Как использовать ИИ-аналитику для принятия целенаправленных бизнес-решений

Независимо от размера, большинство компаний сталкиваются с одними и теми же проблемами: жесткой конкуренцией и меняющимися требованиями клиентов и рынка. Добавьте к этому неэффективность рабочих процессов, разрозненность данных и растущие затраты, и вы увидите растущую потребность в инструментах, которые могут дать вам преимущество. Введите аналитику ИИ.

Согласно отчету о состоянии социальных сетей за 2023 год, 96% бизнес-лидеров согласны с тем, что искусственный интеллект и машинное обучение (МО) могут помочь компаниям значительно улучшить процесс принятия решений. Они охотно используют данные с поддержкой ИИ для ИИ-маркетинга, чтобы процветать и развиваться в динамичной бизнес-среде, основанной на данных.

В этой статье мы подробно рассмотрим аналитику ИИ и ее отличие от традиционных методов анализа данных для анализа бренда. Мы также посмотрим, как это может обеспечить таким компаниям, как вы, устойчивый рост рынка и преимущество перед конкурентами.

Что такое ИИ-аналитика?

Аналитика ИИ — это процесс извлечения полезной информации из больших данных с использованием передового машинного обучения (ML) и задач ИИ, таких как обработка естественного языка (NLP). Он используется для выявления закономерностей и тенденций в данных для принятия обоснованных решений.

При применении в маркетинге аналитика ИИ извлекает значимую информацию из различных источников данных, таких как прослушивание в социальных сетях, веб-сайты с обзорами, форумы клиентов и данные опросов. Эти знания помогают межфункциональным командам, таким как отделы маркетинга и продаж, исследования продуктов, управления персоналом и связей с общественностью, выполнять свою работу более эффективно и результативно.

А поскольку анализ данных автоматизирован, он устраняет зависимость от ручных задач, повышая точность результатов и своевременность отчетов. Это также высвобождает время, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более стратегических и сложных частях своей работы.

В чем разница между аналитикой ИИ и традиционной аналитикой?

Аналитика ИИ использует алгоритмы машинного обучения для анализа больших данных, что позволяет быстро, точно и легко обрабатывать большие объемы сложных, неструктурированных необработанных данных. Традиционная аналитика, напротив, требует более ручного анализа данных.

Несмотря на то, что традиционный анализ данных существует уже давно, он имеет определенные недостатки, которые привели к росту спроса на аналитику ИИ. Во-первых, традиционная аналитика не очень эффективна при анализе сложных или больших объемов данных.

Что еще более важно, он может анализировать только ограниченный объем исторических данных для предоставления описательной, диагностической, прогнозной и предписывающей информации.

Вот как аналитика ИИ изменила традиционную аналитику:

• Описательная аналитика: интерпретирует производительность на основе существующих данных и фокусируется на составлении сводных отчетов о полученных результатах. Аналитика ИИ предоставляет более полный отчет о непрерывной производительности с использованием анализа тенденций, поэтому бренды имеют целостное представление о различных факторах и изменениях с течением времени.
• Диагностический анализ: он используется для понимания результатов бизнеса путем анализа исторических данных для причинно-следственной связи. Он определяет связи в данных, чтобы понять основную причину результата. ИИ может анализировать большие объемы исторических данных и данных в реальном времени из разрозненных источников, чтобы быстро и эффективнее находить закономерности, тенденции и аномалии.
• Прогнозная аналитика: используется для прогнозирования будущих тенденций и результатов на основе исторических данных с использованием статистических моделей и методов прогнозирования. ИИ использует машинное и глубокое обучение для прогнозирования будущих тенденций, обеспечивая более быстрые и точные прогнозы.
• Предписывающая аналитика: предоставляет полезную информацию на основе результатов прогнозного анализа для повышения эффективности бизнеса в будущем. Он ограничен историческими данными и прогнозируемыми переменными, которые могут сделать предложения устаревшими к тому времени, когда вы начнете использовать их в кампании. ИИ позволяет вам анализировать данные в режиме реального времени, вычисляя изменения переменных по мере их возникновения, чтобы компании могли оперативно отслеживать и менять стратегии кампаний.

Каковы четыре столпа ИИ-аналитики?

Аналитика ИИ зависит от четырех важнейших подзадач ИИ, обеспечивающих понимание: машинное обучение, обработка естественного языка, нейронные сети (NN) и глубокое обучение (DL). Эти технологии работают вместе, чтобы извлечь значимую информацию из необработанных и разрозненных данных.

Машинное обучение

Машинное обучение помогает инструментам анализа ИИ автоматически выявлять закономерности данных, чтобы их можно было синтезировать для получения практической информации. Он помогает эффективно обрабатывать большие данные для определения соответствующих точек данных для прогнозного анализа.

Это позволяет компаниям, например, автоматизировать анализ данных о клиентах, обрабатывая отзывы клиентов, обзоры продуктов и данные социального прослушивания практически в реальном времени, чтобы получать своевременную информацию.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка позволяет инструменту аналитики искусственного интеллекта понимать и интерпретировать человеческий язык, чтобы он мог обрабатывать и анализировать его для получения значимой информации. НЛП имеет решающее значение для точного анализа данных прослушивания в социальных сетях, отзывов клиентов, блогов, новостных статей и других текстовых данных, включая числа и смайлы.

Нейронные сети

Нейронные сети — это алгоритмы, созданные для понимания взаимосвязей между точками данных, выявленными с помощью машинного обучения. Они вдохновлены тем, как функционирует человеческий мозг, и состоят из взаимосвязанных слоев узлов или нейронов, которые запоминают взаимосвязи в данных и учатся на них. В результате инструмент искусственного интеллекта со временем становится все умнее и точнее, что в долгосрочной перспективе делает его экономически эффективным.

Глубокое обучение

Алгоритмы глубокого обучения — это усовершенствованные нейронные сети, которые обрабатывают сложные необработанные данные, используя несколько уровней взаимосвязанных узлов. Это позволяет ему адаптироваться к различным типам данных и наборам данных и извлекать более глубокую информацию для гораздо более сложного анализа, чем традиционный анализ данных.

Почему нам следует использовать ИИ для анализа данных?

Аналитика ИИ позволяет компаниям автоматизировать повторяющиеся задачи и более эффективно обрабатывать сложные данные. Таким образом, масштабирование становится простым и беспроблемным. Эти инструменты могут обрабатывать тысячи вызовов API за считанные минуты, предоставляя вам важную информацию о вашем бренде, обслуживании клиентов и конкурентном анализе за считанные минуты. Это поможет вашей команде сосредоточиться на более стратегических аспектах, таких как превосходное обслуживание клиентов и качество бренда.

Возьмите это: согласно Социальному индексу Sprout 2023 года, 76% потребителей замечают и ценят, когда компании уделяют приоритетное внимание поддержке клиентов. Клиенты ожидают персонализированного обслуживания, которое больше, чем просто быстрое решение проблемы. Им нужно индивидуальное, аутентичное и заинтересованное взаимодействие.

Достичь такого уровня персонализации можно только при наличии под рукой своевременных и точных данных, которые подскажут вам, как лучше всего угодить потребителям и укрепить свою лояльную клиентскую базу.

Например, функция прослушивания Sprout проинформирует вас о том, какие темы наиболее популярны в социальных разговорах о вашем бренде, какие связанные термины используют клиенты и какие настроения вокруг этих тем. Вы получите полное представление о том, что происходит в социальных сетях, и раскроете общие темы и темы, касающиеся вашего бренда, продуктов и услуг.

Каковы преимущества применения ИИ-аналитики?

Аналитика ИИ меняет методы работы предприятий, помогая им автоматизировать задачи и перенаправлять таланты в более сложные и стратегические области. Таким образом, компании могут расти и масштабироваться быстрее, чем раньше. Вот несколько ключевых способов, которыми аналитика ИИ сегодня приносит пользу бизнесу.

Автоматизация

Анализ ИИ помогает предприятиям автоматизировать статистические расчеты для мониторинга показателей ключевых показателей эффективности (KPI) на разных платформах. Это повышает эффективность, поскольку трудоемкие задачи сокращаются, а анализ данных ускоряется для получения актуальной информации о бренде и клиентах. Эта автоматизация на основе машинного обучения возвращает драгоценное время, чтобы сосредоточиться на планировании и стратегии, одновременно уменьшая трудности и рабочую нагрузку в рабочем процессе.

Например, благодаря инструменту искусственного интеллекта компаниям больше не нужно назначать персонал для проверки каждого электронного письма или билета клиента, чтобы понять запрос или жалобу. Эти инструменты позволяют легко анализировать все входящие сообщения и определять их тональность, чтобы члены команды могли быстро сортировать ответы. В Sprout также можно просматривать всплески упоминаний брендов, чтобы следить за настроениями в отношении бренда и отслеживать потенциальные кризисы.

Масштабируемость

Аналитика ИИ помогает облегчить проблемы роста компании за счет эффективной обработки больших наборов данных из разрозненных источников для предоставления информации в режиме реального времени, что невозможно с помощью традиционных методов анализа данных.

При интеграции с программным обеспечением управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и бизнес-аналитики компании такие инструменты экспоненциально увеличивают объем целевых аналитических данных за счет перекрестных ссылок на точки данных и выявления закономерностей в профилях клиентов и моделях покупок. Таким образом, вы получаете более целостное представление о ваших текущих и потенциальных клиентах.

Например, интеграция Sprout с Salesforce позволяет вам обеспечивать исключительное качество обслуживания клиентов в каждой точке взаимодействия за счет использования социальных данных в CRM. Создавайте персонализированные точки взаимодействия на протяжении всего пути клиента и повышайте эффективность своих инициатив, одновременно внедряя эффективные рабочие процессы в командах.

Точность

Результаты анализа данных ИИ более точны, чем методы ручного анализа данных. Это связано с тем, что меньше возможностей для человеческих ошибок, предвзятостей или ограничений, таких как субъективное исключение данных или при расчете сложных показателей, особенно из нескольких источников.

Бизнес-приложения ИИ-аналитики

Компании используют аналитику искусственного интеллекта, чтобы получить более высокую окупаемость инвестиций (ROI) из своих социальных и цифровых данных, одновременно способствуя повышению производительности и роста за счет интеллектуальной автоматизации. Давайте копнем глубже.

Анализ настроений

Алгоритмы анализа настроений сканируют данные обратной связи, чтобы определить приоритетность ключевых тем и тем, предоставляя брендам углубленное представление о распространенных жалобах или повторяющихся проблемах с продуктами или услугами. Таким образом, бренды могут разрабатывать упреждающие стратегии для обеспечения лучшего качества обслуживания клиентов и повышения лояльности к бренду.

Инструмент анализа настроений Sprout дает вам представление о настроении вашего бренда, выделяя положительные, отрицательные и нейтральные настроения в сообщениях и данных социального прослушивания. Вы можете видеть тенденции настроений по периодам и легко анализировать темы и разговоры на основе тем. Используйте эти данные, чтобы импровизировать свои сообщения о продуктах, улучшить взаимодействие со службой поддержки клиентов и усовершенствовать маркетинговые стратегии.

Прогнозирование спроса

Аналитика ИИ позволяет компаниям лучше понимать взаимодействие с клиентами и мотивацию покупок. Это помогает им быстро и эффективно анализировать большие наборы данных, чтобы понять индивидуальные предпочтения и поведение. Это помогает бренду прогнозировать будущий спрос на основе конкретных демографических характеристик клиентов и показателей рынка. Это также помогает им совершенствовать свои предложения, настраивая их специально для различных сегментов клиентов.

Пример этого. Отель, ожидающий увеличения количества гостей в летние месяцы, хочет обеспечить более высокий уровень персонализированного обслуживания гостей для достижения большей удовлетворенности клиентов. Компания может получить ценную информацию в этом отношении, используя инструмент искусственного интеллекта для анализа сообщений клиентов, электронных писем службы поддержки клиентов, отзывов и профилей гостей. Благодаря этому они могут обнаружить, что большинство гостей оценят услуги по уходу за детьми, чтобы они могли получить еще больше удовольствия от пребывания.

Добавляя этот объект в летние месяцы, отель не только готов к возросшему спросу, но и использует возможность повысить удовлетворенность клиентов и, следовательно, повысить их лояльность.

Мониторинг бизнеса

Аналитика ИИ может одновременно анализировать данные в новостных статьях, форумах, таких как Reddit, и социальных разговорах, как о вашем бренде, так и о конкурентах. Вы можете использовать эти данные, чтобы обнаружить пробелы в восприятии бренда и принять меры по исправлению положения в области управления репутацией или для улучшения продуктов или услуг.

В Sprout вы также можете отслеживать эффективность конкурентов на разных каналах. Например, вы можете проанализировать своих конкурентов на Facebook, получив подробные показатели по ключевым показателям эффективности, такие как средний уровень вовлеченности общественности, средний показатель поклонников, рост аудитории и другие показатели.

Топ-5 инструментов, использующих ИИ для анализа данных

Инструменты аналитики искусственного интеллекта предлагают различную степень детализации и понимания. Вот почему вы должны выбрать один из них, исходя из ваших конкретных потребностей и характеристик, таких как ваша отрасль, размер компании и целевая аудитория. Вам также необходимо будет подумать, будет ли инструмент искусственного интеллекта легко интегрироваться в вашу существующую ИТ-инфраструктуру и рабочие процессы и удовлетворит ли он ваши потребности в масштабировании.

Вот список ведущих в отрасли инструментов аналитики искусственного интеллекта, которые могут предоставить вам ту информацию, которая необходима для развития вашего бизнеса.

Росток Социальный

Sprout Social — это универсальное решение для управления социальными сетями, которое использует аналитику искусственного интеллекта для управления социальными сетями, маркетинга, обслуживания клиентов и конкурентной разведки. Он также интегрируется с различными источниками цифровых данных, включая сайты отзывов, такие как Reddit, CRM, такие как Salesforce, и инструменты бизнес-аналитики, такие как Tableau.

Наш мощный инструмент социального прослушивания анализирует более 600 миллионов сообщений в день, определяя ключевые темы и предоставляя вам целевую информацию. Анализируйте социальные разговоры и сообщения клиентов, чтобы найти темы, которые больше всего резонируют с вашей аудиторией, и используйте эту информацию для формирования вашего контента и стратегии обслуживания клиентов.

Легко проводите исследования рынка B2C и B2B и укрепляйте свою конкурентную стратегию с помощью функции конкурентного анализа Sprout. Получите ценную информацию по ключевым показателям, таким как сводки тем, демографические данные аудитории и общий объем вовлеченности, чтобы обосновать свои решения и провести анализ разрыва на рынке, чтобы найти новые возможности для роста.

Создавайте эффектные публикации, используя нашу функцию «Предложения от AI Assist», активируемую подсказками AI. Кроме того, используйте запатентованную технологию ViralPost от Sprout, чтобы ваши сообщения доходили до целевой аудитории в наиболее оптимальное время. Технология рассчитывает лучшее время для публикации контента и позволяет автоматизировать или публиковать его вручную для максимального вовлечения и воздействия.

Усовершенствованный Smart Inbox от Sprout с поддержкой искусственного интеллекта помогает быстро определять настроения во входящих сообщениях и просматривать каналы. Сообщениям автоматически присваиваются положительные, нейтральные или отрицательные значения, что позволяет специалистам службы поддержки клиентов соответствующим образом расставлять приоритеты сообщений и действовать быстро.

Используйте эти и другие интуитивно понятные функции Sprout, чтобы оживить ваши данные и трансформировать стратегии социального и цифрового маркетинга. Свяжите их все вместе, используя наши интуитивно понятные шаблоны отчетов, и безопасно обменивайтесь информацией между командами внутри организации для более быстрого и бесперебойного сотрудничества.

Sprout легко вписывается в ваш существующий технологический стек без ручной настройки, поэтому вы можете быстро приступить к работе. А поскольку он основан на передовых технологиях машинного обучения, он постоянно учится на ваших данных и со временем становится умнее. Таким образом, снижается необходимость регулярных инвестиций в обновление вашего программного обеспечения.

Power BI

Power BI — это инструмент бизнес-аналитики, созданный для анализа данных и визуализации информации. Он предоставляет комплексную информацию о бренде, отображая миллионы точек данных из разных источников различной сложности. Это особенно полезно, если вы владеете Microsoft Excel, поскольку вы можете легко создавать и изменять отчеты в соответствии с вашими требованиями и делиться ими с командами. Вам необходимо иметь опыт программирования, поскольку он понадобится вам, чтобы понимать выражения анализа данных (DAX) во время моделирования данных и работы с M-кодом для преобразования данных.

ОбезьянаУзнать

MonkeyLearn — это инструмент анализа текста, который использует искусственный интеллект для анализа данных. Его можно использовать для автоматизации обратной связи с клиентами и анализа данных опросов, чтобы определить темы, актуальные для вашей целевой аудитории, и извлечь полезную информацию. Несмотря на то, что этот инструмент предназначен для помощи в управлении качеством обслуживания клиентов, он неэффективен при обработке большого объема обращений в службу поддержки клиентов, что затрудняет масштабирование или интеграцию с потребностями поддержки клиентов.

Таблица

Tableau — это платформа аналитики и визуализации данных, которую можно использовать для анализа данных, получения значимого понимания бренда и создания отчетов в режиме реального времени. Как и Sprout, Tableau предлагает надежную связь между различными источниками данных и предлагает единое представление ваших данных и аналитической информации. Его широкие возможности требуют, чтобы вы прошли обучение, чтобы вы могли использовать этот инструмент в полной мере.

Сисенсе

Sisense — это инструмент анализа данных искусственного интеллекта, который может получать доступ к множеству онлайн-источников данных для предоставления информации в гибких отчетах. Его могут использовать команды, не обладающие передовыми техническими знаниями, для проведения предварительного анализа данных для бизнес-аналитики. Инструмент также имеет набор расширенных функций, но вам необходимо пройти обучение работе с ними, прежде чем вы сможете начать использовать их для получения аналитической информации.

Будущее искусственного интеллекта в анализе данных

Аналитика ИИ в основном используется в критически важных отраслях и на крупных предприятиях, таких как здравоохранение и производство, для ускорения процессов, выявления колебаний данных и получения действенной информации. Однако недавние достижения в области машинного обучения могут сделать его стандартной практикой во всех отраслях.

Во-первых, инструменты искусственного интеллекта стали более доступными и удобными для пользователя. Они позволяют брендам внедрять инновации и более уверенно противостоять конкуренции. Компании могут легко собирать бизнес-аналитику из различных источников данных для более глубокого понимания своего рынка. Что, в свою очередь, можно использовать для персонализации взаимодействия с клиентами, повышения удовлетворенности брендом и дальновидного и точного выхода на новые рынки.

Воспользуйтесь преимуществами автоматизации на основе искусственного интеллекта, чтобы оптимизировать и оценить окупаемость ваших социальных и цифровых данных. Изучите эти передовые маркетинговые инструменты искусственного интеллекта, которые помогут вашему бизнесу развиваться за счет использования социальных данных и победы в 2024 году и в последующие годы.