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So optimieren Sie Ihre Marketingstrategie mit KI-Automatisierung
Die intuitive Zusammenarbeit zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und menschlicher Anstrengung treibt Innovationen in einer Reihe von Branchen wie Gesundheitswissenschaften, Lieferkettenmanagement, Fertigung sowie Forschung und Entwicklung voran. In der Geschäftswelt versetzt die KI-Automatisierung Unternehmen in die Lage, wirkungsvolle Produkt- und Marketingstrategien zu entwickeln und Abläufe zu verbessern, um die Produktivität zu steigern.
KI-Automatisierungskräfte KI-Marketing , mit dem Vermarkter wie Sie Ihre Kampagnen nahtlos auf der Grundlage von Echtzeit-Marktindikatoren steuern, Ihre Kundenservice-Teams stärken und ganzheitlich wachsen können. Sie können hochgradig personalisierte Marketingkampagnen erstellen, die beim Publikum Anklang finden, Inhalte zu optimalen Zeitpunkten für maximales Engagement veröffentlichen und gezielte Werbung nahtlos umsetzen.
In diesem Artikel sprechen wir mehr über die KI-Automatisierung, welche Vorteile sie für Unternehmen bietet und welche häufigsten Anwendungen sie in der Geschäftswelt hat.
Was ist KI-Automatisierung?
KI-Automatisierung ist die Integration von KI mit der Automatisierung sich wiederholender, regelbasierter Aufgaben. Diese Kombination bereichert die reguläre Automatisierung durch die Einbettung von KI-Funktionen, wie der Fähigkeit, aus früheren Aufgaben zu lernen und sich anzupassen, in den Prozess. Es wird in verschiedenen Bereichen zur Effizienzsteigerung eingesetzt, beispielsweise im Kundenservice, in der Fertigung, im Lieferkettenmanagement, im E-Commerce, in der Qualitätssicherung, im Produktdesign und mehr.
Die KI-Automatisierung hat die Herangehensweise von Marken an ihre Geschäfts- und Marketingstrategien revolutioniert. KI-Marketingtools Automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben schnell und effizient und ermöglichen Sie die schnelle und umfassende Analyse großer Datenmengen, wie z. B. Kunden- oder Mitarbeiterfeedback und soziale Gespräche, um notwendige Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung eines Unternehmens beitragen können.
Nehmen Sie zum Beispiel die KI-gesteuerte Lösung von Sprout Zuhören in sozialen Medien Lösung. Mit dem Tool können Sie Social-Listening-Daten analysieren – mehr als 50.000 Nachrichten pro Sekunde und mehr als 600 Millionen Nachrichten pro Tag –, sodass Sie automatisch Milliarden von Datenpunkten durchsuchen und innerhalb von Sekunden wichtige Einblicke in die Marke erhalten können. Dadurch können Sie schnellere und wirkungsvollere Entscheidungen treffen, die bei Ihrer Zielgruppe Anklang finden und Ihnen dabei helfen, die Erwartungen der Kunden zu erfüllen und zu übertreffen.
Was ist intelligente Automatisierung (IA)?
Intelligente Automatisierung ist die Verbindung von KI mit robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) und wird oft synonym mit KI-Automatisierung verwendet. Durch die Kombination von KI-Aufgaben wie maschinelles Lernen (ML) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Mit traditioneller regelbasierter Automatisierung bewältigen intelligente Automatisierungssysteme komplexe Prozesse KI-Analyse um Entscheidungsfindung und Arbeitsabläufe zu verbessern.
Dies führt zu optimierten Abläufen und verbesserter Produktivität. Durch die Integration der kognitiven Fähigkeiten der KI mit dem Verständnis von Big Data hilft intelligente Automatisierung bei der Vorhersage von Ergebnissen, sodass Unternehmen Prozesse proaktiv verbessern können.
Intelligente Automatisierung kann beispielsweise in mehrstufigen E-Mail-Kampagnen eingesetzt werden, etwa einer Werbekampagne, bei der jeder Schritt basierend auf dem Verhalten des Empfängers automatisiert werden kann. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, jede Antwort manuell zu lesen, um weitere Maßnahmen zu ergreifen, da sie auf der Grundlage vordefinierter Bedingungen automatisiert wird. So sparen Sie Zeit und ermöglichen gleichzeitig ein Kampagnenmanagement in großem Maßstab.
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Wie Unternehmen von der KI-Automatisierung profitieren
KI-Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, Arbeitsabläufe zu automatisieren und durch KI-Aufgaben umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen Stimmungsanalyse So können sie konkrete Veränderungen vornehmen, um das Wachstum voranzutreiben. Lassen Sie uns tiefer in die Materie eintauchen, um die Vorteile der intelligenten Automatisierung kennenzulernen.
1. Erhöhte Produktivität
Intelligente Automatisierung erhöht die Teamproduktivität, da sie Arbeitsabläufe auf der Grundlage analytischer Modelle automatisiert und optimiert, die maximale Produktivität gewährleisten. Außerdem werden umständliche und zeitaufwändige Aufgaben wie die Analyse von Feedback-Daten reduziert, indem sie mithilfe von maschinellem Lernen automatisiert werden. Dies ermöglicht es KI-Tools, Millionen von Datenpunkten aus zahlreichen Datenquellen innerhalb von Minuten automatisch zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, deren Fertigstellung sonst mehrere manuelle Stunden in Anspruch genommen hätte. Es reduziert auch das Risiko von Fehleinschätzungen, die bei der manuellen Analyse komplexer Daten auf Muster und Trends häufig auftreten.
2. Sentiment-Mining
In ähnlicher Weise nutzen KI-Automatisierungstools maschinelles Lernen, um Stimmungen in Daten automatisch als positiv, negativ oder neutral zu identifizieren und Ihnen so Einblicke in die Wahrnehmung Ihrer Marke und Ihrer Dienstleistungen durch die Menschen zu geben. Stimmungsanalyse kann auch zur automatischen Priorisierung von Kundenbeschwerden eingesetzt werden, damit die Kundenbetreuungsteams wissen, welche Fälle sie zuerst bearbeiten müssen.
In Sprout erhalten Sie automatisch Stimmungsanalysemetriken Ihrer Marke in Form von Grafiken und Berichten. Diese Sentiment-Einblicke basieren auf sozialen Gesprächen um Sie herum zu einem bestimmten Zeitpunkt, aus verschiedenen Bevölkerungsgruppen oder zu verschiedenen Themen, um Ihnen zu helfen, zu verstehen, wie Ihr Produkt/Ihre Marke in der Öffentlichkeit abschneidet.
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Dies ist ein entscheidender Vorteil, wenn man bedenkt, dass 44 % der Unternehmensleiter die Sentimentanalyse für entscheidend für das Verständnis des Verbraucherverhaltens halten und diese unserer Meinung nach bereits zur Steuerung ihrer Strategien nutzen Bericht zum Stand der sozialen Medien 2023.
3. Kosteneffizienz
KI-Automatisierung trägt nicht nur zur Produktivität bei, sondern ermöglicht Ihnen auch eine intelligentere und strategischere Neuverteilung der Teamarbeit. Da KI-Tools außerdem riesige Datenanalyseprojekte in wenigen Minuten (und genauer als Menschen) übernehmen können, reduzieren sie auch die Kosten, die mit der Identifizierung und Korrektur von Fehlern aufgrund falscher Erkenntnisse verbunden sind.
4. Wettbewerbsvorteil
Die KI-Automatisierung verwendet erweiterte Aufgaben wie NLP, um Text mit vordefinierten Themen und Schlüsselwörtern zu analysieren und zu filtern, sodass Sie im Auge behalten können, was die Leute über Ihre Marke und ihre Konkurrenten sagen. Mit diesen Algorithmen können Sie die identifizierten Daten weiter untersuchen, um potenzielle Markttreiber zu untersuchen.
In Sprout können Sie dies tun, indem Sie sich bewerben Zuhörwarnungen um Sie über Veränderungen im Gespräch rund um Ihre bevorzugten Hörthemen zu informieren. Diese Funktionalität stellt sicher, dass Sie keine relevanten Gespräche rund um Ihre Marke oder Ihre Konkurrenten verpassen.
Und da Sie durch intelligente Automatisierung große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen gleichzeitig verarbeiten können, erhalten Sie wertvolle Erkenntnisse in Echtzeit, sodass Sie Ihren Ansatz umgehend ändern können.
5. Skalierbarkeit
Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die eine Vergrößerung des Teams erfordern, um mit zunehmendem Unternehmenswachstum ein größeres Aufgabenvolumen und deren Komplexität zu bewältigen, erledigt die intelligente Automatisierung dieselben Aufgaben und behält gleichzeitig die Effizienz bei. Dies ermöglicht Ihnen eine schnelle und effiziente Skalierung und sorgt gleichzeitig für Flexibilität in Ihrer Arbeitsumgebung.
6. Risikomanagement und Compliance
Die KI-Automatisierung hilft Ihnen beim Aufbau einer effektiven Risikomanagementstrategie, indem sie aufrührerische oder sensible Kommentare zu Ihrer Marke erkennt. Dies ermöglicht Ihnen auch die Verwaltung Ihrer Influencer-Marketing effektiver, um sicherzustellen, dass Ihre Influencer die Markenrichtlinien befolgen. In ähnlicher Weise erkennt die KI-Automatisierung Finanz- und Rechtsbetrug, indem sie Ausreißer in Datenmustern scannt, um die Compliance zu unterstützen.
Wie KI-Automatisierung funktioniert
Mehrere KI-Aufgaben arbeiten hinter den Kulissen, um die KI-Automatisierung voranzutreiben – darunter Technologien wie Erkennung benannter Entitäten (NER) und Stimmungsanalyse, die für die Verwaltung der Markenreputation von entscheidender Bedeutung sind Qualitätskontrolle . Beispielsweise können diese Technologien Anomalien in Datenmustern wie potenziell provokative Kommentare basierend auf vorab festgelegten Entitäten und Schlüsselwörtern automatisch erkennen und den Endbenutzer warnen. Diese Funktion hilft PR-, Social-Media- und Kundenservice-Teams, solche Kommentare sofort zu bearbeiten und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.
Hier ist ein kurzer Blick darauf, was hinter den Kulissen eines KI-Automatisierungsprozesses passiert und wie Dateningenieure ein Modell erstellen.
Schritt 1: Datenerfassung
Die Daten werden aus verschiedenen Quellen wie sozialen Netzwerken, Kundenforen, Nachrichtenartikeln und Umfrageantworten gesammelt. Wenn wir ein Modell erstellen, um die Stimmung in Daten zu identifizieren und Warnungen und Benachrichtigungen zu senden, wenn eine entzündliche Reaktion erkannt wird, werden Daten aus einer Vielzahl von Social-Media-Konversationen gesammelt. Je größer die Daten, desto genauer wird das Modell letztendlich sein.
Schritt 2: Datenvorbereitung
Die gesammelten Daten werden bereinigt, indem Ausreißer und Inkonsistenzen entfernt werden, und anschließend so formatiert, dass sie für das KI-Tool geeignet sind, das für die Datenanalyse verwendet wird.
Schritt 3: Trainieren des Modells
Das Tool wird nun mit diesen sauberen Daten trainiert, die mit Anmerkungen oder Etiketten versehen werden, damit Algorithmen für maschinelles Lernen Wortmuster und Assoziationen identifizieren und verstehen können. NLP- und Wortart-Tagger helfen bei der Textanalyse, während Deep-Learning-Algorithmen dafür sorgen, dass sich das Modell diese Muster merkt, sodass sie in Zukunft auf ähnliche Datenanalysen angewendet werden können.
Die Ergebnisse werden anhand der Testdaten validiert und der Zyklus wird wiederholt, bis die Ergebnisse optimal sind.
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Schritt 4: Datenverarbeitung
Das KI-Tool kann jetzt Daten wie Social Listening oder Kundenfeedback verarbeiten und @Erwähnungen und Schlüsselwörter, auf deren Erkennung es trainiert wurde, schnell erkennen. Das Modell wird weiter verfeinert, sodass es speziell auf Ihr Unternehmen und Ihre Branche zugeschnitten ist.
Wenn das Modell beispielsweise einen Beitrag aufgreift, der gegen Social-Media-Richtlinien verstößt, indem es in seinem Vokabular eingebaute negative Wörter erkennt, führt es automatisch vordefinierte Aktionen aus, z. B. das Verstecken des Beitrags, die Einschränkung seiner Reichweite und die Benachrichtigung des Administrators durch Benachrichtigungen.
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Schritt 5: Kontinuierliches Lernen
Mithilfe neuronaler Netze befindet sich das KI-Tool im kontinuierlichen Lernmodus, sodass es sich die Ergebnisse und wichtigen Datenpunkte aus jedem Datenanalysezyklus merkt. Außerdem fügt es seinem Vokabular automatisch neue Wörter und @Erwähnungen aus allen neuen Daten hinzu, die es analysiert. Dies macht es mit der Zeit intelligenter, schneller und effizienter.
Welche Anwendungen gibt es für die KI-Automatisierung?
Von der Beeinflussung der Inhalte, die wir auf unseren bevorzugten Streaming-Kanälen sehen, bis hin zur Bereicherung der Patientenversorgung und des Hotelmanagements gibt es zahlreiche Anwendungen der KI-Automatisierung.
Lassen Sie uns einige davon im Detail betrachten.
Vermarktung und Werbung
Einer der bedeutendsten Beiträge der KI-Automatisierung zum Marketing besteht darin, daraus Erkenntnisse zu gewinnen Konversationsanalyse und Steigerung der Geschäftseffizienz durch Software wie RPA und Geschäftsprozessmanagement (BPM). Unternehmen haben heute Zugriff darauf innovative Marktforschung Methoden, die im Vergleich zu herkömmlichen zeitaufwändigen Ansätzen wie schriftlichen Umfragen und Fokusgruppen innerhalb von Minuten wichtige Erkenntnisse liefern können.
Diese Erkenntnisse helfen Marken dabei, Inhalte für Marketing und Werbung zu personalisieren. Sie dienen auch dazu, andere Abteilungen, einschließlich Produkt- oder PR-Abteilungen, zu beeinflussen, um das Markenengagement zu stärken und Wachstum sicherzustellen.
Robotergestützte Prozessautomatisierung
RPA-Software wird zur Automatisierung regelbasierter Aufgaben (z. B. Berichtserstellung) und zur Stromversorgung eingesetzt Marketing-Automatisierung wie das Einrichten automatischer Workflows für die Veröffentlichung von Inhalten. Diese Fähigkeit ist von entscheidender Bedeutung, um Remote-Teams dabei zu helfen, besser zusammenzuarbeiten und die Arbeitsabläufe transparenter zu gestalten.
Zum Beispiel die Funktion „Optimale Sendezeiten“ von Sprout, unterstützt von unserem ViralPost®-Technologie , ermittelt die besten Sendezeiten für die Veröffentlichung Ihrer Inhalte an einem bestimmten Tag. Die Funktion berechnet eine Liste empfohlener Zeiten basierend auf Engagement-Faktoren, um die Reichweite Ihrer Inhalte zu optimieren, sodass Sie sicherstellen können, dass Ihre Bemühungen ergebnisorientiert sind.
Geschäftsprozessmanagement
BPM hilft bei der automatischen Analyse, welche Methoden in verschiedenen Phasen des Genehmigungszyklus eines Projekts optimal sind, damit sie repliziert werden können, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Dazu muss die Software eine wirksame Strategie identifizieren, ein Prozessmanagementmodell erstellen und anschließend die Wirksamkeit dieses Modells analysieren und messen.
Eine häufige Anwendung von BPM ist Beschaffung . Die BPM-gestützte KI-Automatisierung automatisiert den gesamten Kaufprozess, der Phasen wie die Erstellung einer Bestellung, deren Genehmigung, Bearbeitung, Lieferung und Zahlung umfasst.
Kundenerfahrung
KI-Automatisierungstools können Kundenbedürfnisse vorhersagen, indem sie demografische und Verhaltenstrends in historischen Daten analysieren, sodass Sie Marktlücken vorhersehen und entsprechend handeln können. Sie sind außerdem in der Lage, Kundeninteraktionen über verschiedene Kanäle wie Ihre Website, soziale Netzwerke, Apps und stationäre Geschäfte zu optimieren, um ein nahtloses Erlebnis zu bieten.
Wenn alle diese Elemente zusammenkommen, tragen sie dazu bei, Ihr Gesamtbild zu verbessern Kundenerfahrung und Markenzufriedenheit.
Kundendienst
Intelligente Automatisierung ermöglicht Kundendienst-KI So können Teams häufige Probleme und häufig gestellte Fragen identifizieren und regelbasiert programmieren Chatbots und virtuelle Assistenten. Diese Tools sind in Spitzenzeiten mit hohen Serviceanfragen von entscheidender Bedeutung, da sie eine Vielzahl von Anfragen effizient und schnell bearbeiten können. Dieser KI-gestützte Ansatz wiederum verkürzt die Wartezeiten und ermöglicht es Ihnen, Kundensupport rund um die Uhr anzubieten und gleichzeitig sicherzustellen, dass Ihre Kundendienstteams nicht ausgebrannt sind.
Wenn Ihnen die Integration eines virtuellen Assistenten in Ihren sozialen Kanal oder Ihre Website entmutigend erscheint, sollten Sie mit einem regelbasierten Assistenten beginnen, um Ihren bestehenden Kundenbetreuungsansatz zu bereichern. Sprout ist regelbasiert Bot-Builder hilft Ihnen, einen Conversion-Baum für jede Frage und Antwort zwischen Ihnen und dem Kunden zu erstellen. Darüber hinaus können Sie Ihren Chatbot so trainieren, dass er das Gespräch an ein Live-Kundenbetreuungsteam weiterleitet, wenn die Anfrage zu komplex wird.
Konversations-KI
KI-Automatisierungstools ermöglichen es Unternehmen, Kundendaten kontextbezogen zu verstehen Konversations-KI . Diese Tools erinnern sich an frühere Interaktionen mit einem Benutzer, indem sie den Tonfall seiner Antworten analysieren und diese als positiv oder negativ identifizieren. Sie helfen Ihnen dann dabei, diese Erkenntnisse auf ein laufendes Gespräch anzuwenden, sodass Sie Ihre Antworten an die wahrgenommenen Emotionen des Kunden anpassen können. Diese Personalisierung steigert die Qualität der Interaktion und macht Sie für den Benutzer einprägsamer.
Die KI-Automatisierung ist auch für das Verständnis und die Entwicklung sprachbasierter Systeme von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglicht Spracherkennung, Echtzeit-Transkription und Sprachgenerierung, um menschliche gesprochene Antworten nachzuahmen und so Interaktionen zu erleichtern. Siri und Alexa sind gängige Beispiele für Konversations-KI.
Die Zukunft der intelligenten Automatisierung
KI-Automatisierung hilft Unternehmen aller Branchen, Innovationen zu entwickeln und neue Marktsegmente zu erschließen. Es hilft ihnen, Marktanteile und geografische Reichweite zu erhöhen, neue Produktinnovationen zu erkunden und Kosten zu optimieren. Ganz gleich, ob Sie Wettbewerbs-Benchmarking meistern, Ihre Content-Strategie verbessern oder Ihren Markenruf strategischer aufbauen möchten – nutzen Sie die Kraft der intelligenten Automatisierung, um den besten Weg nach vorne zu ebnen.
Engel Bedeutung von 111
Sehen Sie, wie es Sprout geht KI und Automatisierung kann Ihnen helfen, Ihr Geschäft zu verbessern.
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