4 moduri de învățare automată îmbunătățesc marketingul social media

Marketing social media și învățare automată

Întrucât în ​​fiecare zi sunt implicați mai mulți oameni în rețelele de socializare online, rețelele sociale au devenit o parte indispensabilă a strategiilor de marketing pentru întreprinderi de toate tipurile.

În 4.388, în întreaga lume erau 2019 79 miliarde de utilizatori de internet, iar XNUMX% dintre ei erau utilizatori sociali activi.

Raportul global asupra stării digitale

Atunci când este utilizat strategic, marketingul pe rețelele de socializare poate contribui la veniturile, implicarea și conștientizarea unei companii, dar simpla participare la rețelele sociale nu înseamnă a face uz de tot ceea ce rețelele sociale au în magazin pentru companii. Ceea ce contează cu adevărat este modul în care utilizați canalele sociale și acolo pot fi dezvăluite oportunitățile prin învățarea automată.

Trecem prin explozia de date, dar aceste date sunt inutile dacă nu sunt analizate. Învățarea automată face posibilă analiza seturilor de date nelimitate și găsirea de tipare ascunse în spatele lor. De obicei desfășurat cu ajutorul consultanți în învățarea automată, această tehnologie îmbunătățește modul în care datele sunt transformate în cunoștințe și permite companiilor să facă predicții exacte și decizii bazate pe fapte. 

Acestea nu sunt toate beneficiile, așa că haideți să aruncăm o privire mai atentă asupra celorlalte fațete ale afacerii care pot fi îmbunătățite cu învățarea automată.

1. Monitorizarea mărcii / ascultarea socială

Succesul în afaceri astăzi este determinat de o serie de factori și poate unul dintre cei mai de impact dintre ei este reputația online. Conform sondajul local de evaluare a consumatorilor, 82% dintre consumatori verifică recenziile online pentru companii, fiecare citind în medie 10 recenzii înainte de a avea încredere într-o afacere. Acest lucru demonstrează că o bună publicitate este crucială pentru mărci, de aceea directorii trebuie să găsească o modalitate de a gestiona în mod eficient reputația afacerii.

Monitorizarea mărcii este o soluție perfectă, care este căutarea oricăror mențiuni despre o marcă în toate sursele disponibile, inclusiv în rețelele sociale, forumuri, bloguri, recenzii online și articole. Permițând companiilor să identifice problemele înainte ca acestea să devină crize și să reacționeze la timp, monitorizarea mărcii oferă, de asemenea, directorilor o înțelegere aprofundată a publicului țintă și, astfel, contribuie la o mai bună luare a deciziilor.

Cum învățarea automată ajută la monitorizarea mărcii / ascultarea socială

Ca bază pentru analiza predictivă, învățarea automată contribuie la înțelegerea completă a factorilor de decizie a tuturor proceselor care se desfășoară în companiile lor, astfel încât deciziile lor să devină mai orientate spre date și orientate spre client și, prin urmare, mai eficiente.

Acum gândiți-vă la toate mențiunile despre afacerea dvs. disponibile online - câte dintre ele vor fi? Sute? Mii? Colectarea și analizarea lor manuală nu este o provocare ușor de gestionat, în timp ce învățarea automată accelerează procesul și oferă cea mai detaliată revizuire a mărcii.

Cu excepția cazului în care clienții nefericiți vă contactează direct prin telefon sau e-mail, cel mai rapid mod de a-i găsi și a-i ajuta este analiza sentimentului - setul de algoritmi de învățare automată care evaluează opinia publică despre afacerea dvs. În special, mențiunile despre marcă sunt filtrate de context negativ sau pozitiv, astfel încât afacerea dvs. să poată reacționa rapid la cazurile care vă pot afecta marca. Implementarea învățării automate permite companiilor să urmărească opiniile clienților, indiferent de limba în care sunt scrise, ceea ce extinde aria de monitorizare.

2. Cercetarea publicului țintă

Un profil online poate spune o serie de lucruri, cum ar fi vârsta proprietarului, sexul, locația, ocupația, hobby-urile, veniturile, obiceiurile de cumpărare și multe altele, ceea ce face ca rețelele sociale să fie o sursă nesfârșită pentru companii pentru a colecta date despre clienții și persoanele lor actuale. pe care ar dori să-i angajeze. Astfel, managerii de marketing câștigă o oportunitate de a afla despre publicul lor, inclusiv modul în care sunt utilizate produsul sau serviciile companiei. Acest lucru facilitează procesul de găsire a defecțiunilor produsului și dezvăluie modalități prin care un produs poate fi evoluat.

Acest lucru poate fi aplicat și relațiilor B2B: pe baza unor criterii precum mărimea companiei, veniturile anuale și numărul de angajați, clienții B2B sunt segmentați în grupuri, astfel încât furnizorul să nu aibă nevoie să găsească un model unic pentru toți soluție, dar vizează diferite segmente folosind o abordare cea mai potrivită pentru un anumit grup. 

Modul în care învățarea automată ajută cercetarea publicului țintă

Specialiștii în marketing au de gestionat cantități enorme de date - colectate dintr-o serie de surse, poate părea a fi nesfârșită atunci când vine vorba de profilarea clienților și analiza audienței. Prin implementarea învățării automate, companiile ușurează procesul de analiză a diferitelor canale și extragerea de informații valoroase din acestea. În acest fel, angajații dvs. pot utiliza date gata făcute pe care să se bazeze atunci când segmentează clienții.

De asemenea, algoritmii de învățare automată pot dezvălui modele comportamentale ale acestui grup de clienți, oferind companiilor posibilitatea de a face predicții mai precise și de a le folosi în avantajul lor strategic. 

3. Recunoașterea imaginilor și a videoclipurilor 

În 2020, recunoașterea imaginii și a videoclipurilor vine ca o tehnologie emergentă necesară pentru toate companiile care doresc să aibă un avantaj competitiv. Rețelele sociale, și în special rețelele precum Facebook și Instagram, oferă un număr nelimitat de fotografii și videoclipuri postate de clienții potențiali în fiecare zi, dacă nu chiar în fiecare minut. 

În primul rând, recunoașterea imaginii permite companiilor să identifice produsele preferate ale utilizatorilor. Având în vedere aceste informații, veți putea să vă vizați în mod eficient campaniile de marketing pentru a revinde și a vinde încrucișat dacă o persoană vă folosește deja produsul și le veți încuraja să îl încerce la un preț mai atractiv dacă utilizează produsul unui concurent. . De asemenea, tehnologia contribuie la înțelegerea publicului țintă, deoarece imaginile uneori pot spune mult mai multe despre venitul, locația și interesele cuiva decât un profil slab completat. 

Un alt mod prin care companiile pot beneficia de recunoașterea imaginilor și a videoclipurilor este găsirea de noi modalități de utilizare a produsului lor. Internetul de astăzi este plin de fotografii și videoclipuri cu oameni care efectuează experimente și fac lucruri neobișnuite folosind cele mai comune produse într-un mod complet nou - deci de ce să nu îl folosim? 

Modul în care învățarea automată ajută recunoașterea imaginilor și a videoclipurilor

Învățarea automată este o parte indispensabilă a recunoașterii imaginilor și a videoclipurilor, care se bazează pe o instruire constantă care poate fi posibilă doar prin utilizarea algoritmilor corecți și prin faptul că sistemul își amintește tiparele. 

Cu toate acestea, imaginile și videoclipurile care par a fi utile mai întâi trebuie găsite printre volumele enorme de informații disponibile pe social media, iar atunci când învățarea automată facilitează misiunea care este aproape imposibilă dacă este realizată manual. Stimulată cu tehnologii avansate de învățare automată, recunoașterea imaginii poate încuraja companiile către un nivel complet nou de direcționare, oferind informații unice despre clienți și modul în care utilizează produsele.

4. Direcționarea către clienți și asistență prin chatbots

Din ce în ce mai mulți oameni recunosc astăzi mesageria ca fiind cel mai convenabil mod de socializare, ceea ce oferă companiilor noi oportunități de a implica clienții. Odată cu creșterea chat-urilor în general și a aplicațiilor de chat precum WhatsApp și Facebook Messenger, chat-urile devin un instrument eficient de marketing - procesează informații de toate tipurile și pot servi pentru a răspunde la diferite cereri: de la întrebări standard la sarcini care implică o serie de variabile.

Spre deosebire de linkurile de navigare obișnuite și paginile web, chat-urile oferă utilizatorilor posibilitatea de a căuta și de a explora folosind o rețea socială sau o aplicație de mesagerie pe care o preferă. Și, deși marketingul digital tradițional se angajează în mod obișnuit prin imagini, text și video, roboții fac mai ușor pentru branduri să se conecteze direct la fiecare client și să construiască un dialog personal asemănător omului.

Chatbots stimulat cu Machine Learning

Majoritatea chatboturilor rulează pe algoritmi de învățare automată. Totuși, dacă un chatbot este orientat spre sarcini, acesta poate folosi programare și reguli neuro-lingvistice pentru a oferi răspunsuri structurate la cele mai generale solicitări fără a necesita învățarea automată pentru a-și susține capacitățile de bază. 

În același timp, există chatboturi predictive bazate pe date - care acționează ca asistenți inteligenți, învață din mers să ofere răspunsuri și recomandări relevante, iar unele pot chiar să imite emoțiile. Chatbot-urile bazate pe date sunt alimentate de învățarea automată, deoarece sunt instruiți constant, evoluează și analizează preferințele utilizatorilor. Împreună, aceste fapte fac interacțiunea utilizatorilor cu o afacere mai personalizată: punând întrebări, oferind informații relevante, empatizând și glumind, chat-urile fac apel la ceea ce nu este la îndemâna anunțurilor tradiționale. 

Cu chat-urile inteligente, companiile pot ajuta un număr nelimitat de clienți oriunde și oricând se află. Economisind bani și timp și îmbunătățind experiența clienților, chatbot-urile devin una dintre cele mai benefice domenii de AI în care să investească pentru întreprinderi și întreprinderi de dimensiuni medii.

Ce părere ai?

Acest site folosește Akismet pentru a reduce spamul. Aflați cum sunt procesate datele despre comentarii.