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Cómo los conocimientos de la IA mejoran la toma de decisiones
Las herramientas de análisis impulsadas por inteligencia artificial examinan conjuntos de datos masivos para identificar patrones, tendencias e ideas que los humanos podrían pasar por alto, lo que permite a las marcas una clara ventaja competitiva al facilitar la toma de decisiones estratégicas y mejorar las experiencias de los clientes. Coles Informe sobre el estado de las redes sociales 2023 confirma estas ventajas, ya que 9 de cada 10 líderes empresariales reconocen el papel indispensable de la IA para mejorar la competitividad del mercado, comprender las preferencias de los clientes e impulsar la innovación. Estos líderes también esperan que sus empresas aumenten la inversión en IA para marketing en los próximos tres años.
La incorporación de tecnologías de IA en las operaciones comerciales optimiza el rendimiento e impulsa a las organizaciones hacia el éxito y la sostenibilidad. Para lograr el éxito a largo plazo, las empresas pueden enfrentar desafíos al implementar esta tecnología debido a la falta de comprensión y experiencia organizacional con la IA.
En este artículo, exploraremos qué son exactamente los conocimientos de IA, cómo funcionan y cómo se aplican en la práctica para hacer avanzar diferentes industrias.
- ¿Qué son los conocimientos de IA?
- Ventajas de utilizar IA para generar información sobre datos
- Cómo los conocimientos de IA ayudan a las empresas
- Comprender cómo se generan AI Insights
¿Qué son los conocimientos de IA?
Los conocimientos de IA son el conocimiento y la comprensión que se obtienen al analizar conjuntos de datos complejos utilizando IA. Este proceso implica una combinación de aprendizaje automático (ML), procesamiento natural del lenguaje (NLP) y técnicas de visualización de datos de IA (cuadros, gráficos, tableros , mapas de calor, etc) para hacer los datos más accesibles.
La visualización ayuda a los estrategas a encontrar patrones, tendencias y correlaciones ocultos. Las organizaciones utilizan herramientas de inteligencia artificial filtrar big data en inteligencia procesable para respaldar una mejor toma de decisiones y estrategias.
Ventajas de utilizar IA para generar información sobre datos
Análisis de IA ofrece muchas ventajas, como ver tendencias ocultas en grandes conjuntos de datos, pronosticar comportamientos futuros del mercado, analizar la opinión del cliente, tomar decisiones más rápido y crear experiencias personalizadas.
Toma de decisiones más sencilla
Los conocimientos de IA brindan a los tomadores de decisiones un análisis de datos integral y en tiempo real, lo que reduce la dependencia de las conjeturas y la intuición. La IA procesa y analiza datos de varias fuentes simultáneamente a una velocidad y escala inalcanzables solo por el esfuerzo humano. Como tal, los conocimientos pueden brindarle una visión profunda del mercado, los clientes y los competidores.
Predecir tendencias futuras
Los conocimientos de IA brindan el poder de predecir tendencias futuras y comportamientos de los clientes a través del reconocimiento de patrones en los datos. Al analizar información histórica, las herramientas de inteligencia artificial pueden pronosticar resultados y ofrecer una visión clara de las preferencias de los clientes y los posibles cambios del mercado. Esta capacidad le permite ajustar sus estrategias de forma proactiva y seguir siendo competitivo. En particular, el 45 % de los líderes empresariales reconocen el análisis predictivo como la herramienta de marketing más valiosa de la IA, ya que permite realizar previsiones precisas del comportamiento futuro de los clientes.
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Creando mejores experiencias para los clientes
El secreto para cautivar a sus clientes está en comprender sus deseos, expectativas y percepciones de su marca y luego convertir esos sentimientos en experiencias que la gente ame. Por ejemplo, puede anticipar las necesidades de los clientes y evaluar sus opiniones a través de escucha de redes sociales para monitorear las conversaciones sobre su marca o competencia. Esto le permite adaptar de forma proactiva sus ofertas y comunicaciones de marketing. Un estudio de Boston Consulting Group encontró que las empresas que utilizan conocimientos de IA para la personalización obtuvieron ganancias en las ventas del 6 al 10%, que es de dos a tres veces mayor que aquellas que no utilizan la IA.
Cómo los conocimientos de IA ayudan a las empresas
Exploremos cómo los conocimientos de IA ayudan a las industrias a fortalecer las estrategias comerciales, satisfacer las necesidades del mercado e impulsar la lealtad a la marca.
Información sobre IA para la automoción
Los conocimientos de IA mejoran la comprensión de los fabricantes de automóviles sobre el sentimiento del consumidor, las tendencias del mercado y la retroalimentación sobre los productos. A través de la escucha social y la minería de textos, las empresas pueden adaptar sus diseños, características y estrategias de marketing para satisfacer las demandas de los consumidores, mejorando la satisfacción y la lealtad del cliente.
Por ejemplo, un fabricante de automóviles puede utilizar revisiones y análisis de sentimiento impulsados por inteligencia artificial para medir las reacciones de los consumidores globales ante las retiradas de productos. Esta investigación en profundidad puede revelar diferencias regionales significativas en la percepción y permitir estrategias de gestión de crisis específicas y culturalmente sensibles.
Información sobre IA para la banca
En el sector bancario, los conocimientos de la IA son vitales para la detección del fraude. Pero también se utilizan habitualmente en la atención al cliente y la personalización de soluciones bancarias. Al analizar los datos transaccionales y los comentarios de los clientes, los bancos pueden mejorar su seguridad y ofrecer servicios que realmente ayuden a sus clientes.
Como ejemplo, veamos un banco que quiere mejorar su servicio al cliente. El banco puede utilizar el análisis de sentimiento impulsado por IA para profundizar en los comentarios de los clientes, recopilados a través de campañas de escucha en las redes sociales. Este análisis integral, que se puede realizar en varios idiomas, ayuda al banco a identificar áreas de mejora esenciales, como la banca móvil, las tarifas y los servicios de sucursales. Los conocimientos pueden ayudar al banco a iniciar reformas específicas, como revisar la experiencia del sitio web o mejorar las operaciones de las sucursales para aumentar la satisfacción y la lealtad del cliente.
Información sobre IA para centros de llamadas
El uso de conocimientos de inteligencia artificial en las operaciones de los centros de llamadas puede aumentar la eficiencia e identificar áreas problemáticas. Por ejemplo, un operador de telefonía móvil puede utilizar análisis de sentimiento impulsado por IA para abordar la pérdida de clientes integrando análisis de texto con su software de centro de llamadas. Este enfoque convierte los datos de las llamadas de voz en texto para un análisis de sentimiento en tiempo real, lo que permite la identificación proactiva de los clientes en riesgo de irse. Al ofrecer resoluciones e incentivos oportunos, el operador puede reducir su tasa de abandono, mejorar la eficacia de los agentes y la satisfacción general del cliente.
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Conocimientos de IA para las finanzas
Los conocimientos de la IA desempeñan un papel en la comprensión de la dinámica del mercado y la mejora de la planificación estratégica en la industria financiera. Por ejemplo, un fondo de cobertura puede mejorar su estrategia comercial empleando análisis de sentimiento en tiempo real y extracción de entidades para analizar el sentimiento del mercado internacional. Esto implica procesar una gran cantidad de datos de diversas fuentes, incluidas noticias en varios idiomas relevantes para sus operaciones globales. El fondo de cobertura puede integrar el sentimiento del mercado directamente en sus modelos comerciales mediante el desarrollo de un panel sofisticado para comparar el sentimiento del mercado con los precios de las acciones, optimizando su proceso de toma de decisiones.
Información sobre IA para el gobierno
Los gobiernos pueden utilizar los conocimientos de la IA para mejorar las políticas y los servicios públicos e interactuar con las comunidades. Por ejemplo, el análisis predictivo puede ayudar al gobierno a anticipar cuellos de botella en los servicios públicos, asignar recursos de manera eficiente y minimizar los tiempos de inactividad de los servicios. Al mismo tiempo, el análisis de texto puede monitorear las preocupaciones del público en las redes sociales. Ayudar a monitorear, analizar y extraer información del sentimiento público. Este enfoque puede ayudar a los funcionarios a identificar quejas o elogios similares y encontrar áreas que requieran atención inmediata.
Conocimientos de IA para la salud y la industria farmacéutica
La IA proporciona información valiosa que mejora significativamente la atención al paciente y el desarrollo de medicamentos en los sectores sanitario y farmacéutico al estructurar eficientemente datos médicos complejos. Un ejemplo podría ser una red hospitalaria que aprovecha el análisis de texto basado en PNL para transformar notas de progreso de EMR no estructuradas en datos organizados y con capacidad de búsqueda. Este enfoque ayuda al hospital a extraer información útil sobre la eficacia de los medicamentos y los resultados de los pacientes. Al aplicar el reconocimiento de entidades nombradas, el hospital podría analizar información detallada sobre medicamentos, dosis y respuestas de los pacientes, mejorando la precisión de la atención al paciente.
Información sobre IA para la hostelería
Los conocimientos de IA tienen el potencial de revolucionar la industria hotelera, permitiendo a las empresas satisfacer las preferencias de los huéspedes de una manera más personalizada. Una de las innovaciones clave en este campo es el análisis semántico de las opiniones de hoteles que ofrece recomendaciones altamente personalizadas a los viajeros. Si bien las calificaciones tradicionales de cinco estrellas son ampliamente reconocidas, a menudo no logran captar las necesidades únicas de los huéspedes individuales.
Al analizar semánticamente reseñas basadas en texto, un agregador de reseñas de hoteles podría desarrollar una función de búsqueda 'inteligente' que permita filtrar los hoteles en función de atributos específicos como la calidad del desayuno, la velocidad de Internet o la proximidad a la vida nocturna, alineándose directamente con las preferencias del viajero. Este enfoque va más allá de las calificaciones genéricas para brindar recomendaciones de hoteles personalizadas, mejorando el proceso de selección de huéspedes y permitiendo a las personas tener experiencias de viaje más personalizadas.
Conocimientos de IA para el comercio cuantitativo
Los conocimientos de la IA están transformando el comercio cuantitativo al aprovechar fuentes de datos únicas, como los comentarios de los empleados, para predecir el desempeño de la empresa. Por ejemplo, un fondo de cobertura podría analizar los sentimientos de los empleados en plataformas como Indeed y Glassdoor, teorizando que los sentimientos internos predicen las tendencias del mercado. Un sofisticado análisis de sentimiento permite al fondo categorizar las opiniones de los empleados, revelando tendencias en la salud y el potencial de la empresa. Este enfoque utiliza datos no convencionales para dar a los operadores una ventaja, ofreciendo un ángulo novedoso sobre las estrategias de inversión.
Conocimientos de IA para la investigación de mercado
Los conocimientos de IA revolucionaron la investigación de mercado, permitiendo a los especialistas en marketing extraer rápidamente valiosos conocimientos competitivos de una gran base de consumidores. Considere una nueva marca de refrigerios saludables, analizando miles de encuestas de consumidores y respuestas abiertas sobre preferencias de refrigerios y reconocimiento de marca. A través de la extracción de datos impulsada por IA, la marca puede categorizar rápidamente las respuestas, identificar temas clave e identificar las marcas mencionadas. Este análisis ofrece al recién llegado información precisa sobre el posicionamiento en el mercado, incluida la identificación de competidores indirectos como las verduras esenciales. Con este conocimiento, la empresa puede centrar estratégicamente sus esfuerzos de marketing y posicionamiento de productos para maximizar el éxito en sus mercados principales.
Comprender cómo se generan los conocimientos de IA
Como puede ver, muchas industrias utilizan la IA para análisis de los sentimientos para proporcionar una comprensión profunda del comportamiento de sus clientes. A modo de ejemplo, esta sección le explicará cómo la IA procesa datos numéricos y textuales para brindarle mejores conocimientos sobre los clientes.
Paso 1: recopilación de datos
El primer paso consiste en recopilar los datos para su análisis. Pueden ser publicaciones en redes sociales, reseñas de clientes, encuestas, registros de atención al cliente, puntuaciones NPS y correos electrónicos. El objetivo es recopilar un conjunto de datos completo que refleje los sentimientos y opiniones del público objetivo sobre su marca o producto. Los datos se pueden cargar directamente a través de API o ingresar manualmente como archivos CSV.
Por ejemplo, digamos que queremos comprender los sentimientos de las personas sobre Sprout Social en las redes sociales y plataformas de reseñas.
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Paso 2: procesamiento de datos
Una vez recopilados, la herramienta de IA procesa el texto o los datos numéricos utilizando algoritmos de IA y ML diseñados para interpretar y analizar el tipo de datos específico. Para el texto, la herramienta utiliza subtareas como PNL y análisis de texto para comprender el idioma, convirtiendo oraciones en formatos estructurados con los que las máquinas puedan trabajar. También entiende emojis. Esto permite que la herramienta de inteligencia artificial realice tareas como extracción de sentimientos, traducción de idiomas o generación de texto al encontrar patrones y relaciones dentro de los datos. Los datos numéricos se procesan mediante modelos estadísticos y de aprendizaje automático que pueden identificar tendencias, clasificar datos en categorías o predecir valores futuros.
Las redes neuronales (NN) de estas herramientas les ayudan a aprender de los datos que analizan y a ajustar sus parámetros para adaptarse a nueva información. Este modo de aprendizaje continuo mejora la precisión con el tiempo.
En el ejemplo de Sprout Social, la IA utilizaría PNL y análisis de texto para descifrar matices complejos del lenguaje, emojis y sentimientos dentro de publicaciones y reseñas de redes sociales, transformando los comentarios abiertos en datos estructurados.
Paso 3: análisis de datos
La herramienta analiza los datos procesados seleccionando partes o patrones importantes que está entrenado para reconocer a partir de conjuntos de datos etiquetados y preprocesados. En el caso del texto, esto podría ser cosas como el tono de un mensaje o los temas principales discutidos. Con números, podría buscar tendencias o patrones inusuales. La IA utiliza algoritmos especiales para examinar estos datos y aprender de ellos, mejorando sus tareas con el tiempo ajustando las reglas internas para reducir los errores.
En el caso de Sprout Social, los datos estructurados se analizan para detectar temas predominantes, como los tonos de sentimiento y las preocupaciones de los clientes. Este paso es importante para comprender el panorama de sentimientos más amplio, identificando fortalezas y áreas potenciales para mejorar el servicio en función de la retroalimentación colectiva.
Paso 4: Visualizar los datos
La visualización de datos es el último paso que implica que la herramienta transforme los datos en gráficos y tablas intuitivos, haciéndolos más fáciles de digerir y comprender. La visualización le ayuda a identificar tendencias y valores atípicos en los datos, ofreciendo una vista granular que puede influir en la toma de decisiones. Para Sprout Social, esto podría significar un gráfico que rastrea las tendencias de sentimiento o compara las percepciones del servicio entre diferentes grupos demográficos. Estas visualizaciones brindan una comprensión clara y de un vistazo de cómo se percibe la marca, lo que permite a Sprout Social tomar decisiones informadas sobre mejoras del servicio o estrategias de marketing.
El futuro de la adopción de la IA
A pesar de la capacidad de la IA para examinar y dar sentido a grandes conjuntos de datos y producir conocimientos prácticos, sólo 20% de los estrategas aprovechar herramientas relacionadas con la IA, como ML o NLP, dentro de sus estrategias. Esto resalta una gran cantidad de potencial sin explotar, donde las capacidades de la IA pueden mejorar las estrategias comerciales, brindando a los adoptantes la oportunidad de innovar y crear excelentes experiencias para los clientes.
Para incorporar conocimientos de IA en su propia estrategia de marketing, los datos de las redes sociales son un excelente punto de partida. Como uno de los conjuntos de datos más grandes del mundo, el uso de tácticas como escuchar en las redes sociales le proporcionará información en tiempo real sobre sus clientes y su mercado.
A continuación, aprenda cómo los especialistas en marketing están aprovechando IA en marketing para generar contenido, automatizar operaciones y crear campañas potentes.
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