreuungsinteraktionen zu verbessern und Marketingstrategien zu verfeinern.

Nachfragevorhersage

KI-Analysen ermöglichen es Unternehmen, Kundeninteraktionen und Kaufmotivationen besser zu verstehen. Es hilft ihnen, große Datensätze schnell und effizient zu analysieren, um individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen zu verstehen. Dies hilft einer Marke, die zukünftige Nachfrage auf der Grundlage spezifischer Kundendemografien und Marktindikatoren vorherzusagen. Es hilft ihnen auch, ihre Angebote zu verbessern, indem sie sie speziell an verschiedene Kundensegmente anpassen.

Probieren Sie es aus. Ein Hotel, das in den Sommermonaten mit einem Anstieg der Gästezahlen rechnet, möchte den Gästen ein höheres Maß an personalisiertem Gästeerlebnis bieten, um eine höhere Kundenzufriedenheit zu erreichen. Das Unternehmen kann diesbezüglich wertvolle Erkenntnisse gewinnen, indem es ein KI-Analysetool zur Analyse von Kundennachrichten, Kundenbetreuungs-E-Mails, Bewertungen und Gästeprofilen einsetzt. Dabei stellen sie möglicherweise fest, dass die meisten Gäste Kinderbetreuungseinrichtungen zu schätzen wissen, damit sie ihren Aufenthalt noch mehr genießen können.

Durch die Erweiterung dieser Einrichtung während der Sommermonate ist das Hotel nicht nur auf die gestiegene Nachfrage vorbereitet, sondern nutzt auch die Möglichkeit, die Kundenzufriedenheit und damit die Kundenbindung zu steigern.

Unternehmensüberwachung

KI-Analysen können Daten in Nachrichtenartikeln, Foren wie Reddit und sozialen Konversationen gleichzeitig analysieren, sowohl zu Ihrer Marke als auch zu Ihren Mitbewerbern. Mithilfe dieser Daten können Sie Lücken in der Markenwahrnehmung entdecken und Abhilfemaßnahmen zum Reputationsmanagement oder zur Verbesserung von Produkten oder Dienstleistungen ergreifen.

In Sprout können Sie die Leistung der Wettbewerber auch auf verschiedenen Kanälen verfolgen. Sie können beispielsweise Ihre Konkurrenten auf Facebook analysieren, indem Sie detaillierte Kennzahlen zu KPIs wie dem Durchschnitt des öffentlichen Engagements, dem Durchschnitt der Fans, dem Publikumswachstum und anderen Kennzahlen erhalten.

Top 5 Tools, die KI für die Datenanalyse nutzen

KI-Analysetools bieten unterschiedliche Grade an Details und Erkenntnissen. Deshalb müssen Sie eines auswählen, das auf Ihren spezifischen Bedürfnissen und Merkmalen basiert, wie z. B. Ihrer Branche, Unternehmensgröße und Zielgruppe. Sie müssen auch überlegen, ob sich das KI-Tool nahtlos in Ihre bestehende IT-Infrastruktur und Arbeitsabläufe integrieren lässt und ob es Ihre Skalierungsanforderungen erfüllt.

Hier finden Sie eine Liste branchenführender KI-Analysetools, die Ihnen die Erkenntnisse liefern können, die Sie für das Wachstum Ihres Unternehmens benötigen.

Sprout Social

Sprout Social ist eine Komplettlösung für das Social-Media-Management, die KI-Analysen für Social-Media-Management, Marketing, Kundenbetreuung und Wettbewerbsinformationen nutzt. Es lässt sich auch in eine Vielzahl digitaler Datenquellen integrieren, darunter Bewertungsseiten wie Reddit, CRMs wie Salesforce und Business-Intelligence-Tools wie Tableau.

Unser leistungsstarkes Social-Listening-Tool analysiert täglich mehr als 600 Millionen Nachrichten und identifiziert Schlüsselthemen, um Ihnen gezielte Erkenntnisse zu liefern. Analysieren Sie soziale Konversationen und Kundennachrichten, um Themen zu finden, die bei Ihrem Publikum am meisten Anklang finden, und nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Ihre Content- und Kundenbetreuungsstrategie zu untermauern.

Führen Sie mühelos B2C- und B2B-Marktforschung durch und stärken Sie Ihre Wettbewerbsstrategie mit der Wettbewerbsanalysefunktion von Sprout. Erhalten Sie aussagekräftige Erkenntnisse aus wichtigen Kennzahlen wie Themenzusammenfassungen, Zielgruppendemografie und Gesamtengagements, um Ihre Entscheidungen zu treffen und eine Marktlückenanalyse durchzuführen, um neue Wachstumsmöglichkeiten zu finden.

Erstellen Sie wirkungsvolle Beiträge mit unserer Funktion „Vorschläge per KI-Assistent“, die durch KI-Eingabeaufforderungen aktiviert wird. Nutzen Sie außerdem die patentierte ViralPost-Technologie von Sprout, um sicherzustellen, dass Ihre Beiträge Ihr Zielpublikum zum optimalen Zeitpunkt erreichen. Die Technologie berechnet Ihre besten Zeiten für die Veröffentlichung von Inhalten und ermöglicht Ihnen, diese für maximales Engagement und maximale Wirkung zu automatisieren oder manuell zu veröffentlichen.

Der fortschrittliche KI-gestützte Smart Inbox von Sprout hilft Ihnen, die Stimmung in eingehenden Nachrichten und Bewertungsfeeds schnell zu erkennen. Die Beiträge werden automatisch als positiv, neutral oder negativ eingestuft, sodass die Kundenbetreuungsteams Nachrichten entsprechend priorisieren und schnell reagieren können.

Nutzen Sie diese und andere intuitive Sprout-Funktionen, um Ihre Daten zum Leben zu erwecken und Ihre sozialen und digitalen Marketingstrategien zu transformieren. Verknüpfen Sie sie alle mit unseren intuitiven Berichtsvorlagen und teilen Sie Erkenntnisse sicher zwischen Teams innerhalb der Organisation für eine schnellere und reibungslosere Zusammenarbeit.

Sprout fügt sich nahtlos in Ihren bestehenden Tech-Stack ein, ohne dass eine manuelle Einrichtung erforderlich ist, sodass Sie schnell einsatzbereit sind. Und da es auf fortschrittlichem maschinellem Lernen basiert, lernt es kontinuierlich aus Ihren Daten und wird mit der Zeit immer intelligenter. Dadurch entfällt die Notwendigkeit regelmäßiger Investitionen in die Aktualisierung Ihrer Software.

Power BI

Power BI ist ein Geschäftsanalysetool, das für die Datenanalyse und Visualisierung von Erkenntnissen entwickelt wurde. Es bietet umfassende Einblicke in die Marke, indem es Millionen von Datenpunkten aus verschiedenen Quellen unterschiedlicher Komplexität abbildet. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie sich mit Microsoft Excel auskennen, da Sie ganz einfach Berichte basierend auf Ihren Anforderungen erstellen und ändern und diese mit Teams teilen können. Sie benötigen Programmierkenntnisse, da Sie diese benötigen, um Datenanalyseausdrücke (DAX) während der Datenmodellierung und die Arbeit mit M-Code für Datentransformationen zu verstehen.

MonkeyLearn

MonkeyLearn ist ein Textanalysetool, das KI zur Datenanalyse nutzt. Es kann zur Automatisierung von Kundenfeedback und Umfragedatenanalysen verwendet werden, um für Ihre Zielgruppe relevante Themen zu identifizieren und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Obwohl das Tool auf die Verwaltung des Kundenerlebnisses abzielt, ist es bei der Bearbeitung großer Mengen an Kundenbetreuungstickets nicht effizient, was eine Skalierung oder Integration in die Kundensupportanforderungen erschwert.

Tableau

Tableau ist eine Analyse- und Datenvisualisierungsplattform, mit der Sie Ihre Daten verstehen, aussagekräftige Einblicke in die Marke gewinnen und Berichte in Echtzeit erstellen können. Wie Sprout bietet Tableau robuste Konnektivität über verschiedene Datenquellen hinweg und bietet eine einheitliche Ansicht Ihrer Daten und Erkenntnisse. Seine umfassenden Funktionen erfordern eine Schulung, damit Sie das Tool optimal nutzen können.

Sisense

Sisense ist ein KI-Datenanalysetool, das auf mehrere Online-Datenquellen zugreifen kann, um Erkenntnisse in flexiblen Berichten bereitzustellen. Es kann von Teams verwendet werden, die nicht über fortgeschrittene technische Fachkenntnisse verfügen, um vorläufige Datenanalysen für Business Intelligence durchzuführen. Das Tool verfügt auch über eine Reihe erweiterter Funktionen, Sie müssen jedoch mit ihnen vertraut gemacht werden, bevor Sie damit beginnen können, Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Zukunft der KI in der Datenanalyse

KI-Analysen werden vor allem in kritischen Branchen und großen Unternehmen wie dem Gesundheitswesen und der Fertigung eingesetzt, um Prozesse zu beschleunigen, Datenschwankungen zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Die jüngsten Fortschritte beim maschinellen Lernen dürften jedoch dazu führen, dass es branchenübergreifend zur Standardpraxis wird.

Einerseits sind KI-Tools erschwinglicher und benutzerfreundlicher geworden. Sie ermöglichen es Marken, Innovationen anzunehmen und der Konkurrenz selbstbewusster gegenüberzutreten. Unternehmen können problemlos Business Intelligence aus verschiedenen Datenquellen sammeln, um ein tieferes Verständnis ihres Marktes zu erlangen. Dies wiederum kann genutzt werden, um Kundeninteraktionen zu personalisieren, die Markenzufriedenheit zu steigern und vorausschauend und präzise in neue Märkte zu expandieren.

Nutzen Sie die KI-gestützte Automatisierung, um Ihre sozialen und digitalen Daten zu optimieren und den ROI zu sehen. Entdecken Sie diese hochmodernen KI-Marketingtools, um Ihr Unternehmen voranzubringen, indem Sie soziale Daten nutzen, um im Jahr 2024 und darüber hinaus erfolgreich zu sein.