Les eines d'anàlisi basades en intel·ligència artificial trien conjunts de dades massius per identificar patrons, tendències i coneixements que els humans poden passar per alt, permetent a les marques un avantatge competitiu diferent facilitant la presa de decisions estratègiques i millorant les experiències dels clients. Els germinats Informe de l'estat de les xarxes socials 2023 confirma aquests avantatges, amb 9 de cada 10 líders empresarials que reconeixen el paper indispensable de la IA per millorar la competitivitat del mercat, comprendre les preferències dels clients i impulsar la innovació. Aquests líders també esperen que les seves empreses augmentin la inversió en IA per al màrqueting en els propers tres anys.



La incorporació de tecnologies d'IA a les operacions empresarials optimitza el rendiment i empeny les organitzacions cap a l'èxit i la sostenibilitat. Per tenir èxit a llarg termini, les empreses poden enfrontar-se a reptes a l'hora d'implementar aquesta tecnologia a causa de la manca de comprensió i experiència organitzativa amb IA.



número 51 que significa

En aquest article, explorarem quines són exactament les estadístiques de l'IA, com funcionen i com s'apliquen a la pràctica per avançar en diferents indústries.

Què són les estadístiques d'IA?

Els coneixements d'IA són el coneixement i la comprensió que s'obtenen mitjançant l'anàlisi de conjunts de dades complexos mitjançant la IA. Aquest procés implica una combinació de aprenentatge automàtic (ML), processament del llenguatge natural (NLP) i tècniques de visualització de dades d'IA (gràfics, gràfics, quadres de comandament , mapes de calor, etc.) per fer les dades més accessibles.

La visualització ajuda els estrategs a trobar patrons, tendències i correlacions ocults. Ús de les organitzacions Eines d'IA filtrar grans dades en intel·ligència accionable per donar suport a una millor presa de decisions i estratègies.

Avantatges d'utilitzar la IA per generar informació de dades

Analítica d'IA ofereix molts avantatges, com ara veure tendències ocultes en grans conjunts de dades, pronosticar comportaments futurs del mercat, analitzar el sentiment dels clients, prendre decisions més ràpidament i crear experiències personalitzades.

Més fàcil presa de decisions

Els coneixements de la IA permeten als responsables de prendre decisions anàlisis de dades exhaustives en temps real, reduint la confiança en les conjectures i la intuïció. La intel·ligència artificial processa i analitza dades de diverses fonts simultàniament a una velocitat i escala inabastables només per l'esforç humà. Com a tal, els coneixements us poden oferir una visió detallada del mercat, els clients i els competidors.



Predicció de tendències futures

Els coneixements d'IA ofereixen el poder de predir tendències futures i comportaments dels clients mitjançant el reconeixement de patrons a les dades. Mitjançant l'anàlisi de la informació històrica, les eines d'IA poden pronosticar els resultats, oferint una visió clara de les preferències dels clients i els possibles canvis del mercat. Aquesta capacitat us permet ajustar les vostres estratègies de manera proactiva i seguir sent competitiu. En particular, el 45% dels líders empresarials reconeixen l'anàlisi predictiva com l'eina de màrqueting més valuosa de l'IA, que permet una previsió precisa del comportament futur dels clients.

Crear millors experiències de client

El secret per captivar els vostres clients és entendre els seus desitjos, expectatives i percepcions de la vostra marca, i després convertir aquests sentiments en experiències que la gent estima. Per exemple, podeu anticipar les necessitats dels clients i mesurar les opinions escolta a les xarxes socials per controlar la xerrada al voltant de la vostra marca o competència. Això us permet adaptar de manera proactiva les vostres ofertes i comunicació de màrqueting. Un estudi de Boston Consulting Group va trobar que les empreses que utilitzen coneixements d'IA per a la personalització van obtenir guanys de vendes del 6 al 10%, que és de dues a tres vegades més grans que les que no utilitzen IA.

Com les estadístiques d'IA ajuden les empreses

Explorem com els coneixements d'IA ajuden les indústries a enfortir les estratègies empresarials, satisfer les necessitats del mercat i augmentar la fidelitat de la marca.



Estadístiques d'IA per a l'automoció

Les estadístiques de l'IA milloren la comprensió dels fabricants d'automòbils del sentiment dels consumidors, les tendències del mercat i els comentaris dels productes. Mitjançant l'escolta social i la mineria de text, les empreses poden adaptar els seus dissenys, característiques i estratègies de màrqueting per satisfer les demandes dels consumidors, millorant la satisfacció i la lleialtat del client.

Per exemple, un fabricant d'automòbils pot utilitzar la revisió i l'anàlisi de sentiments basats en intel·ligència artificial per avaluar les reaccions dels consumidors globals a la retirada de productes. Aquesta investigació en profunditat pot revelar diferències regionals significatives en la percepció i permetre estratègies de gestió de crisi orientades i culturalment sensibles.

Estadístiques d'IA per a la banca

Al sector bancari, els coneixements d'IA són vitals per a la detecció de fraus. Però també s'utilitzen habitualment en l'atenció al client i la personalització de solucions bancàries. Mitjançant l'anàlisi de les dades de transaccions i els comentaris dels clients, els bancs poden millorar la seva seguretat i oferir serveis que ajudin realment els seus clients.

Com a exemple, mirem un banc que vol millorar el seu servei al client. El banc pot utilitzar l'anàlisi de sentiments basat en IA per aprofundir en els comentaris dels clients, recollits a través de campanyes d'escolta a les xarxes socials. Aquesta anàlisi exhaustiva, que es pot realitzar en diversos idiomes, ajuda al banc a identificar àrees essencials de millora, com ara la banca mòbil, les comissions i els serveis d'oficines. Les estadístiques poden ajudar el banc a iniciar reformes específiques, com ara la revisió de l'experiència del lloc web o la millora de les operacions de les sucursals per augmentar la satisfacció i la lleialtat del client.

Estadístiques d'IA per a centres de trucades

L'ús de la IA en les operacions del centre de trucades pot augmentar l'eficiència i identificar les àrees problemàtiques. Per exemple, un operador de telefonia mòbil pot utilitzar l'anàlisi de sentiments impulsada per la intel·ligència artificial per fer front a l'abandonament dels clients integrant l'anàlisi de text amb el programari del seu centre de trucades. Aquest enfocament converteix les dades de veu de la trucada en text per a l'anàlisi de sentiments en temps real, permetent la identificació proactiva dels clients amb risc de marxar. En oferir resolucions i incentius oportuns, el transportista pot reduir la seva taxa de rotació, millorar l'eficàcia de l'agent i la satisfacció general del client.

Estadístiques d'IA per a les finances

Els coneixements de la IA tenen un paper important per entendre la dinàmica del mercat i millorar la planificació estratègica en el sector financer. Per exemple, un fons de cobertura pot millorar la seva estratègia comercial utilitzant l'anàlisi del sentiment en temps real i l'extracció d'entitats per analitzar el sentiment del mercat internacional. Això implica processar dades extenses de fonts variades, incloses notícies en diversos idiomes rellevants per a les seves operacions globals. El fons de cobertura pot integrar el sentiment del mercat directament als seus models de negociació mitjançant el desenvolupament d'un quadre de comandament sofisticat per comparar el sentiment del mercat amb els preus de les accions, optimitzant el seu procés de presa de decisions.

Estadístiques d'IA per al govern

Els governs poden utilitzar els coneixements d'IA per millorar els serveis públics i les polítiques i relacionar-se amb les comunitats. Per exemple, l'anàlisi predictiva pot ajudar el govern a anticipar els colls d'ampolla del servei públic, assignar recursos de manera eficient i minimitzar els temps d'inactivitat del servei. Al mateix temps, l'anàlisi de textos pot controlar les preocupacions del públic a les xarxes socials. Ajudar a supervisar, analitzar i extreure informació del sentiment públic. Aquest enfocament pot ajudar els funcionaris a identificar queixes o elogis similars i trobar àrees que requereixen atenció immediata.

Estadístiques d'IA per a la salut i la farmàcia

La IA proporciona coneixements valuosos que milloren significativament l'atenció al pacient i el desenvolupament de fàrmacs als sectors sanitari i farmacèutic mitjançant l'estructuració eficient de dades mèdiques complexes. Un exemple podria ser una xarxa hospitalària que aprofita l'anàlisi de text basada en PNL per transformar les notes de progrés de l'EMR no estructurades en dades de cerca i organitzades. Aquest enfocament ajuda l'hospital a extreure informació útil sobre l'eficàcia de la medicació i els resultats dels pacients. Mitjançant l'aplicació del reconeixement d'entitats anomenades, l'hospital podria analitzar informació detallada sobre medicaments, dosis i respostes dels pacients, millorant la precisió de l'atenció al pacient.

Coneixements d'IA per a l'hostaleria

Les estadístiques de l'IA tenen el potencial de revolucionar la indústria de l'hostaleria, donant poder a les empreses per atendre les preferències dels hostes d'una manera més personalitzada. Una de les innovacions clau en aquest camp és l'anàlisi semàntica de les ressenyes d'hotels que ofereix recomanacions molt personalitzades als viatgers. Tot i que les classificacions tradicionals de cinc estrelles són àmpliament reconegudes, sovint no aconsegueixen captar les necessitats úniques dels hostes individuals.

Mitjançant l'anàlisi semàntica de les ressenyes basades en text, un agregador de ressenyes d'hotels podria desenvolupar una funció de cerca 'intel·ligent' que permeti filtrar els hotels en funció d'atributs específics com ara la qualitat de l'esmorzar, la velocitat d'Internet o la proximitat a la vida nocturna, alineant-se directament amb les preferències del viatger. Aquest enfocament va més enllà de les classificacions genèriques per oferir recomanacions d'hotels personalitzades, millorant el procés de selecció dels hostes i permetent que les persones tinguin experiències de viatge més personalitzades.

Estadístiques d'IA per al comerç quantitatiu

Els coneixements d'IA estan transformant el comerç quantitatiu aprofitant fonts de dades úniques, com ara la retroalimentació dels empleats, per predir el rendiment de l'empresa. Per exemple, un fons de cobertura podria analitzar els sentiments dels empleats a plataformes com Indeed i Glassdoor, teoritzant que els sentiments interns prediuen les tendències del mercat. Una anàlisi sofisticada del sentiment permet al fons categoritzar les revisions dels empleats, revelant tendències en la salut i el potencial de l'empresa. Aquest enfocament utilitza dades no convencionals per oferir als comerciants un avantatge, oferint un nou angle sobre les estratègies d'inversió.

Insights d'IA per a la investigació de mercat

Els coneixements d'IA van revolucionar la investigació de mercat i van permetre als venedors extreure informació competitiva valuosa d'una gran base de consumidors ràpidament. Penseu en una nova marca d'aperitius saludables, analitzant milers d'enquestes de consumidors i respostes obertes sobre les preferències d'aperitius i el reconeixement de la marca. Mitjançant l'extracció de dades impulsada per IA, la marca pot categoritzar ràpidament les respostes, identificar temes clau i identificar les marques esmentades. Aquesta anàlisi ofereix al nouvingut una visió precisa del posicionament del mercat, inclosa la identificació de competidors indirectes com les verdures essencials. Amb aquest coneixement, l'empresa pot centrar estratègicament els seus esforços de màrqueting i posicionament de producte per maximitzar l'èxit en els seus mercats principals.

Comprendre com es generen els coneixements d'IA

Com podeu veure, moltes indústries utilitzen la IA anàlisi de sentiments per proporcionar una comprensió en profunditat del comportament dels seus clients. Com a exemple, aquesta secció us guiarà a través de com l'IA processa les dades numèriques i textuals per oferir-vos una millor visió dels clients.

Pas 1: recollida de dades

El primer pas consisteix a recollir les dades per analitzar-les. Poden ser publicacions a les xarxes socials, ressenyes de clients, enquestes, registres d'atenció al client, puntuacions NPS i correus electrònics. L'objectiu és reunir un conjunt de dades complet que reflecteixi els sentiments i les opinions del públic objectiu sobre la vostra marca o producte. Les dades es poden penjar directament mitjançant API o introduir-se manualment com a fitxers CSV.

Per exemple, suposem que volíem entendre els sentiments de la gent sobre Sprout Social a través de les xarxes socials i les plataformes de revisió.

Una publicació X (anteriorment Twitter) d'un fan de Sprout Social's AI Assist

Una publicació de LinkedIn d'un empleat de Sprout Social que descriu la cultura laboral positiva.

Pas 2: Tractament de dades

Un cop recopilada, l'eina d'IA processa el text o les dades numèriques mitjançant algorismes d'IA i ML adaptats per interpretar i analitzar el tipus de dades específic. Per al text, l'eina utilitza subtasques com la PNL i l'anàlisi de text per entendre el llenguatge, convertint frases en formats estructurats amb els quals les màquines poden treballar. També entén els emojis. Això permet que l'eina d'IA realitzi tasques com la mineria de sentiments, la traducció d'idiomes o la generació de text mitjançant la recerca de patrons i relacions dins de les dades. Les dades numèriques es processen mitjançant models estadístics i ML que poden identificar tendències, classificar les dades en categories o predir valors futurs.

Les xarxes neuronals (NN) d'aquestes eines els ajuden a aprendre de les dades que analitzen i ajustar els seus paràmetres per adaptar-se a la nova informació. Aquest mode d'aprenentatge continu millora la precisió al llarg del temps.

A l'exemple de Sprout Social, la intel·ligència artificial faria servir la PNL i l'anàlisi de text per desxifrar matisos complexos del llenguatge, emojis i sentiments a les publicacions i ressenyes de les xarxes socials, transformant els comentaris oberts en dades estructurades.

Pas 3: Anàlisi de dades

L'eina analitza les dades processades seleccionant parts o patrons importants que està entrenat per reconèixer a partir de conjunts de dades etiquetats i preprocessats. Per al text, això podria ser coses com el to d'un missatge o els temes principals tractats. Amb els números, pot buscar tendències o patrons inusuals. La IA utilitza algorismes especials per examinar aquestes dades i aprendre d'elles, millorant les seves tasques amb el temps ajustant les regles internes per reduir els errors.

Per al cas Sprout Social, les dades estructurades s'analitzen per detectar temes predominants, com ara els tons de sentiment i les preocupacions dels clients. Aquest pas és important per entendre el panorama de sentiments més ampli, identificant els punts forts i les àrees potencials per millorar el servei a partir de la retroalimentació col·lectiva.

Pas 4: Visualització de les dades

La visualització de dades és l'últim pas que implica que l'eina transformi les dades en gràfics i gràfics intuïtius, facilitant la digestió i la comprensió. La visualització us ajuda a identificar tendències i valors atípics de les dades, oferint una visió granular que pot influir en la presa de decisions. Per a Sprout Social, això podria significar un gràfic que fa un seguiment de les tendències de sentiment o compara les percepcions del servei en diferents grups demogràfics. Aquestes visualitzacions proporcionen una comprensió clara i d'un cop d'ull de com es percep la marca, cosa que permet a Sprout Social prendre decisions informades sobre millores de serveis o estratègies de màrqueting.

Les eines d'anàlisi de sentiments de Sprout Social mostren puntuacions de sentiments negatius i positius i identifiquen tendències de sentiments a través de cronologies

El futur de l'adopció de la IA

Malgrat la capacitat de l'IA per examinar i donar sentit als grans conjunts de dades i produir informació útil, només 20% dels estrategs aprofitar eines relacionades amb la IA, com ara ML o PNL, dins de les seves estratègies. Això posa de manifest una gran quantitat de potencial sense explotar, on les capacitats de l'IA poden millorar les estratègies empresarials, donant als usuaris l'oportunitat d'innovar i crear grans experiències de client.

Per incorporar els coneixements d'IA a la vostra pròpia estratègia de màrqueting, les dades de les xarxes socials són un excel·lent punt de partida. Com un dels conjunts de dades disponibles més grans del món, l'ús de tàctiques com l'escolta a les xarxes socials us proporcionarà informació en temps real sobre els vostres clients i el vostre mercat.

A continuació, apreneu com aprofiten els professionals del màrqueting IA en màrqueting per generar contingut, automatitzar operacions i crear campanyes potents.

Comparteix Amb Els Teus Amics: