Jak wykorzystać analitykę AI do podejmowania trafnych decyzji biznesowych

Niezależnie od wielkości większość firm stoi przed tymi samymi wyzwaniami — silną konkurencją oraz zmieniającymi się wymaganiami klientów i rynku. Dodaj do tego nieefektywność przepływu pracy, silosy danych i rosnące koszty, a otrzymasz rosnące zapotrzebowanie na narzędzia, które pomogą Ci zapewnić przewagę. Wprowadź analizę AI.

Według raportu The 2023 State of Social Media Report 96% liderów biznesu zgadza się, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (ML) mogą pomóc firmom znacznie usprawnić proces decyzyjny. Chętnie wykorzystują dane oparte na sztucznej inteligencji na potrzeby marketingu opartego na sztucznej inteligencji, aby prosperować i ewoluować w dynamicznym środowisku biznesowym opartym na danych.

W tym artykule szczegółowo omawiamy analitykę AI i to, czym różni się ona od tradycyjnych metod analizy danych na potrzeby inteligencji marki. Zobaczymy również, jak może zapewnić firmom takim jak Ty zrównoważony rozwój rynku i przewagę nad konkurencją.

Czym jest analityka AI?

Analityka AI to proces wydobywania przydatnych informacji z dużych zbiorów danych przy użyciu zaawansowanego uczenia maszynowego (ML) i zadań AI, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Służy do identyfikowania wzorców i trendów w danych w celu podejmowania świadomych decyzji.

W przypadku zastosowania w marketingu analityka AI wydobywa istotne informacje z różnych źródeł danych, takich jak słuchanie mediów społecznościowych, strony z recenzjami, fora klientów i dane z ankiet. Te spostrzeżenia pomagają zespołom wielofunkcyjnym, takim jak marketing i sprzedaż, badania produktów, zasoby ludzkie i PR, wykonywać swoją pracę skuteczniej i wydajniej.

A ponieważ analiza danych jest zautomatyzowana, eliminuje zależności od zadań ręcznych, zwiększając dokładność wyników i aktualność raportów. Oszczędza to także czas, dzięki czemu pracownicy mogą skoncentrować się na bardziej strategicznych i złożonych częściach swojej pracy.

Jaka jest różnica między analityką AI a tradycyjną analityką?

Analityka AI wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy dużych zbiorów danych, co umożliwia szybkie, dokładne i łatwe przetwarzanie dużych ilości złożonych, nieustrukturyzowanych, surowych danych. Tradycyjna analityka natomiast wymaga bardziej ręcznej analizy danych.

Mimo że tradycyjna analiza danych istnieje już od dawna, ma pewne wady, które doprowadziły do ​​rosnącego zapotrzebowania na analitykę AI. Po pierwsze, tradycyjna analityka nie jest zbyt skuteczna w analizowaniu złożonych lub dużych ilości danych.

Co ważniejsze, może analizować jedynie ograniczony zakres danych historycznych, aby zapewnić spostrzeżenia opisowe, diagnostyczne, predykcyjne i normatywne.

Oto jak analityka AI zmieniła tradycyjną analitykę:

• Analityka opisowa: interpretuje wydajność w oparciu o istniejące dane i koncentruje się na raportowaniu migawkowego podsumowania spostrzeżeń. Analityka AI zapewnia bardziej kompleksowy raport na temat ciągłych wyników za pomocą analizy trendów, dzięki czemu marki mają całościowy obraz różnych czynników i zmian w czasie.
• Analityka diagnostyczna: służy do zrozumienia wyniku biznesowego poprzez analizę danych historycznych w celu analizy związku przyczynowego. Identyfikuje relacje w danych, aby zrozumieć pierwotną przyczynę wyniku. Sztuczna inteligencja może analizować duże ilości danych historycznych i danych czasu rzeczywistego z różnych źródeł, aby szybko i skutecznie znajdować wzorce, trendy i anomalie.
• Analityka predykcyjna: służy do przewidywania przyszłych trendów i wyników na podstawie danych historycznych przy użyciu modeli statystycznych i technik prognozowania. Sztuczna inteligencja wykorzystuje uczenie maszynowe i głębokie uczenie się do przewidywania przyszłych trendów, zapewniając szybsze i dokładniejsze prognozy.
• Analityka preskryptywna: zapewnia przydatne wnioski z analizy predykcyjnej, które pozwalają na poprawę wyników biznesowych w przyszłości. Jest on ograniczony przez dane historyczne i zmienne predykcyjne, co może sprawić, że sugestie staną się nieaktualne do czasu wykorzystania ich w kampanii. Sztuczna inteligencja umożliwia analizowanie danych w czasie rzeczywistym poprzez obliczanie zmian zmiennych na bieżąco, dzięki czemu firmy mogą szybko monitorować i dostosowywać strategie kampanii.

Jakie są cztery filary AI Analytics?

Analityka AI opiera się na czterech kluczowych podzadaniach AI, które dostarczają spostrzeżeń — uczeniu maszynowym, przetwarzaniu języka naturalnego, sieciach neuronowych (NN) i głębokim uczeniu się (DL). Technologie te współpracują ze sobą, aby wyodrębnić istotne informacje z surowych i odmiennych danych.

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe pomaga narzędziom analitycznym AI automatycznie identyfikować wzorce danych, dzięki czemu można je zsyntetyzować w celu uzyskania praktycznych spostrzeżeń. Pomaga w efektywnym przetwarzaniu dużych zbiorów danych w celu zidentyfikowania odpowiednich punktów danych do analizy predykcyjnej.

Umożliwia to firmom na przykład automatyzację analizy danych klientów poprzez przetwarzanie opinii klientów, recenzji produktów i danych z mediów społecznościowych w czasie zbliżonym do rzeczywistego, aby uzyskać aktualne informacje.

Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego umożliwia narzędziu analitycznemu AI zrozumienie i interpretację języka ludzkiego, dzięki czemu może go przetwarzać i analizować w celu uzyskania znaczących informacji. NLP ma kluczowe znaczenie dla dokładnej analizy danych dotyczących odsłuchów w mediach społecznościowych, recenzji klientów, blogów, artykułów informacyjnych i innych danych tekstowych, w tym liczb i emotikonów.

Sieci neuronowe

Sieci neuronowe to algorytmy zbudowane w celu zrozumienia relacji między punktami danych zidentyfikowanymi przez uczenie maszynowe. Inspirowane są funkcjonowaniem ludzkiego mózgu i składają się z połączonych ze sobą warstw węzłów lub neuronów, które zapamiętują relacje zawarte w danych i uczą się na ich podstawie. W rezultacie narzędzie sztucznej inteligencji z czasem staje się coraz inteligentniejsze i dokładniejsze, co w dłuższej perspektywie czyni go opłacalnym.

Głęboka nauka

Algorytmy głębokiego uczenia się to zaawansowane sieci NN, które przetwarzają złożone surowe dane przy użyciu wielu warstw połączonych ze sobą węzłów. Umożliwia to dostosowywanie się do różnych typów i zestawów danych oraz wydobywanie głębszych spostrzeżeń w celu przeprowadzenia znacznie bardziej wyrafinowanej analizy niż tradycyjna analiza danych.

Dlaczego powinniśmy używać sztucznej inteligencji do analizy danych?

Analityka AI umożliwia firmom automatyzację powtarzalnych zadań i efektywniejsze przetwarzanie złożonych danych. Dzięki temu skalowanie jest łatwe i pozbawione tarcia. Narzędzia te mogą przetworzyć tysiące wywołań API w ciągu kilku minut, dostarczając Ci w ciągu kilku minut kluczowych informacji o Twojej marce, obsłudze klienta i analizie konkurencji. Pomoże to Twojemu zespołowi skoncentrować się na bardziej strategicznych aspektach, takich jak zapewnienie doskonałej obsługi klienta i doświadczenia marki.

Przykład tego — według indeksu społecznościowego Sprout 2023 76% konsumentów zauważa i docenia, gdy firmy traktują obsługę klienta priorytetowo. Klienci oczekują spersonalizowanej obsługi, która to coś więcej niż tylko szybkie rozwiązanie problemu. Chcą spersonalizowanej interakcji, która jest autentyczna i zaangażowana.

Osiągnięcie tego poziomu personalizacji można osiągnąć jedynie poprzez posiadanie aktualnych i dokładnych danych, które wskażą Ci, jak najlepiej zadowolić konsumentów i pielęgnować lojalną bazę klientów.

Na przykład funkcja Słuchanie w Sprout poinformuje Cię, jakie tematy są popularne w rozmowach społecznościowych na temat Twojej marki, jakich powiązanych terminów używają klienci i jakie są nastroje wokół tych tematów. Uzyskasz pełny obraz tego, co jest najważniejsze w rozmowach społecznościowych i odkryjesz wspólne motywy i tematy dotyczące Twojej marki, produktów i usług.

Jakie są korzyści ze stosowania analityki AI?

Analityka AI zmienia sposób działania firm, pomagając im automatyzować zadania, dzięki czemu mogą kierować talenty do obszarów bardziej złożonych i strategicznych. Dzięki temu firmy mogą rozwijać się i skalować szybciej niż dotychczas. Oto kilka kluczowych korzyści, jakie analityka AI przynosi dzisiejszym przedsiębiorstwom.

Automatyzacja

Analiza AI pomaga firmom zautomatyzować obliczenia statystyczne w celu monitorowania kluczowych wskaźników wydajności (KPI) na różnych platformach. Zwiększa to wydajność, ponieważ zmniejsza czasochłonne zadania i przyspiesza analizę danych w celu uzyskania odpowiednich informacji o marce i klientach. Ta automatyzacja oparta na uczeniu maszynowym pozwala skupić cenny czas na planowaniu i strategii, jednocześnie zmniejszając tarcia i obciążenie pracą.

Na przykład dzięki narzędziu AI firmy nie muszą już wyznaczać personelu do sprawdzania każdej wiadomości e-mail lub zgłoszenia klienta, aby zrozumieć żądanie lub skargę. Narzędzia te umożliwiają bezproblemową analizę wszystkich przychodzących wiadomości i przypisywanie im opinii, dzięki czemu członkowie zespołu mogą szybko selekcjonować odpowiedzi. W Sprout możesz także przeglądać wzrosty liczby wzmianek o marce, aby monitorować nastroje związane z marką i potencjalne kryzysy.

Skalowalność

Analityka AI pomaga złagodzić problemy związane z rozwojem firmy, skutecznie obsługując duże zbiory danych z różnych źródeł w celu zapewnienia wglądu w czasie rzeczywistym – co nie jest możliwe w przypadku tradycyjnych metod analizy danych.

Po zintegrowaniu z firmowym oprogramowaniem do zarządzania relacjami z klientami (CRM) i analityką biznesową narzędzia takie wykładniczo zwiększają wydajność ukierunkowanych spostrzeżeń poprzez porównywanie punktów danych i identyfikowanie wzorców w profilach klientów i wzorcach zakupów. Dzięki temu uzyskasz bardziej całościowy obraz obecnych i potencjalnych klientów.

Na przykład integracja Salesforce Sprout umożliwia zapewnianie klientom wyjątkowych doświadczeń w każdym punkcie kontaktu, wykorzystując dane społecznościowe w całym systemie CRM. Twórz spersonalizowane punkty kontaktu na całej długości podróży klienta i zwiększaj wpływ swoich inicjatyw, wdrażając jednocześnie wydajne przepływy pracy w zespołach.

Dokładność

Wyniki analizy danych AI są dokładniejsze niż ręczne metody analizy danych. Dzieje się tak dlatego, że istnieje mniejsze ryzyko błędu ludzkiego, uprzedzeń lub ograniczeń, takich jak subiektywne wykluczanie danych lub obliczanie złożonych wskaźników, szczególnie z wielu źródeł.

Biznesowe zastosowania analityki AI

Firmy korzystają z analityki AI, aby uzyskać większy zwrot z inwestycji (ROI) na podstawie danych społecznościowych i cyfrowych, jednocześnie wspierając produktywność i rozwój dzięki inteligentnej automatyzacji. Kopiemy głębiej.

Analiza sentymentów

Algorytmy analizy nastrojów skanują dane zwrotne, aby nadać priorytet kluczowym motywom i tematom, dając markom dogłębny wgląd w typowe skargi lub powtarzające się problemy z produktami lub usługami. W ten sposób marki mogą opracować proaktywne strategie, aby zapewnić lepszą obsługę klientów i zwiększyć lojalność wobec marki.

Narzędzie do analizy nastrojów Sprout daje migawkę nastawienia do Twojej marki, podkreślając pozytywne, negatywne i neutralne nastroje w wiadomościach i danych z mediów społecznościowych. Możesz zobaczyć trendy nastrojów w poszczególnych okresach i bez wysiłku analizować tematy i rozmowy w oparciu o tematy. Wykorzystaj te dane, aby improwizować przekaz produktów, usprawnić interakcje z obsługą klienta i udoskonalić strategie marketingowe.

Prognozowanie popytu

Analityka AI umożliwia firmom lepsze zrozumienie interakcji z klientami i motywacji zakupowych. Pomaga im szybko i skutecznie analizować duże zbiory danych, aby zrozumieć indywidualne preferencje i zachowania. Pomaga to marce przewidzieć przyszły popyt na podstawie konkretnych danych demograficznych klientów i wskaźników rynkowych. Pomaga im także ulepszyć swoją ofertę, dostosowując ją specjalnie do różnych segmentów klientów.

Przykład tego. Hotel, spodziewając się wzrostu liczby gości w miesiącach letnich, chce zapewnić gościom wyższy stopień spersonalizowanej obsługi, aby osiągnąć większe zadowolenie klientów. Firma może uzyskać cenne informacje w tym zakresie, korzystając z narzędzia analitycznego AI do analizy wiadomości klientów, e-maili dotyczących obsługi klienta, recenzji i profili gości. Dzięki temu mogą odkryć, że większość gości doceniłaby opiekę nad dziećmi, dzięki czemu mogliby jeszcze bardziej cieszyć się swoim pobytem.

Dodając tę ​​usługę w miesiącach letnich, hotel nie tylko jest przygotowany na zwiększony popyt, ale także wykorzystuje szansę na poprawę zadowolenia klientów, a tym samym wzmocnienie ich lojalności.

Monitorowanie biznesu

Analityka AI może jednocześnie analizować dane w artykułach prasowych, na forach takich jak Reddit i w rozmowach społecznościowych, zarówno na temat Twojej marki, jak i konkurencji. Możesz wykorzystać te dane, aby odkryć luki w postrzeganiu marki i podjąć kroki zaradcze w celu zarządzania reputacją lub ulepszenia produktów lub usług.

W Sprout możesz także śledzić wyniki konkurencji na różnych kanałach. Możesz na przykład analizować konkurencję na Facebooku, uzyskując szczegółowe wskaźniki KPI, takie jak średnie zaangażowanie opinii publicznej, średnia liczba fanów, wzrost liczby odbiorców i inne wskaźniki.

5 najlepszych narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję do analizy danych

Narzędzia analityczne AI oferują różny stopień szczegółowości i spostrzeżeń. Dlatego musisz wybrać taką, która będzie oparta na Twoich konkretnych potrzebach i cechach, takich jak branża, wielkość firmy i grupa docelowa. Musisz także rozważyć, czy narzędzie AI będzie bezproblemowo integrować się z istniejącą infrastrukturą IT i przepływami pracy oraz czy spełni Twoje potrzeby w zakresie skalowania.

Oto lista wiodących w branży narzędzi analitycznych AI, które mogą dostarczyć informacji potrzebnych do rozwoju Twojej firmy.

Sprout Social

Sprout Social to wszechstronne rozwiązanie do zarządzania mediami społecznościowymi, które wykorzystuje analitykę AI do zarządzania mediami społecznościowymi, marketingu, obsługi klienta i analizy konkurencji. Integruje się również z różnymi cyfrowymi źródłami danych, w tym z witrynami z recenzjami, takimi jak Reddit, systemami CRM, takimi jak Salesforce, i narzędziami analizy biznesowej, takimi jak Tableau.

Nasze potężne narzędzie do słuchania w mediach społecznościowych analizuje ponad 600 milionów wiadomości dziennie, identyfikując kluczowe tematy i dostarczając ukierunkowanych informacji. Analizuj rozmowy społecznościowe i wiadomości klientów, aby znaleźć tematy, które najbardziej odpowiadają Twoim odbiorcom, i wykorzystaj te spostrzeżenia do opracowania strategii treści i obsługi klienta.

Przeprowadzaj bez wysiłku badania rynku B2C i B2B i wzmacniaj swoją strategię konkurencyjną, korzystając z funkcji analizy konkurencji Sprout. Znajdź istotne wnioski na podstawie kluczowych wskaźników, takich jak podsumowania tematów, dane demograficzne odbiorców i całkowite zaangażowanie, aby uzasadnić swoje decyzje i przeprowadzić analizę luk rynkowych w celu znalezienia nowych dróg wzrostu.

Twórz efektowne posty, korzystając z naszej funkcji Sugestie według AI Assist, włączanej przez podpowiedzi AI. Ponadto korzystaj z opatentowanej technologii ViralPost firmy Sprout, aby mieć pewność, że Twoje posty dotrą do docelowych odbiorców w najbardziej optymalnym czasie. Technologia oblicza najlepszy czas na publikację treści i umożliwia ich automatyzację lub ręczne publikowanie w celu uzyskania maksymalnego zaangażowania i wpływu.

Zaawansowana inteligentna skrzynka odbiorcza Sprout, obsługująca sztuczną inteligencję, pomaga szybko identyfikować opinie w przychodzących wiadomościach i przeglądać kanały. Posty są automatycznie przypisywane jako pozytywne, neutralne lub negatywne, dzięki czemu zespoły obsługi klienta mogą odpowiednio ustalać priorytety wiadomości i szybko działać.

Zastosuj te i inne intuicyjne funkcje Sprout, aby ożywić swoje dane i przekształcić swoje strategie marketingu społecznościowego i cyfrowego. Połącz je wszystkie, korzystając z naszych intuicyjnych szablonów raportów i bezpiecznie udostępniaj spostrzeżenia między zespołami w organizacji, aby zapewnić szybszą i płynniejszą współpracę.

Sprout płynnie dopasowuje się do istniejącego stosu technologii bez konieczności ręcznej konfiguracji, dzięki czemu można szybko rozpocząć pracę. A ponieważ opiera się na zaawansowanym uczeniu maszynowym, stale uczy się na podstawie Twoich danych, stając się z czasem coraz mądrzejszy. Eliminuje to potrzebę regularnych inwestycji w aktualizację oprogramowania.

PowerBI

Power BI to narzędzie do analityki biznesowej stworzone do analizy danych i wizualizacji spostrzeżeń. Zapewnia kompleksowy wgląd w markę poprzez mapowanie milionów punktów danych z różnych źródeł o różnym stopniu złożoności. Jest to szczególnie przydatne, jeśli znasz biegle program Microsoft Excel, ponieważ możesz łatwo tworzyć i modyfikować raporty w oparciu o swoje wymagania oraz udostępniać je zespołom. Musisz mieć wiedzę z zakresu kodowania, ponieważ będzie ona potrzebna do zrozumienia wyrażeń analizy danych (DAX) podczas modelowania danych i pracy z kodem M do transformacji danych.

Małpa Ucz się

MonkeyLearn to narzędzie do analizy tekstu, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy danych. Można go używać do automatyzacji opinii klientów i analizy danych z ankiet w celu zidentyfikowania tematów istotnych dla docelowych odbiorców i wydobycia przydatnych spostrzeżeń. Chociaż narzędzie to ma na celu pomóc w zarządzaniu doświadczeniami klientów, nie jest skuteczne w obsłudze dużej liczby zgłoszeń do obsługi klienta, co utrudnia skalowanie lub integrację z potrzebami obsługi klienta.

Żywy obraz

Tableau to platforma do analityki i wizualizacji danych, której możesz użyć do zrozumienia danych w celu uzyskania znaczących informacji o marce oraz do tworzenia raportów w czasie rzeczywistym. Podobnie jak Sprout, Tableau oferuje solidną łączność między różnymi źródłami danych i oferuje ujednolicony widok danych i spostrzeżeń. Jego wszechstronne możliwości wymagają przeszkolenia w jego zakresie, aby móc w pełni wykorzystać jego potencjał.

Sisense

Sisense to narzędzie do analizy danych AI, które może uzyskać dostęp do wielu źródeł danych online w celu zapewnienia wglądu w elastyczne raporty. Może być wykorzystywany przez zespoły nieposiadające zaawansowanej wiedzy technicznej do przeprowadzenia wstępnej analizy danych na potrzeby analityki biznesowej. Narzędzie ma również zestaw zaawansowanych funkcji, ale zanim zaczniesz korzystać z nich w celu uzyskania wglądu, musisz się w nich przeszkolić.

Przyszłość AI w analityce danych

Analitykę AI stosuje się głównie w branżach krytycznych i dużych przedsiębiorstwach, takich jak opieka zdrowotna i produkcja, w celu przyspieszenia procesów, identyfikowania wahań danych i uzyskiwania przydatnych spostrzeżeń. Jednak ostatnie postępy w uczeniu maszynowym sprawią, że stanie się to standardową praktyką we wszystkich branżach.

Po pierwsze, narzędzia AI stały się tańsze i bardziej przyjazne dla użytkownika. Umożliwiają markom wdrażanie innowacji i pewniejsze stawianie czoła konkurencji. Firmy mogą łatwo gromadzić informacje biznesowe z różnych źródeł danych, aby lepiej zrozumieć swój rynek. Które z kolei można wykorzystać do personalizacji interakcji z klientami, zwiększenia zadowolenia marki i ekspansji na nowe rynki z przewidywaniem i precyzją.

Skorzystaj z automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji, aby zoptymalizować i sprawdzić zwrot z inwestycji w swoje dane społecznościowe i cyfrowe. Poznaj te najnowocześniejsze narzędzia marketingowe AI, które popchną Twoją firmę do przodu, wykorzystując dane społecznościowe, aby odnieść sukces w roku 2024 i później.