วิธีใช้การวิเคราะห์ AI เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจแบบกำหนดเป้าหมาย

บริษัทส่วนใหญ่ต้องเผชิญกับความท้าทายเดียวกัน ไม่ว่าจะเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่ง และความต้องการของลูกค้าและตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป นอกจากนี้ ยังมีความไร้ประสิทธิภาพของขั้นตอนการทำงาน ไซโลข้อมูล และต้นทุนที่เพิ่มขึ้น และมีความต้องการเครื่องมือที่สามารถช่วยให้คุณได้เปรียบเพิ่มมากขึ้น เข้าสู่การวิเคราะห์ AI

ตามรายงานสถานะโซเชียลมีเดียปี 2023 ผู้นำธุรกิจ 96% ยอมรับว่า AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถช่วยบริษัทต่างๆ ปรับปรุงการตัดสินใจได้อย่างมาก พวกเขากำลังกระตือรือร้นที่จะนำข้อมูลที่เปิดใช้งาน AI มาใช้สำหรับการตลาดของ AI เพื่อการเติบโตและพัฒนาในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและไดนามิก

ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกเกี่ยวกับการวิเคราะห์ AI และความแตกต่างจากวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมสำหรับข่าวกรองของแบรนด์ นอกจากนี้เรายังจะเห็นว่าสิ่งนี้จะช่วยให้บริษัทต่างๆ เช่นคุณ มีการเติบโตของตลาดที่ยั่งยืนและมีความได้เปรียบเหนือคู่แข่งของคุณได้อย่างไร

การวิเคราะห์ AI คืออะไร?

การวิเคราะห์ AI คือกระบวนการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง (ML) และงาน AI เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใช้เพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูลเพื่อการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

เมื่อนำไปใช้ในด้านการตลาด การวิเคราะห์ AI จะดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น การฟังบนโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์บทวิจารณ์ ฟอรัมลูกค้า และข้อมูลการสำรวจ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ทีมงานข้ามสายงาน เช่น การตลาดและการขาย การวิจัยผลิตภัณฑ์ ทรัพยากรบุคคล และประชาสัมพันธ์ สามารถปฏิบัติงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น

และเนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัติ จึงสามารถขจัดการพึ่งพางานที่ต้องทำด้วยตนเอง และเพิ่มความแม่นยำของผลลัพธ์และความทันเวลาของรายงาน นอกจากนี้ยังช่วยเพิ่มเวลาเพื่อให้พนักงานมุ่งเน้นไปที่ส่วนเชิงกลยุทธ์และซับซ้อนมากขึ้นในงานของตนได้

การวิเคราะห์ AI และการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมแตกต่างกันอย่างไร?

การวิเคราะห์ AI ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลดิบที่ซับซ้อนและไม่มีโครงสร้างในปริมาณมากได้อย่างรวดเร็ว แม่นยำ และง่ายดาย ในทางตรงกันข้าม การวิเคราะห์แบบดั้งเดิมจำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองมากกว่า

แม้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมจะมีมาเป็นเวลานานแล้ว แต่ก็มีข้อเสียบางประการที่นำไปสู่ความต้องการการวิเคราะห์ AI ที่เพิ่มขึ้น ประการแรก การวิเคราะห์แบบดั้งเดิมไม่ได้มีประสิทธิภาพมากนักในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนหรือปริมาณมาก

ที่สำคัญกว่านั้น สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตได้เพียงขอบเขตที่จำกัด เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงพรรณนา การวินิจฉัย การคาดการณ์ และเชิงกำหนด

ต่อไปนี้คือวิธีที่การวิเคราะห์ AI ได้เปลี่ยนแปลงการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม:

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา: ตีความประสิทธิภาพตามข้อมูลที่มีอยู่และมุ่งเน้นไปที่การรายงานสรุปภาพรวมของข้อมูลเชิงลึก การวิเคราะห์ AI ให้รายงานที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องโดยใช้การวิเคราะห์แนวโน้ม เพื่อให้แบรนด์ต่างๆ มีมุมมองแบบองค์รวมเกี่ยวกับปัจจัยต่างๆ และการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป
• การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย: ใช้เพื่อทำความเข้าใจผลลัพธ์ทางธุรกิจโดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อวิเคราะห์สาเหตุ โดยจะระบุความสัมพันธ์ในข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจสาเหตุที่แท้จริงของผลลัพธ์ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและข้อมูลเรียลไทม์ปริมาณมากจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน เพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และความผิดปกติได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: ใช้เพื่อทำนายแนวโน้มและผลลัพธ์ในอนาคตตามข้อมูลในอดีตโดยใช้แบบจำลองทางสถิติและเทคนิคการคาดการณ์ AI ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ทำให้คาดการณ์ได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
• การวิเคราะห์เชิงกำหนด: ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จากข้อมูลเชิงลึกในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจในอนาคต มันถูกจำกัดด้วยข้อมูลประวัติและตัวแปรคาดการณ์ ซึ่งอาจทำให้คำแนะนำล้าสมัยเมื่อคุณนำไปใช้กับแคมเปญ AI ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์โดยการคำนวณการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรที่เกิดขึ้น เพื่อให้ธุรกิจต่างๆ สามารถตรวจสอบและปรับเปลี่ยนกลยุทธ์แคมเปญได้ทันที

เสาหลักสี่ประการของ AI Analytics คืออะไร

การวิเคราะห์ AI ขึ้นอยู่กับงานย่อยที่สำคัญสี่งานของ AI เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึก ได้แก่ การเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ โครงข่ายประสาทเทียม (NN) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL) เทคโนโลยีเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อดึงข้อมูลที่มีความหมายจากข้อมูลดิบและข้อมูลที่กระจัดกระจาย

การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้เครื่องมือวิเคราะห์ AI ระบุรูปแบบข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ เพื่อให้สามารถสังเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ช่วยในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อระบุจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าโดยอัตโนมัติด้วยการประมวลผลข้อเสนอแนะเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้า บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ และข้อมูลการรับฟังทางสังคม ในเวลาใกล้เคียงเรียลไทม์ เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอย่างทันท่วงที

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยให้เครื่องมือวิเคราะห์ AI สามารถเข้าใจและแปลภาษามนุษย์ เพื่อให้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความหมาย NLP ถือเป็นหัวใจสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลการฟังบนโซเชียลมีเดีย ความคิดเห็นของลูกค้า บล็อก บทความข่าว และข้อมูลแบบข้อความอื่นๆ อย่างถูกต้อง รวมถึงตัวเลขและอิโมจิ

โครงข่ายประสาทเทียม

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นอัลกอริทึมที่สร้างขึ้นเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลที่ระบุโดยการเรียนรู้ของเครื่อง โดยได้รับแรงบันดาลใจจากวิธีการทำงานของสมองของมนุษย์ และประกอบด้วยชั้นของโหนดหรือเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อถึงกัน ซึ่งจะจดจำความสัมพันธ์ในข้อมูลและเรียนรู้จากสิ่งเหล่านั้น เป็นผลให้เครื่องมือ AI ฉลาดขึ้นและแม่นยำมากขึ้นเรื่อยๆ ตามเวลา และยังทำให้คุ้มค่าในระยะยาวอีกด้วย

การเรียนรู้เชิงลึก

อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกคือ NN ขั้นสูงที่ประมวลผลข้อมูลดิบที่ซับซ้อนโดยใช้โหนดที่เชื่อมต่อถึงกันหลายชั้น ซึ่งช่วยให้สามารถปรับให้เข้ากับประเภทข้อมูลและชุดข้อมูลที่หลากหลาย และดึงข้อมูลเชิงลึกที่ลึกยิ่งขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนยิ่งกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิม

เหตุใดเราจึงควรใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล?

การวิเคราะห์ AI ช่วยให้บริษัทต่างๆ ทำงานที่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติและประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น จึงทำให้การปรับขนาดทำได้ง่ายและไร้แรงเสียดทาน เครื่องมือเหล่านี้สามารถประมวลผลการเรียก API นับพันครั้งได้ในเวลาไม่กี่นาที โดยให้ข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ การดูแลลูกค้า และการวิเคราะห์การแข่งขันในเวลาไม่กี่นาที สิ่งนี้ช่วยให้ทีมของคุณมุ่งเน้นไปที่แง่มุมเชิงกลยุทธ์มากขึ้น เช่น การให้บริการลูกค้าที่โดดเด่นและประสบการณ์แบรนด์

ตัวอย่างนี้ ตามดัชนีสังคม Sprout ประจำปี 2023 พบว่า 76% ของผู้บริโภคสังเกตเห็นและชื่นชมเมื่อบริษัทต่างๆ ให้ความสำคัญกับการสนับสนุนลูกค้า ลูกค้าคาดหวังบริการส่วนบุคคลที่เป็นมากกว่าการแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็ว พวกเขาต้องการปฏิสัมพันธ์ส่วนตัวที่จริงใจและมีส่วนร่วม

การบรรลุถึงความเป็นส่วนตัวในระดับนี้สามารถทำได้โดยมีข้อมูลที่ถูกต้องและทันท่วงทีซึ่งจะบอกวิธีที่ดีที่สุดในการเอาใจผู้บริโภคและรักษาฐานลูกค้าประจำของคุณ

ตัวอย่างเช่น ความสามารถในการฟังของ Sprout จะแจ้งให้คุณทราบว่าหัวข้อใดกำลังมาแรงในการสนทนาทางสังคมเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ คำที่เกี่ยวข้องที่ลูกค้าใช้ และความรู้สึกเกี่ยวกับหัวข้อเหล่านั้น คุณจะได้รับภาพรวมของสิ่งที่สำคัญที่สุดในการสนทนาทางสังคม และค้นพบธีมและหัวข้อทั่วไปเกี่ยวกับแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ และบริการของคุณ

การใช้การวิเคราะห์ AI มีประโยชน์อย่างไร

การวิเคราะห์ด้วย AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจโดยช่วยให้พวกเขาทำงานอัตโนมัติ เพื่อให้พวกเขาสามารถเปลี่ยนผู้มีความสามารถไปยังด้านที่ซับซ้อนและมีกลยุทธ์มากขึ้น จึงทำให้บริษัทต่างๆ เติบโตและขยายขนาดได้เร็วกว่าที่เคย ต่อไปนี้เป็นวิธีสำคัญบางประการที่การวิเคราะห์ AI เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจในปัจจุบัน

ระบบอัตโนมัติ

การวิเคราะห์ AI ช่วยให้ธุรกิจคำนวณทางสถิติได้โดยอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI) ข้ามแพลตฟอร์ม สิ่งนี้จะช่วยขับเคลื่อนประสิทธิภาพโดยลดงานที่ต้องใช้เวลาและเร่งการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแบรนด์และลูกค้าที่เกี่ยวข้อง ระบบอัตโนมัติที่ใช้ ML นี้ช่วยให้มีเวลาอันมีค่ากลับมามุ่งเน้นไปที่การวางแผนและกลยุทธ์ ในขณะเดียวกันก็ลดอุปสรรคและภาระงานของเวิร์กโฟลว์

ตัวอย่างเช่น ด้วยเครื่องมือ AI บริษัทต่างๆ ไม่จำเป็นต้องมอบหมายบุคลากรเพื่อตรวจสอบอีเมลหรือตั๋วของลูกค้าทุกรายการเพื่อทำความเข้าใจคำขอหรือข้อร้องเรียนอีกต่อไป เครื่องมือเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ข้อความขาเข้าทั้งหมดได้อย่างราบรื่นและกำหนดความรู้สึก เพื่อให้สมาชิกในทีมสามารถคัดแยกคำตอบได้อย่างรวดเร็ว ใน Sprout คุณยังดูการกล่าวถึงแบรนด์ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเพื่อติดตามความรู้สึกของแบรนด์และติดตามวิกฤตที่อาจเกิดขึ้น

ความสามารถในการขยายขนาด

การวิเคราะห์ AI ช่วยบรรเทาความเจ็บปวดในการเติบโตของบริษัทโดยการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากแหล่งที่แตกต่างกันอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ซึ่งเป็นวิธีที่วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมๆ ไม่สามารถทำได้

เมื่อรวมเข้ากับการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) และซอฟต์แวร์ระบบธุรกิจอัจฉริยะของบริษัท เครื่องมือดังกล่าวจะเพิ่มผลลัพธ์ของข้อมูลเชิงลึกที่ตรงเป้าหมายแบบทวีคูณโดยจุดข้อมูลอ้างอิงโยงและระบุรูปแบบในโปรไฟล์ลูกค้าและรูปแบบการซื้อ ดังนั้น จึงทำให้มีมุมมองแบบองค์รวมมากขึ้นเกี่ยวกับลูกค้าปัจจุบันและผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าของคุณ

ตัวอย่างเช่น การบูรณาการ Salesforce ของ Sprout ช่วยให้คุณสามารถมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ยอดเยี่ยมในทุกจุดสัมผัสโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลโซเชียลทั่วทั้ง CRM สร้างจุดสัมผัสที่เป็นส่วนตัวตลอดการเดินทางของลูกค้า และเพิ่มผลกระทบของความคิดริเริ่มของคุณ ในขณะเดียวกันก็ปรับใช้เวิร์กโฟลว์ที่มีประสิทธิภาพทั่วทั้งทีม

ความแม่นยำ

ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ข้อมูล AI มีความแม่นยำมากกว่าวิธีวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง เนื่องจากข้อผิดพลาดของมนุษย์ อคติ หรือข้อจำกัดมีขอบเขตน้อยกว่า เช่น การยกเว้นข้อมูลตามอัตวิสัย หรือขณะคำนวณเมตริกที่ซับซ้อน โดยเฉพาะจากหลายแหล่ง

แอปพลิเคชันทางธุรกิจของการวิเคราะห์ AI

บริษัทต่างๆ ใช้การวิเคราะห์ AI เพื่อให้ได้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่แข็งแกร่งขึ้นจากข้อมูลโซเชียลและข้อมูลดิจิทัล ขณะเดียวกันก็ส่งเสริมประสิทธิภาพการผลิตและการเติบโตผ่านระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ มาเจาะลึกกันดีกว่า

การวิเคราะห์ความรู้สึก

อัลกอริธึมการวิเคราะห์ความรู้สึกจะสแกนข้อมูลข้อเสนอแนะเพื่อจัดลำดับความสำคัญของธีมและหัวข้อหลัก ทำให้แบรนด์ต่างๆ มองเห็นข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการร้องเรียนทั่วไปหรือปัญหาเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ด้วยวิธีนี้ แบรนด์สามารถพัฒนากลยุทธ์เชิงรุกเพื่อให้แน่ใจว่าลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้นเพื่อเพิ่มความภักดีต่อแบรนด์

เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกของ Sprout ช่วยให้คุณเห็นภาพรวมความรู้สึกต่อแบรนด์ของคุณโดยเน้นความรู้สึกเชิงบวก ลบ และเป็นกลางในข้อความและข้อมูลการรับฟังทางสังคม คุณสามารถดูแนวโน้มความรู้สึกในช่วงเวลาต่างๆ และวิเคราะห์ธีมและการสนทนาตามหัวข้อได้อย่างง่ายดาย ใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับเปลี่ยนข้อความผลิตภัณฑ์ของคุณ ปรับปรุงการโต้ตอบในการดูแลลูกค้า และปรับปรุงกลยุทธ์การตลาด

การพยากรณ์ความต้องการ

การวิเคราะห์ AI ช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าและแรงจูงใจในการซื้อได้ดียิ่งขึ้น ช่วยให้พวกเขาวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพเพื่อทำความเข้าใจการตั้งค่าและพฤติกรรมส่วนบุคคล สิ่งนี้ช่วยให้แบรนด์คาดการณ์ความต้องการในอนาคตโดยพิจารณาจากข้อมูลประชากรของลูกค้าและตัวบ่งชี้ตลาด นอกจากนี้ยังช่วยปรับปรุงข้อเสนอด้วยการปรับแต่งให้เหมาะกับกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกันโดยเฉพาะ

ตัวอย่างนี้ โรงแรมแห่งหนึ่งซึ่งคาดว่าจะมีจำนวนแขกเพิ่มขึ้นในช่วงฤดูร้อน ต้องการมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวของแขกในระดับที่สูงขึ้นเพื่อให้บรรลุความพึงพอใจของลูกค้าที่มากขึ้น บริษัทสามารถรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าในเรื่องนี้โดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อความของลูกค้า อีเมลฝ่ายดูแลลูกค้า บทวิจารณ์ และโปรไฟล์แขก ด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงพบว่าแขกส่วนใหญ่ชื่นชอบสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับดูแลเด็ก เพื่อให้พวกเขาสามารถเพลิดเพลินกับการเข้าพักมากยิ่งขึ้น

ด้วยการเพิ่มสิ่งอำนวยความสะดวกนี้ในช่วงฤดูร้อน โรงแรมไม่เพียงแต่เตรียมพร้อมสำหรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นเท่านั้น แต่ยังใช้ประโยชน์จากโอกาสในการปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า และความภักดีที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นอีกด้วย

การติดตามธุรกิจ

การวิเคราะห์ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในบทความข่าว ฟอรั่ม เช่น Reddit และการสนทนาทางสังคมได้พร้อมกันทั้งเกี่ยวกับแบรนด์และคู่แข่งของคุณ คุณสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อค้นหาช่องว่างในการรับรู้ถึงแบรนด์และดำเนินการแก้ไขเพื่อการจัดการชื่อเสียงหรือเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการ

ใน Sprout คุณยังสามารถติดตามประสิทธิภาพของคู่แข่งในช่องทางต่างๆ ได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถวิเคราะห์คู่แข่งของคุณบน Facebook ได้โดยรับตัวชี้วัดเชิงลึกเกี่ยวกับ KPI เช่น ค่าเฉลี่ยการมีส่วนร่วมของสาธารณะ ค่าเฉลี่ยของแฟนๆ การเติบโตของผู้ชม และตัวชี้วัดอื่นๆ

เครื่องมือ 5 อันดับแรกที่ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล

เครื่องมือวิเคราะห์ AI นำเสนอรายละเอียดและข้อมูลเชิงลึกในระดับที่แตกต่างกัน นั่นเป็นเหตุผลที่คุณต้องเลือกหนึ่งรายการตามความต้องการและคุณลักษณะเฉพาะของคุณ เช่น อุตสาหกรรม ขนาดบริษัท และกลุ่มเป้าหมาย นอกจากนี้ คุณจะต้องพิจารณาว่าเครื่องมือ AI จะผสานรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีและเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ของคุณได้อย่างราบรื่นหรือไม่ และจะตอบสนองความต้องการในการขยายขนาดของคุณหรือไม่

นี่คือรายการเครื่องมือวิเคราะห์ AI ชั้นนำของอุตสาหกรรมที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่คุณต้องการในการขยายธุรกิจของคุณ

งอกสังคม

Sprout Social เป็นโซลูชันการจัดการโซเชียลมีเดียแบบครบวงจรที่ใช้การวิเคราะห์ AI สำหรับการจัดการโซเชียลมีเดีย การตลาด การดูแลลูกค้า และข้อมูลทางการแข่งขัน นอกจากนี้ยังทำงานร่วมกับแหล่งข้อมูลดิจิทัลที่หลากหลาย รวมถึงไซต์ตรวจสอบเช่น Reddit, CRM เช่น Salesforce และเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจเช่น Tableau

เครื่องมือรับฟังทางสังคมอันทรงพลังของเราจะวิเคราะห์ข้อความมากกว่า 600 ล้านข้อความต่อวัน โดยระบุหัวข้อสำคัญเพื่อให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ตรงเป้าหมาย วิเคราะห์การสนทนาทางสังคมและข้อความจากลูกค้าเพื่อค้นหาหัวข้อที่โดนใจผู้ชมของคุณมากที่สุด และใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นเพื่อแจ้งเนื้อหาและกลยุทธ์การดูแลลูกค้าของคุณ

ดำเนินการวิจัยตลาด B2C และ B2B ได้อย่างง่ายดายและเสริมความแข็งแกร่งให้กับกลยุทธ์การแข่งขันของคุณโดยใช้คุณสมบัติการวิเคราะห์การแข่งขันของ Sprout ค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพจากตัวชี้วัดหลัก เช่น สรุปหัวข้อ ข้อมูลประชากรของผู้ชม และการมีส่วนร่วมทั้งหมด เพื่อประกอบการตัดสินใจของคุณและดำเนินการวิเคราะห์ช่องว่างตลาดเพื่อค้นหาช่องทางใหม่ในการเติบโต

สร้างโพสต์ที่มีอิทธิพลโดยใช้ฟีเจอร์คำแนะนำโดย AI Assist ของเรา ซึ่งเปิดใช้งานโดยการแจ้งเตือนของ AI นอกจากนี้ ใช้เทคโนโลยี ViralPost ที่ได้รับสิทธิบัตรของ Sprout เพื่อให้แน่ใจว่าโพสต์ของคุณเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายในเวลาที่เหมาะสมที่สุด เทคโนโลยีจะคำนวณเวลาที่ดีที่สุดของคุณในการเผยแพร่เนื้อหา และช่วยให้คุณสามารถโพสต์เนื้อหาเหล่านั้นโดยอัตโนมัติหรือด้วยตนเองเพื่อการมีส่วนร่วมและผลกระทบสูงสุด

กล่องขาเข้าอัจฉริยะที่เปิดใช้งาน AI ขั้นสูงของ Sprout ช่วยให้คุณระบุความรู้สึกในข้อความขาเข้าและฟีดตรวจสอบได้อย่างรวดเร็ว โพสต์จะถูกกำหนดโดยอัตโนมัติว่าเป็นเชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ เพื่อให้ทีมดูแลลูกค้าสามารถจัดลำดับความสำคัญของข้อความตามนั้นและดำเนินการอย่างรวดเร็ว

นำฟีเจอร์เหล่านี้และฟีเจอร์อื่น ๆ ของ Sprout ที่ใช้งานง่ายมาใช้เพื่อทำให้ข้อมูลของคุณเป็นจริงและเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์การตลาดเพื่อสังคมและดิจิทัลของคุณ เชื่อมโยงทั้งหมดเข้าด้วยกันโดยใช้เทมเพลตรายงานที่ใช้งานง่ายของเรา และแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกอย่างปลอดภัยระหว่างทีมภายในองค์กรเพื่อการทำงานร่วมกันที่รวดเร็วและราบรื่นยิ่งขึ้น

Sprout เข้ากันได้อย่างลงตัวกับ Tech Stack ที่มีอยู่ของคุณโดยไม่ต้องตั้งค่าด้วยตนเอง เพื่อให้คุณพร้อมใช้งานได้อย่างรวดเร็ว และเนื่องจากขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง จึงเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลของคุณ และฉลาดขึ้นตามกาลเวลา ดังนั้น จึงช่วยลดความจำเป็นในการลงทุนเป็นประจำในการอัพเกรดซอฟต์แวร์ของคุณ

พาวเวอร์บีไอ

Power BI เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจที่สร้างขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพข้อมูลเชิงลึก โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแบรนด์อย่างครอบคลุมโดยการแมปจุดข้อมูลหลายล้านจุดจากแหล่งต่างๆ ที่มีความซับซ้อนแตกต่างกัน ซึ่งจะมีประโยชน์อย่างยิ่งหากคุณมีความเชี่ยวชาญใน Microsoft Excel เนื่องจากคุณสามารถสร้างและแก้ไขรายงานตามความต้องการของคุณและแบ่งปันกับทีมได้อย่างง่ายดาย คุณจำเป็นต้องมีพื้นฐานการเขียนโค้ด เนื่องจากจำเป็นต้องใช้เพื่อทำความเข้าใจนิพจน์การวิเคราะห์ข้อมูล (DAX) ในระหว่างการสร้างแบบจำลองข้อมูลและการทำงานกับโค้ด M สำหรับการแปลงข้อมูล

ลิงเรียนรู้

MonkeyLearn เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อความที่ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถใช้สำหรับคำติชมของลูกค้าอัตโนมัติและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจเพื่อระบุหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มเป้าหมายของคุณและดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ แม้ว่าจะมีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยในการจัดการประสบการณ์ลูกค้า แต่เครื่องมือนี้ไม่มีประสิทธิภาพในการจัดการตั๋วการดูแลลูกค้าจำนวนมาก ซึ่งทำให้ยากต่อการปรับขนาดหรือผสานรวมกับความต้องการการสนับสนุนลูกค้า

ฉาก

Tableau เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์และการแสดงข้อมูลที่คุณสามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลของคุณสำหรับข้อมูลเชิงลึกของแบรนด์ที่มีความหมาย และเพื่อสร้างรายงานแบบเรียลไทม์ เช่นเดียวกับ Sprout Tableau นำเสนอการเชื่อมต่อที่แข็งแกร่งระหว่างแหล่งข้อมูลต่างๆ และนำเสนอมุมมองข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกของคุณแบบครบวงจร ความสามารถที่ครอบคลุมของมันทำให้คุณต้องได้รับการฝึกอบรมเพื่อให้คุณสามารถใช้เครื่องมือได้อย่างเต็มศักยภาพ

ซิเซ่

Sisense เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล AI ที่สามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลออนไลน์หลายแห่งเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกในรายงานที่ยืดหยุ่น สามารถใช้โดยทีมที่ไม่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคขั้นสูงเพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะ เครื่องมือนี้มีชุดคุณลักษณะขั้นสูงเช่นกัน แต่คุณจะต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับคุณลักษณะเหล่านี้ก่อนจึงจะสามารถเริ่มใช้คุณลักษณะเหล่านี้เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกได้

อนาคตของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ AI ส่วนใหญ่ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมที่สำคัญและองค์กรขนาดใหญ่ เช่น การดูแลสุขภาพและการผลิต เพื่อเร่งกระบวนการ ระบุความผันผวนของข้อมูล และรับข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้ อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าล่าสุดในแมชชีนเลิร์นนิงพร้อมที่จะทำให้เป็นแนวปฏิบัติมาตรฐานในอุตสาหกรรมต่างๆ

ประการแรก เครื่องมือ AI มีราคาไม่แพงและใช้งานง่ายมากขึ้น พวกเขากำลังช่วยให้แบรนด์ต่างๆ เปิดรับนวัตกรรมและเผชิญกับการแข่งขันอย่างมั่นใจมากขึ้น บริษัทต่างๆ สามารถรวบรวมข้อมูลทางธุรกิจจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายได้อย่างง่ายดายเพื่อความเข้าใจตลาดของตนอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งสามารถใช้เพื่อปรับเปลี่ยนการโต้ตอบกับลูกค้า เพิ่มความพึงพอใจของแบรนด์ และขยายสู่ตลาดใหม่ด้วยความมองการณ์ไกลและแม่นยำ

ใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัติที่เปิดใช้งาน AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและดู ROI ของข้อมูลโซเชียลและข้อมูลดิจิทัลของคุณ สำรวจเครื่องมือการตลาด AI ที่ทันสมัยเหล่านี้เพื่อขับเคลื่อนธุรกิจของคุณไปข้างหน้าโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลโซเชียลเพื่อชนะในปี 2024 และต่อๆ ไป