Analystes commerciaux Jouez un rôle crucial en aidant les entreprises à prendre des décisions éclairées. Cependant, les méthodes traditionnelles de rassemblement des informations, d’analyse des données et de documentation des exigences peuvent prendre du temps. L’IA apporte une solution convaincante avec lui, automatisant de nombreux processus, améliorant l’efficacité et la précision. Dans ce blog, nous explorerons comment les outils d’IA peuvent aider à automatiser les tâches d’analyse commerciale et à faciliter l’emploi du BA.
Comprendre l’IA dans l’analyse commerciale
L’intelligence artificielle révolutionne l’analyse commerciale car elle permet une prise de décision plus rapide, améliore la précision et met fin au travail manuel répétitif. Les outils d’IA ont la capacité d’automatiser la collecte de données, la création de documents, l’analyse prédictive, la communication avec les parties prenantes et bien plus encore. Avec l’adoption de l’IA en augmentation, BAS doit rester une longueur d’avance en utilisant l’automatisation dirigée par l’IA pour automatiser son travail.
1. Ingénierie rapide pour les analystes commerciaux
L’ingénierie rapide est une compétence clé lors de l’utilisation efficace des outils d’IA. En fabriquant des invites bien structurées, BAS peut extraire des informations très précises et utiles des modèles d’IA.
Exemple – PROCEPT à comparer les abonnements premium de Swiggy et Zomato:
Comparez les plans d’adhésion premium de Swiggy et Zomato en fonction des critères suivants
- Coût d’abonnement et plans disponibles
- Prestations de livraison gratuites et exemption de prix sur les surtensions
- Avantages supplémentaires (remises exclusives, cashback, livraison prioritaire, etc.)
- Notes de satisfaction des clients basées sur des avis récents
- La couverture des restaurants et la disponibilité dans les grandes villes fournissent un rapport structuré avec avantages et inconvénients, suivi d’une recommandation sur laquelle le service est le meilleur pour différents types d’utilisateurs (utilisateurs fréquents, utilisateurs occasionnels, utilisateurs soucieux du budget).
En utilisant des invites bien définies, BAS peut s’assurer qu’ils obtiennent des informations structurées et axées sur les données qui aident à la prise de décision.
2. L’IA générative en analyse commerciale
L’IA générative révolutionne le paysage de l’analyse commerciale avec une automatisation de niveau supérieur, des informations plus profondes et des suggestions intelligentes. Contrairement à l’IA conventionnelle, qui a tendance à mettre l’accent sur l’automatisation basée sur les règles et la reconnaissance des modèles, l’IA générative peut générer des rapports, créer du contenu et donner des informations commerciales contextuelles à partir de données non structurées.
Exemple:
- Chatbots alimentés par AI pour le support client
- Exemple: un client souhaite annuler une commande, mais le restaurant a déjà commencé à le préparer. Le chatbot AI peut gérer automatiquement la demande, négocier avec le restaurant ou suggérer des alternatives.
- Sortie AI: Votre commande du restaurant ABC est déjà en cours de préparation. Souhaitez-vous procéder à l’annulation ou obtenir une remise de 10% pour votre prochaine commande en tant que geste de bonne volonté?
- Prix dynamique et remises axées sur l’IA
- Exemple: L’IA générative peut analyser le comportement des clients, les heures de pointe et la concurrence pour offrir des rabais personnalisés.
- Sortie AI: il semble que vous commandez souvent Biryani! Obtenez 15% de réduction sur votre prochaine commande de Biryani si vous êtes placé dans les 30 prochaines minutes.
Avec l’intégration de l’IA générative et de l’ingénierie rapide, les analystes commerciaux peuvent désormais se concentrer davantage sur la prise de décision stratégique et l’innovation plutôt que sur les heures de traitement et de documentation manuels des données.
3. Rassemblement et documentation des exigences
La rédaction des exigences commerciales peut faire beaucoup d’efforts. Les outils d’IA peuvent aider en générant des ébauches initiales à partir de données brutes, de notes de réunion et d’autres sources
Exemple d’outils d’IA:
- Chatte – Aide à la rédaction des documents des exigences.
- Jira Automation – aide à suivre et à gérer les utilisateurs.
- Miro Ai – Facilite le brainstorming et la collecte des exigences en générant des cartes mentales intelligentes.
Comment ça aide:
- Automatise la création de modèles d’exigences.
- Réduit les erreurs en vérifiant les incohérences.
- Accélère le processus de documentation.
4. AI dans l’analyse des concurrents et du marché
Les outils d’IA offrent un avantage stratégique, les analystes commerciaux peuvent utiliser l’IA pour surveiller les concurrents, analyser la dynamique du marché et découvrir la croissance potentielle de l’entreprise.
Exemple d’outils d’IA:
- Similaire – Analyse les sites Web des concurrents et les stratégies numériques.
- Foyer – Écoute sociale axée sur l’IA pour analyser la perception des marques concurrentes et le sentiment des clients.
- Chatte – Aide à résumer les rapports, à identifier les tendances du marché et à analyser les concurrents.
Comment ça aide:
- Fournit des informations en temps réel sur les stratégies des concurrents.
- Aide les entreprises à identifier les lacunes et les opportunités du marché.
- Accélère la prise de décision avec des informations sur les données dirigées par l’IA
5. Analyse des sentiments et rétroaction des parties prenantes
Il est essentiel de gagner des informations à partir de la rétroaction des parties prenantes; L’analyse des sentiments dirigée par l’IA fournit une compréhension en temps réel.
Exemple d’outils d’IA:
- Singe – Outil basé sur l’IA pour l’analyse du texte, la classification des sentiments et l’exploitation d’opinion.
- Lexalytique – Les outils dirigés sur l’IA fournissent un sentiment et une analyse d’intention à des fins de intelligence commerciale.
Comment ça aide:
- Identifie les problèmes communs dans la rétroaction des parties prenantes.
- Fournit des informations exploitables pour l’amélioration.
- Aide à hiérarchiser les améliorations des fonctionnalités.
Conclusion
Les technologies de l’IA redéfinissent le rôle de l’analyste commercial en réduisant le travail répétitif et en améliorant la prise de décision. Avec l’utilisation de l’IA pour le traitement des données, la collecte des exigences, l’analyse prédictive, l’automatisation des processus, l’analyse des sentiments, l’assistance au chatbot, l’analyse des risques et l’analyse des concurrents, BAS est en mesure de livrer plus efficacement et de se concentrer sur des projets stratégiques.
Alors que la technologie de l’IA continue de s’améliorer, les analystes commerciaux qui adoptent ces outils resteront en avance sur la courbe et offriront une plus grande valeur à leurs organisations.
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