Comment utiliser l'analyse de l'IA pour des décisions commerciales ciblées

Quelle que soit leur taille, la plupart des entreprises sont confrontées aux mêmes défis : des concurrents coriaces et des demandes changeantes des clients et du marché. Ajoutez à cela des inefficacités de flux de travail, des silos de données et des coûts croissants, et vous obtenez un besoin croissant d'outils qui peuvent vous donner un avantage. Entrez dans l’analyse de l’IA.

Selon le rapport 2023 sur l'état des médias sociaux, 96 % des chefs d'entreprise conviennent que l'IA et l'apprentissage automatique (ML) peuvent aider les entreprises à améliorer considérablement la prise de décision. Ils adoptent avec enthousiasme les données basées sur l'IA pour que le marketing de l'IA puisse prospérer et évoluer dans un environnement commercial dynamique et axé sur les données.

Dans cet article, nous examinons en profondeur l'analyse de l'IA et en quoi elle diffère des méthodes traditionnelles d'analyse de données pour l'intelligence de marque. Nous verrons également comment cela peut offrir aux entreprises, comme vous, une croissance durable du marché et un avantage sur vos concurrents.

Qu’est-ce que l’analyse de l’IA ?

L'analyse de l'IA est le processus d'extraction d'informations utiles à partir du Big Data à l'aide de tâches avancées d'apprentissage automatique (ML) et d'IA telles que le traitement du langage naturel (NLP). Il est utilisé pour identifier des modèles et des tendances dans les données afin de prendre des décisions éclairées.

Lorsqu'elles sont appliquées au marketing, l'analyse de l'IA extrait des informations significatives à partir de diverses sources de données telles que l'écoute des réseaux sociaux, les sites Web d'avis, les forums de clients et les données d'enquête. Ces informations aident les équipes interfonctionnelles, telles que le marketing et les ventes, la recherche de produits, les ressources humaines et les relations publiques, à effectuer leur travail de manière plus efficace et efficiente.

Et comme l’analyse des données est automatisée, elle supprime les dépendances aux tâches manuelles, augmentant ainsi la précision des résultats et la rapidité des rapports. Cela libère également du temps afin que les employés puissent se concentrer sur des parties plus stratégiques et complexes de leur travail.

Quelle est la différence entre l’analyse IA et l’analyse traditionnelle ?

L'analyse de l'IA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser le Big Data, ce qui lui permet de traiter rapidement, précisément et facilement de grands volumes de données brutes complexes et non structurées. En revanche, l’analyse traditionnelle nécessite une analyse plus manuelle des données.

Même si l’analyse traditionnelle des données existe depuis longtemps, elle présente certains inconvénients qui ont conduit à une demande croissante pour l’analyse de l’IA. D’une part, l’analyse traditionnelle n’est pas très efficace pour analyser des volumes de données complexes ou importants.

Plus important encore, il ne peut analyser qu’un nombre limité de données historiques pour fournir des informations descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives.

Voici comment l’analyse IA a transformé l’analyse traditionnelle :

• Analyse descriptive : interprète les performances en fonction des données existantes et se concentre sur la création d'un résumé instantané des informations. L'analyse de l'IA fournit un rapport plus complet sur les performances continues grâce à l'analyse des tendances afin que les marques aient une vue globale des différents facteurs et changements au fil du temps.
• Analyse diagnostique : elle est utilisée pour comprendre un résultat commercial en analysant les données historiques pour l'analyse des liens de causalité. Il identifie les relations dans les données pour comprendre la cause profonde d'un résultat. L’IA peut analyser de grands volumes de données historiques et en temps réel provenant de sources disparates pour détecter rapidement et plus efficacement des modèles, des tendances et des anomalies.
• Analyse prédictive : utilisée pour prédire les tendances et les résultats futurs sur la base de données historiques à l'aide de modèles statistiques et de techniques de prévision. L’IA utilise l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour prédire les tendances futures, fournissant ainsi des prévisions plus rapides et plus précises.
• Analyse prescriptive : fournit des informations exploitables à partir des informations d'analyse prédictive pour améliorer les performances de l'entreprise à l'avenir. Il est limité par les données historiques et les variables prédictives, qui peuvent rendre les suggestions obsolètes au moment où vous les utilisez pour une campagne. L'IA vous permet d'analyser les données en temps réel en calculant l'évolution des variables au fur et à mesure qu'elles se produisent afin que les entreprises puissent surveiller et faire pivoter rapidement leurs stratégies de campagne.

Quels sont les quatre piliers d’AI Analytics ?

L'analyse de l'IA dépend de quatre sous-tâches critiques de l'IA pour fournir des informations : l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, les réseaux de neurones (NN) et l'apprentissage profond (DL). Ces technologies fonctionnent ensemble pour extraire des informations significatives à partir de données brutes et disparates.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique aide les outils d'analyse d'IA à identifier automatiquement les modèles de données afin qu'ils puissent être synthétisés pour obtenir des informations exploitables. Il aide à traiter efficacement le Big Data pour identifier les points de données pertinents pour l'analyse prédictive.

Cela permet, par exemple, aux entreprises d'automatiser l'analyse des données clients en traitant les commentaires sur l'expérience client, les avis sur les produits et les données d'écoute sociale, en temps quasi réel, pour obtenir des informations opportunes.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel permet à un outil d’analyse d’IA de comprendre et d’interpréter le langage humain afin de pouvoir le traiter et l’analyser pour obtenir des informations significatives. La PNL est essentielle pour analyser avec précision les données d’écoute des réseaux sociaux, les avis clients, les blogs, les articles de presse et autres données textuelles, notamment les chiffres et les emojis.

Les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont des algorithmes conçus pour comprendre les relations entre les points de données identifiés par l'apprentissage automatique. Ils s’inspirent du fonctionnement du cerveau humain et comprennent des couches interconnectées de nœuds ou de neurones qui se souviennent des relations entre les données et en tirent des leçons. En conséquence, l’outil d’IA devient progressivement plus intelligent et plus précis au fil du temps, ce qui le rend également rentable à long terme.

L'apprentissage en profondeur

Les algorithmes d'apprentissage profond sont des NN avancés qui traitent des données brutes complexes à l'aide de plusieurs couches de nœuds interconnectés. Cela lui permet de s'adapter à une variété de types et d'ensembles de données et d'extraire des informations plus approfondies pour une analyse beaucoup plus sophistiquée que l'analyse de données traditionnelle.

Pourquoi devrions-nous utiliser l’IA pour l’analyse des données ?

L'analyse de l'IA permet aux entreprises d'automatiser les tâches répétitives et de traiter plus efficacement les données complexes. Rendant ainsi la mise à l’échelle facile et sans friction. Ces outils peuvent traiter des milliers d'appels API en quelques minutes, vous fournissant ainsi des informations critiques sur votre marque, votre service client et une analyse concurrentielle en quelques minutes. Cela aide votre équipe à se concentrer sur des aspects plus stratégiques, comme fournir un service client et une expérience de marque exceptionnels.

Exemple : selon l'indice social Sprout 2023, 76 % des consommateurs remarquent et apprécient lorsque les entreprises donnent la priorité au support client. Les clients attendent un service personnalisé qui va bien au-delà de la simple résolution rapide d'un problème. Ils veulent une interaction personnalisée, authentique et engagée.

Atteindre ce niveau de personnalisation ne peut être obtenu qu’en disposant de données opportunes et précises qui vous indiqueront la meilleure façon de plaire aux consommateurs et de fidéliser votre clientèle.

Par exemple, la capacité d'écoute de Sprout vous informera des sujets d'actualité dans les conversations sociales concernant votre marque, des termes associés que les clients utilisent et des sentiments autour de ces sujets. Vous obtenez une image complète de ce qui vous préoccupe dans les conversations sociales et découvrez des thèmes et sujets courants concernant votre marque, vos produits et vos services.

Quels sont les avantages de l’application de l’analyse de l’IA ?

L'analyse de l'IA transforme le fonctionnement des entreprises en les aidant à automatiser les tâches, afin qu'elles puissent détourner les talents vers des domaines plus complexes et stratégiques. Ainsi, permettant aux entreprises de croître et d’évoluer plus rapidement qu’auparavant. Voici quelques-unes des principales façons dont l’analyse de l’IA profite aujourd’hui aux entreprises.

Automatisation

L'analyse de l'IA aide les entreprises à automatiser les calculs statistiques pour surveiller les indicateurs de performance clés (KPI) sur toutes les plateformes. Cela améliore l'efficacité, car les tâches chronophages sont réduites et l'analyse des données est accélérée pour obtenir des informations pertinentes sur la marque et les clients. Cette automatisation basée sur le ML redonne un temps précieux pour se concentrer sur la planification et la stratégie tout en réduisant les frictions et la charge de travail dans le flux de travail.

Par exemple, avec un outil d’IA, les entreprises n’ont plus besoin de désigner du personnel pour vérifier chaque e-mail ou ticket client afin de comprendre la demande ou la plainte. Ces outils peuvent analyser de manière transparente tous les messages entrants et leur attribuer des sentiments afin que les membres de l'équipe puissent trier rapidement les réponses. Dans Sprout, visualisez également les pics de mentions de marque pour garder un œil sur le sentiment de la marque et surveiller les crises potentielles.

Évolutivité

L'analyse de l'IA aide à atténuer les difficultés de croissance d'une entreprise en gérant efficacement de grands ensembles de données provenant de sources disparates pour fournir des informations en temps réel, ce qui n'est pas possible avec les méthodes traditionnelles d'analyse de données.

Lorsqu'ils sont intégrés aux logiciels de gestion de la relation client (CRM) et de business intelligence d'une entreprise, ces outils augmentent de manière exponentielle la production d'informations ciblées en croisant les points de données et en identifiant les modèles dans les profils clients et les modèles d'achat. Ainsi, vous donnez une vue plus globale de vos clients et prospects actuels.

Par exemple, l'intégration Salesforce de Sprout vous permet d'offrir des expériences client exceptionnelles à chaque point de contact en exploitant les données sociales dans l'ensemble du CRM. Créez des points de contact personnalisés tout au long du parcours client et augmentez l'impact de vos initiatives tout en mettant en œuvre des flux de travail efficaces au sein des équipes.

Précision

Les résultats de l’analyse des données de l’IA sont plus précis que les méthodes d’analyse manuelle des données. En effet, les risques d'erreur humaine, de biais ou de limitations telles que l'exclusion subjective de données ou le calcul de mesures complexes, en particulier à partir de sources multiples, sont moindres.

Applications métiers de l'analyse de l'IA

Les entreprises utilisent l’analyse de l’IA pour obtenir un meilleur retour sur investissement (ROI) de leurs données sociales et numériques, tout en favorisant la productivité et la croissance grâce à l’automatisation intelligente. Creusons plus profondément.

Analyse des sentiments

Les algorithmes d'analyse des sentiments analysent les données de commentaires pour hiérarchiser les thèmes et sujets clés, offrant ainsi aux marques une vue approfondie des plaintes courantes ou des problèmes récurrents liés aux produits ou services. De cette manière, les marques peuvent développer des stratégies proactives pour garantir une meilleure expérience client afin de renforcer la fidélité à la marque.

L'outil d'analyse des sentiments de Sprout vous donne un aperçu du sentiment de votre marque en mettant en évidence les sentiments positifs, négatifs et neutres dans les messages et les données d'écoute sociale. Vous pouvez voir les tendances des sentiments sur des périodes et analyser sans effort des thèmes et des conversations en fonction de sujets. Utilisez ces données pour improviser le message de votre produit, améliorer les interactions avec le service client et affiner les stratégies marketing.

Prévision de la demande

L'analyse de l'IA permet aux entreprises de mieux comprendre les interactions des clients et les motivations d'achat. Cela les aide à analyser rapidement et efficacement de grands ensembles de données pour comprendre les préférences et les comportements individuels. Cela aide une marque à prédire la demande future en fonction de données démographiques spécifiques des clients et d’indicateurs de marché. Cela les aide également à améliorer leurs offres en les personnalisant spécifiquement pour différents segments de clientèle.

Goûtez ceci. Un hôtel, anticipant une augmentation du nombre de clients pendant les mois d'été, souhaite offrir un degré plus élevé d'expérience client personnalisée afin d'obtenir une plus grande satisfaction client. L'entreprise peut obtenir des informations précieuses à cet égard en utilisant un outil d'analyse d'IA pour analyser les messages des clients, les e-mails du service client, les avis et les profils des clients. Grâce à cela, ils découvriront peut-être que la plupart des clients apprécieraient les garderies afin de pouvoir profiter encore plus de leur séjour.

En ajoutant cette installation pendant les mois d'été, l'hôtel est non seulement préparé à la demande accrue, mais exploite également l'opportunité d'améliorer la satisfaction des clients, et donc une plus grande fidélité.

Suivi d'entreprise

L'analyse IA peut analyser simultanément les données contenues dans des articles de presse, des forums comme Reddit et des conversations sociales, à la fois sur votre marque et sur vos concurrents. Vous pouvez utiliser ces données pour découvrir les lacunes dans la perception de la marque et prendre des mesures correctives pour gérer la réputation ou pour améliorer les produits ou services.

Dans Sprout, vous pouvez également suivre les performances des concurrents sur différents canaux. Par exemple, vous pouvez analyser vos concurrents sur Facebook en obtenant des mesures détaillées sur des KPI tels que la moyenne d'engagement du public, la moyenne des fans, la croissance de l'audience et d'autres mesures.

Top 5 des outils qui utilisent l'IA pour l'analyse des données

Les outils d’analyse d’IA offrent différents degrés de détails et d’informations. C'est pourquoi vous devez en choisir un en fonction de vos besoins et caractéristiques spécifiques, tels que votre secteur d'activité, la taille de votre entreprise et votre public cible. Vous devrez également déterminer si l'outil d'IA s'intégrera de manière transparente à votre infrastructure informatique et à vos flux de travail existants, et s'il répondra à vos besoins d'évolution.

Voici une liste d'outils d'analyse d'IA de pointe qui peuvent vous fournir le type d'informations dont vous avez besoin pour développer votre entreprise.

Sprout Social

Sprout Social est une solution tout-en-un de gestion des réseaux sociaux qui utilise l'analyse de l'IA pour la gestion des réseaux sociaux, le marketing, le service client et la veille concurrentielle. Il s'intègre également à diverses sources de données numériques, notamment des sites d'évaluation comme Reddit, des CRM comme Salesforce et des outils de business intelligence comme Tableau.

Notre puissant outil d'écoute sociale analyse plus de 600 millions de messages par jour, identifiant les sujets clés pour vous donner des informations ciblées. Analysez les conversations sociales et les messages des clients pour trouver les sujets qui intéressent le plus votre public et utilisez ces informations pour éclairer votre stratégie de contenu et de service client.

Réalisez sans effort des études de marché B2C et B2B et renforcez votre stratégie concurrentielle en utilisant la fonction d'analyse concurrentielle de Sprout. Obtenez des informations percutantes à partir de mesures clés telles que les résumés de sujets, les données démographiques de l'audience et le nombre total d'engagements pour éclairer vos décisions et effectuez une analyse des écarts du marché pour trouver de nouvelles voies de croissance.

Créez des publications percutantes à l’aide de notre fonctionnalité Suggestions by AI Assist, activée par les invites de l’IA. De plus, utilisez la technologie brevetée ViralPost de Sprout pour garantir que vos publications atteignent votre public cible aux moments les plus optimaux. La technologie calcule vos meilleurs moments pour publier du contenu et vous permet de les automatiser ou de les publier manuellement pour un engagement et un impact maximum.

La boîte de réception intelligente avancée de Sprout, compatible avec l'IA, vous aide à identifier rapidement les sentiments dans les messages entrants et à consulter les flux. Les publications sont automatiquement attribuées comme positives, neutres ou négatives afin que les équipes du service client puissent hiérarchiser les messages en conséquence et agir rapidement.

Adoptez ces fonctionnalités ainsi que d'autres fonctionnalités intuitives de Sprout pour donner vie à vos données et transformer vos stratégies de marketing social et numérique. Reliez-les tous à l’aide de nos modèles de rapports intuitifs et partagez des informations en toute sécurité entre les équipes de l’organisation pour une collaboration plus rapide et plus fluide.

Sprout s'intègre parfaitement à votre pile technologique existante sans configuration manuelle, ce qui vous permet d'être rapidement opérationnel. Et comme il s'appuie sur un apprentissage automatique avancé, il apprend en permanence à partir de vos données, devenant ainsi plus intelligent au fil du temps. Ainsi, vous n’avez plus besoin d’investir régulièrement dans la mise à niveau de votre logiciel.

Power BI

Power BI est un outil d'analyse commerciale conçu pour l'analyse des données et la visualisation des informations. Il fournit des informations complètes sur la marque en cartographiant des millions de points de données provenant de différentes sources de complexité variable. C'est particulièrement utile si vous maîtrisez Microsoft Excel, car vous pouvez facilement créer et modifier des rapports en fonction de vos besoins et les partager avec les équipes. Vous devez avoir une formation en codage, car vous en aurez besoin pour comprendre les expressions d'analyse de données (DAX) lors de la modélisation des données et pour travailler avec le code M pour les transformations de données.

SingeApprendre

MonkeyLearn est un outil d'analyse de texte qui utilise l'IA pour l'analyse des données. Il peut être utilisé pour automatiser les commentaires des clients et l'analyse des données d'enquête afin d'identifier des sujets pertinents pour votre public cible et d'en extraire des informations utiles. Bien que destiné à faciliter la gestion de l'expérience client, l'outil n'est pas efficace pour gérer un volume élevé de tickets de service client, ce qui le rend difficile à adapter ou à intégrer aux besoins de support client.

Tableau

Tableau est une plateforme d'analyse et de visualisation de données que vous pouvez utiliser pour comprendre vos données afin d'obtenir des informations significatives sur votre marque et pour créer des rapports en temps réel. Comme Sprout, Tableau offre une connectivité robuste entre diverses sources de données et offre une vue unifiée de vos données et informations. Ses capacités complètes nécessitent que vous soyez formé afin que vous puissiez utiliser l'outil au maximum de son potentiel.

Sisense

Sisense est un outil d'analyse de données d'IA qui peut accéder à plusieurs sources de données en ligne pour fournir des informations dans des rapports flexibles. Il peut être utilisé par des équipes ne disposant pas d'une expertise technique avancée pour effectuer une analyse préliminaire des données à des fins de business intelligence. L'outil dispose également d'une suite de fonctionnalités avancées, mais vous devrez être formé à celles-ci avant de pouvoir commencer à les utiliser pour obtenir des informations.

L'avenir de l'IA dans l'analyse des données

L'analyse de l'IA a principalement été utilisée dans des secteurs critiques et de grandes entreprises telles que les soins de santé et l'industrie manufacturière pour accélérer les processus, identifier les fluctuations des données et obtenir des informations exploitables. Cependant, les progrès récents en matière d’apprentissage automatique sont sur le point d’en faire une pratique standard dans tous les secteurs.

D’une part, les outils d’IA sont devenus plus abordables et plus conviviaux. Ils permettent aux marques d’adopter l’innovation et d’affronter la concurrence avec plus de confiance. Les entreprises peuvent facilement recueillir des renseignements commerciaux à partir de diverses sources de données pour une compréhension plus approfondie de leur marché. Ce qui peut à son tour être utilisé pour personnaliser les interactions avec les clients, améliorer la satisfaction de la marque et se développer sur de nouveaux marchés avec prévoyance et précision.

Profitez de l’automatisation basée sur l’IA pour optimiser et voir le retour sur investissement de vos données sociales et numériques. Explorez ces outils marketing d'IA de pointe pour propulser votre entreprise vers l'avant en tirant parti des données sociales pour gagner 2024 et au-delà.