Auf künstlicher Intelligenz basierende Analysetools durchsuchen riesige Datensätze, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren, die Menschen möglicherweise übersehen – und verschaffen Marken einen deutlichen Wettbewerbsvorteil, indem sie strategische Entscheidungen erleichtern und das Kundenerlebnis verbessern. Sprossen Bericht zum Stand der sozialen Medien 2023 bestätigt diese Vorteile: 9 von 10 Unternehmensführern erkennen die unverzichtbare Rolle von KI bei der Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit des Marktes, dem Verständnis von Kundenpräferenzen und der Förderung von Innovationen an. Diese Führungskräfte gehen außerdem davon aus, dass ihre Unternehmen in den nächsten drei Jahren verstärkt in KI für das Marketing investieren werden.



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Die Integration von KI-Technologien in den Geschäftsbetrieb optimiert die Leistung und treibt Unternehmen in Richtung Erfolg und Nachhaltigkeit. Für den langfristigen Erfolg können Unternehmen bei der Implementierung dieser Technologie aufgrund mangelnden Verständnisses und mangelnder organisatorischer Erfahrung mit KI vor Herausforderungen stehen.



In diesem Artikel untersuchen wir, was KI-Erkenntnisse genau sind, wie sie funktionieren und wie sie praktisch angewendet werden, um verschiedene Branchen voranzubringen.

Was sind KI-Erkenntnisse?

KI-Erkenntnisse sind das Wissen und Verständnis, das durch die Analyse komplexer Datensätze mithilfe von KI gewonnen wird. Dieser Prozess beinhaltet eine Kombination aus maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und KI-Datenvisualisierungstechniken (Diagramme, Grafiken, Dashboards , Heatmaps usw.), um die Daten leichter zugänglich zu machen.

Die Visualisierung hilft Strategen, versteckte Muster, Trends und Zusammenhänge zu finden. Organisationen verwenden KI-Tools um Big Data in verwertbare Informationen zu filtern, um bessere Entscheidungen und Strategien zu unterstützen.

Vorteile der Verwendung von KI zur Generierung von Datenerkenntnissen

KI-Analyse bietet viele Vorteile, wie z. B. das Erkennen versteckter Trends in großen Datensätzen, die Vorhersage zukünftiger Marktverhaltensweisen, die Analyse der Kundenstimmung, die schnellere Entscheidungsfindung und die Schaffung personalisierter Erlebnisse.

Einfachere Entscheidungsfindung

KI-Erkenntnisse ermöglichen Entscheidungsträgern eine umfassende Datenanalyse in Echtzeit und reduzieren so die Abhängigkeit von Vermutungen und Intuition. Die KI verarbeitet und analysiert Daten aus verschiedenen Quellen gleichzeitig in einer Geschwindigkeit und einem Umfang, die durch menschliche Anstrengung allein nicht erreichbar wären. Somit können Ihnen die Erkenntnisse einen detaillierten Einblick in den Markt, die Kunden und die Wettbewerber verschaffen.



Vorhersage zukünftiger Trends

KI-Erkenntnisse bieten die Möglichkeit, zukünftige Trends und Kundenverhalten durch Mustererkennung in Daten vorherzusagen. Durch die Analyse historischer Informationen können KI-Tools Ergebnisse vorhersagen und so einen klaren Überblick über Kundenpräferenzen und potenzielle Marktveränderungen bieten. Diese Fähigkeit ermöglicht es Ihnen, Ihre Strategien proaktiv anzupassen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Bemerkenswert ist, dass 45 % der Unternehmensleiter Predictive Analytics als das wertvollste Marketinginstrument der KI anerkennen, das eine präzise Vorhersage des zukünftigen Kundenverhaltens ermöglicht.

Bessere Kundenerlebnisse schaffen

Das Geheimnis, Ihre Kunden zu fesseln, besteht darin, ihre Wünsche, Erwartungen und Wahrnehmungen Ihrer Marke zu verstehen und diese Gefühle dann in Erlebnisse umzuwandeln, die die Leute lieben. Sie können beispielsweise Kundenbedürfnisse vorhersehen und Meinungen einschätzen Social-Media-Zuhören um Gespräche rund um Ihre Marke oder Ihre Konkurrenz zu überwachen. Dadurch sind Sie in der Lage, Ihre Angebote und Marketingkommunikation proaktiv anzupassen. Eine Studie der Boston Consulting Group ergab, dass Unternehmen, die KI-Erkenntnisse zur Personalisierung nutzen, Umsatzsteigerungen von 6–10 % verzeichneten, was zwei- bis dreimal höher ist als bei Unternehmen, die keine KI nutzen.

Wie KI-Erkenntnisse Unternehmen helfen

Lassen Sie uns untersuchen, wie KI-Einblicke Branchen dabei helfen, Geschäftsstrategien zu stärken, Marktanforderungen zu erfüllen und die Markentreue zu stärken.



KI-Erkenntnisse für die Automobilindustrie

KI-Erkenntnisse verbessern das Verständnis der Automobilhersteller für Verbraucherstimmung, Markttrends und Produktfeedback. Durch Social Listening und Text Mining können Unternehmen ihre Designs, Funktionen und Marketingstrategien an die Anforderungen der Verbraucher anpassen und so die Kundenzufriedenheit und -treue steigern.

Beispielsweise kann ein Automobilhersteller Bewertungen und KI-gestützte Stimmungsanalysen nutzen, um die weltweiten Reaktionen der Verbraucher auf Produktrückrufe zu messen. Diese vertiefte Untersuchung kann erhebliche regionale Wahrnehmungsunterschiede aufdecken und gezielte, kultursensible Krisenbewältigungsstrategien ermöglichen.

KI-Einblicke für das Bankwesen

Im Bankensektor sind KI-Erkenntnisse für die Betrugserkennung von entscheidender Bedeutung. Sie werden aber auch häufig im Kundenservice und bei der Personalisierung von Banklösungen eingesetzt. Durch die Analyse von Transaktionsdaten und Kundenfeedback können Banken ihre Sicherheit verbessern und Dienstleistungen anbieten, die ihren Kunden wirklich helfen.

Schauen wir uns als Beispiel eine Bank an, die ihren Kundenservice verbessern möchte. Mithilfe einer KI-gesteuerten Stimmungsanalyse kann die Bank tief in das Kundenfeedback eintauchen, das über Social-Media-Listening-Kampagnen gesammelt wird. Diese umfassende Analyse, die in mehreren Sprachen durchgeführt werden kann, hilft der Bank, wesentliche Verbesserungsbereiche wie Mobile Banking, Gebühren und Filialdienstleistungen zu identifizieren. Die Erkenntnisse können der Bank dabei helfen, gezielte Reformen einzuleiten, beispielsweise die Überarbeitung des Website-Erlebnisses oder die Verbesserung des Filialbetriebs, um die Kundenzufriedenheit und -bindung zu steigern.

KI-Einblicke für Callcenter

Der Einsatz von KI-Erkenntnissen im Callcenter-Betrieb kann die Effizienz steigern und Problembereiche lokalisieren. Beispielsweise kann ein Mobilfunkanbieter eine KI-gesteuerte Stimmungsanalyse nutzen, um der Kundenabwanderung entgegenzuwirken, indem er Textanalysen in seine Callcenter-Software integriert. Dieser Ansatz wandelt Anrufsprachdaten für eine Echtzeit-Stimmungsanalyse in Text um und ermöglicht so die proaktive Identifizierung von Kunden, bei denen das Risiko besteht, dass sie das Unternehmen verlassen. Durch die Bereitstellung zeitnaher Lösungen und Anreize kann der Spediteur seine Abwanderungsrate reduzieren, die Effektivität der Agenten und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessern.

KI-Einblicke für das Finanzwesen

KI-Erkenntnisse spielen eine Rolle beim Verständnis der Marktdynamik und der Verbesserung der strategischen Planung in der Finanzbranche. Beispielsweise kann ein Hedgefonds seine Handelsstrategie verbessern, indem er die Stimmungsanalyse in Echtzeit und die Entitätsextraktion zur Analyse der internationalen Marktstimmung einsetzt. Dazu gehört die Verarbeitung umfangreicher Daten aus unterschiedlichen Quellen, einschließlich Nachrichten in mehreren Sprachen, die für die globalen Aktivitäten des Unternehmens relevant sind. Der Hedgefonds kann die Marktstimmung direkt in seine Handelsmodelle integrieren, indem er ein ausgeklügeltes Dashboard entwickelt, um die Marktstimmung mit den Aktienkursen zu vergleichen und so seinen Entscheidungsprozess zu optimieren.

KI-Erkenntnisse für die Regierung

Regierungen können KI-Erkenntnisse nutzen, um öffentliche Dienste und Richtlinien zu verbessern und mit Gemeinden zusammenzuarbeiten. Beispielsweise können prädiktive Analysen der Regierung dabei helfen, Engpässe im öffentlichen Dienst zu antizipieren, Ressourcen effizient zuzuteilen und Ausfallzeiten von Diensten zu minimieren. Gleichzeitig können Textanalysen öffentliche Anliegen in sozialen Medien überwachen. Unterstützung bei der Überwachung, Analyse und Gewinnung von Erkenntnissen aus der öffentlichen Stimmung. Dieser Ansatz kann Beamten helfen, ähnliche Beschwerden oder Lob zu erkennen und Bereiche zu finden, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.

KI-Erkenntnisse für Gesundheit und Pharma

KI liefert wertvolle Erkenntnisse, die durch die effiziente Strukturierung komplexer medizinischer Daten die Patientenversorgung und Arzneimittelentwicklung im Gesundheitswesen und in der Pharmabranche deutlich verbessern. Ein Beispiel könnte ein Krankenhausnetzwerk sein, das NLP-basierte Textanalysen nutzt, um unstrukturierte EMR-Fortschrittsnotizen in durchsuchbare und organisierte Daten umzuwandeln. Dieser Ansatz hilft dem Krankenhaus, umsetzbare Erkenntnisse über die Wirksamkeit von Medikamenten und die Patientenergebnisse zu gewinnen. Durch die Anwendung der Erkennung benannter Entitäten könnte das Krankenhaus detaillierte Informationen über Medikamente, Dosierungen und Patientenreaktionen analysieren und so die Präzision der Patientenversorgung verbessern.

KI-Erkenntnisse für das Gastgewerbe

KI-Erkenntnisse haben das Potenzial, die Hotelbranche zu revolutionieren und Unternehmen in die Lage zu versetzen, individueller auf die Vorlieben der Gäste einzugehen. Eine der wichtigsten Innovationen in diesem Bereich ist die semantische Analyse von Hotelbewertungen, die Reisenden hochgradig maßgeschneiderte Empfehlungen bietet. Obwohl traditionelle Fünf-Sterne-Bewertungen weithin anerkannt sind, werden sie oft nicht den individuellen Bedürfnissen einzelner Gäste gerecht.

Durch die semantische Analyse textbasierter Bewertungen könnte ein Aggregator für Hotelbewertungen eine „intelligente“ Suchfunktion entwickeln, die es ermöglicht, Hotels nach bestimmten Attributen wie Frühstücksqualität, Internetgeschwindigkeit oder Nähe zum Nachtleben zu filtern und so direkt auf die Vorlieben des Reisenden abzustimmen. Dieser Ansatz geht über allgemeine Bewertungen hinaus und bietet maßgeschneiderte Hotelempfehlungen, verbessert den Gästeauswahlprozess und ermöglicht den Menschen personalisiertere Reiseerlebnisse.

KI-Einblicke für den quantitativen Handel

KI-Erkenntnisse verändern den quantitativen Handel, indem sie einzigartige Datenquellen wie Mitarbeiterfeedback nutzen, um die Unternehmensleistung vorherzusagen. Beispielsweise könnte ein Hedgefonds die Stimmung der Mitarbeiter auf Plattformen wie Indeed und Glassdoor analysieren und dabei die Theorie aufstellen, dass interne Stimmungen Markttrends vorhersagen. Eine ausgefeilte Stimmungsanalyse ermöglicht es dem Fonds, Mitarbeiterbewertungen zu kategorisieren und Trends in Bezug auf die Gesundheit und das Potenzial des Unternehmens aufzudecken. Dieser Ansatz nutzt unkonventionelle Daten, um Händlern einen Vorteil zu verschaffen und bietet einen neuen Blickwinkel auf Anlagestrategien.

KI-Erkenntnisse für die Marktforschung

KI-Erkenntnisse revolutionierten die Marktforschung und ermöglichten es Marketingfachleuten, schnell wertvolle Wettbewerbserkenntnisse aus einer großen Verbraucherbasis zu gewinnen. Erwägen Sie eine neue Marke für gesunde Snacks und analysieren Sie Tausende von Verbraucherumfragen und offenen Antworten zu Snackpräferenzen und Markenbekanntheit. Durch die KI-gesteuerte Datenextraktion kann die Marke Antworten schnell kategorisieren, Schlüsselthemen lokalisieren und erwähnte Marken identifizieren. Diese Analyse bietet dem Neueinsteiger präzise Einblicke in die Marktpositionierung, einschließlich der Identifizierung indirekter Wettbewerber wie essentieller Gemüsesorten. Mit diesem Wissen kann das Unternehmen seine Marketing- und Produktpositionierungsbemühungen strategisch ausrichten, um den Erfolg in seinen Kernmärkten zu maximieren.

Verstehen, wie KI-Erkenntnisse generiert werden

Wie Sie sehen, nutzen viele Branchen KI für Stimmungsanalyse um ein tiefgreifendes Verständnis ihres Kundenverhaltens zu vermitteln. In diesem Abschnitt erfahren Sie beispielsweise, wie KI numerische und Textdaten verarbeitet, um Ihnen bessere Kundeneinblicke zu ermöglichen.

Schritt 1: Datenerfassung

Der erste Schritt besteht darin, die Daten für die Analyse zu sammeln. Dies können Social-Media-Beiträge, Kundenrezensionen, Umfragen, Kundenbetreuungsprotokolle, NPS-Scores und E-Mails sein. Ziel ist es, einen umfassenden Datensatz zu sammeln, der die Gefühle und Meinungen der Zielgruppe zu Ihrer Marke oder Ihrem Produkt widerspiegelt. Die Daten können direkt über APIs hochgeladen oder manuell als CSV-Dateien eingegeben werden.

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Nehmen wir zum Beispiel an, wir wollten die Meinungen der Menschen zu Sprout Social in den sozialen Medien und auf Bewertungsplattformen verstehen.

Ein X-Beitrag (ehemals Twitter) von einem Fan von Sprout Social's AI Assist

Ein LinkedIn-Beitrag eines Sprout Social-Mitarbeiters, der die positive Arbeitskultur beschreibt.

Schritt 2: Datenverarbeitung

Nach der Erfassung verarbeitet das KI-Tool die Text- oder Zahlendaten mithilfe von KI- und ML-Algorithmen, die auf die Interpretation und Analyse des jeweiligen Datentyps zugeschnitten sind. Bei Texten nutzt das Tool Unteraufgaben wie NLP und Textanalyse, um die Sprache zu verstehen und Sätze in strukturierte Formate umzuwandeln, mit denen Maschinen arbeiten können. Es versteht auch Emojis. Dadurch kann das KI-Tool Aufgaben wie Sentiment Mining, Sprachübersetzung oder Textgenerierung durchführen, indem es Muster und Beziehungen innerhalb der Daten findet. Numerische Daten werden mithilfe statistischer und ML-Modelle verarbeitet, die Trends erkennen, Daten in Kategorien klassifizieren oder zukünftige Werte vorhersagen können.

Die neuronalen Netze (NNs) in diesen Tools helfen ihnen, aus den von ihnen analysierten Daten zu lernen und ihre Parameter anzupassen, um neue Informationen aufzunehmen. Dieser kontinuierliche Lernmodus verbessert die Genauigkeit im Laufe der Zeit.

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Im Beispiel von Sprout Social würde die KI NLP und Textanalyse nutzen, um komplexe Sprachnuancen, Emojis und Stimmungen in Social-Media-Beiträgen und -Rezensionen zu entschlüsseln und das offene Feedback in strukturierte Daten umzuwandeln.

Schritt 3: Datenanalyse

Das Tool analysiert die verarbeiteten Daten, indem es wichtige Teile oder Muster aus vorverarbeiteten, gekennzeichneten Datensätzen auswählt, auf deren Erkennung es trainiert wurde. Bei Texten können dies Dinge wie der Ton einer Nachricht oder die besprochenen Hauptthemen sein. Bei Zahlen wird möglicherweise nach Trends oder ungewöhnlichen Mustern gesucht. Die KI verwendet spezielle Algorithmen, um diese Daten zu sichten und daraus zu lernen, wobei sie ihre Aufgaben im Laufe der Zeit verbessert, indem sie die internen Regeln anpasst, um Fehler zu reduzieren.

Im Fall von Sprout Social werden die strukturierten Daten analysiert, um vorherrschende Themen wie Stimmungsschwankungen und Kundenanliegen zu erkennen. Dieser Schritt ist wichtig, um die breitere Stimmungslandschaft zu verstehen und anhand des kollektiven Feedbacks Stärken und potenzielle Bereiche für Serviceverbesserungen zu identifizieren.

Schritt 4: Visualisierung der Daten

Die Datenvisualisierung ist der letzte Schritt, bei dem das Tool die Daten in intuitive Grafiken und Diagramme umwandelt, um sie leichter verdaulich und verständlich zu machen. Die Visualisierung hilft Ihnen, Trends und Ausreißer in den Daten zu erkennen und bietet eine detaillierte Ansicht, die Einfluss auf die Entscheidungsfindung haben kann. Für Sprout Social könnte dies eine Grafik bedeuten, die Stimmungstrends verfolgt oder die Servicewahrnehmung verschiedener Bevölkerungsgruppen vergleicht. Diese Visualisierungen liefern auf einen Blick ein klares Verständnis davon, wie die Marke wahrgenommen wird, und ermöglichen es Sprout Social, fundierte Entscheidungen über Serviceverbesserungen oder Marketingstrategien zu treffen.

Die Stimmungsanalysetools von Sprout Social zeigen negative und positive Stimmungswerte und identifizieren Stimmungstrends über Zeitachsen hinweg

Die Zukunft der KI-Einführung

Trotz der Fähigkeit der KI, große Datenmengen zu durchsuchen, zu verstehen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen 20 % der Strategen nutzen KI-bezogene Tools wie ML oder NLP in ihren Strategien. Dies zeigt eine Fülle ungenutzten Potenzials auf, bei dem die Fähigkeiten von KI Geschäftsstrategien verbessern und Anwendern die Möglichkeit geben, Innovationen zu entwickeln und großartige Kundenerlebnisse zu schaffen.

Um KI-Erkenntnisse in Ihre eigene Marketingstrategie zu integrieren, sind Social-Media-Daten ein hervorragender Ausgangspunkt. Da es sich um einen der weltweit größten, leicht verfügbaren Datensätze handelt, erhalten Sie durch den Einsatz von Taktiken wie Social Media Listening Echtzeit-Einblicke in Ihre Kunden und Ihren Markt.

Erfahren Sie als Nächstes, wie Vermarkter die Vorteile nutzen KI im Marketing um Inhalte zu generieren, Vorgänge zu automatisieren und leistungsstarke Kampagnen zu erstellen.

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