4 sposoby, w jakie uczenie maszynowe usprawnia marketing w mediach społecznościowych

Marketing w mediach społecznościowych i uczenie maszynowe

Ponieważ każdego dnia coraz więcej osób angażuje się w sieci społecznościowe online, media społecznościowe stały się nieodzowną częścią strategii marketingowych dla wszelkiego rodzaju firm.

W 4.388 roku na całym świecie było 2019 miliardów użytkowników internetu, a 79% z nich stanowili aktywni użytkownicy społecznościowi.

Globalny raport o stanie cyfrowym

Marketing w mediach społecznościowych stosowany strategicznie może przyczynić się do zwiększenia przychodów, zaangażowania i świadomości firmy, ale samo bycie w mediach społecznościowych nie oznacza wykorzystania wszystkiego, co media społecznościowe mają do zaoferowania firmom. To, co naprawdę się liczy, to sposób, w jaki korzystasz z kanałów społecznościowych, i właśnie tam możliwości mogą zostać ujawnione poprzez uczenie maszynowe.

Przechodzimy przez eksplozję danych, ale te dane są bezużyteczne, chyba że zostaną przeanalizowane. Uczenie maszynowe umożliwia analizowanie nieograniczonych zbiorów danych i odnajdywanie ukrytych za nimi wzorców. Zwykle wdrażane za pomocą konsultanci ds. uczenia maszynowegoTechnologia ta poprawia sposób przekształcania danych w wiedzę i umożliwia firmom dokonywanie dokładnych prognoz i podejmowanie decyzji opartych na faktach. 

To nie wszystkie korzyści, więc przyjrzyjmy się bliżej innym aspektom biznesowym, które można poprawić dzięki uczeniu maszynowemu.

1. Monitorowanie marki / słuchanie społecznościowe

Dzisiejszy sukces biznesowy zależy od wielu czynników, a być może jednym z najbardziej wpływowych jest reputacja online. Według badanie opinii lokalnych konsumentów82% konsumentów sprawdza online recenzje firm, a każde przeczytanie średnio 10 recenzji, zanim zaufa firmie. To dowodzi, że dobra reklama jest kluczowa dla marek, dlatego menedżerowie muszą znaleźć sposób na skuteczne zarządzanie reputacją biznesową.

Monitorowanie marki to doskonałe rozwiązanie, czyli wyszukiwanie wszelkich wzmianek o marce we wszystkich dostępnych źródłach, w tym w mediach społecznościowych, forach, blogach, recenzjach i artykułach online. Pozwalając firmom dostrzec problemy, zanim przerodzą się w kryzysy i zareagować na czas, monitorowanie marki zapewnia również kadrze kierowniczej dokładne zrozumienie ich docelowych odbiorców, a tym samym przyczynia się do lepszego podejmowania decyzji.

Jak uczenie maszynowe pomaga w monitorowaniu marki / słuchaniu w mediach społecznościowych

Uczenie maszynowe, będące podstawą analityki predykcyjnej, przyczynia się do dogłębnego zrozumienia przez decydentów wszystkich procesów zachodzących w ich firmach, dzięki czemu ich decyzje stają się bardziej oparte na danych i zorientowane na klienta, a tym samym bardziej skuteczne.

Pomyśl teraz o wszystkich wzmiankach o Twojej firmie dostępnych w internecie - ile z nich będzie? Setki? Tysiące? Zbieranie i analizowanie ich ręcznie jest trudnym wyzwaniem, a uczenie maszynowe przyspiesza proces i zapewnia najbardziej szczegółową ocenę marki.

O ile niezadowoleni klienci nie skontaktują się z Tobą bezpośrednio przez telefon lub e-mail, najszybszym sposobem na znalezienie ich i udzielenie im pomocy jest analiza nastrojów - zestaw algorytmów uczenia maszynowego, które oceniają opinię publiczną o Twojej firmie. W szczególności wzmianki o marce są filtrowane według negatywnego lub pozytywnego kontekstu, dzięki czemu Twoja firma może szybko reagować na przypadki, które mogą mieć wpływ na Twoją markę. Wdrożenie uczenia maszynowego pozwala firmom śledzić opinie klientów niezależnie od języka, w którym są napisane, co rozszerza obszar monitorowania.

2. Badanie docelowej publiczności

Profil online może zawierać wiele informacji, takich jak wiek właściciela, płeć, lokalizację, zawód, hobby, dochód, zwyczaje zakupowe i inne, co sprawia, że ​​media społecznościowe są niekończącym się źródłem dla firm do gromadzenia danych o ich obecnych klientach i osobach. kogo chcieliby zaangażować. W ten sposób menedżerowie marketingu zyskują możliwość poznania swoich odbiorców, w tym sposobu korzystania z produktów lub usług firmy. Ułatwia to proces znajdowania wad produktu i ujawnia sposoby, w jakie produkt może ewoluować.

Można to również zastosować do relacji B2B: w oparciu o takie kryteria, jak wielkość firmy, roczne przychody i liczba pracowników, klienci B2B są dzieleni na grupy, dzięki czemu dostawca nie musi szukać jednego rozwiązania dla wszystkich rozwiązanie, ale kieruj reklamy na różne segmenty, stosując podejście najbardziej odpowiednie dla określonej grupy. 

Jak systemy uczące się pomagają kierować badania odbiorców

Specjaliści ds. Marketingu mają do czynienia z ogromnymi ilościami danych - zebrane z wielu źródeł mogą wydawać się nieograniczone, jeśli chodzi o profilowanie klientów i analizę odbiorców. Wdrażając uczenie maszynowe, firmy ułatwiają proces analizy różnych kanałów i wydobywania z nich cennych informacji. W ten sposób Twoi pracownicy mogą korzystać z gotowych danych, na których mogą polegać podczas segmentacji klientów.

Ponadto algorytmy uczenia maszynowego mogą ujawniać wzorce zachowań tej lub innej grupy klientów, dając firmom możliwość dokonywania bardziej precyzyjnych przewidywań i wykorzystania ich na swoją strategiczną przewagę. 

3. Rozpoznawanie obrazu i wideo 

W 2020 r. Rozpoznawanie obrazów i wideo stanie się nową technologią niezbędną dla wszystkich firm, które chcą mieć przewagę konkurencyjną. Media społecznościowe, a zwłaszcza sieci takie jak Facebook i Instagram, zapewniają nieograniczoną liczbę zdjęć i filmów publikowanych przez potencjalnych klientów każdego dnia, jeśli nie co minutę. 

Przede wszystkim rozpoznawanie obrazu pozwala firmom zidentyfikować ulubione produkty użytkowników. Biorąc pod uwagę te informacje, będziesz w stanie skutecznie kierować kampanie marketingowe na sprzedaż wyższą i krzyżową, jeśli dana osoba już korzysta z Twojego produktu, i zachęcić ją do wypróbowania go w bardziej atrakcyjnej cenie, jeśli używa produktu konkurencji. . Ponadto technologia przyczynia się do zrozumienia odbiorców docelowych, ponieważ zdjęcia czasami mogą powiedzieć znacznie więcej o dochodach, lokalizacji i zainteresowaniach niż słabo wypełniony profil. 

Innym sposobem, w jaki firmy mogą czerpać korzyści z rozpoznawania obrazów i wideo, jest znalezienie nowych sposobów wykorzystania ich produktów. Dzisiejszy internet jest pełen zdjęć i filmów ludzi, którzy przeprowadzają eksperymenty i robią niezwykłe rzeczy przy użyciu najpopularniejszych produktów w zupełnie nowy sposób - dlaczego więc nie skorzystać z tego? 

W jaki sposób uczenie maszynowe pomaga w rozpoznawaniu obrazu i wideo

Uczenie maszynowe jest nieodzowną częścią rozpoznawania obrazu i wideo, które opiera się na ciągłym szkoleniu, które jest możliwe tylko przy zastosowaniu odpowiednich algorytmów i zapamiętaniu przez system wzorców. 

Mimo to obrazy i filmy, które wydają się przydatne najpierw, należy znaleźć w ogromnych ilościach informacji dostępnych w mediach społecznościowych i właśnie wtedy uczenie maszynowe ułatwia misję, która jest prawie niemożliwa, jeśli jest wykonywana ręcznie. Wzmocnione zaawansowanymi technologiami uczenia maszynowego, rozpoznawanie obrazów może pomóc firmom wejść na zupełnie nowy poziom kierowania, dostarczając unikalnych informacji o klientach i sposobie, w jaki używają produktów.

4. Docieranie do klientów i wsparcie za pośrednictwem chatbotów

Coraz więcej osób uznaje dziś komunikację za najwygodniejszy sposób nawiązywania kontaktów towarzyskich, który daje firmom nowe możliwości angażowania klientów. Wraz z rozwojem czatów w ogóle i aplikacji do czatowania, takich jak WhatsApp i Facebook Messenger, chatboty stają się skutecznym narzędziem marketingowym - przetwarzają wszelkiego rodzaju informacje i mogą służyć do odpowiadania na różne prośby: od standardowych pytań po zadania wymagające wielu zmiennych.

W przeciwieństwie do zwykłych linków nawigacyjnych i stron internetowych, chatboty zapewniają użytkownikom możliwość wyszukiwania i eksploracji za pomocą sieci społecznościowej lub preferowanej aplikacji do przesyłania wiadomości. Podczas gdy tradycyjny marketing cyfrowy zazwyczaj angażuje się za pomocą obrazów, tekstu i wideo, boty ułatwiają markom bezpośredni kontakt z każdym klientem i budowanie osobistego, podobnego do ludzkiego dialogu.

Chatboty wzmocnione dzięki uczeniu maszynowemu

Większość chatbotów działa na algorytmach uczenia maszynowego. Jeśli jednak chatbot jest zorientowany na zadania, może używać programowania neurolingwistycznego i reguł do dostarczania ustrukturyzowanych odpowiedzi na najbardziej ogólne żądania bez konieczności uczenia maszynowego do obsługi jego podstawowych możliwości. 

Jednocześnie istnieją chatboty predykcyjne oparte na danych - działające jako inteligentni asystenci, uczą się na bieżąco, aby udzielać odpowiednich odpowiedzi i zaleceń, a niektóre mogą nawet naśladować emocje. Chatboty oparte na danych są oparte na uczeniu maszynowym, ponieważ są stale szkolone, ewoluują i analizują preferencje użytkowników. Razem te fakty sprawiają, że interakcja użytkowników z firmą jest bardziej spersonalizowana: zadawanie pytań, dostarczanie odpowiednich informacji, empatia i żartowanie, chatboty odwołują się do tego, co jest poza zasięgiem tradycyjnych reklam. 

Dzięki inteligentnym chatbotom firmy mogą pomóc nieograniczonej liczbie klientów, gdziekolwiek i kiedykolwiek się znajdują. Oszczędzając pieniądze i czas oraz poprawiając jakość obsługi klienta, chatboty stają się jednym z najbardziej korzystnych obszarów sztucznej inteligencji do inwestowania dla średnich firm i przedsiębiorstw.

Co o tym myślisz?

Ta strona używa Akismet do redukcji spamu. Dowiedz się, jak przetwarzane są dane komentarza.