AI 您的行銷分析：利用 AI 獲得更深入數據洞察的 5 種創新方法

行銷分析和行銷中人工智慧的熱議可能會讓每個人都在乘著高科技浪潮，對他們的策略進行高度調整。 然而，現實情況是許多行銷人員仍在研究如何將人工智慧整合到他們的日常運作中。 行銷分析中的人工智慧超越了分析行銷數據或內容優化的表面任務。 它真正引人注目的地方在於它能夠篩選大量數據並提供可靠、可行的見解。

本文探討了人工智慧在行銷分析中的五種強大應用，這些應用正在徹底改變我們收集、解釋和處理行銷數據的方式，從而為決策提供資訊並提高投資回報率。

1. 透過機器學習加強客戶細分

將人工智慧（尤其是機器學習 (ML)）應用於客戶細分有助於將大量資料轉化為精確且可操作的群體。

人工智慧可以根據預測的行為來識別細分市場，例如重複購買的可能性或流失的可能性。 透過與行銷活動管理工具集成，人工智慧使行銷人員能夠透過個人化內容快速瞄準這些細分市場，透過專注於高價值或高風險客戶來優化行銷支出。

人工智慧驅動的客戶細分的其他範例：

• 心理細分：人工智慧可以深入研究客戶資料的心理層面，根據個性特徵、價值觀、興趣和生活方式對消費者進行分類，這對於製作引起共鳴的訊息和優惠非常有用。
• 事件觸發的細分：人工智慧系統可以根據客戶對某些事件的反應（例如產品發布或主要銷售）來細分客戶。 這有助於了解不同的客戶群如何參與特定的品牌活動。
• 交叉銷售與追加銷售細分：人工智慧可以識別哪些客戶可能對額外產品或升級感興趣，幫助行銷人員針對接受細分市場客製化交叉銷售和追加銷售活動。

此外，人工智慧驅動的分割允許即時調整。 當客戶與您的品牌互動時，人工智慧系統會更新細分以反映新數據，從而使您的行銷策略變得敏捷。 一旦偵測到行為變化，它就可以觸發有針對性的活動以保留客戶。

隨著時間的推移，機器學習可以透過不斷地從活動結果中學習來進一步完善這些細分市場，從而帶來更個人化的客戶體驗。

透過採用 Improvado 簡化此流程。 該平台連接到您的所有行銷和銷售來源以提取資料並將其集中在您的儲存中。 收集完所有資料後，Improvado 會清理資料並準備進一步分析，無論是透過 BI 還是 AI。

2. 透過簡單地詢問 AI 助理來獲取見解

借助先進的分析人工智慧，行銷團隊現在可以使用自然語言直接查詢數據並即時獲得見解。 這種對話式分析方法可以快速解答有關市場趨勢、客戶行為和活動績效的複雜問題，而無需深厚的技術專業知識。 此外，這種即時洞察意味著您可以即時測試假設，動態調整行銷活動以優化績效。

使用 Improvado AI Assistant 與您的行銷資料聊天。 它是連接到您的數據集的分析副駕駛，可以回答您有關行銷績效的任何問題，並為您提供量身定制的建議。

例如，透過詢問人工智慧助理，“在我們上次的活動中，哪些人群的參與率最高？” 行銷人員可以迅速調整策略以利用這些見解，客製化未來的行銷活動以產生最大的影響。

AI Assistant 由客製化大語言模型 (LLM) 和文字到 SQL 技術提供支援。 您可以在類似聊天的使用者介面中用簡單的英語提出任何問題，AI Assistant 會將其翻譯為 SQL 並查詢您的資料以提供即時見解。

無論您詢問廣告支出、廣告活動效果還是預算進度，AI Assistant 都會利用您的儲存空間並提供清晰、簡潔的答案。 找到答案後，您可以繼續與 Google 助理討論您的發現以及如何將其應用到您的策略中。

3.利用自然語言處理進行情感分析

行銷人員經常面臨解讀客戶對新產品發布或品牌活動的意見的挑戰。 雖然傳統的調查方法可以提供直接的見解，但它們可能非常耗時，可能無法捕捉數位平台上表達的自發性情緒，並且通常會顯示社會接受的答案。

另一方面，由自然語言處理（NLP）支援的社交情緒分析平台可以快速篩選大量文字以大規模識別情緒。 它擅長處理來自社交媒體、客戶評論和論壇的數據，以辨別整體情緒和觀點趨勢。

然而，NLP 並不是萬能的解決方案。 它可能會誤解複雜的人類表達方式，例如諷刺或俚語。 這可能會導致不準確的解釋。 此外，有些工具可能無法考慮表達中的文化差異，從而導致對全球市場情緒的錯誤評估。

行銷人員現在轉向 ChatGPT 及其標準聊天介面、情緒分析插件和 API，以增強情緒分析。 由於它已經接受了大量文字資料的訓練，因此有望解決更傳統的監控工具的一些問題：

• ChatGPT 可以考慮發表聲明的更廣泛背景，這可能導致更準確的情緒解釋。
• ChatGPT可以針對特定行業或主題進行微調和定制，這可以提高針對利基市場或特定類型產品的情感分析的準確性。
• 與獨立工具不同，ChatGPT 可以整合到更廣泛的人工智慧生態系統中，將情緒分析與其他資料來源結合，以便更全面地了解客戶意見。

雖然已經有一個專門針對情緒分析的插件，但您可以從使用標準的高級資料分析（先前的程式碼解釋器）插件開始。

例如，您可以使用以下提示：

我有一個 CSV 文件，其中包含用於情緒分析的多個文字條目。 我需要對每個條目的情緒進行分類，識別表明情緒的關鍵短語，如果可能的話，推斷出所表達的特定情緒的任何原因。 以下是我需要的每個條目的具體資訊：

1. 情緒分類：正面、負面或中性。
2. 表示情緒的關鍵字詞或單字。
3. 任何提到的可能影響情緒的原因。

CSV 檔案具有以下結構：{解釋其列結構}。

4. AI影像和視訊分析用於品牌監控

視覺品牌監控，即追蹤和分析品牌視覺資產在各種數位平台上的使用和背景的過程，已成為維護品牌完整性的重要組成部分。 隨著每分鐘共享的內容量和品牌出現的平台數量的增加，這項任務已經超出了人類團隊的能力範圍。 人工智慧行銷分析工具可自動偵測和分析視覺內容中的品牌元素。

一種方法是使用 OpenAI Vision API。 Vision API 是一種先進的人工智慧系統，可分析圖像和影片以識別徽標、產品、活動和其他視覺元素。

使用 Vision API 進行品牌監控的逐步指南：

1. 整合：首先將 Vision API 與您現有的數位資產管理系統整合。 此過程通常涉及一些開發工作，以確保 API 與您品牌的內容儲存庫之間的無縫資料流。
2. 設定參數：定義 API 應在影像和影片中尋找的內容。 參數可以包括您的商標、產品置入、品牌顏色以及與您的品牌識別相關的任何其他視覺元素。
3. 自動分析：當您的品牌內容在各個管道傳播時，Vision API 會即時分析視覺元素。 它可以檢測並編錄您的品牌在用戶生成的內容、社交媒體和線上廣告平台上的存在。
4. 可行的見解：接收有關您的品牌在何處以及如何以視覺方式呈現的警報和報告。 API 可以發現對您商標的未經授權的使用，監控您的品牌形象的一致性，並評估您的產品置入的有效性。
5. 品牌合規性：利用這些見解來確保品牌的所有視覺表現都符合您的指南。 快速識別品牌使用不當的情況，並採取措施糾正問題。
6. 競爭對手監控：您可以 擴展 API 的功能以密切關注您的競爭對手。 追蹤他們的視覺形象並將其與您的品牌知名度進行比較，以確定競爭見解和機會。
7. 趨勢分析： Vision API 的分析可以突顯視覺內容如何吸引受眾的新興趨勢。 這種洞察力有助於優化行銷活動並確保您的創意與目標受眾產生共鳴。

5.人工智慧語音搜尋優化

搜尋的格局發生了巨大變化。 50% 的美國消費者每天都會透過語音助理進行查詢。 34% 的人每週使用語音搜索，16% 的人每月使用語音搜尋。

優化語音搜尋內容的重要性變得至關重要。 這種轉變意味著超越傳統的關鍵字，採用更符合自然語音模式的對話方式。

人工智慧正在完善這種方法。 它有助於分析大量語音搜尋數據，以偵測人們查詢語句的模式。 這種洞察力對於塑造無縫融入語音搜尋敘述的內容至關重要，確保您的品牌在語音驅動的世界中的知名度。

以下是一些用於語音搜尋優化和分析的人工智慧應用程式：

• 語音搜尋分析：人工智慧演算法可以分析語音查詢的語氣、措辭和語義，以揭示用戶真正的需求。 行銷人員可以利用這些見解來制定 SEO 策略，與自然、非正式的語音搜尋風格產生共鳴。
• 使用 NLP 來理解語音搜尋：自然語言處理 (NLP) 使 AI 能夠解釋語音查詢的意圖和細微差別。 這對於使用使用者日常生活中使用的相同對話語言來創建直接與使用者對話的內容至關重要。
• 對話內容：口語自然具有吸引力，人工智慧可以幫助創建捕捉這種對話品質的內容。 透過使用專門生成類人文字的演算法，人工智慧工具使行銷人員能夠製作出感覺像是對話一側的內容。 這類內容自然適合語音搜索，可以大大提高品牌在語音搜尋結果中的知名度。
• 語義搜尋最佳化：人工智慧有助於理解語義搜索，分析單字之間的上下文和關係以提供更準確的搜尋結果。 透過優化語意搜尋內容，行銷人員可以提高內容與使用者意圖相符的機會。
• 自動化測試和優化：人工智慧可以對 SEO 策略進行自動化 A/B 測試，以確定最適合語音搜尋的方法。 這包括測試內容的各個方面，從關鍵字密度到結構和格式，以提高透過語音搜尋的可發現性。
• 使用人工智慧對搜尋意圖進行分類：可以訓練人工智慧分析工具來更有效地對語音搜尋背後的意圖進行分類，區分資訊、導航、事務和本地意圖。 這種分類有助於創建更有針對性的內容。

人工智慧在行銷分析上的優勢

企業為何要費心將行銷分析人工智慧化？ 將人工智慧融入行銷分析不僅簡化了運營，還揭示了以前隱藏在大量數據中的機會。

• 更快的洞察力：人工智慧系統可以用人類所需時間的一小部分來篩選大量資料。 這種快速分析意味著企業幾乎可以立即獲得重要的洞見。
• 明智的選擇：人工智慧確保行銷策略以可靠的數據為基礎，減少對猜測和直覺的依賴。 結果是更有效、更有針對性的行銷活動。
• 個人化：人工智慧有能力了解個人客戶的偏好。 這樣可以製作專門針對個人品味的廣告和促銷活動，進而提升顧客滿意度。
• 成本效益：利用人工智慧自動進行數據分析可以顯著節省成本。 企業可以精簡專門用於數據分析的團隊，並避免在無效的行銷策略上浪費開支。
• 滿足客戶需求：透過了解和預測客戶的需求，企業可以改進其產品，從而帶來更令人滿意的客戶體驗。
• 預測未來趨勢：人工智慧使用歷史數據來預測未來市場趨勢。 這種遠見使企業能夠積極主動，為即將到來的市場變化做好準備。
• 簡化操作：簡化操作：人工智慧自動執行日常和重複性任務，節省工作時間。 這不僅加快了流程，也讓員工專注於更具策略性的任務。
• 最小化錯誤：人工智慧系統作為機器，不太容易出現人類分析時可能出現的錯誤，尤其是在處理大量資料集時。

人工智慧預示著一個數據驅動的洞察佔據主導地位的未來，引導企業做出更具策略性和明智的決策。 儘管存在挑戰，但透過正確的方法和實踐，行銷分析領域的人工智慧革命可以帶來無與倫比的成長和成功。