利用GenAI实现营销洞察力的民主化（2024）

第一章生成洞察的 历史过程 现在的燃眉之问是： 我们是否充分利用了这种潜力，快速做出最佳数据驱动决策？ 获取洞察的过程随着时间不断发展。对“加速洞察”的需求比以往任何时候都要大。洞察速度、数据获取与使用、效率提升是推动品牌增长的关键。 营销和销售领导者推崇频繁使用生成式人工智能（IAB 研究），由此可见，品牌决策的未来在于其提供快速、最佳见解的能力。 数据生成洞察的历史过程涉及多个步骤—— 报告中及文档的合成是一个手动过程，通常需要额外洞察团队成员参与以进行挖掘。 洞察与营销团队向供应商合作伙伴联系以获取品牌洞察。 数据存在于孤岛中的数据库和PPT/Excel文档中，处理起来需要花费时间。 常常是后续的查询导致再次分享新一轮的报告。 上述情况导致大量手动处理数据以生成洞见，这些洞见通常需要多个人共同努力才能确保品牌故事准确无误。结果导致了更慢的工作速度。洞察、数据获取和使用度较低，以及人员需求增加。 第一章 随着时间和技术的进步，已经创建了数据民主化仪表板，这些仪表板有助于即时从数据中挖掘洞察。这些可视化解决方案有助于以友好和直观的方式查询数据，并已成为大多数洞察组织与数据互动的标准方式。 因此，有必要超越标准仪表盘可替代的解决方案，其结果可能导致：更快并列连词稳健决策进程。基于生成式人工智能的可视化解决方案提供了一种有希望的替代方法。高级力量 通过仪表板获取洞察力已成为一种成功的生成洞察力的方式，我们在这里仍然看到多个挑战—— 陡峭的学习曲线和数据素养挑战使得许多情况下商业用户难以采用。 利用人工智能技术 生成一致并列连词上下文中相关洞见。 潜在的资源挑战，因为需要额外的数据分析师来探索仪表板，如果业务问题变得复杂。 详细探索步骤需重复用于任何后续问题。 查看研究数据并结合其他品牌数据（销售、媒体）需要额外的手动数据与洞察力综合分析。 第二章 通过利用生成式人工智能（GenAI）民主化市场洞察力 以下是我们所遵循的高级流程： 存在一个基于大型语言模型的自然语言处理(NLP)层，该层解析查询并解码要执行的相关的分析提示/技能。 用户向聊天机器人输入一个问题 尽管通用人工智能（Gen AI）解决方案可以在多种方式下被利用，但对于洞察力相关的应用而言，一个重要的能力是从大量数据集中理解、生成和综合类人洞察力。 这些通用人工智能解决方案（有时也被称为聊天机器人）的对话性质提供了一个交互式界面，使用户能够进行自然语言对话。这些解决方案利用自然语言处理（NLP）技术来理解用户查询并生成适当的响应。 这些解决方案可以通过微调技术针对特定领域进行定制，这使得从营销数据中提取洞察力变得特别有用。基于生成式AI的可视化解决方案通过利用先进AI技术的力量，生成连贯且与上下文相关的洞察力，提供了一种有希望的替代方案。 康泰纳仕对通用人工智能解决方案采取了一种独特的方法。在我们的解决方案中，虽然自然语言处理技术主导着对话，但仍构建了分析技能，以确保对数据进行适当的分析，并且产生的见解对利益相关者是有意义的。 数据分析技能得以创建，这些技能构成了执行的核心。根据所执行的相应技能，数据点、见解和事实会被反馈至自然语言处理（NLP）系统。 NLP随后基于事实生成对话洞察，并在界面上组合成一个故事分享回来。 人工智能生成式（GenAI）对于从大量数据集中生成类人类洞察力至关重要，营销人员正在迅速采用该技术。Salesforce在其生成式AI快照系列报告中指出，51%的营销人员已经开始使用GenAI或者正在尝试使用它，突显了GenAI在数据洞察中日益增长的重要性。 通过集成通用人工智能解决方案，用户可以动态地根据其输入生成见解和可视化。提供无缝且直观的用户体验。 第三章 六种使用通用人工智能可视化解决方案而非标准仪表板的优势 让我们从高层次来审视它们。 1. 自然语言交互： GenAI动态生成实时洞察，允许无需导航模块进行迭代数据探索。用户可以直接查询丰富见解。 GenAI解决方案允许会话式通信，消除了对专业技能和广泛用户培训的需求。用户可以自然地表达查询，与传统仪表盘相比，增强了直观体验。 基于上下文和以往互动的个性化见解提升用户参与度和满意度，定制相关信息。 根据彭博社报道，通用人工智能（GenAI）市场预计到2032年将达到1.3万亿美元，当使用基于GenAI的视觉解决方案相对于标准仪表板有诸多益处时，这一点并不令人惊讶。 6. 用户体验互动： 5. 持续改进： 4. 可及性： 人工智能通用型（GenAI）通过提供对话式界面，使技术或领域知识有限的用户能够获得更广泛的访问，从而受益。 生成式人工智能提供互动体验，模拟类似人类的对话，并激励用户进一步探索研究数据。 人工智能解决方案从用户反馈中学习，随着时间的推移提高准确性和相关性。 关于Kantar在品牌洞察方面对通用人工智能（GenAI）的应对方法？ 人工智能解决方案将市场数据转化为可获取的见解，通过实现强大的数据驱动决策，释放集群智能的潜力。 拥有超过45年与市场数据合作的经验和对5万个品牌的分析，Kantar确保我们准确培训解决方案。并列连词综合分析技能被创建出来，以便从不同的营销数据集中获取准确和相关的洞察。 通过在组织中普及洞察力，KaiA 使利益相关者能够实时访问可操作的洞察，提高可访问性、参与度和协作。KaiA 的优势在于该解决方案是由 Kantar专家训练的。 康泰纳仕正在对多个市场数据集应用GenAI解决方案进行大量工作。由于传统方法在品牌洞察民主化过程中通常面临诸如可及性、及时性和参与度等挑战，我们的GenAI解决方案KaiA（Kantar人工智能助手）正成为该领域的一剂强心剂。 第四章民主化行动中的 洞见 数据汇总与亮点： 在一场对话中，整合所有相关营销来源的规模洞察： KaiA的对话能力可以自动化总结过程，识别数据中的关键趋势、模式或异常值。这使得用户能够快速抓住数据集的最重要方面。 在分析品牌追踪数据的同时结合其他数据集，如销售和媒体输入，可以增强品牌决策。通过让Kai对这些多个数据集进行审视，并提供一个通过更广泛的洞察力视角来为您的品牌构建一个全面的故事，从而实现更稳健的决策制定。 我们有多少次面对与品牌相关的问题，需要等待数小时甚至数天才能获得数据支持的回应？这些问题后续的跟进往往需要更多的时间，从而推迟了决策的制定。想象一下，总有一个KaiA这样的同事在身边，总是可供随时询问，能够进行对话，回答任何与品牌相关的问题和跟进，这一切都能无缝进行。能够在几分钟内访问您品牌跟踪、销售、媒体和其他相关营销数据集的全面洞察，这使它成为一个强大的解决方案。这有助于及时将洞察传递给利益相关者，从而促进稳健的决策制定。虽然KaiA可以利用多个营销数据集 自动化报告生成： 增强品牌跟踪报告： 这简化了报告流程，在确保数据解释的一致性和准确性的同时节省了时间。自动化报告使市场和洞察力团队能够专注于战略决策，利用KaiA的行动洞察力来推动稳健的品牌决策。 除了处理结构化数据外，KaiA的自然语言处理能力能够对非结构化数据进行稳健的情感分析。组织可以利用高级情感分析对品牌跟踪数据的非结构化开放式问题进行深入理解，轻松了解客户说了什么，同时理解他们品牌评分和评级背后的任何背景信息。这种洞察力使品牌能够微调其营销策略，更好地理解客户满意度、痛点以及改进的机会。 提供综合性的对话见解，本章探讨了专注于从您的品牌追踪数据中获取更快速见解的特定用例。 第四章 结论 随着营销环境变得更加数据驱动，实施用于品牌洞察的生成式AI解决方案已成为战略必要。生成式AI分析大型数据集、理解情感并生成可操作见解的能力将改变企业处理民主化品牌数据和利用多个营销数据集见解的方式。将生成式AI解决方案纳入其品牌战略的组织能够更好地适应市场动态变化，与受众建立联系，最终构建更强大、更具韧性的品牌。 自动化数据分析： 品牌健康预测分析： 凯艾（KaiA）还可以编程来完成某些较为常规和面向过程的特定数据分析任务。用户可以指示凯艾执行标准分析，例如回归分析、聚类分析或趋势分析。该解决方案随后处理数据，生成洞见，并以对话式格式呈现研究结果，从而为用户节省时间和精力。 使用KaiA进行预测分析使得品牌能够预测消费者行为和市场趋势的变化。通过分析历史数据，这些解决方案识别出模式并预测潜在场景，使组织能够做出主动决策，以维持或改善其品牌健康状况。 拥抱通用人工智能不仅仅是一个选择；对于希望在数据与洞察前所未有的时代中蓬勃发展的品牌而言，它是一项战略性的必要举措。 促进协作与知识管理： 利用KaiA为您的品牌洞察力，特别是从您的品牌跟踪数据中获取最大效益，具有巨大的好处。KaiA正在改变组织监控、理解和提升其品牌资产的方式，您可以在您的营销数据上部署此解决方案，并拥有自己的AI助手，以快速做出稳健的品牌决策。 KaiA不仅可以仅仅存储研究数据，还可以在为研究创建的多个历史品牌和类别报告（PowerPoints/PDFs）之上进行操作。这使得用户能够跨这些报告进行洞察搜索，并且该解决方案可以总结洞察，有效地使其成为研究（以及如果作为参与的一部分，其他数据集）的强大知识管理系统。 SIDDARTH SUDHAKARAN 合作伙伴 - 数据战略与民主化分析，北美数字化激活