的を絞ったビジネス上の意思決定のために AI 分析を使用する方法

規模に関係なく、ほとんどの企業は、強力な競合他社、進化する顧客と市場の需要など、同じ課題に直面しています。 これらにワークフローの非効率性、データのサイロ化、コストの上昇が加わり、優位性をもたらすツールのニーズが高まっています。 AI 分析を導入します。

2023 年のソーシャル メディアの現状レポートによると、ビジネス リーダーの 96% が、AI と機械学習 (ML) が企業の意思決定の大幅な向上に役立つことに同意しています。 彼らは、データドリブンでダイナミックなビジネス環境で成長し、進化するために、AI マーケティングに AI 対応データを積極的に採用しています。

この記事では、AI 分析と、ブランド インテリジェンスのための従来のデータ分析手法との違いについて詳しく説明します。 また、貴社のような企業に持続可能な市場成長と競合他社に対する優位性をどのように提供できるかについても説明します。

AI分析とは何ですか?

AI 分析は、高度な機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) などの AI タスクを使用して、ビッグ データから有用な情報を抽出するプロセスです。 これは、情報に基づいた意思決定を行うためにデータのパターンと傾向を特定するために使用されます。

AI 分析をマーケティングに適用すると、ソーシャル メディアのリスニング、レビュー Web サイト、顧客フォーラム、調査データなどのさまざまなデータ ソースから有意義な洞察が抽出されます。 これらの洞察は、マーケティング、販売、製品研究、人事、広報などの部門を超えたチームが仕事をより効果的かつ効率的に実行するのに役立ちます。

また、データ分析が自動化されるため、手動タスクへの依存がなくなり、結果の精度とレポートの適時性が向上します。 また、時間が解放されるので、従業員は仕事のより戦略的で複雑な部分に集中できるようになります。

AI 分析と従来の分析の違いは何ですか?

AI 分析では、機械学習アルゴリズムを使用してビッグデータを分析し、大量の複雑で非構造化された生データを迅速、正確、簡単に処理できます。 対照的に、従来の分析では、より手動によるデータ分析が必要になります。

従来のデータ分析は長い間存在していましたが、AI 分析の需要の高まりにつながっている特定の欠点があります。 まず、従来の分析は、複雑なデータや大量のデータの分析にはあまり効果的ではありません。

さらに重要なのは、記述的、診断的、予測的、処方的な洞察を提供するために、限られた範囲の履歴データしか分析できないことです。

AI 分析が従来の分析をどのように変革したかを次に示します。

• 記述的分析:既存のデータに基づいてパフォーマンスを解釈し、洞察のスナップショット概要のレポートに重点を置きます。 AI 分析は傾向分析を使用して継続的なパフォーマンスに関するより包括的なレポートを提供するため、ブランドはさまざまな要因や時間の経過に伴う変化を総合的に把握できます。
• 診断分析:因果関係分析のために履歴データを分析することにより、ビジネスの成果を理解するために使用されます。 データ内の関係を特定して、結果の根本原因を理解します。 AI は、さまざまなソースからの大量の履歴データとリアルタイム データを分析して、パターン、傾向、異常を迅速かつ効率的に見つけることができます。
• 予測分析:統計モデルと予測手法を使用して、履歴データに基づいて将来の傾向と結果を予測するために使用されます。 AI は機械学習と深層学習を使用して将来の傾向を予測し、より迅速かつ正確な予測を提供します。
• 規範的分析:予測分析の洞察から実用的な洞察を提供し、今後のビジネス パフォーマンスを向上させます。 過去のデータと予測変数によって制限されるため、提案がキャンペーンに使用されるまでに陳腐化する可能性があります。 AI を使用すると、変数の変化を発生時に計算してリアルタイムでデータを分析できるため、企業はキャンペーン戦略を迅速に監視して方向転換できます。

AI アナリティクスの 4 つの柱とは何ですか?

AI 分析は、機械学習、自然言語処理、ニューラル ネットワーク (NN)、ディープ ラーニング (DL) という 4 つの重要な AI サブタスクに基づいて洞察を提供します。 これらのテクノロジーは連携して、生の異種データから意味のある情報を抽出します。

機械学習

機械学習は、AI 分析ツールがデータ パターンを自動的に識別し、それらを合成して実用的な洞察を得るのに役立ちます。 ビッグデータを効率的に処理して、予測分析に関連するデータ ポイントを特定するのに役立ちます。

これにより、企業はたとえば、顧客体験のフィードバック、製品レビュー、ソーシャルリスニングデータをほぼリアルタイムで処理して顧客データ分析を自動化し、タイムリーな洞察を得ることができます。

自然言語処理

自然言語処理により、AI 分析ツールが人間の言語を理解して解釈できるようになり、人間の言語を処理して分析して意味のある情報を得ることができます。 NLP は、ソーシャル メディアのリスニング データ、顧客レビュー、ブログ、ニュース記事、および数字や絵文字を含むその他のテキストベースのデータを正確に分析するために極めて重要です。

ニューラルネットワーク

ニューラル ネットワークは、機械学習によって特定されたデータ ポイント間の関係を理解するために構築されたアルゴリズムです。 これらは人間の脳がどのように機能するかにインスピレーションを受けており、データ内の関係を記憶し、そこから学習する相互接続されたノードまたはニューロンの層で構成されています。 その結果、AI ツールは時間の経過とともに徐々に賢くなり、より正確になり、長期的にはコスト効率も高くなります。

ディープラーニング

深層学習アルゴリズムは、相互接続されたノードの複数の層を使用して複雑な生データを処理する高度な NN です。 これにより、さまざまなデータタイプやデータセットに適応し、より深い洞察を抽出して、従来のデータ分析よりもはるかに高度な分析が可能になります。

データ分析に AI を使用する必要があるのはなぜですか?

AI 分析により、企業は反復的なタスクを自動化し、複雑なデータをより効率的に処理できるようになります。 したがって、スケーリングが簡単かつスムーズになります。 これらのツールは、数千件の API 呼び出しを数分で処理し、ブランド、顧客ケア、競合分析に関する重要な情報を数分で提供します。 これにより、チームは優れた顧客サービスやブランド エクスペリエンスの提供など、より戦略的な側面に集中できます。

これを試してみてください。2023 Sprout Social Index によると、消費者の 76% が、企業が顧客サポートを優先することに気づき、感謝しています。 顧客は、単に問題を迅速に解決するだけではない、パーソナライズされたサービスを期待しています。 彼らは、本物で魅力的な、パーソナライズされたインタラクションを望んでいます。

このレベルのパーソナライゼーションを達成するには、消費者を喜ばせ、忠実な顧客ベースを育成する最善の方法を示すタイムリーで正確なデータを手元に用意する必要があります。

たとえば、Sprout のリスニング機能は、ブランドに関するソーシャル会話でどのようなトピックがトレンドになっているか、顧客が使用している関連用語、およびそれらのトピックに関するセンチメントを通知します。 社交的な会話で何が一番気になるのかを完全に把握し、ブランド、製品、サービスに関する共通のテーマやトピックを明らかにします。

AI 分析を適用するメリットは何ですか?

AI 分析はタスクの自動化を支援することで企業の運営方法を変革し、人材をより複雑で戦略的な分野に振り向けることができます。 したがって、企業は以前よりも速く成長し、規模を拡大できるようになります。 AI 分析が今日のビジネスに恩恵をもたらしている主な方法をいくつか紹介します。

オートメーション

AI 分析は、企業が統計計算を自動化し、プラットフォーム全体で主要業績評価指標 (KPI) メトリクスを監視するのに役立ちます。 これにより、時間のかかるタスクが削減され、関連するブランドや顧客の洞察を引き出すためのデータ分析が迅速化されるため、効率が向上します。 この ML ベースの自動化により、ワークフローの摩擦と作業負荷を軽減しながら、計画と戦略に集中するための貴重な時間が戻ります。

たとえば、AI ツールを使用すると、企業は、要求や苦情を理解するためにすべての顧客の電子メールやチケットをチェックする担当者を割り当てる必要がなくなります。 これらのツールは、すべての受信メッセージをシームレスに分析し、感情を割り当てることができるため、チーム メンバーは対応を迅速に優先順位付けできます。 Sprout では、ブランドへの言及の急増も表示して、ブランドのセンチメントを監視し、潜在的な危機を監視します。

スケーラビリティ

AI 分析は、異なるソースからの大規模なデータセットを効率的に処理してリアルタイムの洞察を提供することで、企業の成長の痛みを軽減します。これは従来のデータ分析方法では不可能でした。

このようなツールを企業の顧客関係管理 (CRM) およびビジネス インテリジェンス ソフトウェアと統合すると、データ ポイントを相互参照し、顧客プロファイルや購入パターンのパターンを特定することで、対象を絞った洞察の出力が飛躍的に増加します。 したがって、現在の顧客と見込み客についてより全体的な視点が得られます。

たとえば、Sprout の Salesforce 統合により、CRM 全体でソーシャル データを活用することで、あらゆるタッチポイントで優れた顧客エクスペリエンスを提供できます。 カスタマージャーニー全体にわたってパーソナライズされたタッチポイントを作成し、チーム全体で効率的なワークフローを実装しながら、取り組みの効果を高めます。

正確さ

AI データ分析の結果は、手動のデータ分析方法よりも正確です。 これは、特に複数のソースからのデータを主観的に除外したり、複雑な指標を計算したりする場合など、人的エラー、バイアス、または制限が発生する余地が少ないためです。

AIアナリティクスのビジネス応用

企業は AI 分析を使用して、ソーシャル データやデジタル データからより強力な投資収益率 (ROI) を導き出し、同時にインテリジェントな自動化を通じて生産性と成長を推進します。 さらに深く掘り下げてみましょう。

感情分析

感情分析アルゴリズムはフィードバック データをスキャンして主要なテーマやトピックに優先順位を付け、ブランドに一般的な苦情や繰り返し発生する製品やサービスの問題を詳細に把握できるようにします。 このようにして、ブランドは、より良い顧客エクスペリエンスを確保し、ブランドロイヤルティを高めるための積極的な戦略を策定できます。

Sprout のセンチメント分析ツールは、メッセージやソーシャル リスニング データ内のポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなセンチメントを強調表示することで、ブランドのセンチメントのスナップショットを提供します。 期間にわたるセンチメントの傾向を確認し、トピックに基づいてテーマや会話を簡単に分析できます。 このデータを使用して、製品メッセージを即興で作成し、顧客ケアのやり取りを強化し、マーケティング戦略を洗練します。

需要予測

AI 分析により、企業は顧客とのやり取りや購入動機をより深く理解できるようになります。 これは、大規模なデータセットを迅速かつ効率的に分析して、個人の好みや行動を理解するのに役立ちます。 これは、ブランドが特定の顧客層や市場指標に基づいて将来の需要を予測するのに役立ちます。 また、さまざまな顧客セグメントに合わせてカスタマイズすることで、サービスを強化するのにも役立ちます。

これをサンプルしてください。 あるホテルは、夏季に宿泊客が急増すると予想し、より高い顧客満足度を達成するために、より高度にパーソナライズされたゲストエクスペリエンスを提供したいと考えています。 同社は、AI 分析ツールを使用して顧客メッセージ、カスタマー ケア メール、レビュー、ゲスト プロフィールを分析することで、この点に関して貴重な洞察を得ることができます。 これにより、ほとんどのゲストが滞在をさらに楽しむために託児施設を高く評価していることに気づくかもしれません。

夏期にこの施設を追加することで、ホテルは需要の増加に備えるだけでなく、顧客満足度を向上させ、ロイヤルティを強化する機会を活用します。

ビジネス監視

AI 分析は、ニュース記事、Reddit などのフォーラム、ソーシャル会話のデータを、自社のブランドと競合他社の両方について同時に分析できます。 このデータを使用して、ブランド認識のギャップを発見し、評判管理のための是正措置を講じたり、製品やサービスを改善したりできます。

Sprout では、さまざまなチャネルで競合他社のパフォーマンスを追跡することもできます。 たとえば、パブリックエンゲージメントの平均、ファンの平均、視聴者数の増加、その他の指標などの KPI に関する詳細な指標を取得することで、Facebook 上の競合他社を分析できます。

データ分析に AI を使用するツール トップ 5

AI 分析ツールは、さまざまな程度の詳細と洞察を提供します。 そのため、業界、企業規模、対象ユーザーなど、特定のニーズと特性に基づいて選択する必要があります。 また、AI ツールが既存の IT インフラストラクチャとワークフローにシームレスに統合されるかどうか、また拡張のニーズを満たすかどうかも考慮する必要があります。

ビジネスの成長に必要な洞察を提供できる、業界をリードする AI 分析ツールのリストを以下に示します。

スプラウトソーシャル

Sprout Social は、ソーシャル メディア管理、マーケティング、カスタマー ケア、競争力のあるインテリジェンスに AI 分析を使用するオールインワンのソーシャル メディア管理ソリューションです。 また、Reddit などのレビュー サイト、Salesforce などの CRM、Tableau などのビジネス インテリジェンス ツールなど、さまざまなデジタル データ ソースと統合します。

当社の強力なソーシャル リスニング ツールは、1 日あたり 6 億件を超えるメッセージを分析し、重要なトピックを特定して的を絞った洞察を提供します。 ソーシャル会話と顧客メッセージを分析して視聴者の共感を呼ぶトピックを見つけ、それらの洞察をコンテンツと顧客ケア戦略に反映します。

Sprout の競合分析機能を使用して、B2C および B2B の市場調査を簡単に実施し、競争戦略を強化します。 トピックの概要、視聴者の人口統計、総エンゲージメントなどの主要な指標から影響力のある洞察を見つけて意思決定を行い、市場ギャップ分析を実施して新たな成長の道を見つけます。

AI プロンプトによって実現される AI アシスト機能による提案を使用して、インパクトのある投稿を作成します。 さらに、Sprout の特許取得済みの ViralPost テクノロジーを使用して、投稿が最適なタイミングで対象の視聴者に届くようにします。 このテクノロジーは、コンテンツを公開する最適な時間を計算し、エンゲージメントと効果を最大限に高めるためにコンテンツを自動または手動で投稿できるようにします。

Sprout の高度な AI 対応 Smart Inbox を使用すると、受信メッセージ内の感情をすばやく特定し、フィードを確認できます。 投稿はポジティブ、ニュートラル、ネガティブのいずれかに自動的に割り当てられるため、カスタマー ケア チームはそれに応じてメッセージに優先順位を付け、迅速に対応できます。

これらおよびその他の直感的な Sprout 機能を採用して、データに命を吹き込み、ソーシャルおよびデジタル マーケティング戦略を変革します。 直感的なレポート テンプレートを使用してそれらをすべて結び付け、組織内のチーム間で洞察を安全に共有することで、より迅速でスムーズなコラボレーションが実現します。

Sprout は手動セットアップなしで既存の技術スタックにシームレスに適合するため、すぐに使い始められます。 また、高度な機械学習を利用しているため、データから継続的に学習し、時間の経過とともにより賢くなっていきます。 したがって、ソフトウェアをアップグレードするための定期的な投資の必要性が軽減されます。

パワーBI

Power BI は、データ分析と洞察の視覚化のために構築されたビジネス分析ツールです。 さまざまな複雑さのさまざまなソースからの数百万のデータ ポイントをマッピングすることで、包括的なブランドの洞察を提供します。 要件に基づいてレポートを簡単に作成および変更し、チームで共有できるため、Microsoft Excel に習熟している場合に特に便利です。 データ モデリングやデータ変換のための M コードの操作中にデータ分析式 (DAX) を理解するためにコーディングのバックグラウンドが必要になるため、コーディングのバックグラウンドが必要です。

モンキーラーン

MonkeyLearn は、AI をデータ分析に使用するテキスト分析ツールです。 顧客のフィードバックや調査データの分析を自動化し、対象ユーザーに関連するトピックを特定し、有用な洞察を抽出するために使用できます。 このツールはカスタマー エクスペリエンス管理を支援することを目的としていますが、大量のカスタマー ケア チケットの処理には効率的ではなく、そのため拡張やカスタマー サポートのニーズへの統合が困難になります。

タブロー

Tableau は、ブランドに関する有意義な洞察を得るためにデータを理解し、リアルタイムでレポートを作成するために使用できる分析およびデータ視覚化プラットフォームです。 Sprout と同様、Tableau はさまざまなデータ ソースにわたる堅牢な接続を提供し、データと分析情報の統合されたビューを提供します。 その包括的な機能を最大限に活用するには、ツールに関するトレーニングを受ける必要があります。

シセンス

Sisense は、複数のオンライン データ ソースにアクセスして、柔軟なレポートで洞察を提供できる AI データ分析ツールです。 高度な技術的専門知識を持たないチームでも、ビジネス インテリジェンスのための予備データ分析を行うために使用できます。 このツールには一連の高度な機能もありますが、洞察のために使用し始める前に、それらについてトレーニングを受ける必要があります。

データ分析における AI の未来

AI 分析は、プロセスを迅速化し、データの変動を特定し、実用的な洞察を得るために、ヘルスケアや製造などの重要な業界や大企業で主に使用されています。 ただし、機械学習の最近の進歩により、機械学習が業界全体で標準的な手法となる準備が整っています。

1 つは、AI ツールがより手頃な価格でユーザーフレンドリーになったことです。 これらにより、ブランドはイノベーションを受け入れ、より自信を持って競争に臨むことができるようになります。 企業は、市場をより深く理解するために、さまざまなデータソースからビジネスインテリジェンスを簡単に収集できます。 これを利用して、顧客とのやり取りをパーソナライズし、ブランド満足度を高め、先見性と正確性を持って新しい市場に拡大することができます。

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