4 начини на кои машинското учење го подобрува маркетингот на социјалните медиуми

Маркетинг на социјални медиуми и машинско учење

Бидејќи секој ден повеќе луѓе се вклучени во мрежните социјални мрежи, социјалните медиуми станаа неопходен дел од маркетинг стратегиите за бизниси од сите видови.

Во 4.388 година имало 2019 милијарди корисници на интернет ширум светот, а 79% од нив биле активни социјални корисници.

Глобална состојба на дигиталниот извештај

Кога се користи стратешки, маркетингот на социјалните медиуми може да придонесе за приходите, ангажманот и свесноста на компанијата, но едноставно да се биде на социјалните медиуми не значи да се искористи сето она што социјалните медиуми го подготвуваат за бизнисите. Она што е навистина важно е начинот на кој ги користите социјалните канали, и токму таму може да се откријат можностите преку машинско учење.

Минуваме низ експлозија на податоци, но овие податоци се бескорисни, освен ако не се анализираат. Машинското учење овозможува да се анализираат неограничени множества на податоци и да се најдат обрасци скриени зад нив. Типично распоредени со помош на консултанти за машинско учење, оваа технологија го подобрува начинот на трансформација на податоците во знаење и им овозможува на деловните субјекти да донесуваат точни предвидувања и одлуки засновани на факти. 

Ова не се сите придобивки, па да ги разгледаме подетално другите деловни аспекти што можат да се подобрат со машинско учење.

1. Следење на брендот / Социјално слушање

Денес деловниот успех е определен од низа фактори, а можеби еден од највлијателните од нив е репутацијата преку Интернет. Според Анкета за локален преглед на потрошувачи, 82% од потрошувачите проверуваат мрежни прегледи за бизниси, со секое читање по 10 прегледи во просек пред да му веруваат на бизнис. Ова докажува дека добриот публицитет е од клучно значење за брендовите, затоа директорите треба да најдат начин ефикасно да управуваат со деловната репутација.

Следењето на брендот е совршено решение, што е пребарување на какво било споменување на бренд во сите достапни извори, вклучително и социјални медиуми, форуми, блогови, прегледи на Интернет и написи. Овозможувајќи им на бизнисите да забележат проблеми пред да прераснат во кризи и да реагираат на време, следењето на брендот исто така им дава на раководителите темелно разбирање на нивната целна публика, а со тоа придонесува за подобро донесување одлуки.

Како машинското учење помага во следењето на брендот / социјалното слушање

Како основа за предвидлива анализа, машинското учење придонесува до темелното разбирање на носителите на одлуки за сите процеси што се случуваат во нивните компании, така што нивните одлуки ќе станат повеќе водени од податоците и ќе бидат ориентирани кон клиентите, а со тоа и поефикасни.

Сега размислете за сите спомнувања на вашиот бизнис достапни на Интернет - колку од нив ќе има? Стотици? Илјадници? Рачно собирање и анализирање на нив не е предизвик што може да се управува, додека машинското учење го забрзува процесот и обезбедува детален преглед на брендот.

Освен ако несреќните клиенти не ве контактираат директно преку телефон или е-пошта, најбрзиот начин да ги пронајдете и да им помогнете е анализата на чувството - збир на алгоритми за машинско учење кои го проценуваат јавното мислење за вашиот бизнис. Особено, споменувањето на брендот се филтрира според негативен или позитивен контекст, така што вашиот бизнис може брзо да реагира на случаи што можат да влијаат на вашата марка. Спроведување на машинско учење им овозможува на деловните субјекти да ги следат мислењата на клиентите, без оглед на јазикот на кој се напишани, што ја проширува областа на следење.

2. Истражување на целната публика

Профил преку Интернет може да каже низа работи, како што се возраста на неговиот сопственик, полот, локацијата, занимањето, хоби, приходите, навиките за купување и многу повеќе, што ги прави социјалните медиуми бесконечен извор за бизнисите да собираат податоци за нивните сегашни клиенти и луѓе кого би сакале да се ангажираат. Така, менаџерите за маркетинг добиваат можност да научат за својата публика, вклучувајќи го и начинот на користење на производот или услугите на компанијата. Ова го олеснува процесот на наоѓање на грешки во производот и открива начини на кои може да се развие производ.

Ова исто така може да се примени на односите со B2B: врз основа на такви критериуми како што се големината на компанијата, годишните приходи и бројот на вработени, клиентите на B2B се сегментираат во групи, така што продавачот нема потреба да најде соодветни за сите решение, но насочени кон различни сегменти користејќи пристап најсоодветен за одредена група. 

Како машинското учење помага во истражувањето на целната публика

Специјалистите за маркетинг имаат огромни количини на податоци со кои треба да се справат - собрани од голем број извори, може да изгледа дека се бесконечни кога станува збор за профилирање на клиенти и анализа на публика. Со примена на машинско учење, компаниите го олеснуваат процесот на анализа на разни канали и извлекување вредни информации од нив. На овој начин, вашите вработени можат да користат готови податоци на кои ќе се потпрат при сегментирање на клиентите.

Исто така, алгоритмите за машинско учење можат да откријат модели на однесување на оваа или онаа група клиенти, давајќи им можност на компаниите да направат попрецизни предвидувања и да ги користат за нивна стратешка предност. 

3. Препознавање на слика и видео 

Во 2020 година, препознавањето на слики и видео доаѓа како технологија што се појавува неопходна за сите компании кои сакаат да имаат конкурентска предност. Социјалните медиуми, а особено мрежите како Фејсбук и Инстаграм, овозможуваат неограничен број фотографии и видеа што ги објавуваат вашите потенцијални клиенти секој ден, ако не и секоја минута. 

Како прво, препознавањето на слики им овозможува на компаниите да ги идентификуваат омилените производи на корисниците. Со разгледување на овие информации, ќе можете ефикасно да ги насочите вашите маркетинг кампањи за зголемување и продажба доколку некое лице веќе го користи вашиот производ и да ги охрабрите да го испробаат на попривлечна цена ако користат производ на конкурент . Исто така, технологијата придонесува за разбирање на вашата целна публика, бидејќи сликите понекогаш можат да кажат многу повеќе за нечиј приход, локација и интереси отколку лошо исполнет профил. 

Друг начин на кој деловните субјекти можат да имаат корист од препознавање на слики и видео е изнаоѓање нови начини на користење на нивниот производ. Интернетот денес е полн со фотографии и видеа на луѓе кои спроведуваат експерименти и прават невообичаени работи користејќи ги најчестите производи на сосема нов начин - па зошто да не го искористите? 

Како машинското учење помага при препознавање на слика и видео

Машинското учење е неопходен дел од препознавањето на слики и видео, кое се заснова на постојана обука што може да биде можно само со примена на правилни алгоритми и правење на системот да се сеќава на моделите. 

Сепак, сликите и видеата што се чини дека се корисни најпрво треба да се најдат меѓу огромните количини на информации достапни на социјалните медиуми, а тоа е кога машинското учење ја олеснува мисијата што е скоро невозможна ако се направи рачно. Зголемено со напредни технологии за машинско учење, препознавањето на слики може да ги поттикне деловните активности кон целосно ново ниво на насочување, обезбедувајќи уникатен увид во врска со клиентите и начинот на кој тие ги користат производите.

4. Насочување и поддршка на клиентите преку чет ботови

Се повеќе и повеќе луѓе денес ги препознаваат пораките како најзгоден начин за дружење, што им дава на компаниите нови можности за ангажирање клиенти. Со зголемувањето на разговорите воопшто и апликациите за разговор како WhatsApp и Facebook Messenger, чет-ботовите стануваат ефективна алатка за маркетинг - тие обработуваат информации од сите видови и можат да послужат за да одговорат на разни барања: од стандардни прашања до задачи што вклучуваат голем број варијабли.

За разлика од вообичаените врски за навигација и веб-страници, чет-ботовите им овозможуваат на корисниците можност за пребарување и истражување со помош на социјална мрежа или апликација за пораки што ја претпочитаат. И додека традиционалниот дигитален маркетинг обично се вклучува преку слики, текст и видео, ботовите им олеснуваат на брендовите директно да се поврзат со секој клиент и да градат личен дијалог сличен на човекот.

Чат-ботови зајакнати со машинско учење

Повеќето чет-ботови работат на алгоритми за машинско учење. Ако chatbot е насочен кон задачи, тој може да користи невро-лингвистичко програмирање и правила за да испорача структурирани одговори на најопштите барања без да бара машинско учење за поддршка на неговите основни можности. 

Во исто време, постојат предвидувачки чет-ботови водени од податоци - дејствуваат како интелигентни асистенти, тие учат во движење да даваат релевантни одговори и препораки, а некои дури можат да имитираат емоции. Чат-ботовите управувани од податоци се напојуваат со машинско учење, бидејќи тие постојано се обучуваат, развиваат и ги анализираат преференциите на корисниците. Заедно, овие факти ја прават интеракцијата на корисниците со деловна активност поперсонализирана: поставување прашања, обезбедување релевантни информации, сочувство и шега, чет-ботовите привлекуваат што е недостапно за традиционалните реклами. 

Со интелигентни чет-ботови, бизнисите можат да помогнат на неограничен број клиенти каде и кога се. Заштедувајќи пари и време и подобрувајќи го искуството на клиентите, чет-ботовите стануваат една од најповолните области за вештачка интелигенција за инвестирање во средни бизниси и претпријатија.

Што мислите?

Оваа страница користи Akismet за намалување на спам. Научете како се обработува вашиот коментар.