4 veidi, kā mašīnmācīšanās uzlabo sociālo mediju mārketingu

Sociālo mediju mārketings un mašīnmācīšanās

Tā kā katru dienu tiešsaistes sociālajos tīklos iesaistās arvien vairāk cilvēku, sociālie mediji ir kļuvuši par neatņemamu visu veidu uzņēmumu mārketinga stratēģiju sastāvdaļu.

4.388. gadā visā pasaulē bija 2019 miljardi interneta lietotāju, un 79% no tiem bija aktīvi sociālie lietotāji.

Digitālā ziņojuma globālais stāvoklis

Ja to izmanto stratēģiski, sociālo mediju mārketings var sekmēt uzņēmuma ienākumus, iesaistīšanos un izpratni, taču tas, ka atrodaties sociālajos medijos, nenozīmē izmantot visu, kas sociālajiem medijiem ir paredzēts uzņēmējdarbībai. Patiesībā svarīgi ir veids, kā jūs izmantojat sociālos kanālus, un tieši šeit iespējas var tikt atklātas, izmantojot mašīnmācīšanos.

Mēs piedzīvojam datu eksploziju, taču šie dati ir bezjēdzīgi, ja vien tie netiek analizēti. Mašīnmācīšanās ļauj analizēt neierobežotas datu kopas un atrast aiz tām slēptus modeļus. Parasti izvieto ar mašīnmācīšanās konsultanti, šī tehnoloģija uzlabo veidu, kā dati tiek pārveidoti zināšanās, un ļauj uzņēmumiem veikt precīzas prognozes un uz faktiem balstītus lēmumus. 

Šīs nav visas priekšrocības, tāpēc aplūkosim tuvāk citas uzņēmējdarbības jomas, kuras var uzlabot, izmantojot mašīnmācīšanos.

1. Zīmola uzraudzība / sociālā klausīšanās

Biznesa panākumus mūsdienās nosaka vairāki faktori, un, iespējams, viens no ietekmīgākajiem no tiem ir tiešsaistes reputācija. Pēc vietējā patērētāju pārskata aptauja, 82% patērētāju pārbauda tiešsaistes atsauksmes par uzņēmumiem, un katrs pirms uzticēšanās biznesam vidēji izlasa 10 atsauksmes. Tas pierāda, ka zīmoliem izšķiroša nozīme ir labai publicitātei, tāpēc vadītājiem jāatrod veids, kā efektīvi pārvaldīt biznesa reputāciju.

Zīmola uzraudzība ir ideāls risinājums, kas ir jebkādu zīmola pieminējumu meklēšana visos pieejamos avotos, tostarp sociālajos medijos, forumos, emuāros, tiešsaistes pārskatos un rakstos. Ļaujot uzņēmumiem pamanīt problēmas, pirms tās pāraug krīzēs un savlaicīgi reaģē, zīmola uzraudzība arī sniedz vadītājiem pilnīgu izpratni par savu mērķauditoriju un tādējādi veicina labāku lēmumu pieņemšanu.

Kā mašīnmācīšanās palīdz zīmola uzraudzībai / sociālajai klausīšanai

Kā prognozējošās analīzes pamats mašīnmācīšanās veicina lēmumu pieņēmēju pamatīgu izpratni par visiem viņu uzņēmumos notiekošajiem procesiem, lai viņu lēmumi kļūtu vairāk orientēti uz datiem un orientēti uz klientiem, tādējādi efektīvāk.

Tagad padomājiet par visiem jūsu uzņēmuma pieminējumiem, kas pieejami tiešsaistē - cik no tiem būs? Simtiem? Tūkstošiem? Manuāli to apkopošana un analīze ir grūti pārvarējams izaicinājums, savukārt mašīnmācīšanās paātrina procesu un nodrošina zīmola visprecīzāko pārskatu.

Ja vien nelaimīgi klienti nesazinās ar jums tieši pa tālruni vai e-pastu, ātrākais veids, kā viņus atrast un palīdzēt, ir sentimenta analīze - mašīnmācīšanās algoritmu kopums, kas novērtē sabiedrības viedokli par jūsu biznesu. Īpaši zīmola pieminējumi tiek filtrēti pēc negatīva vai pozitīva konteksta, lai jūsu bizness varētu ātri reaģēt uz gadījumiem, kas var ietekmēt jūsu zīmolu. Mašīnmācības ieviešana ļauj uzņēmumiem izsekot klientu viedokļus neatkarīgi no valodas, kurā tie ir uzrakstīti, kas paplašina uzraudzības jomu.

2. Mērķauditorijas izpēte

Tiešsaistes profils var pateikt vairākas lietas, piemēram, tā īpašnieka vecumu, dzimumu, atrašanās vietu, nodarbošanos, vaļaspriekus, ienākumus, iepirkšanās paradumus un citas lietas, kas padara sociālo mediju par nebeidzamu avotu uzņēmumiem, lai apkopotu datus par saviem pašreizējiem klientiem un cilvēkiem kuru viņi vēlētos iesaistīt. Tādējādi mārketinga vadītāji iegūst iespēju uzzināt par savu auditoriju, tostarp par uzņēmuma produkta vai pakalpojumu izmantošanu. Tas atvieglo produktu kļūdu atrašanas procesu un atklāj veidus, kā produktu var attīstīt.

To var attiecināt arī uz B2B attiecībām: pamatojoties uz tādiem kritērijiem kā uzņēmuma lielums, gada ieņēmumi un darbinieku skaits, B2B klienti tiek sadalīti grupās, lai pārdevējam nebūtu jāatrod visiem piemērots risinājums. risinājumu, bet mērķēt uz dažādiem segmentiem, izmantojot konkrētai grupai vispiemērotāko pieeju. 

Kā mašīnmācīšanās palīdz mērķauditorijas izpētei

Mārketinga speciālistu rīcībā ir milzīgs daudzums datu - kas apkopoti no vairākiem avotiem, var šķist, ka tie ir bezgalīgi, ja runa ir par klientu profilēšanu un auditorijas analīzi. Izvietojot mašīnmācīšanos, uzņēmumi atvieglo dažādu kanālu analīzi un vērtīgas informācijas iegūšanu no tiem. Tādā veidā jūsu darbinieki var izmantot gatavus datus, uz kuriem paļauties, segmentējot klientus.

Arī mašīnmācīšanās algoritmi var atklāt šīs vai tās klientu grupas uzvedības modeļus, dodot uzņēmumiem iespēju precīzāk prognozēt un izmantot to stratēģisko labumu. 

3. Attēlu un video atpazīšana 

2020. gadā attēlu un video atpazīšana ir kā jauna tehnoloģija, kas nepieciešama visiem uzņēmumiem, kuri vēlas iegūt konkurences priekšrocības. Sociālie mediji, un jo īpaši tīkli, piemēram, Facebook un Instagram, nodrošina neierobežotu skaitu fotoattēlu un videoklipu, kurus potenciālie klienti publicē katru dienu, ja ne katru minūti. 

Pirmkārt, attēlu atpazīšana ļauj uzņēmumiem noteikt lietotāju iecienītākos produktus. Ņemot vērā šo informāciju, varēsiet efektīvi mērķēt mārketinga kampaņas uz pārdošanai un savstarpēju pārdošanu, ja kāda persona jau izmanto jūsu produktu, un mudināt viņus izmēģināt to par pievilcīgāku cenu, ja viņi izmanto konkurenta produktu . Arī šī tehnoloģija veicina jūsu mērķauditorijas izpratni, jo attēli dažkārt var pastāstīt daudz vairāk par ienākumiem, atrašanās vietu un interesēm nekā slikti aizpildīts profils. 

Vēl viens veids, kā uzņēmumi var gūt labumu no attēlu un video atpazīšanas, ir jaunu veidu meklēšana, kā viņu produkts var tikt izmantots. Mūsdienās internets ir pilns ar fotogrāfijām un videoklipiem ar cilvēkiem, kuri veic eksperimentus un dara neparastas lietas, izmantojot pilnīgi izplatītākos produktus pilnīgi jaunā veidā - kāpēc gan to neizmantot? 

Kā mašīnmācīšanās palīdz attēlu un video atpazīšanai

Mašīnmācība ir neaizstājama attēlu un video atpazīšanas sastāvdaļa, kuras pamatā ir pastāvīga apmācība, kas var būt iespējama tikai, izmantojot pareizos algoritmus un liekot sistēmai atcerēties modeļus. 

Tomēr attēli un videoklipi, kas vispirms šķiet noderīgi, ir jāatrod starp milzīgo informācijas daudzumu, kas pieejams sociālajos medijos, un tieši tad mašīnmācīšanās atvieglo misiju, kas ir gandrīz neiespējama, ja to veic manuāli. Attēlu atpazīšana, kas tiek uzlabota ar modernām mašīnmācīšanās tehnoloģijām, var sekmēt uzņēmējdarbību pilnīgi jaunā mērķauditorijas līmenī, sniedzot unikālu ieskatu par klientiem un veidu, kā viņi izmanto produktus.

4. Klientu mērķauditorijas atlase un atbalsts, izmantojot Chatbots

Mūsdienās arvien vairāk cilvēku ziņapmaiņu atzīst par ērtāko socializācijas veidu, kas uzņēmumiem sniedz jaunas iespējas piesaistīt klientus. Palielinoties tērzēšanas sarunām un tērzēšanas lietotnēm, piemēram, WhatsApp un Facebook Messenger, tērzēšanas roboti kļūst par efektīvu mārketinga rīku - tie apstrādā visa veida informāciju un var kalpot, lai atbildētu uz dažādiem pieprasījumiem: sākot no standarta jautājumiem līdz uzdevumiem, kas saistīti ar vairākiem mainīgajiem.

Atšķirībā no parastajām navigācijas saitēm un tīmekļa lapām tērzēšanas roboti nodrošina lietotājiem iespēju meklēt un izpētīt, izmantojot viņiem tīkamu sociālo tīklu vai ziņojumapmaiņas lietotni. Un, lai gan tradicionālais digitālais mārketings parasti notiek, izmantojot attēlus, tekstu un video, roboti ļauj zīmoliem viegli tieši sazināties ar katru klientu un veidot personisku līdzīgu dialogu.

Tērzēšanas roboti ir uzlaboti ar mašīnmācīšanos

Lielākā daļa tērzēšanas robotu darbojas ar mašīnmācīšanās algoritmiem. Tomēr, ja tērzēšanas robots ir orientēts uz uzdevumu, tas var izmantot neiro-lingvistisko programmēšanu un noteikumus, lai sniegtu strukturētas atbildes uz vispārīgākajiem pieprasījumiem, neprasot mašīnmācīšanos, lai atbalstītu tā pamatspējas. 

Tajā pašā laikā ir paredzami tērzēšanas roboti, kas balstīti uz datiem - rīkojoties kā inteliģenti palīgi, viņi ceļā mācās sniegt atbilstošas ​​atbildes un ieteikumus, un daži pat var atdarināt emocijas. Uz datiem balstītus tērzēšanas robotus nodrošina mašīnmācīšanās, jo tie tiek pastāvīgi apmācīti, attīstās un analizē lietotāju vēlmes. Šie fakti kopā padara lietotāju mijiedarbību ar uzņēmumu personalizētāku: uzdodot jautājumus, sniedzot atbilstošu informāciju, iejūtoties un jokojot, tērzēšanas roboti piesaista to, kas nav pieejams tradicionālajām reklāmām. 

Izmantojot inteliģentos tērzēšanas robotus, uzņēmumi var palīdzēt neierobežotam klientu skaitam neatkarīgi no atrašanās vietas. Taupot naudu un laiku un uzlabojot klientu pieredzi, tērzēšanas roboti kļūst par vienu no visizdevīgākajām AI jomām, kur ieguldīt vidēja lieluma uzņēmumiem un uzņēmumiem.

Ko jūs domājat?

Šī vietne izmanto Akismet, lai samazinātu surogātpastu. Uzziniet, kā tiek apstrādāts jūsu komentārs.