목표한 비즈니스 결정을 위해 AI 분석을 사용하는 방법

규모에 관계없이 대부분의 기업은 치열한 경쟁업체, 진화하는 고객 및 시장 요구 등 동일한 과제에 직면해 있습니다. 여기에 워크플로우의 비효율성, 데이터 사일로, 비용 상승 등이 더해지며, 우위를 점하는 데 도움이 되는 도구에 대한 필요성이 점점 커지고 있습니다. AI 분석을 시작하세요.

2023년 소셜 미디어 현황 보고서에 따르면 비즈니스 리더의 96%는 AI와 머신러닝(ML)이 기업의 의사결정을 크게 개선하는 데 도움이 될 수 있다는 데 동의합니다. 이들은 데이터 기반의 역동적인 비즈니스 환경에서 AI 마케팅이 성공하고 발전할 수 있도록 AI 지원 데이터를 적극적으로 채택하고 있습니다.

이 기사에서는 AI 분석에 대해 자세히 알아보고 브랜드 인텔리전스를 위한 기존 데이터 분석 방법과 어떻게 다른지 살펴봅니다. 또한 이것이 귀하와 같은 회사에 지속 가능한 시장 성장과 경쟁사 대비 우위를 어떻게 제공할 수 있는지 살펴보겠습니다.

AI 분석이란 무엇입니까?

AI 분석은 고급 기계 학습(ML)과 자연어 처리(NLP)와 같은 AI 작업을 사용하여 빅데이터에서 유용한 정보를 추출하는 프로세스입니다. 이는 정보에 입각한 의사 결정을 위해 데이터의 패턴과 추세를 식별하는 데 사용됩니다.

AI 분석을 마케팅에 적용하면 소셜 미디어 청취, 리뷰 웹사이트, 고객 포럼, 설문조사 데이터 등 다양한 데이터 소스에서 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 마케팅 및 영업, 제품 연구, 인사 및 PR과 같은 다기능 팀이 업무를 보다 효과적이고 효율적으로 수행하는 데 도움이 됩니다.

또한 데이터 분석이 자동화되므로 수동 작업에 대한 의존도가 제거되어 결과의 정확성과 보고서의 적시성이 향상됩니다. 또한 직원들이 업무의 보다 전략적이고 복잡한 부분에 집중할 수 있도록 시간을 확보해줍니다.

AI 분석과 기존 분석의 차이점은 무엇입니까?

AI 분석은 머신러닝 알고리즘을 사용해 빅데이터를 분석함으로써 대량의 복잡하고 비정형 원시 데이터를 빠르고 정확하며 쉽게 처리할 수 있습니다. 반면 기존 분석에는 수동 데이터 분석이 더 많이 필요합니다.

전통적인 데이터 분석은 오랫동안 사용되어 왔지만 AI 분석에 대한 수요 증가로 이어지는 특정 단점이 있습니다. 우선, 전통적인 분석은 복잡하거나 대용량의 데이터를 분석하는 데 그다지 효과적이지 않습니다.

더 중요한 것은 제한된 범위의 과거 데이터만 분석하여 설명, 진단, 예측 및 규범적 통찰력을 제공할 수 있다는 것입니다.

AI 분석이 기존 분석을 어떻게 변화시켰는지 살펴보겠습니다.

• 기술적 분석: 기존 데이터를 기반으로 성과를 해석하고 통찰력의 스냅샷 요약을 보고하는 데 중점을 둡니다. AI 분석은 추세 분석을 사용하여 지속적인 성과에 대한 보다 포괄적인 보고서를 제공하므로 브랜드는 시간에 따른 다양한 요소와 변화를 전체적으로 볼 수 있습니다.
• 진단 분석: 인과관계 분석을 위해 과거 데이터를 분석하여 비즈니스 결과를 이해하는 데 사용됩니다. 결과의 근본 원인을 이해하기 위해 데이터의 관계를 식별합니다. AI는 서로 다른 소스에서 수집된 대량의 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 패턴, 추세 및 이상 현상을 빠르고 효율적으로 찾아낼 수 있습니다.
• 예측 분석: 통계 모델과 예측 기술을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 추세와 결과를 예측하는 데 사용됩니다. AI는 머신러닝과 딥러닝을 활용해 미래 트렌드를 예측해 더욱 빠르고 정확한 예측을 제공합니다.
• 처방적 분석: 예측 분석 통찰력을 통해 실행 가능한 통찰력을 제공하여 향후 비즈니스 성과를 향상시킵니다. 이는 과거 데이터와 예측 변수에 의해 제한되므로 캠페인에 사용할 때 제안이 더 이상 쓸모 없게 될 수 있습니다. AI를 사용하면 변수의 변화가 발생하면 이를 계산하여 실시간으로 데이터를 분석할 수 있으므로 기업은 캠페인 전략을 즉시 모니터링하고 전환할 수 있습니다.

AI Analytics의 4가지 핵심 요소는 무엇입니까?

AI 분석은 통찰력을 제공하기 위해 기계 학습, 자연어 처리, 신경망(NN), 딥 러닝(DL)이라는 네 가지 중요한 AI 하위 작업에 의존합니다. 이러한 기술은 함께 작동하여 원시 데이터와 이질적인 데이터에서 의미 있는 정보를 추출합니다.

기계 학습

기계 학습은 AI 분석 도구가 데이터 패턴을 자동으로 식별하여 실행 가능한 통찰력을 위해 합성할 수 있도록 도와줍니다. 빅데이터를 효율적으로 처리하여 예측 분석을 위한 관련 데이터 포인트를 식별하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 이를 통해 기업은 고객 경험 피드백, 제품 리뷰 및 소셜 청취 데이터를 거의 실시간으로 처리하여 고객 데이터 분석을 자동화하고 적시에 통찰력을 얻을 수 있습니다.

자연어 처리

자연어 처리를 통해 AI 분석 도구는 인간의 언어를 이해하고 해석하여 의미 있는 정보를 처리하고 분석할 수 있습니다. NLP는 소셜 미디어 청취 데이터, 고객 리뷰, 블로그, 뉴스 기사 및 숫자와 이모티콘을 포함한 기타 텍스트 기반 데이터를 정확하게 분석하는 데 중추적입니다.

신경망

신경망은 기계 학습으로 식별된 데이터 포인트 간의 관계를 이해하기 위해 구축된 알고리즘입니다. 이는 인간의 두뇌가 어떻게 기능하는지에서 영감을 얻었으며 데이터의 관계를 기억하고 학습하는 노드 또는 뉴런의 상호 연결된 레이어로 구성됩니다. 결과적으로 AI 도구는 시간이 지남에 따라 점점 더 똑똑해지고 정확해지며 장기적으로 비용 효율성도 높아집니다.

딥러닝

딥 러닝 알고리즘은 여러 계층의 상호 연결된 노드를 사용하여 복잡한 원시 데이터를 처리하는 고급 NN입니다. 이를 통해 다양한 데이터 유형과 데이터 세트에 적응하고 기존 데이터 분석보다 훨씬 더 정교한 분석을 위해 더 깊은 통찰력을 추출할 수 있습니다.

데이터 분석에 AI를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

AI 분석을 통해 기업은 반복적인 작업을 자동화하고 복잡한 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 따라서 확장이 쉽고 마찰이 없습니다. 이러한 도구는 수천 건의 API 호출을 몇 분 안에 처리할 수 있어 브랜드, 고객 관리 및 경쟁 분석에 대한 중요한 정보를 몇 분 안에 제공합니다. 이를 통해 팀은 뛰어난 고객 서비스 및 브랜드 경험 제공과 같은 보다 전략적인 측면에 집중할 수 있습니다.

2023년 Sprout Social Index에 따르면 소비자의 76%는 기업이 고객 지원을 우선시할 때 이를 인지하고 높이 평가합니다. 고객은 단순히 문제를 신속하게 해결하는 것 이상의 맞춤형 서비스를 기대합니다. 그들은 진정성 있고 참여도가 높은 개인화된 상호 작용을 원합니다.

이러한 수준의 개인화를 달성하려면 소비자를 만족시키고 충성도 높은 고객 기반을 육성하는 최선의 방법을 알려주는 시기적절하고 정확한 데이터가 있어야만 가능합니다.

예를 들어 Sprout의 듣기 기능은 브랜드에 대한 소셜 대화에서 어떤 주제가 트렌드인지, 고객이 사용하는 관련 용어 및 해당 주제에 대한 감정을 알려줍니다. 소셜 대화에서 가장 먼저 떠오르는 내용을 완벽하게 파악하고 브랜드, 제품 및 서비스와 관련된 공통 주제와 주제를 찾아보세요.

AI 분석을 적용하면 어떤 이점이 있나요?

AI 분석은 업무 자동화를 지원함으로써 기업 운영 방식을 변화시키고 있으며 이를 통해 인재를 보다 복잡하고 전략적인 영역으로 전환할 수 있습니다. 따라서 기업은 이전보다 더 빠르게 성장하고 확장할 수 있습니다. 오늘날 AI 분석이 비즈니스에 도움이 되는 몇 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.

오토메이션

AI 분석은 기업이 통계 계산을 자동화하여 플랫폼 전반에 걸쳐 핵심성과지표(KPI) 지표를 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 이는 시간이 많이 소요되는 작업을 줄이고 데이터 분석을 가속화하여 관련 브랜드 및 고객 통찰력을 도출함으로써 효율성을 높입니다. 이 ML 기반 자동화는 워크플로 마찰과 작업 부하를 줄이면서 계획과 전략에 집중할 수 있는 귀중한 시간을 돌려줍니다.

예를 들어, AI 도구를 사용하면 기업은 더 이상 요청이나 불만 사항을 이해하기 위해 모든 고객 이메일이나 티켓을 확인하기 위해 직원을 배정할 필요가 없습니다. 이러한 도구는 들어오는 모든 메시지를 원활하게 분석하고 감정을 할당하여 팀 구성원이 신속하게 응답을 분류할 수 있도록 해줍니다. Sprout에서는 브랜드 언급의 급증을 확인하여 브랜드 정서를 파악하고 잠재적인 위기를 모니터링할 수도 있습니다.

확장성

AI 분석은 서로 다른 소스의 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하여 실시간 통찰력을 제공함으로써 회사의 성장 고통을 완화하는 데 도움이 됩니다. 이는 기존 데이터 분석 방법으로는 불가능합니다.

회사의 고객 관계 관리(CRM) 및 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어와 통합되면 이러한 도구는 데이터 포인트를 상호 참조하고 고객 프로필 및 구매 패턴의 패턴을 식별하여 목표 통찰력의 결과를 기하급수적으로 증가시킵니다. 따라서 현재 고객과 잠재 고객에 대한 보다 전체적인 시각을 제공합니다.

예를 들어 Sprout의 Salesforce 통합을 사용하면 CRM 전체에서 소셜 데이터를 활용하여 모든 접점에서 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 고객 여정 전반에 걸쳐 개인화된 접점을 만들고 이니셔티브의 영향력을 높이는 동시에 팀 전체에 효율적인 워크플로를 구현하세요.

정확성

AI 데이터 분석 결과는 수동 데이터 분석 방법보다 더 정확합니다. 이는 데이터를 주관적으로 제외하거나 특히 여러 소스에서 복잡한 지표를 계산하는 등 인적 오류, 편견 또는 제한이 발생할 여지가 적기 때문입니다.

AI 분석의 비즈니스 애플리케이션

기업은 AI 분석을 사용하여 소셜 및 디지털 데이터에서 더 강력한 투자 수익(ROI)을 도출하는 동시에 지능형 자동화를 통해 생산성과 성장을 촉진합니다. 더 자세히 살펴보겠습니다.

감성분석

감정 분석 알고리즘은 피드백 데이터를 스캔하여 주요 주제와 주제의 우선순위를 정함으로써 브랜드에 일반적인 불만 사항이나 반복되는 제품 또는 서비스 문제에 대한 심층적인 시각을 제공합니다. 이러한 방식으로 브랜드는 더 나은 고객 경험을 보장하고 브랜드 충성도를 높일 수 있는 사전 전략을 개발할 수 있습니다.

Sprout의 감정 분석 도구는 메시지와 소셜 청취 데이터에서 긍정적, 부정적, 중립적 감정을 강조하여 브랜드 감정에 대한 스냅샷을 제공합니다. 기간별 정서 추세를 확인하고 주제에 따른 주제와 대화를 손쉽게 분석할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 제품 메시지를 즉석에서 작성하고 고객 관리 상호 작용을 강화하며 마케팅 전략을 개선하십시오.

수요 예측

AI 분석을 통해 기업은 고객 상호 작용과 구매 동기를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이는 대규모 데이터세트를 빠르고 효율적으로 분석하여 개인의 선호도와 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 브랜드가 특정 고객 인구통계 및 시장 지표를 기반으로 미래 수요를 예측하는 데 도움이 됩니다. 또한 다양한 고객 부문에 맞게 특별히 맞춤화하여 제품을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

이것을 샘플링하십시오. 여름철에 손님이 급증할 것으로 예상하는 한 호텔은 더 높은 고객 만족도를 달성하기 위해 더 높은 수준의 개인화된 고객 경험을 제공하려고 합니다. 회사는 AI 분석 도구를 사용하여 고객 메시지, 고객 관리 이메일, 리뷰 및 고객 프로필을 분석함으로써 이와 관련하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 대부분의 손님들이 보육 시설을 선호하여 숙박을 더욱 즐겁게 할 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.

여름철에 이 시설을 추가함으로써 호텔은 증가하는 수요에 대비할 수 있을 뿐만 아니라 고객 만족도를 향상하고 충성도를 강화할 수 있는 기회를 활용합니다.

업무 모니터링

AI 분석은 브랜드와 경쟁업체 모두에 대한 뉴스 기사, Reddit과 같은 포럼 및 소셜 대화의 데이터를 동시에 분석할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 브랜드 인지도의 격차를 발견하고 평판 관리를 위한 수정 조치를 취하거나 제품 또는 서비스를 개선할 수 있습니다.

Sprout에서는 다양한 채널에서 경쟁사의 성과를 추적할 수도 있습니다. 예를 들어, 대중 참여 평균, 팬 평균, 청중 증가 및 기타 지표와 같은 KPI에 대한 심층 지표를 얻어 Facebook의 경쟁사를 분석할 수 있습니다.

데이터 분석에 AI를 사용하는 상위 5개 도구

AI 분석 도구는 다양한 수준의 세부정보와 통찰력을 제공합니다. 그렇기 때문에 업종, 회사 규모, 대상 고객 등 특정 요구 사항과 특성에 따라 하나를 선택해야 합니다. 또한 AI 도구가 기존 IT 인프라 및 워크플로에 원활하게 통합되는지, 그리고 확장 요구 사항을 충족하는지 여부도 고려해야 합니다.

다음은 비즈니스 성장에 필요한 통찰력을 제공할 수 있는 업계 최고의 AI 분석 도구 목록입니다.

새싹 소셜

Sprout Social은 소셜 미디어 관리, 마케팅, 고객 관리 및 경쟁 인텔리전스를 위해 AI 분석을 사용하는 올인원 소셜 미디어 관리 솔루션입니다. 또한 Reddit과 같은 리뷰 사이트, Salesforce와 같은 CRM, Tableau와 같은 비즈니스 인텔리전스 도구를 포함한 다양한 디지털 데이터 소스와 통합됩니다.

당사의 강력한 소셜 청취 도구는 하루에 6억 개가 넘는 메시지를 분석하여 주요 주제를 식별하여 타겟 통찰력을 제공합니다. 소셜 대화와 고객 메시지를 분석하여 청중에게 가장 큰 공감을 불러일으키는 주제를 찾고 이러한 통찰력을 활용하여 콘텐츠 및 고객 관리 전략을 수립하세요.

Sprout의 경쟁 분석 기능을 사용하여 B2C 및 B2B 시장 조사를 손쉽게 수행하고 경쟁 전략을 강화하세요. 주제 요약, 청중 인구통계, 총 참여도 등 주요 지표에서 영향력 있는 통찰력을 찾아 결정을 내리고 시장 격차 분석을 수행하여 새로운 성장 방안을 찾으세요.

AI 프롬프트를 통해 지원되는 AI 지원 제안 기능을 사용하여 영향력 있는 게시물을 작성하세요. 또한 Sprout의 특허받은 ViralPost 기술을 사용하여 귀하의 게시물이 가장 최적의 시간에 의도한 청중에게 도달할 수 있도록 하세요. 이 기술은 콘텐츠 게시에 가장 적합한 시간을 계산하고 참여도와 영향력을 극대화하기 위해 콘텐츠를 자동화하거나 수동으로 게시할 수 있도록 해줍니다.

Sprout의 고급 AI 지원 Smart Inbox를 사용하면 수신 메시지 및 리뷰 피드에서 감정을 빠르게 식별할 수 있습니다. 게시물은 자동으로 긍정적, 중립 또는 부정적으로 지정되므로 고객 관리 팀은 그에 따라 메시지의 우선 순위를 지정하고 신속하게 조치를 취할 수 있습니다.

이러한 기능과 기타 직관적인 Sprout 기능을 채택하여 데이터에 생기를 불어넣고 소셜 및 디지털 마케팅 전략을 혁신하세요. 직관적인 보고서 템플릿을 사용하여 모든 항목을 하나로 묶고 더 빠르고 원활한 협업을 위해 조직 내 팀 간에 통찰력을 안전하게 공유하세요.

Sprout는 수동 설정 없이 기존 기술 스택에 원활하게 통합되므로 빠르게 시작하고 실행할 수 있습니다. 또한 고급 기계 학습을 기반으로 하므로 데이터를 통해 지속적으로 학습하여 시간이 지날수록 더욱 스마트해집니다. 따라서 소프트웨어 업그레이드에 대한 정기적인 투자의 필요성이 줄어듭니다.

파워 BI

Power BI는 데이터 분석 및 통찰력 시각화를 위해 구축된 비즈니스 분석 도구입니다. 다양한 복잡성을 지닌 다양한 소스에서 얻은 수백만 개의 데이터 포인트를 매핑하여 포괄적인 브랜드 통찰력을 제공합니다. 요구 사항에 따라 보고서를 쉽게 생성 및 수정하고 팀과 공유할 수 있으므로 Microsoft Excel에 능숙한 경우 특히 유용합니다. 데이터 모델링 및 데이터 변환을 위한 M 코드 작업 중에 데이터 분석 식(DAX)을 이해하는 데 필요하므로 코딩 배경 지식이 필요합니다.

원숭이배우기

MonkeyLearn은 데이터 분석에 AI를 사용하는 텍스트 분석 도구입니다. 고객 피드백 및 설문 조사 데이터 분석을 자동화하여 대상 고객과 관련된 주제를 식별하고 유용한 통찰력을 추출하는 데 사용할 수 있습니다. 이 도구는 고객 경험 관리를 돕기 위한 것이지만 대량의 고객 관리 티켓을 처리하는 데 효율적이지 않아 고객 지원 요구 사항에 맞게 확장하거나 통합하기가 어렵습니다.

태블로

Tableau는 의미 있는 브랜드 통찰력을 얻기 위해 데이터를 이해하고 실시간으로 보고서를 작성하는 데 사용할 수 있는 분석 및 데이터 시각화 플랫폼입니다. Sprout와 마찬가지로 Tableau는 다양한 데이터 원본에 걸쳐 강력한 연결을 제공하고 데이터 및 통찰력에 대한 통합된 뷰를 제공합니다. 이 도구의 포괄적인 기능을 활용하려면 도구의 잠재력을 최대한 활용하려면 이에 대한 교육이 필요합니다.

시스센스

Sisense는 여러 온라인 데이터 소스에 액세스하여 유연한 보고서에 통찰력을 제공할 수 있는 AI 데이터 분석 도구입니다. 고급 기술 전문 지식이 없는 팀이 비즈니스 인텔리전스에 대한 예비 데이터 분석을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 이 도구에는 일련의 고급 기능도 있지만 통찰력을 얻기 위해 사용하기 전에 해당 기능에 대한 교육을 받아야 합니다.

데이터 분석에서 AI의 미래

AI 분석은 프로세스를 가속화하고 데이터 변동을 식별하며 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 의료 및 제조와 같은 중요 산업과 대기업에서 주로 사용되었습니다. 그러나 최근 머신러닝의 발전으로 인해 이를 산업 전반의 표준 관행으로 자리잡게 되었습니다.

우선, AI 도구가 더욱 저렴해지고 사용자 친화적이 되었습니다. 이를 통해 브랜드는 혁신을 수용하고 보다 자신 있게 경쟁에 맞서게 됩니다. 기업은 시장에 대한 더 깊은 이해를 위해 다양한 데이터 소스로부터 비즈니스 인텔리전스를 쉽게 수집할 수 있습니다. 이는 결과적으로 고객 상호 작용을 개인화하고, 브랜드 만족도를 높이며, 통찰력과 정확성을 바탕으로 새로운 시장으로 확장하는 데 사용될 수 있습니다.

AI 지원 자동화를 활용하여 소셜 및 디지털 데이터의 ROI를 최적화하고 확인하세요. 2024년 이후에도 성공할 수 있도록 소셜 데이터를 활용하여 비즈니스를 발전시키는 최첨단 AI 마케팅 도구를 살펴보세요.