AI 您的营销分析：利用 AI 获得更深入数据洞察的 5 种创新方法

营销分析和营销中人工智能的热议可能会让每个人都在乘着高科技浪潮，对他们的策略进行高度调整。 然而，现实情况是许多营销人员仍在研究如何将人工智能整合到他们的日常运营中。 营销分析中的人工智能超越了分析营销数据或内容优化的表面任务。 它真正引人注目的地方在于它能够筛选大量数据并提供可靠、可行的见解。

本文探讨了人工智能在营销分析中的五种强大应用，这些应用正在彻底改变我们收集、解释和处理营销数据的方式，从而为决策提供信息并提高投资回报率。

1. 通过机器学习加强客户细分

将人工智能（尤其是机器学习 (ML)）应用于客户细分有助于将大量数据转化为精确且可操作的群体。

人工智能可以根据预测的行为来识别细分市场，例如重复购买的可能性或流失的可能性。 通过与营销活动管理工具集成，人工智能使营销人员能够通过个性化内容快速瞄准这些细分市场，通过关注高价值或高风险客户来优化营销支出。

人工智能驱动的客户细分的其他示例：

• 心理细分：人工智能可以深入研究客户数据的心理方面，根据个性特征、价值观、兴趣和生活方式对消费者进行分类，这对于制作引起共鸣的消息和优惠非常有用。
• 事件触发的细分：人工智能系统可以根据客户对某些事件的反应（例如产品发布或主要销售）对客户进行细分。 这有助于了解不同的客户群如何参与特定的品牌活动。
• 交叉销售和追加销售细分：人工智能可以识别哪些客户可能对额外产品或升级感兴趣，帮助营销人员针对接受细分市场定制交叉销售和追加销售活动。

此外，人工智能驱动的分割允许实时调整。 当客户与您的品牌互动时，人工智能系统会更新细分以反映新数据，从而使您的营销策略变得敏捷。 一旦检测到行为变化，它就可以触发有针对性的活动以保留客户。

随着时间的推移，机器学习可以通过不断地从活动结果中学习来进一步完善这些细分市场，从而带来更加个性化的客户体验。

通过采用 Improvado 简化此过程。 该平台连接到您的所有营销和销售来源以提取数据并将其集中在您的存储中。 收集完所有数据后，Improvado 会清理数据并准备进一步分析，无论是通过 BI 还是 AI。

2. 通过简单地询问 AI 助手来获取见解

借助先进的分析人工智能，营销团队现在可以使用自然语言直接查询数据并实时获得见解。 这种对话式分析方法可以快速解答有关市场趋势、客户行为和活动绩效的复杂问题，而无需深厚的技术专业知识。 此外，这种即时洞察意味着您可以实时测试假设，动态调整营销活动以优化绩效。

使用 Improvado AI Assistant 与您的营销数据聊天。 它是连接到您的数据集的分析副驾驶，可以回答您有关营销绩效的任何问题，并为您提供量身定制的建议。

例如，通过询问人工智能助理，“在我们上次的活动中，哪些人群的参与率最高？” 营销人员可以迅速调整策略以利用这些见解，定制未来的营销活动以产生最大的影响。

AI Assistant 由定制大语言模型 (LLM) 和文本到 SQL 技术提供支持。 您可以在类似聊天的用户界面中用简单的英语提出任何问题，AI Assistant 会将其翻译为 SQL 并查询您的数据以提供即时见解。

无论您询问广告支出、广告系列效果还是预算进度，AI Assistant 都会利用您的存储空间并提供清晰、简洁的答案。 找到答案后，您可以继续与 Google 助理讨论您的发现以及如何将其应用到您的策略中。

3.利用自然语言处理进行情感分析

营销人员经常面临解读客户对新产品发布或品牌活动的意见的挑战。 虽然传统的调查方法可以提供直接的见解，但它们可能非常耗时，可能无法捕捉数字平台上表达的自发情绪，并且通常会显示社会接受的答案。

另一方面，由自然语言处理（NLP）支持的社交情绪分析平台可以快速筛选大量文本以大规模识别情绪。 它擅长处理来自社交媒体、客户评论和论坛的数据，以辨别总体情绪和观点趋势。

然而，NLP 并不是万能的解决方案。 它可能会误解复杂的人类表达方式，例如讽刺或俚语。 这可能会导致不准确的解释。 此外，一些工具可能无法考虑表达中的文化差异，从而导致对全球市场情绪的错误评估。

营销人员现在转向 ChatGPT 及其标准聊天界面、情绪分析插件和 API，以增强情绪分析。 由于它已经接受了大量文本数据的训练，因此有望解决更传统的监控工具的一些问题：

• ChatGPT 可以考虑发表声明的更广泛背景，从而可能导致更准确的情绪解释。
• ChatGPT可以针对特定行业或主题进行微调和定制，这可以提高针对利基市场或特定类型产品的情感分析的准确性。
• 与独立工具不同，ChatGPT 可以集成到更广泛的人工智能生态系统中，将情绪分析与其他数据源相结合，以便更全面地了解客户意见。

虽然已经有一个专门针对情感分析的插件，但您可以从使用标准的高级数据分析（以前的代码解释器）插件开始。

例如，您可以使用以下提示：

我有一个 CSV 文件，其中包含用于情绪分析的多个文本条目。 我需要对每个条目的情绪进行分类，识别表明情绪的关键短语，如果可能的话，推断出所表达的特定情绪的任何原因。 以下是我需要的每个条目的具体信息：

1. 情绪分类：积极、消极或中性。
2. 表示情绪的关键短语或单词。
3. 任何提到的可能影响情绪的原因。

CSV 文件具有以下结构：{解释其列结构}。

4. AI图像和视频分析用于品牌监控

视觉品牌监控，即跟踪和分析品牌视觉资产在各种数字平台上的使用和背景的过程，已成为维护品牌完整性的重要组成部分。 随着每分钟共享的内容量和品牌出现的平台数量的增加，这项任务已经超出了人类团队的能力范围。 人工智能营销分析工具可自动检测和分析视觉内容中的品牌元素。

一种方法是使用 OpenAI Vision API。 Vision API 是一种先进的人工智能系统，可以分析图像和视频以识别徽标、产品、活动和其他视觉元素。

使用 Vision API 进行品牌监控的分步指南：

1. 集成：首先将 Vision API 与您现有的数字资产管理系统集成。 此过程通常涉及一些开发工作，以确保 API 与您品牌的内容存储库之间的无缝数据流。
2. 设置参数：定义 API 应在图像和视频中查找的内容。 参数可以包括您的徽标、产品植入、品牌颜色以及与您的品牌标识相关的任何其他视觉元素。
3. 自动分析：当您的品牌内容在各个渠道传播时，Vision API 会实时分析视觉元素。 它可以检测并编录您的品牌在用户生成的内容、社交媒体和在线广告平台上的存在情况。
4. 可行的见解：接收有关您的品牌在何处以及如何以视觉方式呈现的警报和报告。 API 可以发现对您徽标的未经授权的使用，监控您的品牌形象的一致性，并评估您的产品植入的有效性。
5. 品牌合规性：利用这些见解来确保品牌的所有视觉表现都符合您的指南。 快速识别品牌使用不当的情况，并采取措施纠正问题。
6. 竞争对手监控：您可以 扩展 API 的功能以密切关注您的竞争对手。 跟踪他们的视觉形象并将其与您的品牌知名度进行比较，以确定竞争见解和机会。
7. 趋势分析： Vision API 的分析可以突出显示视觉内容如何吸引受众的新兴趋势。 这种洞察力有助于优化营销活动并确保您的创意与目标受众产生共鸣。

5. 人工智能语音搜索优化

搜索的格局发生了巨大变化。 50% 的美国消费者每天都会通过语音助手进行查询。 34% 的人每周使用语音搜索，16% 的人每月使用语音搜索。

优化语音搜索内容的重要性变得至关重要。 这种转变意味着超越传统的关键词，采用更符合自然语音模式的对话方式。

人工智能正在完善这种方法。 它有助于分析大量语音搜索数据，以检测人们查询语句的模式。 这种洞察力对于塑造无缝融入语音搜索叙述的内容至关重要，确保您的品牌在语音驱动的世界中的知名度。

以下是一些用于语音搜索优化和分析的人工智能应用程序：

• 语音搜索分析：人工智能算法可以分析语音查询的语气、措辞和语义，以揭示用户真正的需求。 营销人员可以利用这些见解来制定 SEO 策略，与自然、非正式的语音搜索风格产生共鸣。
• 使用 NLP 理解语音搜索：自然语言处理 (NLP) 使 AI 能够解释语音查询的意图和细微差别。 这对于使用用户日常生活中使用的相同对话语言创建直接与用户对话的内容至关重要。
• 对话内容：口语自然具有吸引力，人工智能可以帮助创建捕捉这种对话质量的内容。 通过使用专门生成类人文本的算法，人工智能工具使营销人员能够制作出感觉像是对话一侧的内容。 这类内容自然适合语音搜索，可以极大地提高品牌在语音搜索结果中的知名度。
• 语义搜索优化：人工智能有助于理解语义搜索，分析单词之间的上下文和关系以提供更准确的搜索结果。 通过优化语义搜索内容，营销人员可以提高内容与用户意图匹配的机会。
• 自动化测试和优化：人工智能可以对 SEO 策略进行自动化 A/B 测试，以确定最适合语音搜索的方法。 这包括测试内容的各个方面，从关键字密度到结构和格式，以提高通过语音搜索的可发现性。
• 使用人工智能对搜索意图进行分类：可以训练人工智能分析工具来更有效地对语音搜索背后的意图进行分类，区分信息、导航、事务和本地意图。 这种分类有助于创建更有针对性的内容。

人工智能在营销分析中的优势

企业为何要费心将营销分析人工智能化？ 将人工智能融入营销分析不仅简化了运营，还揭示了以前隐藏在大量数据中的机会。

• 更快的洞察力：人工智能系统可以用人类所需时间的一小部分来筛选大量数据。 这种快速分析意味着企业几乎可以立即获得重要的见解。
• 明智的选择：人工智能确保营销策略以可靠的数据为基础，减少对猜测和直觉的依赖。 结果是更有效、更有针对性的营销活动。
• 个性化：人工智能有能力了解个人客户的偏好。 这样可以制作专门针对个人品味的广告和促销活动，从而提高客户满意度。
• 成本效益：利用人工智能自动进行数据分析可以显着节省成本。 企业可以精简专门用于数据分析的团队，并避免在无效的营销策略上浪费开支。
• 满足客户需求：通过了解和预测客户的需求，企业可以改进其产品，从而带来更令人满意的客户体验。
• 预测未来趋势：人工智能使用历史数据来预测未来市场趋势。 这种远见使企业能够积极主动，为即将到来的市场变化做好准备。
• 简化操作：简化操作：人工智能自动执行日常和重复性任务，节省工作时间。 这不仅加快了流程，还让员工能够专注于更具战略性的任务。
• 错误最小化：人工智能系统作为机器，不太容易出现人类分析时可能出现的错误，尤其是在处理大量数据集时。

人工智能预示着一个数据驱动的洞察占据主导地位的未来，引导企业做出更具战略性和明智的决策。 尽管存在挑战，但通过正确的方法和实践，营销分析领域的人工智能革命可以带来无与伦比的增长和成功。