Kunstig intelligens-drevne analyseværktøjer gennemgår massive datasæt for at identificere mønstre, trends og indsigter, som mennesker kan overse – hvilket giver brands en klar konkurrencefordel ved at gøre strategisk beslutningstagning nemmere og forbedre kundeoplevelserne. Sprout's 2023 State of Social Media rapport bekræfter disse fordele, hvor 9 ud af 10 virksomhedsledere anerkender AIs uundværlige rolle i at forbedre markedets konkurrenceevne, forstå kundernes præferencer og drive innovation. Disse ledere forventer også, at deres virksomheder vil øge investeringerne i kunstig intelligens til markedsføring i de næste tre år.



Inkorporering af AI-teknologier i forretningsdrift optimerer ydeevnen og skubber organisationer i retning af succes og bæredygtighed. For langsigtet succes kan virksomheder stå over for udfordringer, når de implementerer denne teknologi på grund af manglende forståelse og organisatorisk erfaring med AI.



I denne artikel vil vi undersøge, hvad AI-indsigt præcis er, hvordan de fungerer, og hvordan de anvendes praktisk til at udvikle forskellige industrier.

Hvad er AI-indsigt?

AI-indsigt er viden og forståelse opnået ved at analysere komplekse datasæt ved hjælp af AI. Denne proces involverer en kombination af maskinelæring (ML), naturlig sprogbehandling (NLP) og AI datavisualiseringsteknikker (diagrammer, grafer, dashboards , varmekort osv.) for at gøre dataene mere tilgængelige.

Visualiseringen hjælper strateger med at finde skjulte mønstre, tendenser og sammenhænge. Organisationer bruger AI værktøjer at filtrere big data til handlingsorienteret intelligens for at understøtte bedre beslutningstagning og strategier.

Fordele ved at bruge AI til at generere dataindsigt

AI-analyse tilbyder mange fordele, såsom at se skjulte tendenser i store datasæt, forudsige fremtidig markedsadfærd, analysere kundestemninger, træffe beslutninger hurtigere og skabe personlige oplevelser.

Lettere beslutningstagning

AI-indsigt bevæbner beslutningstagere med omfattende dataanalyse i realtid, hvilket reducerer afhængigheden af ​​gætværk og intuition. AI'en behandler og analyserer data fra forskellige kilder samtidigt med en hastighed og skala, der er uopnåelig af menneskelig indsats alene. Som sådan kan indsigterne give dig et dybdegående overblik over markedet, kunder og konkurrenter.



1212 betyder kærlighed

Forudsigelse af fremtidige tendenser

AI-indsigt giver mulighed for at forudsige fremtidige tendenser og kundeadfærd gennem mønstergenkendelse i data. Ved at analysere historisk information kan AI-værktøjer forudsige resultater, hvilket giver et klart overblik over kundernes præferencer og potentielle markedsskift. Denne evne giver dig mulighed for at justere dine strategier proaktivt og forblive konkurrencedygtig. Det er bemærkelsesværdigt, at 45 % af virksomhedsledere anerkender prædiktiv analyse som AI's mest værdifulde marketingværktøj, hvilket giver mulighed for præcise forudsigelser af fremtidig kundeadfærd.

Skabe bedre kundeoplevelser

Hemmeligheden bag at fængsle dine kunder er at forstå deres ønsker, forventninger og opfattelser af dit brand og derefter omdanne disse følelser til oplevelser, folk elsker. For eksempel kan du forudse kundernes behov og måle meninger igennem lytte til sociale medier at overvåge snakken omkring dit brand eller konkurrence. Dette giver dig mulighed for proaktivt at skræddersy dine tilbud og marketingkommunikation. En undersøgelse foretaget af Boston Consulting Group viste, at virksomheder, der bruger AI-indsigt til personalisering, opnåede salgsgevinster på 6-10 %, hvilket er to til tre gange større end dem, der ikke bruger AI.

Hvordan AI-indsigt hjælper virksomheder

Lad os undersøge, hvordan AI-indsigt hjælper industrier med at styrke forretningsstrategier, imødekomme markedsbehov og øge brandloyalitet.



AI-indsigt til bilindustrien

AI-indsigt forbedrer bilproducenternes forståelse af forbrugernes stemning, markedstendenser og produktfeedback. Gennem social lytning og tekstmining kan virksomheder skræddersy deres design, funktioner og marketingstrategier for at imødekomme forbrugernes krav, hvilket øger kundetilfredsheden og loyaliteten.

For eksempel kan en bilproducent bruge anmeldelse og AI-drevet sentimentanalyse til at måle globale forbrugerreaktioner på produkttilbagekaldelser. Denne dybtgående undersøgelse kan afsløre betydelige regionale forskelle i opfattelse og muliggøre målrettede, kulturelt følsomme krisestyringsstrategier.

AI-indsigt til bankvirksomhed

I banksektoren er AI-indsigt afgørende for afsløring af svindel. Men de er også almindeligt brugt i kundeservice og personalisering af bankløsninger. Ved at analysere transaktionsdata og kundefeedback kan banker forbedre deres sikkerhed og tilbyde tjenester, der virkelig hjælper deres kunder.

numerologi 333 betyder

Lad os som et eksempel se på en bank, der ønsker at forbedre sin kundeservice. Banken kan bruge AI-drevet sentimentanalyse til at dykke dybt ned i kundefeedback, indsamlet gennem lyttekampagner på sociale medier. Denne omfattende analyse, som kan udføres på flere sprog, hjælper banken med at identificere væsentlige forbedringsområder, såsom mobilbank, gebyrer og filialtjenester. Indsigten kan hjælpe banken med at igangsætte målrettede reformer, såsom at revidere hjemmesideoplevelsen eller forbedre filialdriften for at øge kundetilfredsheden og loyaliteten.

AI-indsigt til callcentre

Brug af AI-indsigt i callcenterdrift kan øge effektiviteten og lokalisere problemområder. For eksempel kan et mobilselskab bruge AI-drevet sentimentanalyse til at tackle kundeafgang ved at integrere tekstanalyse med deres callcentersoftware. Denne tilgang konverterer opkaldstaledata til tekst til sentimentanalyse i realtid, hvilket muliggør proaktiv identifikation af kunder med risiko for at forlade. Ved at tilbyde rettidige beslutninger og incitamenter kan luftfartsselskabet reducere sin churn rate, forbedre agenteffektiviteten og den overordnede kundetilfredshed.

AI-indsigt til økonomi

AI-indsigt spiller en rolle i forståelsen af ​​markedsdynamikken og forbedrer strategisk planlægning i den finansielle industri. For eksempel kan en hedgefond forbedre sin handelsstrategi ved at anvende real-time sentimentanalyse og enhedsudvinding til at analysere den internationale markedsstemning. Dette involverer behandling af omfattende data fra forskellige kilder, herunder nyheder på flere sprog, der er relevante for dets globale operationer. Hedgefonden kan integrere markedsstemning direkte i sine handelsmodeller ved at udvikle et sofistikeret dashboard til at sammenligne markedsstemning med aktiekurser og optimere sin beslutningsproces.

AI-indsigt til regeringen

Regeringer kan bruge AI-indsigt til at forbedre offentlige tjenester og politikker og engagere sig i lokalsamfund. For eksempel kan forudsigende analyser hjælpe regeringen med at forudse flaskehalse i den offentlige service, allokere ressourcer effektivt og minimere nedetider. Samtidig kan tekstanalyse overvåge offentlige bekymringer på sociale medier. Hjælper med at overvåge, analysere og udtrække indsigt fra offentlighedens følelser. Denne tilgang kan hjælpe embedsmænd med at identificere lignende klager eller ros og finde områder, der kræver øjeblikkelig opmærksomhed.

AI-indsigt for sundhed og farma

AI giver værdifuld indsigt, der væsentligt forbedrer patientpleje og lægemiddeludvikling i sundheds- og farmaceutiske sektorer ved effektivt at strukturere komplekse medicinske data. Et eksempel kunne være et hospitalsnetværk, der udnytter NLP-baseret tekstanalyse til at transformere ustrukturerede EMR-statusnotater til søgbare og organiserede data. Denne tilgang hjælper hospitalet med at udvinde brugbar indsigt om medicineffektivitet og patientresultater. Ved at anvende anerkendelse af navngivne enheder kunne hospitalet analysere detaljerede oplysninger om medicin, doseringer og patientresponser, hvilket forbedrer patientbehandlingens præcision.

AI-indsigt til gæstfrihed

AI-indsigt har potentialet til at revolutionere gæstfrihedsindustrien og give virksomhederne mulighed for at imødekomme gæsternes præferencer på en mere personlig måde. En af de vigtigste nyskabelser på dette område er den semantiske analyse af hotelanmeldelser, der tilbyder meget skræddersyede anbefalinger til rejsende. Selvom traditionelle femstjernede vurderinger er almindeligt anerkendte, kan de ofte ikke fange individuelle gæsters unikke behov.

Ved semantisk at analysere tekstbaserede anmeldelser kunne en hotelanmeldelsesaggregator udvikle en 'smart' søgefunktion, der gør det muligt at filtrere hoteller baseret på specifikke egenskaber såsom morgenmadskvalitet, internethastighed eller nærhed til nattelivet, hvilket er direkte tilpasset den rejsendes præferencer. Denne tilgang går ud over generiske vurderinger for at give tilpassede hotelanbefalinger, forbedre gæsteudvælgelsesprocessen og gøre det muligt for folk at få mere personlige rejseoplevelser.

AI-indsigt til kvantitativ handel

AI-indsigt transformerer kvantitativ handel ved at udnytte unikke datakilder, såsom medarbejderfeedback, til at forudsige virksomhedens præstationer. For eksempel kan en hedgefond analysere medarbejdernes følelser på platforme som Indeed og Glassdoor og teoretisere, at interne følelser forudsiger markedstendenser. Sofistikeret sentimentanalyse giver fonden mulighed for at kategorisere medarbejderanmeldelser og afsløre tendenser i virksomhedens sundhed og potentiale. Denne tilgang bruger ukonventionelle data til at give handlende en fordel, hvilket giver en ny vinkel på investeringsstrategier.

818 nummerbetydning

AI-indsigt til markedsundersøgelser

AI-indsigt revolutionerede markedsundersøgelser, hvilket gjorde det muligt for marketingfolk hurtigt at udtrække værdifuld konkurrenceindsigt fra en stor forbrugerbase. Overvej et nyt sundt snackmærke, der analyserer tusindvis af forbrugerundersøgelser og åbne svar om snackpræferencer og mærkegenkendelse. Gennem AI-drevet dataudtræk kan brandet hurtigt kategorisere svar, udpege nøgletemaer og identificere nævnte brands. Denne analyse giver nykommeren præcis markedspositioneringsindsigt, herunder identifikation af indirekte konkurrenter som essentielle grøntsager. Med denne viden kan virksomheden strategisk fokusere sin marketing- og produktpositioneringsindsats for at maksimere succesen på sine kernemarkeder.

845 nummer

Forstå, hvordan AI-indsigt genereres

Som du kan se, bruger mange industrier AI til følelsesanalyse at give en dybdegående forståelse af deres kundeadfærd. Som et eksempel vil dette afsnit lede dig gennem, hvordan AI behandler numeriske og tekstmæssige data for at give dig bedre kundeindsigt.

Trin 1: Dataindsamling

Det første trin involverer indsamling af data til analyse. Dette kan være opslag på sociale medier, kundeanmeldelser, undersøgelser, kundeplejelogfiler, NPS-score og e-mails. Målet er at samle et omfattende datasæt, der afspejler målgruppens følelser og meninger om dit brand eller produkt. Dataene kan uploades direkte via API'er eller manuelt indtastes som CSV-filer.

Lad os for eksempel sige, at vi ønskede at forstå folks følelser omkring Sprout Social på tværs af sociale medier og anmeldelsesplatforme.

Et X (tidligere Twitter) indlæg fra en fan af Sprout Social's AI Assist

Et LinkedIn-opslag fra en Sprout Social-medarbejder, der beskriver den positive arbejdskultur.

Trin 2: Databehandling

Når det er indsamlet, behandler AI-værktøjet teksten eller numeriske data ved hjælp af AI- og ML-algoritmer, der er skræddersyet til at fortolke og analysere den specifikke datatype. Til tekst bruger værktøjet underopgaver som NLP og tekstanalyse til at forstå sproget og konverterer sætninger til strukturerede formater, som maskiner kan arbejde med. Den forstår også emojis. Dette gør det muligt for AI-værktøjet at udføre opgaver som sentiment mining, sprogoversættelse eller tekstgenerering ved at finde mønstre og relationer i dataene. Numeriske data behandles ved hjælp af statistiske og ML-modeller, der kan identificere tendenser, klassificere data i kategorier eller forudsige fremtidige værdier.

De neurale netværk (NN'er) i disse værktøjer hjælper dem med at lære af de data, de analyserer, og justere deres parametre for at imødekomme ny information. Denne kontinuerlige læringstilstand forbedrer nøjagtigheden over tid.

I Sprout Social-eksemplet ville AI bruge NLP og tekstanalyse til at dechifrere komplekse sprognuancer, emojis og følelser i indlæg og anmeldelser på sociale medier – og transformere den åbne feedback til strukturerede data.

55555 nummer

Trin 3: Dataanalyse

Værktøjet analyserer de behandlede data ved at udvælge vigtige dele eller mønstre, som det er trænet i at genkende fra forbehandlede, mærkede datasæt. For tekst kan dette være ting som tonen i en besked eller de vigtigste emner, der diskuteres. Med tal kan det se efter trends eller usædvanlige mønstre. AI'en bruger specielle algoritmer til at gennemsøge disse data og lære af dem, og forbedre sine opgaver over tid ved at justere de interne regler for at reducere fejl.

For Sprout Social-sagen bliver de strukturerede data analyseret for at afsløre fremherskende temaer, såsom følelser og kundebekymringer. Dette trin er vigtigt for at forstå det bredere følelseslandskab, der identificerer styrker og potentielle områder for serviceforbedring baseret på den kollektive feedback.

Trin 4: Visualisering af dataene

Datavisualisering er det sidste trin, der involverer, at værktøjet transformerer dataene til intuitive grafer og diagrammer, hvilket gør det lettere at fordøje og forstå. Visualisering hjælper dig med at identificere tendenser og outliers i dataene og tilbyder en detaljeret visning, der kan påvirke beslutningstagning. For Sprout Social kan dette betyde en graf, der sporer sentimentstendenser eller sammenligner serviceopfattelser på tværs af forskellige demografiske grupper. Disse visualiseringer giver en klar, overskuelig forståelse af, hvordan brandet opfattes, hvilket gør det muligt for Sprout Social at træffe informerede beslutninger om serviceforbedringer eller marketingstrategier.

Sprout Socials sentimentanalyseværktøjer viser negative og positive sentimentresultater og identificerer sentimenttendenser på tværs af tidslinjer

Fremtiden for AI-adoption

På trods af AI's evne til at gennemskue og give mening i store datasæt og producere handlingsvenlig indsigt, er det kun 20 % af strateger udnytte AI-relaterede værktøjer, såsom ML eller NLP, inden for deres strategier. Dette fremhæver et væld af uudnyttet potentiale, hvor AI's muligheder kan forbedre forretningsstrategier, hvilket giver brugere mulighed for at innovere og skabe gode kundeoplevelser.

For at inkorporere AI-indsigt i din egen marketingstrategi er data på sociale medier et glimrende udgangspunkt. Som et af verdens største let tilgængelige datasæt vil brug af taktikker som lytning på sociale medier give dig realtidsindsigt i dine kunder og marked.

Dernæst skal du lære, hvordan marketingfolk udnytter AI i markedsføring at generere indhold, automatisere operationer og skabe kraftfulde kampagner.

Del Med Dine Venner: