摘要
历史背景与现状
- 传统方法：过去的数据洞察生成过程涉及多个步骤，包括数据孤岛、PowerPoint/Excel文档等，耗时较长。
- 挑战：现有流程存在手动处理大量数据的问题，导致速度较慢、数据使用率较低、人力成本高（91%）。
- 学习曲线：业务用户在采用先进技术时面临较大的学习曲线和数据素养挑战。
GenAI解决方案的优势
- 加速洞察：GenAI技术能够提供快速、准确的数据洞察，满足营销决策的需求。
- 对话式界面：通过自然语言处理（NLP），GenAI提供了一种交互式的查询方式，使得非技术用户也能轻松获取所需信息。
- 持续改进：随着每次互动，GenAI会不断优化其分析结果，提高准确性和相关性。
- 用户体验：GenAI提供了直观的可视化界面，支持动态生成洞察和可视化结果，提高了用户的参与度和满意度。
GenAI的具体应用
- 品牌洞察：GenAI能够从大量数据中生成类似人类的洞察，通过特定领域的微调技术，适用于营销数据的提取。
- 市场应用：Salesforce的调查表明，51%的营销人员已经在使用或试验GenAI，显示了GenAI在数据洞察中的重要性。
- 具体流程：
- 用户提出问题，NLP层解析并执行相应的分析任务。
- 根据事实生成对话式的洞察，并构建故事分享给用户。
GenAI的优势
- 可访问性：提供对话式的界面，降低了技术门槛，适合非专业用户。
- 自然语言交互：利用NLP技术，支持用户以自然语言进行查询，提高用户体验。
- 持续改进：通过用户反馈不断优化，提高准确性。
- 实时洞察：提供即时的数据洞察，支持迭代的数据探索。
具体案例
- 自动化报告生成：简化报告生成过程，确保数据解释的一致性和准确性。
- 跨源整合：通过一个对话可以整合多种营销数据，提供全面的品牌洞察。
- 情感分析：利用自然语言处理能力进行情感分析，更好地理解客户反馈。
- 数据总结：自动识别关键趋势和模式，帮助用户快速把握数据要点。
GenAI在Kantar的应用
- KaiA：Kantar的GenAI解决方案KaiA通过专家训练，提供准确和相关的洞察。
- 多领域应用：KaiA能够应用于多种营销数据集，解决传统方法存在的问题，如访问性、及时性和参与度。
结论
GenAI技术为营销洞察提供了新的途径，通过对话式界面和自然语言处理，实现了快速、准确的数据洞察，提高了决策效率和质量。Kantar的KaiA解决方案展示了GenAI在品牌洞察中的强大潜力，为企业提供了更加便捷、高效的决策支持工具。
