Cómo utilizar el análisis de IA para tomar decisiones comerciales específicas
Publicado: 2024-01-09Independientemente del tamaño, la mayoría de las empresas enfrentan los mismos desafíos: duros competidores y demandas cambiantes de los clientes y del mercado. Si a esto le sumamos las ineficiencias del flujo de trabajo, los silos de datos y los costos crecientes, existe una necesidad creciente de herramientas que puedan ayudarlo a obtener una ventaja. Ingrese al análisis de IA.
Según el Informe sobre el estado de las redes sociales de 2023, el 96% de los líderes empresariales están de acuerdo en que la IA y el aprendizaje automático (ML) pueden ayudar a las empresas a mejorar significativamente la toma de decisiones. Están adoptando con entusiasmo datos habilitados por IA para que el marketing de IA prospere y evolucione en un entorno empresarial dinámico y basado en datos.
En este artículo, profundizamos en el análisis de IA y en qué se diferencia de los métodos tradicionales de análisis de datos para la inteligencia de marca. También veremos cómo puede proporcionar a empresas como usted un crecimiento de mercado sostenible y una ventaja sobre sus competidores.
¿Qué es el análisis de IA?
El análisis de IA es el proceso de extraer información útil de big data mediante aprendizaje automático (ML) avanzado y tareas de IA como el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Se utiliza para identificar patrones y tendencias en los datos para una toma de decisiones informada.
Cuando se aplica en marketing, el análisis de IA extrae información significativa de diversas fuentes de datos, como escuchas en redes sociales, sitios web de reseñas, foros de clientes y datos de encuestas. Estos conocimientos ayudan a los equipos multifuncionales, como marketing y ventas, investigación de productos, recursos humanos y relaciones públicas, a realizar su trabajo de manera más efectiva y eficiente.
Y como el análisis de datos está automatizado, elimina la dependencia de tareas manuales, lo que aumenta la precisión de los resultados y la puntualidad de los informes. También libera tiempo para que los empleados puedan centrarse en partes más estratégicas y complejas de sus trabajos.
¿Cuál es la diferencia entre el análisis de IA y el análisis tradicional?
El análisis de IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar big data, lo que le permite procesar grandes volúmenes de datos sin procesar complejos y no estructurados de forma rápida, precisa y sencilla. La analítica tradicional, por el contrario, requiere un análisis de datos más manual.
Aunque el análisis de datos tradicional existe desde hace mucho tiempo, tiene ciertos inconvenientes que han llevado a la creciente demanda de análisis de IA. Por un lado, la analítica tradicional no es muy eficaz para analizar grandes volúmenes de datos complejos o.
Más importante aún, sólo puede analizar un alcance limitado de datos históricos para proporcionar conocimientos descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos.
Así es como el análisis de IA ha transformado el análisis tradicional:
- Análisis descriptivo: interpreta el rendimiento en función de los datos existentes y se centra en generar un resumen instantáneo de los conocimientos. Los análisis de IA brindan un informe más completo sobre el desempeño continuo mediante análisis de tendencias para que las marcas tengan una visión holística de los diversos factores y cambios a lo largo del tiempo.
- Análisis de diagnóstico: se utiliza para comprender un resultado comercial mediante el análisis de datos históricos para el análisis de causalidad. Identifica relaciones en los datos para comprender la causa raíz de un resultado. La IA puede analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real de fuentes dispares para encontrar patrones, tendencias y anomalías de forma rápida y eficiente.
- Análisis predictivo: se utiliza para predecir tendencias y resultados futuros basándose en datos históricos utilizando modelos estadísticos y técnicas de pronóstico. La IA utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para predecir tendencias futuras, proporcionando pronósticos más rápidos y precisos.
- Análisis prescriptivo: proporciona información procesable a partir de conocimientos de análisis predictivos para mejorar el rendimiento empresarial en el futuro. Está limitado por datos históricos y variables predictivas, lo que puede hacer que las sugerencias queden obsoletas cuando las utilice en una campaña. La IA le permite analizar datos en tiempo real calculando el cambio en las variables a medida que ocurren para que las empresas puedan monitorear y cambiar las estrategias de campaña rápidamente.
¿Cuáles son los cuatro pilares de AI Analytics?
El análisis de IA depende de cuatro subtareas críticas de la IA para proporcionar información: aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, redes neuronales (NN) y aprendizaje profundo (DL). Estas tecnologías trabajan juntas para extraer información significativa a partir de datos sin procesar y dispares.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático ayuda a las herramientas de análisis de IA a identificar automáticamente patrones de datos para que puedan sintetizarse y obtener información procesable. Ayuda a procesar big data de manera eficiente para identificar puntos de datos relevantes para el análisis predictivo.
Esto permite a las empresas, por ejemplo, automatizar el análisis de datos de los clientes procesando comentarios sobre la experiencia del cliente, reseñas de productos y datos de escucha social, casi en tiempo real, para obtener información oportuna.
Procesamiento natural del lenguaje
El procesamiento del lenguaje natural permite que una herramienta de análisis de IA comprenda e interprete el lenguaje humano para poder procesarlo y analizarlo en busca de información significativa. La PNL es fundamental para analizar con precisión los datos de escucha en las redes sociales, reseñas de clientes, blogs, artículos de noticias y otros datos basados en texto, incluidos números y emojis.
Redes neuronales
Las redes neuronales son algoritmos creados para comprender las relaciones entre puntos de datos identificados mediante el aprendizaje automático. Se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y comprenden capas interconectadas de nodos o neuronas que recuerdan las relaciones en los datos y aprenden de ellas. Como resultado, la herramienta de IA se vuelve progresivamente más inteligente y precisa con el tiempo, lo que también la hace rentable a largo plazo.
Aprendizaje profundo
Los algoritmos de aprendizaje profundo son NN avanzados que procesan datos sin procesar complejos utilizando múltiples capas de nodos interconectados. Esto le permite adaptarse a una variedad de tipos y conjuntos de datos y extraer información más profunda para análisis mucho más sofisticados que el análisis de datos tradicional.
¿Por qué deberíamos utilizar la IA para el análisis de datos?
El análisis de IA permite a las empresas automatizar tareas repetitivas y procesar datos complejos de manera más eficiente. Haciendo así que el escalado sea fácil y sin fricciones. Estas herramientas pueden procesar miles de llamadas API en minutos, brindándole información crítica sobre su marca, atención al cliente y análisis competitivo en cuestión de minutos. Esto ayuda a su equipo a centrarse en aspectos más estratégicos, como brindar un servicio al cliente y una experiencia de marca excelentes.
Muestra esto: según el Índice Social Sprout 2023, el 76% de los consumidores notan y aprecian cuando las empresas priorizan la atención al cliente. Los clientes esperan un servicio personalizado que sea más que simplemente resolver un problema rápidamente. Quieren una interacción personalizada que sea auténtica y comprometida.
Lograr este nivel de personalización solo se puede lograr teniendo a mano datos oportunos y precisos que le indiquen cuál es la mejor manera de complacer a los consumidores y nutrir su base de clientes leales.
Por ejemplo, la capacidad de escucha de Sprout le informará qué temas son tendencia en las conversaciones sociales sobre su marca, qué términos relacionados utilizan los clientes y el sentimiento en torno a esos temas. Obtendrá una imagen completa de lo que es lo más importante en las conversaciones sociales y descubrirá temas y temas comunes relacionados con su marca, productos y servicios.
¿Cuáles son los beneficios de aplicar análisis de IA?
El análisis de IA está transformando la forma en que operan las empresas al ayudarlas a automatizar tareas, para que puedan desviar el talento a áreas que son más complejas y estratégicas. De esta manera, las empresas pueden crecer y escalar más rápido que antes. A continuación se muestran algunas formas clave en las que el análisis de IA está beneficiando a las empresas en la actualidad.
Automatización
El análisis de IA ayuda a las empresas a automatizar cálculos estadísticos para monitorear las métricas de los indicadores clave de rendimiento (KPI) en todas las plataformas. Esto impulsa la eficiencia a medida que se reducen las tareas que consumen mucho tiempo y se acelera el análisis de datos para obtener información relevante sobre la marca y los clientes. Esta automatización basada en ML le devuelve un tiempo precioso para centrarse en la planificación y la estrategia, al tiempo que reduce la fricción y la carga de trabajo del flujo de trabajo.
Por ejemplo, con una herramienta de inteligencia artificial, las empresas ya no necesitan asignar personal para revisar cada correo electrónico o ticket de un cliente para comprender la solicitud o queja. Estas herramientas pueden analizar sin problemas todos los mensajes entrantes y asignarles opiniones para que los miembros del equipo puedan clasificar rápidamente las respuestas. En Sprout, también vea los picos en las menciones de marca para controlar el sentimiento de la marca y monitorear posibles crisis.
Escalabilidad
El análisis de IA ayuda a aliviar los problemas de crecimiento de una empresa al manejar de manera eficiente grandes conjuntos de datos de fuentes dispares para proporcionar información en tiempo real, algo que no es posible con los métodos tradicionales de análisis de datos.
Cuando se integran con el software de gestión de relaciones con el cliente (CRM) y de inteligencia empresarial de una empresa, estas herramientas aumentan exponencialmente la producción de conocimientos específicos al cruzar puntos de datos e identificar patrones en los perfiles de los clientes y los patrones de compra. Brindando así una visión más holística de sus clientes actuales y potenciales.
Por ejemplo, la integración de Salesforce de Sprout le permite ofrecer experiencias excepcionales a los clientes en cada punto de contacto aprovechando los datos sociales en todo el CRM. Cree puntos de contacto personalizados a lo largo del recorrido del cliente y aumente el impacto de sus iniciativas mientras implementa flujos de trabajo eficientes en todos los equipos.
Exactitud
Los resultados del análisis de datos de IA son más precisos que los métodos de análisis de datos manuales. Esto se debe a que hay menos margen para errores humanos, sesgos o limitaciones, como excluir datos subjetivamente o al calcular métricas complejas, especialmente de múltiples fuentes.
Aplicaciones empresariales del análisis de IA
Las empresas utilizan el análisis de IA para obtener un mayor retorno de la inversión (ROI) de sus datos sociales y digitales, al tiempo que defienden la productividad y el crecimiento a través de la automatización inteligente. Profundicemos más.
Análisis de los sentimientos
Los algoritmos de análisis de sentimientos escanean los datos de retroalimentación para priorizar temas y asuntos clave, brindando a las marcas una visión en profundidad de las quejas comunes o los problemas recurrentes de productos o servicios. De esta manera, las marcas pueden desarrollar estrategias proactivas para garantizar una mejor experiencia del cliente y aumentar la lealtad a la marca.
La herramienta de análisis de sentimientos de Sprout te brinda una instantánea del sentimiento de tu marca al resaltar los sentimientos positivos, negativos y neutrales en los mensajes y los datos de escucha social. Puede ver las tendencias de sentimiento a lo largo de períodos y analizar temas y conversaciones basadas en temas sin esfuerzo. Utilice estos datos para improvisar los mensajes de su producto, mejorar las interacciones de atención al cliente y perfeccionar las estrategias de marketing.
Previsión de la demanda
El análisis de IA permite a las empresas comprender mejor las interacciones con los clientes y las motivaciones de compra. Les ayuda a analizar grandes conjuntos de datos de forma rápida y eficiente para comprender las preferencias y el comportamiento individuales. Esto ayuda a una marca a predecir la demanda futura en función de indicadores de mercado y datos demográficos específicos de los clientes. También les ayuda a mejorar sus ofertas personalizándolas específicamente para diferentes segmentos de clientes.
Muestra esto. Un hotel, que anticipa un aumento de huéspedes durante los meses de verano, quiere brindar un mayor grado de experiencia personalizada a los huéspedes para lograr una mayor satisfacción del cliente. La empresa puede obtener información valiosa a este respecto mediante el uso de una herramienta de análisis de inteligencia artificial para analizar los mensajes de los clientes, los correos electrónicos de atención al cliente, las reseñas y los perfiles de los huéspedes. Gracias a esto, podrán descubrir que la mayoría de los huéspedes apreciarían las instalaciones de guardería para poder disfrutar aún más de su estancia.
Al añadir estas instalaciones durante los meses de verano, el hotel no sólo está preparado para el aumento de la demanda sino que también aprovecha la oportunidad de mejorar la satisfacción del cliente y, por tanto, una mayor fidelidad.
Seguimiento empresarial
El análisis de IA puede analizar datos en artículos de noticias, foros como Reddit y conversaciones sociales simultáneamente, tanto de su marca como de sus competidores. Puede utilizar estos datos para descubrir lagunas en la percepción de la marca y tomar medidas correctivas para gestionar la reputación o mejorar productos o servicios.
En Sprout, también puedes realizar un seguimiento del desempeño de la competencia en diferentes canales. Por ejemplo, puede analizar a sus competidores en Facebook obteniendo métricas detalladas sobre KPI, como el promedio de participación pública, el promedio de fans, el crecimiento de la audiencia y otras métricas.
Las 5 principales herramientas que utilizan IA para el análisis de datos
Las herramientas de análisis de IA ofrecen distintos grados de detalles y conocimientos. Es por eso que debes elegir uno en función de tus necesidades y características específicas, como tu industria, tamaño de empresa y público objetivo. También deberá considerar si la herramienta de IA se integrará perfectamente en su infraestructura de TI y flujos de trabajo existentes, y si satisfará sus necesidades de escalamiento.
Aquí hay una lista de herramientas de análisis de IA líderes en la industria que pueden brindarle el tipo de información que necesita para hacer crecer su negocio.
Brote Social
Sprout Social es una solución de gestión de redes sociales todo en uno que utiliza análisis de IA para la gestión de redes sociales, marketing, atención al cliente e inteligencia competitiva. También se integra con una variedad de fuentes de datos digitales, incluidos sitios de reseñas como Reddit, CRM como Salesforce y herramientas de inteligencia empresarial como Tableau.
Nuestra poderosa herramienta de escucha social analiza más de 600 millones de mensajes por día, identificando temas clave para brindarle información específica. Analice las conversaciones sociales y los mensajes de los clientes para encontrar los temas que más resuenan en su audiencia y utilice esos conocimientos para informar su contenido y su estrategia de atención al cliente.
Realice investigaciones de mercado B2C y B2B sin esfuerzo y fortalezca su estrategia competitiva utilizando la función de análisis competitivo de Sprout. Encuentre información impactante a partir de métricas clave como resúmenes de temas, datos demográficos de la audiencia e interacciones totales para informar sus decisiones y realizar un análisis de las brechas del mercado para encontrar nuevas vías de crecimiento.
Cree publicaciones impactantes utilizando nuestra función Sugerencias mediante asistencia de IA, habilitada mediante indicaciones de IA. Además, utilice la tecnología ViralPost patentada de Sprout para garantizar que sus publicaciones lleguen a su público objetivo en el momento más óptimo. La tecnología calcula los mejores momentos para publicar contenido y le permite automatizarlos o publicarlos manualmente para lograr la máxima participación e impacto.
La avanzada Bandeja de entrada inteligente habilitada para IA de Sprout te ayuda a identificar rápidamente las opiniones en los mensajes entrantes y revisar las fuentes. Las publicaciones se asignan automáticamente como positivas, neutrales o negativas para que los equipos de atención al cliente puedan priorizar los mensajes en consecuencia y actuar con rapidez.
Adopte estas y otras funciones intuitivas de Sprout para darle vida a sus datos y transformar sus estrategias de marketing social y digital. Vincúlelos todos utilizando nuestras plantillas de informes intuitivas y comparta información de forma segura entre los equipos dentro de la organización para una colaboración más rápida y fluida.
Sprout se adapta perfectamente a su pila tecnológica existente sin necesidad de configuración manual para que esté listo y en funcionamiento rápidamente. Y como funciona con aprendizaje automático avanzado, aprende continuamente de sus datos y se vuelve más inteligente con el tiempo. De este modo, se alivia la necesidad de realizar inversiones periódicas para actualizar su software.
Energía BI
Power BI es una herramienta de análisis empresarial creada para el análisis de datos y la visualización de conocimientos. Proporciona información integral sobre la marca al mapear millones de puntos de datos de diferentes fuentes de diversas complejidades. Es especialmente útil si domina Microsoft Excel, ya que puede crear y modificar informes fácilmente según sus requisitos y compartirlos con los equipos. Es necesario tener experiencia en codificación, ya que la necesitará para comprender las expresiones de análisis de datos (DAX) durante el modelado de datos y trabajar con código M para transformaciones de datos.
monoaprende
MonkeyLearn es una herramienta de análisis de texto que utiliza IA para el análisis de datos. Se puede utilizar para automatizar los comentarios de los clientes y el análisis de datos de encuestas para identificar temas relevantes para su público objetivo y extraer información útil. Aunque está destinada a ayudar con la gestión de la experiencia del cliente, la herramienta no es eficiente para manejar un gran volumen de tickets de atención al cliente, lo que dificulta su escalamiento o integración con las necesidades de atención al cliente.
Cuadro
Tableau es una plataforma de análisis y visualización de datos que puede utilizar para comprender sus datos, obtener información significativa sobre la marca y crear informes en tiempo real. Al igual que Sprout, Tableau ofrece una conectividad sólida entre varias fuentes de datos y ofrece una vista unificada de sus datos y conocimientos. Sus capacidades integrales requieren que usted esté capacitado para que pueda utilizar la herramienta en su máximo potencial.
Sisense
Sisense es una herramienta de análisis de datos de IA que puede acceder a múltiples fuentes de datos en línea para proporcionar información en informes flexibles. Puede ser utilizado por equipos que no tienen experiencia técnica avanzada para realizar análisis de datos preliminares para inteligencia empresarial. La herramienta también tiene un conjunto de funciones avanzadas, pero necesitarás estar capacitado en ellas antes de poder comenzar a usarlas para obtener información valiosa.
El futuro de la IA en el análisis de datos
El análisis de IA se ha utilizado principalmente en industrias críticas y grandes empresas, como la atención médica y la manufactura, para acelerar procesos, identificar fluctuaciones de datos y obtener información útil. Sin embargo, los avances recientes en el aprendizaje automático están preparados para convertirlo en una práctica estándar en todas las industrias.
Por un lado, las herramientas de inteligencia artificial se han vuelto más asequibles y fáciles de usar. Están permitiendo a las marcas adoptar la innovación y enfrentarse a la competencia con más confianza. Las empresas pueden recopilar fácilmente inteligencia empresarial de diversas fuentes de datos para obtener una comprensión más profunda de su mercado. Lo que a su vez puede utilizarse para personalizar las interacciones con los clientes, mejorar la satisfacción de la marca y expandirse a nuevos mercados con previsión y precisión.
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