Ugotovite Svoje Število Angela
Kako nadgraditi svojo marketinško strategijo z avtomatizacijo AI
Intuitivno sodelovanje med umetno inteligenco (AI) in človeškim trudom spodbuja inovacije v številnih panogah, kot so zdravstvene vede, upravljanje dobavne verige, proizvodnja ter raziskave in razvoj. V poslovnem svetu avtomatizacija umetne inteligence opremlja podjetja za ustvarjanje učinkovitih izdelkov in tržnih strategij ter izboljšanje delovanja za povečanje produktivnosti.
Moč avtomatizacije AI Trženje AI , ki ga lahko tržniki, tako kot vi, uporabljajo za nemoteno usmerjanje vaših oglaševalskih akcij na podlagi tržnih indikatorjev v realnem času, opolnomočenje vaših ekip za pomoč strankam in celovito rast. Ustvarite lahko zelo prilagojene marketinške akcije, ki odmevajo pri občinstvu, objavite vsebino ob optimalnih časih za največjo angažiranost in brezhibno izvajate ciljno oglaševanje.
V tem članku govorimo več o avtomatizaciji AI, o tem, kako koristi organizacijam in katere so njene najpogostejše aplikacije v poslovnem svetu.
Kaj je avtomatizacija AI?
Avtomatizacija AI je integracija AI z avtomatizacijo ponavljajočih se nalog, ki temeljijo na pravilih. Ta kombinacija obogati običajno avtomatizacijo z vdelavo zmogljivosti AI, kot je sposobnost učenja in prilagajanja iz prejšnjih nalog, v proces. Uporablja se na več področjih za izboljšanje učinkovitosti, kot so storitve za stranke, proizvodnja, upravljanje dobavne verige, e-trgovina, zagotavljanje kakovosti, oblikovanje izdelkov in drugo.
Avtomatizacija AI je spremenila pristop blagovnih znamk do svojih poslovnih in tržnih strategij. Orodja trženja AI avtomatizira ponavljajoče se naloge s hitrostjo in učinkovitostjo ter vam omogoča, da hitro in v obsegu analizirate ogromne količine podatkov, kot so povratne informacije strank ali zaposlenih in družabni pogovori, da pridete do potrebnih vpogledov, ki so lahko ključni pri izboljšanju poslovanja.
Vzemimo za primer Sprout, ki ga poganja AI Poslušanje družbenih medijev rešitev. Orodje vam omogoča analizo podatkov o poslušanju družbenih omrežij – do 50.000+ sporočil na sekundo in do 600 milijonov+ sporočil na dan — tako da lahko samodejno presejete milijarde podatkovnih točk in v nekaj sekundah dobite ključne vpoglede v blagovno znamko. To vam omogoča sprejemanje hitrejših in učinkovitejših odločitev, ki odmevajo pri vaši ciljni publiki ter vam pomagajo izpolniti in preseči pričakovanja strank.
Kaj je inteligentna avtomatizacija (IA)?
Inteligentna avtomatizacija je mešanica AI z avtomatizacijo robotskih procesov (RPA) in se pogosto uporablja kot sinonim za avtomatizacijo AI. S kombiniranjem nalog umetne inteligence, kot je strojno učenje (ML) in obdelava naravnega jezika (NLP) s tradicionalno avtomatizacijo, ki temelji na pravilih, inteligentni sistemi avtomatizacije obravnavajo zapleteno AI analitika izboljšati odločanje in potek dela.
To pomeni poenostavljeno delovanje in izboljšano produktivnost. Z integracijo kognitivnih zmožnosti umetne inteligence z razumevanjem velikih podatkov inteligentna avtomatizacija pomaga pri napovedovanju rezultatov, tako da lahko podjetja proaktivno izboljšajo procese.
pomen števil 123
Na primer, inteligentno avtomatizacijo je mogoče uporabiti v večstopenjskih e-poštnih kampanjah, kot je promocijska kampanja, kjer je vsak korak mogoče avtomatizirati glede na vedenje prejemnika. To odpravlja potrebo po ročnem branju vsakega odgovora za nadaljnje ukrepanje, saj se avtomatizira na podlagi vnaprej določenih pogojev. Tako ste časovno učinkoviti, hkrati pa omogočate upravljanje kampanj v velikem obsegu.
Kako avtomatizacija AI koristi podjetjem
Avtomatizacija umetne inteligence omogoča podjetjem avtomatizacijo delovnih tokov in pridobivanje uporabnih vpogledov prek nalog umetne inteligence, kot je analiza razpoloženja tako da lahko naredijo oprijemljive spremembe za spodbujanje rasti. Poglobimo se, da vidimo prednosti inteligentne avtomatizacije.
1. Povečana produktivnost
Inteligentna avtomatizacija poveča produktivnost ekipe, ker avtomatizira in optimizira poteke dela na podlagi analitičnih modelov, ki zagotavljajo maksimalno produktivnost. Prav tako zmanjša okorna, zamudna opravila, kot je analiza povratnih podatkov, tako da jih avtomatizira s pomočjo strojnega učenja. To omogoča orodjem AI, da samodejno analizirajo milijone podatkovnih točk iz številnih podatkovnih virov v nekaj minutah, da pridobijo vpoglede, za katere bi sicer potrebovali več ročnih ur. Prav tako zmanjša tveganje napačnih izračunov, ki so pogosti pri ročni analizi kompleksnih podatkov za vzorce in trende.
2. Rudarjenje občutkov
Podobno orodja za avtomatizacijo umetne inteligence uporabljajo strojno učenje za samodejno prepoznavanje razpoloženj v podatkih kot pozitivnih, negativnih ali nevtralnih in vam tako dajo vpogled v to, kako ljudje dojemajo vašo blagovno znamko in storitve. Analiza razpoloženja se lahko uporabi tudi za samodejno določanje prednosti pritožb strank, tako da ekipe za pomoč strankam vedo, katere primere je treba najprej obravnavati.
V Sproutu samodejno dobite meritve analize razpoloženja vaše blagovne znamke v obliki grafov in poročil. Ti vpogledi v razpoloženje temeljijo na družbenih pogovorih okoli vas z določene časovnice, iz različnih demografskih skupin ali različnih tem, da vam pomagajo razumeti, kako vaš izdelek/blagovna znamka uspeva v javnosti.
Po našem Poročilo o stanju družbenih medijev za leto 2023.
3. Stroškovna učinkovitost
Avtomatizacija umetne inteligence ne pomaga le pri produktivnosti: omogoča vam tudi pametno, bolj strateško prerazporeditev ekipnih prizadevanj. Ker lahko orodja AI prevzamejo ogromne projekte analize podatkov v nekaj minutah (in natančneje kot ljudje), zmanjšajo tudi stroške, povezane z odkrivanjem in odpravljanjem napak na podlagi napačnih vpogledov.
4. Konkurenčna prednost
Avtomatizacija AI uporablja napredne naloge, kot je NLP, za analizo in filtriranje besedila z vnaprej določenimi temami in ključnimi besedami, tako da lahko spremljate, kaj ljudje govorijo o vaši blagovni znamki in njenih konkurentih. Ti algoritmi vam omogočajo, da se podrobneje poglobite v identificirane podatke, da raziščete morebitne tržne dejavnike.
V Sproutu lahko to storite tako, da se prijavite Opozorila o poslušanju da vas obvesti o premikih v pogovoru okoli vaših priljubljenih tem za poslušanje. Ta funkcija zagotavlja, da nikoli ne zamudite ustreznih pogovorov o vaši blagovni znamki ali konkurentih.
In ker vam inteligentna avtomatizacija omogoča hkratno obdelavo velikih podatkov iz različnih virov, dobite dragocene vpoglede v realnem času, tako da lahko takoj spremenite svoj pristop.
5. Razširljivost
Za razliko od tradicionalnih sistemov, ki zahtevajo povečanje velikosti skupine za upravljanje večjega obsega nalog in njihove kompleksnosti, ko podjetje raste, inteligentna avtomatizacija obravnava iste naloge, hkrati pa ohranja učinkovitost. To vam omogoča hitro in učinkovito prilagajanje, hkrati pa zagotavlja prilagodljivost v vašem delovnem okolju.
6. Obvladovanje tveganj in skladnost
Avtomatizacija umetne inteligence vam pomaga zgraditi učinkovito strategijo obvladovanja tveganja tako, da prepozna vnetljive ali občutljive komentarje o vaši blagovni znamki. To vam omogoča tudi upravljanje vašega vplivnostno trženje učinkoviteje zagotoviti, da vaši vplivneži sledijo smernicam blagovne znamke. Podobno avtomatizacija umetne inteligence prepozna finančne in pravne goljufije s pregledovanjem odstopanj v vzorcih podatkov za podporo skladnosti.
Kako deluje avtomatizacija AI
Več nalog umetne inteligence deluje v zakulisju za avtomatizacijo umetne inteligence – vključno s tehnologijami, kot je prepoznavanje imenovane entitete (NER) in analizo razpoloženja, ki sta ključni pri upravljanju ugleda blagovne znamke in Zagotavljanje kakovosti . Te tehnologije lahko na primer samodejno prepoznajo anomalije v vzorcih podatkov, kot so potencialno provokativni komentarji na podlagi vnaprej določenih entitet in ključnih besed, ter opozorijo končnega uporabnika. Ta zmožnost pomaga skupinam za odnose z javnostmi, socialnim stikom in službam za pomoč strankam, da takoj obravnavajo takšne komentarje in ustrezno ukrepajo.
Tukaj je kratek pogled na to, kaj se dogaja v zakulisju v procesu avtomatizacije umetne inteligence in kako podatkovni inženirji zgradijo model.
1. korak: Zbiranje podatkov
Podatki se zbirajo iz različnih virov, kot so družbena omrežja, forumi strank, novičarski članki in odgovori na ankete. Če gradimo model za prepoznavanje razpoloženja v podatkih ter pošiljanje opozoril in obvestil, ko je zaznan vnetni odziv, se zbirajo podatki iz širokega nabora pogovorov v družbenih medijih. Večji kot so podatki, bolj natančen bo model na koncu.
2. korak: Priprava podatkov
Zbrani podatki se očistijo z odstranitvijo izstopajočih vrednosti in nedoslednosti ter se nato oblikujejo tako, da ustrezajo orodju AI, ki bo uporabljeno za analizo podatkov.
3. korak: Usposabljanje modela
Orodje je zdaj usposobljeno s temi čistimi podatki, ki so opombe ali označeni, tako da lahko algoritmi strojnega učenja prepoznajo in razumejo besedne vzorce in povezave. NLP in označevalci del govora pomagajo pri analizi besedila, medtem ko algoritmi globokega učenja zagotavljajo, da si model zapomni te vzorce, tako da ga lahko uporabi za podobne analize podatkov v prihodnosti.
Rezultati se potrdijo glede na podatke testiranja in cikel se ponavlja, dokler rezultati niso optimalni.
4. korak: Obdelava podatkov
Orodje AI lahko zdaj obdeluje podatke, kot so socialno poslušanje ali povratne informacije strank, in bo hitro zaznalo @omembe in ključne besede, za katere je bilo usposobljeno, da jih prepozna. Model je dodatno izpopolnjen, tako da je specifičen za vaše podjetje in panogo.
Na primer, če model izbere objavo, ki krši smernice družbenih medijev z zaznavanjem negativnih besed, ki so vgrajene v njegov besednjak, bo samodejno izvedel vnaprej določena dejanja, kot je skrivanje objave, omejitev njenega dosega in opozarjanje skrbnika prek obvestil.
5. korak: Nenehno učenje
Nevronske mreže pomagajo orodju AI v načinu stalnega učenja, tako da si zapomni rezultate in pomembne podatkovne točke iz vsakega cikla analize podatkov. Prav tako bo samodejno dodal nove besede in @omembe v svoj besednjak iz vseh svežih podatkov, ki jih analizira. Zaradi tega je sčasoma pametnejši, hitrejši in učinkovitejši.
Kakšne so aplikacije avtomatizacije AI?
Od vplivanja na vsebino, ki jo gledamo na naših najljubših pretočnih kanalih, do obogatitve oskrbe pacientov in vodenja gostinstva, je aplikacij avtomatizacije umetne inteligence ogromno.
000 angelsko število
Poglobimo se v nekatere od njih podrobno.
Trženje in oglaševanje
Eden najpomembnejših prispevkov avtomatizacije AI k trženju je črpanje vpogledov iz pogovorna analitika in izboljšanje poslovne učinkovitosti s programsko opremo, kot sta RPA in upravljanje poslovnih procesov (BPM). Podjetja imajo danes dostop do inovativne tržne raziskave metode, ki lahko v nekaj minutah prinesejo ključne vpoglede v primerjavi s tradicionalnimi zamudnimi pristopi, kot so pisne ankete in fokusne skupine.
Ti vpogledi pomagajo blagovnim znamkam pri prilagajanju vsebine za trženje in oglaševanje. Služijo tudi za vplivanje na druge oddelke, vključno z oddelki za izdelke ali odnose z javnostmi, da povečajo angažiranost blagovne znamke in zagotovijo rast.
Robotska avtomatizacija procesov
Programska oprema RPA se uporablja za avtomatizacijo opravil, ki temeljijo na pravilih (kot je ustvarjanje poročil) in za napajanje marketinška avtomatizacija na primer nastavitev samodejnih delovnih tokov za objavo vsebine. Ta sposobnost je ključnega pomena za pomoč oddaljenim ekipam pri boljšem sodelovanju z večjo preglednostjo delovnih tokov.
Na primer, funkcija Sprout Optimal Send Times, ki jo poganja naš Tehnologija ViralPost® , določa najboljše čase pošiljanja za objavo vaše vsebine na določen dan. Zmogljivost izračuna seznam predlaganih časov na podlagi dejavnikov angažiranosti, da optimizira doseg vaše vsebine, tako da lahko zagotovite, da so vaša prizadevanja usmerjena v rezultate.
Upravljanje poslovnih procesov
BPM pomaga pri samodejnem analiziranju, katere metode so optimalne v različnih fazah cikla odobritve projekta, tako da jih je mogoče ponoviti, da dosežete želeni rezultat. To zahteva, da programska oprema identificira učinkovito strategijo, ustvari model upravljanja procesa ter nato analizira in meri učinkovitost tega modela.
Pogosta uporaba BPM je v nabava . Avtomatizacija z umetno inteligenco, ki jo poganja BPM, avtomatizira celoten postopek nakupa, ki vključuje faze, kot so ustvarjanje naročila, njegova odobritev, obdelava, dostava in plačilo.
Izkušnja potrošnika
Orodja za avtomatizacijo umetne inteligence lahko napovejo potrebe strank z analizo demografskih in vedenjskih trendov v preteklih podatkih, kar vam omogoča predvidevanje tržnih vrzeli in ustrezno ukrepanje. Prav tako lahko poenostavite interakcije s strankami prek različnih kanalov, kot so vaše spletno mesto, družabna omrežja, trgovine z aplikacijami in fizične trgovine, da zagotovite brezhibno izkušnjo.
Ko se vsi ti elementi združijo, izboljšajo vašo celotnost izkušnja potrošnika in zadovoljstvo blagovne znamke.
122 pomen angelskega števila
Storitev za stranke
Inteligentna avtomatizacija omogoča storitve za stranke AI tako da lahko ekipe prepoznajo pogoste težave in pogosto zastavljena vprašanja za programiranje na podlagi pravil chatboti in virtualni pomočniki. Ta orodja so ključnega pomena v času konic z velikimi zahtevami po storitvah, saj lahko učinkovito in hitro obravnavajo številne poizvedbe. Po drugi strani ta pristop, ki temelji na umetni inteligenci, skrajša čakalne dobe in vam omogoča, da ponudite podporo strankam 24/7, hkrati pa zagotovite, da vaše ekipe za pomoč strankam niso izgorele.
Če se zdi vključitev virtualnega pomočnika na vaš družabni kanal ali spletno stran zastrašujoča, razmislite o začetku s tistim, ki temelji na pravilih, da obogatite svoj obstoječi pristop skrbi za stranke. Sprout temelji na pravilih Bot Builder vam pomaga načrtovati drevo konverzije za vsako vprašanje in odgovor med vami in stranko. Poleg tega lahko svojega klepetalnega robota naučite, da pogovor premakne na skupino za pomoč uporabnikom v živo, ko zahteva postane preveč zapletena.
Pogovorni AI
Orodja za avtomatizacijo AI podjetjem omogočajo kontekstualno razumevanje podatkov o strankah pogovorni AI . Ta orodja si zapomnijo prejšnje interakcije z uporabnikom tako, da analizirajo ton njihovih odgovorov in jih identificirajo kot pozitivne ali negativne. Nato vam pomagajo uporabiti te vpoglede v tekočem pogovoru, tako da lahko prilagodite svoje odzive na podlagi zaznanih čustev stranke. Ta personalizacija obogati kakovost interakcije in vas naredi uporabniku bolj nepozabno.
Avtomatizacija umetne inteligence je ključnega pomena tudi pri razumevanju in razvoju glasovnih sistemov, saj omogoča prepoznavanje govora, prepis v realnem času in ustvarjanje glasu za posnemanje človeških govornih odzivov za lažjo interakcijo. Siri in Alexa sta običajna primera pogovorne umetne inteligence.
Prihodnost inteligentne avtomatizacije
Avtomatizacija umetne inteligence pomaga podjetjem v različnih panogah pri inovacijah in prodoru v novejše tržne segmente. Pomaga jim povečati tržni delež in geografski doseg, raziskati nove inovacije izdelkov in optimizirati stroške. Torej, ne glede na to, ali želite obvladati konkurenčno primerjalno analizo, izboljšati svojo vsebinsko strategijo ali bolj strateško zgraditi ugled svoje blagovne znamke, sprejmite moč inteligentne avtomatizacije, da utrete najboljšo pot naprej.
Poglejte, kako je Sprout AI in avtomatizacija vam lahko pomaga izboljšati vaše poslovanje.
Delite S Prijatelji:
