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Come potenziare la tua strategia di marketing con l'automazione dell'intelligenza artificiale
La collaborazione intuitiva tra l’intelligenza artificiale (AI) e lo sforzo umano sta guidando l’innovazione in una vasta gamma di settori come le scienze sanitarie, la gestione della catena di fornitura, la produzione e la ricerca e sviluppo. Nel mondo degli affari, l’automazione dell’intelligenza artificiale consente alle aziende di creare strategie di prodotto e di marketing di grande impatto e di migliorare le operazioni per aumentare la produttività.
Poteri dell’automazione dell’intelligenza artificiale Marketing dell’intelligenza artificiale , che gli esperti di marketing come te possono utilizzare per orientare facilmente le tue campagne sulla base di indicatori di mercato in tempo reale, potenziare i tuoi team di assistenza clienti e crescere in modo olistico. Puoi creare campagne di marketing altamente personalizzate che siano in sintonia con il pubblico, pubblicare contenuti in orari ottimali per il massimo coinvolgimento ed eseguire pubblicità mirata senza problemi.
In questo articolo parleremo più approfonditamente dell'automazione dell'intelligenza artificiale, dei vantaggi che apporta alle organizzazioni e di quali sono le sue applicazioni più comuni nel mondo degli affari.
Cos’è l’automazione dell’intelligenza artificiale?
L'automazione dell'intelligenza artificiale è l'integrazione dell'intelligenza artificiale con l'automazione di attività ripetitive e basate su regole. Questa combinazione arricchisce l’automazione regolare incorporando nel processo funzionalità di intelligenza artificiale, come la capacità di apprendere e adattarsi da attività precedenti. Viene utilizzato in diverse aree per migliorare l'efficienza come il servizio clienti, la produzione, la gestione della catena di fornitura, l'e-commerce, il controllo qualità, la progettazione del prodotto e altro ancora.
L’automazione dell’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il modo in cui i marchi affrontano le loro strategie aziendali e di marketing. Strumenti di marketing dell'intelligenza artificiale automatizza le attività ripetitive con velocità ed efficienza e ti consente di analizzare grandi quantità di dati, come feedback di clienti o dipendenti e conversazioni sui social, in modo rapido e su vasta scala, per far emergere le informazioni necessarie che possono essere determinanti per migliorare un'azienda.
Prendiamo ad esempio il sistema basato sull'intelligenza artificiale di Sprout Ascolto dei social media soluzione. Lo strumento ti consente di analizzare i dati di ascolto sui social (fino a 50.000+ messaggi al secondo e fino a 600 milioni+ di messaggi al giorno) in modo da poter vagliare automaticamente miliardi di punti dati e ottenere informazioni chiave sul marchio in pochi secondi. Ciò ti consente di prendere decisioni più rapide e di maggiore impatto che sono in sintonia con il tuo pubblico target e ti aiutano a soddisfare e superare le aspettative dei clienti.
Cos’è l’automazione intelligente (IA)?
L'automazione intelligente è la fusione dell'intelligenza artificiale con l'automazione dei processi robotici (RPA) ed è spesso utilizzata come sinonimo di automazione dell'intelligenza artificiale. Combinando attività di intelligenza artificiale come apprendimento automatico (ML) e elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con l'automazione tradizionale basata su regole, i sistemi di automazione intelligenti gestiscono complessi Analisi dell'intelligenza artificiale per migliorare il processo decisionale e i flussi di lavoro.
Ciò si traduce in operazioni semplificate e maggiore produttività. Integrando le capacità cognitive dell’intelligenza artificiale con la comprensione dei big data, l’automazione intelligente aiuta a prevedere i risultati in modo che le aziende possano migliorare in modo proattivo i processi.
Ad esempio, l’automazione intelligente può essere utilizzata nelle campagne e-mail in più passaggi, come una campagna promozionale in cui ogni passaggio può essere automatizzato in base al comportamento del destinatario. Ciò elimina la necessità di leggere manualmente ogni risposta per ulteriori azioni poiché viene automatizzata in base a condizioni predefinite. In questo modo, puoi risparmiare tempo e allo stesso tempo consentire la gestione delle campagne su larga scala.
In che modo l'automazione dell'intelligenza artificiale apporta vantaggi alle aziende
L'automazione dell'intelligenza artificiale consente alle aziende di automatizzare i flussi di lavoro e ottenere informazioni utili attraverso attività di intelligenza artificiale come analisi del sentimento in modo che possano apportare cambiamenti tangibili per stimolare la crescita. Esaminiamo ulteriormente i vantaggi dell'automazione intelligente.
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1. Maggiore produttività
L'automazione intelligente aumenta la produttività del team perché automatizza e ottimizza i flussi di lavoro sulla base di modelli analitici che garantiscono la massima produttività. Riduce inoltre attività complesse e dispendiose in termini di tempo, come l'analisi dei dati di feedback, automatizzandole utilizzando l'apprendimento automatico. Ciò consente agli strumenti di intelligenza artificiale di analizzare automaticamente milioni di punti dati da numerose fonti di dati in pochi minuti per estrarre approfondimenti che altrimenti avrebbero richiesto diverse ore manuali per essere completati. Riduce inoltre il rischio di errori di calcolo comuni quando si analizzano manualmente dati complessi per individuare modelli e tendenze.
2. Estrazione del sentimento
Allo stesso modo, gli strumenti di automazione dell’intelligenza artificiale utilizzano l’apprendimento automatico per identificare automaticamente il sentiment nei dati come positivo, negativo o neutro e quindi fornirti informazioni su come le persone percepiscono il tuo marchio e i tuoi servizi. Analisi del sentimento può anche essere applicato per dare automaticamente priorità ai reclami dei clienti in modo che i team di assistenza clienti sappiano quali casi gestire per primi.
In Sprout ottieni automaticamente le metriche di analisi del sentiment del tuo marchio sotto forma di grafici e report. Questi approfondimenti sul sentiment si basano su conversazioni social intorno a te in una determinata sequenza temporale, da diversi dati demografici o su vari argomenti, per aiutarti a capire come si sta comportando il tuo prodotto/marchio agli occhi del pubblico.
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Questo è un vantaggio cruciale, considerando che il 44% dei leader aziendali ritiene che l’analisi del sentiment sia fondamentale per comprendere il comportamento dei consumatori e la sta già utilizzando per guidare le proprie strategie, secondo il nostro Rapporto 2023 sullo stato dei social media.
3. Efficienza in termini di costi
L’automazione dell’intelligenza artificiale non aiuta solo ad aumentare la produttività: consente anche di riallocare in modo intelligente gli sforzi del team in modo più strategico. Inoltre, poiché gli strumenti di intelligenza artificiale possono gestire enormi progetti di analisi dei dati in pochi minuti (e con maggiore precisione rispetto agli esseri umani), riducono anche i costi associati all’identificazione e alla correzione degli errori basati su informazioni errate.
4. Vantaggio competitivo
L'automazione dell'intelligenza artificiale utilizza attività avanzate come la PNL per analizzare e filtrare il testo con argomenti e parole chiave predefiniti in modo da poter tenere sotto controllo ciò che le persone dicono del tuo marchio e dei suoi concorrenti. Questi algoritmi ti consentono di approfondire ulteriormente i dati identificati per indagare sui potenziali driver di mercato.
In Sprout, puoi farlo facendo domanda Avvisi di ascolto per avvisarti dei cambiamenti nella conversazione attorno ai tuoi argomenti di ascolto preferiti. Questa funzionalità ti assicura di non perdere mai conversazioni rilevanti che si svolgono attorno al tuo marchio o ai tuoi concorrenti.
E poiché l'automazione intelligente ti consente di elaborare simultaneamente big data da fonti diverse, ottieni informazioni preziose in tempo reale in modo da poter modificare tempestivamente il tuo approccio.
5. Scalabilità
A differenza dei sistemi tradizionali che richiedono un aumento delle dimensioni del team per gestire volumi più elevati di attività e le relative complessità man mano che l’azienda cresce, l’automazione intelligente gestisce le stesse attività mantenendo l’efficienza. Ciò ti consente di scalare in modo rapido ed efficiente garantendo al contempo flessibilità nel tuo ambiente di lavoro.
6. Gestione del rischio e conformità
L'automazione dell'intelligenza artificiale ti aiuta a costruire un'efficace strategia di gestione del rischio identificando commenti provocatori o sensibili sul tuo marchio. Ciò ti consente anche di gestire il tuo marketing dell'influencer in modo più efficace per garantire che i tuoi influencer seguano le linee guida del marchio. Allo stesso modo, l’automazione dell’intelligenza artificiale identifica le frodi finanziarie e legali analizzando i valori anomali nei modelli di dati per supportare la conformità.
Come funziona l'automazione dell'intelligenza artificiale
Diverse attività di intelligenza artificiale lavorano dietro le quinte per potenziare l'automazione dell'intelligenza artificiale, comprese tecnologie come riconoscimento dell'entità denominata (NER) e analisi del sentiment, che sono fondamentali nella gestione della reputazione del marchio e garanzia di qualità . Ad esempio, queste tecnologie possono identificare automaticamente anomalie nei modelli di dati come commenti potenzialmente provocatori basati su entità e parole chiave predeterminate e avvisare l'utente finale. Questa funzionalità aiuta i team PR, social e servizio clienti a rispondere immediatamente a tali commenti e intraprendere le azioni appropriate.
Ecco un breve sguardo a cosa succede dietro le quinte di un processo di automazione dell'intelligenza artificiale e a come gli ingegneri dei dati costruiscono un modello.
Passaggio 1: raccolta dei dati
I dati vengono raccolti da diverse fonti come social network, forum dei clienti, articoli di notizie e risposte a sondaggi. Se stiamo costruendo un modello per identificare il sentiment nei dati e inviare avvisi e notifiche quando viene rilevata una risposta infiammatoria, vengono raccolti i dati di un’ampia gamma di conversazioni sui social media. Più grandi sono i dati, più accurato sarà alla fine il modello.
Passaggio 2: preparazione dei dati
I dati raccolti vengono puliti rimuovendo valori anomali e incoerenze e quindi formattati per adattarsi allo strumento AI che verrà utilizzato per l'analisi dei dati.
Passaggio 3: addestrare il modello
Lo strumento è ora addestrato con questi dati puliti, che vengono annotati o etichettati in modo che gli algoritmi di apprendimento automatico possano identificare e comprendere schemi e associazioni di parole. I tagger NLP e parti del discorso aiutano nell'analisi del testo, mentre gli algoritmi di deep learning assicurano che il modello ricordi questi modelli in modo che possa applicarsi ad analisi di dati simili in futuro.
I risultati vengono convalidati rispetto ai dati dei test e il ciclo viene ripetuto finché i risultati non sono ottimali.
Passaggio 4: elaborazione dei dati
Lo strumento AI ora può elaborare dati come l’ascolto social o il feedback dei clienti e raccoglierà rapidamente @menzioni e parole chiave che è stato addestrato a identificare. Il modello è stato ulteriormente perfezionato per renderlo specifico per la tua attività e il tuo settore.
Ad esempio, se il modello rileva un post che viola le linee guida dei social media rilevando parole negative integrate nel suo vocabolario, intraprenderà automaticamente azioni predefinite come nascondere il post, limitarne la portata e avvisare l'amministratore tramite notifiche.
Passaggio 5: apprendimento continuo
Le reti neurali aiutano lo strumento di intelligenza artificiale a essere in modalità di apprendimento continuo in modo da ricordare i risultati e i punti dati importanti di ciascun ciclo di analisi dei dati. Inoltre aggiungerà automaticamente nuove parole e @menzioni al suo vocabolario da tutti i nuovi dati che analizza. Ciò lo rende più intelligente, più veloce e più efficiente nel tempo.
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Quali sono le applicazioni dell’automazione AI?
Dall’influenzare i contenuti che guardiamo sui nostri canali di streaming preferiti all’arricchimento della cura dei pazienti e della gestione dell’ospitalità, le applicazioni dell’automazione dell’intelligenza artificiale abbondano.
Analizziamone alcuni in dettaglio.
Marketing e pubblicità
Uno dei contributi più significativi dell'automazione dell'intelligenza artificiale al marketing è l'estrazione di approfondimenti analisi conversazionale e migliorare l'efficienza aziendale attraverso software come RPA e gestione dei processi aziendali (BPM). Le aziende oggi hanno accesso a ricerca di mercato innovativa metodi che possono fornire informazioni chiave in pochi minuti, rispetto agli approcci tradizionali che richiedono molto tempo come sondaggi scritti e focus group.
Queste informazioni aiutano i brand a personalizzare i contenuti per il marketing e la pubblicità. Servono anche per influenzare altri dipartimenti, inclusi quelli di prodotto o di pubbliche relazioni, per migliorare il coinvolgimento del marchio e garantire la crescita.
Automazione dei processi robotici
Il software RPA viene utilizzato per automatizzare attività basate su regole (come la generazione di report) e per alimentare automazione del marketing come l'impostazione di flussi di lavoro automatici per la pubblicazione di contenuti. Questa capacità è fondamentale per aiutare i team remoti a collaborare meglio con una maggiore trasparenza nei flussi di lavoro.
Ad esempio, la funzione Tempi di invio ottimali di Sprout, basata sul nostro Tecnologia ViralPost® , identifica gli orari di invio migliori per pubblicare i tuoi contenuti in un giorno specifico. La funzionalità calcola un elenco di tempi suggeriti in base a fattori di coinvolgimento per ottimizzare la portata dei tuoi contenuti in modo da poter garantire che i tuoi sforzi siano orientati ai risultati.
Gestione dei processi aziendali
Il BPM aiuta ad analizzare automaticamente quali metodi sono ottimali nelle diverse fasi del ciclo di approvazione di un progetto in modo che possano essere replicati per raggiungere il risultato desiderato. Ciò richiede che il software identifichi una strategia efficace, crei un modello di gestione dei processi e quindi analizzi e misuri l'efficacia di tale modello.
È presente un'applicazione comune del BPM Approvvigionamento . L'automazione basata sull'intelligenza artificiale basata su BPM automatizza l'intero processo di acquisto, che comprende fasi come la creazione di un ordine di acquisto, la sua approvazione, l'elaborazione, la consegna e il pagamento.
Esperienza del cliente
Gli strumenti di automazione dell'intelligenza artificiale possono prevedere le esigenze dei clienti analizzando le tendenze demografiche e comportamentali nei dati storici, consentendoti di anticipare le lacune del mercato e agire di conseguenza. Puoi anche semplificare le interazioni con i clienti su diversi canali come il tuo sito web, social, app e negozi fisici per fornire un'esperienza senza soluzione di continuità.
Quando tutti questi elementi si uniscono, servono a migliorare il tuo generale esperienza del cliente e soddisfazione del marchio.
Assistenza clienti
L'automazione intelligente consente intelligenza artificiale del servizio clienti in questo modo i team possono identificare i problemi comuni e le domande frequenti per programmare in base alle regole chatbot e assistenti virtuali. Questi strumenti sono fondamentali durante le ore di punta con elevate richieste di servizio poiché possono gestire una moltitudine di richieste in modo efficiente e rapido. A sua volta, questo approccio basato sull’intelligenza artificiale riduce i tempi di attesa e ti consente di offrire assistenza clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, garantendo al tempo stesso che i tuoi team di assistenza clienti non siano esauriti.
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Se incorporare un assistente virtuale sul tuo canale social o sul tuo sito web sembra scoraggiante, valuta la possibilità di iniziare con un assistente virtuale basato su regole per arricchire il tuo attuale approccio all'assistenza clienti. Basato su regole di Sprout Costruttore di bot ti aiuta a tracciare un albero di conversione per ogni domanda e risposta tra te e il cliente. Inoltre, puoi addestrare il tuo chatbot a trasferire la conversazione a un team di assistenza clienti dal vivo quando la richiesta diventa troppo complessa.
IA conversazionale
Gli strumenti di automazione dell'intelligenza artificiale consentono alle aziende di comprendere i dati dei clienti contestualmente IA conversazionale . Questi strumenti ricordano le precedenti interazioni con un utente analizzando il tono delle sue risposte e identificandole come positive o negative. Ti aiutano quindi ad applicare queste informazioni a una conversazione in corso in modo da poter adattare le tue risposte in base alle emozioni percepite dal cliente. Questa personalizzazione arricchisce la qualità dell'interazione e ti rende più memorabile per l'utente.
L’automazione dell’intelligenza artificiale è fondamentale anche nella comprensione e nello sviluppo di sistemi basati sulla voce, consentendo il riconoscimento vocale, la trascrizione in tempo reale e la generazione vocale per imitare risposte vocali simili a quelle umane per interazioni più semplici. Siri e Alexa sono esempi comuni di intelligenza artificiale conversazionale.
Il futuro dell'automazione intelligente
L’automazione dell’intelligenza artificiale sta aiutando le aziende di tutti i settori a innovare e ad attingere a nuovi segmenti di mercato. Li aiuta ad aumentare la quota di mercato e la portata geografica, a esplorare nuove innovazioni di prodotto e a ottimizzare i costi. Quindi, se stai cercando di padroneggiare il benchmarking competitivo, migliorare la tua strategia di contenuti o costruire la reputazione del tuo marchio in modo più strategico, abbraccia la potenza dell'automazione intelligente per aprire il miglior percorso da seguire.
Guarda come sta Sprout IA e automazione può aiutarti a migliorare il tuo business.
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