A gépi tanulás 4 módja fokozza a közösségi média marketingjét

Közösségi média marketing és gépi tanulás

Mivel naponta többen vesznek részt az online közösségi hálózatokban, a közösségi média a mindenféle vállalkozások számára nélkülözhetetlen részévé vált a marketing stratégiáknak.

4.388-ben világszerte 2019 milliárd internetfelhasználó volt, és 79% -uk aktív közösségi felhasználó volt.

A digitális jelentés globális állapota

Stratégiai alkalmazás esetén a közösségi média marketing hozzájárulhat a vállalat bevételeihez, elkötelezettségéhez és tudatosságához, de a közösségi médiában való szereplés nem jelenti azt, hogy felhasználjuk mindazt, amit a közösségi média a vállalkozások számára tartogat. Ami igazán fontos, az a közösségi csatornák használata, és itt a gépi tanulás révén feltárulhatnak a lehetőségek.

Átéljük az adatok robbanását, de ezek az adatok haszontalanok, hacsak nem elemzik őket. A gépi tanulás lehetővé teszi a határtalan adathalmazok elemzését és a mögöttük elrejtett minták megtalálását. Általában a gépi tanulási tanácsadók, ez a technológia javítja az adatok tudássá alakításának módját, és lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy pontos előrejelzéseket és tényeken alapuló döntéseket hozzanak. 

Ezek nem mind az előnyök, ezért nézzük meg közelebbről a gépi tanulással javítható egyéb üzleti szempontokat.

1. Márkafigyelés / társadalmi meghallgatás

Az üzleti sikert napjainkban számos tényező határozza meg, és közülük talán az egyik leghatásosabb az online hírnév. Alapján a Helyi Fogyasztói Felülvizsgálat, A fogyasztók 82% -a megnézi a vállalkozások online véleményét, és átlagosan 10 véleményt olvasnak el, mielőtt megbíznának egy vállalkozásban. Ez azt bizonyítja, hogy a jó nyilvánosság elengedhetetlen a márkák számára, ezért a vezetőknek meg kell találniuk az üzleti hírnév hatékony kezelésének módját.

A márkafigyelés tökéletes megoldás, amely a márka megemlítéseinek keresése az összes elérhető forrásból, beleértve a közösségi médiát, fórumokat, blogokat, online értékeléseket és cikkeket. Lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy észrevegyék a problémákat, mielőtt válságokká válnának, és időben reagálnának, a márkafigyelés a vezetőknek alapos megértést ad a célközönségről, és ezáltal hozzájárul a jobb döntéshozatalhoz.

Hogyan segíti a gépi tanulás a márkafigyelést / társas hallgatást

A prediktív elemzés alapjaként a gépi tanulás hozzájárul ahhoz, hogy a döntéshozók alaposan megértsék a vállalatukban zajló összes folyamatot, így döntéseik adatközpontúbbá és ügyfélorientáltabbá, ezáltal hatékonyabbá válnak.

Most gondold át vállalkozásod online elérhető összes említését - hány lesz belőlük? Több száz? Ezrek? Kézi gyűjtésük és elemzésük aligha kezelhető kihívás, míg a gépi tanulás felgyorsítja a folyamatot és a márka legrészletesebb áttekintését nyújtja.

Hacsak a boldogtalan ügyfelek közvetlenül telefonon vagy e-mailben nem keresik meg Önt, a hangulatelemzés a leggyorsabb módja annak, hogy megtalálják és segítsék őket - a gépi tanulási algoritmusok összessége, amelyek kiértékelik a vállalkozásával kapcsolatos közvéleményt. Különösen a márkaemlítéseket szűrjük negatív vagy pozitív kontextus szerint, hogy vállalkozása gyorsan reagáljon azokra az esetekre, amelyek befolyásolhatják a márkáját. A gépi tanulás alkalmazása lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy nyomon kövessék az ügyfelek véleményét, függetlenül attól, hogy milyen nyelven írják őket, ami kiterjeszti a megfigyelés területét.

2. Célközönség kutatása

Az online profil számos dolgot elárulhat, például tulajdonosának életkorát, nemét, tartózkodási helyét, foglalkozását, hobbijait, jövedelmét, vásárlási szokásait és még sok mást, ami a közösségi médiát végtelen forrássá teszi a vállalkozások számára, hogy adatokat gyűjtsenek a jelenlegi ügyfeleikről és az emberekről akikkel szívesen foglalkoznának. Így a marketingmenedzserek lehetőséget kapnak arra, hogy megismerjék közönségüket, beleértve a vállalat termékeinek vagy szolgáltatásainak használatát. Ez megkönnyíti a termékhibák felkutatásának folyamatát, és feltárja a termék kifejlesztésének módjait.

Ez alkalmazható a B2B kapcsolatokra is: olyan kritériumok alapján, mint a vállalat nagysága, az éves bevételek és az alkalmazottak száma, a B2B ügyfeleket csoportokba sorolják, így az eladónak nem kell egy mindenki számára megfelelőt találnia. megoldást, de különböző szegmenseket célozzon meg egy adott csoport számára legmegfelelőbb megközelítéssel. 

Hogyan segít a gépi tanulás a célközönség kutatásában

A marketingszakembereknek óriási mennyiségű adattal kell megküzdeniük - számos forrásból összegyűjtve végtelennek tűnhet, amikor az ügyfelek profilalkotásáról és a közönség elemzéséről van szó. A gépi tanulás alkalmazásával a vállalatok megkönnyítik a különféle csatornák elemzését és értékes információk kinyerését azokból. Így az alkalmazottak kész adatokat használhatnak, amelyekre támaszkodhatnak az ügyfelek szegmentálásakor.

A gépi tanulási algoritmusok felfedhetik ennek vagy annak az ügyfélcsoportnak a viselkedési mintáit, lehetőséget adva a vállalatoknak arra, hogy pontosabb előrejelzéseket tegyenek, és ezeket stratégiai előnyükre használják. 

3. Kép- és videófelismerés 

2020-ban a kép- és videófelismerés olyan feltörekvő technológia, amely szükséges minden olyan vállalat számára, amely versenyelőnyt akar elérni. A közösségi média, és különösen a Facebook és az Instagram hálózatok korlátlan számú fotót és videót biztosítanak a potenciális ügyfelek által, ha nem minden percben. 

Először is, a képfelismerés lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy azonosítsák a felhasználók kedvenc termékeit. Ha figyelembe vesszük ezeket az információkat, akkor hatékonyan megcélozhatja marketing kampányait az értékesítés és a keresztértékesítés érdekében, ha valaki már használja a termékét, és arra ösztönzi őket, hogy vonzóbb áron próbálják ki, ha versenytársuk termékét használják. . Ez a technológia hozzájárul a célközönség megértéséhez is, mivel a képek néha sokkal többet mondhatnak el az ember jövedelméről, tartózkodási helyéről és érdeklődési köréről, mint egy rosszul kitöltött profil. 

A vállalkozások egy másik módja annak, hogy profitálhassanak a kép- és videófelismerésből, hogy új módszereket találnak a termékeikre. Az internet ma tele van olyan emberek fényképeivel és videóival, akik kísérleteket végeznek és szokatlan dolgokat csinálnak a legáltalánosabb termékek felhasználásával, teljesen új módon - miért ne használnák fel? 

Hogyan segíti a gépi tanulás a kép- és videófelismerést

A gépi tanulás a kép- és videófelismerés nélkülözhetetlen része, amely állandó képzésen alapul, amely csak megfelelő algoritmusok alkalmazásával és a rendszer emlékezetessé tételével lehet a mintákra. 

A hasznosnak tűnő képeket és videókat mégis meg kell találni a közösségi médiában elérhető hatalmas mennyiségű információ között, és akkor a gépi tanulás megkönnyíti a küldetést, amely szinte lehetetlen, ha manuálisan történik. A fejlett gépi tanulási technológiákkal továbbfejlesztett képfelismerés elősegítheti a vállalkozásokat egy teljesen új szintű célzás felé, egyedi betekintést nyújtva az ügyfelekről és a termékek használatának módjáról.

4. Ügyfélcélzás és támogatás Chatbots-on keresztül

Manapság egyre többen ismerik el az üzenetküldést a társasági élet legkényelmesebb módjaként, ami új lehetőségeket kínál a vállalatok számára az ügyfelek bevonására. A csevegések általános növekedésével és az olyan csevegőalkalmazásokkal, mint a WhatsApp és a Facebook Messenger, a csevegőrobotok hatékony marketing eszközzé válnak - mindenféle információt feldolgoznak, és különféle kérések megválaszolására szolgálhatnak: a szokásos kérdésektől a számos változót érintő feladatokig.

A szokásos navigációs linkektől és weboldalaktól eltérően a csevegőrobotok lehetővé teszik a felhasználók számára a keresést és a felfedezést egy általuk preferált közösségi hálózaton vagy üzenetküldő alkalmazáson keresztül. És bár a hagyományos digitális marketing jellemzően képeken, szövegen és videón keresztül folytatja tevékenységét, a robotok megkönnyítik a márkák számára, hogy közvetlenül kapcsolatba lépjenek az egyes vevőkkel, és személyes, emberhez hasonló párbeszédet alakítsanak ki.

A gépi tanulással továbbfejlesztett chatbotok

A legtöbb csevegőrobot gépi tanulási algoritmuson fut. Ha a chatbot feladat-orientált, akkor neuro-nyelvi programozást és szabályokat használhat strukturált válaszok leadására a legáltalánosabb kérésekre anélkül, hogy gépi tanulást igényelne az alapvető képességeinek támogatásához. 

Ugyanakkor léteznek prediktív, adatközpontú csevegőrobotok - intelligens asszisztensekként eljárva útközben megtanulják a releváns válaszokat és ajánlásokat adni, és egyesek akár érzelmeket is utánozhatnak. Az adatvezérelt csevegőrobotokat a gépi tanulás hajtja, mivel folyamatosan képzik, fejlesztik és elemzik a felhasználók preferenciáit. Ezek a tények együttesen személyre szabják a felhasználók és az üzleti vállalkozások közötti interakciókat: kérdések feltevése, releváns információk megadása, átérzés és viccelődés a csevegőrobotok arra vonzódnak, ami a hagyományos hirdetések számára elérhető. 

Intelligens csevegőrobotokkal a vállalkozások korlátlan számú ügyfelet tudnak segíteni bárhol és bármikor. Pénzt és időt takarítva meg, és javítva az ügyfélélményt, a csevegőrobotok a közepes méretű vállalkozások és vállalkozások számára az egyik legelőnyösebb mesterséges intelligencia-területté válnak.

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.