Cara menggunakan analitik AI untuk keputusan bisnis yang ditargetkan

Terlepas dari ukurannya, sebagian besar perusahaan menghadapi tantangan yang sama—pesaing yang tangguh, serta permintaan pelanggan dan pasar yang terus berubah. Selain itu, inefisiensi alur kerja, silo data, dan kenaikan biaya, serta meningkatnya kebutuhan akan alat yang dapat membantu memberi Anda keunggulan. Masukkan analitik AI.

Menurut The State of Social Media Report tahun 2023, 96% pemimpin bisnis setuju bahwa AI dan pembelajaran mesin (ML) dapat membantu perusahaan meningkatkan pengambilan keputusan secara signifikan. Mereka dengan penuh semangat mengadopsi data yang mendukung AI agar pemasaran AI dapat berkembang dan berkembang dalam lingkungan bisnis yang dinamis dan berbasis data.

Dalam artikel ini, kami mendalami analisis AI dan perbedaannya dengan metode analisis data tradisional untuk kecerdasan merek. Kami juga akan melihat bagaimana hal ini dapat memberi perusahaan, seperti Anda, pertumbuhan pasar yang berkelanjutan dan keunggulan dibandingkan pesaing Anda.

Apa itu analisis AI?

Analisis AI adalah proses mengekstraksi informasi berguna dari data besar menggunakan pembelajaran mesin (ML) tingkat lanjut dan tugas AI seperti pemrosesan bahasa alami (NLP). Ini digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren data untuk pengambilan keputusan yang tepat.

Saat diterapkan dalam pemasaran, analisis AI mengekstraksi wawasan yang bermakna dari berbagai sumber data seperti mendengarkan media sosial, situs ulasan, forum pelanggan, dan data survei. Wawasan ini membantu tim lintas fungsi, seperti pemasaran dan penjualan, riset produk, sumber daya manusia, dan PR, melakukan pekerjaan mereka dengan lebih efektif dan efisien.

Dan karena analisis data dilakukan secara otomatis, hal ini menghilangkan ketergantungan pada tugas manual, sehingga meningkatkan keakuratan hasil dan ketepatan waktu laporan. Hal ini juga menghemat waktu sehingga karyawan dapat fokus pada bagian pekerjaan mereka yang lebih strategis dan kompleks.

Apa perbedaan antara analisis AI dan analisis tradisional?

Analisis AI menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis data besar, yang memungkinkannya memproses data mentah kompleks dan tidak terstruktur dalam jumlah besar dengan cepat, akurat, dan mudah. Sebaliknya, analisis tradisional memerlukan lebih banyak analisis data manual.

Meskipun analisis data tradisional telah ada sejak lama, analisis ini memiliki kelemahan tertentu yang menyebabkan meningkatnya permintaan akan analisis AI. Pertama, analitik tradisional tidak terlalu efektif dalam menganalisis data yang kompleks atau bervolume besar.

Lebih penting lagi, analisis ini hanya dapat menganalisis data historis dalam lingkup terbatas untuk memberikan wawasan deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif.

Inilah cara analisis AI mengubah analisis tradisional:

• Analisis deskriptif: Menafsirkan kinerja berdasarkan data yang ada dan berfokus pada pelaporan ringkasan ringkasan wawasan. Analisis AI memberikan laporan yang lebih komprehensif mengenai kinerja berkelanjutan menggunakan analisis tren sehingga merek memiliki pandangan menyeluruh terhadap berbagai faktor dan perubahan seiring waktu.
• Analisis diagnostik: Digunakan untuk memahami hasil bisnis dengan menganalisis data historis untuk analisis sebab akibat. Ini mengidentifikasi hubungan dalam data untuk memahami akar penyebab suatu hasil. AI dapat menganalisis data historis dan real-time dalam jumlah besar dari sumber berbeda untuk menemukan pola, tren, dan anomali dengan cepat dan lebih efisien.
• Analisis prediktif: Digunakan untuk memprediksi tren dan hasil masa depan berdasarkan data historis menggunakan model statistik dan teknik perkiraan. AI menggunakan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk memprediksi tren masa depan, memberikan perkiraan yang lebih cepat dan akurat.
• Analisis preskriptif: Memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari wawasan analisis prediktif untuk meningkatkan kinerja bisnis di masa depan. Hal ini dibatasi oleh data historis dan variabel prediktif, yang dapat membuat saran menjadi tidak berguna pada saat Anda menggunakannya untuk kampanye. AI memungkinkan Anda menganalisis data secara real-time dengan menghitung perubahan variabel yang terjadi sehingga bisnis dapat memantau dan mengubah strategi kampanye dengan segera.

Apa saja empat pilar AI Analytics?

Analisis AI bergantung pada empat sub-tugas AI yang penting untuk memberikan wawasan—pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, jaringan saraf (NN), dan pembelajaran mendalam (DL). Teknologi-teknologi ini bekerja sama untuk mengekstrak informasi bermakna dari data mentah dan berbeda.

Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin membantu alat analisis AI secara otomatis mengidentifikasi pola data sehingga pola tersebut dapat disintesis untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Ini membantu dalam memproses data besar secara efisien untuk mengidentifikasi titik data yang relevan untuk analisis prediktif.

Hal ini memungkinkan perusahaan untuk, misalnya, mengotomatiskan analisis data pelanggan dengan memproses umpan balik pengalaman pelanggan, ulasan produk, dan data pendengaran sosial, hampir secara real-time, untuk mendapatkan wawasan yang tepat waktu.

Pemrosesan bahasa alami

Pemrosesan bahasa alami memungkinkan alat analisis AI untuk memahami dan menafsirkan bahasa manusia sehingga dapat memproses dan menganalisisnya untuk mendapatkan informasi yang bermakna. NLP sangat penting untuk menganalisis secara akurat data pendengaran media sosial, ulasan pelanggan, blog, artikel berita, dan data berbasis teks lainnya, termasuk angka dan emoji.

Jaringan saraf

Jaringan saraf adalah algoritma yang dibangun untuk memahami hubungan antara titik data yang diidentifikasi oleh pembelajaran mesin. Mereka terinspirasi oleh cara kerja otak manusia dan terdiri dari lapisan simpul atau neuron yang saling berhubungan yang mengingat hubungan dalam data dan belajar darinya. Hasilnya, alat AI semakin cerdas dan akurat seiring berjalannya waktu, sehingga juga menjadikannya hemat biaya dalam jangka panjang.

Pembelajaran mendalam

Algoritme pembelajaran mendalam adalah NN tingkat lanjut yang memproses data mentah kompleks menggunakan beberapa lapisan node yang saling berhubungan. Hal ini memungkinkannya beradaptasi dengan berbagai tipe data dan kumpulan data serta mengekstrak wawasan yang lebih dalam untuk analisis yang jauh lebih canggih dibandingkan analisis data tradisional.

Mengapa kita harus menggunakan AI untuk analisis data?

Analisis AI memberdayakan perusahaan untuk mengotomatiskan tugas yang berulang dan memproses data kompleks dengan lebih efisien. Sehingga membuat penskalaan menjadi mudah dan tanpa gesekan. Alat-alat ini dapat memproses ribuan panggilan API dalam hitungan menit, memberi Anda informasi penting tentang merek Anda, layanan pelanggan, dan analisis persaingan dalam hitungan menit. Ini membantu tim Anda fokus pada aspek yang lebih strategis seperti memberikan layanan pelanggan yang luar biasa dan pengalaman merek.

Contohnya—menurut Indeks Sosial Sprout 2023, 76% konsumen memperhatikan dan menghargai ketika perusahaan memprioritaskan dukungan pelanggan. Pelanggan mengharapkan layanan yang dipersonalisasi yang lebih dari sekadar menyelesaikan masalah dengan cepat. Mereka menginginkan interaksi terpersonalisasi yang autentik dan menarik.

Mencapai tingkat personalisasi ini hanya dapat dilakukan dengan memiliki data yang tepat waktu dan akurat yang akan memberi tahu Anda cara terbaik untuk menyenangkan konsumen dan memelihara basis pelanggan setia Anda.

Misalnya, kemampuan Mendengarkan Sprout akan memberi tahu Anda topik apa yang sedang tren dalam percakapan sosial tentang merek Anda, istilah terkait apa yang digunakan pelanggan, dan sentimen seputar topik tersebut. Anda mendapatkan gambaran lengkap tentang apa yang menjadi perhatian utama dalam percakapan sosial dan mengungkap tema dan topik umum mengenai merek, produk, dan layanan Anda.

Apa manfaat menerapkan analisis AI?

Analisis AI mengubah cara bisnis beroperasi dengan membantu mereka mengotomatisasi tugas, sehingga mereka dapat mengalihkan talenta ke bidang yang lebih kompleks dan strategis. Dengan demikian, memungkinkan perusahaan untuk tumbuh dan berkembang lebih cepat dari sebelumnya. Berikut adalah beberapa cara utama analisis AI memberikan manfaat bagi bisnis saat ini.

Otomatisasi

Analisis AI membantu bisnis mengotomatiskan penghitungan statistik untuk memantau metrik indikator kinerja utama (KPI) di seluruh platform. Hal ini mendorong efisiensi karena tugas-tugas yang memakan waktu dikurangi dan analisis data dipercepat untuk mendapatkan wawasan merek dan pelanggan yang relevan. Otomatisasi berbasis ML ini memberikan kembali waktu yang berharga untuk fokus pada perencanaan dan strategi sekaligus mengurangi hambatan dan beban kerja dalam alur kerja.

Misalnya saja dengan adanya alat AI, perusahaan tidak perlu lagi menugaskan personel untuk memeriksa setiap email atau tiket pelanggan untuk memahami permintaan atau keluhan. Alat-alat ini dapat menganalisis semua pesan masuk dengan lancar dan menetapkan sentimennya sehingga anggota tim dapat dengan cepat menentukan prioritas respons. Di Sprout, lihat juga lonjakan penyebutan merek untuk memantau sentimen merek dan memantau potensi krisis.

Skalabilitas

Analisis AI membantu meringankan kesulitan pertumbuhan perusahaan dengan secara efisien menangani kumpulan data besar dari sumber berbeda untuk memberikan wawasan waktu nyata—sesuatu yang tidak mungkin dilakukan dengan metode analisis data tradisional.

Ketika diintegrasikan dengan perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan (CRM) dan intelijen bisnis perusahaan, alat tersebut secara eksponensial meningkatkan keluaran wawasan yang ditargetkan dengan mereferensikan titik data dan mengidentifikasi pola dalam profil pelanggan dan pola pembelian. Dengan demikian, memberikan pandangan yang lebih holistik tentang pelanggan dan prospek Anda saat ini.

Misalnya, integrasi Salesforce Sprout memungkinkan Anda memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa di setiap titik kontak dengan memanfaatkan data sosial di seluruh CRM. Ciptakan titik kontak yang dipersonalisasi sepanjang perjalanan pelanggan dan tingkatkan dampak inisiatif Anda sambil menerapkan alur kerja yang efisien di seluruh tim.

Ketepatan

Hasil analisis data AI lebih akurat dibandingkan metode analisis data manual. Hal ini karena kecilnya ruang untuk terjadinya kesalahan manusia, bias, atau batasan seperti mengecualikan data secara subyektif, atau saat menghitung metrik yang kompleks, terutama dari berbagai sumber.

Aplikasi bisnis analisis AI

Perusahaan menggunakan analitik AI untuk memperoleh laba atas investasi (ROI) yang lebih besar dari data sosial dan digital mereka, sekaligus memperjuangkan produktivitas dan pertumbuhan melalui otomatisasi cerdas. Mari kita gali lebih dalam.

Analisis sentimen

Algoritme analisis sentimen memindai data umpan balik untuk memprioritaskan tema dan topik utama, memberikan pandangan mendalam kepada merek tentang keluhan umum atau masalah produk atau layanan yang berulang. Dengan cara ini, merek dapat mengembangkan strategi proaktif untuk memastikan pengalaman pelanggan yang lebih baik guna meningkatkan loyalitas merek.

Alat analisis sentimen Sprout memberi Anda gambaran tentang sentimen merek Anda dengan menyoroti sentimen positif, negatif, dan netral dalam pesan dan data pendengaran sosial. Anda dapat melihat tren sentimen selama beberapa periode dan menganalisis tema dan percakapan berdasarkan topik dengan mudah. Gunakan data ini untuk mengimprovisasi pesan produk Anda, meningkatkan interaksi layanan pelanggan, dan menyempurnakan strategi pemasaran.

Perkiraan permintaan

Analisis AI memungkinkan perusahaan untuk lebih memahami interaksi pelanggan dan motivasi pembelian. Ini membantu mereka menganalisis kumpulan data besar dengan cepat dan efisien untuk memahami preferensi dan perilaku individu. Ini membantu merek memprediksi permintaan di masa depan berdasarkan demografi pelanggan dan indikator pasar tertentu. Hal ini juga membantu mereka meningkatkan penawaran dengan menyesuaikannya secara khusus untuk segmen pelanggan yang berbeda.

Contoh ini. Sebuah hotel, yang mengantisipasi lonjakan tamu selama bulan-bulan musim panas, ingin memberikan pengalaman tamu yang dipersonalisasi pada tingkat yang lebih tinggi untuk mencapai kepuasan pelanggan yang lebih baik. Perusahaan dapat memperoleh wawasan berharga dalam hal ini dengan menggunakan alat analisis AI untuk menganalisis pesan pelanggan, email layanan pelanggan, ulasan, dan profil tamu. Melalui hal ini, mereka mungkin mengetahui bahwa sebagian besar tamu akan menghargai fasilitas penitipan anak sehingga mereka dapat lebih menikmati masa menginap mereka.

Dengan menambahkan fasilitas ini selama bulan-bulan musim panas, hotel tidak hanya siap menghadapi peningkatan permintaan namun juga memanfaatkan peluang untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, dan dengan demikian memperkuat loyalitas.

Pemantauan bisnis

Analisis AI dapat menganalisis data dalam artikel berita, forum seperti Reddit, dan percakapan sosial secara bersamaan, baik tentang merek Anda maupun pesaing. Anda dapat menggunakan data ini untuk menemukan kesenjangan dalam persepsi merek dan mengambil langkah perbaikan untuk manajemen reputasi atau untuk meningkatkan produk atau layanan.

Di Sprout, Anda juga dapat melacak kinerja pesaing di berbagai saluran. Misalnya, Anda dapat menganalisis pesaing Anda di Facebook dengan mendapatkan metrik mendalam tentang KPI seperti rata-rata keterlibatan publik, rata-rata penggemar, pertumbuhan pemirsa, dan metrik lainnya.

5 alat teratas yang menggunakan AI untuk analisis data

Alat analisis AI menawarkan berbagai tingkat detail dan wawasan. Itu sebabnya Anda harus memilih salah satu berdasarkan kebutuhan dan karakteristik spesifik Anda, seperti industri Anda, ukuran perusahaan, dan target audiens. Anda juga harus mempertimbangkan apakah alat AI akan terintegrasi dengan lancar ke dalam infrastruktur dan alur kerja TI yang ada, dan apakah alat tersebut akan memenuhi kebutuhan penskalaan Anda.

Berikut daftar alat analisis AI terkemuka di industri yang dapat memberi Anda wawasan yang Anda perlukan untuk mengembangkan bisnis Anda.

Kecambah Sosial

Sprout Social adalah solusi manajemen media sosial lengkap yang menggunakan analisis AI untuk manajemen media sosial, pemasaran, layanan pelanggan, dan intelijen kompetitif. Ini juga terintegrasi dengan berbagai sumber data digital termasuk situs ulasan seperti Reddit, CRM seperti Salesforce, dan alat intelijen bisnis seperti Tableau.

Alat pendengar sosial kami yang canggih menganalisis lebih dari 600 juta pesan setiap hari, mengidentifikasi topik-topik utama untuk memberi Anda wawasan yang ditargetkan. Analisis percakapan sosial dan pesan pelanggan untuk menemukan topik yang paling sesuai dengan audiens Anda dan gunakan wawasan tersebut untuk menginformasikan konten dan strategi layanan pelanggan Anda.

Lakukan riset pasar B2C dan B2B dengan mudah dan perkuat strategi kompetitif Anda dengan menggunakan fitur analisis kompetitif Sprout. Temukan wawasan yang berdampak dari metrik utama seperti ringkasan topik, demografi audiens, dan keterlibatan total untuk menginformasikan keputusan Anda dan melakukan analisis kesenjangan pasar untuk menemukan jalan baru bagi pertumbuhan.

Buat postingan yang berdampak menggunakan fitur Suggestions by AI Assist kami, yang diaktifkan oleh perintah AI. Selain itu, gunakan teknologi ViralPost yang dipatenkan Sprout untuk memastikan postingan Anda menjangkau audiens yang Anda tuju pada waktu yang paling optimal. Teknologi ini menghitung waktu terbaik Anda untuk mempublikasikan konten dan memungkinkan Anda mengotomatisasi atau mempostingnya secara manual untuk interaksi dan dampak maksimum.

Smart Inbox canggih berkemampuan AI dari Sprout membantu Anda dengan cepat mengidentifikasi sentimen dalam pesan masuk dan meninjau feed. Postingan secara otomatis ditetapkan sebagai positif, netral, atau negatif sehingga tim layanan pelanggan dapat memprioritaskan pesan yang sesuai dan bertindak cepat.

Gunakan fitur ini dan fitur Sprout intuitif lainnya untuk menghidupkan data Anda dan mengubah strategi pemasaran sosial dan digital Anda. Satukan semuanya menggunakan templat laporan intuitif kami dan bagikan wawasan dengan aman ke seluruh tim dalam organisasi untuk kolaborasi yang lebih cepat dan lancar.

Sprout cocok dengan tumpukan teknologi yang ada tanpa perlu penyiapan manual sehingga Anda dapat segera menjalankannya. Dan karena didukung oleh pembelajaran mesin yang canggih, perangkat ini terus belajar dari data Anda, dan menjadi lebih pintar seiring berjalannya waktu. Dengan demikian, mengurangi kebutuhan investasi rutin dalam meningkatkan perangkat lunak Anda.

Kekuatan BI

Power BI adalah alat analisis bisnis yang dibuat untuk analisis data dan visualisasi wawasan. Ini memberikan wawasan merek yang komprehensif dengan memetakan jutaan titik data dari berbagai sumber dengan kompleksitas yang berbeda-beda. Ini sangat berguna jika Anda mahir dalam Microsoft Excel karena Anda dapat dengan mudah membuat dan mengubah laporan berdasarkan kebutuhan Anda dan membaginya dengan tim. Anda memang harus memiliki latar belakang pengkodean karena Anda memerlukannya untuk memahami ekspresi analisis data (DAX) selama pemodelan data dan bekerja dengan kode M untuk transformasi data.

MonyetBelajar

MonkeyLearn adalah alat analisis teks yang menggunakan AI untuk analisis data. Ini dapat digunakan untuk mengotomatiskan umpan balik pelanggan dan analisis data survei guna mengidentifikasi topik yang relevan dengan audiens target Anda dan mengekstrak wawasan yang berguna. Meskipun ditujukan untuk membantu manajemen pengalaman pelanggan, alat ini tidak efisien dalam menangani tiket layanan pelanggan dalam jumlah besar, sehingga sulit untuk ditingkatkan atau diintegrasikan dengan kebutuhan dukungan pelanggan.

Tablo

Tableau adalah platform analitik dan visualisasi data yang dapat Anda gunakan untuk memahami data Anda guna mendapatkan wawasan merek yang bermakna dan untuk membuat laporan secara real-time. Seperti Sprout, Tableau menawarkan konektivitas yang kuat di berbagai sumber data dan menawarkan tampilan terpadu atas data dan wawasan Anda. Kemampuan komprehensifnya mengharuskan Anda untuk dilatih sehingga Anda dapat menggunakan alat ini secara maksimal.

masuk akal

Sisense adalah alat analisis data AI yang dapat mengakses berbagai sumber data online untuk memberikan wawasan dalam laporan yang fleksibel. Hal ini dapat digunakan oleh tim yang tidak memiliki keahlian teknis tingkat lanjut untuk melakukan analisis data awal untuk intelijen bisnis. Alat ini juga memiliki serangkaian fitur lanjutan, tetapi Anda harus dilatih terlebih dahulu sebelum dapat mulai menggunakannya untuk mendapatkan wawasan.

Masa depan AI dalam analisis data

Analisis AI sebagian besar telah digunakan di industri penting dan perusahaan besar seperti layanan kesehatan dan manufaktur untuk mempercepat proses, mengidentifikasi fluktuasi data, dan mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Namun, kemajuan terkini dalam pembelajaran mesin siap menjadikannya praktik standar di seluruh industri.

Pertama, alat AI menjadi lebih terjangkau dan mudah digunakan. Hal ini memungkinkan merek untuk merangkul inovasi dan menghadapi persaingan dengan lebih percaya diri. Perusahaan dapat mengumpulkan intelijen bisnis dari berbagai sumber data dengan mudah untuk memahami pasar mereka lebih dalam. Yang pada gilirannya dapat digunakan untuk mempersonalisasi interaksi pelanggan, meningkatkan kepuasan merek, dan memperluas ke pasar baru dengan pandangan jauh ke depan dan presisi.

Manfaatkan otomatisasi berkemampuan AI untuk mengoptimalkan dan melihat ROI data sosial dan digital Anda. Jelajahi alat pemasaran AI mutakhir ini untuk mendorong bisnis Anda maju dengan memanfaatkan data sosial untuk meraih kemenangan di tahun 2024 dan seterusnya.