4 способи машинного навчання покращують маркетинг у соціальних мережах

Маркетинг у соціальних мережах та машинне навчання

Щодня все більше людей беруть участь у соціальних мережах в Інтернеті, соціальні медіа стають невід’ємною частиною маркетингових стратегій для підприємств усіх видів.

У 4.388 році в усьому світі було 2019 79 млрд. Користувачів Інтернету, і XNUMX% з них були активними соціальними користувачами.

Глобальний стан цифрових звітів

При стратегічному використанні маркетинг у соціальних мережах може сприяти доходу, залученню та обізнаності компанії, але просто перебування в соціальних мережах не означає використання усього, що соціальні медіа мають для бізнесу. Насправді важливим є спосіб використання соціальних каналів, і саме тут можливості можуть бути розкриті завдяки машинному навчанню.

Ми переживаємо вибух даних, але ці дані марні, якщо їх не проаналізувати. Машинне навчання дозволяє аналізувати необмежені набори даних і знаходити закономірності, приховані за ними. Зазвичай розгортається за допомогою консультанти з машинного навчання, ця технологія покращує спосіб перетворення даних у знання та дозволяє підприємствам робити точні прогнози та рішення, засновані на фактах. 

Це далеко не всі переваги, тому давайте детальніше розглянемо інші аспекти бізнесу, які можна вдосконалити за допомогою машинного навчання.

1. Моніторинг бренду / соціальне слухання

Успіх у бізнесі сьогодні визначається низкою факторів, і, мабуть, одним із найбільш впливових з них є репутація в Інтернеті. Відповідно до опитування місцевих споживачів, 82% споживачів перевіряють огляди бізнесу в Інтернеті, при цьому кожен з них читає в середньому 10 відгуків, перш ніж довіряти бізнесу. Це доводить, що хороша гласність має вирішальне значення для брендів, тому керівники повинні знайти спосіб ефективного управління діловою репутацією.

Моніторинг бренду - ідеальне рішення, яке полягає у пошуку будь-яких згадок про бренд у всіх доступних джерелах, включаючи соціальні медіа, форуми, блоги, огляди в Інтернеті та статті. Дозволяючи компаніям виявляти проблеми до того, як вони переростають у кризи і вчасно реагувати, моніторинг брендів також дає керівникам глибоке розуміння своєї цільової аудиторії і, таким чином, сприяє кращому прийняттю рішень.

Як машинне навчання допомагає моніторингу брендів / соціальному слуханню

Як основа прогнозної аналітики, машинне навчання сприяє глибокому розумінню особами, що приймають рішення, усіх процесів, що відбуваються в їх компаніях, завдяки чому їх рішення стають більш керованими даними та орієнтованими на клієнтів, а отже, і більш ефективними.

А тепер подумайте про всі згадки про свій бізнес, доступні в Інтернеті - скільки їх буде? Сотні? Тисячі? Збирати та аналізувати їх вручну навряд чи можна вирішити, тоді як машинне навчання пришвидшує процес і забезпечує найбільш детальний огляд бренду.

Якщо нещасні клієнти не зв’язуються з вами безпосередньо по телефону або електронною поштою, найшвидший спосіб знайти та допомогти їм - це аналіз настроїв - набір алгоритмів машинного навчання, які оцінюють громадську думку про ваш бізнес. Зокрема, згадування брендів фільтруються за негативним чи позитивним контекстом, щоб ваш бізнес міг швидко реагувати на випадки, які можуть вплинути на ваш бренд. Розгортання машинного навчання дозволяє компаніям відстежувати думку клієнтів незалежно від мови, якою вони написані, що розширює сферу моніторингу.

2. Дослідження цільової аудиторії

Інтернет-профіль може розповідати про багато речей, таких як вік власника, стать, місцезнаходження, заняття, хобі, дохід, звички до покупок тощо, що робить соціальні медіа нескінченним джерелом для збору даних про своїх поточних клієнтів та людей кого вони хотіли б залучити. Таким чином, менеджери з маркетингу отримують можливість дізнатись про свою аудиторію, включаючи спосіб використання продукту або послуг компанії. Це полегшує процес пошуку несправностей товару та виявляє шляхи його розвитку.

Це також можна застосувати до відносин B2B: на основі таких критеріїв, як розмір компанії, річний дохід та кількість співробітників, клієнти B2B розподіляються на групи, так що постачальнику не потрібно знаходити універсальний варіант рішення, але націлити на різні сегменти, використовуючи підхід, найбільш підходящий для певної групи. 

Як машинне навчання допомагає дослідженню цільової аудиторії

Спеціалісти з маркетингу мають величезний обсяг даних, з якими можна зібратися з багатьох джерел, і це може здатися безмежним, коли мова йде про профілювання клієнтів та аналіз аудиторії. Застосовуючи машинне навчання, компанії полегшують процес аналізу різних каналів та вилучення з них цінної інформації. Таким чином, ваші співробітники можуть використовувати готові дані, на які можна покластися при сегментації клієнтів.

Крім того, алгоритми машинного навчання можуть виявляти поведінкові моделі тієї чи іншої групи клієнтів, даючи компаніям можливість робити більш точні прогнози та використовувати їх у своїх стратегічних перевагах. 

3. Розпізнавання зображень та відео 

У 2020 році розпізнавання зображень та відео стає новою технологією, необхідною для всіх компаній, які хочуть мати конкурентну перевагу. Соціальні медіа, і особливо мережі, такі як Facebook та Instagram, надають необмежену кількість фотографій та відео, які ваші потенційні клієнти публікують щодня, якщо не щохвилини. 

Перш за все, розпізнавання зображень дозволяє компаніям визначати улюблені користувачем товари. Розглянувши цю інформацію, ви зможете ефективно націлити свої маркетингові кампанії на подальший продаж та перехресний продаж, якщо людина вже використовує ваш товар, і заохотити їх спробувати його за більш привабливою ціною, якщо він використовує товар конкурента . Крім того, технологія сприяє розумінню вашої цільової аудиторії, оскільки іноді фотографії можуть розповідати набагато більше про доходи, місцезнаходження та інтереси людини, ніж про погано заповнений профіль. 

Інший спосіб, яким підприємства можуть отримати вигоду від розпізнавання зображень та відео, - це пошук нових способів використання їх продукту. Сьогодні в Інтернеті багато фотографій та відео людей, які проводять експерименти та роблять незвичні речі, використовуючи найпоширеніші продукти абсолютно по-новому - то чому б їм не скористатися? 

Як машинне навчання допомагає розпізнаванню зображень та відео

Машинне навчання є незамінною частиною розпізнавання зображень та відео, яке базується на постійному навчанні, яке можливо лише завдяки використанню правильних алгоритмів та змушенню системи запам'ятовувати закономірності. 

Тим не менше, зображення та відео, які здаються корисними насамперед, потрібно знаходити серед величезного обсягу інформації, доступної в соціальних мережах, і саме тоді машинне навчання полегшує місію, яка майже неможлива, якщо робити це вручну. Покращене передовими технологіями машинного навчання, розпізнавання зображень може сприяти розвитку бізнесу на абсолютно новому рівні націлювання, забезпечуючи унікальну інформацію про клієнтів та спосіб використання ними продуктів.

4. Орієнтація на клієнтів та підтримка через чат-боти

Сьогодні все більше людей визнають обмін повідомленнями найзручнішим способом спілкування, який надає компаніям нові можливості залучати клієнтів. Зі зростанням чатів загалом та таких додатків, як WhatsApp та Facebook Messenger, чат-боти стають ефективним маркетинговим інструментом - вони обробляють будь-яку інформацію та можуть відповідати на різні запити: від стандартних питань до завдань, що включають ряд змінних.

На відміну від звичайних навігаційних посилань та веб-сторінок, чат-боти надають користувачам можливість шукати та досліджувати за допомогою соціальної мережі або програми обміну повідомленнями, яку вони віддають перевагу. І хоча традиційний цифровий маркетинг зазвичай взаємодіє із зображеннями, текстом та відео, боти полегшують брендам прямий зв’язок із кожним клієнтом та побудову особистого діалогу, подібного до людини.

Чат-боти, підсилені машинним навчанням

Більшість чат-ботів працюють на алгоритмах машинного навчання. Якщо чат-бот орієнтований на завдання, він може використовувати нейролінгвістичне програмування та правила для надання структурованих відповідей на найбільш загальні запити, не вимагаючи машинного навчання для підтримки своїх основних можливостей. 

У той же час існують інтелектуальні чат-боти, які керуються даними - виступаючи розумними помічниками, вони в ході вчаться надавати відповідні відповіді та рекомендації, а деякі можуть навіть імітувати емоції. Чат-боти, керовані даними, забезпечуються машинним навчанням, оскільки вони постійно навчаються, розвиваються та аналізують переваги користувачів. Ці факти роблять взаємодію користувачів з бізнесом більш персоналізованою: задаючи питання, надаючи відповідну інформацію, співчуваючи та жартуючи, чат-боти звертаються до того, що недоступне для традиційних оголошень. 

Завдяки інтелектуальним чат-ботам підприємства можуть допомогти необмеженій кількості клієнтів, де б вони не знаходились і коли б вони не були. Заощаджуючи гроші та час та покращуючи взаємодію з клієнтами, чат-боти стають однією з найвигідніших областей штучного інтелекту для інвестування середнього та середнього бізнесу.

Що ви думаєте?

Цей сайт використовує Akismet для зменшення спаму. Дізнайтеся, як обробляються ваші дані коментарів.