4 tapaa, joilla koneoppiminen parantaa sosiaalisen median markkinointia

Sosiaalisen median markkinointi ja koneoppiminen

Kun yhä useammat ihmiset osallistuvat verkkoyhteisöihin joka päivä, sosiaalisesta mediasta on tullut korvaamaton osa kaikenlaisten yritysten markkinointistrategioita.

Vuonna 4.388 maailmanlaajuisesti oli 2019 miljardia Internet-käyttäjää, ja 79% heistä oli aktiivisia sosiaalisia käyttäjiä.

Digitaalisen maailmanlaajuisen tilan raportti

Strategisesti käytettynä sosiaalisen median markkinointi voi lisätä yrityksen tuloja, sitoutumista ja tietoisuutta, mutta pelkkä sosiaalisessa mediassa oleminen ei tarkoita sitä, että hyödynnetään kaikkea, mitä sosiaalinen media varaa yrityksille. Tärkeää on tapa, jolla käytät sosiaalisia kanavia, ja koneen oppiminen voi paljastaa mahdollisuuksia.

Olemme menossa läpi tietojen räjähdyksen, mutta nämä tiedot ovat hyödyttömiä, ellei niitä analysoida. Koneoppiminen antaa mahdollisuuden analysoida rajattomia tietojoukkoja ja löytää niiden takana piilotettuja malleja. Tyypillisesti käytössä koneoppimiskonsultit, tämä tekniikka parantaa tiedon muuntamista tiedoksi ja antaa yrityksille mahdollisuuden tehdä tarkkoja ennusteita ja tosiasioihin perustuvia päätöksiä. 

Nämä eivät ole kaikki edut, joten katsotaanpa tarkemmin muita liiketoiminta-alueita, joita voidaan parantaa koneoppimisen avulla.

1. Tuotemerkkiseuranta / sosiaalinen kuuntelu

Liiketoiminnan menestys määräytyy tänään useiden tekijöiden perusteella, ja ehkä yksi vaikuttavimmista niistä on online-maine. Mukaan Local Consumer Review -tutkimus, 82% kuluttajista tarkistaa yritysten online-arvostelut, joista jokainen lukee keskimäärin 10 arvostelua ennen kuin luottaa yritykseen. Tämä osoittaa, että hyvä julkisuus on brändeille ratkaisevan tärkeää, ja siksi johtajien on löydettävä tapa hallita yrityksen mainetta tehokkaasti.

Tuotemerkkiseuranta on täydellinen ratkaisu, joka on brändin mainitsemisen etsiminen kaikista käytettävissä olevista lähteistä, mukaan lukien sosiaalinen media, foorumit, blogit, online-arvostelut ja artikkelit. Antaen yritysten havaita ongelmat ennen kuin ne kasvavat kriiseiksi ja reagoivat ajoissa, brändinvalvonta antaa johdolle myös perusteellisen ymmärryksen kohdeyleisöstään ja auttaa siten parantamaan päätöksentekoa.

Kuinka koneoppiminen auttaa brändin seurantaa / sosiaalista kuuntelua

Ennakoivan analyysin perustana koneoppiminen auttaa päätöksentekijöitä ymmärtämään perusteellisesti kaikki yrityksissään käynnissä olevat prosessit, jotta heidän päätöksistään tulee entistä data- ja asiakaslähtöisempiä ja siten tehokkaampia.

Ajattele nyt kaikkia yrityksesi mainoksia, jotka ovat saatavilla verkossa - kuinka monta niistä tulee olemaan? Satoja? Tuhansia? Niiden manuaalinen kerääminen ja analysointi on tuskin hallittavissa oleva haaste, kun taas koneoppiminen nopeuttaa prosessia ja tarjoaa tuotemerkin yksityiskohtaisimman katsauksen.

Ellei onnettomat asiakkaat ota sinuun yhteyttä puhelimitse tai sähköpostitse, nopein tapa löytää ja auttaa heitä on mielipiteiden analyysi - joukko koneoppimisalgoritmeja, jotka arvioivat julkisen mielipiteen yrityksestäsi. Erityisesti tuotemerkkien maininnat suodatetaan negatiivisen tai positiivisen kontekstin mukaan, jotta yrityksesi voi reagoida nopeasti tapauksiin, jotka voivat vaikuttaa brändiin. Koneoppimisen avulla yritykset voivat seurata asiakkaiden mielipiteitä riippumatta kielestä, jolla ne kirjoitetaan, mikä laajentaa seuranta-aluetta.

2. Kohderyhmätutkimus

Verkkoprofiili voi kertoa monia asioita, kuten omistajan ikä, sukupuoli, sijainti, ammatti, harrastukset, tulot, ostotottumukset ja paljon muuta, mikä tekee sosiaalisesta mediasta loputtoman lähteen yrityksille tietojen keräämiseksi nykyisistä asiakkaistaan ​​ja ihmisistä joita he haluaisivat harjoittaa. Siten markkinointipäälliköt saavat mahdollisuuden oppia yleisöstään, mukaan lukien tapa, jolla yrityksen tuotteita tai palveluja käytetään. Tämä helpottaa vikojen löytämistä ja paljastaa tapoja, joilla tuotetta voidaan kehittää.

Tätä voidaan soveltaa myös B2B-suhteisiin: yritysten koon, vuosituottojen ja työntekijöiden lukumäärän perusteella B2B-asiakkaat jaotellaan ryhmiin, jotta myyjän ei tarvitse löytää kaikille sopivaa kokoa ratkaisu, mutta kohdista eri segmentit tietylle ryhmälle parhaiten soveltuvalla lähestymistavalla. 

Kuinka koneoppiminen auttaa kohderyhmätutkimuksessa

Markkinointiasiantuntijoilla on valtavia määriä dataa käsiteltäväksi - kerätty useista lähteistä, se saattaa tuntua loputtomalta asiakkaiden profiloinnissa ja yleisöanalyysissä. Koneoppimisen avulla yritykset helpottavat eri kanavien analysointia ja arvokkaan tiedon keräämistä niistä. Näin työntekijäsi voivat käyttää valmiita tietoja, joihin voivat luottaa asiakkaiden segmentoinnissa.

Myös koneoppimisalgoritmit voivat paljastaa tämän tai kyseisen asiakasryhmän käyttäytymismalleja, mikä antaa yrityksille mahdollisuuden tehdä tarkempia ennusteita ja käyttää niitä strategiseen etuunsa. 

3. Kuvien ja videoiden tunnistus 

Vuonna 2020 kuva- ja videotunnistus on kehittyvä tekniikka, joka tarvitaan kaikille yrityksille, jotka haluavat saada kilpailuetua. Sosiaalinen media ja erityisesti verkot, kuten Facebook ja Instagram, tarjoavat rajattoman määrän valokuvia ja videoita potentiaalisten asiakkaidesi päivittäin, ellei joka minuutti. 

Ensinnäkin kuvan tunnistaminen antaa yrityksille mahdollisuuden tunnistaa käyttäjien suosikkituotteet. Kun nämä tiedot otetaan huomioon, voit kohdistaa markkinointikampanjasi tehokkaammin myyntiin ja ristimyyntiin, jos joku käyttää tuotetta jo, ja kannustaa heitä kokeilemaan sitä houkuttelevammalla hinnalla, jos he käyttävät kilpailijan tuotetta . Teknologia auttaa myös ymmärtämään kohdeyleisöäsi, koska kuvat voivat joskus kertoa paljon enemmän henkilön tuloista, sijainnista ja kiinnostuksen kohteista kuin huonosti täytetty profiili. 

Toinen tapa, jolla yritykset voivat hyötyä kuva- ja videotunnistuksesta, on löytää uusia tapoja käyttää tuotteitaan. Internet on tänään täynnä valokuvia ja videoita ihmisistä, jotka tekevät kokeita ja tekevät epätavallisia asioita käyttämällä yleisimpiä tuotteita täysin uudella tavalla - joten miksi et hyödynnä sitä? 

Kuinka koneoppiminen auttaa kuvien ja videoiden tunnistamisessa

Koneoppiminen on välttämätön osa kuvan ja videon tunnistusta, joka perustuu jatkuvaan koulutukseen, joka voi olla mahdollista vain käyttämällä oikeita algoritmeja ja saada järjestelmä muistamaan mallit. 

Silti ensin hyödyllisinä olevat kuvat ja videot on löydettävä sosiaalisen median valtavien tietojen joukosta, ja silloin koneoppiminen helpottaa melkein mahdotonta tehtävää manuaalisesti. Edistyneiden koneoppimistekniikoiden avulla kuvan tunnistaminen voi kannustaa yrityksiä kohti täysin uutta kohdentamisen tasoa tarjoamalla ainutlaatuisia oivalluksia asiakkaista ja tavasta, jolla he käyttävät tuotteita.

4. Asiakkaiden kohdentaminen ja tuki Chatbotsin kautta

Yhä useammat ihmiset tunnustavat nykyään viestinnän mukavimmaksi tavaksi seurustella, mikä antaa yrityksille uusia mahdollisuuksia sitouttaa asiakkaita. Keskustelujen yleistyessä ja keskustelusovellusten, kuten WhatsApp ja Facebook Messenger, myötä chatboteista on tulossa tehokas markkinointityökalu - ne käsittelevät kaikenlaista tietoa ja voivat toimia vastauksena erilaisiin pyyntöihin: tavallisista kysymyksistä useisiin muuttujiin liittyviin tehtäviin.

Toisin kuin tavalliset navigointilinkit ja verkkosivut, chatbotit tarjoavat käyttäjille mahdollisuuden etsiä ja tutkia haluamansa sosiaalisen verkoston tai viestisovelluksen avulla. Ja vaikka perinteinen digitaalinen markkinointi harjoittaa tyypillisesti kuvia, tekstiä ja videoita, bottien avulla tuotemerkkien on helppo muodostaa yhteys jokaiseen asiakkaaseen ja luoda henkilökohtainen ihmisluonteinen vuoropuhelu.

Chatbotit tehostivat koneoppimista

Useimmat chatbotit toimivat koneoppimisalgoritmeilla. Jos chatbot on kuitenkin tehtävälähtöinen, se voi käyttää neurokielellistä ohjelmointia ja sääntöjä jäsenneltyjen vastausten toimittamiseen yleisimpiin pyyntöihin vaatimatta koneoppimista tukemaan sen perusominaisuuksia. 

Samaan aikaan on ennustavia datalähtöisiä chat-robotteja - jotka toimivat älykkäinä avustajina, he oppivat tien päällä antamaan asiaankuuluvia vastauksia ja suosituksia, ja jotkut voivat jopa jäljitellä tunteita. Tietopohjaiset chat-robotit toimivat koneoppimisen avulla, koska niitä koulutetaan jatkuvasti, kehitetään ja analysoidaan käyttäjien mieltymyksiä. Yhdessä nämä tosiasiat tekevät käyttäjien vuorovaikutuksesta yrityksen kanssa henkilökohtaisemman: kysymysten esittäminen, asiaankuuluvan tiedon tarjoaminen, empatia ja vitsailu, chatbotit vetoavat perinteisten mainosten ulottumattomiin. 

Älykkäiden chat-robottien avulla yritykset voivat auttaa rajoittamatonta määrää asiakkaita missä ja milloin tahansa. Säästämällä rahaa ja aikaa ja parantamalla asiakaskokemusta chatboteista on tulossa yksi hyödyllisimmistä tekoälyalueista, joihin sijoittaa keskisuurille yrityksille ja yrityksille.

Mitä mieltä olet?

Tämä sivusto käyttää Akismetiä roskapostin vähentämiseksi. Lue, miten kommenttitietosi käsitellään.