存在品牌可以利用它并进行长期规划的技术–他们要做的就是拾取数据并进行分析

人工智能使品牌可以通过社交媒体平台的影响者分析以及对客户期望，偏好和厌恶的深入捕获，实时接收和响应客户反馈。

从非结构化数据到可量化的见解

仅仅因为难以读取数据并不意味着它就没有用，服务中心电话、在线评论、社交媒体提及和开放式调查问题可以揭示有关任何给定品牌或主题的重要客户情绪，到目前为止，了解这些信息之前需要进行手动和冗长的搜索，通过多种方式使用AI，可以从这些非结构化数据中快速揭示客户见解。例如，自然语言处理可用于提取业务文档，电子邮件，期刊文章和社交媒体帖子的含义。模式识别算法可用于识别数字图像目录中的人，动物或其他对象，同时语音到文本的转换可用于将语音转换成可搜索的文本，将非结构化数据转换为结构化数据可以使大数据机器更轻松地处理信息，从而使激动人心的客户服务前景大打折扣。

客户反馈渠道的激增只会继续增加非结构化数据的规模

这是令人生畏的因为不缺少数据，但是它更加复杂，然而对于希望大规模了解其客户的市场研究人员和产品创新者而言，今天是一个合适的时机，这与以前的手工研究相去甚远。这个过程可能需要品牌花费数月甚至数年的时间才能真正理解客户的情绪并从错误中恢复过来。产品发布失败实际上可能会持续六个月，直到给定品牌意识到并纠正路线，以前公司每季度或每月都会收到一般性的见解，从而使决策者无法进行更深入的研究。在当今的数字化，多样化的世界中，这根本不够好。借助当今客户反馈的结构，品牌可以更轻松地收集和考虑客户情感。

未来的潜力很难低估解锁非结构化数据的承诺

收集和整理这些信息可为各种形状和规模的品牌提供完整的市场分析，包括对品牌组合的深刻见解和对竞争对手组合的理解，此外产品营销人员发现它对于客户服务，产品创新和品牌的多维分析很有用，正确地挖掘此数据还可以比以前更早地向公司发出故障或错误警报。从非结构化数据中获取收益，从长远来看是有好处的，因为它可以将反馈回路缩短数月至数天。以前未利用的见解可帮助团队提供更好的产品，服务，销售，营销和购买体验。

更好的客户体验意味着更好的客户服务，了解客户的意见对于此过程至关重要。非结构化数据很重要，因为它反映了市场被忽视但不可或缺的输入。