Como usar análises de IA para decisões de negócios direcionadas

Independentemente do tamanho, a maioria das empresas enfrenta os mesmos desafios: concorrentes difíceis e exigências crescentes dos clientes e do mercado. Acrescente a isso as ineficiências do fluxo de trabalho, os silos de dados e o aumento dos custos, e há uma necessidade crescente de ferramentas que possam ajudar você a obter vantagem. Entre na análise de IA.

De acordo com o Relatório sobre o estado das mídias sociais de 2023, 96% dos líderes empresariais concordam que a IA e o aprendizado de máquina (ML) podem ajudar as empresas a melhorar significativamente a tomada de decisões. Eles estão adotando ansiosamente dados habilitados para IA para que o marketing de IA prospere e evolua em um ambiente de negócios dinâmico e orientado por dados.

Neste artigo, nos aprofundamos na análise de IA e em como ela difere dos métodos tradicionais de análise de dados para inteligência de marca. Veremos também como isso pode proporcionar a empresas como você um crescimento sustentável do mercado e uma vantagem sobre seus concorrentes.

O que é análise de IA?

A análise de IA é o processo de extração de informações úteis de big data usando aprendizado de máquina avançado (ML) e tarefas de IA, como processamento de linguagem natural (PNL). É usado para identificar padrões e tendências em dados para uma tomada de decisão informada.

Quando aplicada em marketing, a análise de IA extrai insights significativos de várias fontes de dados, como escuta de mídia social, sites de avaliação, fóruns de clientes e dados de pesquisas. Esses insights ajudam equipes multifuncionais, como marketing e vendas, pesquisa de produtos, recursos humanos e relações públicas, a realizar seu trabalho de maneira mais eficaz e eficiente.

E como a análise de dados é automatizada, ela elimina dependências de tarefas manuais, aumentando a precisão dos resultados e a pontualidade dos relatórios. Também libera tempo para que os funcionários possam se concentrar em partes mais estratégicas e complexas de seu trabalho.

Qual é a diferença entre análises de IA e análises tradicionais?

A análise de IA usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar big data, o que permite processar grandes volumes de dados brutos complexos e não estruturados com rapidez, precisão e facilidade. A análise tradicional, por outro lado, requer uma análise de dados mais manual.

Embora a análise de dados tradicional já exista há muito tempo, ela apresenta algumas desvantagens que levaram ao aumento da demanda por análises de IA. Por um lado, a análise tradicional não é muito eficaz na análise de grandes volumes de dados complexos.

Mais importante ainda, só pode analisar um âmbito limitado de dados históricos para fornecer informações descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas.

Veja como a análise de IA transformou a análise tradicional:

• Análise descritiva: interpreta o desempenho com base nos dados existentes e se concentra em relatar um resumo instantâneo dos insights. A análise de IA fornece um relatório mais abrangente sobre o desempenho contínuo usando análise de tendências para que as marcas tenham uma visão holística dos vários fatores e mudanças ao longo do tempo.
• Análise de diagnóstico: é usada para compreender um resultado de negócios, analisando dados históricos para análise de causalidade. Ele identifica relacionamentos nos dados para compreender a causa raiz de um resultado. A IA pode analisar grandes volumes de dados históricos e em tempo real de fontes distintas para encontrar padrões, tendências e anomalias de forma rápida e eficiente.
• Análise preditiva: usada para prever tendências e resultados futuros com base em dados históricos usando modelos estatísticos e técnicas de previsão. A IA usa aprendizado de máquina e aprendizado profundo para prever tendências futuras, fornecendo previsões mais rápidas e precisas.
• Análise prescritiva: fornece insights acionáveis ​​a partir de insights de análise preditiva para melhorar o desempenho dos negócios no futuro. Ele é limitado por dados históricos e variáveis ​​preditivas, que podem tornar as sugestões obsoletas no momento em que você as utiliza em uma campanha. A IA permite analisar dados em tempo real, calculando as mudanças nas variáveis ​​à medida que elas acontecem, para que as empresas possam monitorar e dinamizar estratégias de campanha imediatamente.

Quais são os quatro pilares do AI Analytics?

A análise de IA depende de quatro subtarefas críticas de IA para fornecer insights: aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, redes neurais (NNs) e aprendizado profundo (DL). Essas tecnologias trabalham juntas para extrair informações significativas de dados brutos e díspares.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina ajuda as ferramentas de análise de IA a identificar automaticamente padrões de dados para que possam ser sintetizados para obter insights acionáveis. Ele auxilia no processamento eficiente de big data para identificar pontos de dados relevantes para análise preditiva.

Isso permite que as empresas, por exemplo, automatizem a análise de dados de clientes, processando feedback sobre a experiência do cliente, análises de produtos e dados de escuta social, quase em tempo real, para obter insights oportunos.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural permite que uma ferramenta analítica de IA compreenda e interprete a linguagem humana para que possa processá-la e analisá-la em busca de informações significativas. A PNL é fundamental para analisar com precisão dados de escuta de mídia social, avaliações de clientes, blogs, artigos de notícias e outros dados baseados em texto, incluindo números e emojis.

Redes neurais

Redes neurais são algoritmos construídos para compreender as relações entre pontos de dados identificados pelo aprendizado de máquina. Eles são inspirados no modo como o cérebro humano funciona e compreendem camadas interconectadas de nós ou neurônios que lembram relacionamentos em dados e aprendem com eles. Como resultado, a ferramenta de IA torna-se progressivamente mais inteligente e precisa com o tempo, tornando-a também rentável a longo prazo.

Aprendizado profundo

Algoritmos de aprendizagem profunda são NNs avançados que processam dados brutos complexos usando múltiplas camadas de nós interconectados. Isso permite que ele se adapte a uma variedade de tipos e conjuntos de dados e extraia insights mais profundos para análises muito mais sofisticadas do que as análises de dados tradicionais.

Por que devemos usar IA para análise de dados?

A análise de IA permite que as empresas automatizem tarefas repetitivas e processem dados complexos com mais eficiência. Tornando assim o dimensionamento fácil e sem atrito. Essas ferramentas podem processar milhares de chamadas de API em minutos, fornecendo informações críticas sobre sua marca, atendimento ao cliente e análises competitivas em questão de minutos. Isso ajuda sua equipe a se concentrar em aspectos mais estratégicos, como fornecer excelente atendimento ao cliente e experiência de marca.

Experimente isso: de acordo com o Índice Sprout Social de 2023, 76% dos consumidores percebem e apreciam quando as empresas priorizam o suporte ao cliente. Os clientes esperam um serviço personalizado que seja mais do que apenas resolver um problema rapidamente. Eles desejam uma interação personalizada, autêntica e envolvente.

Alcançar esse nível de personalização só pode ser alcançado com dados oportunos e precisos que lhe dirão a melhor forma de agradar os consumidores e nutrir sua base de clientes fiéis.

Por exemplo, o recurso Listening do Sprout irá informá-lo sobre quais tópicos são tendências nas conversas sociais sobre sua marca, quais termos relacionados os clientes estão usando e o sentimento em torno desses tópicos. Você obtém uma visão completa do que é mais importante nas conversas sociais e descobre temas e tópicos comuns relacionados à sua marca, produtos e serviços.

Quais são os benefícios de aplicar análises de IA?

A análise de IA está transformando a forma como as empresas operam, ajudando-as a automatizar tarefas, para que possam desviar talentos para áreas mais complexas e estratégicas. Assim, permitindo que as empresas cresçam e escalem mais rápido do que antes. Aqui estão algumas maneiras principais pelas quais a análise de IA está beneficiando as empresas hoje.

Automação

A análise de IA ajuda as empresas a automatizar cálculos estatísticos para monitorar métricas de indicadores-chave de desempenho (KPI) em todas as plataformas. Isso aumenta a eficiência à medida que tarefas demoradas são reduzidas e a análise de dados é acelerada para obter insights relevantes sobre marcas e clientes. Essa automação baseada em ML devolve um tempo precioso para focar no planejamento e na estratégia, ao mesmo tempo que reduz o atrito e a carga de trabalho do fluxo de trabalho.

Por exemplo, com uma ferramenta de IA, as empresas não precisam mais designar pessoal para verificar cada e-mail ou ticket de cliente para entender a solicitação ou reclamação. Essas ferramentas podem analisar perfeitamente todas as mensagens recebidas e atribuir-lhes sentimentos para que os membros da equipe possam fazer uma triagem rápida das respostas. No Sprout, veja também os picos nas menções à marca para controlar o sentimento da marca e monitorar possíveis crises.

Escalabilidade

A análise de IA ajuda a aliviar as dificuldades de crescimento de uma empresa, lidando com eficiência com grandes conjuntos de dados de fontes distintas para fornecer insights em tempo real – algo que não é possível com métodos tradicionais de análise de dados.

Quando integradas ao software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e business intelligence de uma empresa, essas ferramentas aumentam exponencialmente a produção de insights direcionados ao cruzar pontos de dados e identificar padrões em perfis de clientes e padrões de compra. Assim, proporcionando uma visão mais holística de seus clientes atuais e potenciais.

Por exemplo, a integração do Salesforce com o Sprout permite que você ofereça experiências excepcionais ao cliente em cada ponto de contato, aproveitando dados sociais em todo o CRM. Crie pontos de contato personalizados ao longo da jornada do cliente e aumente o impacto de suas iniciativas ao mesmo tempo em que implementa fluxos de trabalho eficientes entre as equipes.

Precisão

Os resultados da análise de dados de IA são mais precisos do que os métodos manuais de análise de dados. Isso ocorre porque há menos margem para erros humanos, preconceitos ou limitações, como a exclusão subjetiva de dados ou o cálculo de métricas complexas, especialmente de fontes múltiplas.

Aplicações empresariais de análise de IA

As empresas utilizam a análise de IA para obter um maior retorno sobre o investimento (ROI) dos seus dados sociais e digitais, ao mesmo tempo que defendem a produtividade e o crescimento através da automação inteligente. Vamos cavar mais fundo.

Análise de sentimentos

Algoritmos de análise de sentimento examinam dados de feedback para priorizar temas e tópicos principais, dando às marcas uma visão aprofundada de reclamações comuns ou problemas recorrentes de produtos ou serviços. Dessa forma, as marcas podem desenvolver estratégias proativas para garantir uma melhor experiência do cliente e aumentar a fidelidade à marca.

A ferramenta de análise de sentimento do Sprout fornece um instantâneo do sentimento da sua marca, destacando sentimentos positivos, negativos e neutros em mensagens e dados de escuta social. Você pode ver tendências de sentimento ao longo dos períodos e analisar temas e conversas com base em tópicos sem esforço. Use esses dados para improvisar a mensagem do seu produto, aprimorar as interações de atendimento ao cliente e refinar as estratégias de marketing.

Previsão de demanda

A análise de IA permite que as empresas entendam melhor as interações dos clientes e as motivações de compra. Ajuda-os a analisar grandes conjuntos de dados de forma rápida e eficiente para compreender as preferências e comportamentos individuais. Isso ajuda uma marca a prever a demanda futura com base em dados demográficos específicos de clientes e indicadores de mercado. Também os ajuda a aprimorar suas ofertas, personalizando-as especificamente para diferentes segmentos de clientes.

Experimente isso. Um hotel, prevendo um aumento no número de hóspedes durante os meses de verão, pretende proporcionar um maior grau de experiência personalizada aos hóspedes para alcançar uma maior satisfação do cliente. A empresa pode obter informações valiosas a esse respeito usando uma ferramenta de análise de IA para analisar mensagens de clientes, e-mails de atendimento ao cliente, avaliações e perfis de hóspedes. Com isso, eles poderão descobrir que a maioria dos hóspedes apreciaria instalações para cuidar de crianças, para que possam aproveitar ainda mais sua estadia.

Ao adicionar esta facilidade durante os meses de verão, o hotel não só está preparado para o aumento da procura, mas também aproveita a oportunidade para melhorar a satisfação do cliente e, assim, reforçar a fidelização.

Monitoramento de negócios

A análise de IA pode analisar dados em artigos de notícias, fóruns como Reddit e conversas sociais simultaneamente, tanto sobre sua marca quanto sobre concorrentes. Você pode usar esses dados para descobrir lacunas na percepção da marca e tomar medidas corretivas para gestão da reputação ou para melhorar produtos ou serviços.

No Sprout, você também pode acompanhar o desempenho do concorrente em diferentes canais. Por exemplo, você pode analisar seus concorrentes no Facebook obtendo métricas detalhadas sobre KPIs, como média de engajamento público, média de fãs, crescimento de público e outras métricas.

As 5 principais ferramentas que usam IA para análise de dados

As ferramentas de análise de IA oferecem vários graus de detalhes e insights. É por isso que você deve escolher um com base em suas necessidades e características específicas, como setor de atuação, tamanho da empresa e público-alvo. Você também precisará considerar se a ferramenta de IA se integrará perfeitamente à sua infraestrutura e fluxos de trabalho de TI existentes e se atenderá às suas necessidades de escalonamento.

Aqui está uma lista de ferramentas de análise de IA líderes do setor que podem fornecer o tipo de insights que você precisa para expandir seus negócios.

Broto Social

Sprout Social é uma solução completa de gerenciamento de mídia social que usa análises de IA para gerenciamento de mídia social, marketing, atendimento ao cliente e inteligência competitiva. Ele também se integra a uma variedade de fontes de dados digitais, incluindo sites de avaliação como Reddit, CRMs como Salesforce e ferramentas de business intelligence como Tableau.

Nossa poderosa ferramenta de escuta social analisa mais de 600 milhões de mensagens por dia, identificando os principais tópicos para fornecer insights direcionados. Analise conversas sociais e mensagens de clientes para encontrar tópicos que tenham maior repercussão em seu público e use esses insights para informar seu conteúdo e estratégia de atendimento ao cliente.

Conduza pesquisas de mercado B2C e B2B sem esforço e fortaleça sua estratégia competitiva usando o recurso de análise competitiva do Sprout. Encontre insights impactantes de métricas importantes, como resumos de tópicos, dados demográficos do público e engajamento total, para informar suas decisões e conduzir uma análise de lacunas de mercado para encontrar novos caminhos para crescimento.

Crie postagens impactantes usando nosso recurso Sugestões por AI Assist, habilitado por prompts de IA. Além disso, use a tecnologia ViralPost patenteada do Sprout para garantir que suas postagens cheguem ao público-alvo nos momentos ideais. A tecnologia calcula os melhores horários para publicar conteúdo e permite automatizá-lo ou publicá-lo manualmente para máximo envolvimento e impacto.

A caixa de entrada inteligente avançada habilitada para IA do Sprout ajuda a identificar rapidamente o sentimento nas mensagens recebidas e revisar feeds. As postagens são automaticamente atribuídas como positivas, neutras ou negativas para que as equipes de atendimento ao cliente possam priorizar as mensagens de acordo e agir rapidamente.

Adote esses e outros recursos intuitivos do Sprout para dar vida aos seus dados e transformar suas estratégias de marketing social e digital. Reúna todos eles usando nossos modelos de relatórios intuitivos e compartilhe insights com segurança entre as equipes da organização para uma colaboração mais rápida e tranquila.

O Sprout se adapta perfeitamente à sua pilha de tecnologia existente, sem uma configuração manual, para que você esteja pronto e funcionando rapidamente. E como é alimentado por aprendizado de máquina avançado, ele aprende continuamente com seus dados, tornando-se mais inteligente com o tempo. Assim, aliviando a necessidade de investimentos regulares na atualização do seu software.

Power BI

Power BI é uma ferramenta de análise de negócios desenvolvida para análise de dados e visualização de insights. Ele fornece insights abrangentes da marca, mapeando milhões de pontos de dados de diferentes fontes de complexidades variadas. É especialmente útil se você tiver proficiência em Microsoft Excel, pois pode criar e modificar facilmente relatórios com base em seus requisitos e compartilhá-los com as equipes. Você precisa ter experiência em codificação, pois precisará entender as expressões de análise de dados (DAX) durante a modelagem de dados e trabalhar com código M para transformações de dados.

MacacoAprenda

MonkeyLearn é uma ferramenta de análise de texto que usa IA para análise de dados. Ele pode ser usado para automatizar o feedback do cliente e a análise de dados de pesquisas para identificar tópicos relevantes para o seu público-alvo e extrair insights úteis. Embora tenha como objetivo auxiliar na gestão da experiência do cliente, a ferramenta não é eficiente no tratamento de um grande volume de tickets de atendimento ao cliente, o que dificulta o dimensionamento ou integração com as necessidades de suporte ao cliente.

Quadro

Tableau é uma plataforma de análise e visualização de dados que você pode usar para entender seus dados, obter insights significativos sobre a marca e criar relatórios em tempo real. Assim como o Sprout, o Tableau oferece conectividade robusta entre diversas fontes de dados e oferece uma visão unificada dos seus dados e insights. Seus recursos abrangentes exigem que você seja treinado para poder usar a ferramenta em todo o seu potencial.

Sisense

Sisense é uma ferramenta de análise de dados de IA que pode acessar várias fontes de dados online para fornecer insights em relatórios flexíveis. Ele pode ser usado por equipes que não possuem conhecimento técnico avançado para realizar análises preliminares de dados para inteligência de negócios. A ferramenta também possui um conjunto de recursos avançados, mas você precisará ser treinado neles antes de começar a usá-los para obter insights.

O futuro da IA ​​na análise de dados

A análise de IA tem sido usada principalmente em setores críticos e grandes empresas, como saúde e manufatura, para agilizar processos, identificar flutuações de dados e obter insights acionáveis. No entanto, os avanços recentes no aprendizado de máquina estão preparados para torná-lo uma prática padrão em todos os setores.

Por um lado, as ferramentas de IA tornaram-se mais acessíveis e fáceis de usar. Eles estão permitindo que as marcas abracem a inovação e enfrentem a concorrência com mais confiança. As empresas podem coletar facilmente inteligência de negócios de diversas fontes de dados para uma compreensão mais profunda de seu mercado. O que, por sua vez, pode ser usado para personalizar as interações com os clientes, aumentar a satisfação da marca e expandir-se para novos mercados com visão e precisão.

Aproveite a automação habilitada para IA para otimizar e ver o ROI de seus dados sociais e digitais. Explore essas ferramentas de marketing de IA de ponta para impulsionar seus negócios, aproveitando os dados sociais para vencer em 2024 e além.