4 способа, которыми машинное обучение улучшает маркетинг в социальных сетях

Маркетинг в социальных сетях и машинное обучение

С каждым днем ​​все больше людей участвуют в социальных сетях в Интернете, и социальные сети стали неотъемлемой частью маркетинговых стратегий для всех видов бизнеса.

В 4.388 году в мире насчитывалось 2019 миллиарда пользователей Интернета, 79% из которых были активными пользователями социальных сетей.

Отчет о глобальном состоянии цифровых технологий

При стратегическом использовании маркетинг в социальных сетях может способствовать увеличению доходов, вовлеченности и осведомленности компании, но просто нахождение в социальных сетях не означает использования всего того, что социальные сети припасены для бизнеса. Что действительно важно, так это то, как вы используете социальные каналы, и именно здесь возможности могут быть раскрыты с помощью машинного обучения.

Мы переживаем бурный рост данных, но эти данные бесполезны, если они не проанализированы. Машинное обучение позволяет анализировать безграничные наборы данных и находить скрытые за ними закономерности. Обычно развертывается с помощью консультанты по машинному обучению, эта технология улучшает способ преобразования данных в знания и позволяет предприятиям делать точные прогнозы и принимать решения на основе фактов. 

Это еще не все преимущества, поэтому давайте подробнее рассмотрим другие аспекты бизнеса, которые можно улучшить с помощью машинного обучения.

1. Мониторинг бренда / социальное внимание

Сегодняшний успех в бизнесе определяется рядом факторов, и, возможно, одним из самых важных из них является репутация в Интернете. В соответствии с местный опрос потребителей, 82% потребителей просматривают онлайн-обзоры компаний, при этом каждый из них читает в среднем 10 отзывов, прежде чем доверять компании. Это доказывает, что хорошая реклама имеет решающее значение для брендов, поэтому руководителям необходимо найти способ эффективно управлять деловой репутацией.

Мониторинг бренда - отличное решение, которое представляет собой поиск любых упоминаний бренда во всех доступных источниках, включая социальные сети, форумы, блоги, онлайн-обзоры и статьи. Позволяя предприятиям выявлять проблемы до того, как они перерастут в кризис, и своевременно реагировать на них, мониторинг бренда также дает руководителям полное представление о своей целевой аудитории и, таким образом, способствует принятию более эффективных решений.

Как машинное обучение помогает мониторингу бренда / социальному вниманию

Машинное обучение, являясь основой для прогнозной аналитики, способствует более глубокому пониманию лицами, принимающими решения, всех процессов, происходящих в их компаниях, благодаря чему их решения становятся более ориентированными на данные и ориентированными на клиентов, а значит, более эффективными.

А теперь подумайте обо всех упоминаниях вашего бизнеса в Интернете - сколько их будет? Сотни? Тысячи? Собирать и анализировать их вручную сложно, в то время как машинное обучение ускоряет процесс и обеспечивает наиболее подробный обзор бренда.

Если недовольные клиенты не свяжутся с вами напрямую по телефону или электронной почте, самый быстрый способ найти их и помочь им - это анализ настроений - набор алгоритмов машинного обучения, которые оценивают общественное мнение о вашем бизнесе. В частности, упоминания бренда фильтруются по негативному или позитивному контексту, чтобы ваш бизнес мог быстро реагировать на случаи, которые могут повлиять на ваш бренд. Развертывание машинного обучения позволяет предприятиям отслеживать мнения клиентов независимо от того, на каком языке они написаны, что расширяет область мониторинга.

2. Исследование целевой аудитории

Онлайн-профиль может сообщать ряд вещей, таких как возраст его владельца, пол, местоположение, род занятий, хобби, доход, покупательские привычки и многое другое, что делает социальные сети бесконечным источником для компаний, собирающих данные об их текущих клиентах и ​​людях. кого они хотели бы привлечь. Таким образом, менеджеры по маркетингу получают возможность узнать о своей аудитории, в том числе о том, как используются продукты или услуги компании. Это облегчает процесс поиска неисправностей продукта и выявляет пути его развития.

Это также можно применить к отношениям B2B: на основе таких критериев, как размер компании, годовая выручка и количество сотрудников, клиенты B2B сегментируются на группы, так что поставщику не нужно искать универсальный вариант. решение, но нацеливаться на разные сегменты, используя подход, наиболее подходящий для конкретной группы. 

Как машинное обучение помогает исследовать целевую аудиторию

Специалистам по маркетингу приходится иметь дело с огромным объемом данных - собранных из ряда источников, они могут показаться бесконечными, когда дело касается профилирования клиентов и анализа аудитории. Развертывая машинное обучение, компании упрощают процесс анализа различных каналов и извлечения из них ценной информации. Таким образом, ваши сотрудники могут использовать готовые данные и полагаться на них при сегментировании клиентов.

Кроме того, алгоритмы машинного обучения могут выявлять модели поведения той или иной группы клиентов, давая компаниям возможность делать более точные прогнозы и использовать их в своих стратегических целях. 

3. Распознавание изображений и видео 

В 2020 году распознавание изображений и видео станет новой технологией, необходимой для всех компаний, которые хотят иметь конкурентное преимущество. Социальные сети, и особенно такие сети, как Facebook и Instagram, предоставляют неограниченное количество фотографий и видео, которые ваши потенциальные клиенты публикуют каждый день, если не каждую минуту. 

Прежде всего, распознавание изображений позволяет компаниям определять любимые продукты пользователей. Принимая во внимание эту информацию, вы сможете эффективно ориентировать свои маркетинговые кампании на дополнительные и перекрестные продажи, если человек уже использует ваш продукт, и поощрять их опробовать его по более привлекательной цене, если они используют продукт конкурента. . Кроме того, технология способствует пониманию вашей целевой аудитории, поскольку изображения иногда могут рассказать гораздо больше о вашем доходе, местонахождении и интересах, чем плохо заполненный профиль. 

Еще один способ, которым компании могут извлечь выгоду из распознавания изображений и видео, - это поиск новых способов использования своего продукта. Сегодня в Интернете полно фотографий и видеороликов людей, которые проводят эксперименты и делают необычные вещи, используя самые распространенные продукты совершенно новым способом - так почему бы не воспользоваться этим? 

Как машинное обучение помогает распознавать изображения и видео

Машинное обучение является неотъемлемой частью распознавания изображений и видео, которое основано на постоянном обучении, которое возможно только при использовании правильных алгоритмов и заставлении системы запоминать шаблоны. 

Тем не менее, изображения и видео, которые кажутся полезными в первую очередь, нужно искать среди огромных объемов информации, доступной в социальных сетях, и именно тогда машинное обучение облегчает миссию, которая практически невозможна, если выполнять ее вручную. Благодаря передовым технологиям машинного обучения распознавание изображений может подтолкнуть компании к совершенно новому уровню таргетинга, обеспечивая уникальную информацию о клиентах и ​​способах использования продуктов.

4. Ориентация на клиентов и поддержка через чат-ботов.

Сегодня все больше и больше людей признают обмен сообщениями самым удобным способом общения, который дает компаниям новые возможности для привлечения клиентов. С появлением чатов в целом и приложений для чата, таких как WhatsApp и Facebook Messenger, чат-боты становятся эффективным маркетинговым инструментом - они обрабатывают информацию всех видов и могут отвечать на различные запросы: от стандартных вопросов до задач, включающих ряд переменных.

В отличие от обычных навигационных ссылок и веб-страниц, чат-боты предоставляют пользователям возможность искать и исследовать, используя социальную сеть или приложение для обмена сообщениями, которое они предпочитают. И хотя традиционный цифровой маркетинг обычно использует изображения, текст и видео, боты позволяют брендам напрямую связываться с каждым клиентом и строить личный диалог, подобный человеческому.

Развитие чат-ботов с помощью машинного обучения

Большинство чат-ботов работают на алгоритмах машинного обучения. Однако, если чат-бот ориентирован на выполнение задач, он может использовать нейролингвистическое программирование и правила для доставки структурированных ответов на самые общие запросы, не требуя машинного обучения для поддержки его основных возможностей. 

В то же время существуют чат-боты с прогнозирующими данными, которые действуют как интеллектуальные помощники, они учатся на ходу, чтобы давать соответствующие ответы и рекомендации, а некоторые даже могут имитировать эмоции. Чат-боты, управляемые данными, работают на основе машинного обучения, поскольку они постоянно обучаются, развиваются и анализируют предпочтения пользователей. Вместе эти факты делают взаимодействие пользователей с бизнесом более персонализированным: задавая вопросы, предоставляя релевантную информацию, сопереживая и шутя, чат-боты обращаются к тому, что недостижимо для традиционной рекламы. 

С помощью интеллектуальных чат-ботов компании могут помогать неограниченному количеству клиентов, где бы и когда бы они ни находились. Экономя деньги и время и улучшая качество обслуживания клиентов, чат-боты становятся одной из самых выгодных областей искусственного интеллекта для инвестиций для среднего бизнеса и предприятий.

Как вы думаете?

Этот сайт использует Akismet для уменьшения количества спама. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.