4 způsoby strojového učení vylepšují marketing v sociálních médiích

Marketing sociálních médií a strojové učení

S více lidmi zapojenými do online sociálních sítí každý den se sociální média staly nepostradatelnou součástí marketingových strategií pro podniky všeho druhu.

V roce 4.388 bylo na celém světě 2019 miliardy uživatelů internetu a 79% z nich byli aktivní uživatelé sociálních sítí.

Globální stav digitálních zpráv

Při strategickém využití může marketing na sociálních médiích přispět k výnosům, zapojení a povědomí společnosti, ale jednoduše být na sociálních médiích neznamená využívat vše, co sociální média mají pro firmy připravené. Na čem opravdu záleží, je způsob, jakým používáte sociální kanály, a to je místo, kde mohou být příležitosti odhaleny pomocí strojového učení.

Procházíme explozí dat, ale tato data jsou k ničemu, pokud nejsou analyzována. Strojové učení umožňuje analyzovat neomezené datové sady a najít vzory skryté za nimi. Obvykle se nasazují pomocí konzultanti strojového učení, tato technologie vylepšuje způsob transformace dat na znalosti a umožňuje podnikům provádět přesné předpovědi a rozhodnutí založená na faktech. 

To nejsou všechny výhody, pojďme se tedy blíže podívat na další aspekty podnikání, které lze pomocí strojového učení vylepšit.

1. Monitorování značky / sociální poslech

Dnešní obchodní úspěch určuje řada faktorů a jedním z nejpříznivějších z nich je možná reputace online. Podle místní průzkum spotřebitelských recenzí82% spotřebitelů si pro firmy prohlédne online recenze, přičemž každý důvěřuje podniku v průměru 10 recenzí. To dokazuje, že dobrá publicita je pro značky zásadní, proto vedoucí pracovníci potřebují najít způsob, jak efektivně spravovat obchodní pověst.

Monitorování značky je dokonalým řešením, kterým je hledání jakékoli zmínky o značce ve všech dostupných zdrojích, včetně sociálních médií, fór, blogů, online recenzí a článků. Monitorování značky umožňuje podnikům odhalit problémy dříve, než přerostou v krizi a včas zareagují. Vedení také důkladně porozumí svému cílovému publiku, a přispívá tak k lepšímu rozhodování.

Jak strojové učení pomáhá monitorovat značku / poslouchat sociální sítě

Jako základ pro prediktivní analytiku přispívá strojové učení k tomu, aby osoby s rozhodovací pravomocí důkladně porozuměly všem procesům probíhajícím v jejich společnostech, takže jejich rozhodnutí se staly více datově orientovanými a orientovanými na zákazníka, a tedy efektivnější.

Nyní přemýšlejte o všech zmínkách o vaší firmě, které jsou k dispozici online - kolik jich bude? Stovky? Tisíce? Ruční sběr a analýza je těžko zvládnutelnou výzvou, zatímco strojové učení proces zrychluje a poskytuje nejpodrobnější recenzi značky.

Pokud vás nešťastní zákazníci nekontaktují přímo telefonicky nebo e-mailem, nejrychlejší způsob, jak je najít a pomoci jim, je analýza sentimentu - sada algoritmů strojového učení, které vyhodnocují veřejné mínění o vašem podnikání. Zejména zmínky o značce jsou filtrovány podle negativního nebo pozitivního kontextu, takže vaše firma může rychle reagovat na případy, které mohou vaši značku ovlivnit. Nasazení strojového učení umožňuje podnikům sledovat názory zákazníků bez ohledu na jazyk, ve kterém jsou napsány, což rozšiřuje oblast monitorování.

2. Výzkum cílového publika

Online profil může sdělit řadu věcí, například věk, pohlaví, umístění, zaměstnání, koníčky, příjem, nákupní návyky a další, díky čemuž jsou sociální média nekonečným zdrojem pro podniky, aby mohly shromažďovat údaje o svých současných zákaznících a lidech koho by chtěli zapojit. Marketingoví manažeři tak získají příležitost dozvědět se o svém publiku, včetně způsobu, jakým se produkt nebo služby společnosti používají. To usnadňuje proces hledání poruch produktu a odhaluje způsoby, jakými může být produkt vyvinut.

To lze také použít na vztahy B2B: na základě takových kritérií, jako je velikost společnosti, roční tržby a počet zaměstnanců, jsou zákazníci B2B rozděleni do skupin, takže prodejce nemusí hledat univerzální řešení řešení, ale zaměřte se na různé segmenty pomocí přístupu nejvhodnějšího pro konkrétní skupinu. 

Jak strojové učení pomáhá výzkumu cílového publika

Marketingoví specialisté mají k dispozici enormní množství dat - shromážděných z mnoha zdrojů se může zdát nekonečné, pokud jde o profilování zákazníků a analýzu publika. Nasazením strojového učení usnadňují společnosti proces analýzy různých kanálů a získávání cenných informací z nich. Tímto způsobem mohou vaši zaměstnanci využívat hotová data, na která se mohou spolehnout při segmentaci zákazníků.

Algoritmy strojového učení také mohou odhalit vzorce chování té či oné skupiny zákazníků, což společnostem dává příležitost dělat přesnější předpovědi a využívat je ke své strategické výhodě. 

3. Rozpoznávání obrazu a videa 

V roce 2020 přichází rozpoznávání obrazu a videa jako nově vznikající technologie nezbytná pro všechny společnosti, které chtějí mít konkurenční výhodu. Sociální média, a zejména sítě jako Facebook a Instagram, poskytují neomezený počet fotografií a videí, které vaše potenciální zákazníci zveřejňují každý den, ne-li každou minutu. 

Nejprve rozpoznávání obrazu umožňuje společnostem identifikovat oblíbené produkty uživatelů. S ohledem na tyto informace budete moci efektivně cílit své marketingové kampaně na prodej a křížový prodej, pokud již někdo váš produkt používá, a povzbudit ho, aby to vyzkoušeli za atraktivnější cenu, pokud používá produkt konkurence . Tato technologie také přispívá k porozumění vaší cílové skupiny, protože obrázky mohou někdy vypovídat mnohem více o příjmech, poloze a zájmech člověka, než špatně vyplněný profil. 

Dalším způsobem, jak mohou podniky těžit z rozpoznávání obrázků a videa, je hledání nových způsobů, jak lze jejich produkt použít. Internet je dnes plný fotografií a videí lidí, kteří provádějí experimenty a dělají neobvyklé věci pomocí nejběžnějších produktů zcela novým způsobem - tak proč to nevyužít? 

Jak strojové učení pomáhá rozpoznávání obrazu a videa

Strojové učení je nepostradatelnou součástí rozpoznávání obrazu a videa, které je založeno na neustálém tréninku, který je možný pouze za použití správných algoritmů a systému, který si pamatuje vzory. 

Přesto je třeba nejprve najít obrázky a videa, které se jeví jako užitečné, mezi obrovským množstvím informací dostupných na sociálních médiích, a právě tehdy strojové učení usnadňuje misi, která je téměř nemožná, pokud se provádí ručně. Díky pokročilým technologiím strojového učení může rozpoznávání obrázků podpořit podniky směrem ke zcela nové úrovni cílení a poskytnout jedinečný přehled o zákaznících a způsobu, jakým používají produkty.

4. Cílení na zákazníka a podpora prostřednictvím chatbotů

Stále více lidí dnes uznává zasílání zpráv jako nejpohodlnější způsob socializace, který dává společnostem nové příležitosti k zapojení zákazníků. Se vzestupem chatů obecně a chatovacích aplikací, jako jsou WhatsApp a Facebook Messenger, se chatboti stávají účinným marketingovým nástrojem - zpracovávají informace všeho druhu a mohou sloužit k reakci na různé požadavky: od standardních otázek po úkoly zahrnující řadu proměnných.

Na rozdíl od obvyklých navigačních odkazů a webových stránek poskytují chatboti uživatelům možnost vyhledávat a prozkoumávat pomocí sociální sítě nebo aplikace pro zasílání zpráv, kterou preferují. A zatímco se tradiční digitální marketing obvykle angažuje prostřednictvím obrázků, textu a videa, roboti značkám usnadňují přímé připojení ke každému zákazníkovi a vytváření osobního dialogu podobného člověku.

Chatboti posíleni strojovým učením

Většina chatbotů běží na algoritmech strojového učení. Pokud je chatbot úkolově orientovaný, může pomocí neurolingvistického programování a pravidel poskytovat strukturované odpovědi na nejobecnější požadavky, aniž by vyžadoval strojové učení, aby podporovalo jeho základní schopnosti. 

Zároveň existují prediktivní chatboty založené na datech - fungují jako inteligentní asistenti, učí se za pochodu poskytovat relevantní odpovědi a doporučení a někteří mohou dokonce napodobovat emoce. Datově založené chatboty jsou poháněny strojovým učením, protože jsou neustále školeni, vyvíjejí a analyzují preference uživatelů. Tato fakta společně zvyšují přizpůsobení interakce uživatelů s firmou: kladení otázek, poskytování relevantních informací, empatie a vtipkování, chatboty přitahují to, co je mimo dosah tradičních reklam. 

Díky inteligentním chatbotům mohou podniky pomoci neomezenému počtu zákazníků, ať už jsou kdekoli a kdekoli. Úspora peněz a času a zlepšování zákaznické zkušenosti se chatboty stávají jednou z nejpřínosnějších oblastí umělé inteligence, do kterých investují střední podniky a podniky.

Co si myslíte?

Tyto stránky používají Akismet k omezení spamu. Zjistěte, jak jsou vaše údaje komentářů zpracovávány.