4 načini strojnega učenja izboljšujejo trženje socialnih medijev

Trženje socialnih medijev in strojno učenje

Ker je vsak dan več ljudi vključenih v spletna družabna omrežja, so socialni mediji postali nepogrešljiv del tržnih strategij za podjetja vseh vrst.

Leta 4.388 je bilo po vsem svetu 2019 milijard uporabnikov interneta, 79% pa jih je bilo aktivnih družbenih uporabnikov.

Globalno stanje digitalnega poročila

Če se strateško uporablja, lahko trženje v družabnih omrežjih prispeva k prihodkom, angažiranosti in ozaveščenosti podjetja, vendar preprosto biti v družabnih omrežjih ne pomeni izkoristiti vsega, kar družbeni mediji ponujajo podjetjem. Zares je pomemben način uporabe družbenih kanalov in tam se bodo možnosti razkrile s strojnim učenjem.

Gremo skozi eksplozijo podatkov, vendar so ti podatki neuporabni, razen če so analizirani. Strojno učenje omogoča analizo neomejenih nizov podatkov in iskanje vzorcev, skritih za njimi. Običajno je razporejen s pomočjo svetovalci za strojno učenje, ta tehnologija izboljšuje način pretvorbe podatkov v znanje in podjetjem omogoča natančne napovedi in odločitve na podlagi dejstev. 

To niso vse prednosti, zato si podrobneje oglejmo druge poslovne vidike, ki jih je mogoče izboljšati s strojnim učenjem.

1. Spremljanje blagovne znamke / družbeno poslušanje

Današnji poslovni uspeh je odvisen od številnih dejavnikov in morda eden najmočnejših med njimi je ugled v spletu. Po navedbah raziskava lokalnih potrošnikov, 82% potrošnikov preveri spletne preglede za podjetja, pri čemer vsak prebere 10 mnenj v povprečju, preden zaupa podjetju. To dokazuje, da je dobra reklama ključnega pomena za blagovne znamke, zato morajo vodstveni delavci najti način za učinkovito upravljanje poslovnega ugleda.

Spremljanje blagovne znamke je odlična rešitev, to je iskanje vseh omemb blagovne znamke v vseh razpoložljivih virih, vključno z družabnimi mediji, forumi, blogi, spletnimi pregledi in članki. Spremljanje blagovnih znamk podjetjem omogoča, da opazijo težave, preden prerastejo v krize in se pravočasno odzovejo, tudi voditeljem temeljito razumejo ciljno skupino in tako prispevajo k boljšemu odločanju.

Kako strojno učenje pomaga pri spremljanju blagovne znamke / družbenem poslušanju

Strojno učenje kot temelj za napovedno analitiko prispeva k temeljitemu razumevanju odločevalcev vseh procesov, ki se dogajajo v njihovih podjetjih, tako da postanejo njihove odločitve bolj podatkovno usmerjene in usmerjene k strankam ter tako učinkovitejše.

Zdaj pomislite na vse omembe vašega podjetja, ki so na voljo v spletu - koliko jih bo? Stotine? Na tisoče? Ročno njihovo zbiranje in analiziranje je težko obvladljiv izziv, medtem ko strojno učenje pospeši postopek in zagotavlja najbolj podroben pregled blagovne znamke.

Če vas nesrečne stranke ne kontaktirajo neposredno po telefonu ali e-pošti, je najhitrejši način, da jih poiščete in jim pomagate, analiza sentimenta - niz algoritmov strojnega učenja, ki ocenjujejo javno mnenje o vašem podjetju. Omenitve blagovnih znamk filtrirajo predvsem negativni ali pozitivni kontekst, tako da se lahko vaše podjetje hitro odzove na primere, ki lahko vplivajo na vašo blagovno znamko. Uvajanje strojnega učenja omogoča podjetjem sledenje mnenjem strank ne glede na jezik, v katerem so napisana, kar širi področje spremljanja.

2. Raziskava ciljne publike

Spletni profil lahko govori o številnih stvareh, kot so starost lastnika, spol, lokacija, poklic, hobiji, dohodek, nakupovalne navade in še več, zaradi česar so družbeni mediji neskončni vir za zbiranje podatkov o trenutnih strankah in ljudeh. s katerimi bi želeli sodelovati. Tako vodje trženja dobijo priložnost, da spoznajo svojo ciljno skupino, vključno z načinom uporabe izdelkov ali storitev podjetja. To olajša postopek iskanja napak na izdelku in razkriva načine, na katere se lahko izdelek razvije.

To se lahko uporablja tudi za odnose med podjetji: na podlagi meril, kot so velikost podjetja, letni prihodki in število zaposlenih, se stranke B2B razdelijo v skupine, tako da prodajalcu ni treba najti univerzalne ponudbe rešitev, vendar usmerite različne segmente z uporabo pristopa, ki je najprimernejši za določeno skupino. 

Kako strojno učenje pomaga pri raziskovanju ciljne publike

Marketinški strokovnjaki imajo ogromno podatkov, s katerimi se lahko spopadejo - zbrani iz številnih virov, se lahko zdijo neskončni, ko gre za profiliranje strank in analizo občinstva. Z uvajanjem strojnega učenja podjetja olajšajo postopek analiziranja različnih kanalov in pridobivanja dragocenih informacij iz njih. Tako lahko vaši zaposleni pri segmentiranju strank uporabljajo pripravljene podatke, na katere se lahko zanesejo.

Tudi algoritmi strojnega učenja lahko razkrijejo vedenjske vzorce te ali one skupine kupcev, kar podjetjem omogoči natančnejše napovedi in uporabo teh v svojo strateško korist. 

3. Prepoznavanje slik in videa 

Leta 2020 je prepoznavanje slike in videa nova tehnologija, ki je potrebna za vsa podjetja, ki želijo imeti konkurenčno prednost. Socialni mediji, še posebej omrežja, kot sta Facebook in Instagram, zagotavljajo neomejeno število fotografij in videoposnetkov, ki jih potencialne stranke objavijo vsak dan, če ne celo minuto. 

Najprej prepoznavanje slik podjetjem omogoča, da prepoznajo najljubše izdelke uporabnikov. Z upoštevanjem teh informacij boste lahko učinkovito ciljali svoje marketinške kampanje na prodajo in navzkrižno prodajo, če oseba že uporablja vaš izdelek, in ga spodbudili, da ga preizkusi po privlačnejši ceni, če uporablja konkurenčni izdelek. . Tudi tehnologija prispeva k razumevanju vaše ciljne publike, saj slike včasih lahko povedo veliko več o dohodku, lokaciji in interesih posameznika kot slabo izpolnjen profil. 

Drug način, kako lahko podjetja izkoristijo prepoznavanje slik in videa, je iskanje novih načinov uporabe njihovega izdelka. Internet je danes poln fotografij in videoposnetkov ljudi, ki izvajajo poskuse in delajo nenavadne stvari z uporabo najpogostejših izdelkov na povsem nov način - zakaj ga ne bi izkoristili? 

Kako strojno učenje pomaga pri prepoznavanju slik in videov

Strojno učenje je nepogrešljiv del prepoznavanja slike in videa, ki temelji na nenehnem usposabljanju, ki je mogoče le z uporabo pravih algoritmov in sistemom zapomni vzorce. 

Kljub temu je treba slike in videoposnetke, ki se zdijo koristni, najprej najti med ogromno količino informacij, ki so na voljo v družabnih omrežjih, in takrat strojno učenje olajša misijo, ki je skoraj nemogoča, če jo naredimo ročno. Okrepljeno z naprednimi tehnologijami strojnega učenja lahko prepoznavanje slik spodbuja podjetja k povsem novi ravni ciljanja in zagotavlja edinstven vpogled v stranke in način njihove uporabe izdelkov.

4. Ciljanje in podpora strankam prek klepetalnic

Vse več ljudi danes sporočanje prepozna kot najprimernejši način druženja, ki podjetjem daje nove priložnosti za vključevanje strank. Z naraščanjem klepetov na splošno in aplikacij za klepet, kot sta WhatsApp in Facebook Messenger, klepetalnice postanejo učinkovito tržno orodje - obdelujejo vse vrste informacij in so lahko odgovor na različne zahteve: od običajnih vprašanj do nalog, ki vključujejo številne spremenljivke.

Za razliko od običajnih navigacijskih povezav in spletnih strani, chatboti uporabnikom omogočajo iskanje in raziskovanje s pomočjo socialnega omrežja ali aplikacije za sporočanje, ki jim je ljubše. Medtem ko se tradicionalno digitalno trženje običajno ukvarja s slikami, besedilom in videom, roboti blagovnim znamkam olajšajo neposredno povezavo z vsako stranko in oblikovanje osebnega dialoga, podobnega človeku.

Chatboti, okrepljeni s strojnim učenjem

Večina chatbotov deluje na algoritmih strojnega učenja. Če pa je chatbot usmerjen v naloge, lahko z nevro-lingvističnim programiranjem in pravili posreduje strukturirane odgovore na najbolj splošne zahteve, ne da bi mu bilo treba strojno učenje podpirati njegove osnovne zmožnosti. 

Hkrati obstajajo klepetalni roboti, ki jih poganjajo podatki - delujejo kot inteligentni pomočniki, na poti se učijo zagotavljati ustrezne odgovore in priporočila, nekateri pa lahko celo posnemajo čustva. Podatkovne klepetalnice se poganjajo s strojnim učenjem, saj se nenehno usposabljajo, razvijajo in analizirajo želje uporabnikov. S temi dejstvi je interakcija uporabnikov s podjetjem bolj prilagojena: postavljanje vprašanj, zagotavljanje ustreznih informacij, vživljanje in šaljivost, klepetalnice se pritožujejo nad tem, kaj je za tradicionalne oglase nedosegljivo. 

Z inteligentnimi klepetalnicami lahko podjetja pomagajo neomejenemu številu strank, kjer koli in kadar koli so. Prihranite denar in čas ter izboljšate izkušnjo strank, chatboti postajajo eno najbolj koristnih področij umetne inteligence, v katera lahko vlagamo za srednje velika podjetja in podjetja.

Kaj menite?

Ta stran uporablja Akismet za zmanjšanje nezaželene pošte. Preberite, kako se vaš komentar obravnava.