Unabhängig von ihrer Größe stehen die meisten Unternehmen vor den gleichen Herausforderungen: starke Konkurrenz und sich verändernde Kunden- und Marktanforderungen. Hinzu kommen ineffiziente Arbeitsabläufe, Datensilos und steigende Kosten. Dadurch steigt der Bedarf an Tools, die Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Hier kommt KI-Analyse ins Spiel.
Laut dem State of Social Media Report 2023 stimmen 96 % der Unternehmensleiter zu, dass KI und maschinelles Lernen (ML) Unternehmen dabei helfen können, ihre Entscheidungsfindung deutlich zu verbessern. Sie nutzen KI-gestützte Daten eifrig für KI-Marketing, um in einem datengesteuerten und dynamischen Geschäftsumfeld erfolgreich zu sein und sich weiterzuentwickeln.
In diesem Artikel tauchen wir tief in die KI-Analyse ein und untersuchen, wie sie sich von herkömmlichen Datenanalysemethoden für Markenintelligenz unterscheidet. Wir werden auch sehen, wie sie Unternehmen wie Ihrem nachhaltiges Marktwachstum und einen Vorsprung gegenüber Ihren Mitbewerbern verschaffen kann.
Die KI und Automatisierung von Zoho Social übernimmt Ihre manuelle Arbeit beim Veröffentlichen, Zuhören, Analysieren und in der Kundenbetreuung, sodass Ihr Team die Entscheidungsfindung priorisieren kann, die keine Maschine nachahmen kann.
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Was ist KI-Analyse?
Bei der KI-Analyse handelt es sich um den Prozess der Extraktion nützlicher Informationen aus Big Data mithilfe fortgeschrittenen maschinellen Lernens (ML) und KI-Aufgaben wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie wird verwendet, um Muster und Trends in Daten zu erkennen und so fundierte Entscheidungen zu treffen.
Bei der Anwendung im Marketing extrahiert die KI-Analyse aussagekräftige Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen wie Social Media Listening, Bewertungswebsites, Kundenforen und Umfragedaten. Diese Erkenntnisse helfen funktionsübergreifenden Teams wie Marketing und Vertrieb, Produktforschung, Personalwesen und PR, ihre Arbeit effektiver und effizienter zu erledigen.
Und da die Datenanalyse automatisiert ist, werden Abhängigkeiten von manuellen Aufgaben vermieden, was die Genauigkeit der Ergebnisse und die Aktualität der Business Intelligence-Berichte verbessert. Außerdem wird Zeit frei, sodass sich die Mitarbeiter auf strategischere und komplexere Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können.
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Was ist der Unterschied zwischen KI-Analyse und herkömmlicher Analyse?
Bei der KI-Analyse werden maschinelle Lernalgorithmen zur Analyse großer Datenmengen eingesetzt. Dadurch können große Mengen komplexer, unstrukturierter Rohdaten schnell, präzise und einfach verarbeitet werden. Bei der herkömmlichen Analyse hingegen ist mehr manuelle Datenanalyse erforderlich.
Obwohl es traditionelle Datenanalysen schon seit langem gibt, weisen sie bestimmte Nachteile auf, die zu einer steigenden Nachfrage nach KI-Analysen geführt haben. Zum einen sind traditionelle Analysen bei der Analyse komplexer oder großer Datenmengen nicht sehr effektiv.
Noch wichtiger ist jedoch, dass nur ein begrenzter Umfang historischer Daten analysiert werden kann, um beschreibende, diagnostische, prädiktive und präskriptive Erkenntnisse bereitzustellen.
So hat die KI-Analyse die herkömmliche Analyse verändert:
- Deskriptive Analytik: Interpretiert die Leistung auf der Grundlage vorhandener Daten und konzentriert sich auf die Berichterstattung einer Momentaufnahme der Erkenntnisse. KI-Analysen liefern mithilfe von Trendanalysen einen umfassenderen Bericht zur kontinuierlichen Leistung, sodass Marken einen ganzheitlichen Überblick über die verschiedenen Faktoren und Änderungen im Laufe der Zeit haben.
- Diagnostische Analytik: Es wird verwendet, um ein Geschäftsergebnis zu verstehen, indem historische Daten zur Ursachenanalyse analysiert werden. Es identifiziert Beziehungen in Daten, um die Grundursache eines Ergebnisses zu verstehen. KI kann große Mengen historischer und Echtzeitdaten aus unterschiedlichen Quellen analysieren, um Muster, Trends und Anomalien schnell und effizienter zu finden.
- Prädiktive Analytik: Wird verwendet, um zukünftige Trends und Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten unter Verwendung statistischer Modelle und Prognosetechniken vorherzusagen. KI verwendet maschinelles Lernen und Deep Learning, um zukünftige Trends vorherzusagen und ermöglicht schnellere und genauere Prognosen.
- Präskriptive Analytik: Bietet umsetzbare Erkenntnisse aus prädiktiven Analysen, um die Geschäftsleistung in Zukunft zu verbessern. Es handelt sich um eine Kombination aus historischen Daten und prädiktiven Variablen, die die Vorschläge zu dem Zeitpunkt, an dem Sie sie für eine Kampagne verwenden, überholt haben können. Diese KI-Erkenntnisse ermöglichen Ihnen die Analyse von Daten in Echtzeit, indem Sie die Änderungen der Variablen berechnen, während sie auftreten, sodass Unternehmen Kampagnenstrategien umgehend überwachen und anpassen können.
Was sind die vier Säulen von AI Analytics?
Um Erkenntnisse zu gewinnen, stützt sich die KI-Analyse auf vier wichtige KI-Teilaufgaben: maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, neuronale Netzwerke (NNs) und Deep Learning (DL). Diese Technologien arbeiten zusammen, um aus Rohdaten und unterschiedlichen Daten aussagekräftige Informationen zu extrahieren.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen hilft KI-Analysetools dabei, Datenmuster automatisch zu erkennen, sodass diese zu umsetzbaren Erkenntnissen synthetisiert werden können. Es unterstützt die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen, um relevante Datenpunkte für prädiktive Analysen zu identifizieren.
Auf diese Weise können Unternehmen beispielsweise die Kundendatenanalyse automatisieren, indem sie Feedback zum Kundenerlebnis, Produktbewertungen und Social-Listening-Daten nahezu in Echtzeit verarbeiten, um zeitnahe Erkenntnisse zu erhalten.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es einem KI-Analysetool, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, sodass es sie verarbeiten und analysieren kann, um aussagekräftige Informationen zu erhalten. NLP ist von entscheidender Bedeutung für die genaue Analyse von Social-Media-Listening-Daten, Kundenrezensionen, Blogs, Nachrichtenartikeln und anderen textbasierten Daten, einschließlich Zahlen und Emojis.
Neuronale Netze
Neuronale Netzwerke sind Algorithmen, die entwickelt wurden, um die Beziehungen zwischen Datenpunkten zu verstehen, die durch maschinelles Lernen identifiziert wurden. Sie sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus miteinander verbundenen Schichten von Knoten oder Neuronen, die sich die Beziehungen in den Daten merken und daraus lernen. Dadurch wird das KI-Tool mit der Zeit immer intelligenter und präziser, was es auf lange Sicht auch kosteneffizienter macht.
Tiefes Lernen
Deep-Learning-Algorithmen sind fortschrittliche neuronale Netzwerke, die komplexe Rohdaten mithilfe mehrerer Schichten miteinander verbundener Knoten verarbeiten. Dadurch können sie sich an eine Vielzahl von Datentypen und Datensätzen anpassen und tiefere Erkenntnisse für weitaus komplexere Analysen gewinnen als herkömmliche Datenanalysen.
Warum sollten wir KI zur Datenanalyse nutzen?
Mithilfe von KI-Analysen können Unternehmen sich wiederholende Aufgaben automatisieren und komplexe Daten effizienter verarbeiten. So wird die Skalierung einfach und reibungslos. Diese Tools können Tausende von API-Aufrufen in Minuten verarbeiten und liefern Ihnen in wenigen Minuten wichtige Informationen über Ihre Marke, Ihren Kundenservice und Ihre Wettbewerbsanalyse. So kann sich Ihr Team auf strategischere Aspekte wie die Bereitstellung eines hervorragenden Kundendienstes und Markenerlebnisses konzentrieren.
Ein Beispiel: Laut dem Zoho Social Index ™ 2023 bemerken und schätzen 76 % der Verbraucher, wenn Unternehmen dem Kundensupport Priorität einräumen. Kunden erwarten einen persönlichen Service, der mehr ist als nur die schnelle Lösung eines Problems. Sie möchten eine persönliche Interaktion, die authentisch und engagiert ist.
Dieses Maß an Personalisierung lässt sich nur erreichen, wenn Sie aktuelle und genaue Daten zur Hand haben, die Ihnen zeigen, wie Sie die Verbraucher am besten zufriedenstellen und Ihren treuen Kundenstamm pflegen.
Die Listening-Funktion von Zoho Social informiert Sie beispielsweise darüber, welche Themen in sozialen Gesprächen über Ihre Marke im Trend liegen, welche verwandten Begriffe Kunden verwenden und wie die Stimmung zu diesen Themen ist. Sie erhalten ein vollständiges Bild davon, was in sozialen Gesprächen am wichtigsten ist, und entdecken gemeinsame Themen und Themen in Bezug auf Ihre Marke, Produkte und Dienstleistungen.
Welche Vorteile bietet die Anwendung von KI-Analysen?
KI verändert die Arbeitsweise von Unternehmen, indem sie ihnen hilft, Aufgaben zu automatisieren, sodass sie ihre Talente in komplexere und strategischere Bereiche einbringen können. Dadurch können Unternehmen schneller wachsen und skalieren als je zuvor. Hier sind einige wichtige Möglichkeiten, wie KI-Analysen Unternehmen heute zugute kommen.
Automatisierung
Mithilfe von KI-Analysen können Unternehmen statistische Berechnungen automatisieren, um Kennzahlen für die Leistungskennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs) plattformübergreifend zu überwachen. Dies steigert die Effizienz, da zeitaufwändige Aufgaben reduziert und die Datenanalyse beschleunigt wird, um relevante Erkenntnisse über Marke und Kunden abzuleiten. Diese ML-basierte Automatisierung gibt wertvolle Zeit zurück, um sich auf Planung und Strategie zu konzentrieren, und reduziert gleichzeitig Reibungsverluste im Arbeitsablauf und Arbeitsaufwand.
Mit einem KI-Tool müssen Unternehmen beispielsweise nicht mehr Personal abstellen, das jede Kunden-E-Mail oder jedes Ticket überprüft, um die Anfrage oder Beschwerde zu verstehen. Diese Tools können alle eingehenden Nachrichten nahtlos analysieren und ihnen eine Stimmung zuordnen, sodass Teammitglieder die Antworten schnell priorisieren können. In Zoho Social können Sie auch Spitzen bei Markenerwähnungen anzeigen, um die Markenstimmung im Auge zu behalten und potenzielle Krisen zu überwachen.
Skalierbarkeit
KI-Analysen tragen dazu bei, die Wachstumsschmerzen eines Unternehmens zu lindern, indem sie große Datensätze aus unterschiedlichen Quellen effizient verarbeiten und so Erkenntnisse in Echtzeit liefern – was mit herkömmlichen Datenanalysemethoden nicht möglich ist.
In Kombination mit der Customer-Relationship-Management- (CRM) und Business-Intelligence-Software eines Unternehmens steigern solche Tools die Zahl gezielter Erkenntnisse exponentiell, indem sie Datenpunkte miteinander vergleichen und Muster in Kundenprofilen und Kaufverhalten identifizieren. Auf diese Weise erhalten Sie einen umfassenderen Überblick über Ihre aktuellen und potenziellen Kunden.
Beispielsweise können Sie mit der Salesforce-Integration von Zoho Social an jedem Kontaktpunkt außergewöhnliche Kundenerlebnisse bieten, indem Sie soziale Daten im gesamten CRM nutzen. Erstellen Sie personalisierte Kontaktpunkte während der gesamten Customer Journey und steigern Sie die Wirkung Ihrer Initiativen, während Sie effiziente Arbeitsabläufe in den Teams implementieren.
Genauigkeit
Die Ergebnisse der KI-Datenanalyse sind genauer als die Ergebnisse manueller Datenanalysemethoden. Dies liegt daran, dass es weniger Spielraum für menschliche Fehler, Voreingenommenheit oder Einschränkungen gibt, wie z. B. den subjektiven Ausschluss von Daten oder die Berechnung komplexer Metriken, insbesondere aus mehreren Quellen.
Geschäftsanwendungen von KI-Analysen
Unternehmen nutzen KI-Analysen, um einen höheren Return on Investment (ROI) aus ihren sozialen und digitalen Daten zu erzielen und gleichzeitig Produktivität und Wachstum durch intelligente Automatisierung zu fördern. Lassen Sie uns tiefer eintauchen.
Stimmungsanalyse
Sentimentanalyse-Algorithmen scannen Feedback-Daten, um wichtige Themen und Themenbereiche zu priorisieren. So erhalten Marken einen detaillierten Einblick in häufige Beschwerden oder wiederkehrende Produkt- oder Serviceprobleme. Auf diese Weise können Marken proaktive Strategien entwickeln, um ein besseres Kundenerlebnis zu gewährleisten und die Markentreue zu stärken.
Das Sentimentanalyse-Tool von Zoho Social gibt Ihnen eine Momentaufnahme der Stimmung Ihrer Marke, indem es positive, negative und neutrale Stimmungen in Nachrichten und Social-Listening-Daten hervorhebt. Sie können Stimmungstrends über Zeiträume hinweg erkennen und Themen und Gespräche mühelos themenbezogen analysieren. Verwenden Sie diese Daten, um Ihre Produktbotschaften zu verbessern, die Interaktionen mit dem Kundendienst zu verbessern und Marketingstrategien zu verfeinern.
Bedarfsprognose
Mithilfe von KI-Analysen können Unternehmen Kundeninteraktionen und Kaufmotive besser verstehen. Sie können damit große Datensätze schnell und effizient analysieren, um individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen zu verstehen. Auf diese Weise kann eine Marke die zukünftige Nachfrage auf der Grundlage spezifischer Kundendemografien und Marktindikatoren vorhersagen. Außerdem können sie so ihre Angebote verbessern, indem sie diese speziell auf unterschiedliche Kundensegmente zuschneiden.
Ein Beispiel: Ein Hotel erwartet in den Sommermonaten einen Gästeansturm und möchte seinen Gästen ein stärker personalisiertes Erlebnis bieten, um eine höhere Kundenzufriedenheit zu erreichen. Das Unternehmen kann in dieser Hinsicht wertvolle Erkenntnisse gewinnen, indem es mithilfe eines KI-Analysetools Kundennachrichten, Kundendienst-E-Mails, Bewertungen und Gästeprofile analysiert. Dadurch kann das Unternehmen herausfinden, dass die meisten Gäste Kinderbetreuungsmöglichkeiten schätzen würden, damit sie ihren Aufenthalt noch mehr genießen können.
Durch die Erweiterung der Anlage in den Sommermonaten ist das Hotel nicht nur auf die erhöhte Nachfrage vorbereitet, sondern nutzt auch die Chance, die Kundenzufriedenheit und damit die Kundenbindung zu steigern.
Geschäftsüberwachung
Mithilfe von KI-Analysen können Sie Daten aus Nachrichtenartikeln, Foren wie Reddit und sozialen Gesprächen gleichzeitig analysieren, sowohl zu Ihrer Marke als auch zu Ihren Mitbewerbern. Mithilfe dieser Daten können Sie Lücken in der Markenwahrnehmung entdecken und Abhilfemaßnahmen für das Reputationsmanagement oder zur Verbesserung von Produkten oder Dienstleistungen ergreifen.
In Zoho Social können Sie auch die Leistung Ihrer Konkurrenten auf verschiedenen Kanälen verfolgen. Sie können beispielsweise Ihre Konkurrenten auf Facebook analysieren, indem Sie detaillierte Kennzahlen zu KPIs wie durchschnittliches öffentliches Engagement, durchschnittliche Fans, Publikumswachstum und andere Kennzahlen abrufen.
Die 5 besten KI-Analysetools für Ihr Unternehmen
KI-Analysetools bieten unterschiedliche Detailliertheit und Einblicke. Deshalb müssen Sie ein Tool auswählen, das Ihren spezifischen Anforderungen und Merkmalen entspricht, wie z. B. Ihrer Branche, Unternehmensgröße und Zielgruppe. Sie müssen auch berücksichtigen, ob sich das KI-Tool nahtlos in Ihre vorhandene IT-Infrastruktur und Arbeitsabläufe integrieren lässt und ob es Ihren Skalierungsanforderungen gerecht wird.
Hier ist eine Liste branchenführender KI-Analysetools, die Ihnen die Erkenntnisse liefern können, die Sie für das Wachstum Ihres Unternehmens benötigen.
1. Zoho Social
Zoho Social ist eine All-in-One-Lösung für das Social-Media-Management, die KI-Analysen für Social-Media-Management, Marketing, Kundenbetreuung und Wettbewerbsanalysen verwendet. Außerdem lässt es sich in eine Vielzahl digitaler Datenquellen integrieren, darunter Bewertungsseiten wie Reddit, CRMs wie Salesforce und Business-Intelligence-Tools wie Tableau.
Unser leistungsstarkes Social-Listening-Tool analysiert mehr als 600 Millionen Nachrichten pro Tag und identifiziert Schlüsselthemen, um Ihnen gezielte Einblicke zu geben. Analysieren Sie soziale Gespräche und Kundennachrichten, um die Themen zu finden, die bei Ihrem Publikum am meisten Anklang finden, und nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Ihre Inhalte und Ihre Kundenbetreuungsstrategie zu verbessern.
Führen Sie mühelos B2C- und B2B-Marktforschung durch und stärken Sie Ihre Wettbewerbsstrategie, indem Sie Zoho Socials Wettbewerbsanalysefunktion nutzen. Gewinnen Sie aussagekräftige Erkenntnisse aus Schlüsselmetriken wie Themenübersichten, Zielgruppendemografie und Gesamtengagements, um Ihre Entscheidungen zu untermauern, und führen Sie eine Marktlückenanalyse durch, um neue Wachstumsmöglichkeiten zu finden.
Erstellen Sie wirkungsvolle Beiträge mit unserer Funktion „Suggestions by AI Assist“, die durch KI-Eingabeaufforderungen aktiviert wird. Verwenden Sie außerdem die patentierte ViralPost-Technologie von Zoho Social, um sicherzustellen, dass Ihre Beiträge Ihr Zielpublikum zum optimalen Zeitpunkt erreichen. Die Technologie berechnet Ihre besten Zeiten zum Veröffentlichen von Inhalten und ermöglicht es Ihnen, diese für maximales Engagement und Wirkung automatisch oder manuell zu veröffentlichen.
Zoho Socials fortschrittlicher, KI-gestützter Smart Inbox hilft Ihnen dabei, die Stimmung in eingehenden Nachrichten und Bewertungsfeeds schnell zu erkennen. Die Beiträge werden automatisch als positiv, neutral oder negativ eingestuft, sodass Kundenbetreuungsteams Nachrichten entsprechend priorisieren und schnell reagieren können.
Nutzen Sie diese und andere intuitive Zoho Social-Funktionen, um Ihre Daten zum Leben zu erwecken und Ihre Social-Media- und Digital-Marketing-Strategien zu transformieren. Verknüpfen Sie sie alle mithilfe unserer intuitiven Berichtsvorlagen und teilen Sie Erkenntnisse sicher mit anderen Teams innerhalb der Organisation, um eine schnellere und reibungslosere Zusammenarbeit zu ermöglichen.
Zoho Social fügt sich nahtlos in Ihren vorhandenen Technologie-Stack ein, ohne dass Sie es manuell einrichten müssen, sodass Sie schnell einsatzbereit sind. Und da es auf fortschrittlichem maschinellem Lernen basiert, lernt es kontinuierlich aus Ihren Daten und wird mit der Zeit intelligenter. Dadurch entfällt die Notwendigkeit regelmäßiger Investitionen in die Aktualisierung Ihrer Software.
2. Power BI
Power BI ist ein Business-Analytics-Tool für die Datenanalyse und Visualisierung von Erkenntnissen. Es bietet umfassende Einblicke in die Marke, indem es Millionen von Datenpunkten aus verschiedenen Quellen mit unterschiedlicher Komplexität abbildet. Es ist besonders nützlich, wenn Sie mit Microsoft Excel vertraut sind, da Sie problemlos Berichte basierend auf Ihren Anforderungen erstellen und ändern und sie mit Teams teilen können. Sie müssen über Programmierkenntnisse verfügen, da Sie diese benötigen, um Datenanalyseausdrücke (DAX) während der Datenmodellierung zu verstehen und mit M-Code für Datentransformationen zu arbeiten.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn ist ein Textanalysetool, das KI zur Datenanalyse nutzt. Es kann zur Automatisierung von Kundenfeedback und Umfragedatenanalyse verwendet werden, um für Ihre Zielgruppe relevante Themen zu identifizieren und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Obwohl das Tool darauf ausgerichtet ist, beim Customer Experience Management zu helfen, ist es nicht effizient bei der Bearbeitung einer großen Anzahl von Kundenbetreuungstickets, was die Skalierung oder Integration in die Kundenbetreuungsanforderungen erschwert.
4. Tableau
Tableau ist eine Analyse- und Datenvisualisierungsplattform, mit der Sie Ihre Daten verstehen, um aussagekräftige Einblicke in Ihre Marke zu erhalten und Berichte in Echtzeit zu erstellen. Wie Zoho Social bietet Tableau eine robuste Konnektivität über verschiedene Datenquellen hinweg und bietet eine einheitliche Ansicht Ihrer Daten und Erkenntnisse. Seine umfassenden Funktionen erfordern eine Schulung, damit Sie das Tool optimal nutzen können.
5. Weisheit
Sisense ist ein KI-Datenanalysetool, das auf mehrere Online-Datenquellen zugreifen kann, um Erkenntnisse in flexiblen Berichten bereitzustellen. Es kann von Teams ohne fortgeschrittenes technisches Fachwissen verwendet werden, um vorläufige Datenanalysen für Business Intelligence durchzuführen. Das Tool verfügt auch über eine Reihe erweiterter Funktionen, aber Sie müssen darin geschult werden, bevor Sie sie für Erkenntnisse nutzen können.
Die Zukunft der KI in der Datenanalyse
KI-Analysen werden vor allem in kritischen Branchen und großen Unternehmen eingesetzt, wie beispielsweise Gesundheitspflege Und Herstellung um Prozesse zu beschleunigen, Datenschwankungen zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Die jüngsten Fortschritte im maschinellen Lernen werden es jedoch zu einer branchenübergreifenden Standardpraxis machen.
Zum einen sind KI-Tools erschwinglicher und benutzerfreundlicher geworden. Sie ermöglichen es Marken, Innovationen anzunehmen und selbstbewusster mit der Konkurrenz umzugehen. Unternehmen können problemlos Geschäftsinformationen aus verschiedenen Datenquellen sammeln, um ihren Markt besser zu verstehen. Dies wiederum kann dazu genutzt werden, Kundeninteraktionen zu personalisieren, die Markenzufriedenheit zu steigern und mit Weitsicht und Präzision in neue Märkte zu expandieren.
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