Orodja za analitiko, ki jih poganja umetna inteligenca, prebirajo ogromne nabore podatkov, da prepoznajo vzorce, trende in vpoglede, ki bi jih ljudje morda spregledali, kar blagovnim znamkam omogoča izrazito konkurenčno prednost z lažjim strateškim odločanjem in izboljšanjem izkušenj strank. Sproutov Poročilo o stanju družbenih medijev za leto 2023 potrjuje te prednosti, pri čemer 9 od 10 vodij podjetij priznava nepogrešljivo vlogo umetne inteligence pri povečevanju konkurenčnosti na trgu, razumevanju preferenc strank in spodbujanju inovacij. Ti voditelji tudi pričakujejo, da bodo njihova podjetja v naslednjih treh letih povečala naložbe v umetno inteligenco za trženje.



Vključevanje tehnologij umetne inteligence v poslovne operacije optimizira uspešnost in potiska organizacije k uspehu in trajnosti. Za dolgoročni uspeh se lahko podjetja soočajo z izzivi pri uvajanju te tehnologije zaradi pomanjkanja razumevanja in organizacijskih izkušenj z umetno inteligenco.



angel številka 616 v pomenu

V tem članku bomo raziskali, kaj natančno so vpogledi AI, kako delujejo in kako se praktično uporabljajo za napredek različnih industrij.

Kaj so vpogledi AI?

Vpogledi umetne inteligence so znanje in razumevanje, pridobljeno z analizo kompleksnih podatkovnih nizov z uporabo umetne inteligence. Ta postopek vključuje kombinacijo strojno učenje (ML), obdelava naravnega jezika (NLP) in tehnike vizualizacije podatkov z umetno inteligenco (grafi, grafi, nadzorne plošče , toplotne karte itd.), da bodo podatki bolj dostopni.

Vizualizacija strategom pomaga najti skrite vzorce, trende in korelacije. Organizacije uporabljajo orodja AI za filtriranje velikih podatkov v uporabno inteligenco za podporo boljšega odločanja in strategij.

Prednosti uporabe AI za ustvarjanje vpogledov v podatke

AI analitika ponuja številne prednosti, kot je videnje skritih trendov v velikih naborih podatkov, napovedovanje prihodnjega vedenja trga, analiza razpoloženja strank, hitrejše sprejemanje odločitev in ustvarjanje prilagojenih izkušenj.

Lažje odločanje

Vpogledi umetne inteligence oborožijo odločevalce s celovito analizo podatkov v realnem času, kar zmanjša zanašanje na ugibanja in intuicijo. Umetna inteligenca obdeluje in analizira podatke iz različnih virov hkrati s hitrostjo in obsegom, ki ju človek ne more doseči sam. Kot taki vam lahko vpogledi dajo poglobljen vpogled v trg, stranke in konkurente.



Napovedovanje prihodnjih trendov

Vpogledi umetne inteligence zagotavljajo moč za napovedovanje prihodnjih trendov in vedenja strank s pomočjo prepoznavanja vzorcev v podatkih. Z analizo preteklih informacij lahko orodja AI napovejo rezultate in ponudijo jasen pogled na želje strank in morebitne premike na trgu. Ta zmožnost vam omogoča, da proaktivno prilagodite svoje strategije in ostanete konkurenčni. Predvsem 45 % vodij podjetij priznava napovedno analitiko kot najdragocenejše marketinško orodje umetne inteligence, ki omogoča natančno napovedovanje prihodnjega vedenja strank.

Ustvarjanje boljše uporabniške izkušnje

Skrivnost privlačenja vaših strank je v razumevanju njihovih želja, pričakovanj in dojemanja vaše blagovne znamke, nato pa te občutke spremenite v izkušnje, ki jih imajo ljudje radi. Na primer, lahko predvidite potrebe strank in ocenite mnenja poslušanje družbenih medijev za spremljanje klepeta okoli vaše znamke ali konkurence. To vam omogoča, da proaktivno prilagodite svoje ponudbe in tržno komunikacijo. Študija Boston Consulting Group je pokazala, da so podjetja, ki uporabljajo vpoglede umetne inteligence za personalizacijo, dosegla 6–10-odstotno rast prodaje, kar je dva do trikrat več kot tista, ki ne uporabljajo umetne inteligence.

Kako vpogledi AI pomagajo podjetjem

Raziščimo, kako vpogledi umetne inteligence pomagajo industrijam okrepiti poslovne strategije, izpolniti potrebe trga in povečati zvestobo blagovni znamki.



Vpogled v AI za avtomobilizem

Vpogledi umetne inteligence izboljšajo razumevanje avtomobilskih proizvajalcev o razpoloženju potrošnikov, tržnih trendih in povratnih informacijah o izdelkih. Z družbenim poslušanjem in rudarjenjem besedil lahko podjetja prilagodijo svoje zasnove, funkcije in trženjske strategije za izpolnjevanje zahtev potrošnikov ter tako povečajo zadovoljstvo in zvestobo strank.

Na primer, proizvajalec avtomobilov lahko uporabi pregled in analizo razpoloženja, ki jo vodi umetna inteligenca, da oceni globalne odzive potrošnikov na odpoklice izdelkov. Ta poglobljena preiskava lahko razkrije pomembne regionalne razlike v dojemanju in omogoči ciljno usmerjene, kulturno občutljive strategije kriznega upravljanja.

Vpogledi AI za bančništvo

V bančnem sektorju so vpogledi umetne inteligence ključnega pomena za odkrivanje goljufij. Vendar se pogosto uporabljajo tudi pri storitvah za stranke in personalizaciji bančnih rešitev. Z analizo transakcijskih podatkov in povratnih informacij strank lahko banke izboljšajo svojo varnost in ponudijo storitve, ki resnično pomagajo njihovim strankam.

Kot primer poglejmo banko, ki želi izboljšati svoje storitve za stranke. Banka lahko uporabi analizo razpoloženja, ki jo poganja umetna inteligenca, da se poglobi v povratne informacije strank, zbrane s kampanjami poslušanja družbenih medijev. Ta celovita analiza, ki jo je mogoče izvesti v več jezikih, banki pomaga prepoznati področja bistvenih izboljšav, kot so mobilno bančništvo, provizije in storitve podružnic. Vpogledi lahko banki pomagajo začeti ciljno usmerjene reforme, kot je prenova spletne strani ali izboljšanje poslovanja poslovalnic za povečanje zadovoljstva in zvestobe strank.

Vpogled v AI za klicne centre

Uporaba vpogledov umetne inteligence v delovanje klicnega centra lahko poveča učinkovitost in natančno določi problematična področja. Na primer, mobilni operater lahko uporabi analizo razpoloženja, ki jo poganja umetna inteligenca, da se spopade z odlivom strank z integracijo analitike besedila s programsko opremo svojega klicnega centra. Ta pristop pretvori glasovne podatke o klicu v besedilo za analizo razpoloženja v realnem času, kar omogoča proaktivno prepoznavanje strank, ki jim grozi odhod. S pravočasnimi rešitvami in spodbudami lahko prevoznik zmanjša stopnjo opuščanja, izboljša učinkovitost agentov in splošno zadovoljstvo strank.

Vpogled v AI za finance

Vpogledi umetne inteligence igrajo vlogo pri razumevanju tržne dinamike in izboljšanju strateškega načrtovanja v finančni industriji. Hedge sklad lahko na primer izboljša svojo strategijo trgovanja z uporabo analize razpoloženja v realnem času in ekstrakcijo subjektov za analizo razpoloženja na mednarodnem trgu. To vključuje obdelavo obsežnih podatkov iz različnih virov, vključno z novicami v več jezikih, ki so pomembne za njegovo globalno delovanje. Hedge sklad lahko vključi tržno razpoloženje neposredno v svoje modele trgovanja z razvojem prefinjene nadzorne plošče za primerjavo tržnega razpoloženja s cenami delnic, s čimer optimizira svoj postopek odločanja.

Vpogled v AI za vlado

Vlade lahko uporabijo vpoglede umetne inteligence za izboljšanje javnih storitev in politik ter sodelujejo s skupnostmi. Napovedna analitika lahko na primer pomaga vladi predvideti ozka grla javnih storitev, učinkovito razporediti vire in zmanjšati čase izpadov storitev. Hkrati lahko analitika besedila spremlja pomisleke javnosti na družbenih medijih. Pomoč pri spremljanju, analizi in pridobivanju vpogledov iz javnega mnenja. Ta pristop lahko uradnikom pomaga prepoznati podobne pritožbe ali pohvale in najti področja, ki zahtevajo takojšnjo pozornost.

Vpogled v AI za zdravje in farmacijo

Umetna inteligenca zagotavlja dragocene vpoglede, ki znatno izboljšajo oskrbo bolnikov in razvoj zdravil v zdravstvenem in farmacevtskem sektorju z učinkovitim strukturiranjem kompleksnih zdravstvenih podatkov. Primer bi lahko bila bolnišnična mreža, ki izkorišča besedilno analitiko, ki temelji na NLP, za pretvorbo nestrukturiranih zapiskov o napredku EMR v organizirane podatke, ki jih je mogoče iskati. Ta pristop pomaga bolnišnici pridobiti uporabne vpoglede v učinkovitost zdravil in rezultate bolnikov. Z uporabo prepoznavanja imenovanih subjektov bi lahko bolnišnica analizirala podrobne informacije o zdravilih, odmerkih in odzivih bolnikov, s čimer bi izboljšala natančnost oskrbe bolnikov.

Vpogledi AI za gostinstvo

Vpogledi umetne inteligence imajo potencial za revolucijo v gostinstvu, saj podjetjem omogočajo, da na bolj prilagojen način poskrbijo za želje gostov. Ena ključnih novosti na tem področju je semantična analiza ocen hotelov, ki popotnikom ponuja zelo prilagojena priporočila. Čeprav so tradicionalne ocene s petimi zvezdicami splošno priznane, pogosto ne zajamejo edinstvenih potreb posameznih gostov.

S semantično analizo mnenj, ki temeljijo na besedilu, bi zbiralnik mnenj o hotelih lahko razvil »pametno« funkcijo iskanja, ki omogoča filtriranje hotelov na podlagi posebnih lastnosti, kot so kakovost zajtrka, hitrost interneta ali bližina nočnega življenja, kar je neposredno v skladu s preferencami potnika. Ta pristop presega splošne ocene in zagotavlja prilagojena hotelska priporočila, izboljšuje postopek izbire gostov in ljudem omogoča bolj osebno prilagojeno potovalno izkušnjo.

angel številka 272

Vpogledi AI za kvantitativno trgovanje

Vpogledi umetne inteligence spreminjajo kvantitativno trgovanje z uporabo edinstvenih podatkovnih virov, kot so povratne informacije zaposlenih, za napovedovanje uspešnosti podjetja. Na primer, hedge sklad bi lahko analiziral razpoloženja zaposlenih na platformah, kot sta Indeed in Glassdoor, s teoretizacijo, da notranja razpoloženja napovedujejo tržne trende. Sofisticirana analiza razpoloženja omogoča skladu, da kategorizira ocene zaposlenih, razkrije trende v zdravju in potencialu podjetja. Ta pristop uporablja nekonvencionalne podatke, da daje trgovcem prednost in ponuja nov pogled na naložbene strategije.

Vpogled v AI za tržne raziskave

Vpogledi umetne inteligence so korenito spremenili tržne raziskave in tržnikom omogočili hitro pridobivanje dragocenih konkurenčnih vpogledov iz velike baze potrošnikov. Razmislite o novi blagovni znamki zdravih prigrizkov, analizirajte na tisoče potrošniških raziskav in odprtih odgovorov o preferencah prigrizkov in prepoznavnosti blagovne znamke. Z ekstrakcijo podatkov, ki jo vodi umetna inteligenca, lahko blagovna znamka hitro kategorizira odgovore, natančno določi ključne teme in prepozna omenjene blagovne znamke. Ta analiza ponuja novincu natančen vpogled v pozicioniranje na trgu, vključno z identifikacijo posrednih konkurentov, kot je osnovna zelenjava. S tem znanjem lahko podjetje strateško usmeri svoja prizadevanja za trženje in pozicioniranje izdelkov, da bi čim bolj doseglo uspeh na svojih osrednjih trgih.

Razumevanje, kako se ustvarjajo vpogledi AI

Kot lahko vidite, številne industrije uporabljajo AI za analiza razpoloženja zagotoviti poglobljeno razumevanje njihovega vedenja strank. Kot primer vas bo ta razdelek popeljal skozi to, kako umetna inteligenca obdeluje numerične in besedilne podatke, da vam zagotovi boljši vpogled v stranke.

1. korak: Zbiranje podatkov

Prvi korak vključuje zbiranje podatkov za analizo. To so lahko objave v družabnih omrežjih, ocene strank, ankete, dnevniki skrbi za stranke, rezultati NPS in e-poštna sporočila. Cilj je zbrati obsežen nabor podatkov, ki odraža občutke in mnenja ciljne publike o vaši blagovni znamki ali izdelku. Podatke je mogoče naložiti neposredno prek API-jev ali ročno vnesti kot datoteke CSV.

Na primer, recimo, da smo želeli razumeti čustva ljudi glede družbe Sprout Social prek družbenih medijev in platform za pregledovanje.

številka 15

Objava X (prej Twitter) oboževalca Sprout Social's AI Assist

Objava zaposlenega v družbi Sprout Social na LinkedInu, ki opisuje pozitivno delovno kulturo.

2. korak: Obdelava podatkov

Ko so zbrani, orodje AI obdela besedilne ali numerične podatke z uporabo algoritmov AI in ML, prilagojenih za interpretacijo in analizo določene vrste podatkov. Za besedilo orodje uporablja podnaloge, kot sta NLP in analiza besedila, da razume jezik in pretvarja stavke v strukturirane formate, s katerimi lahko delajo stroji. Razume tudi emojije. To orodju AI omogoča izvajanje nalog, kot je iskanje občutkov, prevajanje jezikov ali generiranje besedila z iskanjem vzorcev in odnosov v podatkih. Numerični podatki se obdelujejo s pomočjo statističnih in ML modelov, ki lahko prepoznajo trende, razvrstijo podatke v kategorije ali napovejo prihodnje vrednosti.

Nevronske mreže (NN) v teh orodjih jim pomagajo, da se učijo iz podatkov, ki jih analizirajo, in prilagodijo svoje parametre, da se prilagodijo novim informacijam. Ta način stalnega učenja sčasoma izboljša natančnost.

V primeru Sprout Social bi umetna inteligenca uporabila NLP in analizo besedila za dešifriranje zapletenih jezikovnih nians, emojijev in čustev v objavah in ocenah v družabnih medijih – preoblikovanje odprtih povratnih informacij v strukturirane podatke.

3. korak: Analiza podatkov

Orodje analizira obdelane podatke tako, da iz vnaprej obdelanih, označenih nizov podatkov izbere pomembne dele ali vzorce, ki jih je usposobljeno prepoznati. Za besedilo so to lahko stvari, kot so ton sporočila ali glavne teme razprave. S številkami lahko išče trende ali nenavadne vzorce. Umetna inteligenca uporablja posebne algoritme za presejanje teh podatkov in učenje iz njih ter sčasoma izboljšuje svoje naloge s prilagajanjem notranjih pravil za zmanjšanje napak.

Za primer Sprout Social se strukturirani podatki analizirajo, da se odkrijejo prevladujoče teme, kot so občutki in skrbi strank. Ta korak je pomemben za razumevanje širše pokrajine razpoloženj, ki določa prednosti in potencialna področja za izboljšanje storitev na podlagi skupnih povratnih informacij.

4. korak: Vizualizacija podatkov

Vizualizacija podatkov je zadnji korak, ki vključuje orodje, ki podatke pretvori v intuitivne grafe in grafikone, kar olajša prebavo in razumevanje. Vizualizacija vam pomaga prepoznati trende in odstopanja v podatkih ter ponuja podroben pogled, ki lahko vpliva na odločanje. Za Sprout Social bi to lahko pomenilo graf, ki sledi trendom razpoloženja ali primerja zaznavanje storitev v različnih demografskih kategorijah. Te vizualizacije zagotavljajo jasno in hitro razumevanje tega, kako se blagovna znamka dojema, kar podjetju Sprout Social omogoča sprejemanje premišljenih odločitev o izboljšavah storitev ali tržnih strategij.

Orodja za analizo razpoloženja podjetja Sprout Social, ki prikazujejo negativne in pozitivne rezultate razpoloženja ter prepoznavajo trende razpoloženja v časovnih okvirih

Prihodnost sprejemanja AI

Kljub zmožnosti umetne inteligence, da preseje in osmisli velike nabore podatkov ter ustvari uporabne vpoglede, le 20 % strategov uporabljajo orodja, povezana z umetno inteligenco, kot sta ML ali NLP, znotraj svojih strategij. To poudarja bogastvo neizkoriščenega potenciala, pri katerem lahko zmogljivosti umetne inteligence izboljšajo poslovne strategije, kar posvojiteljem daje priložnost za inovacije in ustvarjanje odličnih uporabniških izkušenj.

Za vključitev vpogledov umetne inteligence v lastno trženjsko strategijo so podatki družbenih medijev odlično izhodišče. Kot eden največjih takoj dostopnih naborov podatkov na svetu vam bo uporaba taktik, kot je poslušanje družbenih medijev, zagotovila vpogled v vaše stranke in trg v realnem času.

Nato se naučite, kako tržniki izkoriščajo AI v marketingu za ustvarjanje vsebine, avtomatizacijo operacij in ustvarjanje močnih kampanj.

Delite S Prijatelji: