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Comment dynamiser votre stratégie marketing avec l'automatisation de l'IA
La collaboration intuitive entre l'intelligence artificielle (IA) et l'effort humain stimule l'innovation dans une gamme d'industries telles que les sciences de la santé, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la fabrication et la recherche et développement. Dans le monde des affaires, l’automatisation de l’IA permet aux entreprises de créer des stratégies produits et marketing percutantes et d’améliorer leurs opérations pour augmenter la productivité.
Pouvoirs d'automatisation de l'IA Marketing de l'IA , que les spécialistes du marketing, comme vous, peuvent utiliser pour faire pivoter vos campagnes de manière transparente en fonction d'indicateurs de marché en temps réel, responsabiliser vos équipes de service client et vous développer de manière globale. Vous pouvez créer des campagnes marketing hautement personnalisées qui trouvent un écho auprès du public, publier du contenu à des moments optimaux pour un engagement maximal et exécuter des publicités ciblées de manière transparente.
Dans cet article, nous parlons davantage de l'automatisation de l'IA, de ses avantages pour les organisations et de ses applications les plus courantes dans le monde des affaires.
Qu’est-ce que l’automatisation de l’IA ?
L'automatisation de l'IA est l'intégration de l'IA avec l'automatisation de tâches répétitives basées sur des règles. Cette combinaison enrichit l'automatisation régulière en intégrant des capacités d'IA, comme la capacité d'apprendre et de s'adapter à partir de tâches précédentes, dans le processus. Il est utilisé dans plusieurs domaines pour améliorer l'efficacité, tels que le service client, la fabrication, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, le commerce électronique, l'assurance qualité, la conception de produits, etc.
L'automatisation de l'IA a révolutionné la façon dont les marques abordent leurs stratégies commerciales et marketing. Outils de marketing IA automatisez les tâches répétitives avec rapidité et efficacité et vous permettez d'analyser de grandes quantités de données, telles que les commentaires des clients ou des employés et les conversations sociales, à vitesse et à grande échelle, pour faire ressortir les informations nécessaires qui peuvent contribuer à l'amélioration d'une entreprise.
Prenons par exemple la solution Sprout basée sur l’IA. Écoute des réseaux sociaux solution. L'outil vous permet d'analyser les données d'écoute sociale (jusqu'à plus de 50 000 messages par seconde et jusqu'à plus de 600 millions de messages par jour) afin que vous puissiez automatiquement passer au crible des milliards de points de données et obtenir des informations clés sur la marque en quelques secondes. Cela vous permet de prendre des décisions plus rapides et plus efficaces qui trouvent un écho auprès de votre public cible et vous aident à répondre et à dépasser les attentes de vos clients.
Qu’est-ce que l’automatisation intelligente (IA) ?
L'automatisation intelligente est le mélange de l'IA et de l'automatisation des processus robotiques (RPA) et est souvent utilisée comme synonyme d'automatisation de l'IA. En combinant des tâches d'IA comme apprentissage automatique (ML) et traitement du langage naturel (NLP) avec l'automatisation traditionnelle basée sur des règles, les systèmes d'automatisation intelligents gèrent des Analyse de l'IA pour améliorer la prise de décision et les flux de travail.
Cela se traduit par des opérations rationalisées et une productivité améliorée. En intégrant les capacités cognitives de l’IA à la compréhension du Big Data, l’automatisation intelligente aide à prédire les résultats afin que les entreprises puissent améliorer leurs processus de manière proactive.
Par exemple, l’automatisation intelligente peut être utilisée dans des campagnes par e-mail en plusieurs étapes, comme une campagne promotionnelle où chaque étape peut être automatisée en fonction du comportement du destinataire. Cela élimine le besoin de lire manuellement chaque réponse pour une action ultérieure, car elle est automatisée en fonction de conditions prédéfinies. Ainsi, vous gagnez du temps tout en permettant une gestion de campagne à grande échelle.
Comment l’automatisation de l’IA profite aux entreprises
L'automatisation de l'IA permet aux entreprises d'automatiser les flux de travail et d'obtenir des informations exploitables grâce à des tâches d'IA telles que analyse des sentiments afin qu’ils puissent apporter des changements tangibles pour stimuler la croissance. Allons plus loin pour voir les avantages de l’automatisation intelligente.
1. Productivité améliorée
L'automatisation intelligente augmente la productivité des équipes car elle automatise et optimise les flux de travail sur la base de modèles analytiques qui garantissent une productivité maximale. Il réduit également les tâches fastidieuses et chronophages telles que l’analyse des données de feedback en les automatisant grâce à l’apprentissage automatique. Cela permet aux outils d’IA d’analyser automatiquement des millions de points de données provenant de nombreuses sources de données en quelques minutes pour extraire des informations qui auraient autrement pris plusieurs heures manuelles. Cela réduit également le risque d’erreurs de calcul courantes lors de l’analyse manuelle de données complexes à la recherche de modèles et de tendances.
2. Exploration des sentiments
De même, les outils d’automatisation de l’IA utilisent l’apprentissage automatique pour identifier automatiquement les sentiments dans les données comme étant positifs, négatifs ou neutres, et vous donnent ainsi un aperçu de la façon dont les gens perçoivent votre marque et vos services. Analyse des sentiments peut également être appliqué pour hiérarchiser automatiquement les plaintes des clients afin que les équipes de service client sachent quels cas traiter en premier.
Dans Sprout, vous obtenez automatiquement des mesures d'analyse des sentiments de votre marque sous forme de graphiques et de rapports. Ces informations sur les sentiments sont basées sur des conversations sociales autour de vous à partir d'une certaine chronologie, de différentes données démographiques ou sur divers sujets, pour vous aider à comprendre comment votre produit/marque se comporte aux yeux du public.
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Il s'agit d'un avantage crucial, étant donné que 44 % des chefs d'entreprise pensent que l'analyse des sentiments est essentielle pour comprendre le comportement des consommateurs et l'utilisent déjà pour orienter leurs stratégies, selon notre étude. Rapport 2023 sur l’état des médias sociaux.
3. Rentabilité
L’automatisation de l’IA ne contribue pas seulement à la productivité : elle vous permet également de réaffecter intelligemment les efforts de votre équipe de manière plus stratégique. De plus, étant donné que les outils d’IA peuvent prendre en charge des projets d’analyse de données gigantesques en quelques minutes (et avec plus de précision que les humains), ils réduisent également les coûts associés à l’identification et à la correction des erreurs basées sur des informations incorrectes.
4. Avantage concurrentiel
L'automatisation de l'IA utilise des tâches avancées telles que la PNL pour analyser et filtrer le texte avec des sujets et des mots-clés prédéfinis afin que vous puissiez garder un œil sur ce que les gens disent de votre marque et de ses concurrents. Ces algorithmes vous permettent d’approfondir les données identifiées pour étudier les moteurs potentiels du marché.
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Dans Sprout, vous pouvez le faire en appliquant Alertes d'écoute pour vous informer des changements dans la conversation autour de vos sujets d'écoute préférés. Cette fonctionnalité garantit que vous ne manquerez jamais les conversations pertinentes autour de votre marque ou de vos concurrents.
Et comme l’automatisation intelligente vous permet de traiter simultanément des Big Data provenant de sources disparates, vous obtenez des informations précieuses en temps réel afin de pouvoir modifier rapidement votre approche.
5. Évolutivité
Contrairement aux systèmes traditionnels qui nécessitent une augmentation de la taille de l'équipe pour gérer des volumes plus élevés de tâches et leur complexité à mesure que l'entreprise se développe, l'automatisation intelligente gère ces mêmes tâches tout en maintenant l'efficacité. Cela vous permet d’évoluer rapidement et efficacement tout en garantissant la flexibilité de votre environnement de travail.
6. Gestion des risques et conformité
L'automatisation de l'IA vous aide à élaborer une stratégie de gestion des risques efficace en identifiant les commentaires incendiaires ou sensibles sur votre marque. Cela vous permet également de gérer votre marketing d'influence plus efficacement pour garantir que vos influenceurs suivent les directives de la marque. De même, l’automatisation de l’IA identifie la fraude financière et juridique en analysant les valeurs aberrantes dans les modèles de données pour garantir la conformité.
Comment fonctionne l'automatisation de l'IA
Plusieurs tâches d'IA fonctionnent en coulisses pour alimenter l'automatisation de l'IA, notamment des technologies telles que reconnaissance d'entité nommée (NER) et l'analyse des sentiments, qui sont essentielles à la gestion de la réputation de la marque et assurance qualité . Par exemple, ces technologies peuvent identifier automatiquement les anomalies dans les modèles de données, telles que les commentaires potentiellement provocateurs basés sur des entités et des mots-clés prédéterminés, et alerter l'utilisateur final. Cette fonctionnalité aide les équipes de relations publiques, sociales et de service client à répondre immédiatement à ces commentaires et à prendre les mesures appropriées.
Voici un bref aperçu de ce qui se passe dans les coulisses d’un processus d’automatisation de l’IA et de la façon dont les ingénieurs de données construisent un modèle.
Étape 1 : Collecte de données
Les données sont collectées à partir de différentes sources telles que les réseaux sociaux, les forums clients, les articles de presse et les réponses à des enquêtes. Si nous construisons un modèle pour identifier les sentiments dans les données et envoyer des alertes et des notifications lorsqu’une réponse inflammatoire est détectée, les données d’un large éventail de conversations sur les réseaux sociaux sont collectées. Plus les données sont volumineuses, plus le modèle sera finalement précis.
Étape 2 : Préparation des données
Les données collectées sont nettoyées en supprimant les valeurs aberrantes et les incohérences, puis formatées pour s'adapter à l'outil d'IA qui sera utilisé pour l'analyse des données.
Étape 3 : Entraîner le modèle
L'outil est désormais formé avec ces données propres, qui sont annotées ou étiquetées afin que les algorithmes d'apprentissage automatique puissent identifier et comprendre les modèles et associations de mots. Les balises PNL et parties du discours facilitent l'analyse de texte, tandis que les algorithmes d'apprentissage en profondeur garantissent que le modèle mémorise ces modèles afin de pouvoir les appliquer à une analyse de données similaire à l'avenir.
Les résultats sont validés par rapport aux données de test et le cycle est répété jusqu'à ce que les résultats soient optimaux.
Étape 4 : Traitement des données
L'outil d'IA peut désormais traiter des données telles que l'écoute sociale ou les commentaires des clients et récupérera rapidement les @mentions et les mots-clés pour lesquels il a été formé. Le modèle est encore affiné afin qu'il soit spécifique à votre entreprise et à votre secteur d'activité.
Par exemple, si le modèle récupère une publication qui enfreint les directives des médias sociaux en détectant des mots négatifs intégrés dans son vocabulaire, il prendra automatiquement des mesures prédéfinies telles que masquer la publication, limiter sa portée et alerter l'administrateur via des notifications.
Étape 5 : Apprentissage continu
Les réseaux de neurones aident l'outil d'IA à être en mode d'apprentissage continu afin qu'il se souvienne des résultats et des points de données notables de chaque cycle d'analyse de données. Il ajoutera également automatiquement de nouveaux mots et @mentions à son vocabulaire à partir de toutes les nouvelles données analysées. Cela le rend plus intelligent, plus rapide et plus efficace au fil du temps.
Quelles sont les applications de l’automatisation de l’IA ?
Qu'il s'agisse d'influencer le contenu que nous regardons sur nos chaînes de streaming préférées ou d'enrichir les soins aux patients et la gestion de l'hôtellerie, les applications de l'automatisation de l'IA abondent.
Examinons certains d’entre eux en détail.
Marketing et publicité
L’une des contributions les plus importantes de l’automatisation de l’IA au marketing réside dans la capacité à tirer des enseignements de analyse conversationnelle et améliorer l'efficacité de l'entreprise grâce à des logiciels tels que la RPA et la gestion des processus métier (BPM). Les entreprises ont aujourd'hui accès à étude de marché innovante des méthodes qui peuvent apporter des informations clés en quelques minutes, par rapport aux approches traditionnelles qui prennent beaucoup de temps comme les enquêtes écrites et les groupes de discussion.
Ces informations aident les marques à personnaliser le contenu à des fins de marketing et de publicité. Ils servent également à influencer d'autres départements, y compris les produits ou les relations publiques, pour améliorer l'engagement de la marque et assurer la croissance.
Automatisation des processus robotisés
Le logiciel RPA est utilisé pour automatiser les tâches basées sur des règles (telles que la génération de rapports) et pour alimenter automatisation du marketing comme la mise en place de flux de travail automatiques pour la publication de contenu. Cette capacité est essentielle pour aider les équipes distantes à mieux collaborer avec une plus grande transparence dans les flux de travail.
Par exemple, la fonctionnalité Optimal Send Times de Sprout, optimisée par notre Technologie ViralPost® , identifie les meilleurs horaires d'envoi pour publier votre contenu un jour spécifique. La fonctionnalité calcule une liste de moments suggérés en fonction de facteurs d'engagement pour optimiser la portée de votre contenu afin que vous puissiez garantir que vos efforts sont axés sur les résultats.
Gestion de processus
Le BPM aide à analyser automatiquement quelles méthodes sont optimales à différentes étapes du cycle d'approbation d'un projet afin qu'elles puissent être répliquées pour atteindre le résultat souhaité. Cela nécessite que le logiciel identifie une stratégie efficace, crée un modèle de gestion des processus, puis analyse et mesure l'efficacité de ce modèle.
Une application courante du BPM est dans approvisionnement . L'automatisation de l'IA basée sur le BPM automatise l'ensemble du processus d'achat, qui implique des étapes telles que la création d'un bon de commande, son approbation, son traitement, sa livraison et son paiement.
Expérience client
Les outils d'automatisation de l'IA peuvent prédire les besoins des clients en analysant les tendances démographiques et comportementales des données historiques, vous permettant ainsi d'anticiper les lacunes du marché et d'agir en conséquence. Vous êtes également en mesure de rationaliser les interactions avec les clients sur différents canaux tels que votre site Web, vos réseaux sociaux, vos applications et vos magasins physiques pour offrir une expérience transparente.
Lorsque tous ces éléments sont réunis, ils servent à améliorer votre expérience client et la satisfaction de la marque.
Service client
L'automatisation intelligente permet IA du service client afin que les équipes puissent identifier les problèmes courants et les questions fréquemment posées pour programmer selon des règles chatbots et assistants virtuels. Ces outils sont essentiels pendant les périodes de pointe où les demandes de service sont élevées, car ils peuvent traiter une multitude de demandes de manière efficace et rapide. À son tour, cette approche basée sur l'IA réduit les temps d'attente et vous permet d'offrir un support client 24h/24 et 7j/7 tout en garantissant que vos équipes de service client ne sont pas épuisées.
Si l'intégration d'un assistant virtuel sur votre canal social ou votre site Web semble intimidante, envisagez de commencer par un assistant virtuel basé sur des règles pour enrichir votre approche de service client existante. Basé sur des règles de Sprout Générateur de robots vous aide à tracer un arbre de conversion pour chaque question et réponse entre vous et le client. De plus, vous pouvez entraîner votre chatbot à transférer la conversation vers une équipe de service client en direct lorsque la demande devient trop complexe.
IA conversationnelle
Les outils d'automatisation de l'IA permettent aux entreprises de comprendre les données clients de manière contextuelle grâce à IA conversationnelle . Ces outils mémorisent les interactions précédentes avec un utilisateur en analysant le ton de ses réponses et en les identifiant comme positives ou négatives. Ils vous aident ensuite à appliquer ces informations à une conversation en cours afin que vous puissiez adapter vos réponses en fonction des émotions perçues du client. Cette personnalisation enrichit la qualité de l'interaction et vous rend plus mémorable pour l'utilisateur.
L’automatisation de l’IA est également essentielle à la compréhension et au développement de systèmes vocaux, permettant la reconnaissance vocale, la transcription en temps réel et la génération vocale pour imiter les réponses orales de type humain pour des interactions plus faciles. Siri et Alexa sont des exemples courants d'IA conversationnelle.
L'avenir de l'automatisation intelligente
L’automatisation de l’IA aide les entreprises de tous secteurs à innover et à accéder à de nouveaux segments de marché. Cela les aide à accroître leur part de marché et leur portée géographique, à explorer de nouvelles innovations de produits et à optimiser leurs coûts. Ainsi, que vous cherchiez à maîtriser l’analyse comparative concurrentielle, à améliorer votre stratégie de contenu ou à bâtir la réputation de votre marque de manière plus stratégique, exploitez la puissance de l’automatisation intelligente pour ouvrir la meilleure voie à suivre.
Découvrez comment Sprout IA et automatisation peut vous aider à améliorer votre entreprise.
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