Alati za analitiku vođeni umjetnom inteligencijom prebiru po ogromnim skupovima podataka kako bi identificirali obrasce, trendove i uvide koje bi ljudi mogli previdjeti—omogućujući markama jasnu konkurentsku prednost olakšavajući donošenje strateških odluka i poboljšavajući iskustva kupaca. Sproutova Izvješće o stanju društvenih medija za 2023 potvrđuje te prednosti, s 9 od 10 poslovnih lidera koji priznaju nezamjenjivu ulogu umjetne inteligencije u poboljšanju tržišne konkurentnosti, razumijevanju preferencija kupaca i pokretanju inovacija. Ti čelnici također očekuju da će njihove tvrtke povećati ulaganja u AI za marketing u sljedeće tri godine.



Uključivanje AI tehnologija u poslovne operacije optimizira izvedbu i gura organizacije prema uspjehu i održivosti. Za dugoročni uspjeh, tvrtke se mogu suočiti s izazovima pri implementaciji ove tehnologije zbog nedostatka razumijevanja i organizacijskog iskustva s umjetnom inteligencijom.



U ovom ćemo članku istražiti što su točno AI uvidi, kako funkcioniraju i kako se praktično primjenjuju za napredak različitih industrija.

Što su AI uvidi?

AI uvidi su znanje i razumijevanje stečeno analizom složenih skupova podataka pomoću AI. Ovaj proces uključuje kombinaciju strojno učenje (ML), obrada prirodnog jezika (NLP) i AI tehnike vizualizacije podataka (grafikoni, grafikoni, nadzorne ploče , toplinske karte itd.) kako bi podaci bili dostupniji.

Vizualizacija pomaže stratezima pronaći skrivene obrasce, trendove i korelacije. Organizacije koriste AI alati za filtriranje velikih podataka u djelotvornu inteligenciju za podršku boljem donošenju odluka i strategijama.

000 anđeoski broj

Prednosti korištenja umjetne inteligencije za generiranje uvida u podatke

AI analitika nudi mnoge prednosti, kao što je uočavanje skrivenih trendova u velikim skupovima podataka, predviđanje budućih tržišnih ponašanja, analiza raspoloženja kupaca, brže donošenje odluka i stvaranje personaliziranih iskustava.

Lakše donošenje odluka

AI uvidi naoružavaju donositelje odluka sveobuhvatnom analizom podataka u stvarnom vremenu, smanjujući oslanjanje na nagađanja i intuiciju. Umjetna inteligencija obrađuje i analizira podatke iz različitih izvora istovremeno brzinom i razmjerom nedostižnim samo ljudskim naporima. Kao takvi, uvidi vam mogu dati dubinski uvid u tržište, kupce i konkurente.



Predviđanje budućih trendova

Uvidi AI daju moć predviđanja budućih trendova i ponašanja kupaca putem prepoznavanja uzoraka u podacima. Analizom povijesnih informacija, AI alati mogu predvidjeti ishode, nudeći jasan pogled na preferencije kupaca i potencijalne promjene na tržištu. Ova vam sposobnost omogućuje da proaktivno prilagodite svoje strategije i ostanete konkurentni. Naime, 45% poslovnih vođa prepoznaje prediktivnu analitiku kao najvrjedniji marketinški alat umjetne inteligencije, koji omogućuje precizno predviđanje budućeg ponašanja kupaca.

Stvaranje boljih korisničkih iskustava

Tajna osvajanja vaših kupaca je u razumijevanju njihovih želja, očekivanja i percepcije vašeg brenda, zatim pretvaranju tih osjećaja u iskustva koja ljudi vole. Na primjer, možete predvidjeti potrebe kupaca i procijeniti mišljenja slušanje društvenih medija za praćenje razgovora oko vašeg brenda ili konkurencije. To vam omogućuje da proaktivno prilagodite svoje ponude i marketinšku komunikaciju. Studija koju je proveo Boston Consulting Group otkrila je da su tvrtke koje koriste AI uvide za personalizaciju ostvarile dobitke od prodaje od 6-10%, što je dva do tri puta više od onih koje ne koriste AI.

Kako AI uvidi pomažu tvrtkama

Istražimo kako uvidi umjetne inteligencije pomažu industrijama da ojačaju poslovne strategije, zadovolje potrebe tržišta i povećaju lojalnost brendu.



Uvidi AI za automobilsku industriju

AI uvidi poboljšavaju razumijevanje proizvođača automobila o raspoloženju potrošača, tržišnim trendovima i povratnim informacijama o proizvodima. Kroz društveno slušanje i rudarenje teksta, tvrtke mogu prilagoditi svoje dizajne, značajke i marketinške strategije kako bi zadovoljile zahtjeve potrošača, povećavajući zadovoljstvo i lojalnost kupaca.

Na primjer, proizvođač automobila može koristiti recenziju i analizu raspoloženja vođenu umjetnom inteligencijom kako bi procijenio globalne reakcije potrošača na povlačenje proizvoda. Ovo dubinsko istraživanje može otkriti značajne regionalne razlike u percepciji i omogućiti ciljane, kulturno osjetljive strategije upravljanja krizom.

Uvidi AI za bankarstvo

U bankarskom sektoru, uvidi umjetne inteligencije ključni su za otkrivanje prijevara. Ali također se često koriste u službi za korisnike i personalizaciji bankarskih rješenja. Analizom transakcijskih podataka i povratnih informacija klijenata, banke mogu poboljšati svoju sigurnost i ponuditi usluge koje uistinu pomažu njihovim klijentima.

Kao primjer, pogledajmo banku koja želi poboljšati svoju korisničku uslugu. Banka može upotrijebiti analizu raspoloženja vođenu umjetnom inteligencijom kako bi dublje proučila povratne informacije klijenata prikupljene putem kampanja slušanja na društvenim mrežama. Ova sveobuhvatna analiza, koja se može provesti na više jezika, pomaže banci identificirati bitna područja poboljšanja, kao što su mobilno bankarstvo, naknade i usluge podružnica. Uvidi mogu pomoći banci da započne ciljane reforme, kao što je preuređenje doživljaja web stranice ili poboljšanje poslovanja podružnica kako bi se povećalo zadovoljstvo i lojalnost klijenata.

Uvidi AI za pozivne centre

Korištenje AI uvida u rad pozivnog centra može povećati učinkovitost i odrediti problematična područja. Na primjer, mobilni operater može upotrijebiti analizu raspoloženja vođenu umjetnom inteligencijom za rješavanje odljeva korisnika integracijom tekstualne analitike sa svojim softverom pozivnog centra. Ovaj pristup pretvara glasovne podatke poziva u tekst za analizu raspoloženja u stvarnom vremenu, omogućujući proaktivnu identifikaciju klijenata kojima prijeti odlazak. Nudeći pravovremena rješenja i poticaje, prijevoznik može smanjiti stopu odlaska, poboljšati učinkovitost agenta i opće zadovoljstvo korisnika.

Uvidi AI za financije

Uvidi AI igraju ulogu u razumijevanju dinamike tržišta i poboljšanju strateškog planiranja u financijskoj industriji. Na primjer, hedge fond može poboljšati svoju strategiju trgovanja korištenjem analize sentimenta u stvarnom vremenu i izdvajanja entiteta za analizu međunarodnog tržišnog sentimenta. To uključuje obradu opsežnih podataka iz različitih izvora, uključujući vijesti na više jezika relevantne za njezino globalno poslovanje. Hedge fond može integrirati raspoloženje tržišta izravno u svoje modele trgovanja razvijanjem sofisticirane nadzorne ploče za usporedbu raspoloženja tržišta s cijenama dionica, optimizirajući svoj proces donošenja odluka.

Uvidi AI za vladu

Vlade mogu koristiti uvide umjetne inteligencije za poboljšanje javnih usluga i politika te za suradnju sa zajednicama. Na primjer, prediktivna analitika može pomoći vladi da predvidi uska grla javnih usluga, učinkovito rasporedi resurse i minimizira vrijeme prekida usluge. Istodobno, tekstualna analitika može pratiti zabrinutost javnosti na društvenim medijima. Pomaže u praćenju, analizi i izvlačenju uvida iz javnog raspoloženja. Ovaj pristup može pomoći službenicima da prepoznaju slične pritužbe ili pohvale i pronađu područja koja zahtijevaju trenutnu pozornost.

Uvidi AI za zdravlje i farmaciju

AI pruža vrijedne uvide koji značajno poboljšavaju skrb o pacijentima i razvoj lijekova u zdravstvenom i farmaceutskom sektoru učinkovitim strukturiranjem složenih medicinskih podataka. Primjer bi mogla biti bolnička mreža koja koristi tekstualnu analitiku temeljenu na NLP-u za pretvaranje nestrukturiranih EMR bilješki o napretku u pretražive i organizirane podatke. Ovaj pristup pomaže bolnici da izvuče djelotvorne uvide o učinkovitosti lijekova i ishodima za pacijente. Primjenom prepoznavanja imenovanih entiteta, bolnica bi mogla analizirati detaljne informacije o lijekovima, dozama i odgovorima pacijenata, povećavajući preciznost njege pacijenata.

anđeo broj 814

Uvidi AI za ugostiteljstvo

Uvidi AI imaju potencijal revolucionirati ugostiteljsku industriju, osnažujući tvrtke da udovolje željama gostiju na personaliziraniji način. Jedna od ključnih inovacija u ovom području je semantička analiza recenzija hotela koja putnicima nudi vrlo skrojene preporuke. Iako su tradicionalne ocjene s pet zvjezdica široko priznate, one često ne uspijevaju obuhvatiti jedinstvene potrebe pojedinačnih gostiju.

Semantičkom analizom tekstualnih recenzija, agregator hotelskih recenzija mogao bi razviti 'pametnu' značajku pretraživanja koja omogućuje filtriranje hotela na temelju specifičnih atributa kao što su kvaliteta doručka, brzina interneta ili blizina noćnog života, usklađujući se izravno s preferencijama putnika. Ovaj pristup nadilazi generičke ocjene kako bi pružio prilagođene preporuke za hotele, poboljšavajući proces odabira gostiju i omogućavajući ljudima personaliziranije iskustvo putovanja.

Uvidi AI za kvantitativno trgovanje

Uvidi AI transformiraju kvantitativno trgovanje iskorištavanjem jedinstvenih izvora podataka, kao što su povratne informacije zaposlenika, za predviđanje uspješnosti tvrtke. Na primjer, hedge fond može analizirati raspoloženja zaposlenika na platformama kao što su Indeed i Glassdoor, teoretizirajući da interni osjećaji predviđaju tržišne trendove. Sofisticirana analiza raspoloženja omogućuje fondu da kategorizira ocjene zaposlenika, otkrivajući trendove u zdravlju i potencijalu tvrtke. Ovaj pristup koristi nekonvencionalne podatke kako bi trgovcima dao prednost, nudeći nov pogled na investicijske strategije.

Uvidi AI za istraživanje tržišta

Uvidi umjetne inteligencije revolucionirali su istraživanje tržišta, omogućujući trgovcima da brzo izvuku vrijedne uvide o konkurentnosti iz velike baze potrošača. Razmislite o novom brendu zdravih grickalica, analizirajući tisuće anketa potrošača i otvorenih odgovora o preferencijama grickalica i prepoznatljivosti brenda. Putem ekstrakcije podataka vođene umjetnom inteligencijom, robna marka može brzo kategorizirati odgovore, odrediti ključne teme i identificirati spomenute marke. Ova analiza novopridošlicama nudi precizne uvide u pozicioniranje na tržištu, uključujući identificiranje neizravnih konkurenata poput osnovnog povrća. S tim znanjem tvrtka može strateški usmjeriti svoje napore u marketingu i pozicioniranju proizvoda kako bi maksimizirala uspjeh na svojim glavnim tržištima.

Razumijevanje načina na koji se generiraju AI uvidi

Kao što vidite, mnoge industrije koriste AI za analiza sentimenta kako bi pružili dubinsko razumijevanje ponašanja svojih kupaca. Kao primjer, ovaj odjeljak će vas provesti kroz način na koji AI obrađuje numeričke i tekstualne podatke kako bi vam pružio bolji uvid u kupce.

Korak 1: Prikupljanje podataka

Prvi korak uključuje prikupljanje podataka za analizu. To mogu biti postovi na društvenim mrežama, recenzije kupaca, ankete, dnevnici brige o korisnicima, NPS rezultati i e-poruke. Cilj je prikupiti sveobuhvatan skup podataka koji odražava osjećaje i mišljenja ciljne publike o vašem brendu ili proizvodu. Podaci se mogu učitati izravno putem API-ja ili ručno unijeti kao CSV datoteke.

Na primjer, recimo da smo htjeli razumjeti mišljenje ljudi o Sprout Socialu na društvenim medijima i platformama za recenzije.

X (bivši Twitter) post obožavatelja Sprout Sociala's AI Assist

LinkedIn post zaposlenika Sprout Sociala koji opisuje pozitivnu radnu kulturu.

Korak 2: Obrada podataka

Nakon prikupljanja, AI alat obrađuje tekstualne ili numeričke podatke pomoću AI i ML algoritama prilagođenih za tumačenje i analizu određene vrste podataka. Za tekst, alat koristi podzadatke kao što su NLP i analiza teksta za razumijevanje jezika, pretvarajući rečenice u strukturirane formate s kojima strojevi mogu raditi. Također razumije emojije. To alatu s umjetnom inteligencijom omogućuje obavljanje zadataka poput istraživanja osjećaja, prijevoda jezika ili generiranja teksta pronalaženjem uzoraka i odnosa unutar podataka. Numerički podaci obrađuju se pomoću statističkih i ML modela koji mogu identificirati trendove, klasificirati podatke u kategorije ili predvidjeti buduće vrijednosti.

Neuronske mreže (NN) u ovim alatima pomažu im u učenju iz podataka koje analiziraju i prilagođavanju svojih parametara za prilagodbu novim informacijama. Ovaj kontinuirani način učenja poboljšava točnost tijekom vremena.

U primjeru Sprout Social, AI bi koristio NLP i analizu teksta za dešifriranje složenih jezičnih nijansi, emojija i osjećaja unutar objava i recenzija na društvenim mrežama – pretvarajući otvorene povratne informacije u strukturirane podatke.

Korak 3: Analiza podataka

Alat analizira obrađene podatke odabirom važnih dijelova ili uzoraka koje je obučen prepoznati iz prethodno obrađenih, označenih skupova podataka. Za tekst, to mogu biti stvari poput tona poruke ili glavnih tema o kojima se razgovaralo. S brojevima može tražiti trendove ili neobične uzorke. Umjetna inteligencija koristi posebne algoritme za probiranje tih podataka i učenje iz njih, poboljšavajući svoje zadatke tijekom vremena prilagodbom internih pravila kako bi se smanjile pogreške.

Za slučaj Sprout Social, strukturirani podaci se analiziraju kako bi se otkrile prevladavajuće teme, kao što su tonovi osjećaja i zabrinutosti kupaca. Ovaj je korak važan za razumijevanje šireg krajolika osjećaja identificirajući prednosti i potencijalna područja za poboljšanje usluge na temelju kolektivnih povratnih informacija.

Korak 4: Vizualizacija podataka

Vizualizacija podataka posljednji je korak koji uključuje pretvaranje podataka pomoću alata u intuitivne grafikone i dijagrame, što ih čini lakšim za probavu i razumijevanje. Vizualizacija vam pomaže identificirati trendove i odstupanja u podacima, nudeći detaljan prikaz koji može utjecati na donošenje odluka. Za Sprout Social to bi moglo značiti grafikon koji prati trendove raspoloženja ili uspoređuje percepcije usluga u različitim demografskim skupinama. Ove vizualizacije pružaju jasno, na prvi pogled razumijevanje kako se marka percipira, omogućujući Sprout Socialu donošenje informiranih odluka o poboljšanju usluge ili marketinškim strategijama.

Alati za analizu raspoloženja tvrtke Sprout Social prikazuju negativne i pozitivne rezultate raspoloženja i identificiraju trendove raspoloženja kroz vremenske trake

Budućnost usvajanja umjetne inteligencije

Unatoč sposobnosti umjetne inteligencije da pregleda i shvati velike skupove podataka i proizvede djelotvorne uvide, samo 20% stratega iskoristiti alate povezane s umjetnom inteligencijom, kao što su ML ili NLP, unutar svojih strategija. Ovo naglašava bogatstvo neiskorištenog potencijala, gdje sposobnosti umjetne inteligencije mogu poboljšati poslovne strategije, dajući korisnicima priliku za inovacije i stvaranje sjajnih korisničkih iskustava.

88 kinesko značenje

Za uključivanje AI uvida u vlastitu marketinšku strategiju, podaci društvenih medija izvrsna su polazna točka. Kao jedan od najvećih dostupnih skupova podataka na svijetu, korištenje taktika kao što je slušanje društvenih medija pružit će vam uvid u vaše kupce i tržište u stvarnom vremenu.

Zatim naučite kako marketinški stručnjaci iskorištavaju AI u marketingu za generiranje sadržaja, automatizaciju operacija i stvaranje snažnih kampanja.

Podijelite Sa Svojim Prijateljima: