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AI 自動化でマーケティング戦略を強化する方法
人工知能 (AI) と人間の努力との間の直感的なコラボレーションは、健康科学、サプライ チェーン管理、製造、研究開発などの幅広い業界にわたってイノベーションを推進しています。ビジネスの世界では、AI オートメーションにより、企業は影響力のある製品戦略とマーケティング戦略を策定し、業務を強化して生産性を向上させることができます。
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AI 自動化の力 AIマーケティング を使用すると、あなたのようなマーケティング担当者は、リアルタイムの市場指標に基づいてキャンペーンをシームレスにピボットし、カスタマー サービス チームに力を与え、全体的に成長することができます。視聴者の共感を呼ぶ高度にパーソナライズされたマーケティング キャンペーンを作成し、エンゲージメントを最大限に高める最適なタイミングでコンテンツを公開し、ターゲットを絞った広告をシームレスに実行できます。
この記事では、AI 自動化について詳しく説明し、AI が組織にどのようなメリットをもたらすか、ビジネスの世界で最も一般的なアプリケーションは何かについて説明します。
AI自動化とは何ですか?
AI 自動化とは、AI と反復的なルールベースのタスクの自動化を統合したものです。この組み合わせにより、以前のタスクから学習して適応する能力などの AI 機能をプロセスに組み込むことで、定期的な自動化が強化されます。顧客サービス、製造、サプライチェーン管理、電子商取引、品質保証、製品設計などの効率を高めるために、いくつかの分野で使用されています。
AI オートメーションは、ブランドがビジネス戦略やマーケティング戦略に取り組む方法に革命をもたらしました。 AIマーケティングツール 反復的なタスクを迅速かつ効率的に自動化し、顧客や従業員のフィードバック、社会的会話などの膨大な量のデータを迅速かつ大規模に分析して、ビジネスの改善に役立つ必要な洞察を明らかにすることができます。
たとえば、Sprout の AI 駆動型 ソーシャルメディアリスニング 解決。このツールを使用すると、ソーシャル リスニング データ (1 秒あたり最大 50,000 件以上、1 日あたり最大 6 億件以上のメッセージ) を分析できるため、数十億のデータ ポイントを自動的に選別し、数秒以内に重要なブランドの洞察を得ることができます。これにより、対象ユーザーの共感を得る、より迅速で影響力のある意思決定が可能になり、顧客の期待に応え、それを超えることができます。
インテリジェント オートメーション (IA) とは何ですか?
インテリジェント オートメーションは、AI とロボティック プロセス オートメーション (RPA) を組み合わせたもので、AI オートメーションと同義に使用されることがよくあります。などのAIタスクを組み合わせることで、 機械学習 (ML) と 自然言語処理 (NLP) 従来のルールベースの自動化により、インテリジェントな自動化システムは複雑な処理を処理します AI分析 意思決定とワークフローを改善します。
これにより、業務が合理化され、生産性が向上します。 AI の認知機能とビッグデータの理解を統合することにより、インテリジェントな自動化は結果の予測に役立ち、企業は積極的にプロセスを改善できます。
たとえば、インテリジェントな自動化は、受信者の行動に基づいて各ステップを自動化できるプロモーション キャンペーンなど、複数のステップからなる電子メール キャンペーンで使用できます。これにより、事前定義された条件に基づいて自動化されるため、その後のアクションのためにすべての応答を手動で読み取る必要がなくなります。したがって、大規模なキャンペーン管理を可能にしながら、時間を効率的にすることができます。
AI 自動化がビジネスにどのようなメリットをもたらすか
AI 自動化により、企業はワークフローを自動化し、次のような AI タスクを通じて実用的な洞察を得ることができます。 感情分析 そうすることで、成長を促進するための具体的な変化を起こすことができます。インテリジェントな自動化の利点をさらに詳しく見てみましょう。
1. 生産性の向上
インテリジェントな自動化は、最大限の生産性を保証する分析モデルに基づいてワークフローを自動化および最適化するため、チームの生産性を向上させます。また、機械学習を使用して自動化することで、フィードバック データ分析などの面倒で時間のかかるタスクを削減します。これにより、AI ツールが多数のデータ ソースからの数百万のデータ ポイントを数分で自動的に分析し、手作業で完了するまでに数時間かかっていたであろう分析情報を抽出できるようになります。また、パターンや傾向について複雑なデータを手動で分析するときによくある計算ミスのリスクも軽減します。
2. センチメントマイニング
同様に、AI 自動化ツールは機械学習を使用して、データ内の感情を肯定的、否定的、中立的として自動的に識別し、それによって人々があなたのブランドやサービスをどのように認識しているかについての洞察を得ることができます。 感情分析 また、顧客の苦情に自動的に優先順位を付けるために適用して、顧客ケア チームがどのケースを最初に処理すべきかを認識することもできます。
Sprout では、ブランドの感情分析指標をグラフとレポートの形式で自動的に取得します。これらの感情に関する洞察は、特定のタイムライン、さまざまな人口統計、またはさまざまなトピックからの周囲の社会的会話に基づいており、製品/ブランドが世間の注目を集めている状況を理解するのに役立ちます。
弊社の調査によると、ビジネス リーダーの 44% が消費者行動を理解する上でセンチメント分析が重要であると考えており、すでに戦略の指針としてセンチメント分析を利用していることを考えると、これは非常に大きな利点です。 2023 年のソーシャル メディアの現状レポート。
3. コスト効率
AI 自動化は生産性の向上に役立つだけでなく、チームの労力をより戦略的に賢く再配分することも可能にします。さらに、AI ツールは膨大なデータ分析プロジェクトを数分で (人間よりも正確に) 引き継ぐことができるため、誤った洞察に基づいた間違いの特定と修正にかかるコストも削減します。
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4. 競争上の優位性
AI 自動化は、NLP などの高度なタスクを使用して、事前に定義されたトピックやキーワードでテキストを分析およびフィルタリングするため、ブランドや競合他社について人々が何を言っているかを監視できます。これらのアルゴリズムを使用すると、特定されたデータをさらに掘り下げて、潜在的な市場要因を調査できます。
Sprout では、適用することでこれを行うことができます リスニングアラート 好みのリスニングトピックに関する会話の変化を通知します。この機能により、ブランドや競合他社の周囲で起こっている関連する会話を見逃すことがなくなります。
また、インテリジェントな自動化により、異なるソースからのビッグデータを同時に処理できるため、貴重な洞察がリアルタイムで得られるため、アプローチを迅速に変更できます。
5. スケーラビリティ
ビジネスの成長に伴って大量のタスクとその複雑さを管理するためにチームの規模を拡大する必要がある従来のシステムとは異なり、インテリジェントな自動化は効率を維持しながら同じタスクを処理します。これにより、作業環境の柔軟性を確保しながら、迅速かつ効率的に拡張できます。
6. リスク管理とコンプライアンス
AI 自動化は、ブランドに関する扇動的なコメントやデリケートなコメントを特定することで、効果的なリスク管理戦略の構築に役立ちます。これにより、 インフルエンサーマーケティング インフルエンサーがブランドガイドラインに従っていることをより効果的に保証します。同様に、AI 自動化は、コンプライアンスをサポートするためにデータ パターンの外れ値をスキャンすることで金融および法的詐欺を特定します。
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AI 自動化の仕組み
いくつかの AI タスクが舞台裏で動作して AI 自動化を強化します。これには、次のようなテクノロジーが含まれます。 固有表現認識 (NER) とセンチメント分析は、ブランドの評判と評価を管理する上で極めて重要です。 品質保証 。たとえば、これらのテクノロジーは、事前に定義されたエンティティやキーワードに基づいて挑発的なコメントなどのデータ パターンの異常を自動的に識別し、エンドユーザーに警告できます。この機能は、PR、ソーシャル、カスタマー サービス チームがそのようなコメントに即座に対処し、適切な措置を講じるのに役立ちます。
ここでは、AI 自動化プロセスの舞台裏で何が起こっているのか、そしてデータ エンジニアがどのようにモデルを構築するのかを簡単に説明します。
ステップ 1: データ収集
データは、ソーシャル ネットワーク、顧客フォーラム、ニュース記事、アンケート回答などのさまざまなソースから収集されます。データ内のセンチメントを特定し、炎症反応が検出されたときにアラートや通知を送信するモデルを構築している場合、ソーシャル メディアでの幅広い会話からデータが収集されます。データが大きいほど、最終的にモデルの精度は高くなります。
ステップ 2: データの準備
収集されたデータは、外れ値や不一致を除去することでクリーンアップされ、データ分析に使用される AI ツールに合わせてフォーマットされます。
ステップ 3: モデルをトレーニングする
このツールは、機械学習アルゴリズムが単語のパターンと関連性を識別して理解できるように、注釈またはラベルが付けられたこのクリーンなデータを使用してトレーニングされるようになりました。 NLP と品詞タグ付けはテキスト分析に役立ちますが、深層学習アルゴリズムによりモデルがこれらのパターンを確実に記憶するため、将来同様のデータ分析に適用できます。
結果はテスト データに対して検証され、結果が最適になるまでこのサイクルが繰り返されます。
ステップ 4: データ処理
AI ツールはソーシャル リスニングや顧客からのフィードバックなどのデータを処理できるようになり、識別するようにトレーニングされた @メンションやキーワードを迅速に検出します。モデルはさらに洗練され、ビジネスや業界に特化したものになります。
たとえば、モデルがボキャブラリに組み込まれた否定的な単語を検出することによってソーシャル メディア ガイドラインに違反する投稿を検出した場合、その投稿を非表示にする、リーチを制限する、通知を通じて管理者に警告するなどの事前定義されたアクションが自動的に実行されます。
ステップ 5: 継続的な学習
ニューラル ネットワークは、AI ツールが継続学習モードになるのに役立ち、各データ分析サイクルの結果と注目すべきデータ ポイントを記憶します。また、分析した新しいデータから語彙に新しい単語や @メンションを自動的に追加します。これにより、時間の経過とともに、よりスマートに、より速く、より効率的になります。
AI 自動化の応用にはどのようなものがありますか?
お気に入りのストリーミング チャンネルで視聴するコンテンツへの影響から、患者ケアやホスピタリティ管理の充実に至るまで、AI 自動化のアプリケーションは数多くあります。
そのうちのいくつかを詳しく見てみましょう。
マーケティングや広告
AI 自動化のマーケティングへの最も重要な貢献の 1 つは、次のような洞察を引き出すことです。 会話分析 RPAやビジネスプロセス管理（BPM）などのソフトウェアによる業務効率の向上。今日の企業は以下にアクセスできます。 革新的な市場調査 書面による調査やフォーカス グループなどの従来の時間のかかるアプローチと比較して、数分以内に重要な洞察を得ることができる方法です。
これらの洞察は、ブランドがマーケティングや広告のためにコンテンツをパーソナライズするのに役立ちます。また、製品や PR などの他の部門に影響を与え、ブランドのエンゲージメントを強化し、成長を確実にする役割もあります。
ロボットによるプロセスオートメーション
RPA ソフトウェアは、ルールベースのタスク (レポート生成など) を自動化し、電力を供給するために使用されます。 マーケティングオートメーション コンテンツを公開するための自動ワークフローの設定など。この機能は、ワークフローの透明性を高め、リモート チームのコラボレーションを向上させる上で極めて重要です。
たとえば、Sprout の最適送信時間機能は、 ViralPost® テクノロジー 、特定の日にコンテンツを投稿するのに最適な送信時間を特定します。この機能は、エンゲージメント要因に基づいて推奨時間のリストを計算し、コンテンツのリーチを最適化するため、取り組みが結果主導型であることを確認できます。
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ビジネスプロセス管理
BPM は、プロジェクトの承認サイクルのさまざまな段階でどのような方法が最適であるかを自動的に分析し、それらの方法を複製して望ましい結果を達成できるようにするのに役立ちます。これには、ソフトウェアが効果的な戦略を特定し、プロセス管理モデルを作成し、そのモデルの有効性を分析および測定する必要があります。
BPM の一般的な用途は次のとおりです。 調達 。 BPM を活用した AI 自動化により、注文書の作成、承認、処理、配送、支払いなどの段階を含む購入プロセス全体が自動化されます。
顧客体験
AI 自動化ツールは、過去のデータの人口動態や行動傾向を分析することで顧客のニーズを予測できるため、市場のギャップを予測し、それに応じて行動できるようになります。また、ウェブサイト、ソーシャル、アプリ、実店舗などのさまざまなチャネルにわたる顧客とのやり取りを合理化し、シームレスなエクスペリエンスを提供することもできます。
これらすべての要素が組み合わさると、全体的なパフォーマンスが向上します。 顧客体験 そしてブランド満足度。
顧客サービス
インテリジェントな自動化により可能になる 顧客サービスAI チームが共通の問題やよくある質問を特定し、ルールに基づいてプログラムできるようにする チャットボット そして仮想アシスタント。これらのツールは、多数の問い合わせを効率的かつ迅速に処理できるため、サービス リクエストの多いピーク時に非常に重要です。さらに、この AI を活用したアプローチにより待ち時間が短縮され、カスタマー サービス チームが燃え尽きてしまわないようにしながら、24 時間 365 日のカスタマー サポートを提供できるようになります。
ソーシャル チャネルや Web サイトに仮想アシスタントを組み込むのが難しいと思われる場合は、ルールベースのアシスタントから始めて、既存のカスタマー ケア アプローチを強化することを検討してください。 Sprout のルールベース ボットビルダー は、あなたと顧客の間のあらゆる質問と回答に対するコンバージョン ツリーを計画するのに役立ちます。さらに、リクエストが複雑になりすぎた場合に、チャットボットをトレーニングして、会話を実際のカスタマー ケア チームに移すことができます。
会話型AI
AI 自動化ツールにより、企業は次のような状況に応じて顧客データを理解できるようになります。 会話型AI 。これらのツールは、ユーザーの応答のトーンを分析し、肯定的か否定的かを識別することで、ユーザーとの以前のやり取りを記憶します。次に、それらの洞察を進行中の会話に適用して、顧客の知覚された感情に基づいて応答を調整できるようにします。このパーソナライゼーションにより、インタラクションの質が向上し、ユーザーの記憶に残りやすくなります。
AI 自動化は、音声ベースのシステムの理解と開発においても極めて重要であり、音声認識、リアルタイムの文字起こし、および人間のような音声応答を模倣して対話を容易にする音声生成を可能にします。 Siri と Alexa は、会話型 AI の一般的な例です。
インテリジェントオートメーションの未来
AI オートメーションは、さまざまな業界の企業がイノベーションを起こし、新しい市場セグメントに参入するのに役立ちます。これは、市場シェアと地理的範囲を拡大し、新しい製品イノベーションを模索し、コストを最適化するのに役立ちます。したがって、競争力のあるベンチマークを習得したい場合でも、コンテンツ戦略を改善したい場合でも、より戦略的にブランドの評判を構築したい場合でも、インテリジェントな自動化の力を活用して、最善の道を切り開いてください。
Sprout の仕組みをご覧ください AIと自動化 ビジネスの改善に役立ちます。
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