Come utilizzare l'analisi dell'intelligenza artificiale per decisioni aziendali mirate
Pubblicato: 2024-01-09Indipendentemente dalle dimensioni, la maggior parte delle aziende si trova ad affrontare le stesse sfide: concorrenti agguerriti e richieste in evoluzione dei clienti e del mercato. Se a ciò si aggiungono le inefficienze del flusso di lavoro, i silos di dati e l'aumento dei costi, emerge una crescente necessità di strumenti che possano aiutarvi a ottenere un vantaggio. Entra nell'analisi dell'intelligenza artificiale.
Secondo il 2023 State of Social Media Report, il 96% dei leader aziendali concorda sul fatto che l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico (ML) possono aiutare le aziende a migliorare significativamente il processo decisionale. Stanno adottando con entusiasmo i dati abilitati all'intelligenza artificiale affinché il marketing basato sull'intelligenza artificiale possa prosperare ed evolversi in un ambiente aziendale dinamico e basato sui dati.
In questo articolo, approfondiamo l'analisi dell'intelligenza artificiale e come differisce dai tradizionali metodi di analisi dei dati per la brand intelligence. Vedremo anche come può fornire alle aziende, come te, una crescita sostenibile del mercato e un vantaggio rispetto alla concorrenza.
Che cos'è l'analisi dell'intelligenza artificiale?
L'analisi dell'intelligenza artificiale è il processo di estrazione di informazioni utili dai big data utilizzando l'apprendimento automatico avanzato (ML) e attività di intelligenza artificiale come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Viene utilizzato per identificare modelli e tendenze nei dati per un processo decisionale informato.
Se applicata al marketing, l'analisi dell'intelligenza artificiale estrae approfondimenti significativi da varie fonti di dati come l'ascolto dei social media, i siti Web di recensioni, i forum dei clienti e i dati dei sondaggi. Queste informazioni aiutano i team interfunzionali, ad esempio marketing e vendite, ricerca di prodotto, risorse umane e PR, a svolgere il proprio lavoro in modo più efficace ed efficiente.
Inoltre, poiché l'analisi dei dati è automatizzata, elimina le dipendenze dalle attività manuali, aumentando la precisione dei risultati e la tempestività dei report. Inoltre, libera tempo in modo che i dipendenti possano concentrarsi su parti più strategiche e complesse del loro lavoro.
Qual è la differenza tra l’analisi AI e l’analisi tradizionale?
L'analisi AI utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i big data, il che consente di elaborare grandi volumi di dati grezzi complessi e non strutturati in modo rapido, accurato e semplice. L’analisi tradizionale, al contrario, richiede un’analisi dei dati più manuale.
Anche se l’analisi dei dati tradizionale esiste da molto tempo, presenta alcuni inconvenienti che hanno portato alla crescente domanda di analisi dell’intelligenza artificiale. Innanzitutto, l’analisi tradizionale non è molto efficace nell’analizzare volumi di dati complessi o di grandi dimensioni.
Ancora più importante, può analizzare solo una portata limitata di dati storici per fornire approfondimenti descrittivi, diagnostici, predittivi e prescrittivi.
Ecco come l'analisi AI ha trasformato l'analisi tradizionale:
- Analisi descrittiva: interpreta le prestazioni in base ai dati esistenti e si concentra sul reporting di un riepilogo istantaneo degli approfondimenti. L'analisi dell'intelligenza artificiale fornisce un rapporto più completo sulle prestazioni continue utilizzando l'analisi delle tendenze in modo che i marchi abbiano una visione olistica dei vari fattori e dei cambiamenti nel tempo.
- Analisi diagnostica: viene utilizzata per comprendere un risultato aziendale analizzando i dati storici per l'analisi della causalità. Identifica le relazioni nei dati per comprendere la causa principale di un risultato. L’intelligenza artificiale può analizzare grandi volumi di dati storici e in tempo reale provenienti da fonti disparate per individuare modelli, tendenze e anomalie in modo rapido ed efficiente.
- Analisi predittiva: utilizzata per prevedere tendenze e risultati futuri sulla base di dati storici utilizzando modelli statistici e tecniche di previsione. L’intelligenza artificiale utilizza l’apprendimento automatico e il deep learning per prevedere le tendenze future, fornendo previsioni più rapide e accurate.
- Analisi prescrittiva: fornisce informazioni utili derivanti dall'analisi predittiva per migliorare le prestazioni aziendali in futuro. È limitato da dati storici e variabili predittive, che possono rendere i suggerimenti obsoleti nel momento in cui li utilizzi per una campagna. L'intelligenza artificiale ti consente di analizzare i dati in tempo reale calcolando il cambiamento delle variabili man mano che si verificano, in modo che le aziende possano monitorare e orientare tempestivamente le strategie delle campagne.
Quali sono i quattro pilastri dell’AI Analytics?
L'analisi dell'intelligenza artificiale dipende da quattro attività secondarie critiche dell'intelligenza artificiale per fornire approfondimenti: apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale, reti neurali (NN) e apprendimento profondo (DL). Queste tecnologie lavorano insieme per estrarre informazioni significative da dati grezzi e disparati.
Apprendimento automatico
L'apprendimento automatico aiuta gli strumenti di analisi dell'intelligenza artificiale a identificare automaticamente i modelli di dati in modo che possano essere sintetizzati per ottenere informazioni utili. Aiuta nell'elaborazione efficiente dei big data per identificare i punti dati rilevanti per l'analisi predittiva.
Ciò consente alle aziende, ad esempio, di automatizzare l’analisi dei dati dei clienti elaborando il feedback sull’esperienza del cliente, le recensioni dei prodotti e i dati di ascolto sui social, quasi in tempo reale, per ottenere approfondimenti tempestivi.
Elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale consente a uno strumento di analisi dell'intelligenza artificiale di comprendere e interpretare il linguaggio umano in modo da poterlo elaborare e analizzare per ottenere informazioni significative. La PNL è fondamentale per analizzare accuratamente i dati di ascolto dei social media, le recensioni dei clienti, i blog, gli articoli di notizie e altri dati basati su testo, inclusi numeri ed emoji.
Reti neurali
Le reti neurali sono algoritmi creati per comprendere le relazioni tra punti dati identificati dall'apprendimento automatico. Si ispirano al funzionamento del cervello umano e comprendono strati interconnessi di nodi o neuroni che ricordano le relazioni nei dati e imparano da essi. Di conseguenza, lo strumento di intelligenza artificiale diventa progressivamente più intelligente e più preciso nel tempo, rendendolo quindi anche conveniente a lungo termine.
Apprendimento approfondito
Gli algoritmi di deep learning sono NN avanzati che elaborano dati grezzi complessi utilizzando più livelli di nodi interconnessi. Ciò gli consente di adattarsi a una varietà di tipi di dati e set di dati ed estrarre informazioni più approfondite per analisi molto più sofisticate rispetto all’analisi dei dati tradizionale.
Perché dovremmo utilizzare l’intelligenza artificiale per l’analisi dei dati?
L'analisi dell'intelligenza artificiale consente alle aziende di automatizzare le attività ripetitive ed elaborare dati complessi in modo più efficiente. Rendendo così il ridimensionamento facile e senza attriti. Questi strumenti possono elaborare migliaia di chiamate API in pochi minuti, fornendoti informazioni critiche sul tuo marchio, assistenza clienti e analisi della concorrenza in pochi minuti. Ciò aiuta il tuo team a concentrarsi su aspetti più strategici come fornire un servizio clienti eccezionale e un'esperienza del marchio.
Esempio: secondo lo Sprout Social Index 2023, il 76% dei consumatori nota e apprezza quando le aziende danno priorità all'assistenza clienti. I clienti si aspettano un servizio personalizzato che vada ben oltre la semplice risoluzione rapida di un problema. Vogliono un'interazione personalizzata che sia autentica e coinvolta.
È possibile raggiungere questo livello di personalizzazione solo avendo a portata di mano dati tempestivi e accurati che ti diranno come soddisfare al meglio i consumatori e coltivare la tua base di clienti fedeli.
Ad esempio, la funzionalità di ascolto di Sprout ti informerà su quali argomenti sono di tendenza nelle conversazioni social sul tuo marchio, quali termini correlati utilizzano i clienti e il sentimento attorno a tali argomenti. Ottieni un quadro completo di ciò che è importante nelle conversazioni social e scopri temi e argomenti comuni riguardanti il tuo marchio, prodotti e servizi.
Quali sono i vantaggi dell’applicazione dell’analisi AI?
L’analisi dell’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui operano le aziende, aiutandole ad automatizzare le attività, in modo che possano deviare i talenti verso aree più complesse e strategiche. Ciò consente alle aziende di crescere e scalare più velocemente di prima. Ecco alcuni modi chiave in cui l’analisi dell’intelligenza artificiale oggi apporta vantaggi alle aziende.
Automazione
L'analisi AI aiuta le aziende ad automatizzare i calcoli statistici per monitorare le metriche degli indicatori chiave di prestazione (KPI) su tutte le piattaforme. Ciò aumenta l’efficienza poiché le attività che richiedono molto tempo vengono ridotte e l’analisi dei dati viene accelerata per ricavare informazioni rilevanti sul marchio e sui clienti. Questa automazione basata sul machine learning restituisce tempo prezioso per concentrarsi sulla pianificazione e sulla strategia, riducendo al contempo gli attriti del flusso di lavoro e il carico di lavoro.
Ad esempio, con uno strumento di intelligenza artificiale, le aziende non hanno più bisogno di incaricare il personale di controllare ogni email o ticket del cliente per comprendere la richiesta o il reclamo. Questi strumenti possono analizzare senza problemi tutti i messaggi in arrivo e assegnare loro un sentiment in modo che i membri del team possano valutare rapidamente le risposte. In Sprout, puoi anche visualizzare i picchi nelle menzioni del marchio per tenere sotto controllo il sentiment del marchio e monitorare potenziali crisi.
Scalabilità
L'analisi dell'intelligenza artificiale aiuta ad alleviare le difficoltà di crescita di un'azienda gestendo in modo efficiente grandi set di dati provenienti da fonti disparate per fornire approfondimenti in tempo reale, cosa non possibile con i tradizionali metodi di analisi dei dati.
Se integrati con il software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e di business intelligence di un'azienda, tali strumenti aumentano esponenzialmente l'output di approfondimenti mirati incrociando i punti dati e identificando modelli nei profili dei clienti e nei modelli di acquisto. Pertanto, offrendo una visione più olistica dei tuoi attuali clienti e potenziali clienti.
Ad esempio, l'integrazione Salesforce di Sprout ti consente di offrire esperienze cliente eccezionali in ogni punto di contatto sfruttando i dati social in tutto il CRM. Crea punti di contatto personalizzati lungo tutto il percorso del cliente e aumenta l'impatto delle tue iniziative implementando flussi di lavoro efficienti tra i team.
Precisione
I risultati dell’analisi dei dati AI sono più accurati rispetto ai metodi di analisi manuale dei dati. Questo perché c'è meno spazio per errori umani, pregiudizi o limitazioni come l'esclusione soggettiva dei dati o il calcolo di parametri complessi, soprattutto da più fonti.
Applicazioni aziendali dell'analisi dell'intelligenza artificiale
Le aziende utilizzano l’analisi dell’intelligenza artificiale per ottenere un maggiore ritorno sull’investimento (ROI) dai propri dati social e digitali, promuovendo al contempo la produttività e la crescita attraverso l’automazione intelligente. Scaviamo più a fondo.
Analisi del sentimento
Gli algoritmi di analisi del sentiment analizzano i dati di feedback per dare priorità a temi e argomenti chiave, offrendo ai marchi una visione approfondita dei reclami comuni o dei problemi ricorrenti di prodotti o servizi. In questo modo, i marchi possono sviluppare strategie proattive per garantire una migliore esperienza del cliente e aumentare la fedeltà al marchio.
Lo strumento di analisi del sentiment di Sprout ti offre un'istantanea del sentiment del tuo marchio evidenziando il sentiment positivo, negativo e neutro nei messaggi e nei dati di ascolto sui social. Puoi vedere le tendenze del sentiment nel corso dei periodi e analizzare temi e conversazioni in base agli argomenti senza sforzo. Utilizza questi dati per improvvisare la messaggistica del prodotto, migliorare le interazioni con l'assistenza clienti e perfezionare le strategie di marketing.
Previsione della domanda
L'analisi dell'intelligenza artificiale consente alle aziende di comprendere meglio le interazioni dei clienti e le motivazioni di acquisto. Li aiuta ad analizzare grandi set di dati in modo rapido ed efficiente per comprendere le preferenze e i comportamenti individuali. Ciò aiuta un marchio a prevedere la domanda futura in base ai dati demografici specifici dei clienti e agli indicatori di mercato. Li aiuta inoltre a migliorare le loro offerte personalizzandole specificamente per diversi segmenti di clientela.
Prova questo. Un hotel, prevedendo un aumento degli ospiti durante i mesi estivi, desidera offrire un livello più elevato di esperienza personalizzata agli ospiti per ottenere una maggiore soddisfazione del cliente. L'azienda può ottenere informazioni preziose a questo riguardo utilizzando uno strumento di analisi AI per analizzare i messaggi dei clienti, le e-mail dell'assistenza clienti, le recensioni e i profili degli ospiti. In questo modo, potrebbero scoprire che la maggior parte degli ospiti apprezzerebbe le strutture per l'infanzia in modo che possano godersi ancora di più il loro soggiorno.
Aggiungendo questa struttura durante i mesi estivi, l'hotel non solo è preparato all'aumento della domanda, ma sfrutta anche l'opportunità di migliorare la soddisfazione del cliente e quindi una maggiore fidelizzazione.
Monitoraggio aziendale
L'analisi dell'intelligenza artificiale può analizzare simultaneamente i dati contenuti in articoli di notizie, forum come Reddit e conversazioni social, sia sul tuo marchio che sulla concorrenza. Puoi utilizzare questi dati per scoprire lacune nella percezione del marchio e adottare misure correttive per la gestione della reputazione o per migliorare prodotti o servizi.
In Sprout puoi anche monitorare le prestazioni della concorrenza su diversi canali. Ad esempio, puoi analizzare i tuoi concorrenti su Facebook ottenendo metriche approfondite su KPI come media del coinvolgimento del pubblico, media dei fan, crescita del pubblico e altre metriche.
I 5 principali strumenti che utilizzano l'intelligenza artificiale per l'analisi dei dati
Gli strumenti di analisi dell’intelligenza artificiale offrono vari gradi di dettagli e approfondimenti. Ecco perché devi sceglierne uno in base alle tue esigenze e caratteristiche specifiche, come il settore, le dimensioni dell'azienda e il pubblico di destinazione. Dovrai anche considerare se lo strumento AI si integrerà perfettamente nella tua infrastruttura IT e nei tuoi flussi di lavoro esistenti e se soddisferà le tue esigenze di scalabilità.
Ecco un elenco di strumenti di analisi IA leader del settore che possono fornirti il tipo di informazioni di cui hai bisogno per far crescere la tua attività.
Germoglio sociale
Sprout Social è una soluzione all-in-one per la gestione dei social media che utilizza l'analisi dell'intelligenza artificiale per la gestione dei social media, il marketing, l'assistenza clienti e l'intelligence competitiva. Si integra inoltre con una varietà di fonti di dati digitali, inclusi siti di recensioni come Reddit, CRM come Salesforce e strumenti di business intelligence come Tableau.
Il nostro potente strumento di ascolto sociale analizza più di 600 milioni di messaggi al giorno, identificando argomenti chiave per fornirti approfondimenti mirati. Analizza le conversazioni social e i messaggi dei clienti per trovare argomenti che risuonano maggiormente con il tuo pubblico e utilizza tali approfondimenti per informare i tuoi contenuti e la tua strategia di assistenza clienti.
Conduci ricerche di mercato B2C e B2B senza sforzo e rafforza la tua strategia competitiva utilizzando la funzionalità di analisi competitiva di Sprout. Ottieni approfondimenti di grande impatto da metriche chiave come riepiloghi degli argomenti, dati demografici del pubblico e coinvolgimento totale per informare le tue decisioni e condurre un'analisi del gap di mercato per trovare nuove strade di crescita.
Crea post di grande impatto utilizzando la nostra funzione Suggerimenti tramite AI Assist, abilitata dai suggerimenti dell'intelligenza artificiale. Inoltre, utilizza la tecnologia brevettata ViralPost di Sprout per garantire che i tuoi post raggiungano il pubblico previsto nei momenti più ottimali. La tecnologia calcola i tempi migliori per pubblicare i contenuti e ti consente di automatizzarli o pubblicarli manualmente per il massimo coinvolgimento e impatto.
La Smart Inbox avanzata di Sprout, abilitata all'intelligenza artificiale, ti aiuta a identificare rapidamente il sentiment nei messaggi in arrivo e nei feed di recensioni. I post vengono assegnati automaticamente come positivi, neutri o negativi in modo che i team dell'assistenza clienti possano dare priorità ai messaggi di conseguenza e agire rapidamente.
Adotta queste e altre funzionalità intuitive di Sprout per dare vita ai tuoi dati e trasformare le tue strategie di marketing sociale e digitale. Collegali tutti insieme utilizzando i nostri modelli di report intuitivi e condividi le informazioni in modo sicuro tra i team all'interno dell'organizzazione per una collaborazione più rapida e fluida.
Sprout si adatta perfettamente al tuo stack tecnologico esistente senza alcuna configurazione manuale, così sarai subito operativo. E poiché è basato sull'apprendimento automatico avanzato, apprende continuamente dai tuoi dati, diventando sempre più intelligente con il tempo. Pertanto, allevia la necessità di investimenti regolari nell'aggiornamento del software.
Potenza BI
Power BI è uno strumento di analisi aziendale creato per l'analisi dei dati e la visualizzazione di informazioni dettagliate. Fornisce approfondimenti completi sul marchio mappando milioni di punti dati provenienti da diverse fonti di varia complessità. È particolarmente utile se hai familiarità con Microsoft Excel poiché puoi facilmente creare e modificare report in base alle tue esigenze e condividerli con i team. È necessario avere conoscenze di codifica poiché ti servirà per comprendere le espressioni di analisi dei dati (DAX) durante la modellazione dei dati e lavorare con il codice M per le trasformazioni dei dati.
Scimmia Impara
MonkeyLearn è uno strumento di analisi del testo che utilizza l'intelligenza artificiale per l'analisi dei dati. Può essere utilizzato per automatizzare il feedback dei clienti e l'analisi dei dati dei sondaggi per identificare argomenti rilevanti per il pubblico di destinazione ed estrarre informazioni utili. Sebbene mirato ad aiutare nella gestione dell'esperienza del cliente, lo strumento non è efficiente nella gestione di un volume elevato di ticket di assistenza clienti, il che rende difficile la scalabilità o l'integrazione con le esigenze di assistenza del cliente.
Quadro
Tableau è una piattaforma di analisi e visualizzazione dei dati che puoi utilizzare per comprendere i tuoi dati per ottenere informazioni significative sul marchio e creare report in tempo reale. Come Sprout, Tableau offre una solida connettività tra varie origini dati e offre una visualizzazione unificata dei dati e degli approfondimenti. Le sue funzionalità complete richiedono che tu sia addestrato in modo da poter utilizzare lo strumento al massimo delle sue potenzialità.
Si senso
Sisense è uno strumento di analisi dei dati AI in grado di accedere a più origini dati online per fornire approfondimenti in report flessibili. Può essere utilizzato da team che non dispongono di competenze tecniche avanzate per condurre analisi preliminari dei dati per la business intelligence. Lo strumento dispone anche di una suite di funzionalità avanzate, ma dovrai essere addestrato su di esse prima di poter iniziare a utilizzarle per ottenere approfondimenti.
Il futuro dell’intelligenza artificiale nell’analisi dei dati
L’analisi dell’intelligenza artificiale è stata utilizzata principalmente in settori critici e grandi imprese come la sanità e la produzione per accelerare i processi, identificare le fluttuazioni dei dati e ottenere informazioni utili. Tuttavia, i recenti progressi nel campo dell’apprendimento automatico sono pronti a renderlo una pratica standard in tutti i settori.
Innanzitutto, gli strumenti di intelligenza artificiale sono diventati più convenienti e facili da usare. Stanno consentendo ai marchi di abbracciare l’innovazione e affrontare la concorrenza con maggiore sicurezza. Le aziende possono raccogliere facilmente business intelligence da varie fonti di dati per una comprensione più approfondita del proprio mercato. Che a sua volta può essere utilizzato per personalizzare le interazioni con i clienti, migliorare la soddisfazione del marchio ed espandersi in nuovi mercati con lungimiranza e precisione.
Sfrutta l'automazione basata sull'intelligenza artificiale per ottimizzare e visualizzare il ROI dei tuoi dati social e digitali. Esplora questi strumenti di marketing basati sull'intelligenza artificiale all'avanguardia per far avanzare la tua attività sfruttando i dati social per vincere nel 2024 e oltre.