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एआई अंतर्दृष्टि निर्णय लेने में कैसे सुधार करती है
कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित एनालिटिक्स उपकरण बड़े पैमाने पर डेटासेट के माध्यम से उन पैटर्न, रुझानों और अंतर्दृष्टि की पहचान करते हैं जिन्हें मनुष्य अनदेखा कर सकते हैं - रणनीतिक निर्णय लेने को आसान बनाकर और ग्राहक अनुभवों में सुधार करके ब्रांडों को एक अलग प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त प्रदान करते हैं। अंकुरित 2023 सोशल मीडिया की स्थिति रिपोर्ट इन फायदों की पुष्टि करता है, 10 में से 9 बिजनेस लीडर्स ने बाजार प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाने, ग्राहकों की प्राथमिकताओं को समझने और नवाचार को आगे बढ़ाने में एआई की अपरिहार्य भूमिका को स्वीकार किया है। इन नेताओं को यह भी उम्मीद है कि उनकी कंपनियां अगले तीन वर्षों में मार्केटिंग के लिए एआई में निवेश बढ़ाएंगी।
व्यावसायिक संचालन में एआई प्रौद्योगिकियों को शामिल करने से प्रदर्शन में सुधार होता है और संगठनों को सफलता और स्थिरता की ओर धकेला जाता है। दीर्घकालिक सफलता के लिए, एआई के साथ समझ और संगठनात्मक अनुभव की कमी के कारण कंपनियों को इस तकनीक को लागू करते समय चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है।
इस लेख में, हम पता लगाएंगे कि एआई अंतर्दृष्टि वास्तव में क्या हैं, वे कैसे काम करती हैं और विभिन्न उद्योगों की प्रगति के लिए उन्हें व्यावहारिक रूप से कैसे लागू किया जाता है।
- एआई अंतर्दृष्टि क्या हैं?
- डेटा अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए एआई का उपयोग करने के लाभ
- एआई अंतर्दृष्टि व्यवसायों को कैसे मदद करती है
- यह समझना कि एआई अंतर्दृष्टि कैसे उत्पन्न होती है
एआई अंतर्दृष्टि क्या हैं?
एआई अंतर्दृष्टि एआई का उपयोग करके जटिल डेटासेट का विश्लेषण करके प्राप्त ज्ञान और समझ है। इस प्रक्रिया में इनका संयोजन शामिल है यंत्र अधिगम (एमएल), प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और एआई डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक (चार्ट, ग्राफ़, डैशबोर्ड , हीट मैप, आदि) डेटा को अधिक सुलभ बनाने के लिए।
विज़ुअलाइज़ेशन रणनीतिकारों को छिपे हुए पैटर्न, रुझान और सहसंबंध खोजने में मदद करता है। संगठन उपयोग करते हैं एआई उपकरण बेहतर निर्णय लेने और रणनीतियों का समर्थन करने के लिए बड़े डेटा को कार्रवाई योग्य बुद्धिमत्ता में फ़िल्टर करना।
डेटा अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए एआई का उपयोग करने के लाभ
एआई एनालिटिक्स कई लाभ प्रदान करता है, जैसे बड़े डेटा सेट में छिपे रुझान देखना, भविष्य के बाजार व्यवहार की भविष्यवाणी करना, ग्राहक भावना का विश्लेषण करना, तेजी से निर्णय लेना और व्यक्तिगत अनुभव बनाना।
निर्णय लेने में आसानी
एआई व्यापक, वास्तविक समय डेटा विश्लेषण के साथ निर्णय निर्माताओं को अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिससे अनुमान और अंतर्ज्ञान पर निर्भरता कम हो जाती है। एआई विभिन्न स्रोतों से डेटा को एक साथ ऐसी गति और पैमाने पर संसाधित और विश्लेषण करता है जो अकेले मानव प्रयास से अप्राप्य है। इस प्रकार, अंतर्दृष्टि आपको बाज़ार, ग्राहकों और प्रतिस्पर्धियों के बारे में गहराई से जानकारी दे सकती है।
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भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करना
एआई अंतर्दृष्टि डेटा में पैटर्न पहचान के माध्यम से भविष्य के रुझानों और ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी करने की शक्ति प्रदान करती है। ऐतिहासिक जानकारी का विश्लेषण करके, एआई उपकरण ग्राहकों की प्राथमिकताओं और संभावित बाजार बदलावों के बारे में स्पष्ट दृष्टिकोण पेश करते हुए परिणामों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। यह क्षमता आपको अपनी रणनीतियों को सक्रिय रूप से समायोजित करने और प्रतिस्पर्धी बने रहने में सक्षम बनाती है। विशेष रूप से, 45% बिजनेस लीडर भविष्य कहनेवाला विश्लेषण को एआई के सबसे मूल्यवान विपणन उपकरण के रूप में पहचानते हैं, जो भविष्य के ग्राहक व्यवहार की सटीक भविष्यवाणी की अनुमति देता है।
बेहतर ग्राहक अनुभव बनाना
अपने ग्राहकों को मोहित करने का रहस्य उनकी इच्छाओं, अपेक्षाओं और आपके ब्रांड के बारे में धारणाओं को समझना है, फिर उन भावनाओं को उन अनुभवों में बदलना है जो लोगों को पसंद हैं। उदाहरण के लिए, आप ग्राहकों की ज़रूरतों का अनुमान लगा सकते हैं और उनकी राय जान सकते हैं सोशल मीडिया सुनना अपने ब्रांड या प्रतिस्पर्धा के इर्द-गिर्द होने वाली बातचीत पर नज़र रखने के लिए। यह आपको अपनी पेशकशों और विपणन संचार को सक्रिय रूप से अनुकूलित करने का अधिकार देता है। बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप के एक अध्ययन में पाया गया कि निजीकरण के लिए एआई अंतर्दृष्टि का उपयोग करने वाली कंपनियों की बिक्री में 6-10% की वृद्धि देखी गई, जो एआई का उपयोग नहीं करने वाली कंपनियों की तुलना में दो से तीन गुना अधिक है।
एआई अंतर्दृष्टि व्यवसायों को कैसे मदद करती है
आइए देखें कि एआई अंतर्दृष्टि उद्योगों को व्यावसायिक रणनीतियों को मजबूत करने, बाजार की जरूरतों को पूरा करने और ब्रांड वफादारी को बढ़ावा देने में कैसे मदद करती है।
ऑटोमोटिव के लिए एआई अंतर्दृष्टि
एआई अंतर्दृष्टि उपभोक्ता भावना, बाजार के रुझान और उत्पाद प्रतिक्रिया के बारे में ऑटोमोटिव निर्माताओं की समझ में सुधार करती है। सोशल लिसनिंग और टेक्स्ट माइनिंग के माध्यम से, कंपनियां उपभोक्ताओं की मांगों को पूरा करने, ग्राहकों की संतुष्टि और वफादारी बढ़ाने के लिए अपने डिजाइन, फीचर्स और मार्केटिंग रणनीतियों को तैयार कर सकती हैं।
उदाहरण के लिए, एक कार निर्माता उत्पाद रिकॉल पर वैश्विक उपभोक्ता प्रतिक्रियाओं को मापने के लिए समीक्षा और एआई-संचालित भावना विश्लेषण का उपयोग कर सकता है। यह गहन जांच धारणा में महत्वपूर्ण क्षेत्रीय अंतर प्रकट कर सकती है और लक्षित, सांस्कृतिक रूप से संवेदनशील संकट प्रबंधन रणनीतियों को सक्षम कर सकती है।
बैंकिंग के लिए एआई अंतर्दृष्टि
बैंकिंग क्षेत्र में, धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एआई अंतर्दृष्टि महत्वपूर्ण हैं। लेकिन इनका उपयोग आमतौर पर ग्राहक सेवा और बैंकिंग समाधानों के वैयक्तिकरण में भी किया जाता है। लेन-देन डेटा और ग्राहक प्रतिक्रिया का विश्लेषण करके, बैंक अपनी सुरक्षा में सुधार कर सकते हैं और ऐसी सेवाएँ प्रदान कर सकते हैं जो वास्तव में उनके ग्राहकों की मदद करती हैं।
उदाहरण के तौर पर, आइए एक ऐसे बैंक को देखें जो अपनी ग्राहक सेवा में सुधार करना चाहता है। बैंक सोशल मीडिया श्रवण अभियानों के माध्यम से एकत्र की गई ग्राहक प्रतिक्रिया को गहराई से जानने के लिए एआई-संचालित भावना विश्लेषण का उपयोग कर सकता है। यह व्यापक विश्लेषण, जो कई भाषाओं में किया जा सकता है, बैंक को मोबाइल बैंकिंग, शुल्क और शाखा सेवाओं जैसे आवश्यक सुधार क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करता है। अंतर्दृष्टि बैंक को लक्षित सुधार शुरू करने में मदद कर सकती है, जैसे कि वेबसाइट के अनुभव को बेहतर बनाना या ग्राहकों की संतुष्टि और वफादारी को बढ़ावा देने के लिए शाखा संचालन में सुधार करना।
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कॉल सेंटरों के लिए एआई अंतर्दृष्टि
कॉल सेंटर संचालन में एआई अंतर्दृष्टि का उपयोग करने से दक्षता बढ़ सकती है और समस्या क्षेत्रों का पता लगाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक मोबाइल वाहक अपने कॉल सेंटर सॉफ़्टवेयर के साथ टेक्स्ट एनालिटिक्स को एकीकृत करके ग्राहक मंथन से निपटने के लिए एआई-संचालित भावना विश्लेषण का उपयोग कर सकता है। यह दृष्टिकोण वास्तविक समय की भावना विश्लेषण के लिए कॉल वॉयस डेटा को टेक्स्ट में परिवर्तित करता है, जिससे ग्राहकों को छोड़ने के जोखिम की सक्रिय पहचान की अनुमति मिलती है। समय पर समाधान और प्रोत्साहन की पेशकश करके, वाहक अपनी मंथन दर को कम कर सकता है, एजेंट प्रभावशीलता और समग्र ग्राहक संतुष्टि में सुधार कर सकता है।
वित्त के लिए एआई अंतर्दृष्टि
एआई अंतर्दृष्टि बाजार की गतिशीलता को समझने और वित्तीय उद्योग में रणनीतिक योजना को बढ़ाने में भूमिका निभाती है। उदाहरण के लिए, एक हेज फंड अंतरराष्ट्रीय बाजार की भावना का विश्लेषण करने के लिए वास्तविक समय की भावना विश्लेषण और इकाई निष्कर्षण को नियोजित करके अपनी ट्रेडिंग रणनीति को बढ़ा सकता है। इसमें विभिन्न स्रोतों से व्यापक डेटा का प्रसंस्करण शामिल है, जिसमें इसके वैश्विक संचालन से संबंधित कई भाषाओं में समाचार भी शामिल हैं। हेज फंड अपनी निर्णय लेने की प्रक्रिया को अनुकूलित करके, शेयर की कीमतों के साथ बाजार की भावना की तुलना करने के लिए एक परिष्कृत डैशबोर्ड विकसित करके बाजार की भावना को सीधे अपने ट्रेडिंग मॉडल में एकीकृत कर सकता है।
सरकार के लिए एआई अंतर्दृष्टि
सरकारें सार्वजनिक सेवाओं और नीतियों को बेहतर बनाने और समुदायों के साथ जुड़ने के लिए एआई अंतर्दृष्टि का उपयोग कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण सरकार को सार्वजनिक सेवा बाधाओं का अनुमान लगाने, संसाधनों को कुशलतापूर्वक आवंटित करने और सेवा डाउनटाइम को कम करने में मदद कर सकता है। साथ ही, टेक्स्ट एनालिटिक्स सोशल मीडिया पर सार्वजनिक चिंताओं की निगरानी कर सकता है। सार्वजनिक भावनाओं की निगरानी, विश्लेषण और अंतर्दृष्टि निकालने में मदद करना। यह दृष्टिकोण अधिकारियों को समान शिकायतों या प्रशंसाओं की पहचान करने और उन क्षेत्रों को ढूंढने में मदद कर सकता है जिन पर तत्काल ध्यान देने की आवश्यकता है।
स्वास्थ्य और फार्मा के लिए एआई अंतर्दृष्टि
एआई मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो जटिल चिकित्सा डेटा को कुशलतापूर्वक संरचित करके स्वास्थ्य सेवा और फार्मास्युटिकल क्षेत्रों में रोगी देखभाल और दवा विकास में काफी सुधार करता है। एक उदाहरण एक अस्पताल नेटवर्क हो सकता है जो असंरचित ईएमआर प्रगति नोट्स को खोजने योग्य और व्यवस्थित डेटा में बदलने के लिए एनएलपी-आधारित टेक्स्ट एनालिटिक्स का लाभ उठा रहा है। यह दृष्टिकोण अस्पताल को दवा की प्रभावशीलता और रोगी के परिणामों पर कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालने में मदद करता है। नामित इकाई मान्यता को लागू करके, अस्पताल दवाओं, खुराक और रोगी प्रतिक्रियाओं के बारे में विस्तृत जानकारी का विश्लेषण कर सकता है, जिससे रोगी देखभाल सटीकता बढ़ सकती है।
आतिथ्य के लिए एआई अंतर्दृष्टि
एआई अंतर्दृष्टि में आतिथ्य उद्योग में क्रांति लाने की क्षमता है, जो व्यवसायों को अधिक व्यक्तिगत तरीके से मेहमानों की प्राथमिकताओं को पूरा करने के लिए सशक्त बनाती है। इस क्षेत्र में प्रमुख नवाचारों में से एक होटल समीक्षाओं का अर्थपूर्ण विश्लेषण है जो यात्रियों को अत्यधिक अनुरूप सिफारिशें प्रदान करता है। जबकि पारंपरिक पांच सितारा रेटिंग को व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त है, वे अक्सर व्यक्तिगत मेहमानों की अनूठी जरूरतों को पूरा करने में विफल रहते हैं।
पाठ-आधारित समीक्षाओं का शब्दार्थ विश्लेषण करके, एक होटल समीक्षा एग्रीगेटर एक 'स्मार्ट' खोज सुविधा विकसित कर सकता है जो होटलों को नाश्ते की गुणवत्ता, इंटरनेट की गति या नाइटलाइफ़ से निकटता जैसी विशिष्ट विशेषताओं के आधार पर फ़िल्टर करने की अनुमति देता है, जो सीधे यात्री की प्राथमिकताओं के साथ संरेखित होता है। यह दृष्टिकोण सामान्य रेटिंग से आगे बढ़कर अनुकूलित होटल अनुशंसाएँ प्रदान करता है, अतिथि चयन प्रक्रिया में सुधार करता है और लोगों को अधिक व्यक्तिगत यात्रा अनुभव प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
मात्रात्मक व्यापार के लिए एआई अंतर्दृष्टि
एआई अंतर्दृष्टि कंपनी के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए कर्मचारी प्रतिक्रिया जैसे अद्वितीय डेटा स्रोतों का लाभ उठाकर मात्रात्मक व्यापार को बदल रही है। उदाहरण के लिए, एक हेज फंड इनडीड और ग्लासडोर जैसे प्लेटफार्मों पर कर्मचारी भावनाओं का विश्लेषण कर सकता है, यह सिद्धांत देते हुए कि आंतरिक भावनाएं बाजार के रुझान की भविष्यवाणी करती हैं। परिष्कृत भावना विश्लेषण फंड को कर्मचारी समीक्षाओं को वर्गीकृत करने, कंपनी के स्वास्थ्य और क्षमता में रुझान का खुलासा करने की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण व्यापारियों को बढ़त देने के लिए अपरंपरागत डेटा का उपयोग करता है, और निवेश रणनीतियों पर एक नया दृष्टिकोण पेश करता है।
बाजार अनुसंधान के लिए एआई अंतर्दृष्टि
एआई अंतर्दृष्टि ने बाजार अनुसंधान में क्रांति ला दी, जिससे विपणक को बड़े उपभोक्ता आधार से मूल्यवान प्रतिस्पर्धी अंतर्दृष्टि जल्दी से निकालने में सक्षम बनाया गया। एक नए स्वस्थ स्नैक ब्रांड पर विचार करें, स्नैक प्राथमिकताओं और ब्रांड पहचान के बारे में हजारों उपभोक्ता सर्वेक्षणों और खुली प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करें। एआई-संचालित डेटा निष्कर्षण के माध्यम से, ब्रांड प्रतिक्रियाओं को तुरंत वर्गीकृत कर सकता है, प्रमुख विषयों को इंगित कर सकता है और उल्लिखित ब्रांडों की पहचान कर सकता है। यह विश्लेषण नवागंतुकों को सटीक बाज़ार स्थिति अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिसमें आवश्यक सब्जियों जैसे अप्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धियों की पहचान करना शामिल है। इस ज्ञान के साथ, कंपनी अपने मुख्य बाजारों में सफलता को अधिकतम करने के लिए रणनीतिक रूप से अपने विपणन और उत्पाद स्थिति प्रयासों पर ध्यान केंद्रित कर सकती है।
यह समझना कि एआई अंतर्दृष्टि कैसे उत्पन्न होती है
जैसा कि आप देख सकते हैं, कई उद्योग AI का उपयोग करते हैं भावनाओं का विश्लेषण उनके ग्राहक व्यवहार की गहन समझ प्रदान करना। उदाहरण के तौर पर, यह अनुभाग आपको बताएगा कि एआई आपको बेहतर ग्राहक अंतर्दृष्टि देने के लिए संख्यात्मक और पाठ्य डेटा को कैसे संसाधित करता है।
चरण 1: डेटा संग्रह
पहले चरण में विश्लेषण के लिए डेटा एकत्र करना शामिल है। यह सोशल मीडिया पोस्ट, ग्राहक समीक्षा, सर्वेक्षण, ग्राहक सेवा लॉग, एनपीएस स्कोर और ईमेल हो सकते हैं। इसका उद्देश्य एक व्यापक डेटासेट इकट्ठा करना है जो आपके ब्रांड या उत्पाद के बारे में लक्षित दर्शकों की भावनाओं और राय को दर्शाता है। डेटा को सीधे एपीआई के माध्यम से अपलोड किया जा सकता है या मैन्युअल रूप से सीएसवी फाइलों के रूप में दर्ज किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, मान लें कि हम सोशल मीडिया और समीक्षा प्लेटफार्मों पर स्प्राउट सोशल के बारे में लोगों की भावनाओं को समझना चाहते थे।
परी संख्या 13 अर्थ
चरण 2: डेटा प्रोसेसिंग
एक बार एकत्र होने के बाद, एआई उपकरण विशिष्ट डेटा प्रकार की व्याख्या और विश्लेषण करने के लिए तैयार एआई और एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करके पाठ या संख्यात्मक डेटा को संसाधित करता है। पाठ के लिए, उपकरण भाषा को समझने के लिए एनएलपी और पाठ विश्लेषण जैसे उप-कार्यों का उपयोग करता है, वाक्यों को संरचित प्रारूपों में परिवर्तित करता है जिनके साथ मशीनें काम कर सकती हैं। यह इमोजी को भी समझता है। यह एआई टूल को डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों का पता लगाकर भावना खनन, भाषा अनुवाद या पाठ निर्माण जैसे कार्य करने में सक्षम बनाता है। संख्यात्मक डेटा को सांख्यिकीय और एमएल मॉडल का उपयोग करके संसाधित किया जाता है जो रुझानों की पहचान कर सकता है, डेटा को श्रेणियों में वर्गीकृत कर सकता है या भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी कर सकता है।
इन उपकरणों में तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) उन्हें विश्लेषण किए गए डेटा से सीखने और नई जानकारी को समायोजित करने के लिए अपने मापदंडों को समायोजित करने में मदद करते हैं। यह निरंतर सीखने का तरीका समय के साथ सटीकता में सुधार करता है।
स्प्राउट सोशल उदाहरण में, एआई सोशल मीडिया पोस्ट और समीक्षाओं के भीतर जटिल भाषा की बारीकियों, इमोजी और भावनाओं को समझने के लिए एनएलपी और टेक्स्ट विश्लेषण का उपयोग करेगा - ओपन-एंड फीडबैक को संरचित डेटा में बदल देगा।
चरण 3: डेटा विश्लेषण
उपकरण संसाधित डेटा का विश्लेषण महत्वपूर्ण भागों या पैटर्न को चुनकर करता है जिसे पूर्व-संसाधित, लेबल किए गए डेटासेट से पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। पाठ के लिए, यह संदेश का लहजा या चर्चा किए गए मुख्य विषय जैसी चीज़ें हो सकती हैं। संख्याओं के साथ, यह रुझानों या असामान्य पैटर्न की तलाश कर सकता है। एआई इस डेटा को छानने और उससे सीखने के लिए विशेष एल्गोरिदम का उपयोग करता है, गलतियों को कम करने के लिए आंतरिक नियमों को समायोजित करके समय के साथ अपने कार्यों में सुधार करता है।
स्प्राउट सोशल मामले के लिए, संरचित डेटा का विश्लेषण प्रचलित विषयों, जैसे भावुक स्वर और ग्राहक चिंताओं का पता लगाने के लिए किया जाता है। सामूहिक फीडबैक के आधार पर सेवा वृद्धि के लिए ताकत और संभावित क्षेत्रों की पहचान करने वाले व्यापक भावना परिदृश्य को समझने के लिए यह कदम महत्वपूर्ण है।
चरण 4: डेटा को विज़ुअलाइज़ करना
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन अंतिम चरण है जिसमें टूल डेटा को सहज ग्राफ़ और चार्ट में परिवर्तित करता है, जिससे इसे पचाना और समझना आसान हो जाता है। विज़ुअलाइज़ेशन आपको डेटा में रुझानों और आउटलेर्स की पहचान करने में मदद करता है, एक विस्तृत दृश्य प्रदान करता है जो निर्णय लेने को प्रभावित कर सकता है। स्प्राउट सोशल के लिए, इसका मतलब एक ऐसा ग्राफ हो सकता है जो भावनाओं के रुझान को ट्रैक करता है या विभिन्न जनसांख्यिकी में सेवा धारणाओं की तुलना करता है। ये विज़ुअलाइज़ेशन एक नज़र में स्पष्ट समझ प्रदान करते हैं कि ब्रांड को कैसे देखा जाता है, जिससे स्प्राउट सोशल सेवा सुधार या मार्केटिंग रणनीतियों पर सूचित निर्णय लेने में सक्षम होता है।
एआई अपनाने का भविष्य
एआई की बड़े डेटासेट को छानने और समझने और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की क्षमता के बावजूद, केवल 20% रणनीतिकार अपनी रणनीतियों में एआई-संबंधित टूल, जैसे एमएल या एनएलपी, का उपयोग करें। यह अप्रयुक्त संभावनाओं की प्रचुरता को उजागर करता है, जहां एआई की क्षमताएं व्यावसायिक रणनीतियों में सुधार कर सकती हैं, जिससे अपनाने वालों को नवाचार करने और बेहतरीन ग्राहक अनुभव बनाने का अवसर मिलता है।
अपनी खुद की मार्केटिंग रणनीति में एआई अंतर्दृष्टि को शामिल करने के लिए, सोशल मीडिया डेटा एक उत्कृष्ट प्रारंभिक बिंदु है। दुनिया के सबसे बड़े आसानी से उपलब्ध डेटासेट में से एक के रूप में, सोशल मीडिया सुनने जैसी रणनीति का उपयोग करने से आपको अपने ग्राहकों और बाज़ार के बारे में वास्तविक समय में जानकारी मिलेगी।
६३३ परी संख्या प्यार
इसके बाद, जानें कि विपणक कैसे लाभ उठा रहे हैं विपणन में ए.आई सामग्री उत्पन्न करने, संचालन को स्वचालित करने और शक्तिशाली अभियान बनाने के लिए।
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