4 начина машинното обучение подобрява маркетинга в социалните медии

Маркетинг в социалните медии и машинно обучение
Време за четене: 5 протокол

С повече хора, които се включват в онлайн социалните мрежи всеки ден, социалните медии се превръщат в незаменима част от маркетинговите стратегии за бизнеса от всякакъв вид.

През 4.388 г. в света имаше 2019 милиарда интернет потребители и 79% от тях бяха активни социални потребители.

Глобално състояние на цифровия отчет

Когато се използва стратегически, маркетингът в социалните медии може да допринесе за приходите, ангажираността и осведомеността на компанията, но простото присъствие в социалните медии не означава да се използва всичко, което социалните медии имат за бизнеса. Това, което наистина има значение, е начинът, по който използвате социалните канали и именно там могат да се разкрият възможности чрез машинно обучение.

Преживяваме експлозията на данни, но тези данни са безполезни, освен ако не бъдат анализирани. Машинното обучение дава възможност да се анализират неограничени набори от данни и да се намерят модели, скрити зад тях. Обикновено се разполага с помощта на консултанти по машинно обучение, тази технология подобрява начина, по който данните се трансформират в знания и позволява на бизнеса да прави точни прогнози и решения, основани на факти. 

Това не са всички предимства, така че нека разгледаме по-подробно другите бизнес аспекти, които могат да бъдат подобрени с машинно обучение.

1. Мониторинг на марката / Социално слушане

Успехът в бизнеса днес се определя от редица фактори и може би един от най-въздействащите от тях е онлайн репутацията. Според местното проучване на потребителския преглед, 82% от потребителите проверяват онлайн отзиви за бизнеса, като всеки чете средно 10 отзива, преди да се доверят на бизнес. Това доказва, че добрата публичност е от решаващо значение за марките, затова ръководителите трябва да намерят начин за ефективно управление на бизнес репутацията.

Мониторингът на марката е перфектно решение, което представлява търсене на всякакви споменавания на марка във всички налични източници, включително социални медии, форуми, блогове, онлайн рецензии и статии. Позволявайки на предприятията да забелязват проблеми, преди да прераснат в кризи и да реагират навреме, мониторингът на марката също така дава на ръководителите задълбочено разбиране на тяхната целева аудитория и по този начин допринася за по-доброто вземане на решения.

Как машинното обучение помага за наблюдение на марката / социално слушане

Като основа за прогнозен анализ, машинното обучение допринася за задълбоченото разбиране на вземащите решения за всички процеси, протичащи в техните компании, така че техните решения да станат по-насочени към данните и ориентирани към клиентите и по този начин по-ефективни.

Сега помислете за всички споменавания на вашия бизнес, достъпни онлайн - колко от тях ще има? Стотици? Хиляди? Събирането и анализирането им ръчно едва ли е управляемо предизвикателство, докато машинното обучение ускорява процеса и осигурява най-подробния преглед на марката.

Освен ако недоволните клиенти се свържат директно с вас по телефона или имейл, най-бързият начин да ги намерите и подпомогнете е анализът на настроенията - набор от алгоритми за машинно обучение, които оценяват общественото мнение за вашия бизнес. По-специално споменаванията на марките се филтрират по негативен или положителен контекст, така че бизнесът ви да може бързо да реагира на случаи, които могат да засегнат марката ви. Внедряването на машинно обучение позволява на фирмите да проследяват мнението на клиентите, независимо от езика, на който са написани, което разширява сферата на мониторинг.

2. Изследване на целева аудитория

Онлайн профилът може да разказва редица неща, като възраст, пол, местоположение, професия, хобита, доходи, навици за пазаруване и други, което прави социалните медии безкраен източник за бизнеса да събира данни за настоящите си клиенти и хора които биха искали да ангажират. По този начин маркетинговите мениджъри получават възможност да научат за своята аудитория, включително начина, по който се използват фирмените продукти или услуги. Това улеснява процеса на намиране на неизправности на продукта и разкрива начините, по които даден продукт може да бъде еволюиран.

Това може да се приложи и за B2B взаимоотношения: въз основа на такива критерии като размер на компанията, годишни приходи и брой служители, клиентите на B2B се разделят на групи, така че доставчикът не трябва да намира универсален вариант решение, но насочете към различни сегменти, използвайки подход, най-подходящ за определена група. 

Как машинното обучение помага за изследване на целева аудитория

Специалистите по маркетинг имат огромно количество данни, с които да се справят - събрани от редица източници, може да изглежда безкрайно, когато става въпрос за профилиране на клиенти и анализ на аудиторията. Разполагайки машинно обучение, компаниите улесняват процеса на анализ на различни канали и извличане на ценна информация от тях. По този начин вашите служители могат да използват готови данни, на които да разчитат при сегментиране на клиентите.

Също така, алгоритмите за машинно обучение могат да разкрият поведенчески модели на тази или онази група клиенти, като дават възможност на компаниите да правят по-точни прогнози и да ги използват в своите стратегически предимства. 

3. Разпознаване на изображения и видео 

През 2020 г. разпознаването на изображения и видео идва като нова технология, необходима на всички компании, които искат да имат конкурентно предимство. Социалните медии, и особено мрежите като Facebook и Instagram, предоставят неограничен брой снимки и видеоклипове, публикувани от потенциалните ви клиенти всеки ден, ако не и всяка минута. 

На първо място, разпознаването на изображения позволява на компаниите да идентифицират любимите на потребителите продукти. С разглеждането на тази информация ще можете ефективно да насочвате маркетинговите си кампании към продажби и кръстосани продажби, ако дадено лице вече използва вашия продукт, и да ги насърчавате да го изпробват на по-атрактивна цена, ако използват продукт на конкурент . Също така, технологията допринася за разбирането на вашата целева аудитория, тъй като понякога снимките могат да разкажат много повече за доходите, местоположението и интересите на човек, отколкото зле попълнен профил. 

Друг начин, по който фирмите могат да се възползват от разпознаването на изображения и видео, е намирането на нови начини техният продукт да бъде използван. Днес интернет е пълен със снимки и видеоклипове на хора, които провеждат експерименти и правят необичайни неща, използвайки най-често срещаните продукти по съвсем нов начин - така че защо да не го използвате? 

Как машинното обучение помага за разпознаване на изображения и видео

Машинното обучение е незаменима част от разпознаването на изображения и видео, което се основава на постоянно обучение, което може да бъде възможно само чрез използване на правилните алгоритми и накарайки системата да запомни моделите. 

И все пак, изображения и видеоклипове, които изглеждат полезни първо, трябва да бъдат намерени сред огромни обеми информация, достъпна в социалните медии, и това е, когато машинното обучение улеснява мисията, която е почти невъзможна, ако се извършва ръчно. Подсилено с усъвършенствани технологии за машинно обучение, разпознаването на изображения може да стимулира бизнеса към изцяло ново ниво на насочване, предоставяйки уникална информация за клиентите и начина, по който те използват продуктите.

4. Насочване и поддръжка на клиенти чрез чат ботове

Все повече хора днес разпознават съобщенията като най-удобния начин за социализация, което дава на компаниите нови възможности за ангажиране на клиенти. С нарастването на чатовете като цяло и приложенията за чат като WhatsApp и Facebook Messenger, ботовете се превръщат в ефективен маркетингов инструмент - те обработват всякаква информация и могат да служат за отговор на различни искания: от стандартни въпроси до задачи, включващи редица променливи.

За разлика от обичайните навигационни връзки и уеб страници, чатботовете предоставят на потребителите възможност да търсят и изследват с помощта на социална мрежа или приложение за съобщения, което предпочитат. И докато традиционният дигитален маркетинг обикновено се ангажира чрез изображения, текст и видео, ботовете улесняват марките да се свързват директно с всеки клиент и да изграждат личен човекоподобен диалог.

Chatbots, подсилени с машинно обучение

Повечето чат ботове работят на алгоритми за машинно обучение. Ако обаче чатботът е ориентиран към задачи, той може да използва невролингвистично програмиране и правила, за да доставя структурирани отговори на най-общите заявки, без да изисква машинно обучение, за да поддържа основните си възможности. 

В същото време има ръководени от данни чат-ботове - действайки като интелигентни асистенти, те се учат в движение, за да предоставят подходящи отговори и препоръки, а някои дори могат да имитират емоции. Управляваните от данни чат-ботове се задвижват от машинно обучение, тъй като те постоянно се обучават, развиват и анализират предпочитанията на потребителите. Заедно тези факти правят взаимодействието на потребителите с бизнес по-персонализирано: задаване на въпроси, предоставяне на подходяща информация, съпричастност и шегуване, чат-ботовете апелират към това, което е недостъпно за традиционните реклами. 

С интелигентните чат-ботове бизнесът може да подпомогне неограничен брой клиенти, където и когато са. Спестявайки пари и време и подобрявайки изживяването на клиентите, чатботовете се превръщат в една от най-полезните области на ИИ, в които да инвестирате за среден бизнес и предприятия.

Какво мислите?

Този сайт използва Akismet за намаляване на спама. Научете как се обработват данните за коментарите ви.