如何使用人工智能分析进行有针对性的业务决策

无论规模大小，大多数公司都面临着同样的挑战——强大的竞争对手以及不断变化的客户和市场需求。 除此之外，工作流程效率低下、数据孤岛和成本上升，对能够帮助您获得优势的工具的需求也日益增长。 输入人工智能分析。

根据《2023 年社交媒体状况报告》，96% 的企业领导者认为人工智能和机器学习 (ML) 可以帮助公司显着改善决策。 他们热切地采用人工智能支持的数据进行人工智能营销，以便在数据驱动的动态商业环境中蓬勃发展和发展。

在本文中，我们将深入探讨人工智能分析及其与品牌智能的传统数据分析方法的不同之处。 我们还将了解它如何为像您这样的公司提供可持续的市场增长和超越竞争对手的优势。

什么是人工智能分析？

AI 分析是使用高级机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 等 AI 任务从大数据中提取有用信息的过程。 它用于识别数据的模式和趋势，以做出明智的决策。

当应用于营销时，人工智能分析可以从社交媒体聆听、评论网站、客户论坛和调查数据等各种数据源中提取有意义的见解。 这些见解有助于跨职能团队（例如营销和销售、产品研究、人力资源和公关）更有效地完成工作。

由于数据分析是自动化的，因此它消除了对手动任务的依赖，从而提高了结果的准确性和报告的及时性。 它还可以释放时间，使员工可以专注于工作中更具战略性和更复杂的部分。

人工智能分析与传统分析有什么区别？

人工智能分析使用机器学习算法来分析大数据，这使其能够快速、准确、轻松地处理大量复杂、非结构化的原始数据。 相比之下，传统分析需要更多的手动数据分析。

尽管传统数据分析已经存在很长时间，但它存在某些缺陷，导致对人工智能分析的需求不断增长。 一方面，传统分析在分析复杂或大量数据时并不是非常有效。

更重要的是，它只能分析有限范围的历史数据，以提供描述性、诊断性、预测性和规范性见解。

以下是人工智能分析如何改变传统分析：

• 描述性分析：根据现有数据解释性能，并重点报告见解的快照摘要。 人工智能分析使用趋势分析提供更全面的持续绩效报告，以便品牌能够全面了解各种因素和随时间的变化。
• 诊断分析：它用于通过分析历史数据进行因果分析来了解业务成果。 它识别数据中的关系以了解结果的根本原因。 人工智能可以分析来自不同来源的大量历史和实时数据，以快速、更有效地发现模式、趋势和异常。
• 预测分析：用于使用统计模型和预测技术根据历史数据预测未来趋势和结果。 人工智能使用机器学习和深度学习来预测未来趋势，提供更快、更准确的预测。
• 规范性分析：通过预测分析见解提供可操作的见解，以提高未来的业务绩效。 它受到历史数据和预测变量的限制，这可能会使建议在您将其用于营销活动时变得过时。 人工智能使您能够通过计算变量发生的变化来实时分析数据，以便企业可以及时监控和调整营销策略。

人工智能分析的四大支柱是什么？

AI 分析依赖于四个关键的 AI 子任务来提供见解：机器学习、自然语言处理、神经网络 (NN) 和深度学习 (DL)。 这些技术协同工作，从原始和不同的数据中提取有意义的信息。

机器学习

机器学习帮助人工智能分析工具自动识别数据模式，以便将它们综合起来以获得可行的见解。 它有助于有效地处理大数据，以识别相关数据点进行预测分析。

例如，这使公司能够通过近乎实时地处理客户体验反馈、产品评论和社交聆听数据来自动化客户数据分析，从而获得及时的见解。

自然语言处理

自然语言处理使人工智能分析工具能够理解和解释人类语言，以便对其进行处理和分析以获取有意义的信息。 NLP 对于准确分析社交媒体收听数据、客户评论、博客、新闻文章和其他基于文本的数据（包括数字和表情符号）至关重要。

神经网络

神经网络是为了理解机器学习识别的数据点之间的关系而构建的算法。 它们受到人类大脑功能的启发，由互连的节点或神经元层组成，这些节点或神经元可以记住数据中的关系并从中学习。 因此，随着时间的推移，人工智能工具逐渐变得更加智能和准确，从长远来看也使其具有成本效益。

深度学习

深度学习算法是先进的神经网络，它使用多层互连节点处理复杂的原始数据。 这使其能够适应各种数据类型和数据集，并提取更深入的见解，以进行比传统数据分析更复杂的分析。

为什么要使用AI进行数据分析？

人工智能分析使公司能够自动执行重复性任务并更有效地处理复杂数据。 从而使缩放变得简单且无摩擦。 这些工具可以在几分钟内处理数千个 API 调用，在几分钟内为您提供有关您的品牌、客户服务和竞争分析的关键信息。 这有助于您的团队专注于更具战略性的方面，例如提供一流的客户服务和品牌体验。

例如，根据 2023 年 Sprout 社交指数，76% 的消费者注意到并赞赏公司优先考虑客户支持。 客户期望的个性化服务不仅仅是快速解决问题。 他们想要真实且有吸引力的个性化互动。

要实现这种程度的个性化，只能通过掌握及时、准确的数据来实现，这些数据将告诉您如何最好地取悦消费者并培养忠实的客户群。

例如，Sprout 的聆听功能将告诉您关于您的品牌的社交对话中哪些主题是趋势、客户正在使用哪些相关术语以及围绕这些主题的情绪。 您可以全面了解社交对话中的首要问题，并发现有关您的品牌、产品和服务的常见主题和话题。

应用人工智能分析有哪些好处？

人工智能分析正在帮助企业实现任务自动化，从而改变企业的运营方式，从而将人才转移到更复杂、更具战略性的领域。 因此，使公司能够比以前更快地发展和扩大规模。 以下是人工智能分析为当今企业带来好处的一些关键方式。

自动化

AI 分析可帮助企业自动执行统计计算，以监控跨平台的关键绩效指标 (KPI)。 这提高了效率，因为耗时的任务被减少，数据分析加速以获得相关的品牌和客户洞察。 这种基于机器学习的自动化可以节省宝贵的时间来专注于规划和策略，同时减少工作流程摩擦和工作量。

例如，使用人工智能工具，公司不再需要指派人员检查每封客户电子邮件或票证以了解请求或投诉。 这些工具可以无缝分析所有传入消息并为其分配情绪，以便团队成员可以快速对响应进行分类。 在 Sprout 中，还可以查看品牌提及的峰值，以密切关注品牌情绪并监控潜在危机。

可扩展性

人工智能分析通过有效处理来自不同来源的大型数据集来提供实时见解，从而帮助缓解公司的发展难题，这是传统数据分析方法无法做到的。

当与公司的客户关系管理 (CRM) 和商业智能软件集成时，此类工具通过交叉引用数据点并识别客户档案和购买模式中的模式，可成倍增加目标洞察的输出。 因此，可以更全面地了解您当前的客户和潜在客户。

例如，Sprout 的 Salesforce 集成使您能够利用整个 CRM 中的社交数据，在每个接触点提供卓越的客户体验。 在整个客户旅程中创建个性化接触点，提高计划的影响力，同时在整个团队中实施高效的工作流程。

准确性

人工智能数据分析的结果比人工数据分析方法更准确。 这是因为人为错误、偏见或限制（例如主观排除数据）或计算复杂指标（尤其是来自多个来源的数据）时的范围较小。

人工智能分析的商业应用

公司利用人工智能分析从社交和数字数据中获得更高的投资回报 (ROI)，同时通过智能自动化来提高生产力和增长。 让我们深入挖掘一下。

情感分析

情绪分析算法扫描反馈数据，对关键主题和话题进行优先排序，让品牌深入了解常见投诉或反复出现的产品或服务问题。 通过这种方式，品牌可以制定积极主动的策略，以确保更好的客户体验，从而提高品牌忠诚度。

Sprout 的情绪分析工具通过突出显示消息和社交聆听数据中的积极、消极和中性情绪，为您提供品牌情绪的快照。 您可以查看一段时间内的情绪趋势，并轻松分析基于主题的主题和对话。 使用这些数据来即兴创作您的产品信息、增强客户服务互动并完善营销策略。

需求预测

人工智能分析使公司能够更好地了解客户互动和购买动机。 它可以帮助他们快速有效地分析大型数据集，以了解个人偏好和行为。 这有助于品牌根据特定的客户人口统计数据和市场指标预测未来的需求。 它还可以通过专门针对不同的客户群进行定制来帮助他们增强其产品。

样品这个。 一家酒店预计夏季宾客人数将激增，因此希望提供更高程度的个性化宾客体验，以实现更高的客户满意度。 该公司可以通过使用人工智能分析工具来分析客户消息、客户服务电子邮件、评论和客人档案，从而获得这方面的宝贵见解。 通过这一点，他们可能会发现大多数客人都喜欢儿童保育设施，这样他们就可以更加享受住宿。

通过在夏季增加这一设施，酒店不仅为增加的需求做好了准备，而且还利用这个机会提高了客户满意度，从而增强了忠诚度。

业务监控

人工智能分析可以同时分析新闻文章、Reddit 等论坛和社交对话中有关您的品牌和竞争对手的数据。 您可以使用这些数据来发现品牌认知方面的差距，并采取补救措施进行声誉管理或改进产品或服务。

在 Sprout 中，您还可以跟踪竞争对手在不同渠道上的表现。 例如，您可以通过获取 KPI 的深入指标（例如公众参与度平均值、粉丝平均值、受众增长和其他指标）来分析 Facebook 上的竞争对手。

使用 AI 进行数据分析的 5 大工具

人工智能分析工具提供不同程度的细节和见解。 这就是为什么您必须根据您的具体需求和特征（例如您的行业、公司规模和目标受众）来选择一种产品。 您还需要考虑 AI 工具是否能够无缝集成到您现有的 IT 基础设施和工作流程中，以及它是否能够满足您的扩展需求。

以下是行业领先的人工智能分析工具列表，它们可以为您提供发展业务所需的见解。

萌芽社交

Sprout Social 是一款一体化社交媒体管理解决方案，利用人工智能分析进行社交媒体管理、营销、客户服务和竞争情报。 它还集成了各种数字数据源，包括 Reddit 等评论网站、Salesforce 等 CRM 以及 Tableau 等商业智能工具。

我们强大的社交聆听工具每天分析超过 6 亿条消息，识别关键主题，为您提供有针对性的见解。 分析社交对话和客户消息，找到最能引起受众共鸣的主题，并利用这些见解为您的内容和客户服务策略提供信息。

使用 Sprout 的竞争分析功能，轻松进行 B2C 和 B2B 市场研究并加强您的竞争策略。 从主题摘要、受众人口统计数据和总参与度等关键指标中找到有影响力的见解，为您的决策提供信息并进行市场差距分析，以找到新的增长途径。

使用由 AI 提示启用的 AI 辅助建议功能创建有影响力的帖子。 另外，使用 Sprout 的 ViralPost 专利技术可确保您的帖子在最佳时间到达目标受众。 该技术可以计算您发布内容的最佳时间，并使您能够自动或手动发布内容，以获得最大程度的参与度和影响力。

Sprout 先进的人工智能智能收件箱可帮助您快速识别传入消息和评论源中的情绪。 这些帖子会自动分配为正面、中立或负面，以便客户服务团队可以相应地确定消息的优先级并迅速采取行动。

采用这些和其他直观的 Sprout 功能，让您的数据栩栩如生，并转变您的社交和数字营销策略。 使用我们直观的报告模板将它们全部联系在一起，并在组织内的团队之间安全地共享见解，以实现更快、更顺畅的协作。

Sprout 可以无缝地融入您现有的技术堆栈，无需手动设置，因此您可以快速启动并运行。 由于它由先进的机器学习提供支持，因此它会不断从您的数据中学习，随着时间的推移变得更加智能。 因此，减少了定期投资升级软件的需要。

电力商业智能

Power BI 是一款专为数据分析和洞察可视化而构建的业务分析工具。 它通过映射来自不同复杂性的不同来源的数百万个数据点，提供全面的品牌洞察。 如果您精通 Microsoft Excel，它尤其有用，因为您可以根据您的要求轻松创建和修改报告并与团队共享。 您确实需要具有编码背景，因为您需要它来在数据建模期间理解数据分析表达式 (DAX) 以及使用 M 代码进行数据转换。

猴子学习

MonkeyLearn 是一款使用人工智能进行数据分析的文本分析工具。 它可用于自动化客户反馈和调查数据分析，以识别与目标受众相关的主题并提取有用的见解。 尽管旨在帮助客户体验管理，但该工具在处理大量客户服务票时效率不高，因此难以扩展或与客户支持需求集成。

画面

Tableau 是一个分析和数据可视化平台，您可以使用它来了解数据以获得有意义的品牌见解并实时创建报告。 与 Sprout 一样，Tableau 提供跨各种数据源的强大连接，并提供数据和见解的统一视图。 它的综合功能要求您接受相关培训，以便您可以充分发挥该工具的潜力。

西森

Sisense 是一款人工智能数据分析工具，可以访问多个在线数据源，以在灵活的报告中提供见解。 它可以被不具备高级技术专业知识的团队用来进行商业智能的初步数据分析。 该工具还具有一套高级功能，但您需要先接受这些功能的培训，然后才能开始使用它们来获得见解。

人工智能在数据分析领域的未来

人工智能分析主要用于医疗保健和制造等关键行业和大型企业，以加快流程、识别数据波动并获得可行的见解。 然而，机器学习的最新进展有望使其成为跨行业的标准实践。

其一，人工智能工具变得更加实惠且用户友好。 它们使品牌能够拥抱创新并更加自信地面对竞争。 公司可以轻松地从各种数据源收集商业情报，以更深入地了解其市场。 反过来，这可以用于个性化客户互动，提高品牌满意度，并以远见和精确的方式拓展新市场。

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