Cum să utilizați analiza AI pentru decizii de afaceri specifice

Indiferent de dimensiune, majoritatea companiilor se confruntă cu aceleași provocări – concurenți duri și cerințe în evoluție ale clienților și ale pieței. Adăugați la acestea, ineficiența fluxului de lucru, silozurile de date și costurile în creștere, și există o nevoie tot mai mare de instrumente care vă pot ajuta să vă oferiți un avantaj. Introduceți analizele AI.

Potrivit Raportului privind starea rețelelor sociale din 2023, 96% dintre liderii de afaceri sunt de acord că AI și învățarea automată (ML) pot ajuta companiile să îmbunătățească semnificativ procesul decizional. Aceștia adoptă cu nerăbdare date activate de AI pentru ca marketingul AI să prospere și să evolueze într-un mediu de afaceri dinamic și bazat pe date.

În acest articol, analizăm în profunzime analiza AI și modul în care aceasta diferă de metodele tradiționale de analiză a datelor pentru inteligența mărcii. Vom vedea, de asemenea, cum poate oferi companiilor, ca tine, o creștere durabilă a pieței și un avantaj față de concurenții tăi.

Ce este analitica AI?

Analiza AI este procesul de extragere a informațiilor utile din big data folosind învățarea automată avansată (ML) și sarcini AI, cum ar fi procesarea limbajului natural (NLP). Este folosit pentru a identifica modele și tendințe în date pentru luarea deciziilor în cunoștință de cauză.

Când este aplicată în marketing, analiza AI extrage informații semnificative din diverse surse de date, cum ar fi ascultarea rețelelor sociale, site-urile de recenzii, forumurile clienților și datele sondajelor. Aceste informații ajută echipele interfuncționale, cum ar fi marketing și vânzări, cercetarea produselor, resursele umane și PR, să-și îndeplinească sarcinile mai eficient și mai eficient.

Și deoarece analiza datelor este automatizată, elimină dependențele de sarcinile manuale, sporind acuratețea rezultatelor și actualitatea rapoartelor. De asemenea, eliberează timp, astfel încât angajații să se poată concentra pe părți mai strategice și mai complexe ale joburilor lor.

Care este diferența dintre analiza AI și analiza tradițională?

Analiza AI folosește algoritmi de învățare automată pentru a analiza datele mari, ceea ce îi permite să proceseze volume mari de date brute complexe, nestructurate rapid, precis și ușor. Analiza tradițională, în schimb, necesită mai multă analiză manuală a datelor.

Chiar dacă analiza tradițională a datelor există de mult timp, aceasta are anumite dezavantaje care au dus la cererea în creștere pentru analize AI. În primul rând, analiza tradițională nu este foarte eficientă în analiza unor volume complexe sau mari de date.

Mai important, poate analiza doar un domeniu limitat de date istorice pentru a oferi perspective descriptive, diagnostice, predictive și prescriptive.

Iată cum analiza AI a transformat analiza tradițională:

• Analiză descriptivă: interpretează performanța pe baza datelor existente și se concentrează pe raportarea unui rezumat instantaneu al statisticilor. Analiza AI oferă un raport mai cuprinzător despre performanța continuă folosind analiza tendințelor, astfel încât mărcile să aibă o viziune holistică asupra diferiților factori și schimbări de-a lungul timpului.
• Analiză de diagnosticare: este folosită pentru a înțelege un rezultat al afacerii prin analiza datelor istorice pentru analiza cauzalității. Identifică relațiile în date pentru a înțelege cauza principală a unui rezultat. AI poate analiza volume mari de date istorice și în timp real din surse disparate pentru a găsi modele, tendințe și anomalii rapid și mai eficient.
• Analiză predictivă: utilizată pentru a prezice tendințele și rezultatele viitoare pe baza datelor istorice folosind modele statistice și tehnici de prognoză. AI folosește învățarea automată și învățarea profundă pentru a prezice tendințele viitoare, oferind previziuni mai rapide și mai precise.
• Analiză prescriptivă: Oferă informații utile din analizele predictive pentru a îmbunătăți performanța afacerii în viitor. Este limitat de date istorice și de variabile predictive, ceea ce poate face sugestiile depășite în momentul în care le utilizați pentru o campanie. Inteligența artificială vă permite să analizați datele în timp real, calculând modificarea variabilelor pe măsură ce acestea se întâmplă, astfel încât companiile să poată monitoriza și pivota cu promptitudine strategiile campaniei.

Care sunt cei patru piloni ai AI Analytics?

Analiza AI depinde de patru sarcini secundare critice ale AI pentru a oferi informații – învățarea automată, procesarea limbajului natural, rețelele neuronale (NN) și învățarea profundă (DL). Aceste tehnologii lucrează împreună pentru a extrage informații semnificative din date brute și disparate.

Învățare automată

Învățarea automată ajută instrumentele de analiză AI să identifice automat tiparele de date, astfel încât acestea să poată fi sintetizate pentru informații utile. Acesta ajută la procesarea eficientă a datelor mari pentru a identifica punctele de date relevante pentru analiza predictivă.

Acest lucru permite companiilor, de exemplu, să automatizeze analiza datelor clienților prin procesarea feedback-ului despre experiența clienților, recenzii despre produse și date de ascultare socială, aproape în timp real, pentru a obține informații în timp util.

Procesarea limbajului natural

Procesarea limbajului natural permite unui instrument de analiză AI să înțeleagă și să interpreteze limbajul uman, astfel încât să îl poată procesa și analiza pentru a obține informații semnificative. NLP este esențial pentru a analiza cu acuratețe datele de ascultare a rețelelor sociale, recenziile clienților, blogurile, articolele de știri și alte date bazate pe text, inclusiv numere și emoji.

Rețele neuronale

Rețelele neuronale sunt algoritmi construiți pentru a înțelege relațiile dintre punctele de date identificate prin învățarea automată. Ele sunt inspirate de modul în care funcționează creierul uman și cuprind straturi interconectate de noduri sau neuroni care își amintesc relațiile în date și învață din ele. Ca rezultat, instrumentul AI devine progresiv mai inteligent și mai precis în timp, făcându-l astfel și rentabil pe termen lung.

Invatare profunda

Algoritmii de învățare profundă sunt NN-uri avansate care procesează date brute complexe folosind mai multe straturi de noduri interconectate. Acest lucru îi permite să se adapteze la o varietate de tipuri de date și seturi de date și să extragă perspective mai profunde pentru o analiză mult mai sofisticată decât analiza tradițională a datelor.

De ce ar trebui să folosim AI pentru analiza datelor?

Analiza AI permite companiilor să automatizeze sarcini repetitive și să proceseze mai eficient datele complexe. Astfel, scalarea este ușoară și fără frecare. Aceste instrumente pot procesa mii de apeluri API în câteva minute, oferindu-vă informații esențiale despre marca dvs., îngrijirea clienților și analiză competitivă în câteva minute. Acest lucru vă ajută echipa să se concentreze pe mai multe aspecte strategice, cum ar fi furnizarea de servicii excelente pentru clienți și experiență de brand.

Eșantionați acest lucru – conform indicelui social Sprout 2023 , 76% dintre consumatori observă și apreciază atunci când companiile acordă prioritate asistenței pentru clienți. Clienții se așteaptă la un serviciu personalizat, care este mai mult decât rezolvarea rapidă a unei probleme. Ei doresc o interacțiune personalizată, autentică și implicată.

Atingerea acestui nivel de personalizare poate fi realizată numai dacă aveți la îndemână date în timp util și precise care vă vor spune cum să mulțumiți cel mai bine consumatorii și să vă hrăniți baza de clienți loiali.

De exemplu, capacitatea de ascultare a lui Sprout vă va informa despre subiectele care sunt în tendințe în conversațiile sociale despre marca dvs., ce termeni înrudiți folosesc clienții și sentimentul în jurul acestor subiecte. Obțineți o imagine completă a ceea ce este cel mai important în conversațiile sociale și descoperiți teme și subiecte comune referitoare la marca, produsele și serviciile dvs.

Care sunt beneficiile aplicării analizei AI?

Analiza AI transformă modul în care operează companiile, ajutându-le să automatizeze sarcinile, astfel încât să poată direcționa talentul către domenii care sunt mai complexe și mai strategice. Astfel, permițând companiilor să crească și să se extindă mai repede decât înainte. Iată câteva moduri cheie în care analiza AI aduce beneficii afacerilor astăzi.

Automatizare

Analiza AI ajută companiile să automatizeze calculele statistice pentru a monitoriza indicatorii cheie de performanță (KPI) pe platforme. Acest lucru crește eficiența, deoarece sarcinile care necesită timp sunt reduse și analiza datelor este accelerată pentru a obține informații relevante despre brand și clienți. Această automatizare bazată pe ML oferă înapoi timp prețios pentru a se concentra pe planificare și strategie, reducând în același timp frecarea fluxului de lucru și volumul de lucru.

De exemplu, cu un instrument AI, companiile nu mai trebuie să desemneze personal care să verifice fiecare e-mail sau bilet al clientului pentru a înțelege cererea sau reclamația. Aceste instrumente pot analiza fără probleme toate mesajele primite și le pot atribui sentimente, astfel încât membrii echipei să poată tria rapid răspunsurile. În Sprout, vedeți și vârfurile mențiunilor de marcă pentru a urmări sentimentul mărcii și pentru a monitoriza potențialele crize.

Scalabilitate

Analiza AI ajută la atenuarea durerilor de creștere ale unei companii prin gestionarea eficientă a seturi de date mari din surse disparate pentru a oferi informații în timp real – ceva care nu este posibil cu metodele tradiționale de analiză a datelor.

Atunci când sunt integrate cu software-ul de management al relațiilor cu clienții (CRM) și business intelligence al unei companii, astfel de instrumente măresc exponențial producția de informații țintite prin încrucișarea punctelor de date și identificarea modelelor în profilurile clienților și modelele de achiziție. Astfel, oferind o viziune mai holistică asupra clienților și potențialilor dvs. actuali.

De exemplu, integrarea Salesforce a lui Sprout vă permite să oferiți experiențe excepționale pentru clienți la fiecare punct de contact, prin valorificarea datelor sociale în cadrul CRM. Creați puncte de contact personalizate pe parcursul călătoriei clienților și creșteți impactul inițiativelor dvs., implementând în același timp fluxuri de lucru eficiente în cadrul echipelor.

Precizie

Rezultatele analizei datelor AI sunt mai precise decât metodele manuale de analiză a datelor. Acest lucru se datorează faptului că există mai puține posibilități de eroare umană, părtiniri sau limitări, cum ar fi excluderea datelor în mod subiectiv sau în timpul calculării unor valori complexe, în special din surse multiple.

Aplicații de afaceri ale analizei AI

Companiile folosesc analiza AI pentru a obține o rentabilitate mai puternică a investiției (ROI) din datele lor sociale și digitale, susținând în același timp productivitatea și creșterea prin automatizare inteligentă. Să săpăm mai adânc.

Analiza sentimentelor

Algoritmii de analiză a sentimentelor scanează datele de feedback pentru a prioritiza temele și subiectele cheie, oferind mărcilor o perspectivă aprofundată asupra plângerilor comune sau a problemelor recurente ale produselor sau serviciilor. În acest fel, mărcile pot dezvolta strategii proactive pentru a asigura o experiență mai bună a clienților pentru a spori loialitatea mărcii.

Instrumentul de analiză a sentimentelor de la Sprout vă oferă un instantaneu al sentimentului mărcii dvs. evidențiind sentimentele pozitive, negative și neutre în mesaje și în datele de ascultare socială. Puteți vedea tendințele sentimentelor de-a lungul perioadelor și puteți analiza teme și conversații bazate pe subiecte fără efort. Folosiți aceste date pentru a improviza mesajele despre produse, pentru a îmbunătăți interacțiunile cu clienții și pentru a perfecționa strategiile de marketing.

Prognoza cererii

Analiza AI permite companiilor să înțeleagă mai bine interacțiunile cu clienții și motivațiile de cumpărare. Îi ajută să analizeze seturi mari de date rapid și eficient pentru a înțelege preferințele și comportamentul individual. Acest lucru ajută o marcă să prezică cererea viitoare pe baza datelor demografice specifice ale clienților și a indicatorilor de piață. De asemenea, îi ajută să-și îmbunătățească ofertele personalizându-le special pentru diferite segmente de clienți.

Proba asta. Un hotel, care anticipează o creștere a numărului de oaspeți în lunile de vară, dorește să ofere un grad mai mare de experiență personalizată pentru oaspeți pentru a obține o mai mare satisfacție a clienților. Compania poate obține informații valoroase în acest sens utilizând un instrument de analiză AI pentru a analiza mesajele clienților, e-mailurile de asistență pentru clienți, recenziile și profilurile oaspeților. Prin aceasta, ei pot descoperi că majoritatea oaspeților ar aprecia facilitățile de îngrijire a copiilor, astfel încât să se poată bucura și mai mult de șederea lor.

Prin adăugarea acestei facilități în timpul lunilor de vară, hotelul nu este doar pregătit pentru cererea crescută, dar profită și de oportunitatea de a îmbunătăți satisfacția clienților și, astfel, o loialitate mai puternică.

Monitorizarea afacerii

Analiza AI poate analiza simultan datele din articole de știri, forumuri precum Reddit și conversații sociale, atât despre marca dvs., cât și despre concurenți. Puteți utiliza aceste date pentru a descoperi lacune în percepția mărcii și pentru a lua măsuri de remediere pentru gestionarea reputației sau pentru a îmbunătăți produsele sau serviciile.

În Sprout, puteți urmări și performanța concurenților pe diferite canale. De exemplu, vă puteți analiza concurenții pe Facebook obținând valori aprofundate despre KPI, cum ar fi media interacțiunii publice, media fanilor, creșterea audienței și alte valori.

Top 5 instrumente care folosesc AI pentru analiza datelor

Instrumentele de analiză AI oferă diferite grade de detalii și perspective. De aceea, trebuie să alegeți unul în funcție de nevoile și caracteristicile dvs. specifice, cum ar fi industria dvs., dimensiunea companiei și publicul țintă. De asemenea, va trebui să luați în considerare dacă instrumentul AI se va integra perfect în infrastructura și fluxurile de lucru IT existente și dacă vă va îndeplini nevoile de scalare.

Iată o listă de instrumente de analiză AI de vârf din industrie, care vă pot oferi tipul de informații de care aveți nevoie pentru a vă dezvolta afacerea.

Sprout Social

Sprout Social este o soluție all-in-one de management al rețelelor sociale care utilizează analiza AI pentru managementul rețelelor sociale, marketing, asistența clienților și inteligența competitivă. De asemenea, se integrează cu o varietate de surse de date digitale, inclusiv site-uri de recenzii precum Reddit, CRM-uri precum Salesforce și instrumente de business intelligence precum Tableau.

Instrumentul nostru puternic de ascultare socială analizează peste 600 de milioane de mesaje pe zi, identificând subiectele cheie pentru a vă oferi informații specifice. Analizați conversațiile sociale și mesajele clienților pentru a găsi subiecte care rezonează cel mai mult cu publicul dvs. și utilizați aceste informații pentru a vă informa conținutul și strategia de asistență pentru clienți.

Efectuați fără efort studii de piață B2C și B2B și consolidați-vă strategia competitivă folosind funcția de analiză competitivă a Sprout. Găsiți informații de impact din valorile cheie, cum ar fi rezumatele subiectelor, datele demografice ale publicului și angajamentele totale, pentru a vă informa deciziile și pentru a efectua o analiză a decalajelor pieței pentru a găsi noi căi de creștere.

Creați postări de impact folosind funcția Sugestii prin AI Assist, activată de solicitările AI. În plus, utilizați tehnologia patentată ViralPost de la Sprout pentru a vă asigura că postările dvs. ajung la publicul vizat în cele mai optime momente. Tehnologia calculează cei mai buni timpi pentru a publica conținut și vă permite să le automatizați sau să le postați manual pentru un angajament și un impact maxim.

Cutia de intrare inteligentă avansată a Sprout, activată pentru AI, vă ajută să identificați rapid sentimentele din mesajele primite și să revizuiți feedurile. Postările sunt atribuite automat ca pozitive, neutre sau negative, astfel încât echipele de asistență pentru clienți să poată prioritiza mesajele în consecință și să acționeze rapid.

Adoptă aceste și alte funcții intuitive Sprout pentru a-ți aduce datele la viață și pentru a-ți transforma strategiile de marketing social și digital. Leagă-le pe toate folosind șabloanele noastre intuitive de rapoarte și împărtășește informații în siguranță între echipele din cadrul organizației pentru o colaborare mai rapidă și mai fluidă.

Sprout se potrivește perfect în stiva dvs. de tehnologie existentă, fără o configurare manuală, astfel încât să fiți rapid în funcțiune. Și, deoarece este alimentat de învățarea automată avansată, învață continuu din datele dvs., devenind mai inteligent cu timpul. Astfel, atenuând nevoia de investiții regulate în actualizarea software-ului dumneavoastră.

Power BI

Power BI este un instrument de analiză de afaceri creat pentru analiza datelor și vizualizarea perspectivelor. Oferă informații cuprinzătoare ale mărcii prin cartografierea milioanelor de puncte de date din diferite surse de diferite complexități. Este util mai ales dacă cunoașteți Microsoft Excel, deoarece puteți crea și modifica cu ușurință rapoarte în funcție de cerințele dvs. și le puteți partaja cu echipele. Trebuie să aveți un fundal de codificare, deoarece veți avea nevoie de el pentru a înțelege expresiile de analiză a datelor (DAX) în timpul modelării datelor și a lucrului cu codul M pentru transformările datelor.

MonkeyLearn

MonkeyLearn este un instrument de analiză a textului care utilizează AI pentru analiza datelor. Poate fi folosit pentru automatizarea feedback-ului clienților și analiza datelor din sondaj pentru a identifica subiecte relevante pentru publicul țintă și pentru a extrage informații utile. Deși are scopul de a ajuta la gestionarea experienței clienților, instrumentul nu este eficient în gestionarea unui volum mare de bilete de asistență pentru clienți, ceea ce face dificilă scalarea sau integrarea cu nevoile de asistență pentru clienți.

Tablou

Tableau este o platformă de analiză și vizualizare a datelor pe care o puteți folosi pentru a vă înțelege datele pentru a obține informații semnificative despre brand și pentru a crea rapoarte în timp real. La fel ca Sprout, Tableau oferă conectivitate robustă între diverse surse de date și oferă o vizualizare unificată a datelor și a informațiilor dvs. Capacitățile sale cuprinzătoare necesită să fiți instruit cu privire la el, astfel încât să puteți utiliza instrumentul la maximul său potențial.

Sisense

Sisense este un instrument de analiză a datelor AI care poate accesa mai multe surse de date online pentru a oferi informații în rapoarte flexibile. Poate fi folosit de echipe care nu au expertiză tehnică avansată pentru a efectua analize preliminare de date pentru business intelligence. Instrumentul are și o suită de funcții avansate, dar va trebui să fiți instruit cu privire la ele înainte de a putea începe să le utilizați pentru informații.

Viitorul AI în analiza datelor

Analiza AI a fost folosită în principal în industriile critice și în întreprinderile mari, cum ar fi asistența medicală și producția, pentru a accelera procesele, a identifica fluctuațiile datelor și a obține informații utile. Cu toate acestea, progresele recente în învățarea automată sunt gata să facă din aceasta o practică standard în toate industriile.

În primul rând, instrumentele AI au devenit mai accesibile și mai ușor de utilizat. Acestea permit mărcilor să îmbrățișeze inovația și să facă față concurenței cu mai multă încredere. Companiile pot aduna cu ușurință informații de afaceri din diverse surse de date pentru o înțelegere mai profundă a pieței lor. Care, la rândul său, poate fi folosit pentru a personaliza interacțiunile cu clienții, pentru a spori satisfacția mărcii și pentru a se extinde pe noi piețe cu prevedere și precizie.

Profită de automatizarea activată de AI pentru a optimiza și a vedea rentabilitatea investiției datelor tale sociale și digitale. Explorați aceste instrumente de marketing AI de ultimă oră pentru a vă propulsa afacerea înainte, valorificând datele sociale pentru a câștiga 2024 și mai departe.