该工具通过从预处理的标记数据集中挑选出经过训练可以识别的重要部分或模式来分析处理后的数据。对于文本，这可能是消息的语气或讨论的主要主题等。对于数字，它可能会寻找趋势或异常模式。人工智能使用特殊的算法来筛选这些数据并从中学习，通过调整内部规则来减少错误，从而随着时间的推移改进其任务。
对于 Sprout Social 案例，对结构化数据进行分析以检测流行主题，例如情绪基调和客户关注点。此步骤对于了解更广泛的情绪格局非常重要，从而根据集体反馈确定服务增强的优势和潜在领域。
第 4 步：可视化数据
数据可视化是最后一步，涉及将数据转换为直观的图形和图表的工具，使其更容易消化和理解。可视化可帮助您识别数据中的趋势和异常值，提供可以影响决策的精细视图。对于 Sprout Social 来说，这可能意味着一个跟踪情绪趋势或比较不同人口统计数据的服务认知的图表。这些可视化提供了对品牌认知方式的清晰、一目了然的了解，使 Sprout Social 能够就服务改进或营销策略做出明智的决策。
Sprout Social 的情绪分析工具显示消极和积极的情绪分数并识别跨时间线的情绪趋势
人工智能采用的未来
尽管人工智能有能力筛选和理解大数据集并产生可行的见解，但只有 20% 的战略家在其战略中利用人工智能相关工具，例如 ML 或 NLP。这凸显了巨大的未开发潜力，人工智能的功能可以改善业务战略，为采用者提供创新和创造卓越客户体验的机会。
要将人工智能洞察融入您自己的营销策略，社交媒体数据是一个很好的起点。作为世界上最大的现成数据集之一，使用社交媒体倾听等策略将为您提供对客户和市场的实时洞察。
接下来，了解营销人员如何在营销中利用人工智能来生成内容、自动化运营并创建强大的营销活动。