Sådan overlader du din marketingstrategi med AI-automatisering

Det intuitive samarbejde mellem kunstig intelligens (AI) og menneskelig indsats driver innovation på tværs af en række industrier såsom sundhedsvidenskab, supply chain management, fremstilling og forskning og udvikling. I forretningsverdenen ruster AI-automatisering virksomheder til at skabe effektive produkt- og marketingstrategier og forbedre driften for at øge produktiviteten.

AI automatiseringskræfter AI Marketing , som marketingfolk, ligesom dig, kan bruge til at pivotere dine kampagner problemfrit baseret på markedsindikatorer i realtid, styrke dine kundeserviceteams og vokse holistisk. Du kan oprette meget personlige marketingkampagner, der giver genlyd hos publikum, udgive indhold på optimale tidspunkter for maksimalt engagement og eksekvere målrettet annoncering problemfrit.

I denne artikel taler vi mere om AI-automatisering, hvordan det gavner organisationer, og hvad dets mest almindelige applikationer er i erhvervslivet.

Hvad er AI-automatisering?

AI-automatisering er integrationen af ​​AI med automatiseringen af ​​gentagne, regelbaserede opgaver. Denne kombination beriger regelmæssig automatisering ved at integrere AI-kapaciteter, såsom evnen til at lære og tilpasse sig fra tidligere opgaver, i processen. Det bruges på flere områder til at øge effektiviteten såsom kundeservice, fremstilling, supply chain management, e-handel, kvalitetssikring, produktdesign og mere.

AI-automatisering har revolutioneret, hvordan brands griber deres forretnings- og marketingstrategier an. AI marketing værktøjer automatiser gentagne opgaver med hastighed og effektivitet og gør dig i stand til at analysere enorme mængder data, såsom kunde- eller medarbejderfeedback og sociale samtaler, i hastighed og skala for at få den nødvendige indsigt, der kan være medvirkende til at forbedre en virksomhed.

Tag for eksempel Sprouts AI-drevne Lytning på sociale medier løsning. Værktøjet giver dig mulighed for at analysere sociale lyttedata – op til 50.000+ beskeder i sekundet og op til 600M+ beskeder om dagen – så du automatisk kan gennemsøge milliarder af datapunkter og få nøglevaremærkeindsigt inden for få sekunder. Dette sætter dig i stand til at træffe hurtigere og mere virkningsfulde beslutninger, der passer til din målgruppe og hjælper dig med at opfylde og overgå kundernes forventninger.

Hvad er intelligent automatisering (IA)?

Intelligent automatisering er blandingen af ​​AI med robotprocesautomatisering (RPA) og bruges ofte synonymt med AI-automatisering. Ved at kombinere AI-opgaver som maskinelæring (ML) og naturlig sprogbehandling (NLP) med traditionel regelbaseret automatisering håndterer intelligente automationssystemer komplekse AI-analyse at forbedre beslutningstagning og arbejdsgange.

Dette udmønter sig i strømlinet drift og forbedret produktivitet. Ved at integrere AIs kognitive evner med forståelse af big data hjælper intelligent automatisering med at forudsige resultater, så virksomheder proaktivt kan forbedre processer.

For eksempel kan intelligent automatisering bruges i e-mail-kampagner med flere trin, som en kampagne, hvor hvert trin kan automatiseres baseret på modtagerens adfærd. Dette eliminerer behovet for manuel læsning af hvert svar for yderligere handling, da det bliver automatiseret baseret på foruddefinerede forhold. Dermed gør du dig tidseffektiv, samtidig med at du muliggør kampagnestyring i stor skala.

Hvordan AI-automatisering gavner virksomheder

AI-automatisering gør det muligt for virksomheder at automatisere arbejdsgange og få handlingsorienteret indsigt gennem AI-opgaver som f.eks. følelsesanalyse så de kan foretage håndgribelige ændringer for at drive vækst. Lad os grave videre for at se fordelene ved intelligent automatisering.

1. Forbedret produktivitet

Intelligent automatisering øger teamets produktivitet, fordi den automatiserer og optimerer arbejdsgange baseret på analytiske modeller, der sikrer maksimal produktivitet. Det reducerer også besværlige, tidskrævende opgaver såsom feedback-dataanalyse ved at automatisere dem ved hjælp af maskinlæring. Dette gør det muligt for AI-værktøjer automatisk at analysere millioner af datapunkter fra adskillige datakilder på få minutter for at udtrække indsigt, som ellers ville have taget adskillige manuelle timer at fuldføre. Det reducerer også risikoen for fejlberegninger, der er almindelige, når komplekse data analyseres manuelt for mønstre og tendenser.

2. Sentiment mining

Tilsvarende bruger AI-automatiseringsværktøjer maskinlæring til automatisk at identificere sentiment i data som positiv, negativ eller neutral og derved give dig indsigt i, hvordan folk opfatter dit brand og dine tjenester. Følelsesanalyse kan også anvendes til automatisk at prioritere kundeklager, så kundeserviceteams ved, hvilke sager de skal behandle først.

I Sprout får du automatisk sentimentanalysemålinger af dit brand i form af grafer og rapporter. Disse følelsesindsigter er baseret på sociale samtaler omkring dig fra en bestemt tidslinje, fra forskellige demografiske forhold eller om forskellige emner, for at hjælpe dig med at forstå, hvordan dit produkt/brand klarer sig i offentligheden.

Dette er en afgørende fordel i betragtning af, at 44 % af virksomhedsledere mener, at sentimentanalyse er afgørende for at forstå forbrugeradfærd og allerede bruger det til at guide deres strategier, ifølge vores 2023 State of Social Media Report.

3. Omkostningseffektivitet

AI-automatisering hjælper ikke kun med produktiviteten: den giver dig også mulighed for smart at omfordele teamindsats mere strategisk. Plus, da AI-værktøjer kan overtage enorme dataanalyseprojekter på få minutter (og mere præcist end mennesker), reducerer de også omkostningerne forbundet med at identificere og rette fejl baseret på forkert indsigt.

4. Konkurrencefordel

AI-automatisering bruger avancerede opgaver som NLP til at analysere og filtrere tekst med foruddefinerede emner og nøgleord, så du kan holde styr på, hvad folk siger om dit brand og dets konkurrenter. Disse algoritmer lader dig grave yderligere i de identificerede data for at undersøge potentielle markedsdrivere.

I Sprout kan du gøre dette ved at søge Lytteadvarsler for at give dig besked om ændringer i samtalen omkring dine foretrukne lytteemner. Denne funktionalitet sikrer, at du aldrig går glip af relevante samtaler omkring dit brand eller dine konkurrenter.

Og fordi intelligent automatisering sætter dig i stand til at behandle big data fra forskellige kilder samtidigt, får du værdifuld indsigt i realtid, så du kan ændre din tilgang med det samme.

5. Skalerbarhed

I modsætning til traditionelle systemer, der kræver en stigning i teamstørrelse for at håndtere større mængder af opgaver og deres kompleksitet, efterhånden som en virksomhed vokser, håndterer intelligent automatisering de samme opgaver, mens effektiviteten bevares. Dette gør dig i stand til at skalere hurtigt og effektivt, samtidig med at du sikrer fleksibilitet i dit arbejdsmiljø.

6. Risikostyring og compliance

AI-automatisering hjælper dig med at opbygge en effektiv risikostyringsstrategi ved at identificere inflammatoriske eller følsomme kommentarer om dit brand. Dette giver dig også mulighed for at administrere din influencer marketing mere effektivt for at sikre, at dine influencers følger brandretningslinjerne. På samme måde identificerer AI-automatisering økonomisk og juridisk svig ved at scanne outliers i datamønstre for at understøtte overholdelse.

Sådan fungerer AI-automatisering

Adskillige AI-opgaver arbejder bag kulisserne for at drive AI-automatisering – herunder teknologier som f.eks navngivne enheds anerkendelse (NER) og sentimentanalyse, som er afgørende for styring af brands omdømme og kvalitetssikring . For eksempel kan disse teknologier automatisk identificere anomalier i datamønstre såsom potentielt provokerende kommentarer baseret på forudbestemte enheder og nøgleord og advare slutbrugeren. Denne evne hjælper PR-, social- og kundeserviceteams med straks at behandle sådanne kommentarer og træffe passende foranstaltninger.

Her er et kort kig på, hvad der sker bag kulisserne i en AI-automatiseringsproces, og hvordan dataingeniører bygger en model.

Trin 1: Dataindsamling

Data indsamles fra forskellige kilder såsom sociale netværk, kundefora, nyhedsartikler og undersøgelsessvar. Hvis vi opbygger en model til at identificere følelser i data og sende advarsler og meddelelser, når der registreres en inflammatorisk reaktion, indsamles data fra en lang række sociale mediesamtaler. Jo større data, jo mere nøjagtig vil modellen i sidste ende være.

Trin 2: Dataforberedelse

De indsamlede data renses ved at fjerne outliers og inkonsekvenser og formateres derefter, så de passer til AI-værktøjet, der vil blive brugt til dataanalyse.

Trin 3: Træning af modellen

Værktøjet er nu trænet med disse rene data, som er kommenteret eller mærket, så maskinlæringsalgoritmer kan identificere og forstå ordmønstre og associationer. NLP- og ordtale-taggere hjælper med tekstanalyse, mens deep learning-algoritmer sikrer, at modellen husker disse mønstre, så den kan anvendes til lignende dataanalyse i fremtiden.

Resultaterne valideres mod testdataene, og cyklussen gentages, indtil resultaterne er optimale.

---

28 bibelsk betydning

---

Trin 4: Databehandling

AI-værktøjet kan nu behandle data som social lytning eller kundefeedback og vil hurtigt opfange @omtaler og nøgleord, det er blevet trænet til at identificere. Modellen er yderligere forfinet, så den er specifik for din virksomhed og branche.

For eksempel, hvis modellen opfanger et opslag, der overtræder retningslinjer for sociale medier, ved at opdage negative ord, der er indbygget i dens ordforråd, vil den automatisk foretage foruddefinerede handlinger såsom at skjule indlægget, begrænse dets rækkevidde og advare administratoren gennem meddelelser.

Trin 5: Kontinuerlig læring

Neurale netværk hjælper AI-værktøjet med at være i kontinuerlig læringstilstand, så det husker resultaterne og bemærkelsesværdige datapunkter fra hver dataanalysecyklus. Det vil også automatisk tilføje nye ord og @omtaler til sit ordforråd fra alle friske data, det analyserer. Dette gør det smartere, hurtigere og mere effektivt med tiden.

Hvad er anvendelserne af AI-automatisering?

Fra at påvirke det indhold, vi ser på vores foretrukne streamingkanaler, til at berige patientpleje og gæstfrihed, er der masser af anvendelser af AI-automatisering.

Lad os dykke ned i nogle af dem i detaljer.

Markedsføring og annoncering

Et af de vigtigste bidrag fra AI-automatisering til markedsføring er at hente indsigt fra samtaleanalyse og forbedring af virksomhedens effektivitet gennem software som RPA og Business Process Management (BPM). Virksomheder har i dag adgang til innovative markedsundersøgelser metoder, der kan bringe nøgleindsigt inden for få minutter, sammenlignet med traditionelle tidskrævende tilgange som skriftlige undersøgelser og fokusgrupper.

Disse indsigter hjælper brands med at personliggøre indhold til markedsføring og annoncering. De tjener også til at påvirke andre afdelinger, herunder produkt eller PR, for at øge brand engagement og sikre vækst.

Robotisk procesautomatisering

RPA-software bruges til at automatisere regelbaserede opgaver (såsom rapportgenerering) og til at drive marketing automation som at opsætte automatiske arbejdsgange for udgivelse af indhold. Denne evne er afgørende for at hjælpe eksterne teams med at samarbejde bedre med større gennemsigtighed i arbejdsgange.

For eksempel Sprouts Optimal Send Times-funktion, drevet af vores ViralPost® teknologi , identificerer de bedste sendetider for at sende dit indhold på en bestemt dag. Muligheden beregner en liste over foreslåede tidspunkter baseret på engagementsfaktorer for at optimere rækkevidden af ​​dit indhold, så du kan sikre, at din indsats er resultatdrevet.

Business Process Management

BPM hjælper med automatisk at analysere, hvilke metoder der er optimale på forskellige stadier i et projekts godkendelsescyklus, så de kan replikeres for at nå det ønskede resultat. Dette kræver, at softwaren identificerer en effektiv strategi, skaber en processtyringsmodel og derefter analyserer og måler effektiviteten af ​​denne model.

En almindelig anvendelse af BPM er i indkøb . BPM-drevet AI-automatisering automatiserer hele købsprocessen, som involverer faser såsom oprettelse af en indkøbsordre, dens godkendelse, behandling, levering og betaling.

Kundeoplevelse

AI-automatiseringsværktøjer kan forudsige kundernes behov ved at analysere demografiske og adfærdsmæssige tendenser i historiske data, så du kan forudse markedsgab og handle i overensstemmelse hermed. Du er også i stand til at strømline kundeinteraktioner på tværs af forskellige kanaler såsom dit websted, sociale medier, app og fysiske butikker for at give en problemfri oplevelse.

Når alle disse elementer kommer sammen, tjener de til at forbedre din helhed kundeoplevelse og mærketilfredshed.

Kunde service

Intelligent automatisering muliggør kundeservice AI så teams kan identificere almindelige problemer og ofte stillede spørgsmål til programmering af regler chatbots og virtuelle assistenter. Disse værktøjer er kritiske i spidsbelastningsperioder med høje serviceanmodninger, da de kan håndtere en lang række forespørgsler effektivt og hurtigt. Til gengæld reducerer denne AI-drevne tilgang ventetider og giver dig mulighed for at tilbyde kundesupport 24/7, mens du sikrer, at dine kundeserviceteams ikke er udbrændte.

Hvis det virker skræmmende at inkorporere en virtuel assistent på din sociale kanal eller dit websted, så overvej at begynde med en regelbaseret en for at berige din eksisterende kundeplejetilgang. Sprouts regelbaserede Botbygger hjælper dig med at kortlægge et konverteringstræ for hvert spørgsmål og svar mellem dig og kunden. Derudover kan du træne din chatbot til at flytte samtalen til et live kundeserviceteam, når anmodningen bliver for kompleks.

Samtale AI

AI-automatiseringsværktøjer gør det muligt for virksomheder at forstå kundedata kontekstuelt gennem konversations-AI . Disse værktøjer husker de tidligere interaktioner med en bruger ved at analysere tonen i deres svar og identificere dem som positive eller negative. De hjælper dig derefter med at anvende disse indsigter i en igangværende samtale, så du kan tilpasse dine svar baseret på de opfattede følelser hos kunden. Denne personalisering beriger kvaliteten af ​​interaktionen og gør dig mere mindeværdig for brugeren.

AI-automatisering er også afgørende for at forstå og udvikle stemmebaserede systemer, hvilket muliggør talegenkendelse, realtidstransskription og stemmegenerering for at efterligne menneskelignende talte svar for lettere interaktioner. Siri og Alexa er almindelige eksempler på konversations-AI.

Fremtiden for intelligent automatisering

AI-automatisering hjælper virksomheder på tværs af brancher med at innovere og udnytte nyere markedssegmenter. Det hjælper dem med at øge markedsandele og geografisk rækkevidde, udforske nye produktinnovationer og optimere omkostningerne. Så uanset om du ønsker at mestre konkurrencedygtig benchmarking, forbedre din indholdsstrategi eller opbygge dit brands omdømme mere strategisk, omfavn kraften i intelligent automatisering for at bane den bedste vej fremad.

Se hvordan Sprout er AI og automatisering kan hjælpe dig med at forbedre din forretning.

Del Med Dine Venner: