Les outils d'analyse basés sur l'intelligence artificielle examinent des ensembles de données massifs pour identifier les modèles, les tendances et les informations que les humains pourraient négliger, offrant ainsi aux marques un avantage concurrentiel distinct en facilitant la prise de décision stratégique et en améliorant l'expérience client. Choux Rapport 2023 sur l'état des médias sociaux confirme ces avantages, puisque 9 chefs d'entreprise sur 10 reconnaissent le rôle indispensable de l'IA dans l'amélioration de la compétitivité du marché, la compréhension des préférences des clients et la stimulation de l'innovation. Ces dirigeants s’attendent également à ce que leurs entreprises augmentent leurs investissements dans l’IA à des fins marketing au cours des trois prochaines années.



L'intégration des technologies d'IA dans les opérations commerciales optimise les performances et pousse les organisations vers le succès et la durabilité. Pour réussir à long terme, les entreprises peuvent être confrontées à des difficultés lors de la mise en œuvre de cette technologie en raison d’un manque de compréhension et d’expérience organisationnelle en matière d’IA.



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Dans cet article, nous explorerons ce que sont exactement les informations sur l’IA, comment elles fonctionnent et comment elles sont appliquées pratiquement pour faire progresser différentes industries.

Que sont les informations sur l’IA ?

Les insights sur l’IA sont les connaissances et la compréhension acquises en analysant des ensembles de données complexes à l’aide de l’IA. Ce processus implique une combinaison de apprentissage automatique (ML), traitement du langage naturel (NLP) et techniques de visualisation de données d'IA (graphiques, graphiques, tableaux de bord , cartes thermiques, etc.) pour rendre les données plus accessibles.

La visualisation aide les stratèges à trouver des modèles, des tendances et des corrélations cachés. Les organisations utilisent Outils d'IA filtrer le Big Data en informations exploitables pour soutenir une meilleure prise de décision et de meilleures stratégies.

Avantages de l'utilisation de l'IA pour générer des informations sur les données

Analyse de l'IA offre de nombreux avantages, tels que la détection des tendances cachées dans de grands ensembles de données, la prévision des comportements futurs du marché, l'analyse du sentiment des clients, la prise de décisions plus rapide et la création d'expériences personnalisées.

Prise de décision plus facile

Les connaissances de l’IA fournissent aux décideurs une analyse complète des données en temps réel, réduisant ainsi le recours aux conjectures et à l’intuition. L’IA traite et analyse simultanément les données provenant de diverses sources à une vitesse et à une échelle inaccessibles par le seul effort humain. Ainsi, ces informations peuvent vous donner une vue approfondie du marché, des clients et des concurrents.



Prédire les tendances futures

Les informations fournies par l'IA permettent de prédire les tendances futures et les comportements des clients grâce à la reconnaissance de modèles dans les données. En analysant les informations historiques, les outils d’IA peuvent prévoir les résultats, offrant ainsi une vision claire des préférences des clients et des évolutions potentielles du marché. Cette capacité vous permet d'ajuster vos stratégies de manière proactive et de rester compétitif. Notamment, 45 % des chefs d’entreprise reconnaissent l’analyse prédictive comme l’outil marketing le plus précieux de l’IA, permettant de prévoir avec précision le comportement futur des clients.

Créer de meilleures expériences client

Le secret pour captiver vos clients réside dans la compréhension de leurs désirs, de leurs attentes et de leurs perceptions de votre marque, puis dans la transformation de ces sentiments en expériences que les gens adorent. Par exemple, vous pouvez anticiper les besoins des clients et évaluer leurs opinions grâce à écoute des réseaux sociaux pour surveiller les discussions autour de votre marque ou de vos concurrents. Cela vous permet d’adapter de manière proactive vos offres et votre communication marketing. Une étude du Boston Consulting Group a révélé que les entreprises utilisant les informations de l'IA pour la personnalisation ont enregistré des gains de ventes de 6 à 10 %, soit deux à trois fois plus que celles n'utilisant pas l'IA.

Comment les connaissances de l’IA aident les entreprises

Explorons comment les connaissances de l'IA aident les industries à renforcer leurs stratégies commerciales, à répondre aux besoins du marché et à accroître la fidélité à la marque.



Informations sur l'IA pour l'automobile

Les connaissances de l’IA améliorent la compréhension des constructeurs automobiles du sentiment des consommateurs, des tendances du marché et des commentaires sur les produits. Grâce à l'écoute sociale et à l'exploration de textes, les entreprises peuvent adapter leurs conceptions, leurs fonctionnalités et leurs stratégies marketing pour répondre aux demandes des consommateurs, améliorant ainsi leur satisfaction et leur fidélité.

Par exemple, un constructeur automobile peut utiliser les évaluations et l’analyse des sentiments basée sur l’IA pour évaluer les réactions des consommateurs mondiaux aux rappels de produits. Cette enquête approfondie peut révéler d’importantes différences régionales de perception et permettre des stratégies de gestion de crise ciblées et culturellement sensibles.

Informations sur l'IA pour le secteur bancaire

Dans le secteur bancaire, les connaissances de l’IA sont essentielles à la détection des fraudes. Mais ils sont également couramment utilisés dans le service client et la personnalisation des solutions bancaires. En analysant les données transactionnelles et les commentaires des clients, les banques peuvent améliorer leur sécurité et proposer des services qui aident réellement leurs clients.

A titre d’exemple, prenons le cas d’une banque qui souhaite améliorer son service client. La banque peut utiliser l’analyse des sentiments basée sur l’IA pour approfondir les commentaires des clients, collectés via des campagnes d’écoute sur les réseaux sociaux. Cette analyse complète, qui peut être réalisée en plusieurs langues, aide la banque à identifier les domaines d'amélioration essentiels, tels que les services bancaires mobiles, les frais et les services en agence. Ces informations peuvent aider la banque à initier des réformes ciblées, telles que la refonte de l'expérience du site Web ou l'amélioration des opérations en agence afin d'accroître la satisfaction et la fidélité des clients.

Informations sur l'IA pour les centres d'appels

L’utilisation des informations de l’IA dans les opérations des centres d’appels peut améliorer l’efficacité et identifier les zones problématiques. Par exemple, un opérateur de téléphonie mobile peut utiliser l'analyse des sentiments basée sur l'IA pour lutter contre le désabonnement des clients en intégrant l'analyse de texte à son logiciel de centre d'appels. Cette approche convertit les données vocales des appels en texte pour une analyse des sentiments en temps réel, permettant une identification proactive des clients risquant de partir. En proposant des solutions et des incitations en temps opportun, le transporteur peut réduire son taux de désabonnement, améliorer l'efficacité des agents et la satisfaction globale des clients.

Informations sur l'IA pour la finance

Les connaissances de l’IA jouent un rôle dans la compréhension de la dynamique du marché et dans l’amélioration de la planification stratégique dans le secteur financier. Par exemple, un hedge fund peut améliorer sa stratégie de négociation en utilisant une analyse du sentiment en temps réel et une extraction d'entités pour analyser le sentiment du marché international. Cela implique le traitement de nombreuses données provenant de sources variées, y compris des actualités dans plusieurs langues pertinentes pour ses opérations mondiales. Le hedge fund peut intégrer le sentiment du marché directement dans ses modèles de trading en développant un tableau de bord sophistiqué pour comparer le sentiment du marché avec les cours des actions, optimisant ainsi son processus de prise de décision.

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Informations sur l'IA pour le gouvernement

Les gouvernements peuvent utiliser les connaissances de l’IA pour améliorer les services et les politiques publics et interagir avec les communautés. Par exemple, l’analyse prédictive peut aider le gouvernement à anticiper les goulots d’étranglement des services publics, à allouer efficacement les ressources et à minimiser les temps d’arrêt des services. Dans le même temps, l’analyse textuelle peut surveiller les préoccupations du public sur les réseaux sociaux. Aider à surveiller, analyser et extraire des informations sur l’opinion du public. Cette approche peut aider les responsables à identifier des plaintes ou des éloges similaires et à trouver les domaines qui nécessitent une attention immédiate.

Informations sur l'IA pour la santé et l'industrie pharmaceutique

L’IA fournit des informations précieuses qui améliorent considérablement les soins aux patients et le développement de médicaments dans les secteurs de la santé et de la pharmacie en structurant efficacement des données médicales complexes. Un exemple pourrait être un réseau hospitalier tirant parti de l’analyse de texte basée sur la PNL pour transformer les notes de progression non structurées du DME en données consultables et organisées. Cette approche aide l’hôpital à extraire des informations exploitables sur l’efficacité des médicaments et les résultats pour les patients. En appliquant la reconnaissance d'entités nommées, l'hôpital pourrait analyser des informations détaillées sur les médicaments, les dosages et les réponses des patients, améliorant ainsi la précision des soins aux patients.

Informations sur l'IA pour l'hôtellerie

Les connaissances de l’IA ont le potentiel de révolutionner le secteur hôtelier, en permettant aux entreprises de répondre aux préférences des clients de manière plus personnalisée. L'une des innovations clés dans ce domaine est l'analyse sémantique des avis sur les hôtels qui propose des recommandations hautement personnalisées aux voyageurs. Même si les évaluations traditionnelles cinq étoiles sont largement reconnues, elles ne parviennent souvent pas à répondre aux besoins uniques de chaque client.

En analysant sémantiquement les avis textuels, un agrégateur d’avis sur les hôtels pourrait développer une fonction de recherche « intelligente » qui permettrait de filtrer les hôtels en fonction d’attributs spécifiques tels que la qualité du petit-déjeuner, la vitesse d’Internet ou la proximité de la vie nocturne, en s’alignant directement sur les préférences du voyageur. Cette approche va au-delà des évaluations génériques pour fournir des recommandations d'hôtels personnalisées, améliorant ainsi le processus de sélection des clients et permettant aux gens de vivre des expériences de voyage plus personnalisées.

Informations sur l'IA pour le trading quantitatif

Les connaissances de l'IA transforment le trading quantitatif en exploitant des sources de données uniques, telles que les commentaires des employés, pour prédire les performances de l'entreprise. Par exemple, un hedge fund pourrait analyser les sentiments des employés sur des plateformes comme Indeed et Glassdoor, en partant de l’hypothèse que les sentiments internes prédisent les tendances du marché. Une analyse sophistiquée des sentiments permet au fonds de catégoriser les avis des employés, révélant ainsi les tendances en matière de santé et de potentiel de l'entreprise. Cette approche utilise des données non conventionnelles pour donner un avantage aux traders, offrant un nouvel angle sur les stratégies d'investissement.

Informations sur l'IA pour les études de marché

Les connaissances de l’IA ont révolutionné les études de marché, permettant aux spécialistes du marketing d’extraire rapidement des informations précieuses sur la concurrence auprès d’une large base de consommateurs. Envisagez une nouvelle marque de collations saines, en analysant des milliers d'enquêtes auprès des consommateurs et des réponses ouvertes sur les préférences en matière de collations et la reconnaissance de la marque. Grâce à l'extraction de données basée sur l'IA, la marque peut rapidement catégoriser les réponses, identifier les thèmes clés et identifier les marques mentionnées. Cette analyse offre au nouveau venu des informations précises sur son positionnement sur le marché, notamment en identifiant les concurrents indirects comme les légumes essentiels. Grâce à ces connaissances, l'entreprise peut concentrer stratégiquement ses efforts de marketing et de positionnement de produits pour maximiser son succès sur ses marchés principaux.

Comprendre comment les informations sur l'IA sont générées

Comme vous pouvez le constater, de nombreuses industries utilisent l'IA pour analyse des sentiments pour fournir une compréhension approfondie du comportement de leurs clients. À titre d'exemple, cette section vous expliquera comment l'IA traite les données numériques et textuelles pour vous donner de meilleures informations sur les clients.

Étape 1 : Collecte de données

La première étape consiste à collecter les données pour analyse. Il peut s'agir de publications sur les réseaux sociaux, d'avis clients, d'enquêtes, de journaux de service client, de scores NPS et d'e-mails. L'objectif est de rassembler un ensemble de données complet qui reflète les sentiments et les opinions du public cible à propos de votre marque ou de votre produit. Les données peuvent être téléchargées directement via des API ou saisies manuellement sous forme de fichiers CSV.

Par exemple, disons que nous voulions comprendre les sentiments des gens à propos de Sprout Social sur les réseaux sociaux et les plateformes d'avis.

Une publication X (anciennement Twitter) d'un fan de Sprout Social's AI Assist

messages d'anges avec des nombres

Une publication LinkedIn d'un employé de Sprout Social décrivant la culture de travail positive.

Étape 2 : Traitement des données

Une fois collecté, l'outil d'IA traite le texte ou les données numériques à l'aide d'algorithmes d'IA et de ML adaptés pour interpréter et analyser le type de données spécifique. Pour le texte, l'outil utilise des sous-tâches telles que la PNL et l'analyse de texte pour comprendre la langue, en convertissant les phrases en formats structurés avec lesquels les machines peuvent travailler. Il comprend également les emojis. Cela permet à l'outil d'IA d'effectuer des tâches telles que l'exploration de sentiments, la traduction linguistique ou la génération de texte en trouvant des modèles et des relations au sein des données. Les données numériques sont traitées à l'aide de modèles statistiques et ML qui peuvent identifier les tendances, classer les données en catégories ou prédire les valeurs futures.

Les réseaux de neurones (NN) de ces outils les aident à apprendre des données qu'ils analysent et à ajuster leurs paramètres pour prendre en compte les nouvelles informations. Ce mode d'apprentissage continu améliore la précision au fil du temps.

Dans l’exemple de Sprout Social, l’IA utiliserait la PNL et l’analyse de texte pour déchiffrer les nuances linguistiques complexes, les émojis et les sentiments dans les publications et les avis sur les réseaux sociaux, transformant ainsi les commentaires ouverts en données structurées.

Étape 3 : Analyse des données

L'outil analyse les données traitées en sélectionnant les parties ou modèles importants qu'il est formé à reconnaître à partir d'ensembles de données prétraités et étiquetés. Pour le texte, il peut s'agir d'éléments tels que le ton d'un message ou les principaux sujets abordés. Avec les chiffres, il peut rechercher des tendances ou des modèles inhabituels. L'IA utilise des algorithmes spéciaux pour passer au crible ces données et en tirer des leçons, améliorant ainsi ses tâches au fil du temps en ajustant les règles internes pour réduire les erreurs.

Pour le cas Sprout Social, les données structurées sont analysées pour détecter les thèmes dominants, tels que les sentiments et les préoccupations des clients. Cette étape est importante pour comprendre le paysage des sentiments plus large et identifier les points forts et les domaines potentiels d'amélioration du service sur la base des commentaires collectifs.

Étape 4 : Visualiser les données

La visualisation des données est la dernière étape qui implique que l'outil transforme les données en graphiques et tableaux intuitifs, les rendant plus faciles à digérer et à comprendre. La visualisation vous aide à identifier les tendances et les valeurs aberrantes dans les données, offrant une vue granulaire qui peut influencer la prise de décision. Pour Sprout Social, cela pourrait signifier un graphique qui suit les tendances des sentiments ou compare les perceptions des services selon différents groupes démographiques. Ces visualisations fournissent une compréhension claire et d'un seul coup d'œil de la façon dont la marque est perçue, permettant à Sprout Social de prendre des décisions éclairées sur l'amélioration des services ou les stratégies marketing.

Les outils d'analyse des sentiments de Sprout Social affichant les scores de sentiments négatifs et positifs et identifiant les tendances des sentiments sur plusieurs périodes

L’avenir de l’adoption de l’IA

Malgré la capacité de l’IA à passer au crible et à donner un sens à de grands ensembles de données et à produire des informations exploitables, seules 20% des stratèges exploiter les outils liés à l’IA, tels que le ML ou le NLP, dans leurs stratégies. Cela met en évidence une richesse de potentiel inexploité, dans lequel les capacités de l’IA peuvent améliorer les stratégies commerciales, donnant aux adoptants la possibilité d’innover et de créer d’excellentes expériences client.

Pour intégrer les informations de l’IA dans votre propre stratégie marketing, les données des réseaux sociaux constituent un excellent point de départ. En tant que l'un des plus grands ensembles de données disponibles au monde, l'utilisation de tactiques telles que l'écoute des médias sociaux vous fournira des informations en temps réel sur vos clients et votre marché.

Découvrez ensuite comment les spécialistes du marketing exploitent L'IA en marketing pour générer du contenu, automatiser les opérations et créer des campagnes puissantes.

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