4 spôsoby strojového učenia zvyšujú marketing v sociálnych médiách

Marketing sociálnych médií a strojové učenie

Pretože je každý deň zapojených viac ľudí do online sociálnych sietí, stali sa sociálne médiá nepostrádateľnou súčasťou marketingových stratégií pre podniky každého druhu.

V roku 4.388 bolo na celom svete 2019 miliárd používateľov internetu a 79% z nich boli aktívni používatelia sociálnych sietí.

Globálny stav digitálnych správ

Ak sa marketing v sociálnych sieťach použije strategicky, môže prispieť k výnosom, zapojeniu a povedomiu spoločnosti. Samotné pôsobenie v sociálnych sieťach však neznamená využitie všetkého, čo majú sociálne médiá pre podniky. Na čom skutočne záleží, je spôsob, akým využívate sociálne kanály, a práve tam sa dajú odhaliť príležitosti pomocou strojového učenia.

Prechádzame explóziou dát, ale tieto dáta sú zbytočné, pokiaľ nie sú analyzované. Strojové učenie umožňuje analyzovať neobmedzené množiny údajov a nájsť za nimi skryté vzory. Spravidla sa nasadzuje pomocou konzultanti pre strojové učenie, táto technológia zlepšuje spôsob transformácie dát na vedomosti a umožňuje podnikom prijímať presné predpovede a rozhodnutia založené na faktoch. 

To nie sú všetky výhody, preto sa pozrime bližšie na ďalšie aspekty podnikania, ktoré je možné vylepšiť pomocou strojového učenia.

1. Monitorovanie značky / sociálne počúvanie

Obchodný úspech v súčasnosti určuje niekoľko faktorov a jedným z najpôsobivejších z nich je pravdepodobne reputácia online. Podľa miestny spotrebiteľský prieskum82% spotrebiteľov vyhľadáva online recenzie pre podniky, každý predtým, ako dôveruje podniku, prečítal priemerne 10 recenzií. To dokazuje, že dobrá reklama je pre značky rozhodujúca, a preto musia manažéri nájsť spôsob, ako efektívne riadiť reputáciu firmy.

Monitorovanie značky je perfektné riešenie, ktorým je vyhľadávanie akýchkoľvek zmienok o značke vo všetkých dostupných zdrojoch, vrátane sociálnych médií, fór, blogov, online recenzií a článkov. Monitorovanie značky umožňuje podnikom odhaliť problémy skôr, ako prerastú do krízy a včas zareagujú. Monitorovanie značiek tiež dáva vedúcim pracovníkom dôkladné pochopenie ich cieľovej skupiny, a prispieva tak k lepšiemu rozhodovaniu.

Ako strojové učenie pomáha pri monitorovaní značky / sociálnom počúvaní

Ako základ prediktívnej analytiky prispieva strojové učenie k tomu, aby osoby s rozhodovacími právomocami dôkladne porozumeli všetkým procesom prebiehajúcim v ich spoločnostiach, takže ich rozhodnutia sa stali viac riadené údajmi a orientovanými na zákazníka, a teda efektívnejšie.

Teraz premýšľajte o všetkých zmienkach o vašom podnikaní, ktoré sú k dispozícii online - koľko ich bude? Stovky? Tisíce? Ich manuálny zber a analýza je ťažko zvládnuteľnou výzvou, zatiaľ čo strojové učenie urýchľuje proces a poskytuje najpodrobnejšiu kontrolu značky.

Pokiaľ vás nešťastní zákazníci nebudú kontaktovať priamo telefonicky alebo e-mailom, najrýchlejší spôsob, ako ich nájsť a pomôcť im, je analýza sentimentu - sada algoritmov strojového učenia, ktorá vyhodnocuje verejnú mienku o vašom podnikaní. Zmienky o značke sú filtrované najmä podľa negatívnych alebo pozitívnych súvislostí, takže vaše podnikanie môže rýchlo reagovať na prípady, ktoré môžu mať vplyv na vašu značku. Nasadenie strojového učenia umožňuje podnikom sledovať názory zákazníkov bez ohľadu na jazyk, v ktorom sú napísané, čo rozširuje oblasť monitorovania.

2. Výskum cieľového publika

Online profil môže rozprávať veľa vecí, napríklad vek, pohlavie, umiestnenie, povolanie, koníčky, príjem, nákupné návyky a ďalšie vlastnosti majiteľa, vďaka čomu sú sociálne médiá nekonečným zdrojom pre podniky, ktoré môžu zhromažďovať údaje o svojich súčasných zákazníkoch a ľuďoch ktorých by chceli angažovať. Marketingoví manažéri tak získavajú príležitosť dozvedieť sa viac o svojom publiku vrátane spôsobu, akým sa produkt alebo služby spoločnosti používajú. To uľahčuje proces hľadania chýb produktu a odhaľuje spôsoby, ako sa môže produkt vyvinúť.

To možno uplatniť aj na vzťahy B2B: na základe kritérií, ako je veľkosť spoločnosti, ročné tržby a počet zamestnancov, sú zákazníci B2B rozdelení do skupín, takže predajca nemusí hľadať univerzálne riešenie. riešenie, ale zamerajte sa na rôzne segmenty pomocou prístupu najvhodnejšieho pre konkrétnu skupinu. 

Ako strojové učenie pomáha výskumu cieľového publika

Marketingoví špecialisti majú na starosti obrovské množstvo údajov - zozbieraných z mnohých zdrojov, ktoré sa môžu javiť ako nekonečné, pokiaľ ide o profilovanie zákazníkov a analýzu publika. Nasadením strojového učenia uľahčujú spoločnosti proces analýzy rôznych kanálov a získavania cenných informácií z nich. Týmto spôsobom môžu vaši zamestnanci využiť pripravené dáta, na ktoré sa môžu spoľahnúť pri segmentácii zákazníkov.

Algoritmy strojového učenia tiež môžu odhaliť vzorce správania tejto alebo tej skupiny zákazníkov, čo dáva spoločnostiam príležitosť robiť presnejšie predpovede a využiť ich na svoje strategické výhody. 

3. Rozpoznávanie obrázkov a videa 

V roku 2020 prichádza rozpoznávanie obrazu a videa ako nová technológia nevyhnutná pre všetky spoločnosti, ktoré chcú mať konkurenčnú výhodu. Sociálne médiá, a najmä siete ako Facebook a Instagram, poskytujú neobmedzený počet fotografií a videí, ktoré zverejňujú vaši potenciálni zákazníci každý deň, ak nie každú minútu. 

Najskôr rozpoznávanie obrázkov umožňuje spoločnostiam identifikovať obľúbené výrobky používateľov. Na základe týchto informácií budete môcť efektívne zacieliť svoje marketingové kampane na predaj a krížový predaj, ak už produkt niekto používa, a povzbudiť ho, aby vyskúšali atraktívnejšie ceny, ak používajú produkt konkurencie. . Táto technológia tiež prispieva k porozumeniu vašej cieľovej skupiny, pretože obrázky niekedy môžu rozprávať oveľa viac o príjmoch, polohe a záujmoch človeka ako zle vyplnený profil. 

Ďalším spôsobom, ako môžu podniky profitovať z rozpoznávania obrázkov a videa, je hľadanie nových spôsobov, ako môžu byť ich produkty použité. Internet je dnes plný fotografií a videí ľudí, ktorí experimentujú a robia neobvyklé veci pomocou najbežnejších produktov úplne novým spôsobom - tak prečo to nevyužiť? 

Ako strojové učenie pomáha rozpoznávaniu obrázkov a videa

Strojové učenie je nepostrádateľnou súčasťou rozpoznávania obrazu a videa, ktoré je založené na neustálom tréningu, ktorý je možné dosiahnuť iba použitím správnych algoritmov a vytvorením systému, ktorý si pamätá dané vzorce. 

Napriek tomu obrázky a videá, ktoré sa javia ako užitočné, je potrebné najskôr nájsť medzi obrovským objemom informácií dostupných na sociálnych sieťach, a práve vtedy strojové učenie uľahčuje misiu, ktorá je takmer nemožná, ak sa robí ručne. Rozpoznávanie obrazu, podporené pokročilými technológiami strojového učenia, môže povzbudiť podniky k úplne novej úrovni zacielenia a poskytnúť jedinečný prehľad o zákazníkoch a spôsobe, akým používajú produkty.

4. Zacielenie na zákazníka a podpora prostredníctvom chatbotov

Čoraz viac ľudí dnes uznáva zasielanie správ ako najpohodlnejší spôsob socializácie, ktorý dáva spoločnostiam nové príležitosti zapojiť zákazníkov. S nárastom všeobecných chatov a chatovacích aplikácií, ako sú WhatsApp a Facebook Messenger, sa chatboty stávajú efektívnym marketingovým nástrojom - spracúvajú informácie všetkého druhu a môžu slúžiť na reagovanie na rôzne požiadavky: od štandardných otázok až po úlohy zahŕňajúce množstvo premenných.

Na rozdiel od bežných navigačných odkazov a webových stránok poskytujú chatboty používateľom možnosť vyhľadávať a skúmať pomocou sociálnej siete alebo aplikácie na zasielanie správ, ktorú uprednostňujú. A hoci sa tradičný digitálny marketing zvyčajne zaoberá obrázkami, textom a videom, roboty uľahčujú značkám priame spojenie s každým zákazníkom a budovanie osobného dialógu podobného človeku.

Chatboty posilnené strojovým učením

Väčšina chatbotov beží na algoritmoch strojového učenia. Ak je chatbot zameraný na úlohy, môže však pomocou neurolingvistického programovania a pravidiel poskytovať štruktúrované odpovede na najbežnejšie požiadavky bez toho, aby strojové učenie podporovalo jeho základné schopnosti. 

Zároveň existujú prediktívne chatboty založené na dátach - fungujú ako inteligentní asistenti, učia sa na cestách, aby im poskytovali relevantné odpovede a odporúčania, a niektorí dokonca môžu napodobňovať emócie. Dáta založené na chatbotoch sú poháňané strojovým učením, pretože sú neustále trénovaní, vyvíjajú a analyzujú preferencie používateľov. Tieto fakty spoločne prispievajú k prispôsobeniu interakcie používateľov s firmou: kladenie otázok, poskytovanie relevantných informácií, empatie a žartovanie, chatbots oslovuje to, čo je pre tradičné reklamy mimo dosahu. 

Vďaka inteligentným chatbotom môžu firmy pomôcť neobmedzenému počtu zákazníkov, nech už sú kdekoľvek. Šetria peniaze a čas a zlepšujú zákaznícke skúsenosti. Chatboty sa stávajú jednou z najpriaznivejších oblastí umelej inteligencie, do ktorej treba investovať pre stredne veľké podniky a podniky.

Čo si myslíte?

Táto stránka používa Akismet na zníženie spamu. Zistite, ako sa spracúvajú údaje vašich komentárov.