如何使用人工智慧分析進行針對性的業務決策

無論規模大小，大多數公司都面臨著同樣的挑戰——強大的競爭對手以及不斷變化的客戶和市場需求。 除此之外，工作流程效率低、資料孤島和成本上升，對能夠幫助您獲得優勢的工具的需求也日益增長。 輸入人工智慧分析。

根據《2023 年社群媒體狀況報告》，96% 的企業領導者認為人工智慧和機器學習 (ML) 可以幫助公司大幅改善決策。 他們熱切地採用人工智慧支援的數據進行人工智慧行銷，以便在數據驅動的動態商業環境中蓬勃發展和發展。

在本文中，我們將深入探討人工智慧分析及其與品牌智慧的傳統數據分析方法的差異。 我們還將了解它如何為像您這樣的公司提供可持續的市場成長和超越競爭對手的優勢。

什麼是人工智慧分析？

AI 分析是使用高級機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP) 等 AI 任務從大數據中提取有用資訊的過程。 它用於識別數據的模式和趨勢，以做出明智的決策。

當應用於行銷時，人工智慧分析可以從社交媒體聆聽、評論網站、客戶論壇和調查數據等各種資料來源中提取有意義的見解。 這些見解有助於跨職能團隊（例如行銷和銷售、產品研究、人力資源和公關）更有效地完成工作。

由於數據分析是自動化的，因此它消除了對手動任務的依賴，從而提高了結果的準確性和報告的及時性。 它還可以釋放時間，使員工可以專注於工作中更具策略性和更複雜的部分。

人工智慧分析與傳統分析有什麼不同？

人工智慧分析使用機器學習演算法來分析大數據，這使其能夠快速、準確、輕鬆地處理大量複雜、非結構化的原始數據。 相較之下，傳統分析需要更多的手動數據分析。

儘管傳統數據分析已經存在很長時間，但它存在某些缺陷，導致對人工智慧分析的需求不斷增長。 一方面，傳統分析在分析複雜或大量資料時並不是非常有效。

更重要的是，它只能分析有限範圍的歷史數據，以提供描述性、診斷性、預測性和規範性見解。

以下是人工智慧分析如何改變傳統分析：

• 描述性分析：根據現有數據解釋效能，並專注於報告見解的快照摘要。 人工智慧分析使用趨勢分析提供更全面的持續績效報告，以便品牌能夠全面了解各種因素和隨時間的變化。
• 診斷分析：它用於透過分析歷史資料進行因果分析來了解業務成果。 它識別數據中的關係以了解結果的根本原因。 人工智慧可以分析來自不同來源的大量歷史和即時數據，以快速、更有效地發現模式、趨勢和異常。
• 預測分析：用於使用統計模型和預測技術根據歷史資料預測未來趨勢和結果。 人工智慧使用機器學習和深度學習來預測未來趨勢，提供更快、更準確的預測。
• 規範性分析：透過預測分析見解提供可操作的見解，以提高未來的業務績效。 它受到歷史數據和預測變數的限制，這可能會使建議在您將其用於行銷活動時變得過時。 人工智慧使您能夠透過計算變數發生的變化來即時分析數據，以便企業可以及時監控和調整行銷策略。

人工智慧分析的四大支柱是什麼？

AI 分析依賴四個關鍵的 AI 子任務來提供見解：機器學習、自然語言處理、神經網路 (NN) 和深度學習 (DL)。 這些技術協同工作，從原始和不同的數據中提取有意義的資訊。

機器學習

機器學習幫助人工智慧分析工具自動識別資料模式，以便將它們綜合起來以獲得可行的見解。 它有助於有效地處理大數據，以識別相關數據點進行預測分析。

例如，這使公司能夠透過近乎即時地處理客戶體驗回饋、產品評論和社交聆聽數據來自動化客戶數據分析，從而獲得及時的見解。

自然語言處理

自然語言處理使人工智慧分析工具能夠理解和解釋人類語言，以便對其進行處理和分析以獲取有意義的資訊。 NLP 對於準確分析社交媒體收聽數據、客戶評論、部落格、新聞文章和其他基於文字的數據（包括數字和表情符號）至關重要。

神經網路

神經網路是為了理解機器學習辨識的數據點之間的關係而建構的演算法。 它們受到人類大腦功能的啟發，由互連的節點或神經元層組成，這些節點或神經元可以記住資料中的關係並從中學習。 因此，隨著時間的推移，人工智慧工具逐漸變得更加智慧和準確，長遠來看也使其具有成本效益。

深度學習

深度學習演算法是先進的神經網絡，它使用多層互連節點來處理複雜的原始資料。 這使其能夠適應各種資料類型和資料集，並提取更深入的見解，以進行比傳統資料分析更複雜的分析。

為什麼要使用AI進行數據分析？

人工智慧分析使公司能夠自動執行重複性任務並更有效地處理複雜數據。 從而使縮放變得簡單且無摩擦。 這些工具可以在幾分鐘內處理數千個 API 調用，在幾分鐘內為您提供有關您的品牌、客戶服務和競爭分析的關鍵資訊。 這有助於您的團隊專注於更具策略性的方面，例如提供一流的客戶服務和品牌體驗。

例如，根據 2023 年 Sprout 社交指數，76% 的消費者註意到並讚賞公司優先考慮客戶支援。 客戶期望的個人化服務不僅僅是快速解決問題。 他們想要真實且有吸引力的個人化互動。

要實現這種程度的個人化，只能透過掌握及時、準確的數據來實現，這些數據將告訴您如何最好地取悅消費者並培養忠實的客戶群。

例如，Sprout 的聆聽功能將告訴您關於您的品牌的社交對話中哪些主題是趨勢、客戶正在使用哪些相關術語以及圍繞這些主題的情緒。 您可以全面了解社交對話中的首要問題，並發現有關您的品牌、產品和服務的常見主題和主題。

應用人工智慧分析有哪些好處？

人工智慧分析正在幫助企業實現任務自動化，從而改變企業的營運方式，將人才轉移到更複雜、更具策略性的領域。 因此，使公司能夠比以前更快地發展和擴大規模。 以下是人工智慧分析為當今企業帶來好處的一些關鍵方式。

自動化

AI 分析可協助企業自動執行統計運算，以監控跨平台的關鍵績效指標 (KPI)。 這提高了效率，因為耗時的任務被減少，數據分析加速以獲得相關的品牌和客戶洞察。 這種基於機器學習的自動化可以節省寶貴的時間來專注於規劃和策略，同時減少工作流程摩擦和工作量。

例如，使用人工智慧工具，公司不再需要指派人員檢查每封客戶電子郵件或票證以了解請求或投訴。 這些工具可以無縫分析所有傳入訊息並為其分配情緒，以便團隊成員可以快速對回應進行分類。 在 Sprout 中，還可以查看品牌提及的峰值，以密切關注品牌情緒並監控潛在危機。

可擴展性

人工智慧分析透過有效處理來自不同來源的大型數據集來提供即時見解，從而幫助緩解公司的發展難題，這是傳統數據分析方法無法做到的。

當與公司的客戶關係管理 (CRM) 和商業智慧軟體整合時，此類工具透過交叉引用資料點並識別客戶檔案和購買模式中的模式，可倍增目標洞察的輸出。 因此，可以更全面地了解您目前的客戶和潛在客戶。

例如，Sprout 的 Salesforce 整合可讓您利用整個 CRM 中的社交數據，在每個接觸點提供卓越的客戶體驗。 在整個客戶旅程中創造個人化接觸點，提高計畫的影響力，同時在整個團隊中實施高效的工作流程。

準確性

人工智慧數據分析的結果比人工數據分析方法更準確。 這是因為人為錯誤、偏差或限制（例如主觀排除數據）或計算複雜指標（尤其是來自多個來源的數據）時的範圍較小。

人工智慧分析的商業應用

該公司利用人工智慧分析從社交和數位數據中獲得更高的投資回報 (ROI)，同時透過智慧自動化來提高生產力和成長。 讓我們深入挖掘一下。

情緒分析

情緒分析演算法掃描回饋數據，對關鍵主題和主題進行優先排序，讓品牌深入了解常見抱怨或反覆出現的產品或服務問題。 透過這種方式，品牌可以製定積極主動的策略，以確保更好的客戶體驗，從而提高品牌忠誠度。

Sprout 的情緒分析工具透過突出顯示訊息和社交聆聽數據中的正面、負面和中性情緒，為您提供品牌情緒的快照。 您可以查看一段時間內的情緒趨勢，並輕鬆分析基於主題的主題和對話。 使用這些數據來即興創作您的產品資訊、增強客戶服務互動並完善行銷策略。

需求預測

人工智慧分析使公司能夠更好地了解客戶互動和購買動機。 它可以幫助他們快速有效地分析大型數據集，以了解個人偏好和行為。 這有助於品牌根據特定的客戶人口統計和市場指標預測未來的需求。 它還可以透過專門針對不同的客戶群進行客製化來幫助他們增強其產品。

樣品這個。 一家酒店預計夏季賓客人數將激增，因此希望提供更高程度的個人化賓客體驗，以實現更高的客戶滿意度。 該公司可以透過使用人工智慧分析工具來分析客戶訊息、客戶服務電子郵件、評論和客人檔案，從而獲得這方面的寶貴見解。 透過這一點，他們可能會發現大多數客人都喜歡兒童保育設施，這樣他們就可以更享受住宿。

透過在夏季增加這項設施，飯店不僅為增加的需求做好了準備，而且還利用這個機會提高了客戶滿意度，從而增強了忠誠度。

業務監控

人工智慧分析可以同時分析新聞文章、Reddit 等論壇和社群對話中有關您的品牌和競爭對手的數據。 您可以使用這些數據來發現品牌認知的差距，並採取補救措施進行聲譽管理或改善產品或服務。

在 Sprout 中，您還可以追蹤競爭對手在不同管道上的表現。 例如，您可以透過取得 KPI 的深入指標（例如公眾參與平均值、粉絲平均值、受眾成長和其他指標）來分析 Facebook 上的競爭對手。

使用 AI 進行數據分析的 5 大工具

人工智慧分析工具提供不同程度的細節和見解。 這就是為什麼您必須根據您的具體需求和特徵（例如您的行業、公司規模和目標受眾）來選擇產品。 您還需要考慮 AI 工具是否能夠無縫整合到您現有的 IT 基礎架構和工作流程中，以及它是否能夠滿足您的擴充需求。

以下是業界領先的人工智慧分析工具列表，它們可以為您提供發展業務所需的見解。

萌芽社交

Sprout Social 是一款一體化社群媒體管理解決方案，利用人工智慧分析進行社群媒體管理、行銷、客戶服務和競爭情報。 它還整合了各種數位資料來源，包括 Reddit 等評論網站、Salesforce 等 CRM 以及 Tableau 等商業智慧工具。

我們強大的社交聆聽工具每天分析超過 6 億個訊息，識別關鍵主題，為您提供有針對性的見解。 分析社群對話和客戶訊息，找到最能引起受眾共鳴的主題，並利用這些見解為您的內容和客戶服務策略提供資訊。

使用 Sprout 的競爭分析功能，輕鬆進行 B2C 和 B2B 市場研究並加強您的競爭策略。 從主題摘要、受眾人口統計和總參與度等關鍵指標中找到有影響力的見解，為您的決策提供資訊並進行市場差距分析，以找到新的成長途徑。

使用由 AI 提示啟用的 AI 輔助建議功能建立有影響力的貼文。 另外，使用 Sprout 的 ViralPost 專利技術可確保您的貼文在最佳時間到達目標受眾。 此技術可以計算您發佈內容的最佳時間，並使您能夠自動或手動發佈內容，以獲得最大程度的參與度和影響力。

Sprout 先進的人工智慧智慧收件匣可協助您快速識別傳入訊息和評論來源中的情緒。 這些貼文會自動分配為正面、中立或負面，以便客戶服務團隊可以相應地確定訊息的優先順序並迅速採取行動。

採用這些和其他直覺的 Sprout 功能，讓您的數據栩栩如生，並轉變您的社交和數位行銷策略。 使用我們直覺的報告範本將它們全部聯繫在一起，並在組織內的團隊之間安全地共享見解，以實現更快、更順暢的協作。

Sprout 可以無縫地融入您現有的技術堆疊，無需手動設置，因此您可以快速啟動並運行。 由於它由先進的機器學習提供支持，因此它會不斷從您的數據中學習，隨著時間的推移變得更加聰明。 因此，減少了定期投資升級軟體的需求。

電力商業智能

Power BI 是一款專為資料分析和洞察視覺化而建構的商業分析工具。 它透過繪製來自不同複雜性的不同來源的數百萬個數據點，提供全面的品牌洞察。 如果您精通 Microsoft Excel，它尤其有用，因為您可以根據您的要求輕鬆建立和修改報告並與團隊共用。 您確實需要具有編碼背景，因為您需要它來在資料建模期間理解資料分析表達式 (DAX) 以及使用 M 程式碼進行資料轉換。

猴子學習

MonkeyLearn 是一款使用人工智慧進行數據分析的文字分析工具。 它可用於自動化客戶回饋和調查數據分析，以識別與目標受眾相關的主題並提取有用的見解。 儘管旨在幫助客戶體驗管理，但該工具在處理大量客戶服務票時效率不高，因此難以擴展或與客戶支援需求整合。

畫面

Tableau 是一個分析和資料視覺化平台，您可以使用它來了解資料以獲得有意義的品牌見解並即時建立報表。 與 Sprout 一樣，Tableau 提供跨各種資料來源的強大連接，並提供資料和見解的統一視圖。 它的綜合功能要求您接受相關培訓，以便您可以充分發揮該工具的潛力。

西森

Sisense 是一款人工智慧資料分析工具，可存取多個線上資料來源，以在靈活的報告中提供見解。 它可以被不具備高級技術專業知識的團隊用來進行商業智慧的初步數據分析。 該工具還具有一套高級功能，但您需要先接受這些功能的培訓，然後才能開始使用它們來獲得見解。

人工智慧在數據分析領域的未來

人工智慧分析主要用於醫療保健和製造等關鍵行業和大型企業，以加快流程、識別數據波動並獲得可行的見解。 然而，機器學習的最新進展有望使其成為跨行業的標準實踐。

其一，人工智慧工具變得更加實惠且用戶友好。 它們使品牌能夠擁抱創新並更加自信地面對競爭。 公司可以輕鬆地從各種資料來源收集商業情報，以更深入地了解其市場。 反過來，這可以用於個人化客戶互動，提高品牌滿意度，並以遠見和精確的方式拓展新市場。

利用人工智慧支援的自動化來優化並查看社交和數位數據的投資報酬率。 探索這些尖端的人工智慧行銷工具，利用社交數據推動您的業務向前發展，贏得 2024 年及以後的勝利。