Hedeflenen iş kararları için yapay zeka analitiği nasıl kullanılır?

Büyüklüğü ne olursa olsun çoğu şirket aynı zorluklarla karşı karşıyadır: zorlu rakipler ve değişen müşteri ve pazar talepleri. Bunlara iş akışı verimsizlikleri, veri siloları ve artan maliyetler de eklendiğinde, size avantaj sağlayacak araçlara olan ihtiyaç giderek artıyor. Yapay zeka analitiğine girin.

2023 Sosyal Medyanın Durumu Raporu'na göre, iş dünyası liderlerinin %96'sı yapay zeka ve makine öğreniminin (ML) şirketlerin karar alma süreçlerini önemli ölçüde iyileştirmesine yardımcı olabileceği konusunda hemfikir. Veri odaklı ve dinamik bir iş ortamında yapay zeka pazarlamasının gelişip gelişmesi için yapay zeka destekli verileri hevesle benimsiyorlar.

Bu makalede, yapay zeka analitiğine ve bunun marka zekası için geleneksel veri analizi yöntemlerinden nasıl farklılaştığına derinlemesine bakacağız. Ayrıca sizin gibi şirketlere sürdürülebilir pazar büyümesi ve rakiplerine karşı nasıl üstünlük sağlayabileceğini de göreceğiz.

Yapay zeka analitiği nedir?

Yapay zeka analitiği, gelişmiş makine öğrenimi (ML) ve doğal dil işleme (NLP) gibi yapay zeka görevlerini kullanarak büyük verilerden yararlı bilgiler çıkarma sürecidir. Bilgili karar verme amacıyla verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için kullanılır.

Yapay zeka analitiği, pazarlamada uygulandığında sosyal medya dinleme, inceleme web siteleri, müşteri forumları ve anket verileri gibi çeşitli veri kaynaklarından anlamlı bilgiler elde eder. Bu bilgiler, pazarlama ve satış, ürün araştırması, insan kaynakları ve halkla ilişkiler gibi işlevler arası ekiplerin işlerini daha etkili ve verimli bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olur.

Veri analizi otomatikleştirildiği için manuel görevlere bağımlılık ortadan kalkar, sonuçların doğruluğu ve raporların zamanındalığı artar. Ayrıca çalışanların işlerinin daha stratejik ve karmaşık kısımlarına odaklanabilmeleri için zaman da kazandırır.

Yapay zeka analitiği ile geleneksel analitik arasındaki fark nedir?

Yapay zeka analitiği, büyük verileri analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır; bu, büyük hacimli karmaşık, yapılandırılmamış ham verileri hızlı, doğru ve kolay bir şekilde işlemesine olanak tanır. Geleneksel analitik ise aksine daha fazla manuel veri analizi gerektirir.

Geleneksel veri analizi uzun süredir mevcut olsa da yapay zeka analitiğine olan talebin artmasına neden olan bazı dezavantajlara sahiptir. Öncelikle geleneksel analiz, karmaşık veya büyük hacimli verilerin analizinde pek etkili değildir.

Daha da önemlisi, tanımlayıcı, teşhis edici, öngörücü ve kuralcı içgörüler sağlamak için yalnızca sınırlı bir geçmiş veri kapsamını analiz edebilir.

Yapay zeka analitiğinin geleneksel analitiği nasıl dönüştürdüğü aşağıda açıklanmıştır:

• Tanımlayıcı analiz: Performansı mevcut verilere göre yorumlar ve içgörülerin anlık görüntüsünün özetini raporlamaya odaklanır. Yapay zeka analitiği, trend analizini kullanarak sürekli performans hakkında daha kapsamlı bir rapor sunar; böylece markalar, zaman içindeki çeşitli faktörler ve değişiklikler hakkında bütünsel bir bakış açısına sahip olur.
• Teşhis analitiği: Nedensellik analizi için geçmiş verileri analiz ederek bir iş sonucunu anlamak için kullanılır. Bir sonucun temel nedenini anlamak için verilerdeki ilişkileri tanımlar. Yapay zeka, kalıpları, eğilimleri ve anormallikleri hızlı ve daha verimli bir şekilde bulmak için farklı kaynaklardan gelen büyük hacimli geçmiş ve gerçek zamanlı verileri analiz edebilir.
• Tahmine dayalı analitik: İstatistiksel modelleri ve tahmin tekniklerini kullanarak geçmiş verilere dayanarak gelecekteki eğilimleri ve sonuçları tahmin etmek için kullanılır. Yapay zeka, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için makine öğrenimini ve derin öğrenmeyi kullanarak daha hızlı, daha doğru tahminler sağlıyor.
• Kuralcı analitik: İleriye dönük iş performansını iyileştirmek için tahmine dayalı analiz öngörülerinden eyleme geçirilebilir bilgiler sağlar. Geçmiş veriler ve tahmine dayalı değişkenler nedeniyle sınırlıdır; bu da, önerileri bir kampanya için kullandığınızda geçerliliğini yitirmesine neden olabilir. Yapay zeka, değişkenlerdeki değişiklikleri meydana geldikçe hesaplayarak verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmenize olanak tanır, böylece işletmeler kampanya stratejilerini anında izleyebilir ve yönlendirebilir.

AI Analytics'in dört temel dayanağı nedir?

Yapay zeka analitiği, içgörü sağlamak için dört kritik yapay zeka alt görevine dayanır: makine öğrenimi, doğal dil işleme, sinir ağları (NN'ler) ve derin öğrenme (DL). Bu teknolojiler, ham ve farklı verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak için birlikte çalışır.

Makine öğrenme

Makine öğrenimi, yapay zeka analiz araçlarının veri modellerini otomatik olarak tanımlamasına ve böylece eyleme geçirilebilir içgörüler için sentezlenebilmesine yardımcı olur. Tahmine dayalı analiz için ilgili veri noktalarını belirlemek amacıyla büyük verilerin verimli bir şekilde işlenmesine yardımcı olur.

Bu, şirketlerin örneğin müşteri deneyimi geri bildirimlerini, ürün incelemelerini ve sosyal dinleme verilerini neredeyse gerçek zamanlı olarak işleyerek zamanında içgörüler elde ederek müşteri veri analizini otomatikleştirmesine olanak tanır.

Doğal dil işleme

Doğal dil işleme, bir yapay zeka analiz aracının insan dilini anlamasını ve yorumlamasını sağlar, böylece anlamlı bilgiler için onu işleyebilir ve analiz edebilir. NLP, sosyal medya dinleme verilerini, müşteri incelemelerini, blogları, haber makalelerini ve sayılar ve emojiler dahil diğer metin tabanlı verileri doğru bir şekilde analiz etmek için çok önemlidir.

Nöral ağlar

Sinir ağları, makine öğrenimi tarafından tanımlanan veri noktaları arasındaki ilişkileri anlamak için oluşturulmuş algoritmalardır. İnsan beyninin nasıl çalıştığından ve verilerdeki ilişkileri hatırlayan ve onlardan öğrenen birbirine bağlı düğüm veya nöron katmanlarından ilham alıyorlar. Sonuç olarak, yapay zeka aracı zamanla giderek daha akıllı ve daha doğru hale geliyor ve bu da onu uzun vadede uygun maliyetli hale getiriyor.

Derin öğrenme

Derin öğrenme algoritmaları, birbirine bağlı düğümlerden oluşan birden fazla katman kullanarak karmaşık ham verileri işleyen gelişmiş YSA'lardır. Bu, çeşitli veri türlerine ve veri kümelerine uyum sağlamasına ve geleneksel veri analitiğinden çok daha karmaşık analizler için daha derin içgörüler elde etmesine olanak tanır.

Veri analizi için neden yapay zeka kullanmalıyız?

Yapay zeka analitiği, şirketlerin tekrarlayan görevleri otomatikleştirmesine ve karmaşık verileri daha verimli bir şekilde işlemesine olanak tanır. Böylece ölçeklendirmeyi kolay ve sürtünmesiz hale getirir. Bu araçlar binlerce API çağrısını dakikalar içinde işleyebilir ve size birkaç dakika içinde markanız, müşteri hizmetleri ve rekabet analizi hakkında kritik bilgiler verebilir. Bu, ekibinizin mükemmel müşteri hizmetleri ve marka deneyimi sağlama gibi daha stratejik yönlere odaklanmasına yardımcı olur.

Buna bir örnek: The 2023 Sprout Social Index'e göre tüketicilerin %76'sı, şirketlerin müşteri desteğine öncelik vermesini fark ediyor ve takdir ediyor. Müşteriler, bir sorunu hızlı bir şekilde çözmekten daha fazlasını içeren kişiselleştirilmiş hizmet beklemektedir. Özgün ve ilgi çekici, kişiselleştirilmiş bir etkileşim istiyorlar.

Bu düzeyde bir kişiselleştirmeye ulaşmak, yalnızca tüketicileri en iyi şekilde nasıl memnun edebileceğinizi ve sadık müşteri tabanınızı nasıl geliştirebileceğinizi size söyleyecek zamanında ve doğru verilerin elinizde olmasıyla yapılabilir.

Örneğin, Sprout'un Dinleme yeteneği, markanızla ilgili sosyal sohbetlerde hangi konuların trend olduğu, müşterilerin hangi ilgili terimleri kullandığı ve bu konularla ilgili duygular hakkında sizi bilgilendirecektir. Sosyal sohbetlerde akla gelenlerin tam bir resmini elde eder ve markanız, ürünleriniz ve hizmetinizle ilgili ortak temaları ve konuları ortaya çıkarırsınız.

Yapay zeka analitiğini uygulamanın faydaları nelerdir?

Yapay zeka analitiği, görevleri otomatikleştirmelerine yardımcı olarak işletmelerin çalışma şeklini dönüştürüyor, böylece yetenekleri daha karmaşık ve stratejik alanlara yönlendirebiliyorlar. Böylece şirketlerin eskisinden daha hızlı büyümesine ve ölçeklenmesine olanak sağlıyoruz. Yapay zeka analitiğinin günümüzde işletmelere fayda sağladığı bazı önemli yolları burada bulabilirsiniz.

Otomasyon

Yapay zeka analizi, işletmelerin platformlar genelinde temel performans göstergesi (KPI) ölçümlerini izlemek için istatistiksel hesaplamaları otomatikleştirmesine yardımcı olur. Bu, zaman alıcı görevlerin azaltılması ve ilgili marka ve müşteri içgörülerinin elde edilmesi için veri analizinin hızlandırılması nedeniyle verimliliği artırır. Bu makine öğrenimi tabanlı otomasyon, iş akışındaki anlaşmazlıkları ve iş yükünü azaltırken, planlama ve stratejiye odaklanmak için değerli zamanı geri kazandırır.

Örneğin, bir yapay zeka aracıyla şirketlerin artık her müşteri e-postasını veya talebini veya şikayetini anlamak için her e-postayı veya bileti kontrol edecek personel atamasına gerek yok. Bu araçlar, gelen tüm mesajları sorunsuz bir şekilde analiz edebilir ve onlara duyarlılık atayabilir, böylece ekip üyeleri yanıtları hızlı bir şekilde önceliklendirebilir. Sprout'ta, marka duyarlılığını takip etmek ve potansiyel krizleri izlemek için markadan bahsedilen ani artışları da görüntüleyin.

Ölçeklenebilirlik

Yapay zeka analitiği, gerçek zamanlı içgörüler sağlamak için farklı kaynaklardan gelen büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işleyerek bir şirketin büyüme sancılarının hafifletilmesine yardımcı olur; bu, geleneksel veri analizi yöntemleriyle mümkün olmayan bir şeydir.

Bir şirketin müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) ve iş zekası yazılımıyla entegre edildiğinde bu tür araçlar, veri noktalarına çapraz referans vererek ve müşteri profilleri ile satın alma modellerindeki kalıpları belirleyerek hedeflenen içgörülerin çıktısını katlanarak artırır. Böylece mevcut müşterileriniz ve potansiyel müşterileriniz hakkında daha bütünsel bir görünüm elde edersiniz.

Örneğin, Sprout'un Salesforce entegrasyonu, CRM genelindeki sosyal verilerden yararlanarak her temas noktasında olağanüstü müşteri deneyimleri sunmanıza olanak tanır. Müşteri yolculuğu boyunca kişiselleştirilmiş temas noktaları oluşturun ve ekipler arasında verimli iş akışları uygularken girişimlerinizin etkisini artırın.

Kesinlik

Yapay zeka veri analizinden elde edilen sonuçlar, manuel veri analizi yöntemlerinden daha doğrudur. Bunun nedeni, verilerin subjektif olarak hariç tutulması veya özellikle birden fazla kaynaktan gelen karmaşık metriklerin hesaplanması gibi insan hatası, önyargı veya sınırlamalara daha az yer verilmesidir.

Yapay zeka analitiğinin iş uygulamaları

Şirketler, akıllı otomasyon aracılığıyla üretkenliği ve büyümeyi desteklerken sosyal ve dijital verilerinden daha güçlü bir yatırım getirisi (ROI) elde etmek için yapay zeka analitiğini kullanıyor. Daha derine inelim.

Duygu analizi

Duyarlılık analizi algoritmaları, temel temaları ve konuları önceliklendirmek için geri bildirim verilerini tarayarak markalara yaygın şikayetler veya yinelenen ürün veya hizmet sorunları hakkında derinlemesine bir görünüm sunar. Bu sayede markalar, marka sadakatini artırmak için daha iyi müşteri deneyimi sağlamak amacıyla proaktif stratejiler geliştirebilir.

Sprout'un duygu analizi aracı, mesajlarda ve sosyal dinleme verilerinde olumlu, olumsuz ve tarafsız duyguları vurgulayarak size marka duyarlılığınızın anlık görüntüsünü verir. Dönemlere göre duyarlılık eğilimlerini görebilir ve konulara dayalı temaları ve konuşmaları zahmetsizce analiz edebilirsiniz. Ürün mesajlarınızı doğaçlama yapmak, müşteri hizmetleri etkileşimlerini geliştirmek ve pazarlama stratejilerini geliştirmek için bu verileri kullanın.

Talep tahmini

Yapay zeka analitiği, şirketlerin müşteri etkileşimlerini ve satın alma motivasyonlarını daha iyi anlamasını sağlar. Bireysel tercihleri ​​ve davranışları anlamak için büyük veri kümelerini hızlı ve verimli bir şekilde analiz etmelerine yardımcı olur. Bu, bir markanın belirli müşteri demografik özelliklerine ve pazar göstergelerine dayanarak gelecekteki talebi tahmin etmesine yardımcı olur. Ayrıca, tekliflerini farklı müşteri segmentlerine göre özelleştirerek geliştirmelerine de yardımcı oluyor.

Bunu örnekleyin. Yaz aylarında misafir sayısında artış bekleyen bir otel, daha fazla müşteri memnuniyeti sağlamak için daha yüksek derecede kişiselleştirilmiş misafir deneyimi sunmak istiyor. Şirket, müşteri mesajlarını, müşteri hizmetleri e-postalarını, değerlendirmeleri ve misafir profillerini analiz etmek için bir yapay zeka analiz aracı kullanarak bu konuda değerli bilgiler elde edebilir. Bu sayede çoğu misafirin çocuk bakım olanaklarından memnun kalacağını ve böylece konaklamalarından daha fazla keyif alabileceklerini keşfedebilirler.

Otel, bu olanağın yaz aylarında eklenmesiyle hem artan talebe hazırlıklı oluyor hem de müşteri memnuniyetini artırma ve dolayısıyla bağlılığı güçlendirme fırsatını yakalıyor.

İş izleme

Yapay zeka analitiği, hem markanıza hem de rakiplerinize ilişkin haber makalelerindeki, Reddit gibi forumlardaki ve sosyal sohbetlerdeki verileri aynı anda analiz edebilir. Bu verileri, marka algısındaki boşlukları keşfetmek ve itibar yönetimine yönelik iyileştirici adımlar atmak veya ürün veya hizmetleri iyileştirmek için kullanabilirsiniz.

Sprout'ta rakiplerinizin farklı kanallardaki performansını da takip edebilirsiniz. Örneğin, genel katılım ortalaması, hayran ortalaması, izleyici büyümesi ve diğer ölçümler gibi KPI'lar hakkında derinlemesine ölçümler alarak Facebook'taki rakiplerinizi analiz edebilirsiniz.

Veri analizi için yapay zekayı kullanan en iyi 5 araç

Yapay zeka analiz araçları, değişen derecelerde ayrıntı ve içgörüler sunar. Bu nedenle sektörünüz, şirket büyüklüğünüz ve hedef kitleniz gibi özel ihtiyaçlarınıza ve özelliklerine göre birini seçmelisiniz. Ayrıca yapay zeka aracının mevcut BT altyapınıza ve iş akışlarınıza sorunsuz bir şekilde entegre olup olmayacağını ve ölçeklendirme ihtiyaçlarınızı karşılayıp karşılamayacağını da düşünmeniz gerekir.

İşletmenizi büyütmek için ihtiyacınız olan bilgileri size sağlayabilecek sektör lideri yapay zeka analiz araçlarının bir listesini burada bulabilirsiniz.

Filiz Sosyal

Sprout Social, sosyal medya yönetimi, pazarlama, müşteri hizmetleri ve rekabet istihbaratı için yapay zeka analitiğini kullanan, hepsi bir arada bir sosyal medya yönetimi çözümüdür. Ayrıca Reddit gibi inceleme siteleri, Salesforce gibi CRM'ler ve Tableau gibi iş zekası araçları da dahil olmak üzere çeşitli dijital veri kaynaklarıyla da entegre olur.

Güçlü sosyal dinleme aracımız, günde 600 milyondan fazla mesajı analiz eder ve size hedefe yönelik bilgiler sunmak için temel konuları belirler. Hedef kitlenizde en çok yankı uyandıran konuları bulmak için sosyal konuşmaları ve müşteri mesajlarını analiz edin ve bu bilgileri içeriğinizi ve müşteri hizmetleri stratejinizi bilgilendirmek için kullanın.

B2C ve B2B pazar araştırmalarını zahmetsizce gerçekleştirin ve Sprout'un rekabet analizi özelliğini kullanarak rekabet stratejinizi güçlendirin. Kararlarınızı bilgilendirmek için konu özetleri, kitle demografisi ve toplam katılımlar gibi önemli ölçümlerden etkili bilgiler edinin ve büyüme için yeni yollar bulmak üzere bir pazar boşluğu analizi yapın.

Yapay zeka istemleriyle etkinleştirilen Yapay Zeka Yardımı Önerileri özelliğimizi kullanarak etkili gönderiler oluşturun. Ayrıca gönderilerinizin hedef kitlenize en uygun zamanda ulaşmasını sağlamak için Sprout'un patentli ViralPost teknolojisini kullanın. Teknoloji, içerik yayınlamak için en iyi zamanlarınızı hesaplar ve maksimum etkileşim ve etki için bunları otomatikleştirmenize veya manuel olarak yayınlamanıza olanak tanır.

Sprout'un gelişmiş yapay zeka destekli Akıllı Gelen Kutusu, gelen iletilerdeki duyarlılığı hızlı bir şekilde belirlemenize ve akışları incelemenize yardımcı olur. Gönderiler otomatik olarak olumlu, tarafsız veya olumsuz olarak atanır, böylece müşteri hizmetleri ekipleri mesajları buna göre önceliklendirebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.

Verilerinizi hayata geçirmek ve sosyal ve dijital pazarlama stratejilerinizi dönüştürmek için bunları ve diğer sezgisel Sprout özelliklerini benimseyin. Sezgisel rapor şablonlarımızı kullanarak hepsini bir araya getirin ve daha hızlı, daha sorunsuz bir işbirliği için içgörüleri kuruluş içindeki ekipler arasında güvenli bir şekilde paylaşın.

Sprout, manuel kurulum gerektirmeden mevcut teknoloji yığınınıza sorunsuz bir şekilde uyum sağlar, böylece hızlı bir şekilde çalışır duruma gelirsiniz. Gelişmiş makine öğrenimi tarafından desteklendiği için sürekli olarak verilerinizden öğrenerek zamanla daha akıllı hale gelir. Böylece yazılımınızı yükseltmeye yönelik düzenli yatırım ihtiyacını azaltır.

Power BI

Power BI, veri analizi ve içgörü görselleştirmesi için oluşturulmuş bir iş analitiği aracıdır. Farklı karmaşıklıktaki farklı kaynaklardan milyonlarca veri noktasını haritalandırarak kapsamlı marka öngörüleri sağlar. Gereksinimlerinize göre raporları kolayca oluşturup değiştirebileceğiniz ve bunları ekiplerle paylaşabileceğiniz için Microsoft Excel konusunda uzmansanız özellikle kullanışlıdır. Veri modelleme ve veri dönüşümleri için M koduyla çalışma sırasında veri analizi ifadelerini (DAX) anlamak için kodlama geçmişine sahip olmanız gerekir.

MaymunÖğren

MonkeyLearn, veri analitiği için yapay zekayı kullanan bir metin analiz aracıdır. Hedef kitlenizle alakalı konuları belirlemek ve yararlı bilgiler elde etmek amacıyla müşteri geri bildirimini ve anket veri analizini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Araç, müşteri deneyimi yönetimine yardımcı olmayı amaçlasa da, yüksek hacimli müşteri hizmetleri bildirimlerini yönetmede etkili değildir, bu da müşteri destek ihtiyaçlarıyla ölçeklendirmeyi veya entegre etmeyi zorlaştırır.

Tablo

Tableau, anlamlı marka içgörüleri elde etmek için verilerinizi anlamak ve gerçek zamanlı raporlar oluşturmak için kullanabileceğiniz bir analiz ve veri görselleştirme platformudur. Sprout gibi Tableau da çeşitli veri kaynakları arasında güçlü bağlantı sunar ve verilerinizin ve içgörülerinizin birleşik bir görünümünü sunar. Kapsamlı yetenekleri, aracı tam potansiyeliyle kullanabilmeniz için bu konuda eğitim almanızı gerektirir.

Sisense

Sisense, esnek raporlarda içgörü sağlamak için birden fazla çevrimiçi veri kaynağına erişebilen bir yapay zeka veri analizi aracıdır. İleri düzeyde teknik uzmanlığa sahip olmayan ekipler tarafından iş zekası için ön veri analizi yapmak amacıyla kullanılabilir. Araç aynı zamanda bir dizi gelişmiş özelliğe de sahiptir, ancak bunları içgörüler için kullanmaya başlamadan önce bunlar üzerinde eğitim almanız gerekir.

Veri analitiğinde yapay zekanın geleceği

Yapay zeka analitiği, süreçleri hızlandırmak, veri dalgalanmalarını belirlemek ve eyleme dönüştürülebilir bilgiler elde etmek için çoğunlukla kritik endüstrilerde ve sağlık hizmetleri ve üretim gibi büyük kuruluşlarda kullanılıyor. Ancak makine öğrenimindeki son gelişmeler, bunu tüm endüstrilerde standart bir uygulama haline getirmeye hazırlanıyor.

Öncelikle yapay zeka araçları daha uygun fiyatlı ve kullanıcı dostu hale geldi. Markaların yeniliği benimsemesine ve rekabete daha güvenli bir şekilde göğüs gerebilmesine olanak sağlıyorlar. Şirketler, pazarlarını daha derinlemesine anlamak için çeşitli veri kaynaklarından iş zekasını kolayca toplayabilir. Bu da müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmek, marka memnuniyetini artırmak ve öngörü ve hassasiyetle yeni pazarlara açılmak için kullanılabilir.

Sosyal ve dijital verilerinizin yatırım getirisini optimize etmek ve görmek için yapay zeka destekli otomasyondan yararlanın. 2024 ve sonrasını kazanmak için sosyal verilerden yararlanarak işletmenizi ileriye taşımak için bu son teknoloji ürünü yapay zeka pazarlama araçlarını keşfedin.