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In che modo gli insight dell'intelligenza artificiale migliorano il processo decisionale
Gli strumenti di analisi basati sull’intelligenza artificiale vagliano enormi set di dati per identificare modelli, tendenze e intuizioni che gli esseri umani potrebbero trascurare, consentendo ai marchi un netto vantaggio competitivo rendendo più semplice il processo decisionale strategico e migliorando l’esperienza dei clienti. Germogli Rapporto 2023 sullo stato dei social media conferma questi vantaggi, con 9 leader aziendali su 10 che riconoscono il ruolo indispensabile dell’intelligenza artificiale nel migliorare la competitività del mercato, comprendere le preferenze dei clienti e promuovere l’innovazione. Questi leader si aspettano inoltre che le loro aziende aumentino gli investimenti nell’intelligenza artificiale per il marketing nei prossimi tre anni.
L’integrazione delle tecnologie AI nelle operazioni aziendali ottimizza le prestazioni e spinge le organizzazioni verso il successo e la sostenibilità. Per un successo a lungo termine, le aziende potrebbero dover affrontare sfide nell’implementazione di questa tecnologia a causa della mancanza di comprensione ed esperienza organizzativa con l’intelligenza artificiale.
In questo articolo esploreremo cosa sono esattamente gli insight dell’intelligenza artificiale, come funzionano e come vengono applicati praticamente per far progredire diversi settori.
- Cosa sono gli insight dell’AI?
- Vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per generare insight sui dati
- In che modo gli insight dell'intelligenza artificiale aiutano le aziende
- Comprendere come vengono generati gli AI Insights
Cosa sono gli insight dell’AI?
Gli insight sull'intelligenza artificiale sono la conoscenza e la comprensione acquisite analizzando set di dati complessi utilizzando l'intelligenza artificiale. Questo processo prevede una combinazione di apprendimento automatico (ML), elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e tecniche di visualizzazione dei dati AI (diagrammi, grafici, cruscotti , mappe di calore, ecc.) per rendere i dati più accessibili.
La visualizzazione aiuta gli strateghi a trovare modelli, tendenze e correlazioni nascoste. Le organizzazioni utilizzano Strumenti di intelligenza artificiale filtrare i big data in informazioni utilizzabili per supportare processi decisionali e strategie migliori.
Vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per generare insight sui dati
Analisi dell'intelligenza artificiale offre molti vantaggi, come vedere tendenze nascoste in grandi set di dati, prevedere comportamenti futuri del mercato, analizzare il sentiment dei clienti, prendere decisioni più velocemente e creare esperienze personalizzate.
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Processo decisionale più semplice
Gli insight dell'intelligenza artificiale forniscono ai decisori un'analisi completa dei dati in tempo reale, riducendo la dipendenza da congetture e intuizione. L’intelligenza artificiale elabora e analizza i dati provenienti da varie fonti simultaneamente a una velocità e su una scala irraggiungibili solo con lo sforzo umano. Pertanto, gli approfondimenti possono fornirti una visione approfondita del mercato, dei clienti e dei concorrenti.
Prevedere le tendenze future
Gli insight dell'intelligenza artificiale forniscono il potere di prevedere le tendenze future e i comportamenti dei clienti attraverso il riconoscimento dei modelli nei dati. Analizzando le informazioni storiche, gli strumenti di intelligenza artificiale possono prevedere i risultati, offrendo una visione chiara delle preferenze dei clienti e dei potenziali cambiamenti del mercato. Questa funzionalità ti consente di adattare le tue strategie in modo proattivo e rimanere competitivo. In particolare, il 45% dei leader aziendali riconosce l’analisi predittiva come lo strumento di marketing più prezioso dell’intelligenza artificiale, poiché consente previsioni precise sul comportamento futuro dei clienti.
Creare esperienze cliente migliori
Il segreto per affascinare i tuoi clienti sta nel comprendere i loro desideri, aspettative e percezioni del tuo marchio, quindi trasformare quei sentimenti in esperienze che le persone amano. Ad esempio, puoi anticipare le esigenze dei clienti e valutare le opinioni ascolto dei social media per monitorare le chiacchiere sul tuo marchio o sulla concorrenza. Ciò ti consente di personalizzare in modo proattivo le tue offerte e le tue comunicazioni di marketing. Uno studio condotto dal Boston Consulting Group ha rilevato che le aziende che utilizzano gli insight dell’intelligenza artificiale per la personalizzazione hanno registrato incrementi delle vendite del 6-10%, ovvero da due a tre volte maggiori rispetto a quelle che non utilizzano l’intelligenza artificiale.
In che modo gli insight dell'intelligenza artificiale aiutano le aziende
Esploriamo come gli insight dell'intelligenza artificiale aiutano le industrie a rafforzare le strategie aziendali, a soddisfare le esigenze del mercato e ad aumentare la fedeltà al marchio.
Approfondimenti sull'intelligenza artificiale per il settore automobilistico
Gli insight dell’intelligenza artificiale migliorano la comprensione da parte dei produttori automobilistici del sentiment dei consumatori, delle tendenze di mercato e del feedback sui prodotti. Attraverso l’ascolto sociale e il text mining, le aziende possono personalizzare design, funzionalità e strategie di marketing per soddisfare le richieste dei consumatori, migliorando la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.
Ad esempio, un produttore di automobili può utilizzare le revisioni e l’analisi del sentiment basata sull’intelligenza artificiale per valutare le reazioni dei consumatori globali ai richiami di prodotti. Questa indagine approfondita può rivelare significative differenze regionali nella percezione e consentire strategie di gestione delle crisi mirate e culturalmente sensibili.
Approfondimenti sull’intelligenza artificiale per il settore bancario
Nel settore bancario, gli insight dell’intelligenza artificiale sono vitali per il rilevamento delle frodi. Ma sono comunemente utilizzati anche nel servizio clienti e nella personalizzazione delle soluzioni bancarie. Analizzando i dati transazionali e il feedback dei clienti, le banche possono migliorare la propria sicurezza e offrire servizi che aiutano veramente i propri clienti.
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Ad esempio, consideriamo una banca che desidera migliorare il proprio servizio clienti. La banca può utilizzare l’analisi del sentiment basata sull’intelligenza artificiale per approfondire il feedback dei clienti, raccolto attraverso campagne di ascolto sui social media. Questa analisi completa, che può essere condotta in più lingue, aiuta la banca a identificare le aree di miglioramento essenziali, come il mobile banking, le commissioni e i servizi delle filiali. Gli approfondimenti possono aiutare la banca ad avviare riforme mirate, come la revisione dell’esperienza del sito web o il miglioramento delle operazioni delle filiali per aumentare la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.
Approfondimenti sull'intelligenza artificiale per i call center
L’utilizzo degli insight dell’intelligenza artificiale nelle operazioni dei call center può aumentare l’efficienza e individuare le aree problematiche. Ad esempio, un operatore di telefonia mobile può utilizzare l'analisi del sentiment basata sull'intelligenza artificiale per affrontare il tasso di abbandono dei clienti integrando l'analisi del testo con il software del call center. Questo approccio converte i dati vocali delle chiamate in testo per l'analisi del sentiment in tempo reale, consentendo l'identificazione proattiva dei clienti a rischio di abbandono. Offrendo soluzioni e incentivi tempestivi, il vettore può ridurre il tasso di abbandono, migliorare l'efficacia degli agenti e la soddisfazione complessiva del cliente.
Approfondimenti sull'intelligenza artificiale per la finanza
Gli insight dell’intelligenza artificiale svolgono un ruolo importante nella comprensione delle dinamiche di mercato e nel miglioramento della pianificazione strategica nel settore finanziario. Ad esempio, un hedge fund può migliorare la propria strategia di trading utilizzando l’analisi del sentiment in tempo reale e l’estrazione di entità per analizzare il sentiment del mercato internazionale. Ciò comporta l’elaborazione di dati estesi provenienti da varie fonti, comprese notizie in più lingue rilevanti per le sue operazioni globali. L’hedge fund può integrare il sentiment del mercato direttamente nei suoi modelli di trading sviluppando un sofisticato dashboard per confrontare il sentiment del mercato con i prezzi delle azioni, ottimizzando il suo processo decisionale.
Approfondimenti sull’intelligenza artificiale per il governo
I governi possono utilizzare le informazioni fornite dall’intelligenza artificiale per migliorare i servizi e le politiche pubbliche e interagire con le comunità. Ad esempio, l’analisi predittiva può aiutare il governo ad anticipare i colli di bottiglia del servizio pubblico, ad allocare le risorse in modo efficiente e a ridurre al minimo i tempi di inattività del servizio. Allo stesso tempo, l’analisi del testo può monitorare le preoccupazioni del pubblico sui social media. Aiutare a monitorare, analizzare ed estrarre informazioni dal sentiment pubblico. Questo approccio può aiutare i funzionari a identificare reclami o elogi simili e a trovare aree che richiedono attenzione immediata.
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Approfondimenti sull’intelligenza artificiale per la sanità e il settore farmaceutico
L’intelligenza artificiale fornisce informazioni preziose che migliorano significativamente la cura dei pazienti e lo sviluppo di farmaci nei settori sanitario e farmaceutico strutturando in modo efficiente dati medici complessi. Un esempio potrebbe essere una rete ospedaliera che sfrutta l’analisi del testo basata sulla PNL per trasformare le note sui progressi dell’EMR non strutturate in dati ricercabili e organizzati. Questo approccio aiuta l’ospedale a ricavare informazioni utili sull’efficacia dei farmaci e sui risultati per i pazienti. Applicando il riconoscimento delle entità denominate, l'ospedale può analizzare informazioni dettagliate su farmaci, dosaggi e risposte dei pazienti, migliorando la precisione della cura del paziente.
Approfondimenti dell'intelligenza artificiale per l'ospitalità
Gli insight dell’intelligenza artificiale hanno il potenziale per rivoluzionare il settore dell’ospitalità, consentendo alle aziende di soddisfare le preferenze degli ospiti in modo più personalizzato. Una delle innovazioni chiave in questo campo è l’analisi semantica delle recensioni degli hotel che offre raccomandazioni altamente personalizzate ai viaggiatori. Sebbene le tradizionali valutazioni a cinque stelle siano ampiamente riconosciute, spesso non riescono a catturare le esigenze specifiche dei singoli ospiti.
Analizzando semanticamente le recensioni basate su testo, un aggregatore di recensioni di hotel potrebbe sviluppare una funzione di ricerca “intelligente” che consenta di filtrare gli hotel in base a attributi specifici come la qualità della colazione, la velocità di Internet o la vicinanza alla vita notturna, allineandosi direttamente con le preferenze del viaggiatore. Questo approccio va oltre le valutazioni generiche per fornire consigli personalizzati sugli hotel, migliorando il processo di selezione degli ospiti e consentendo alle persone di vivere esperienze di viaggio più personalizzate.
Approfondimenti sull'intelligenza artificiale per il trading quantitativo
Gli insight dell’intelligenza artificiale stanno trasformando il trading quantitativo sfruttando fonti di dati uniche, come il feedback dei dipendenti, per prevedere le prestazioni aziendali. Ad esempio, un hedge fund potrebbe analizzare i sentimenti dei dipendenti su piattaforme come Indeed e Glassdoor, teorizzando che i sentimenti interni predicono le tendenze del mercato. Una sofisticata analisi del sentiment consente al fondo di classificare le recensioni dei dipendenti, svelando le tendenze in termini di salute e potenziale dell'azienda. Questo approccio utilizza dati non convenzionali per dare ai trader un vantaggio, offrendo una nuova prospettiva sulle strategie di investimento.
Approfondimenti sull'intelligenza artificiale per ricerche di mercato
Gli insight basati sull'intelligenza artificiale hanno rivoluzionato la ricerca di mercato, consentendo agli esperti di marketing di estrarre rapidamente preziose informazioni sulla concorrenza da un'ampia base di consumatori. Prendi in considerazione un nuovo marchio di snack salutari, analizzando migliaia di sondaggi tra i consumatori e risposte aperte sulle preferenze degli snack e sul riconoscimento del marchio. Attraverso l’estrazione dei dati basata sull’intelligenza artificiale, il marchio può classificare rapidamente le risposte, individuare temi chiave e identificare i marchi citati. Questa analisi offre al nuovo arrivato informazioni precise sul posizionamento del mercato, inclusa l’identificazione di concorrenti indiretti come le verdure essenziali. Con questa conoscenza, l’azienda può concentrare strategicamente i propri sforzi di marketing e posizionamento del prodotto per massimizzare il successo nei suoi mercati principali.
Comprendere come vengono generati gli insight dell'intelligenza artificiale
Come puoi vedere, molti settori utilizzano l’intelligenza artificiale per analisi del sentimento per fornire una comprensione approfondita del comportamento dei clienti. Ad esempio, questa sezione ti guiderà attraverso il modo in cui l'intelligenza artificiale elabora i dati numerici e testuali per fornirti informazioni migliori sui clienti.
Passaggio 1: raccolta dei dati
Il primo passo prevede la raccolta dei dati per l’analisi. Possono trattarsi di post sui social media, recensioni dei clienti, sondaggi, registri dell'assistenza clienti, punteggi NPS ed e-mail. L'obiettivo è raccogliere un set di dati completo che rifletta i sentimenti e le opinioni del pubblico target sul tuo marchio o prodotto. I dati possono essere caricati direttamente tramite API o inseriti manualmente come file CSV.
Ad esempio, supponiamo di voler comprendere i sentimenti delle persone nei confronti di Sprout Social attraverso i social media e le piattaforme di recensione.
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Passaggio 2: elaborazione dei dati
Una volta raccolti, lo strumento AI elabora il testo o i dati numerici utilizzando algoritmi AI e ML su misura per interpretare e analizzare il tipo di dati specifico. Per il testo, lo strumento utilizza attività secondarie come la PNL e l'analisi del testo per comprendere la lingua, convertendo le frasi in formati strutturati con cui le macchine possono lavorare. Comprende anche gli emoji. Ciò consente allo strumento di intelligenza artificiale di eseguire attività come il sentiment mining, la traduzione linguistica o la generazione di testo trovando modelli e relazioni all'interno dei dati. I dati numerici vengono elaborati utilizzando modelli statistici e ML in grado di identificare tendenze, classificare i dati in categorie o prevedere valori futuri.
Le reti neurali (NN) in questi strumenti li aiutano ad apprendere dai dati che analizzano e ad adattare i loro parametri per accogliere nuove informazioni. Questa modalità di apprendimento continuo migliora la precisione nel tempo.
Nell’esempio di Sprout Social, l’intelligenza artificiale utilizzerebbe la PNL e l’analisi del testo per decifrare sfumature linguistiche complesse, emoji e sentimenti all’interno di post e recensioni sui social media, trasformando il feedback aperto in dati strutturati.
Passaggio 3: analisi dei dati
Lo strumento analizza i dati elaborati selezionando parti o modelli importanti che è addestrato a riconoscere da set di dati etichettati e pre-elaborati. Per quanto riguarda il testo, potrebbero trattarsi di cose come il tono di un messaggio o gli argomenti principali discussi. Con i numeri, potrebbe cercare tendenze o modelli insoliti. L’intelligenza artificiale utilizza algoritmi speciali per vagliare questi dati e imparare da essi, migliorando i suoi compiti nel tempo adattando le regole interne per ridurre gli errori.
Nel caso Sprout Social, i dati strutturati vengono analizzati per rilevare temi prevalenti, come il sentiment e le preoccupazioni dei clienti. Questo passaggio è importante per comprendere il panorama più ampio del sentiment identificando i punti di forza e le potenziali aree di miglioramento del servizio sulla base del feedback collettivo.
Passaggio 4: visualizzazione dei dati
La visualizzazione dei dati è l'ultimo passaggio che prevede che lo strumento trasformi i dati in grafici e diagrammi intuitivi, rendendoli più facili da digerire e comprendere. La visualizzazione ti aiuta a identificare tendenze e valori anomali nei dati, offrendo una visione granulare che può influenzare il processo decisionale. Per Sprout Social, ciò potrebbe significare un grafico che traccia le tendenze del sentiment o confronta le percezioni del servizio tra diversi dati demografici. Queste visualizzazioni forniscono una comprensione chiara e immediata di come viene percepito il marchio, consentendo a Sprout Social di prendere decisioni informate sui miglioramenti del servizio o sulle strategie di marketing.
Il futuro dell’adozione dell’IA
Nonostante la capacità dell’intelligenza artificiale di vagliare e dare un senso a grandi set di dati e produrre solo informazioni utili Il 20% degli strateghi sfruttare gli strumenti relativi all’intelligenza artificiale, come ML o NLP, all’interno delle loro strategie. Ciò evidenzia un vasto potenziale non sfruttato, in cui le capacità dell’intelligenza artificiale possono migliorare le strategie aziendali, offrendo agli adottanti l’opportunità di innovare e creare esperienze cliente straordinarie.
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Per incorporare gli insight dell’intelligenza artificiale nella tua strategia di marketing, i dati dei social media sono un ottimo punto di partenza. Essendo uno dei set di dati più grandi e facilmente disponibili al mondo, l'utilizzo di tattiche come l'ascolto dei social media ti fornirà approfondimenti in tempo reale sui tuoi clienti e sul mercato.
Successivamente, scopri come i professionisti del marketing stanno sfruttando L'intelligenza artificiale nel marketing per generare contenuti, automatizzare le operazioni e creare campagne potenti.
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