机器学习
机器学习检测大数据中的模式和趋势，以自动识别重复出现的主题。这就是为什么它还有助于异常检测，例如活动、品牌提及或情绪的异常峰值或下降。这使您可以监控市场趋势、改变客户意见并预测客户对主动人工智能客户服务的需求。此外，它的神经网络 (NN) 可以记住这些模式，从而使该工具随着时间的推移变得更加智能。
人工智能社交聆听工具必须能够从多个来源收集数据，以提供社交对话 孟加拉国 WhatsApp 列表 的完整视图。这包括强大的数据清理和数据标准化功能，以确保使用一致且准确的数据进行分析。这包括删除重复或不相关的信息。像 Sprout 这样的人工智能工具由大量数据集成提供支持，这使我们能够提供精细、准确的社交媒体收听。
AI 社交聆听将数据转化为见解的 10 种方式
您可以通过以下 10 种方式使用社交聆听将社交数据转化为见解，从而为您的竞争品牌策略提供信息。
1. 情感分析
使用社交聆听根据特定主题、产品和竞争对手来识别社交数据背后的情绪（无论是积极的、消极的还是中性的）。还要深入了解这些情绪背后的原因。这有助于您了解公众对您的产品、服务和品牌形象的看法和客户情绪。
使用这些情绪洞察来影响您的决策，例如确定需要改进的领域或衡量营销活动的效果。
Sprout Social 的情绪分析功能显示积极和消极情绪
2. 趋势识别
与传统研究方法相比，人工智能社交聆听可以在几分钟内让您深入了解社交对话中的热门话题和新兴话题。这种趋势预测可以帮助营销人员为营销活动提供信息，并密切关注不断变化的社交网络算法。