4 būdai, kaip mašininis mokymasis stiprina socialinės žiniasklaidos rinkodarą

Socialinės žiniasklaidos rinkodara ir mašininis mokymasis

Kasdien į internetinius socialinius tinklus įtraukiant daugiau žmonių, socialinė žiniasklaida tapo nepakeičiama rinkodaros strategijų dalimi visų rūšių verslui.

4.388 m. Visame pasaulyje buvo 2019 mlrd. Interneto vartotojų, 79% jų buvo aktyvūs socialiniai vartotojai.

Pasaulinė skaitmeninės būklės ataskaita

Strategiškai naudojant socialinių tinklų rinkodara gali prisidėti prie įmonės pajamų, įsitraukimo ir supratimo, tačiau paprasčiausias buvimas socialinėje žiniasklaidoje nereiškia viso to, ką turi socialinė žiniasklaida verslui. Iš tikrųjų svarbu tai, kaip naudojatės socialiniais kanalais, ir tai gali būti galimybės, atsiskleidžiančios mokantis mašinomis.

Mes išgyvename duomenų sprogimą, tačiau šie duomenys yra nenaudingi, nebent jie būtų analizuojami. Mašininis mokymasis leidžia analizuoti beribius duomenų rinkinius ir rasti už jų paslėptus modelius. Paprastai dislokuojamas naudojant mašininio mokymo konsultantai, ši technologija pagerina duomenų transformavimo į žinias būdą ir suteikia verslui galimybę tiksliai nuspėti ir faktais pagrįstus sprendimus. 

Tai dar ne visi privalumai, todėl atidžiau pažvelkime į kitus verslo aspektus, kuriuos galima patobulinti mokantis mašinų.

1. Prekės ženklo stebėjimas / socialinis klausymas

Verslo sėkmę šiandien lemia daugybė veiksnių, ir, ko gero, vienas įtakingiausių iš jų yra reputacija internete. Pagal vietos vartotojų apžvalgos tyrimą82 proc. Vartotojų peržiūri internetines verslo apžvalgas, o kiekvienas pasitiki verslu vidutiniškai skaito 10 atsiliepimų. Tai įrodo, kad geras ženklas yra labai svarbus, todėl vadovai turi rasti būdą, kaip efektyviai valdyti verslo reputaciją.

Prekės ženklo stebėjimas yra puikus sprendimas - tai bet kokių prekės ženklo paminėjimų paieška visuose prieinamuose šaltiniuose, įskaitant socialinę žiniasklaidą, forumus, tinklaraščius, internetines apžvalgas ir straipsnius. Leidžiant įmonėms pastebėti problemas, kol jos neperaugo į krizes ir laiku reaguoja, prekės ženklo stebėjimas taip pat suteikia vadovams išsamų supratimą apie tikslinę auditoriją ir taip prisideda prie geresnio sprendimų priėmimo.

Kaip mašininis mokymasis padeda prekės ženklo stebėjimui / socialiniam klausymuisi

Kaip nuspėjamos analizės pagrindas, mašininis mokymasis padeda sprendimų priėmėjams išsamiai suprasti visus procesus, vykstančius jų įmonėse, kad jų sprendimai taptų labiau pagrįsti duomenimis ir labiau orientuoti į klientus, taigi ir efektyvesni.

Dabar pagalvokite apie visus savo verslo paminėjimus, kuriuos galima rasti internete - kiek jų bus? Šimtai? Tūkstančiai? Rankinis jų rinkimas ir analizavimas vargu ar yra iššūkis, o mašininis mokymasis pagreitina procesą ir pateikia išsamiausią prekės ženklo apžvalgą.

Nebent nelaimingi klientai susisiekia su jumis tiesiogiai telefonu ar el. Paštu, greičiausias būdas juos rasti ir padėti jiems yra nuotaikų analizė - mašininio mokymosi algoritmų rinkinys, vertinantis visuomenės nuomonę apie jūsų verslą. Prekės ženklo paminėjimai yra filtruojami pagal neigiamą ar teigiamą kontekstą, kad jūsų įmonė galėtų greitai reaguoti į atvejus, kurie gali turėti įtakos jūsų prekės ženklui. Įdiegę mašininį mokymąsi, įmonės gali stebėti klientų nuomones, neatsižvelgiant į tai, kokia kalba jie parašyti, o tai praplečia stebėjimo sritį.

2. Tikslinės auditorijos tyrimai

Internetiniame profilyje gali būti daug dalykų, pvz., Jo savininko amžius, lytis, vieta, užsiėmimas, pomėgiai, pajamos, apsipirkimo įpročiai ir dar daugiau, todėl socialinė žiniasklaida tampa begaliniu verslu verslui rinkti duomenis apie dabartinius savo klientus ir žmones su kuo jie norėtų užsiimti. Taigi rinkodaros vadybininkai įgyja galimybę sužinoti apie savo auditoriją, įskaitant įmonės produkto ar paslaugų naudojimo būdą. Tai palengvina produkto gedimų paiešką ir atskleidžia, kaip produktas gali būti tobulinamas.

Tai taip pat gali būti taikoma B2B santykiams: remiantis tokiais kriterijais kaip įmonės dydis, metinės pajamos ir darbuotojų skaičius, B2B klientai yra suskirstyti į grupes, kad pardavėjui nereikėtų rasti visiems tinkamo. sprendimą, bet taikykitės į skirtingus segmentus, naudodamiesi konkrečiai grupei tinkamiausiu požiūriu. 

Kaip mašininis mokymasis padeda tikslinės auditorijos tyrimams

Rinkodaros specialistai turi didžiulį kiekį duomenų, kuriuos reikia tvarkyti - surinktų iš daugybės šaltinių, gali pasirodyti, kad jų yra begalė, kai kalbama apie klientų profiliavimą ir auditorijos analizę. Diegdamos mašininį mokymąsi, įmonės palengvina įvairių kanalų analizės procesą ir iš jų išskleidžia vertingą informaciją. Tokiu būdu jūsų darbuotojai gali naudoti paruoštus duomenis, kuriais remiasi segmentuodami klientus.

Be to, mašininio mokymosi algoritmai gali atskleisti tos ar kitos klientų grupės elgesio modelius, suteikdami įmonėms galimybę tiksliau prognozuoti ir panaudoti jas savo strateginiam pranašumui. 

3. Vaizdo ir vaizdo atpažinimas 

2020 m. Vaizdo ir vaizdo atpažinimas yra nauja technologija, reikalinga visoms įmonėms, kurios nori turėti konkurencinį pranašumą. Socialinė žiniasklaida, o ypač tinklai, tokie kaip „Facebook“ ir „Instagram“, teikia neribotą skaičių nuotraukų ir vaizdo įrašų, kuriuos potencialūs klientai skelbia kiekvieną dieną, jei ne kiekvieną minutę. 

Visų pirma atvaizdų atpažinimas leidžia įmonėms nustatyti mėgstamiausius vartotojų produktus. Atsižvelgdami į šią informaciją, galėsite efektyviai nukreipti savo rinkodaros kampanijas į pardavimą ir kryžminį pardavimą, jei asmuo jau naudoja jūsų produktą, ir paskatinti juos išbandyti už patrauklesnę kainą, jei naudoja konkurentų produktą. . Be to, ši technologija padeda suprasti jūsų tikslinę auditoriją, nes nuotraukos kartais gali pasakyti daug daugiau apie žmogaus pajamas, vietą ir pomėgius nei blogai užpildytas profilis. 

Kitas būdas, kuriuo įmonėms gali būti naudingas atvaizdų ir vaizdo įrašų atpažinimas, yra naujų būdų, kaip jų produktas gali būti naudojamas, paieška. Šiandien internetas yra pilnas nuotraukų ir vaizdo įrašų, kuriuose yra žmonių, kurie eksperimentuoja ir daro neįprastus dalykus, naudodami labiausiai paplitusius produktus visiškai nauju būdu - tai kodėl gi nepasinaudojus juo? 

Kaip mašininis mokymasis padeda atpažinti vaizdą ir vaizdo įrašą

Mašininis mokymasis yra nepakeičiama vaizdo ir vaizdo atpažinimo dalis, pagrįsta nuolatiniu mokymu, kuris gali būti įmanomas tik naudojant tinkamus algoritmus ir priverčiant sistemą prisiminti modelius. 

Vis dėlto vaizdus ir vaizdo įrašus, kurie pirmiausia atrodo naudingi, reikia rasti tarp milžiniškos informacijos, prieinamos socialinėje žiniasklaidoje, ir būtent tada mašininis mokymasis palengvina misiją, kurios beveik neįmanoma atlikti rankiniu būdu. Pažangių mašininio mokymosi technologijų patobulintas vaizdo atpažinimas gali paskatinti verslą siekti visiškai naujo taikymo lygio, suteikdamas unikalių įžvalgų apie klientus ir jų naudojimo būdus.

4. Klientų taikymas ir palaikymas per „Chatbots“

Vis daugiau žmonių šiandien pranešimus praneša kaip patogiausią bendravimo būdą, kuris įmonėms suteikia naujų galimybių įtraukti klientus. Didėjant pokalbiams apskritai ir pokalbių programoms, tokioms kaip „WhatsApp“ ir „Facebook Messenger“, pokalbių robotai tampa veiksminga rinkodaros priemone - jie apdoroja įvairią informaciją ir gali padėti atsakyti į įvairius prašymus: nuo standartinių klausimų iki užduočių, susijusių su daugybe kintamųjų.

Skirtingai nuo įprastų naršymo nuorodų ir tinklalapių, pokalbių robotai suteikia vartotojams galimybę ieškoti ir tyrinėti naudodamiesi jiems tinkamu socialiniu tinklu ar susirašinėjimo programa. Nors tradicinė skaitmeninė rinkodara paprastai įtraukiama per vaizdus, ​​tekstą ir vaizdo įrašus, robotai palengvina prekės ženklų tiesioginį ryšį su kiekvienu klientu ir užmezga asmeninį panašų į žmogų dialogą.

Pokalbių robotai sustiprino mašininį mokymąsi

Dauguma pokalbių robotų veikia naudojant mašininio mokymosi algoritmus. Vis dėlto, jei „chatbot“ yra orientuotas į užduotis, jis gali naudoti neurolingvistinį programavimą ir taisykles, kad atsakytų į bendriausius prašymus struktūrizuotai, nereikalaujant mašininio mokymosi, kad būtų palaikomos pagrindinės jo galimybės. 

Tuo pačiu metu yra nuspėjamų duomenų valdomų pokalbių robotų - veikdami kaip intelektualūs padėjėjai, jie mokosi keliaudami pateikti tinkamus atsakymus ir rekomendacijas, o kai kurie netgi gali mėgdžioti emocijas. Duomenimis pagrįstus pokalbių robotus remia mašininis mokymasis, nes jie yra nuolat mokomi, tobulinami ir analizuojami vartotojų pageidavimai. Šie faktai kartu suasmenina vartotojų sąveiką su verslu: uždavinėdami klausimus, pateikdami aktualią informaciją, įsijausdami ir juokaudami, pokalbių robotai patraukia tai, ko negalima pasiekti tradiciniams skelbimams. 

Naudodamiesi išmaniaisiais pokalbių robotais, įmonės gali padėti neribotam klientų skaičiui bet kur ir bet kada. Taupydami pinigus ir laiką bei gerindami klientų patirtį, pokalbių robotai tampa viena naudingiausių dirbtinio intelekto sričių, į kurią galima investuoti vidutinio dydžio įmonėms ir įmonėms.

Ką manote?

Ši svetainė naudoja "Akismet", kad sumažintų šlamštą. Sužinokite, kaip apdorojamas jūsų komentaras.